PROCEEDINGS OF CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ELECTRICAL ENGINEERING SESI NASIONAL

CITEE 2010

ISSN: 2085-6350

PROCEEDINGS OF CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ELECTRICAL ENGINEERING Yogyakarta, 20 July 2010

SESI NASIONAL

DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING AND INFORMATION TECHNOLOGY FACULTY OF ENGINEERING GADJAH MADA UNIVERSITY

Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE)

Yogyakarta, 20 July 2010

ORGANIZER Advisory Board  Tumiran (UGM)  Lukito Edi Nugroho (UGM)  Anto Satrio Nugroho (BPPT)  Son Kuswadi (PENS) General Chair  Risanuri Hidayat Steering Committee  Adhi Susanto (UGM)  Hamzah Berahim (UGM)  Thomas Sri Widodo (UGM)  Dadang Gunawan (UI)  Mauridhi Heri Purnomo (ITS)  Yanuarsyah Harun (ITB)  Anto Satrio Nugroho (BPPT)  Son Kuswadi (PENS) Organizing Chairs  Bambang Sutopo  Widyawan  F. Danang Wijaya  Budi Setiyanto  Suharyanto  Sri Suning Kusumawardhani  Bimo Sunarfri Hantono Program Chairs  Astria Nur Irfansyah  Yusuf Susilo Wijoyo  Igi Ardiyanto

Publication Chair  Enas Duhri Finance Chair  Eny Sukani Rahayu  M. Isnaeni BS Secretariats  Avrin Nur Widyastuti  Lilik Suyanti Technical Program Committee  Ryuichi Shimada (Tokyo Institute of Technology Japan)  Martin Klepal (Cork Institute of Technology, Ireland)  Maarten Wyen (Antwerp University, Belgium)  David Lopez Perez (University of Bedfordshire, London, UK)  Martin Koubek (Cork Institute of Technology, Ireland)  Paulus Insap Santosa (Gadjah Mada University)  T. Haryono (Gadjah Mada University)  Litasari (Gadjah Mada University)  Samiadji Herdjunanto (Gadjah Mada University)  Sujoko Sumaryono (Gadjah Mada University)  Sarjiya (Gadjah Mada University)

Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering Gadjah Mada University

Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE) 2010


FOREWORD First of all, praise to Almighty God, for blessing us with healthy and ability to come here, in the Conference on Information Technology and Electrical Engineering 2010 (CITEE 2010). If there is some noticeable wisdoms and knowledge must come from Him. This conference is the second annual conference organized by the Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University. It is expected that CITEE 2010 can serve as a forum for sharing knowledge and experiences in the field of Information Technology and Electrical Engineering, especially between academics and industries researchers. On behalf of the committee members, I would like to say thank you to all of the writers, who come here enthusiastically to share experiences and knowledge. I also would like to say thank you to all keynote speakers for the participation and contribution as keynote speakers in this conference. According to our data, there are 54 papers in this conference and will be held in the two parallel sessions. Twenty papers will be presented in the international session (English), and 35 papers will be in the national session (Bahasa Indonesia). There are 18 papers in the field of Electrical Power Systems, 30 papers in the area of Systems, Signals and Circuits, and 6 papers in Information Technology. Most of these papers are from universities. The proceedings of this conference is expected to be used as reference for the academic and practitioner researchers. Finally, I would like to say thank you to all of the committee members, who worked hard to prepare this conference. Special thanks to Electrical Engineering Department, Gadjah Mada University, of supporting on facilities and funds. Thank you and enjoy the conference, CITEE 2010, and the city, Yogyakarta

20 July 2010

Risanuri Hidayat

Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University

iii

Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE) 2010


SCHEDULE 07.30 – 08.00: 08.00 – 08.10:

Registration Opening Speech 1. Chairman of the Organizing Committee 2. Rector of Gadjah Mada University

PLENARY SESSION (at Room A): Keynote Speech Moderator: F. Danang Wijaya 08.10 – 08.40 Ministry of National Education, Republic of Indonesia 08.40 – 09.10 Innovative Power Switch Named MERS for Renewable and Power Saving Applications Prof. Ryuichi Shimada Tokyo Institute of Technology, Japan 09.10 – 09.40 Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor-Based Computing Environment Widyawan Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University 09.40 – 10.00

Morning Coffee Break PARALLEL SESSION (Room A, B, C, D) Allocated duration per paper  GREEN lamp  YELLOW lamp  RED lamp

No. 1. 2. 3. 4. 5. 6.

7. 8. 9. 10. 11. 12.

13. 14.

Time Moderator 10.00 – 10.20 10.20 – 10.40 10.40 – 11.00 11.00 – 11.20 11.20 – 11.40 11.40 – 12.00 12.00 – 13.00 Moderator 13.00 – 13.20 13.20 – 13.40 13.40 – 14.00 14.00 – 14.20 14.20 – 14.40 14.40 – 15.00 15.00 – 15.20 Moderator 15.20 – 15.40 15.40 – 16.00

: : : :

20 minutes (max.) 10 minutes (max.) presentation 10 minutes (max.) discussion END of allocated duration

Code of Presented Papers (see Table of Contents for the details) Room A Room B Room C Room D Cahyo T (P-Ugm #24) Haryono (P-Teti #11) Suhartomo (S-Jkt #11) Anat (S-Teti #13) P-Jkt #21 I-Bdg #21 P-USA #11 I-MCD #11 P-Bdg #21 S-Bgr #21 P-USA #12 I-Yog #11 P-Jbr #21 S-Mlg #21 P-JPN #11 S-ALG #11 P-Smg #21 S-Sby #23 P-JPN #12 S-Jkt #12 P-Smg #22 S-Sby #22 P-JPN #13 S-Sby #11 P-Ugm #21 I-Ugm #21 P-Ugm #11 S-Ugm #12 Lunch Break A. Syakur (P-Ugm #11)

P-Teti #11 P-EGP #11 S-Kds #21 S-Smg #23 S-Smg #24 S-Smg #25

Udayanto (S-Ugm #12)

Indah S. (S-Teti #21)

P-Ugm #24 S-Jkt #11 S-Pwk #21 S-Ugm #11 S-Yog #21 S-Teti #11 S-Yog #22 S-Teti #12 P-Ugm #23 S-Teti #13 P-Ugm #22 S-Ugm #13 Afternoon Coffee Break Enas (S-Teti #11) Okie (S-Teti #12) S-Ugm #21 S-Teti #21 P-Teti #21 S-Teti #22

Ardi R. (I-Ugm #22)

S-Sby #21 S-Smg #21 S-Smg #22 S-Yog #23 I-Yog #21 I-Yog #22 Galang (S-Ugm #13)

S-Teti #23 S-Ugm #22

Paper codes (see Table of Contents for the details):  Italic-Bold font (for example: I-MCD #11): International (English) session  Regular font: National (Indonesia) session  I, P, S: Information, Power, Signal/System/Circuit Certificate of presentation is available after completing your presentation.

iv


CITEE 2010


ISSN: 2085-6350

Table of Contents Inner Cover Organizer Foreword Schedule Table of Contents

i ii iii iv v

KEYNOTE 1.

Key #1 Ministry of National Education, Republic of Indonesia

2.

Key #2

Innovative Power Switch Named MERS for Renewable and Power Saving Applications Prof. Ryuichi Shimada Tokyo Institute of Technology

1

3.

Key #3

Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor-Based Computing Environment Widyawan Dept. of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University

11

TEKNIS 1.

I-Bdg #21

Comparison Analysis Policing Traffic and Shaping Traffic For Management Traffic on TCP/IP Network Lita Lidyawati, Lucia Jambola

21

2.

I-Yog #21

Desain dan Implementasi Sistem Komunikasi Data Rencana Penerbangan Untuk Kepentingan Identifikasi Sasaran Berbasis Web Online Panca Prawira, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari

29

3.

I-Yog #22

Kualitas Website Pemerintah Daerah di Indonesia Sebagai Penyelenggaraan Pemerintahan yang Terbuka dan Partisipatif Puguh Prasetya Utomo

4.

I-Ugm #21

Aplikasi Facebook untuk Sistem Monitoring Billing Warnet Berbasis Web Menggunakan Jaringan Internet Telkom Speedy Ardi Rahman, Harry Yuliansyah, Risanuri Hidayat

42

5.

P-Jkt #21

Sistem Peningkatan Mutu Minyak Transformator Berdasarkan Tegangan Tembus Pada 1BBT01 A.Sofwan, A.Priyono, dan I.Setiawan

46

6.

P-Bdg #21

Evaluasi Unjuk Kerja Multirate-GPC Controller Ali Mashar

51

7.

P-Jbr #21

Analisa Gangguan Simultan Hubungan Paralel-Paralel Pada Sistem Tenaga Listrik Triwahju Hardianto

56

8.

P-Smg #21

Pengaruh Sinyal Injeksi Harmonisa Orde Ketiga Terhadap Kinerja Motor Induksi Tipe Volt/Hertz Leonardus H. Pratomo

61

9.

P-Smg #22

Sistem Manual MPPT – Inverter Sebagai Interface Antara PV dan Beban Ari Hardwin S., Slamet Riyadi

65

10.

P-Ugm #21

Strategi Kontrol Kecepatan dan Torsi Motor Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS) Hidayat, Sarjiya, Sasongko, P.H, Suharyanto

69

11.

P-Ugm #22

Relationship between Contact Angle and Stoichiometry Value On Epoxy Resin Polymer Insulating Materials Nurlailati, Abdul Syakur, Sarjiya, Hamzah Berahim

76

Media


Pendukung

33

v

ISSN: 2085-6350


CITEE 2010

12.

P-Ugm #23

Studi Penempatan Kapasitor Pada Jaringan Distribusi Radial Menggunakan Algoritma Genetika Yuli Asmi Rahman, Soedjatmiko, Sarjiya

80

13.

P-Ugm #24

Aplikasi Programmable Logic Controller dan Microcontroller sebagai Induction Generator Controller pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro Cahyo Tri Wibowo, Suharyanto, M. Isnaeni B.S.

85

14.

P-Teti #21

Studi Pengaruh Pemasangan PLTS Gamping terhadap Analisis Aliran Daya Jaringan Distribusi 20 KV Penyulang GDN-3 F. Danang Wijaya, Bazel Amadani, Avrin Nur Widiastuti

89

15.

S-Bgr #21

Pemrosesan Sinyal Gyroscope 3-Axis Menggunakan Modifikasi Algoritma Quaternion Wahyu Widada

93

16.

S-Mlg #21

Desain dan Uji Performasi Kontroler PID yang Ditala dengan Algoritma Genetika Berbasis ITAE pada Pengaturan Posisi Motor DC Servo Muhammad Aziz Muslim, Goegoes Dwi Nuswantoro, Jefri Wijaya

97

17.

S-Sby #21

Aplikasi Interval Type-2 Fuzzy PIPD Untuk Optimal Load Frequency Control Pada Sistem Tenaga Listrik Dua Area Mochamad Avid Fassamsi, Muh. Budi R. Widodo, Muhammad Abdillah, Rio Indralaksono, Imam Robandi

103

18.

S-Sby #22

Ultrasonic Level Transmitter Berbasis Mikrokontroler ATmega8 Thiang, Indra Permadi Widjaja, Muliadi Tedjotjahjono

107

19.

S-Sby #23

Karakterisasi Variasi Spasial Temporal Sel Hujan di Surabaya Sis Soesetijo, Achmad Mauludiyanto, Gamantyo Hendrantoro

112

20.

S-Kds #21

Pengujian Karakteristik Resistansi Sensor Gas Dari Bahan Polimer Budi Gunawan, Muchammad Rivai, Hendro Juwono

116

21.

S-Smg #21

Kendali On-Off Peralatan Elektronik Menggunakan PC dengan Komunikasi Serial RS-485 Hendra Wiraatmaja

122

22.

S-Smg #22

Maximum Power Point Tracker pada Photovoltaic Module dengan Menggunakan Fuzzy Logic Controller Ade Rinovy Dwi Rusdi, Leonardus Heru Pratomo, Yulianto Tejo

126

23.

S-Smg #23

Pemanfaatan Mikrokontroler Tipe AT89S52 Sebagai Pengendalian Daya Maksimum Pada Sistem Photovoltaic Dedy Adi Saputra, Leonardus Heru Pratomo, Yulianto Tejo

131

24.

S-Smg #24

PLL sebagai Modem FM Frisca Dina Desita, FX. Hendra Prasetya

135

25.

S-Smg #25

Metode Pengendali Daya Panel Surya dengan Kendali Adaptif Eridanus Abdi Samudera, Leonardus Heru Pratomo,T. Brenda Chandrawati

141

26.

S-Pwk #21

Analisis Penerapan Automatic Solar Tracker pada Pemasak Surya (Solar Cooker) Tipe Konsentrator PSC 2009b Priswanto, Ropiudin, Hari Prasetijo

145

27.

S-Yog #21

Kajian Voice Traffic Dalam Upaya Meningkatkan Layanan Public Swithced Telephone Network Mabesau Cahya Heru Setiawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari

151

28.

S-Yog #22

Desain dan Implementasi Sistem Pengaman Via Saluran Telepon Berbasis Mikrokontroler AT89S51 Rudi Setiawan

159

vi


CITEE 2010


ISSN: 2085-6350

29.

S-Yog #23

Analisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode Dekomposisi dan Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet) Agfianto Eko Putra, Catur Atmaji

163

30.

S-Ugm #21

Identifikasi 4/16/64 QAM Berdasar jarak Simbol dan Berdasar PAPR Ristyandani1,Anugerah Galang P, Budi Setiyanto, Litasari

168

31.

S-Ugm #22

Implementasi Pengirim OFDM Pada FPGA Xilinx Spartan-3E Adi Mahmud Jaya Marindra, Risanuri Hidayat, Astria Nur Irfansyah

173

32.

S-Teti #21

Aplikasi Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Meminimalkan Pengaruh Derau pada Segmentasi Adaptif Citra Medis Indah Soesanti, Adhi Susanto, Thomas Sri Widodo, Maesadji Tjokronegoro

179

33.

S-Teti #22

Segmentasi Citra Adaptif Berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Analisis Luasan Kelainan pada Citra Medis Indah Soesanti, Adhi Susanto, Thomas Sri Widodo, Maesadji Tjokronegoro

185

34.

S-Teti #23

Perancangan Kedok Spektrum dan Penyama Kanal OFDM pada FPGA Menggunakan VHDL Astria Nur Irfansyah, Budi Setiyanto, Hidayat Azza Lazuardi

190


vii

CITEE 2010

Gadjah Mada University

Keynote


ISSN: 2085-6350

1

1

ISSN: 2085-6350

2

Keynote


CITEE 2010


2

CITEE 2010


Keynote


ISSN: 2085-6350

3

3

ISSN: 2085-6350

4

Keynote


CITEE 2010


4

CITEE 2010


Keynote


ISSN: 2085-6350

5

5

ISSN: 2085-6350

6

Keynote


CITEE 2010


6

CITEE 2010


Keynote


ISSN: 2085-6350

7

7

ISSN: 2085-6350

8

Keynote


CITEE 2010


8

CITEE 2010


Keynote


ISSN: 2085-6350

9

9

ISSN: 2085-6350

10

Keynote


CITEE 2010


10

CITEE 2010

Keynote

ISSN: 2085-6350

Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor‐Based Computing Environment Computing Environment

Widyawan

Electrical Engineering and Information Technology Department Gadjah Mada University

• • • • • •

Vision of Pervasive Computing Indoor Localization Fingerprinting‐based Indoor Localization Particle Filter algorithm Pedestrian Dead Reckoning Challenges Remain



11

1

ISSN: 2085-6350

Keynote

CITEE 2010

Old Paradigm • For over forty years, computation has centered about machines, not people. We t d b t hi t l W have catered to expensive computers, pampering them in air‐conditioned rooms or carrying them around with us. Purporting to serve us, they have actually forced us to serve them …. [MIT Oxygen Project]

Vision of Pervasive Computing • In the future, computation will be human‐ centered. centered • It will be available everywhere (embedded sensors, invisible, ambient intelligence) • Post‐desktop [Mark Weiser, 1988] • Context‐aware application, e.g.: – Print this document to Mr. Risanuri P i t thi d t t M Ri i – Follow me GUI

• Knowing user location is key … !

12



2

CITEE 2010

Keynote

ISSN: 2085-6350

Localization Technologies

Methods Trilateration Multilateration

Fingerprint Dead Reckoning



13

3

ISSN: 2085-6350

Keynote

CITEE 2010

Localization in Industrial Scenario

Open Wearable Computing Framework JContextAPI /.Net context Position / Context

Client Client Tool

Data

(Data gathering)

Tracking Engine

(Data fusion)

Position

Signal Fingerprint

Signal Level (dBm)

Server

Coverage Map

Administrator Site Survey Tool (Calibration)

RSSI DB of Signal Fingerprint

www.ubiaware.com

Calibration

14



4

CITEE 2010

Keynote

ISSN: 2085-6350

Sequential Bayesian Filtering p (x t x t −1 )

Xt‐1

Xt

Xt+1

p (x t z t )

p (x t −1 z t −1 )

p (z t x t ) zt‐1

zt

Zt+1

Hidden Markov Model

p (x t z t ) = k p(z t x t )

∫ p(x

t

x t −1 ) p(x t −1 z t −1 ) dx t −1

Particle Filter for Localization p (x1 z1 ) = k p(z1 x1 )

∫ p(x x ) p(x 1

0

0

z 0 ) dx 0

motion model

a posteriori distribution at t =1


measurement model


a posteriori distribution at t =0

15

5

ISSN: 2085-6350

Keynote

CITEE 2010

Measurement Model • For incorporating sensor measurement into the particle filter Based on 3 types of dissimilarities Based on 3 types of dissimilarities

phit

pmiss

z+ Fingerprint z

pextra

z

+

1 |K |

⎡ ⎤ p (z t x t ) = ⎢∏ phit ( ztk | x t )⎥ .∏ pmiss ( ztk | x t ).∏ pextra ( ztk | x t ).β k∈M ⎣ k∈K ⎦ k∈L

Motion Model & Map Filtering ⎧0 wti ⎨ i ⎩ p(z t | x t )

⎡ xti ⎤ ⎡ xti−1 + vti cos(α ti )Δt + nt ⎤ x = ⎢ i⎥ = ⎢ i ⎥ i i ⎣ yt ⎦ ⎣ yt −1 + vt sin(α t )Δt + nt ⎦ i t

16



6

CITEE 2010

Keynote

ISSN: 2085-6350

Test‐bed Experiment [Video]

Dead Reckoning • Widely Used in



17

7

ISSN: 2085-6350

Keynote

CITEE 2010

Sensors

Tools to be Used

18



8

CITEE 2010

Keynote

ISSN: 2085-6350

Applications • Pedestrian Dead Reckoning

Detecting the Steps



19

9

ISSN: 2085-6350

Keynote

CITEE 2010

Particle Filtering for Dead Reckoning [Video]

Challenges Ahead • The ubiquity of accurate, low‐powered sensors • The ‘killer’ applications – Energy saving, assisted living, office/productivity, convenience ?

• Standards and interoperability Standards and interoperability • Privacy and Security • Internet of things

20



10

CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Comparation Analysis Policing Traffic and Shaping Traffic For Management Traffic on TCP/IP Network Lita Lidyawati (1), Lucia Jambola (2) Jurusan Teknik Elektro – Institut Teknologi Nasional Bandung Jl. PHH Mustafa No. 23 Bandung 40124 Indonesia [email protected] ABSTRACT Data communication and internet access need a management traffic for using a limited network resource (transfer rate). Router based on Linux provide a control traffic like moduls such as CBQ and HTB, but bthe applications need a basic methods like policing and shaping. Traffic policing and traffic shaping that used token bucket control transfer rate on router interface. In policing method, data packet over the burst value will be dropped, otherwise shapping method will keep the data packet that over the burst on buffer. In this research, traffic policing and traffic shaping using Fedore Core 10. First scenario applicate both methods to arrange time interval 0,390625 seconds and second scenario arrange time interval 1,5 seconds. Third scenario using FTP server and fourth scenario using web server. Transfer rate download is arranged from 128 kbps, 256 kbps, 384 kbps to 512 kbps. The result shows the throughput on traffic shaping method is greatest than traffic policing (1,6 – 79,498 bps). Packet drop on traffic policing is greatest than traffic shaping (12 % - 33 % ). Keywords : Traffic policing, Traffic shaping, Throughput, Packet drop, transfer rate and CIR

I. PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Konsep traffic management memegang peranan penting dalam memberikan alokasi transfer rate bagi pengguna internet maupun ditujukan bagi aplikasi yang digunakan. Pada router berbasis Linux telah disediakan modul traffic control seperti CBQ (Class Based Queuing), dan HTB (Hierarchical Token Bucket). Namun pada penerapannya modul traffic control tersebut membutuhkan metoda dasar seperti policing dan shaping untuk mendukung suatu disiplin antrian. I.2 Maksud dan Tujuan Maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Mengimplementasikan serta menganalisis performansi dari kedua metoda traffic

Universitas Gadjah Mada

management yaitu traffic policing dan traffic shaping. 2. Mengetahui karakteristik kedua metoda traffic management yang dianalisis berdasarkan data yang diperoleh. I.3 Perumusan Masalah Permasalahan – permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini adalah : 1. Proses pengaturan trafik dengan metoda traffic management. 2. Penerapan traffic management untuk aplikasi – aplikasi yang berbeda pada jaringan. 3. Parameter yang dianalisis dari dua metoda pengaturan trafik yaitu throughput, packet drop, dan ketepatan alokasi transfer rate. I.4 Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini adalah : 1. Traffic management yang diteliti adalah traffic policing dan traffic shaping. 2. Implementasi traffic management dilakukan pada router berbasis sistem operasi Linux Fedora Core 10. 3. Metoda traffic policing yang digunakan adalah srTM (Single Rate Traffic Meter) dan metoda traffic shaping yang digunakan adalah token bucket traffic shaper. 4. Aplikasi jaringan yang digunakan adalah HTTP dan FTP. 5. Pembatasan kecepatan download yang digunakan sebesar 128 kbps, 256 kbps, 384 kbps , dan 512 kbps. II. DASAR TEORI II.1 Mekanisme QoS (Quality of Service) Jaringan IP akan menyediakan layanan best effort jika tanpa mekanisme QoS. Pada tipe layanan best effort, semua paket tidak dibedakan satu sama lain dan diberikan perlakuan yang sama. Mekanisme QoS pada jaringan IP menyediakan layanan untuk membedakan paket – paket data dan memberikan perlakuan (treatment) yang berbeda. Untuk menyediakan QoS pada jaringan IP, harus melakukan dua tahap yaitu : 1. Task I – membedakan trafik – trafik data pada jaringan seperti mengelompokkan ke dalam kelas – kelas layanan.

Yogyakarta, 20 Juli 2010

21

ISSN: 2085-6350

Teknis

2. Task II – memperlakukan trafik – trafik data yang telah dibedakan dengan menyediakan jaminan sumber daya jaringan. Mekanisme traffic policing dan traffic shaping berada pada Task II yang mendukung mekanisme QoS pada jaringan IP. Mekanisme QoS pada jaringan IP dapat diterapkan pada perangkat router yang menjadi pengatur lalu lintas trafik yang masuk dan keluar jaringan. Berikut adalah beberapa parameter yang terdapat dalam mekanisme QoS yang akan dibahas pada penelitian ini:  Throughput Throughput menyatakan kecepatan transfer data aktual yang terukur, dinyatakan dengan satuan bps (bit per second).  Packet Drop Packet drop merupakan perbandingan antara paket yang mengalami pembuangan (drop) terhadap total paket data yang dikirimkan. Berikut adalah perbandingannya : Packet drop =

k …………… [2.1] n

dimana : k = jumlah paket yang didrop n = total paket yang dikirimkan II.2 Traffic Policing Traffic policing merupakan sebuah mekanisme yang digunakan untuk membatasi (limiting) jumlah aliran trafik data. Policing memungkinkan pengaturan nilai maksimum dari penerimaan dan pengiriman paket trafik pada sebuah interface. Penerapan policing pada sebuah interface dapat dilakukan di sisi input (inbound) maupun output (outbound). Ada tiga istilah trafik dalam policing yaitu : conforming, excess, dan violate. Ketika jumlah trafik (traffic rate) melebihi jumlah maksimum yang dikonfigurasi, mekanisme policing melakukan proses droping (pembuangan) terhadap trafik lebih (excess traffic). Walaupun dalam mekanisme policing tidak mempunyai buffer, tetapi mekanisme antrian (queue) diterapkan pada interface yang memungkinkan trafik conforming untuk menunggu sebelum dilewatkan. Traffic policing menggunakan token bucket untuk mengatur jumlah maksimum trafik. Algoritma ini digunakan untuk menyatakan jumlah trafik maksimum yang diperbolehkan pada satu interface. Algoritma token bucket sangat bermanfaat dalam mengatur transfer rate jaringan pada kasus di mana beberapa paket dengan ukuran besar dikirimkan dalam aliran trafik yang sama. Token diisikan dalam bucket dengan kecepatan tertentu. Dengan policing, token bucket menentukan apakah paket dengan kategori exceed atau conform yang diterapkan nilainya.

22

CITEE 2010

II.2.1 Single Rate Traffic Meter Single-rate color marker merupakan mekanisme pengukuran trafik untuk mengelompokkan arus trafik menjadi trafik conforming dan non-comforming. Penandaan ini berguna dalam membedakan perlakuan terhadap paket. Marker dapat menandai paket dengan warna hijau, kuning, dan merah, yang menyebabkan perlakuan spesifik terjadi pada masing – masing warna. Pada single-rate pengukuran berdasarkan parameter CIRS (Committed Information Rate). Sebagai contoh, router mungkin membuang (discard) semua paket – paket merah karena melebihi ukuran committed dan excess burst, memforward paket - paket kuning dengan metoda best effort ( tidak jaminan paket sampai dengan benar ), dan mem-forward paket – paket hijau dengan kemungkinan drop yang rendah. Rumus menghitung besarnya burst size (token ember C) adalah : CIR = bc / tc …………………… [2.2] tc = waktu pengisian bucket [second] bc = jumlah token dalam bucket [bit atau byte]

II.3 Traffic Shaping Traffic shaping adalah mekanisme untuk mengubah kecepatan aliran trafik yang datang pada router menjadi aliran trafik yang sudah diatur sebelumnya. Jika aliran trafik yang datang melebihi kecepatan yang diatur maka digunakan buffer untuk menampung trafik dan meminimalisasi kemungkinan drop.

III. IMPLEMENTASI JARINGAN Pada penelitianini jaringan yang digunakan adalah sebagai berikut : Router

Client

eth0

192.168.0.0/24

Server

eth1

192.168.1.0/24

Gambar 3.1 Model Jaringan Skenario pengukuran pada penelitian Penelitian ini dibagi ke dalam 4 skenario. Tiap skenarionya dilakukan 4 pengaturan transfer rate atau CIR sebesar 128kbps, 256kbps, 384kbps, dan 512kbps untuk metoda Traffic Policing dan Traffic Shaping. . IV.


ANALISIS HASIL IMPLEMENTASI TRAFFIC MANAGEMENT


CITEE 2010

Teknis

Berdasarkan tujuan awal penelitian maka parameter yang dianalisis adalah throughput, packet drop, dan ketepatan alokasi transfer rate. Rumus – rumus berikut digunakan untuk menghitung parameter – parameter tersebut pada semua skenario : bit Throughput= waktu(sekon) = ukuran _ data [bps]… [4.1] waktu _ download Packetdrop = jumlah _ paket _ drop x100% [%]…..[4.2] jumlah _ paket _ diterima Ketepatan alokasi transfer rate = throughput x100% [%] … [4.3] CIR IV.1 Analisis Skenario Dengan Pengaturan Time Interval (tc) Sebesar 0,390625 detik

ISSN: 2085-6350

CIR = 128kbps

CIR = 256kbps

CIR = 384kbps

CIR =512kbps

IV.1.1 Throughput Berdasarkan tabel – tabel di atas dapat diketahui bahwa pada skenario ini traffic shaping cenderung menghasilkan throughput yang lebih besar sekitar 5,11–28,375 kbps daripada traffic policing. Kurva - kurva di bawah ini menunjukkan throughput yang dihasilkan dari masing-masing pengukuran pada skenario ini :

Tabel – tabel berikut adalah hasil rata – rata pengukuran pada CIR 128kbps, 256kbps, 384kbps, dan 512kbps : Tabel 4.1 Hasil Pengukuran Skenario I

Throughput (kbps) Packet drop (%) Ketepatan transfer rate (%) Throughput (kbps) Packet drop (%) Ketepatan transfer rate (%) Throughput (kbps) Packet drop (%) Ketepatan transfer rate (%)

Traffic Policing 108,2

Traffic Shaping 113,31

43,672 84,531

18,747 88,523

223,4

244,125

28,397 87,266

10,152 95,361

338,625

367

26,45 88,184

6,579 95,573

463,875 490,75 Throughput (kbps) 4,547 Packet drop (%) 25,557 90,601 95,85 Ketepatan transfer rate (%) Keterangan (berlaku untuk semua skenario):



23

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Gambar 4.2 Nilai Pencapaian Transfer rate Pada Skenario I

Throughput (kbps) Packet drop (%)

375,6

379,8

30,452

1,257

Ketepatan transfer rate (%)

97,813

98,906


495,4

509,5

26,329

0,256

96,757

99,518

Gambar 4.1 Throughput Pada Skenario I Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui bahwa ripple yang dihasilkan traffic shaping cenderung lebih smooth dibandingkan traffic policing. Kondisi ini didapat dari hasil pengukuran yang dilakukan secara berturut – turut. IV.1.2 Packet Drop Berdasarkan data – data pada Tabel 4.1 dapat diketahui secara keseluruhan parameter drop yang dihasilkan traffic shaping cenderung lebih kecil dari traffic policing antara 18% - 25%. Dengan adanya CIR yang berbeda maka dapat diketahui pula nilai drop menurun jika CIR semakin besar. Hal ini terjadi pada kedua metoda. IV.1.3 Ketepatan Alokasi Transfer Rate Ketepatan alokasi transfer rate yang dihasilkan traffic shaping lebih baik dibandingkan traffic policing. Hal ini berdasarkan data pada Tabel 4.1 yang menunjukkan perbedaan ketepatan pengalokasian transfer rate antara traffic shaping dan traffic policing sebesar 3% - 8%. Gambar berikut menunjukkan grafik pencapaian transfer rate untuk traffic policing dan traffic shaping pada masing – masing CIR.

24

Ketepatan transfer rate (%) IV.2 Throughput

Berdasarkan Tabel 4.2 traffic shaping cenderung menghasilkan throughput yang lebih besar sekitar 1,6 – 14,1 kbps dibandingkan traffic policing. Adapun traffic policing menghasilkan throughput yang lebih besar 0,3 kbps dari traffic shaping tetapi terjadi hanya pada satu pengukuran yaitu pada CIR 128 kbps. Kurva – kurva dibawah ini menunjukkan throughput yang dihasilkan pada skenario ini :



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Gambar 4.4 Nilai Pencapaian Transfer rate Pada Skenario II IV.3 Analisis Skenario Menggunakan FTP Server Tabel 4.3 di bawah ini merupakan hasil rata – rata pengukuran terhadap traffic policing dan traffic shaping pada skenario ini.

Gambar 4.3 Throughput Pada Skenario II Berdasarkan kurva – kurva di atas dapat diketahui bahwa ripple yang dihasilkan traffic shaping lebih smooth dibandingkan traffic policing. Dari pengukuran demi pengukuran yang dilakukan, traffic shaping relatif menghasilkan kecepatan yang konstan dibandingkan traffic policing. IV.2.1 Packet Drop Besarnya packet drop yang dihasilkan pada skenario II ini, berdasarkan data yang diperoleh dapat diketahui bahwa traffic shaping menghasilkan nilai yang lebih kecil sekitar 26% 33% dibandingkan nilai packet drop yang dihasilkan traffic policing.

IV.2.2 Ketepatan Alokasi Transfer Rate Berdasarkan Tabel 4.3 ketepatan alokasi transfer rate pada traffic shaping cenderung lebih baik dibandingkan traffic policing 0,6 % - 3 %. Namun pada CIR 128 kbps traffic policing ketepatan alokasi transfer ratenya lebih besar 0,234% daripada traffic shaping tetapi terlalu signifikan. Gambar 4.4 menunjukkan pencapaian tranfer rate untuk masing – masing CIR pada kedua metoda traffic policing dan traffic shaping.

Tabel 4.3 Hasil Pengukuran Skenario III Traffic Traffic Policing Shaping Throughput 125,292 124,232 (kbps) 31,43 4,542 Packet drop (%) Ketepatan transfer rate (%)

97,884

97,056


251,64

250,104

19,904

3,528


98,297

97,697


371,784

377,776

15,642

3,004


96,819

98,379


507,84

507,216

15,621

2,554


99,188

99,067

IV.3.1 Throughput Berdasarkan data yang diperoleh dapat diketahui bahwa perbedaan throughput yang dihasilkan tidak terlalu signifikan antara traffic



25

ISSN: 2085-6350

Teknis

policing dan traffic shaping. Pada target pembatasan atau CIR 128kbps, 256kbps, dan 512kbps throughput yang dihasilkan traffic policing lebih besar sekitar 0,624 – 1,536 kbps dari traffic shaping. Sedangkan pada saat target pembatasan 384kbps throughput yang dihasilkan traffic shaping lebih besar 5,992 kbps dari traffic policing. Gambar 4.5 di bawah ini menggambarkan throughput yang dihasilkan kedua metoda pada skenario ini.

CITEE 2010

mengindikasikan bahwa traffic shaping cenderung menghasilkan throughput yang konstan. IV.3.1 Packet Drop Parameter packet drop yang dihasilkan traffic shaping jauh lebih kecil dibandingkan traffic policing. Dari empat target pembatasan kecepatan, packet drop traffic shaping berbeda 12% - 27% dari traffic policing. Dari data yang diperoleh dapat diketahui pula bahwa dengan ukuran data download sebesar 1,8 Mbyte dengan adanya perbedaan kecepatan menunjukkan besarnya packet drop yang menurun ketika kecepatan bertambah. Hal ini terjadi pada traffic policing dan traffic shaping. IV.4 Analisis Skenario Menggunakan WEB Server Berikut adalah hasil pengukuran rata-rata pada skenario menggunakan WEB Server : Tabel 4.4 Hasil Pengukuran Skenario IV Traffic Policing 94,972

Traffic Shaping 115,205

35,83

4,061

74,197

90,004

Throughput (kbps) Packet drop (%) Ketepatan transfer rate (%)

207,919

252,643

25,472

1,95

81,218

98,689


323,002

402,5

23,369

1,323

84,115

104,818


478,57

520,716

22,155

1,266

93,471

101,702


Gambar 4.5 Throughput Pada Skenario III Dari kurva perubahan throughput untuk target pembatasan kecepatan 128 kbps, 256 kbps, 384 kbps, dan 512 kbps menunjukkan bahwa traffic shaping menghasilkan kurva dengan ripple yang lebih smooth dibandingkan traffic policing. Hal ini

26



CITEE 2010

Teknis

IV.4.1 Throughput Berdasarkan data – data yang diperoleh diketahui bahwa traffic shaping menghasilkan throughput lebih besar sekitar 20,233 – 79,498 kbps dibandingkan traffic policing. Namun, pada CIR 384 kbps dan 512 kbps untuk metoda traffic shaping terjadi ketidakakuratan throughput 8,716 kbps dan 18,5 kbps . Gambar 4.7 di bawah ini menggambarkan perubahan throughput yang dihasilkan kedua metoda dari masing – masing target pembatasan kecepatan.

ISSN: 2085-6350

IV.4.2 Packet Drop Parameter packet drop pada traffic shaping jauh lebih kecil sekitar 20,889% - 31,769%. Dari data yang diperoleh dapat diketahui pula bahwa dengan ukuran data download sebesar 1,06 Mbyte dengan adanya perbedaan kecepatan menunjukkan besarnya packet drop yang menurun ketika kecepatan bertambah. Hal ini terjadi pada traffic policing dan traffic shaping. IV.4.3 Ketepatan Alokasi Transfer Rate Ketepatan alokasi transfer rate pada traffic shaping lebih baik antara 8,231% - 20,703% dibandingkan traffic policing. Namun pada traffic shaping terjadi ketidakakuratan 4,818% pada CIR 384 kbps dan 1,702% pada CIR 512 kbps. IV.4 Analisis Penggunaan Buffer Berdasarkan teori kedua metoda traffic management dapat diketahui bahwa perbedaan utama traffic shaping dan traffic policing yaitu penggunaan buffer pada traffic shaping untuk mengurangi bahkan menghindari terjadinya packet drop. Pengaruh penggunaan buffer yaitu adanya overlimit pada hasil monitoring perangkat router. Kondisi overlimit ini mengindikasikan paket – paket data yang melebihi burst dan menunggu di buffer sebelum dapat ditransmisikan oleh router. Berikut adalah data rata – rata yang dihasilkan dari keempat skenario : Tabel 4.5 Kondisi Overlimit Pada Traffic Shaping Skenario dan Target Pembatasan Kecepatan (CIR) 128 kbps 256 kbps Skenario I 384 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps Skenario II 384 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps Skenario III 384 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps Skenario IV 384 kbps 512 kbps

Gambar 4.7 Throughput Pada Skenario IV Dari kurva – kurva di atas dapat diketahui bahwa traffic shaping cenderung menghasilkan kurva yang lebih smooth dibandingkan traffic policing. Ripple yang dihasilkan pada kurva traffic policing mengindikasikan bahwa throughput yang dihasilkan dari pengukuran ke pengukuran lainnya fluktuasinya tidak tetap.

Overlimit 897 1555 2191 2820 825 1458 2121 2808 2667 2670 2661 2655 2424 2366 2329 2312

Berdasarkan data yang diperoleh di atas dapat diketahui bahwa metoda traffic shaping akan mengakibatkan kondisi overlimit apabila data yang



27

ISSN: 2085-6350

Teknis

datang pada TBF memiliki rate yang lebih besar daripada rate token. Apabila menggunakan buffer maka ketika kondisi overlimit data akan menunggu sebelum token tersedia. Walaupun parameter ini tidak menjadi titik berat penelitian yang dilakukan tetapi dengan mengetahuinya kita dapat mengetahui karakteristik lain dari metoda traffic shaping. Pada metoda traffic policing tidak terjadi paket overlimit karena tidak menggunakan buffer. V. KESIMPULAN DAN SARAN V.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisa dari bab sebelumnya maka dapat diambil beberapa kesimpulan pada penelitian penelitian ini yaitu:  Dari segi throughput, metoda traffic shaping cenderung menghasilkan throughput lebih besar sekitar 1,6 – 79,498 kbps dibandingkan traffic policing. Hal ini disebabkan karena traffic shaping akan mentrasmisikan paket data setiap time interval dengan nilai yang sama sehingga CIR yang merupakan long term yang hendak dicapai mendekati target pembatasan kecepatan. Sedangkan pada metoda traffic policing yang cenderung men-drop paket data ketika melebihi nilai set maka pentransmisian trafik tidak sama karena tergantung kondisi paket yang datang apakah conform atau exceed. Sehingga traffic shaping menghasilkan throughput lebih baik dibandingkan traffic policing.  Dari segi packet drop, metoda traffic policing menghasilkan nilai yang lebih besar sekitar 12 – 33 % dibandingkan traffic shaping. Hal ini jelas terjadi karena secara teoritis traffic policing akan men-drop paket jika melebihi nilai set (atau burst) sedangkan traffic shaping akan mengurangi bahkan menghindari paket yang didrop dengan menggunakan buffer. Ini terbukti dari hasil analisa bahwa packet drop pada traffic policing jauh lebih besar dibandingkan traffic shaping.  Dari segi ketepatan alokasi transfer rate, metoda traffic shaping cenderung lebih mendekati CIR (pada penelitian ini CIR sebesar 128, 256, 384, dan 512 kbps) dengan persentasi 0,6 – 15,885 % lebih besar dibandingkan traffic policing. Namun, pada penggunaan traffic shaping terjadi ketidaktepatan alokasi transfer rate sekitar 8,716 kbps – 18,5 kbps atau 1,7% – 5% melebihi CIR. Sedangkan traffic policing tidak pernah melebihi CIR atau target pembatasan kecepatan. Hal ini bisa disebabkan karena karakteristik traffic policing yang akan men-drop paket jika melebihi burst sehingga dalam long term tidak akan melebihi CIR. Sedangkan karakteristik traffic shaping yang menggunakan buffer untuk mengurangi drop maka ketidaktepatan alokasi throughput ini bisa

28

CITEE 2010

disebabkan karena pada kondisi short burst router bisa mentrasmisikan paket yang melebihi nilai burts. V.2 Saran  Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan menerapkan pada aplikasi yang bersifat inelastic seperti VOIP dan Video Streaming untuk mengetahui karakteristik kedua metoda (traffic policing dan traffic shaping) pada aplikasi ini.  Untuk sistem operasi Linux perlu dicoba penggunaan TCNG (Traffic Control Next Generation) pada penerapan traffic control atau traffic management khususnya policing dan shaping. VI. DAFTAR PUSTAKA 1. ________________. “The Essential Unix – Linux Reference”. 2. ________________.“Traffic Control HOWTO”. http://www.sourceforge.com 3. CISCO Documentation, "Policing and shaping overview", March 2000.http://www.cisco.com/univercd/cc/t d/doc/product/software/ios120/12cgcr/qo s_c/qcpart4/qcpolts.htm 4. Clark, Martin P., “Data Network, IP and the Internet Protocols, Design and Operation”, John Wiley & Sons Ltd, England, 2003. 5. Hubert, Bert, “Linux Advanced Routing & Traffic Control HOWTO”, 2002. http://latc.org 6. Odom, Wendell, “Computer Networking First – Step”, Cisco Systems Inc., USA, 2004. 7. Park, Kun I., “QoS In Packet Networks”, Springer, USA, 2005. 8. Siris, Vasilios A. and Georgios Fotiadis, “A test-bed investigation of QoS mechanisms for supporting SLAs in IPv6”, University of Crete and FORTH Heraklion, Greece, 2005. 9. Stalling S, Wiliam, “Data And Computer Communication”, Prentice Hall, New Jersey, 1997. 10. Stanic, Milan P., “tc – traffic control Linux QoS control tool”, http://www.islnet.com



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Desain dan Implementasi Sistem Komunikasi Data Rencana Penerbangan Untuk Kepentingan Identifikasi Sasaran Berbasis Web Online Panca Prawira, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002 [email protected], [email protected], [email protected], [email protected] Abstract—Air Defense Operations (ADO) actions carried

out in three stages, namely detection, identification and prosecution. In the process of identification of correlation, the operators of Military and Civil Coordination (MCC) to send the flight plan information through a radio communication channel High Frequency (HF) who are vulnerable to weather disturbances, so that the identification process is often delayed. In this paper presented the design and implementation of Flight Plan Data Communications Systems (FDCS) between the MCC to the Sector Operations Center (SOC) to identify the correlation data online web-based targets. FDCS implemented using Hypertext Preprocessor (PHP) and MySQL on a web server. From the analysis of test results are assessed using the parameters of Quality of Service (QoS), performance of systems that are designed to provide response time (t) an average of 453 ms, the value of success (s), and content (content (c)) 100 % acceptable and an average throughput of 6985 B/s. With these performance values Identification Officer in SOC can perform the correlation process of identifying target data quickly and accurately. Keywords– identification of the target correlation, air deffense operation, PHP and MySQL, FDCS, QoS, online web

I. PENDAHULUAN Operasi Pertahanan Udara (Opshnaud) dilaksanakan dalam tiga tahap tindakan, yaitu deteksi, identifikasi dan penindakan [1]. Pada proses identifikasi korelasi, operator Military and Civil Coordination (MCC) yang berada di Angkasa Pura melaporkan data penerbangan dan rencana penerbangan (flight plan) ke Pos Operasi Sektor (Posek) Hanudnas melalui saluran komunikasi voice radio High Frequency (HF) yang sangat rentan terhadap kondisi cuaca. Pada saat cuaca baik, informasi yang disampaikan melalui saluran komunikasi radio (voice) akan berlangsung dengan baik, namun pada situasi sebaliknya, komunikasi radio akan terganggu sehingga akan menghambat pengiriman informasi penerbangan dan rencana penerbangan tersebut dan memperlambat identifikasi korelasi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dalam makalah ini diajukan salah satu solusi alternatif, yaitu Sistem Komunikasi Data Rencana Penerbangan (SKDRP) antara MCC dan Posek Hanudnas untuk


identifikasi korelasi data sasaran berbasis web online. Dengan SKDRP, operator MCC dapat mengirimkan informasi data penerbangan dan rencana penerbangan secara periodik serta up to date ke Posek Hanudnas, sehingga Perwira Identifikasi (Pa Ident) di Posek Hanudnas dapat melaksanakan proses identifikasi korelasi data sasaran dengan cepat dan tepat. II. LANDASAN TEORI A. Komunikasi Data Komunikasi data didefinisikan sebagai pengiriman informasi yang disajikan oleh isyarat digital biner antara dua komputer, atau antara sebuah komputer dengan terminal menggunakan media sistem transmisi elektronik [2]. B. Kualitas Layanan Subyektif (Subjective Quality of Service) Kualitas layanan atau Quality of Service (QoS) didefinisikan sebagai pengaruh kolektif atas kinerja layanan (service performance) yang menunjukkan tingkat kepuasan pengguna (user) terhadap suatu layanan [3]. Atribut atau parameter yang digunakan untuk mencirikan pemodelan akses internet adalah parameter waktu (t), parameter keberhasilan (s), parameter isi (content (c)) dan throughput [4]. C. PHP, MySQL dan Web Server Apache Hypertext Preprocessor (PHP) adalah bahasa berbentuk script yang ditempatkan dan diproses dalam server, dan secara khusus dirancang untuk membentuk web dinamis. PHP mempunyai kelebihan diantaranya adalah bersifat cross platform, mampu berkomunikasi dengan berbagai jenis basis data, bersifat open source, mudah dibuat dan kecepatan akses tinggi. PHP termasuk bahasa yang embedded [5]. Di sisi lain, MySQL adalah Relational Database Management System (DBMS) yang didistribusikan secara gratis. MySQL memiliki banyak sekali keistimewaan antara lain portability, open source, performance running, column type, command function, security dan scalability [5]. Apache adalah web server terpopuler dan digunakan oleh banyak internet server di seluruh dunia. Kelebihan Web Server Apache antara lain freeware, mudah diinstalasi, mampu beroperasi pada berbagai platform sistem operasi, mudah dikonfigurasi, mampu dikombinasikan sesuai dengan spesifikasi Hypertext


29

ISSN: 2085-6350

Teknis

Transfer Protocol (HTTP), mudah dalam menambahkan periferal lainnya ke dalam platform web server-nya, menyediakan fitur untuk virtual server dan response error yang akan dikirim web server dapat diatur dengan mengunakan file atau script. Apache mempunyai komponen dasar terbanyak di antara web server lain, mengunakan Secure Socket Layer (SSL) dan lebih aman karena memiliki pengamanan bertingkat [5]. D. Flight Plan atau Rencana Penerbangan Flight plan atau rencana penerbangan adalah sebuah dokumen yang diisi oleh pilot atau seorang dispatcher (petugas pemberangkatan pesawat) penerbangan lokal dengan Otoritas Penerbangan Sipil (misalnya penerbangan di Indonesia) sebelum keberangkatan. Rencana penerbangan umumnya berisi informasi dasar seperti keberangkatan dan kedatangan, perkiraan waktu perjalanan, bandara alternatif jika terjadi cuaca buruk, tipe penerbangan (baik secara instrument maupun visual), nama pilot dan jumlah orang di atas pesawat [6]. Setelah seorang pilot mengisi formulir rencana penerbangan ini, selanjutnya dikirim ke Briefing Office (BO) untuk dilaksanakan validasi pengisian formulir tersebut. Jika terjadi kesalahan dalam pengisiannya, formulir tersebut dikembalikan untuk diperbaiki oleh pilot. Setelah lulus uji di BO, selanjutnya formulir rencana penerbangan diserahkan ke bagian Aeronautical Information Service (AIS). Operator AIS memasukkan data-data rencana penerbangan untuk dikirimkan ke bandara tujuan melalui Aeronautical Fixed Telecommunication Network (AFTN). III.

DESAIN DAN IMPLEMENTASI SKDRP BERBASIS WEB ONLINE

A. Desain Perangkat Keras SKDRP Bagian yang akan dirancang pada penelitian ini adalah pada proses otentikasi dan pengolahan rencana penerbangan (flight plan processing) baik pada master, maupun pada client sebagaimana diperlihatkan pada Ganbar 1.

penerbangan, sebagai master yaitu operator yang dapat mengisi, menyunting, menghapus atau memonitor formulir rencana penerbangan. Selanjutnya data rencana penerbangan ini dikirim menggunakan Internet Service Provider (ISP) tertentu melalui modem yang ditujukan kepada instansi yang berkaitan, yakni Posek Hanudnas, Pusat Operasi Udara (POUD) dan Pangkalan Udara (Lanud). Agar operator dapat mengakses data rencana penerbangan tersebut, maka seorang operator harus melalui proses otentikasi sebagai client, yaitu operator yang hanya diberi kewenangan memonitor formulir rencana penerbangan saja. Arsitektur perangkat keras SKDRP berbasis web online diperlihatkan pada Gambar 2.

Gambar 2. Arsitektur perangkat keras SKDRP berbasis web online antara MCC dan Posek Hanudnas

B. Desain Perangkat Lunak SKDRP Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun SKDRP berbasis web online adalah sebagai berikut : 

PHPTriad versi 2.2.1, yaitu perangkat lunak yang di dalamnya sudah terdapat Apache Server, PHP dan MySQL.



Dreamweaver MX, yaitu perangkat lunak web editor.



Opera 10.0.



Axence Net Tools Pro 4.0, yaitu perangkat lunak yang digunakan untuk melaksanakan pengujian parameter jaringan, berlisensi freeware dan dapat diunduh dari http://www.axencesoftware.com/.

C. Desain Website

Master

Client

Gambar 1. Blok diagram SKDRP berbasis web online

Dari Gambar 1 dapat dijelaskan bahwa agar dapat mengakses formulir rencana penerbangan, seorang operator harus melalui proses otentikasi, yaitu proses verifikasi identitas dari seorang petugas yang memberikan suatu data. Proses otentikasi ini bekerja pada lapisan ke 7, yaitu lapisan aplikasi yang menggunakan metoda SSL. Setelah melewati proses otentikasi, maka seorang operator dapat mengakses formulir rencana 30

CITEE 2010



Perancangan basis data menggunakan program aplikasi phpmyadmin.



Perancangan tampilan Website [8] yang dibagi menjadi beberapa halaman tampilan, yaitu : a. Halaman index. b. Halaman login admin. c. Halaman formulir untuk mengisi data rencana penerbangan. d. Halaman tampilan data rencana penerbangan. e. Halaman edit rencana penerbangan. f. Halaman search admin. g. Halaman shoutbox admin. h. Halaman login user/client. i. Halaman monitoring user/client.



CITEE 2010

Teknis

j. Halaman search dan shoutbox user/client. k. Halaman keluar. IV.

VALIDASI SKDRP BERBASIS WEB ONLINE

Data yang diperoleh komputer client yang menggunakan ISP Indosat m2 unlimited yang dipasang pada modem sierra 881 U dengan alamat Internet Protocol (IP) 114.56.89.150, ke komputer server dengan alamat IP 116.199.203.221, diperlihatkan pada Tabel I dan Tabel II, dan Gambar 3 dan Gambar 4.

ISSN: 2085-6350

B. Troughput Data Troughput yang diperoleh pada pengukuran diperlihatkan pada Tabel II dan Gambar 4. TABLE II. HASIL PENGUKURAN TROUGHPUT MENGGUNAKAN ISP INDOSAT M2 UNLIMITED YANG D IPASANG PADA MODEM SIERRA 881U

A. Response Time dan Packet Lost Pengukuran dilakukan oleh komputer client untuk menguji komputer master sebagai server. Data Response Time dan Packet Lost yang diperoleh pada pengukuran diperlihatkan pada Tabel I dan Gambar 3. TABLE I. HASIL PENGUKURAN RESPONSE TIME DAN PACKET LOST MENGGUNAKAN ISP INDOSAT M2 UNLIMITED PADA MODEM SIERRA 881 U

Dari data Tabel I dan Gambar 3 dapat diperoleh keterangan bahwa dalam 10 kali pengujian response time rata-rata 453 ms. Paket data yang dikirim rata-rata sebanyak 328, yang lost 7, berarti persentase packet lost sebesar 2%. Paket data yang lost terjadi karena pada saat client dengan IP address 114.56.89.150 (ISP Indosat M2 Unlimited) mengakses http://www.fplonline.web.id/ my_website (dengan IP address 116.199.203.211) harus melalui beberapa IP address lain hingga mencapai komputer server situs tersebut berada.

Gambar 4. Troughput menggunakan ISP Indosat M2 Unlimited pada Modem Sierra 881 U

Rata-rata troughput yang diperoleh dalam 10 kali pengujian adalah sebesar 6.985 B/s. Hal ini berarti komputer uji dapat menampilkan, memasukkan dan melakukan editing data rencana penerbangan ke komputer server dengan baik. V. KESIMPULAN DAN TINDAK LANJUT A. Kesimpulan Dari analisa terhadap hasil pengujian yang telah dilakukan pada SKDRP berbasis web online, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:  Hasil dari 10 kali pengujian diperoleh rata-rata response time 453 ms. Paket data yang dikirim rata-rata sebanyak 328 dengan lost sebanyak 7, maka persentase packet lost adalah sebesar 2%. Rata-rata throughput yang diperoleh dalam 10 kali pengujian adalah sebesar 6.985 B/s. Hal ini menunjukkan komputer uji dapat menampilkan, memasukkan dan melakukan penyuntigan data rencana penerbangan ke komputer server dengan baik.

Gambar 3. Hasil Capture Response time dan Data Packet pada jaringan internet menggunakan ISP Indosat M2 Unlimited pada modem Sierra 881 U



31

ISSN: 2085-6350

Teknis

 Packet loss bertambah besar seiring dengan banyaknya jumlah trace route yang dilalui untuk mengakses server dimana situs tersebut berada.

memasukkan, mengubah, menghapus dan menemukan-kembali data rencana penerbangan.  Perlu mengembangkan kerjasama antara TNI AU dengan pihak Angkasa Pura guna mengintegrasikan sistem tersebut dengan AFTN pada bagian AIS, dimana data-data rencana penerbangan ini akan dikirimkan ke bandara tujuan.

 Dengan SKDRP berbasis web online ini informasi penerbangan dapat dikirimkan secara periodik, tepat waktu, akurat dan up to date serta meminimalkan dampak gangguan cuaca. Dengan demikian Pa Ident di Posek Hanudnas dapat melaksanakan proses identifikasi korelasi data sasaran dengan cepat dan tepat.

 Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan SKDRP berbasis web online ini dengan menggunakan media pengiriman data melalui radio tahan gangguan cuaca.

 Pengiriman data rencana penerbangan ini lebih efisien dan efektif dibandingkan dengan pengiriman informasi menggunakan radio HF. Operator tidak perlu mencatat di log book rencana penerbangan, karena seluruh data penerbangan yang dimasukkan akan disimpan di dalam basis data dan dapat digunakan kembali untuk kepentingan yang lain. B. Saran Dari analisa yang telah dilakukan, untuk meningkatkan kinerja SKDRP berbasis web online yang telah diajukan dalam makalah ini, disarankan hal-hal sebagai berikut :  Agar pengiriman data lebih aman, perlu dirancang server khusus yang dikelola oleh militer, dalam hal ini Komando Pertahanan Udara Nasional (Kohanudnas). Di samping itu perlu dilakukan penambahan bandwidth dan menggunakan komputer dengan spesifikasi yang tinggi, sehingga pengolahan data dapat lebih cepat dan memiliki media penyimpanan data yang lebih besar.  Kecepatan dan ketepatan serta keakuratan data tidak terlepas dari peran operator yang mengirimkan data rencana penerbangan. Oleh sebab itu, perlu dilaksanakan pelatihan (training) bagi operator guna menjelaskan sistem secara keseluruhan, memberikan tutorial cara untuk

32

CITEE 2010

 SKDRP berbasis web online ini dapat digunakan untuk pengiriman informasi Flight Approval (FA) dan Security Clearance (SC) penerbangan asing yang masuk ke wilayah teritorial Indonesia dengan menyesuaikan script dan kolom isian dengan formulir FA dan SC tersebut. REFERENSI [1]

[2]

[3] [4]

[5] [6] [7]

[8]

Surat Keputusan Panglima TNI Nomor SKEP/163/V/2003 Tanggal 12 Mei 2003 tentang Buku Petunjuk Pelaksanaan Operasi Gabungan TNI Tentang Operasi Hanud Nasional. D.C. Green, Data Communication, 1995, diterjemahkan oleh Ir. P. Insap Santosa, MSc, Komunikasi Data, Yogyakarta : Penerbit Andi, 1998. G. Ray, Quality of Service in Data Networks: Products, University of Ohio State, 2000. Ratna, Pemodelan Akses Internet Berbasis Kualitas Layanan Berorientasi Pengguna, Tesis Program S-2, Teknik Elektro UGM, 2003. T. Wahyono, Pemrograman Web Dinamis dengan PHP 5, Jakarta : Penerbit Elex Media Komputindo, 2005. Flightplan, http://en.wikipedia.org/wiki/Flight_plan, Agustus 2009. B. Nugroho, Latihan Membuat Aplikasi Web PHP dan MySQL dengan Dreamweaver MX (6,7,2004) dan 8, Yogyakarta : Penerbit Gava Media, 2008. A. Bahtiar, PHP/Script/Most Wanted, Yogyakarta : Penerbit Andi, 2008.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Kualitas Website Pemerintah Daerah di Indonesia Sebagai Media Pendukung Penyelenggaraan Pemerintahan yang Terbuka dan Partisipatif Puguh Prasetya Utomo Jurusan Ilmu Administrasi Negara, Fisipol UGM Yogyakarta, Indonesia [email protected]

Abstract— Website is a potential media to be developed as a supporting media to improve government’s performance, especially in developing governmental transparency and public participation. Unfortunately, that important aspect is currently out of concern in the evaluation of governments’ website. The result of this research shows inadequate quality of information availability and voice management among studied local governments’ websites. The available governance information given in those websites tends to be more normative rather than substantive. Some local governments that already have transparency regulation show their advancement in providing better information quantitatively. However, the development of the facilities for public aspiration delivery has not yet reached into public consultation in the policy making process. Some local governments which had been elected as best practices in e-government development have a better quality in managing interactive communication facilities. Most of local governments’ websites has not been used optimally as a supporting media to improve governmental transparency and public participation. The causal factors are “the minimalism” of websites management and their users. However, website has a positive prospect to be developed as a supporting medium in creating an open and participative government. Local governments need to strengthen its commitment and to actualize it into developing websites. Adequate evaluation system should be developed to encourage local governments to continuously improve the quality of their website. Keywords: local government‟s website, participation, voice, website content analysis.

transparency,

I. PENDAHULUAN Keberadaan TIK dapat digunakan untuk memfasilitasi upaya mewujudkan transparansi dan partisipasi penyelenggaraan pemerintahan. Pesat dan masifnya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) merupakan peluang strategis bagi pemerintah untuk meningkatkan kemampuannya dalam memenuhi hak publik untuk memperoleh informasi penyelenggaraan pemerintahan secara lebih mudah. Selain itu, penggunaan TIK juga dapat membantu pemerintah dalam memperoleh masukan dari publik secara lebih efisien. Di antara pilihan media yang ada, website merupakan media yang paling banyak dimanfaatkan. Pemanfaatan website oleh pemerintah daerah di Indonesia menunjukkan perkembangan yang sangat pesat (Depkominfo, 2003; Sosiawan, 2005). Meskipun demikian, dalam praktiknya tidak semua pemerintah daerah telah mengelola websitenya secara serius, salah satu indikasinya adalah tidak dapat diaksesnya website itu sendiri (Prabowo, 2005; Sosiawan, 2005). Universitas Gadjah Mada

Hasil yang diperoleh dari evaluasi website selama ini hanya terhenti pada kesimpulan bahwa kebanyakan website pemerintah di Indonesia baru pada tahapan awal, yaitu telah dimanfaatkan sebagai media untuk menyajikan informasi dan mulai dikembangkan untuk memfasilitasi komunikasi interaktif antara pemerintah dengan warga dan pemangku kepentingan lainnya (Depkominfo dalam Basuni, dkk., 2002; Sosiawan, 2005; Prabowo, 2005; Soendjojo, 2005). Di sini belum diketahui apakah informasi yang tersedia dan pemanfaatan fasilitas untuk berkomunikasi pada website pemerintah tersebut telah memadai dalam memenuhi hak warga untuk mengetahui keputusan dan tindakan pemerintah yang telah, sedang, dan akan dilakukan serta menyampaikan respons terhadap keputusan dan tindakan pemerintah tersebut. Karena itu, pertanyaan besar yang perlu ditelusuri jawabannya adalah bagaimana kualitas website pemerintah daerah dalam mendukung penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif di Indonesia? II.

MEWUJUDKAN PEMERINTAHAN YANG TERBUKA DAN PARTISIPATIF MELALUI WEBSITE Website menjadi media yang dapat memfasilitasi pertukaran informasi dan jalinan komunikasi dalam bentuk dan karakteristik yang baru. Informasi yang tersedia pada website berupa informasi digital atau multimedia, yaitu informasi yang mudah diubah dan disesuaikan di semua tahap penciptaan, penyimpanan, penyebaran, dan penggunaannya; dapat digunakan bersama oleh banyak pengguna secara simultan, tanpa dibatasi oleh jarak (networkable); serta efisien dan compressible (Feldman dalam Hastjarjo, 2007). Sedangkan komunikasi yang terjalin adalah komunikasi dengan mediasi komputer melalui jaringan internet (computer mediated communication), yang memungkinkan adanya komunitas virtual yang berkomunikasi secara intensif di dunia maya (Menon, 2007; McQuail, 2002: 113; Kahn & Kellner, 2004; Mcmillan, 2002). Keberadaan dan keunggulan website dapat dimanfaatkan untuk memfasilitasi pemenuhan hak warga dalam penyelenggaraan pemerintahan (La Porte, et al, 2000). Dalam hal ini website dapat dimanfaatkan untuk menyediakan informasi mengenai berbagai aktivitas penyelenggaraan pemerintahan yang akan, sedang, maupun telah dilakukan dan menyediakan fasilitas untuk melakukan sesuatu, seperti berpartisipasi menyampaikan aspirasi dan mengakses layanan (UN, 2008; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2005b). Melalui website, warga dan pemangku kepentingan pemerintahan lainnya dapat mengetahui bagaimana


33

ISSN: 2085-6350

Teknis

pemerintah bekerja, bagaimana prosedur mengakses layanan dari pemerintah, dan bahkan bagaimana berupaya mengubah kebijakan dan peraturan yang berpengaruh bagi kehidupan warga (La Porte, et al, 2000; Demchak, et al., 2000; Norris, 2000; Fowler, tt). Untuk memberikan kemudahan bagi penggunanya, website dapat dilengkapi dengan fasilitas mesin pencari (search engines) dan penghubung (link). Menyediakan informasi yang diperlukan warga melalui website akan lebih efisien daripada melayani kebutuhan informasi dari warga melalui media konvensional, seperti telepon atau media cetak berupa leaflet, buku laporan, dan koran (UN, 2008b). Penyediaan informasi penyelenggaraan pemerintahan secara memadai dan mudah diakses dimaksudkan untuk memberdayakan masyarakat. Dengan adanya informasi yang memadai, masyarakat dapat berpartisipasi memberikan masukan sekaligus mengontrol jalannya pemerintahan. Informasi penting penyelenggaraan pemerintahan seperti penyelenggaraan layanan publik, perencanaan dan penggunaan anggaran, pengadaan barang dan jasa, pengelolaan program dan proyek, pembuatan peraturan daerah, pertanggungjawaban, dan sebagainya dapat diketahui secara online. Dengan proses yang serba transparan maka peluang bagi praktik penyimpangan, seperti korupsi dan manipulasi, akan menjadi sempit (Im & Jung, 2001). Website pemerintah yang telah lebih matang tidak hanya dapat digunakan untuk menyediakan informasi secara terbuka tetapi juga dapat memfasilitasi warga dan pemangku kepentingan untuk berpartisipasi dalam penyelenggaraan pemerintahan. Warga tidak hanya dapat mencari dan membaca informasi dari website tetapi juga merespon informasi tersebut. Warga dapat menyampaikan aspirasi atau voice (kritik, saran, pandangan alternatif) yang relevan untuk merespons tindakan dan rencana pemerintah yang diinformasikan melalui website (Zavestoski, Shulman, & Schlosberg, 2006; Norris, 2000; Shulman, et al, 2003; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2003, 2005a, & 2005b; Chadwick, 2003). Penyampaian aspirasi ini dapat difasilitasi melalui berbagai perangkat yang tersedia pada website, seperti e-mail, live chat, online polls/ surveys, dan on-line forums (Thomas & Streib, 2003; Schultz, 1999; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2005b). III.

MENGEVALUASI KUALITAS WEBSITE PEMDA DI INDONESIA Kualitas website di sini dilihat dari penyediaan informasi penyelenggaraan pemerintahan dan fasilitas penyampaian aspirasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis isi (content analysis). Analisis isi dilakukan untuk membuat kesimpulan dengan cara mengidentifikasi karakteristik-karakteristik tertentu dari unit analisis secara objektif dan sistematis. Kategori isi yang dianalisis pada studi ini dikembangkan dari hasil identifikasi substansi peraturan perundangan mengenai keterbukaan informasi, yaitu UU Nomor 14 Tahun 2008 tentang Keterbukaan Informasi Publik dan delapan peraturan daerah mengenai keterbukaan atau transparansi informasi. Dari hasil identifikasi tersebut dipilih enam jenis informasi sebagai kategori di dalam melakukan analisis karakteristik informasi pada penelitian ini. Keenam jenis informasi tersebut adalah informasi tentang kebijakan, anggaran dan pembiayaan, pengadaan barang dan jasa, 34

CITEE 2010

pelayanan publik, pengawasan, dan DPRD. Setiap jenis informasi tersebut terdiri dari sub-sub kategori jenis informasi, sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Kategori dan Subkategori Informasi Kategori Informasi A. Kebijakan

B. Anggaran

C. Pengadaan barang dan jasa

D. Pelayanan Publik

E. Pengawasan

F. DPRD

Subkategori Informasi A1

Agenda/ rencana pemerintah

A2

A1a. Rencana jangka pendek (bulanan, semester, tahunan) A1b. Rencana jangka menengah (5 tahun) A1c. Rencana jangka panjang (25 tahun) A1d. Agenda kegiatan mingguan/ bulanan Proses formulasi kebijakan

A3

A2a. Mekanisme partisipasi publik dalam formulasi kebijakan A2b. Jadwal partisipasi publik dalam formulasi kebijakan A2c. Rancangan kebijakan (raperda) A2d. Data tentang aspirasi masyarakat A2e. Laporan perkembangan proses pembahasan Produk kebijakan (perda)

A4

Implementasi

A5

Laporan pertanggungjawaban (kinerja)

B1

Proses Perencanaan B1a. Laporan perkembangan proses penyusunan anggaran B1b. Kebijakan Umum Anggaran (KUA) B1c. Penetapan Prioritas dan Plafon Anggaran (PPA) B1d. Rancangan APBD Paparan dan penjelasan anggaran (dokumen APBD) Penggunaan anggaran Perubahan APBD Laporan pertanggungjawaban Pengumuman pengadaan Penilaian calon rekanan Pengumuman penentuan pemenang rekanan Keluhan dan pertanyaan calon rekanan (forum tanya jawab) Daftar hitam (black list) perusahaan Kewajiban pengguna Hak pengguna Standar layanan Perencanaan dan prosedur pengawasan Pelaksanaan pengawasan Hasil pengawasan/ audit Profil anggota DPRD Program kerja DPRD Anggaran DPRD Jadwal dan agenda rapat DPRD Prosedur menghadiri rapat DPRD Dokumen risalah rapat Keputusan DPRD Kinerja DPRD

B2 B3 B4 B5 C1 C2 C3 C4 C5 D1 D2 D3 E1 E2 E3 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8

Dengan menggunakan coding sheet kemudian dilakukan observasi terhadap website pemda yang menjadi objek penelitian. Pemberian nilai dilakukan berdasarkan ketersediaan informasi yang telah ditetapkan sebagai subsub kategori informasi. Nilai (0) diberikan ketika informasi yang dimaksudkan tidak tersedia, dan nilai (1) jika informasi tersedia. Selain jenis informasi penyelenggaraan pemerintahan, kategori lainnya yang digunakan dalam studi ini adalah kategori untuk menilai kualitas informasi dan kualitas website dalam menyediakan informasi. Termasuk dalam kategori ini adalah kebaruan informasi (0= out of date; 1= up to date), kemudahan pencarian informasi (nilai berdasarkan jumlah fasilitas pencarian informasi yang tersedia, yaitu peta situs, search tool, indeks tema, dan indeks A-Z), dan ketersediaan ringkasan informasi tertentu yaitu APBD, Perda, dan Dokumen Perencanaan (0= tidak tersedia; 1= tersedia, untuk masing-masing). Sedangkan untuk menilai kualitas website sebagai media yang dapat memfasilitasi pemangku kepentingan untuk berpartisipasi menyampaikan aspirasinya, studi ini mengembangkan kategori yang relevan dengan penyediaan fasilitas komunikasi pada website dan pemanfaatannya. Tiga kategori yang dikembangkan yaitu (1) ketersediaan dan jenis fasilitas, (2) kualitas interaktivitas, dan (3) kualitas pengembangan partisipasi publik. Termasuk dalam kategori pertama adalah jenis fasilitas yang tersedia (0= tidak tersedia; 1= hanya tersedia fasilitas offline atau online saja; 2= tersedia fasilitas offline dan online), ragam fasilitas komunikasi yang tersedia (nilai berdasarkan jumlah fasilitas yang tersedia, seperti email, polls, millis, open web



CITEE 2010

Teknis

forum, dan chat room), ketersediaan fasilitas komunikasi khusus dengan pengambil kebijakan yaitu kepala daerah dan kepala dinas/ badan (masing-masing nilainya "0" jika tidak tersedia dan "1" jika tersedia). Sementara untuk kategori kedua terdiri dari intensitas penggunaan fasilitas interaktif (1= jarang/ new message rata-rata lebih dari 3 hari sekali, 2= cukup/ new message rata-rata hanya 2-3 hari sekali, dan 3= sering/ setiap hari ada new message), intensitas pengelola website merespon pesan atau aspirasi dari pengguna website (0= tidak pernah, 1= hanya beberapa yang direspon, 2= selalu merespon setiap pesan masuk), dan kebaruan proses diskusi pada fasilitas interaktif (0= new message diposting lebih dari 1 bulan yang lalu, 1= new message diposting antara lebih dari satu minggu s.d kurang dari satu bulan yang lalu, 2= new message diposting pada tiga s.d enam hari yang lalu, 3= new message diposting kurang dari tiga hari yang lalu). Sedangkan kategori ketiga untuk menilai kualitas website sebagai media komunikasi mencakup penilaian terhadap relevansi komunikasi yang berkembang pada fasilitas interaktif (1= Lebih banyak/ >50% isi komunikasi tidak relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan, 2= informasi yang relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan dan yang tidak relevan berimbang, 3= lebih banyak/ >50% substansi komunikasi relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan), ketersediaan direktori topik-topik diskusi atau penyampaian aspirasi (0= tidak tersedia, 1= tersedia), adanya undangan kepada publik untuk menyampaikan aspirasi mengenai isu-isu kebijakan atau permasalahan publik tertentu (0= tidak tersedia, 1= tersedia), dan tersedianya kesempatan bagi publik untuk memilih alternatif kebijakan yang akan dilakukan oleh pemerintah (0= tidak tersedia, 1= tersedia). Nilai atau skor kualitas website diperoleh dengan menjumlahkan nilai dari setiap kategori dan subkategori di atas. Penelitian ini menetapkan dua kriteria dalam menentukan website pemerintah daerah yang relevan untuk dievaluasi melalui penelitian ini. Kriteria pertama adalah website yang dimiliki pemerintah daerah yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki peraturan daerah tentang transparansi dan partisipasi penyelenggaraan pemerintahan daerah. Mereka diasumsikan memiliki komitmen yang relatif tinggi dalam mewujudkan transparansi pemerintahan. Dengan kriteria pertama ini diperoleh 19 kabupaten/ kota yang websitenya dapat dijadikan sebagai objek studi (untuk selanjutnya disebut sebagai pemda kategori A). Sementara kriteria kedua adalah website yang dikelola pemerintah daerah yang pernah dinilai berprestasi dalam mengembangkan e-government pada lima tahun terakhir oleh Warta Ekonomi yang setiap tahunnya melakukan evaluasi terhadap praktik pengembangan egovernment. Antara Tahun 2004-2008 terdapat 17 daerah yang menurut Warta Ekonomi telah menunjukkan prestasinya dalam mengembangkan e-government (untuk selanjutnya disebut sebagai pemda kategori B). Namun dari 36 website ternyata hanya 28 website saja yang dapat dibuka pada saat penelitian ini dilakukan pada Juli 2009.


ISSN: 2085-6350

IV.

PAPARAN TEMUAN DAN INTERPRETASI

A. Kualitas Website Pemda dalam Menyediakan Informasi Terdapat pola atau kecenderungan yang sama di antara website milik pemda yang pernah menjadi teladan pengembangan e-government dan yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki perda transparansi, kecuali dalam menyediakan informasi tentang layanan informasi publik. Informasi tentang kebijakan, anggaran, pengadaan barang/jasa, pengawasan, dan DPRD lebih banyak tersedia secara tidak memadai pada website yang dikelola oleh pemda kategori A maupun kategori B. Sedangkan informasi tentang pelayanan publik (perijinan) telah tersedia secara lebih memadai pada sebagian website pemda dari kategori A maupun kategori B. Informasi tentang layanan data/informasi pemerintahan, seperti daftar informasi yang dapat diakses oleh publik dan tata cara mengaksesnya, hanya tersedia pada website milik pemda yang telah memiliki perda transparansi untuk pertama kalinya, meskipun hanya tersedia secara cukup memadai dan meskipun masih ada website dari pemda kategori ini yang belum menyediakannya. Sedangkan informasi yang memadai tentang pengadaan barang/ jasa dan pelayanan publik lebih banyak tersedia di antara website milik pemda yang dinilai telah mengembangkan praktik e-government lebih maju dibandingkan pemda lainnya. Dari kualitas website, terlihat sebagian pemda dalam kategori itu memiliki modal kapasitas untuk menyediakan dan mengelola layanan yang tidak bersifat statis, seperti layanan keluhan dan pengaduan pengguna pada pelayanan publik dan penilaian calon rekanan pada pengadaan barang/jasa. Tabel 2. Hasil Penilaian dan Peringkat Website sebagai Penyedia Informasi Total skor (A+B+…+I)*

A

B

C

D

E

F

G

H

I

1

Pemkab Bantul

Daerah

55.85

73.75

58.13

17.5

100

100

20

70

50

33.33

2

Pemkab Kebumen

49.55

28.13

45

70

60

40

30

70

50

66.67

3

Pemkab Bulukumba

47.05

78.13

40

27.5

60

60

5

70

50

66.67

4

Pemkab Lamongan

45.02

48.75

44.38

55

60

25

0

70

50

66.67

5

Pemkab Magelang

41.71

72.5

47.5

30

60

0

0

70

50

66.67

6

Pemkab Tanah Datar

40.27

36.25

55

40

60

0

5

70

50

66.67

7

Pemkab Bandung

37.35

46.25

35

27.5

60

0

17.5

70

100

33.33

8

Pemkot Yogyakarta

36.89

28.13

41.25

42.5

100

0

17.5

0

50

33.33

9

Pemprov Jawa Timur

34.6

51.25

0

75

40

0

37.5

0

50

33.33

10

Pemkab Ngawi

33.56

63.75

37.5

25

30

0

0

70

50

50

11

Pemprov DIY

30.1

43.75

20.63

22.5

50

25

32.5

0

50

33.33

12

Pemkab Sleman

30.02

51.25

26.25

10

60

40

17.5

0

50

16.67

13

Pemkot Malang

29.01

35.63

7.5

10

100

17.5

17.5

0

100

33.33

14

Pemkot Surabaya

27.47

53.13

7.5

25

80

0

25

0

50

0

15

Pemprov DKI Jakarta Pemprov Jawa Barat

24.66

29.37

7.5

10

100

0

17.5

0

100

0

24.35

28.75

18.13

5

100

0

12.5

0

50

33.33

17

Pemkab Bogor

24.19

21.25

7.5

85

0

0

0

0

50

0

18

Pemkot Pontianak

23.77

43.75

30.63

0

60

12.5

5

0

50

16.67

19

Pemprov Kep. Riau

23.63

7.5

7.5

82.5

0

0

20

0

50

0

20

Pemkab Lebak

19.98

18.75

20

45

0

0

0

0

50

33.33

21

Pemkab Jembrana

17.75

45

15

10

30

0

5

0

50

0

16


35

ISSN: 2085-6350

Teknis

22

Pemkab Sragen

14.03

36.88

0

0

60

0

0

0

50

0

23

Pemkab Takalar

13.35

11.25

7.5

0

60

0

0

0

50

33.33

24

Pemkab Kendari

11.42

30

13.75

0

0

0

0

0

50

33.33

25

Pemkab Jombang

11.31

18.75

0

0

60

0

0

0

50

0

26

Pemkab Bolmong

5.41

9.38

7.5

0

0

0

0

0

50

0

27

Pemkot Gorontalo

4.13

7.5

0

0

0

0

5

0

50

0

28

Pemkab Majalengka

3.63

7.5

0

0

0

0

0

0

50

0

Keterangan: Pemda yang pernah menjadi teladan dalam pengembangan e-government Pemda yang menjadi pelopor dalam memiliki perda transparansi

1-30 : Kurang memadai 31-70 : Cukup memadai 71-100 : Baik/ memadai

Pemda teladan dalam pengembangan e-government dan pelopor dalam memiliki perda transparansi Kode Jenis Informasi dan Bobot Nilai*): A : Informasi Kebijakan (15 %) B : Informasi Anggaran (20%) C : Informasi Pengadaan Barang/Jasa (20%) D : Informasi Pelayanan (10%)

E F G H I

: Informasi Pengawasan (10%) : Informasi DPRD (10%) : Informasi Layanan Informasi Publik (5%) : Fasilitas Pencarian Informasi (5%) : Ringkasan informasi penting (5%)

Pada Tabel 2 terlihat bahwa website Pemerintah Kabupaten Bantul paling unggul sebagai penyedia informasi penyelenggaraan pemerintahan dengan nilai penyediaan informasi sebesar 55.85 (cukup memadai). Website Pemkab Bantul terlihat memiliki skor tinggi dalam penyediaan informasi kebijakan, anggaran, pelayanan publik, dan pengawasan. Website Pemkab Bantul bahkan paling baik dibandingkan website lainnya dalam menyediakan informasi pengawasan. Mulai dari informasi perencanaan, pelaksanaan, hingga hasil pengawasan tersedia pada website Pemkab Bantul. Namun yang perlu ditegaskan adalah kualitas yang dimaksudkan di sini menyangkut penyediaan informasi, belum mempersoalkan kualitas dari substansi informasi, seperti memadai atau tidaknya substansi dari informasi yang tersedia tersebut. Urutan kedua adalah website Pemerintah Kabupaten Kebumen dengan nilai penyediaan informasi sebesar 49.55. Website Pemkab Kebumen unggul di dalam menyediakan informasi tentang pengadaan barang/ jasa (meskipun masih di bawah website Pemkab Bogor, Pemprov Kepulauan Riau, dan Pemprov Jatim) dan informasi DPRD. Website Pemkab Kebumen menyediakan informasi pengadaan barang/ jasa secara memadai. Informasi tersebut mencakup pengumuman pengadaan barang/ jasa, pengumuman rekanan terpilih (pemenang), daftar hitam perusahaan dan daftar perusahaan yang terkena sanksi, dan juga daftar keluhan dari para calon rekanan. Sayangnya, informasi tentang proses penilaian tidak tersedia, yaitu daftar calon rekanan yang berpartisipasi beserta rekapitulasi pemenuhan syarat dan kualifikasi. Dengan tidak tersedianya informasi tersebut publik tidak dapat mengontrol objektivitas penentuan pemenang dan kelayakan dari rekanan yang terpilih melalui website. Meskipun menunjukkan skor yang tinggi di antara website lainnya dalam menyediakan informasi DPRD, persentase penyediaan informasi DPRD pada website Pemkab Kebumen ini sebenarnya masih kurang memadai. Informasi DPRD merupakan informasi yang paling jarang tersedia dan kalaupun tersedia tidak memadai. Informasi tentang DPRD, seperti profil anggota, hasil keputusan rapat, dan sebagainya, tersedia secara tidak memadai sebagai bagian dari informasi yang disediakan pada website utama Pemkab Kebumen. 36

CITEE 2010

Pemkab Bantul dan Kebumen merupakan pemerintah daerah yang selain telah memiliki perda transparansi juga pernah dinilai sebagai teladan dalam mengembangkan egovernment. Lima website di bawah keduanya merupakan website yang dikelola oleh pemerintah daerah yang telah memiliki perda transparansi atau keterbukaan informasi, yaitu Pemkab Bulukumba, Pemkab Lamongan, Pemkab Magelang, Pemkab Tanah Datar, dan Pemkab Bandung. Meskipun website peringkat terbawah juga dikelola oleh pemerintah daerah yang telah memiliki perda transparansi, setidaknya ketujuh pemda yang memiliki perda transparansi tersebut telah menunjukkan komitmennya dalam mewujudkan pemerintahan yang terbuka dan menjadikan website sebagai media untuk mendukung itu. Hal ini mengindikasikan bahwa pemda yang telah memiliki perda transparansi memiliki modal komitmen yang lebih kuat untuk memanfaatkan website sebagai media untuk mendiseminasikan dan mentransparasikan informasi penyelenggaraan pemerintahan. Namun dilihat dari besaran persentase penyediaan informasi dan fasilitas belum ada di antara website yang dikaji termasuk dalam kategori baik atau memadai (>70%). Persentase penyediaan informasi dan fasilitas yang tertinggi (website Pemkab Bantul) baru mencapai 55.85 persen sehingga dikategorikan cukup memadai. Terdapat sepuluh website lainnya yang termasuk dalam kategori cukup memadai, yaitu website milik Pemkab Kebumen, Pemkab Bulukumba, Pemkab Lamongan, Pemkab Magelang, Pemkab Tanah Datar, Pemkab Bandung, Pemkot Yogyakarta, Pemprov Jawa Timur, Pemkab Ngawi, dan Pemprov DIY. Sementara 17 website lainnya termasuk dalam kategori kurang memadai. B. Kualitas Website Pemda sebagai Media Penyampaian Aspirasi Sebagai media penyampaian aspirasi, secara umum kualitas sebagian besar website yang dikelola oleh pemda yang pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan e-government (kategori A) lebih unggul dibandingkan website yang dikelola oleh pemda yang memiliki perda transparansi untuk pertama kalinya (kategori B). Sebagian website milik pemda kategori A telah lebih matang dalam menyediakan fasilitas komunikasi, yaitu dengan memberikan akses bagi warga dan pemangku kepentingan untuk menyampaikan aspirasi secara interaktif langsung (live/ online) melalui fasilitas chat rooms atau instant messaging. Selain itu, pemda kategori A telah menunjukkan kemauan dan kesiapan yang lebih baik untuk memfasilitasi warga pengguna website yang berkeinginan berkomunikasi langsung dengan kepala daerah atau pejabat birokrasi melalui sejumlah fasilitas, seperti personal blog, personal email, dan sms center. Rata-rata intensitas penyampaian aspirasi melalui website pemda masih jarang, sekalipun pada daerah yang memiliki praktik pengembangan e-government di atas ratarata daerah lainnya. Sebagian pemda yang memiliki praktik pengembangan e-government yang lebih maju dibandingkan pemda lainnya memang lebih menunjukkan keseriusannya dalam mengelola fasilitas diskusi atau penyampaian aspirasi, yang terlihat dari intensitasnya dalam merespons aspirasi warga. Namun, kualitas pengembangan partisipasi publik pada semua website yang dikaji belum maksimal karena belum sampai pada level



CITEE 2010

Teknis

pelibatan publik dalam formulasi kebijakan, seperti konsultasi publik atas alternatif tindakan atau kebijakan yang akan dipilih oleh pemda untuk diimplementasikan. Pada Tabel 3 terlihat website yang dikelola oleh Pemkot Malang mengungguli website pemda lainnya dalam memfasilitasi penyampaian aspirasi warga dan pemangku kepentingan. Dilihat dari nilainya, kualitas website Pemkot Malang ini termasuk dalam kategori cukup (67.5). Fasilitas komunikasi tersedia memadai, termasuk telah menyediakan sarana komunikasi secara online dan sarana untuk berkomunikasi dengan walikota. Fasilitas pengaduan yang terintegrasi dalam sistem website telah dikembangkan dengan baik dan telah dimanfaatkan secara baik pula oleh warga. Telah terdapat undangan kepada warga untuk menyampaikan aspirasi disertai dengan penyediaan direktori penyampaian aspirasi, seperti masalah pendidikan, kesehatan, perijinan, transportasi, sarana umum, keamanan, dan kategori pengaduan umum/ lainlain. Setiap pesan dari warga selalu direspons oleh pengelola website sehingga menjadikan fasilitas komunikasi ini cukup sering dimanfaatkan pengguna. Semua itu menjadikan website Pemkot Malang memiliki kualitas interaktivitas dan pengembangan partisipasi publik yang memadai. Tabel 3 Peringkat Website sebagai Media Penyampaian Aspirasi Ketersediaan dan Jenis Fasilitas

Kualitas Interaktivitas

(A+B+C) dengan bobot 20:30:50

A

B

Kualitas Pengembangan Partisipasi Publik C

67.5

77.5

73.33

60

Total skor Komunikasi Daerah

1

Pemkot Malang

2

Pemkot Yogyakarta

64

65

70

60

3

Pemkab Bogor

58

70

46.67

60

4

Pemprov DKI Jakarta

56.5

42.5

60

60

5

Pemkab Sleman

54.8

70

52.67

50

6

Pemkab Bantul

50.5

42.5

56.67

50

7

Pemkot Surabaya

50

35

60

50

8

Pemprov Jawa Barat

46.5

57.5

33.33

50

9

Pemkab Takalar

46

35

63.33

40

10

Pemkab Kebumen

44

50

46.67

40

11

Pemkab Majalengka

43

35

53.33

40

12

Pemkab Magelang

42

50

73.33

20

13

Pemkab Bulukumba

42

50

73.33

20

14

Pemprov DIY

41

70

40

30

15

Pemkab Bandung

34

50

46.67

20

16

Pemkab Lebak

33

35

53.33

20

17

Pemprov Kep. Riau

32.5

42.5

46.67

20

18

Pemprov Jawa Timur

30

70

53.33

0

19

Pemkot Kendari

30

35

26.67

30

20

Pemkab Jembrana

25

35

60

0

21

Pemkab Jombang

25

35

60

0

22

Pemkab Lamongan

23

65

33.33

0

23

Pemkab Bolmong

20

50

33.33

0

24

Pemkot Pontianak

10

50

.

.

25

Pemkab Ngawi

10

50

.

.

26

Pemkab Sragen

7

35

.

.


ISSN: 2085-6350

27

Pemkab Tanah Datar

7

35

.

.

28

Pemkot Gorontalo

7

35

.

.


1-30 31-70 >70

: Kurang : Cukup : Baik

Pemda teladan dalam pengembangan e-government dan pelopor dalam memiliki perda transparansi

Urutan kedua ditempati oleh website Pemkot Yogyakarta dengan nilai 64. Peringkat website Pemkot Yogyakarta berada di bawah website Pemkot Malang karena kualitas interaktivitas dari website Pemkot Yogyakarta lebih rendah. Unit Pelayanan Informasi dan Keluhan (UPIK) yang terintegrasi dengan sistem website telah dikembangkan dengan baik. Setiap keluhan dan permintaan informasi dari warga selalu direspons sehingga menjadikan layanan ini cukup sering dimanfaatkan oleh warga. Namun, nilai positif tersebut tereduksi oleh tidak terkelolanya dengan baik fasilitas interaktif yang tersedia lainnya, yaitu forum (open web forum) dan buku tamu. Buku tamu sangat jarang dan sudah lama tidak dimanfaatkan. Pengelola yang tidak pernah merespon masukan dan informasi dari warga mungkin yang telah menyebabkan warga enggan untuk menyampaikan pesan melalui buku tamu. Fasilitas forum juga jarang dimanfaatkan, yang terlihat dari jarangnya pesan baru dari pengguna. Dilihat dari isi komunikasinya, forum lebih banyak dimanfaatkan untuk ajang promosi usaha, promosi personal blog, atau hal lainnya yang tidak relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan. Keduanya masih berfungsi namun tidak dikelola dan dimanfaatkan dengan baik. Hal inilah yang mengurangi kualitas interaktivitas dan juga pengembangan partisipasi publik dari website Pemkot Yogyakarta. Sebagaimana terlihat pada Tabel 3, kualitas interaktivitas yang rendah banyak terjadi di antara website pemda lainnya. Bahkan, website yang memiliki kualitas pengembangan partisipasi publik yang memadai tidak mampu mendongkrak peringkat websitenya karena memiliki kualitas interaktivitas yang rendah. Website milik Pemkab Bogor dan Pemprov Jawa Barat termasuk dalam kategori website yang memiliki kualitas pengembangan partisipasi publik yang cukup memadai, namun kualitas interaktivitasnya masih kurang. Kebanyakan pada website tersebut telah menyediakan fasilitas forum terbuka atau sejenisnya namun tidak terkelola dengan baik, di antaranya adalah pengelola tidak pernah merespon pesan atau aspirasi dari pengguna. Hal inilah yang sangat mungkin mengakibatkan keengganan dari warga untuk menyampaikan aspirasinya sehingga akhirnya fasilitas ini jarang termanfaatkan. Sebaliknya, website milik Pemkab Magelang, Pemkab Bulukumba, dan Pemkab Takalar dinilai memiliki kualitas interaktivitas yang tinggi namun kualitas pengembangan partisipasi publiknya rendah. Ini mengindikasikan adanya minat dan antusiasme dari pengguna untuk menyampaikan aspirasinya melalui website, yang terlihat dari cukup seringnya pengguna memanfaatkan fasilitas ini. Selain itu, pengelola juga merespons pesan dari pengguna, meskipun tidak semua atau hanya beberapa pesan. Antusiasme dan minat warga dalam menyampaikan aspirasi di satu sisi dan keseriusan dari pengelola website (admin) dalam


37

ISSN: 2085-6350

Teknis

merespons pesan dari pengguna di sisi lain merupakan modal yang cukup untuk mengembangkan partisipasi publik melalui website sehingga website memiliki kualitas yang lebih baik. Hal itu dapat dilakukan misalnya dengan membenahi pengelolaan fasilitas forum sehingga lebih berfungsi sebagai media penyampaian aspirasi warga tentang penyelenggaraan pemerintahan, bukan sebagai forum komunikasi bebas. Terdapat lima website yang tidak memiliki nilai dalam pengembangan partisipasi publik, yaitu website Pemprov Jawa Timur, Pemkab Jembrana, Pemkab Jombang, Pemkab Lamongan, dan Pemkab Bolmong. Hal ini disebabkan fasilitas interaktif semacam forum pada kelima website tersebut tidak dikelola dengan baik dalam mengundang dan memfasilitasi publik untuk berpartisipasi. Tidak ada pemberitahuan dan undangan untuk mendiskusikan isu-isu kebijakan yang bersifat spesifik sehingga akhirnya menjadi forum bebas. Direktori diskusi atau penyampaian aspirasi juga tidak ada, apalagi pemanfaatan forum sebagai media konsultasi publik atas alternatif kebijakan dari pemerintah. Selain pengelolaan fasilitas yang tidak serius, substansi pesan yang disampaikan pengguna juga sebagian besar di antaranya tidak relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan. Kondisi yang demikianlah yang menjadikan kelima website pemda tersebut belum dianggap berkualitas dalam mengembangkan partisipasi aktif dari publik melalui website. Terdapat 17 website yang masuk dalam kategori cukup baik. 70 persen di antaranya merupakan website yang dikelola oleh pemda yang dinilai sebagai teladan dalam pengembangan e-government pada lima tahun terakhir (2004-2008). Sementara itu, di antara website yang dikelola pemda yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki perda transparansi, hanya terdapat empat website yang memiliki nilai di atas rata-rata (>35.69), yaitu website milik Pemkab Takalar, Pemkab Majalengka, Pemkab Bulukumba, dan Pemkab Magelang. Sedangkan Pemkab Bantul dan Pemkab Kebumen merupakan pemda yang selain dinilai sebagai teladan dalam mengembangkan e-government juga tercatat sebagai pelopor pemda dalam memiliki perda transparansi. Kualitas website dari kedua pemkab tersebut juga termasuk dalam kategori cukup baik. Namun prestasi pemda dalam mengembangkan egovernment ternyata tidak menjadi jaminan bagi berkualitasnya website yang dikelolanya. Ini terlihat dari kualitas website yang dikelola oleh Pemkab Sragen dan Pemkab Jembrana yang berada pada urutan bawah di antara kelompok pemda yang dinilai sebagai teladan di dalam pengembangan e-government, bahkan di bawah ratarata website pemda yang dikaji dalam penelitian ini (<35.69). Kemajuan kedua Pemkab tersebut di dalam pengembangan e-government telah diketahui oleh banyak kalangan dan telah sering menjadi objek benchmarking di kalangan pemda. Namun pengembangan yang dilakukan oleh Sragen ataupun Jembrana lebih banyak terkait dengan sistem informasi dan komunikasi internal, seperti pengembangan teleconference di kalangan pejabat pemerintah daerah. Sedangkan website yang merupakan media interaksi dengan pihak eksternal belum dikembangkan dengan baik, yang ditandai dengan belum adanya fasilitas interaktif seperti open web forum (website

38

CITEE 2010

Pemkab Sragen) dan pengembangan partisipasi publik melalui website (website Pemkab Sragen dan Jembrana). C. Kualitas Website Pemda dalam Mendukung Terwujudnya Good Local Governance Sebuah website pemda yang ideal adalah jika mampu menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan secara memadai dan juga memfasilitasi dengan baik warga penggunanya untuk menyampaikan aspirasi. Website yang demikianlah yang berpotensi mendukung upaya mewujudkan pemerintahan daerah yang terbuka dan partisipatif, sebagai bagian dari karakteristik pemerintahan daerah yang baik (good local governance). Akumulasi dari nilai kualitas website sebagai media transparansi informasi dan penyampaian aspirasi dengan demikian dapat dijadikan sebagai ukuran di dalam menentukan kualitas website pemerintah daerah. Pengakumulasian kedua nilai tersebut dilakukan dengan memberikan bobot 40:60. Kualitas website sebagai media penyampaian aspirasi diberi bobot nilai lebih tinggi karena berbagai konsep tentang tingkatan pengembangan atau kematangan website menyebutkan bahwa pengembangan komunikasi interaktif merupakan fase yang lebih matang dari website yang masih sekedar dimanfaatkan sebagai media diseminasi informasi (Siau & Long, 2005; Reddick, 2004; Indrajit, 2004; CDT, 2002). Website yang telah dimanfaatkan sebagai media interaktif dianggap telah menjadi media yang responsif terhadap segala bentuk permintaan pertukaran informasi. Tabel 4 Kualitas Website Pemerintah Daerah Sebagai Media Transparansi Informasi dan Penyampaian Aspirasi Kualitas Website secara Keseluruhan

Skor Kualitas Penyediaan informasi

Skor Kualitas Pengembangan Komunikasi

(A + B) dengan bobot 40: 60

A

B

36.89

64

55.85

50.5

29.01

67.5

Daerah

b

Pemkot Yogyakarta

53.15

2

Pemkab Bantul

52.64

3

Pemkot Malang

52.1

4

Pemkab Kebumen

46.22

5

Pemkab Sleman

44.89

6

Pemkab Bogor

44.48

7

Pemkab Bulukumba

44.02

8

Pemprov DKI Jakarta

43.76

9

Pemkab Magelang

41.88

1

b a

b b a

b a

b

10

Pemkot Surabaya

40.99

11

Pemprov Jawa Barat

37.64

12

Pemprov DI Yogyakarta

36.64

13

Pemkab Bandung

35.34

14

Pemkab Takalar

32.94

b b a

b

15

Pemprov Jawa Timur

31.84

16

Pemkab Lamongan

31.81

17

Pemprov Kepulauan Riau

28.95

18

Pemkab Lebak

27.79

19

Pemkab Majalengka

27.25

20

Kendari

22.57

21

Pemkab Jembrana

22.1

22

Pemkab Tanah Datar

20.31

23

Pemkab Jombang

19.52


a

a c a

b b b

a c

b

49.55

44

30.02

54.8

24.19

58

47.05

42

24.66

56.5

41.71

42

27.47

50

24.35

46.5

30.1

41

37.35

34

13.35

46

34.6

30

45.02

23

23.63

32.5

19.98

33

3.63

43

11.42

30

17.75

25

40.27

7

11.31

25


CITEE 2010

24

Pemkab Ngawi

Teknis

19.43

25

Pemkot Pontianak

15.51

26

Pemkab Bolmong

14.16

27

Pemkab Sragen

9.81

28

Pemkot Gorontalo

5.85

c c

b

a a

33.56

10

23.77

10

5.41

20

14.03

7

4.13

7


1-30 31-70 >70

: Kurang : Cukup : Baik

Pemda teladan dalam pengembangan e-government dan pelopor dalam memiliki perda transparansi a

Antara kualitas penyediaan informasi dan pengembangan komunikasi berimbang

b

Kualitas pengembangan komunikasi lebih baik dibandingkan kualitas penyediaan informasi (selisih >10 point)

c

Kualitas penyediaan informasi lebih baik dibandingkan kualitas pengembangan komunikasi (selisih >10 point)

Website Pemkot Yogyakarta terlihat mengungguli website pemerintah daerah lainnya, setelah skor kualitas penyediaan informasi dan penyampaian aspirasi diakumulasikan dengan bobot nilai 40:60 (Tabel 4). Website yang dikelola Pemkot Yogyakarta ini unggul di dalam mengembangkan fasilitas komunikasi atau penyampaian aspirasi. Meskipun skor untuk kualitas penyediaan informasi lebih rendah, website Pemkot Yogyakarta tetap mampu mengungguli website lainnya karena fasilitas interaktif dari website Pemkot Yogyakarta terkelola dengan baik. Website Pemkot Yogyakarta memiliki fasilitas yang disebut Unit Pelayanan Informasi dan Keluhan (UPIK) yang telah terbukti termanfaatkan dengan baik oleh warga. Intensitas pemanfaatan dan kualitas interaktivitas dari UPIK relatif tinggi. Sayangnya, fasilitas interaktif lainnya yang tersedia pada website Pemkot Yogyakarta, seperti Buku Tamu dan forum (open web forum), tidak terkelola dan termanfaatkan dengan baik. Website Pemkot Yogyakarta juga teridentifikasi memiliki kualitas pengembangan partisipasi publik yang cukup memadai. Pemkab Bantul merupakan salah satu pemerintah daerah yang menjadi pelopor dalam memiliki perda transparansi dan juga pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan praktik e-government. Pencapaian kedua prestasi tersebut menunjukkan dimilikinya modal komitmen dan kapasitas yang memadai oleh Pemkab Bantul sehingga dapat mengembangkan websitenya sebagai media pendukung dalam mewujudkan penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif. Dugaan ini diperkuat oleh kualitas website Pemkab Kebumen, yang juga merupakan pelopor dalam memiliki perda transparansi dan teladan dalam pengembangan e-government. Website Pemkab Kebumen berada di urutan ke empat setelah website Pemkot Malang. Seperti website Pemkot Yogyakarta, website Pemkot Malang juga lebih unggul sebagai media penyampaian aspirasi daripada sebagai media penyedia informasi. Meskipun website Pemkot Malang tidak banyak menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan, fasilitas komunikasi interaktif yang terdapat pada website tersebut telah dikelola dan dimanfaatkan dengan sangat baik. Fasilitas yang dinamai Sistem Pengaduan Online


ISSN: 2085-6350

Kota Malang ini telah menjadi media interaktif untuk pertukaran informasi di antara pemerintah dan warga maupun penyampaian aspirasi dari warga. Fasilitas inilah yang menjadikan website Pemkot Malang memiliki nilai kualitas interaktivitas dan pengembangan partisipasi publik yang memadai. Terdapat tiga kategori yang terbentuk di antara website pemerintah daerah yang dikaji. Pertama, website yang memiliki kualitas sebagai media penyedia informasi yang sama baik dengan kualitasnya sebagai media penyampaian aspirasi. Kalaupun nilai kualitasnya berbeda, perbedaannya tidak sampai melebihi 10 point atau 10 persen. Kedua, website yang kualitas penyediaan informasinya lebih baik dibandingkan kualitasnya sebagai media penyampaian aspirasi. Ketiga, website yang kualitasnya sebagai media penyampaian aspirasi lebih baik dibandingkan kualitasnya sebagai media penyedia informasi penyelenggaraan pemerintahan. Terdapat sepuluh pemerintah daerah yang memiliki website dengan kualitas sebagai penyedia informasi dan penyampaian aspirasi yang berimbang. Website Pemkab Bantul dan Pemkab Kebumen termasuk dalam kategori ini. Delapan lainnya adalah website milik pemerintah daerah yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki perda transparansi dan pemerintah daerah yang menjadi teladan dalam pengembangan e-government, masing-masingnya empat website. Sedangkan empat website yang memiliki kualitas penyediaan informasi lebih baik dibandingkan kualitasnya sebagai media penyampaian aspirasi semuanya merupakan milik pemerintah daerah yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki perda transparansi. Tiga di antara website tersebut memiliki kualitas penyediaan informasi yang cukup memadai, namun tidak memadai dalam memfasilitasi warga untuk menyampaikan aspirasi. Tiga website tersebut adalah website milik Pemkab Lamongan, Pemkab Tanah Datar, dan Pemkab Ngawi. Kondisi ini mengindikasikan pemerintah daerah pengelola website tersebut lebih mengutamakan penyediaan informasi dibandingkan memfasilitasi penggunanya untuk menyampaikan aspirasi melalui website. Sebagai pemerintah daerah yang menjadi pelopor dalam memiliki perda transparansi, mereka menunjukkan komitmen yang relatif baik untuk memanfaatkan website sebagai media pendukung dalam mewujudkan penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka. Sayangnya, mereka tidak memiliki kapasitas yang lebih memadai dalam mengelola dan mengembangkan websitenya. Karena itu wajar apabila tingkatan pengembangan website mereka baru sampai pada level pertama, yaitu sebagai media penyaji informasi dan masih lemah sebagai media interaksi. Kapasitas yang lebih memadai dalam mengelola dan mengembangkan website terlihat lebih dimiliki oleh pemerintah daerah yang pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan e-government. Dari 14 website pemerintah daerah yang kualitasnya sebagai media penyampaian aspirasi lebih baik dibandingkan kualitasnya dalam menyediakan informasi, delapan di antaranya merupakan website yang dikelola oleh pemerintah daerah yang pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan e-government. Kedelapan website tersebut memiliki nilai kualitas sebagai media penyampaian aspirasi yang lebih baik dibandingkan nilai kualitas dalam hal yang sama dari


39

ISSN: 2085-6350

Teknis

keenam website lainnya milik pemda yang belum pernah menjadi teladan dalam pengembangan e-government. Kedelapan website ini secara berurutan menurut nilai kualitasnya yaitu website milik Pemkot Yogyakarta, Pemkot Malang, Pemkab Bogor, Pemprov DKI Jakarta, Pemkab Sleman, Pemkot Surabaya, Pemprov Jawa Barat, dan Pemprov DIY. Kedelapan pemerintah daerah tersebut perlu memperkaya websitenya dengan informasi penyelenggaraan pemerintahan agar dapat menjadi media yang lebih efektif dalam mendukung penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif. Sedangkan Pemkab Magelang, Pemkab Bulukumba, Pemkab Bandung, dan Pemkab Lamongan sebelumnya tidak pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan e-government. Namun kualitas websitenya sebagai media transparansi informasi dan penyampaian aspirasi melalui kajian ini teridentifikasi cukup memadai, setidaknya di atas rata-rata nilai kualitas website pemda dalam kajian ini (>31.42 point). Keempatnya memiliki keunggulan dalam menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan. Agar dapat menjadi media pendukung penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif maka pengelolaan fasilitas penyampaian aspirasi yang tersedia pada keempat website tersebut perlu diperbaiki. V.

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI

Dari hasil studi dapat disimpulkan bahwa sebagian besar dari website pemerintah daerah yang dikaji belum dimanfaatkan secara optimal sebagai media pendukung penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif. Pemerintah daerah perlu memiliki modal komitmen dan modal kapasitas yang memadai untuk dapat mengembangkan website yang berkualitas sebagai media transparansi penyelenggaraan pemerintahan dan penyampaian aspirasi. Sebagian pemerintah daerah yang memiliki modal komitmen untuk mewujudkan pemerintahan yang terbuka memiliki kualitas website yang relatif lebih memadai dalam menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan. Sedangkan sebagian pemerintah daerah yang selama ini dinilai sebagai teladan dalam mengembangkan praktik e-government terlihat memiliki modal kapasitas yang lebih memadai dalam memfasilitasi warga dan pemangku kepentingan untuk menyampaikan aspirasi melalui website. Pemerintah daerah yang memiliki kedua modal tersebut memiliki kapasitas yang lebih memadai dalam mengembangkan website sebagai media pendukung dalam mewujudkan pemerintahan yang terbuka dan partisipatif. Diperlukan pengembangan sistem evaluasi dan benchmarking kualitas website yang secara substantif mampu mengukur kinerja pemerintah dalam menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan dan memfasilitasi warga untuk menyampaikan aspirasinya secara memadai. Sistem evaluasi ini perlu didukung oleh suatu standar kualitas website yang lebih memiliki semangat untuk mengembangkan website yang mampu menjadi media pemenuhan hak politik warga tersebut. Standar ini dapat dikembangkan bersama oleh Depkominfo, Komisi Informasi, dan Asosiasi Pemerintah Daerah. Pengembangan standar dan sistem evaluasi ini dapat diformalkan sebagai bagian peraturan turunan dari UU Keterbukaan Informasi Publik yang secara khusus 40

CITEE 2010

mengatur pemanfaatan website sebagai media untuk menyediakan dan menyebarkan informasi penyelenggaraan pemerintahan. Sistem ini kemudian perlu digunakan untuk mengevaluasi website pemerintah secara reguler. Penyelenggaraan evaluasi website dapat dilakukan dengan mengembangkan kerjasama antara pemerintah (Kementerian Kominfo dan Kementerian Dalam Negeri), Komisi Informasi, dan Warta Ekonomi sebagai pihak swasta yang selama ini telah secara rutin melakukan evaluasi terhadap website pemerintah. Dengan adanya sistem evaluasi yang demikian maka pemerintah daerah akan lebih terdorong untuk lebih serius dalam mengelola dan mengembangkan website yang dimilikinya. Dengan adanya peraturan dan standar yang jelas mengenai kualitas website maka pemangku kepentingan lainnya, seperti LSM, partai politik, asosiasi pengusaha, mahasiswa, dan komponen masyarakat sipil lainnya khususnya para pengguna website pemerintah, dapat mengetahuinya dan turut berperan mengontrol kualitas website pemerintah. Ini dapat menciptakan dorongan yang lebih besar lagi bagi pemerintah untuk terus memperbaiki kualitas websitenya. Daftar Pustaka Basuni, D.F., dkk. (2002). "Indikator Teknologi Informasi dan Komunikasi Tahun 2002", Pusat Pengkajian dan Penerapan Teknologi Informasi dan Elektronika (P3TIE) - Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi, Jakarta. Burn, J. & Robins, G. (2003). "Moving towards egovernment: A case study of organisational change processes", Logistics Information Management, Volume 16 (1): 25-35. Center for Democracy and Technology (CDT). (2002). "The E-Government Handbook for Developing Countries", a Project of InfoDev and The Center for Democracy & Technology, diakses melalui http://www.infodev.org/en/ Publication.16.html Chadwick, A. (2003). "Bringing E-Democracy Back In: Why it Matters for Future Research on E-Governance", Social Science Computer Review, Volume 21 (4): 443455. Davison, R.M., Wagner, C., & Ma, L. (2005). "From government to e-government: a transition model", Information Technology & People, Volume 18 (3): 280299. Demchak, C.C., Friis, C., & La Porte, T.M. (2000). “Webbing Governance: National Differences in Constructing the Face of Public Organizations", dalam Garson, G.D. (ed.), Handbook of Public Information Systems, New York: Marcel Dekker Publishers. Depkominfo RI. (2003). Panduan Penyelenggaraan Situs Web Pemerintah Daerah. Jakarta: Depkominfo. Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2003). "The Politics of State Legislature Web Sites: Making E-Government More Participatory", Bulletin of Science Technology Society, Volume 23 (3): 157-167. Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2005a). "The Internet and Public Participation: State Legislature Web Sites



CITEE 2010

Teknis

and the Many Definitions of Interactivity", Bulletin of Science Technology Society, Volume 25 (1): 85-93. Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2005b). "Interactivity Versus Interaction: What Really Matters for State Legislature Web Sites?", Bulletin of Science Technology Society, Volume 25 (5): 402-411. Fowler, S. (tt). "Transparency in e-Government Websites", materi presentasi dan konsultasi dari FAST Consulting. Hastjarjo, S. (2007). “Teknologi Digital dan Dunia Penyiaran”, Jurnal Komunikasi Massa, Volume 1 (1), Juli, hlm.35-41. Im, B. & Jung, J. (2001). "Using ICT‟s to Strengthen Government Transparency and Relations with Citizens in Korea", The case study contributes to the work undertaken by the PUMA Working Group on “Strengthening Government-Citizen Connections”, OECD. Kahn, R. & Kellner, D. (2004). "New Media and Internet Activism: From the „Battle of Seattle‟ to Blogging", New Media Society, Volume 6 (1): 87-95. La Porte, T.M., Demchak, C.C., Jong, M., & Friis, C. (2000). "Democracy and Bureaucracy in the Age of the Web: Empirical Findings and Theoretical Speculations", Materi yang dipresentasikan pada International Political Science Association, Québec-Canada, 5 Agustus, diakses melalui Mcmillan, S.J. (2002). "A four-part model of cyberinteractivity: Some cyber-places are more interactive than others", New Media Society, Volume 4 (2), halaman 271–291. Menon, S. (2007). "A Participation Observation Analysis of the Once & Again Internet Message Bulletin Boards", Television New Media, Volume 8 (4): 341-374. Norris, P. (2000). "Democratic Divide? The Impact of the Internet on Parliaments Worldwide", Paper yang dipresentasikan pada Diskusi Panel Komunikasi Politik „Media Virtue and Disdain‟, the American Political Science Association, 31 Agustus - 2 September, Washington DC Prabowo, A. (2005). "E-government dan Akuntabilitas Pemerintahan Daerah", dalam Afifi, dkk. (Ed.), Pilkada Langsung dan Akuntabilitas Pemerintah, Fisip UPN Veteran Yogyakarta Press, Yogyakarta. Reddick, C.G. (2004). "Empirical Models of EGovernment Growth in Local Governments", E Service Journal, Volume 3 (2): 59-84. Schultz, T. (1999). "Interactive Option in Online Journalism: a Content Analysis of 100 U.S Newspapers", JCMC, Volume 5 (1), September. Shulman, S.W., Schlosberg, D., Zavestoski, S., & Hauri, D.C. (2003). "Electronic Rulemaking: A Public Participation Research Agenda for the Social Sciences", Social Science Computer Review, Volume 21 (2): 162178. Siau, K. & Long, Y. (2005). "Synthesizing e-government stage models; a metasynthesis based on metaethnography approach", Industrial Management & Data Systems, Volume 105 (4): 443-458. Soendjojo, H. (2005). "Implementasi E-Government Sejumlah Pemerintah Daerah", Prosiding Konferensi


ISSN: 2085-6350

Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Indonesia, ITB, 3-4 Mei. Sosiawan, E.A. (2005). “Evaluasi Implementasi EGovernment oleh Pemerintah Daerah”, dalam Afifi, S., Loy, N., & Susilastuti, Pilkada Langsung dan Akuntabilitas Pemerintah Daerah. Yogyakarta: Fisip UPN “Veteran” Press. Thomas, J.C. dan Streib, G. (2003). "The New Face of Government: Citizen-Initiated Contacts in the Era of EGovernmen", Journal of Public Administration Research and Theory, Volume 13 (1): 83-102. United Nations. (2008). "From e-Government to Connected Governance", United Nations e-Government Survey 2008, the United Nations Publication. Zavestoski, S., Shulman, S., & Schlosberg, D. (2006). "Democracy and the Environment on the Internet: Electronic Citizen Participation in Regulatory Rulemaking", Science Technology Human Values, Volume 31 (4): 383-408.


41

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

APLIKASI FACEBOOK UNTUK SISTEM MONITORING BILLING WARNET BERBASIS WEB MENGGUNAKAN JARINGAN INTERNET TELKOM SPEEDY Ardi Rahman #1, Harry Yuliansyah #2, Risanuri Hidayat#3 #1,#2

Mahasiswa Magister Jurusan Teknik Elektro FT UGM #3 Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro FT UGM Jln. Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA 1

[email protected] [email protected] 3 [email protected]

2

Abstract—Difficulty of internet cafe owners to monitor its billing become a real problem which is discussed in this study. One solution to this problem is to make a web-based internet cafe billing monitoring system using telkom speedy network that can be accessed from anywhere as long as it is connected to the internet. This web application is integrated with social networking site Facebook that will facilitate the use and the security of the systems. Keywords- billing, warnet, internet, monitoring

digunakan terdiri dari: PHP, MySQL dan bahasa pemrograman C untuk pemrograman socket. [2] Rahmat S, dkk (2005) membuat suatu sistem pengamanan data system billing warnet dengan menggunakan RC4 stream chiper. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma RC4 stream chiper dapat digunakan sebagai salah satu teknik pengamanan data terhadap penyerangan dari pihak pihak yang tidak bertanggung jawab. [3]

I. PENDAHULUAN Di zaman globalisasi ini, “information is prestigious knowledge”. Kebutuhan manusia akan Informasi didasari oleh insting mereka untuk memenuhi 15 human desires and value (Menurut penelitian StevenReiss dan Susan Havercamp, peneliti dari Ohio State University, di Amerika Serikat, ada 15 keinginan atau hasrat (desire) manusia dan nilai-nilai (values) yang dianutnya : curiosity, food, honor, rejection, sex, physical, order, independence, vengeance, social contact, family, social prestige, aversive sensations, citizenship, power. [1]

Melalui penelitian ini peneliti mencoba untuk membuat aplikasi facebook untuk sistem monitoring billing warnet berbasis web dengan menggunakan jaringan internet telkom speedy sehingga dapat mempermudah pemilik warnet untuk memonitoring billing warnet yang dimilikinya. Apabila sistem ini diterapkan, pemilik warnet tidak lagi harus datang langsung untuk memeriksa data billing warnetnya.

Penggunaan teknologi informasi untuk kegiatan bisnis dan pendidikan sudah dirasa sebagai keharusan. Karena luasnya aspek implementasi teknologi informasi, perlu dibahas bersama antar mereka yang berkepentingan untuk menentukan prioritas urutan aspek-aspek yang perlu didahulukan. Persoalannya ialah implementasi teknologi informasi tidak semata-mata masalah teknologi namun dalam prakteknya lebih banyak berurusan dengan pelakupelaku pengguna teknologi informasi itu sendiri.

A. Aplikasi berbasis web Aplikasi berbasis web banyak diaplikasikan dalam bidang teknologi informasi karena memiliki Keunggulan sebagai berikut:

Pada umumnya setiap warnet memiliki sistem billing untuk menghitung biaya pemakaian internet para pelanggannya. Demikian pula dengan warnet AICOM (Bengkulu), pada komputer server di warnet ini telah terpasang sistem billing yang menghitung penggunaan internet pada setiap komputer client. Namun data dari sistem billing tersebut hanya dapat dilihat dari komputer server saja. Hal ini membuat para pemilik warnet harus memeriksa data billing tersebut langsung dari komputer server. Kegiatan ini akan sangat merepotkan pemilik warnet yang memiliki banyak cabang warnet. Penerapan autentikasi username dan password pada sistem billing warnet prabayar. Sistem operasi yang digunakan adalah Linux dan perangkat lunak yang

42

II. ARSITEKTUR JARINGAN WARNET

 



Platform Independent, artinya aplikasi ini dapat dijalankan dari sistem operasi windows, linux, BSD, Mac. Untuk dijalankan di banyak komputer, anda tidak perlu install di aplikasi disetiap komputer, cukup kopi aja script programnya ke server atau salah satu komputer. Untuk komputer lain yang ingin menjalankan program ini cukup buka browsernya dan membuka alamat host server dimana program ini disimpan. Aplikasi ini dapat dijalankan dari jarak jauh dengan menggunakan internet. [4]

Aplikasi berbasis web ini dibuat dengan menggunakan program server side, contohnya ASP, JSP, PHP, dan bahasa lainnya. ASP (Active Server Side) merupakan turunan dari MS Visual Basic yang dibuat oleh Microsoft. JSP (Java Server Page) merupakan bahasa berbasis Java yang dikembangkan oleh Sun



CITEE 2010

Teknis

Microsistem sedangkan PHP (PHP Hypertext PreProsessor) merupakan bahasa pemrograman yang paling banyak komunitasnya saat ini dan dikembangkan secara open source. B. Software Indobilling Penggunaan software billing warnet sangat penting untuk menghitung dan mencatat biaya penggunaan internet oleh pelanggan. Pada warnet AICOM digunakan software indobilling, software ini dapat menghitung dan mencatat biaya penggunaan internet secara realtime. Selain berfungsi untuk mencatat transaksi pemakaian akses komputer maupun internet juga berfungsi sebagai sistem keamanan komputer, memblokir aplikasi di client yang di inginkan dan juga sebagai media iklan atau promosi di warnet karena background komputer client bisa di ganti-ganti secara berurutan dimana gambar background tersebut bisa di design sedemikian rupa sesuai yang diinginkan[5]. Software ini menggunakan MYSQL database untuk menyimpan data hasil pencatatan biaya penggunaan internet. D. Telkom Speedy Telkom Speedy merupakan salah satu ISP (Internet Service Provider) yang di Indonesia. Telkom speedy menggunakan teknologi ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line) yang berbasis akses kabel tembaga. Layanan ini memberikan jaminan kecepatan sesuai dengan paket layanan yang digunakan pelanggan sampai ke BRAS (Broadband Remote Acces Server) dengan pilihan kecepatan akses mulai dari 384 kbps hingga 3 Mbps per line. Sebagai perbandingan, kecepatan akses dial-up yang digunakan oleh layanan Telkomnet Instan adalah 56 kbps per line. Terdapat beberapa keunggulan layanan speedy ADSL ini:  Akses Akhir ke Pelanggan (Last Mile) Individual Berbeda dengan akses broadband wireless di mana akses ke pelanggan dishare dari BTS, akses ADSL bersifat individual dari modem pelanggan hingga ke node DSLAM terdekat, di mana setiap pelanggan menduduki port sendiri yang tetap (dedicated port).

 



ISSN: 2085-6350

central telkom. DSLAM akan terhubung ke backbone domestik yang akan terhubung dengan jaringan internet domestik (IIX) dan jaringan internet internasional (IX). Koneksi Dapat Dishare Koneksi internet dapat dibagi dengan menggunakan switch maupun wireless access point (WiFi hotspot). Koneksi Bebas Hambatan di dalam Backbone Domestik Setiap node DSLAM terhubung langsung dengan koneksi gigabit ke jaringan metro ethernet regional yang berkapasitas hingga 10 Gbps ke BRAS (Broadband Remote Access Server) yang merupakan service gateway layanan Speedy Line Internet Sekaligus Telepon Teknologi ADSL memungkinkan penyaluran data dan suara secara simultan melalui satu saluran telepon biasa. Selama koneksi internet digunakan, layanan telepon, fax, bahkan internet dial-up tetap dapat dilakukan seperti biasa.

E. Pemrograman web dan database Pemrograman web yang paling sering digunakan yaitu dengan menggunakan bahasa pemograman PHP. Script PHP (Hypertext Preprocessor) merupakan bahasa web server-side yang bersifat open source. Bahasa PHP menyatu dengan script HTML yang sepenuhnya dijalankan pada server [6]. Sedangkan untuk database digunakan MYSQL database. Terdapat dua sisi pemograman web ini pertama pada sisi client berupa Client Side Scripting yang bertugas sebagai penampil informasi, input data sedangkan pada sisi server terdapat server side scripting yang bertugas sebagai pengolah data. Untuk server lokal terdapat paket software opensource yang dapat diinstalkan guna memperlajari pemograman web ini diantaranya XAMPP. Pada software ini sudah terdapat semua kebutuhan untuk pemograman web diantaranya APACHE, MYSQL, PHP, PERL. III PERANCANGAN SISTEM A. Menginstal Webserver Untuk membuat sistem monitoring berbasis web diperlukan sebuah webserver yang berguna mengeksekusi dan memberikan informasi kepada client. Aplikasi server yang digunakan dipilih xampp, karena compabilitasnya sangat cocok dengan sistem yang telah ada yaitu menggunakan operating sistem windows. B. Database Billing Sistem database billing yang digunakan pada warnet aicom ialah MYSQL database. Pada database ini terdapat semua informasi yang dibutuhkan untuk memonitoring keuangan warnet.

Sumber www.telkomspeedy.com Gambar 1 Konfigurasi jaringan telkom speedy

Pada gambar 1 terlihat modem speedy memiliki jaringan yang dedicated menuju DSLAM (Digital Subscriber Line Access Multiplexer) yang ada di Universitas Gadjah Mada

C. Mengarahkan IP Public ke Server warnet Supaya webserver dapat diakses secara global dari internet maka webserver perlu dihubungkan dengan ip publik, sehingga nantinya dengan mengakses ip public ini pengguna akan langsung terhubung dengan webserver.


43

ISSN: 2085-6350

Teknis

D. Membuat aplikasi Monitoring Billing berbasis web Aplikasi monitoring billing warnet ini akan dibuat dengan menggunakan bahasa PHP, karena lebih mudah digunakan ketimbang bahasa pemograman web lainnya. E. Sistem Keamanan aplikasi Sistem keamanan aplikasi ini akan membuat penggunaan aplikasi ini menjadi terbatas. Hanya pengguna yang mengetahui username dan passwordnya saja yang bisa mengakses aplikasi ini.

CITEE 2010

Pada gambar 3 menunjukkan flowchart sistem keamanan aplikasi, agar sesuai dengan user yang diinginkan. Pengembangan aplikasi ini yang berhasil dilakukan yaitu mengintegrasikan sistem ini menjadi sebuah aplikasi Facebook. Aplikasi ini akan mendeteksi account facebook siapa yang mengkasesnya. Apabila nama pengakses merupakan pemegang otoritas yang bisa mengakses aplikasi ini maka secara otomatis aplikasi akan menampilkan informasi billing dan gambar kondisi warnet.

F Topologi jaringan Warnet Aicom

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Berikut ini merupakan tampilan aplikasi monitoring billing warnet berbasis web

Gambar 2 Topologi jaringan warnet Aicom

Gambar 2 memperlihatkan topologi jaringan pada warnet aicom. Jaringan warnet Aicom terdiri dari Modem ADSL, satu server, switch dan 12 client. Modem ADSL disetting PPPoE (Point-to-Point Protocol over Ethernet), Pada mode ini, modem melakukan proses Dial-Up dari suatu titik ke titik pusat (server ISP) melalui jaringan. Mode ini yang secara default digunakan standar operasi pemasangan modem ADSL Telkom Speedy. G. Flowchart

START

Auth nama ?

no

Tampilkan pesan error

yes Koneksi ke server billing warnet

Tampilkan informasi dari server

Gambar 4 Tampilan aplikasi monitoring billing warnet berbasis web

Gambar 4 merupakan tampilah aplikasi monitoring billing warnet berbasis web yang berbentuk tabel. Pada tebel tersebut terdapat kolom client, user, status, tipe dan total pembayaran. Bagian bawah tabel menampilkan informasi tentang jumlah pembayaran untuk layanan rental dan internet. Bagian ini juga menampilkan total pendapatan hari ini. Pengembangan aplikasi ini yang berhasil dilakukan ialah mengintegrasikan sistem ini ke dalam aplikasi Facebook. Aplikasi ini akan mendeteksi account Facebook siapa yang mengaksesnya. Apabila nama pengakses merupakan pemegang otoritas yang bisa mengakses aplikasi ini maka secara otomatis aplikasi akan menampilkan informasi billing dan gambar kondisi warnet.

Wait 30s

no

Aplikasi Facebook User

SERVER BILLING WARNET

Webcam

Webserver (APACHE)

Database (MySQL)

Logout ?

Ket Request

yes

Reply Gambar 5 Diagram skematis sistem

STOP

Gambar 3 Flowchart sistem

44



CITEE 2010

Teknis

Gambar 5 menunjukkan diagram skematis dari sistem. Perintah request yang berasal dari user saat mengakses aplikasi facebook, akan diteruskan ke server billing warnet. Apabila pengakses bukan pemegang otorisasi maka aplikasi akan memberikan peringatan bahwa yang bersangkutan tidak dapat mengakses isi dari aplikasi tersebut.

ISSN: 2085-6350

[4]

Betha (2007). Pengantar Aplikasi Client Server Berbasis Web. From http://bethasidik.wordpress.com/2007/03/28/pengantaraplikasi-client-server-berbasis-web, 3 April 2010

[5]

Sumintar (2000). Software Billing Warnet, Hotspot, Game, Rental. From http://www.indobilling.com/software-billingwarnet-game-rental.html, 8 April 2010

[6]

Firdaus (2007). PHP & MySQL dengan DREAMWEAVER. Maxikom:Palembang.

Gambar 6 Tampilan aplikasi monitoring warnet di Facebook

Pada gambar 6 terlihat tampilan aplikasi monitoring billing warnet yang terintegrasi dalam aplikasi facebook. Bagian kiri merupakan tabel yang merujuk pada gambar 4. Bagian kanan dari tabel tersebut merupakan tampilan hasil tangkapan webcam yang diletakkan pada bagian atas meja operator. Aplikasi ini akan memperbaharui datanya setiap satu menit. Aplikasi ini akan terus memperbaharui datanya hingga pengguna logoff. Salah satu alasan pengintegrasian aplikasi monitoring billing warnet ini ke dalam aplikasi facebook ialah untuk mempermudah penggunaan aplikasi ini. Pengguna tidak perlu lagi mengingat angka IP public untuk mengakses aplikasi ini, melainkan hanya perlu login ke account facebooknya dan memilih aplikasi monitoring billing ini dari menu aplikasi facebook yang telah tersedia. Keuntungan lainnya ialah keamanan aplikasi ini menggunakan autentifikasi yang terhubung langsung dengan database facebook. Apabila yang membuka aplikasi ini memiliki namadan no ID yang tidak sesuai maka secara otomatis aplikasi akan mengeluarkan pesan error. V. PENUTUP Kegiatan monitoring billing warnet akan sangat mudah dilakukan dengan menggunakan aplikasi berbasis web. Integrasi aplikasi web tersebut dengan situs jejaring sosial Facebook dapat memberikan kemudahan dan pengamanan data billing warnet sehingga tidak semua orang dapat mengaksesnya. REFERENSI [1]

Rumahscript, WebMaster (2007). Kebutuhan TI dan Aplikasi Berbasis Web. From http://www.rumahscript.com/2007/09/16/kebutuhan-ti-danaplikasi-berbasis-web, 2 April 2010

[2]

Iqbal Firmansyah (2005). Perancangan warnet prabayar. From www.tajdidlinux.org/~arifrohman/TA_yuldaLaporan%20TA/BAB%20I.doc. 17 Mei 2010

[3]

Rahmat Sobari, dkk (2005). sistem pengamanan data system billing warnet dengan menggunakan RC4 stream chiper. Kelompok 122_m_final_IKI-83208T MTI UI



45

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Sistem Peningkatan Mutu Minyak Transformator Berdasarkan Tegangan Tembus Pada 1BBT01 A.Sofwan1) , A.Priyono1) dan I.Setiawan2) 1) Teknik Elektro PPS Teknik Elektro ISTN Jakarta Selatan 2) PT.Siemens,Quality Control, By Pass Jakarta Pusat [email protected] ABSTRAK--Pada makalah ini dipaparkan upaya peningkatan mutu terhadap karakteristik tegangan tembus dari minyak transformator 1BBT01 . Proses pengujian pada minyak transformator yang belum ditreatment akan membuat peristiwa kegagalan semakin besar dan menghasilkan nilai isolasi yang kecil karena adanya partikel-partikel asing dalam cairan minyak. Pengujian minyak yang melalui proses treatment atau penyaringan akan meminimalkan partikel-partikel asing itu ikut tercampur, dengan demikian akan memperbesar nilai isolasinya. Ketidakmurnian yang disebabkan oleh partikel-partikel asing sangat berpengaruh dalam kegagalan isolasi sehingga pada minyak bekas akan lebih mudah terjadi discharge dibandingkan dengan minyak baru karena kekuatan isolasi minyak bekas sudah tidak sebagus minyak baru, namun masih dalam batas aman pada beberapa minyak transformator. Pada minyak transformator 1BBT01 diperoleh nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment 52.2 kV/mm dari kondisi tegangan tembus semula sebesar 44.8 kV/mm. Kata Kunci: Minyak rafo,Transformator, Tegangan tembus,Isolasi dan Treatment I. PENDAHULUAN Transformator adalah peralatan listrik yang berfungsi untuk mentransformasikan tenaga atau daya listrik dari tegangan tinggi ke tegangan rendah atau sebaliknya. Transformator pada umumnya ditanahkan pada titik netral sesuai dengan kebutuhan sistem pengamanan atau proteksi, sebagai contoh transformator 150/70 kV ditanahkan secara langsung di sisi netral 150 kV dan transformator 70/20 kV ditanahkan di sisi netral 20 kV. Transformator yang telah diproduksi umumnya melalui proses pengujian terlebih dahulu sesuai dengan standar yang telah ditetapkan [1,2]. Sistem pendinginan merupakan hal penting dalam pengamanan transformator, sebagian besar kumparan dan inti transformator tenaga direndam dalam minyak transformator, terutama yang berkapasitas besar. Minyak transformator memiliki sifat sebagai media pemindah panas atau disirkulasi dan sebagai isolasi sehingga berfungsi sebagai media pendingin sekaligus sebagai isolator. Minyak transformator harus memenuhi persyaratan antara lain kekuatan isolasi yang tinggi, penyalur panas yang baik, berat jenis yang kecil sehingga partikel-partikel dalam minyak dapat mengendap dengan cepat, viskositas yang rendah agar lebih mudah bersirkulasi, kemampuan 46

pendinginan yang baik, titik nyala yang tinggi, tidak mudah menguap yang dapat membahayakan, tidak merusak bahan isolasi padat dan mempunyai sifat kimia yang stabil. Yang menjadi masalah pokok Penyebab kegagalan pada isolasi minyak transformator adalah menurunnya nilai tegangan tembus, hal tersebut dapat menyebabkan nilai isolasi minyak semakin rendah sehingga dapat menyebabkan flash over pada transformator. Nilai tegangan tembus dalam minyak transformator akan berkurang karena dipengaruhi oleh partikel asing yang ada di dalamnya. Penulis akan membahas tentang pengujian tegangan tembus pada minyak transformator untuk mengetahui kekuatan isolasinya. Pengujian minyak transformator diambil dari MAJOR INSPECTION UNIT 1 di Unit Bisnis Pembangkitan Kamojang SUBP. PLTP. Gunung Salak PT. Indonesia Power. Pengujian dilakukan dalam 2 proses, yaitu pengujian sebelum treatment dan sesudah treatment. Jenis minyak yang diuji adalah Shell diala B dan penggunaannya untuk transformator tenaga dengan kapasitas tegangan antara 70kV ~ 150kV. Data-data didapatkan dari pengukuran tegangan tembus minyak transformator dan dari pustaka sebagai pembanding dalam melakukan pembahasan dan analisa terhadap hasil dari pengujian minyak transformator. Bahan listrik yang sangat luas penggunaannya dalam sistem tenaga listrik adalah isolasi atau sering disebut juga isolator. Bahan isolasi secara umum adalah bahan yang memiliki tahanan listrik besar dan berguna untuk memisahkan penghantar yang berdekatan dalam suatu rangkaian (mencegah kemungkinan short circuit).[3] Sifat dan karakteristik bahan yang digunakan dalam sistem tenaga listrik mempunyai besaran yang sangat bervariasi mulai dari sifat fisik, mekanik maupun elektrik yang merupakan parameter dalam menganalisis karakteristik sistem secara keseluruhan. Sifat penting dari bahan isolasi adalah sifat kelistrikan, namun selain sifat tersebut sifat mekanis, sifat termal dan sifat ketahanan terhadap bahan kimia juga perlu diperhatikan. Kekuatan dielektrik merupakan ukuran kemampuan suatu material untuk bertahan terhadap tegangan tinggi tanpa mengakibatkan terjadinya kegagalan. Kekuatan dielektrik tergantung pada sifat atom dan molekul cairan itu sendiri, namun demikan dalam prakteknya kekuatan dielektrik tergantung pada material seperti elektroda, suhu, tegangan yang diberikan dan gas yang terdapat dalam cairan yang dapat mengubah sifat molekulnya. Kekuatan dielektrik dalam isolasi cairan sama dengan tegangan kegagalan yang terjadi.



Teknis

Hal merupakan tahapan-tahapan dalam pengujian tegangan tembus minyak transformator. Kekuatan dielektrik merupakan parameter yang penting pada material isolasi. Kekuatan dielektrik yang rendah membuat minyak transformator dikatakan memiliki mutu yang jelek, hal ini sering terjadi jika air dan pengotor yang berupa partikel-partikel terdapat dalam minyak transformator[2]. Pengujian Tegangan tembus perlu dilakukan untuk mengetahui besarnya nilai dielektrik minyak transformator. Minyak transformator sebagai bahan isolasi harus mempunyai tegangan tembus yang tinggi, yaitu untuk mencegah terjadinya kegagalan pada saat transformator tersebut beroperasi. Oil Flushing Unit ialah unit yang terdiri dari selang silicon, flange, seal dan stop kran yang berfungsi sebagai sarana untuk membuang minyak transformator yang kotor sekaligus tempat untuk mengambil sampel minyak [3]. II. METODOLOGI PENELITIAN Proses pengujian minyak transformator diperlukan beberapa perlengkapan uji minyak seperti berikut [4,5]: II.1. Alat Ukur (Insulating Oil Tester) Alat ukur ini berfungsi untuk mengukur tegangan gagal dalam pengujian tegangan tembus seperti dapat dilihat pada gambar 3.1. Insulating oil tester adalah alat untuk mengukur besarnya tegangan tembus pada pengujian minyak transformator. Tegangan output dari alat ini dapat mencapai mulai dari tegangan 50, 60, 75 - 100 kV.

Gambar 3.1. Insulating oil tester Test Cell model TC II.2 Elektroda Elektroda merupakan peralatan yang dipelukan untuk melakukan pengujian tegangan tembus, yaitu sebagai media penghantar/konduktor dari alat uji atau oil tester terhadap minyak yang di uji. Gambar 3.2.merupakan salah satu gambaran Universitas Gadjah Mada

penempatan elektroda pada media uji minyak. Elektroda yang digunakan dalam pengujian ini adalah elektrode bidang (plat). Elektroda bidang ini digunakan pada pengujian isolasi udara maupun minyak transformator. Elektroda bidang ini terbuat dari stainlees steel. Bentuk dari sistem pengujian ini ditampilkan pada gambar 3.2 [6].

2,5mm

82mm

r=2,5mm

46mm

Penghantar yang dilewati arus listrik selalu mengalami kerugian daya. Kerugian daya ini selanjutnya didisipasikan dalam bentuk energi panas. Suhu panas dapat mempengaruhi bahan isolasi dalam hal sifat kelistrikan, kekuatan mekanis, kekerasan, viskositas dan ketahanan terhadap pengaruh kimia. Bahan isolasi akan mudah rusak disebabkan oleh panas dalam kurun waktu tertentu, waktu tersebut dikatakan sebagai umur panas bahan isolasi sedangkan kemampuan bahan menahan suatu panas tanpa terjadi kerusakan disebut ketahanan panas (heat resistance). Bahan isolasi menurut IEC (International Electrotechnical Commission) diklasifikasikan berdasarkan batas suhu kerja bahan.

ISSN: 2085-6350

Min 15mm

CITEE 2010

90mm

Gambar 3.2. Elektroda pengujian tegangan tembus. Kekurangan yang kedua dapat diatasi dengan sebuah boiler minyak hampa udara (vacuum oilboiler). Alat ini dipakai pada minyak yang dipanaskan dalam bejana udara sempit (air tight vessel) dimana udara dipindahkan bersama dengan air yang menguap dari minyak. Air akan mendidih pada suhu rendah dalam ruang hampa, oleh sebab itu air menguap lebih cepat ketika minyak dididihkan dalam alat ini sekalipun pada suhu yang relatif rendah [7]. Alat ini tidak menghilangkan kotoran pada kendala pertama sehingga pengotor tetap tinggal. II.3 Pemurnian Minyak Transformator Metode proses pemurnian (Flushing) minyak transformator terdapat beberapa cara, diantaranya dapat dijelaskan sebagai berikut ini [8]: A. Pendidihan (boiling). Minyak dipanaskan hingga titik didih air dalam alat yang disebut Boiler. Air yang ada dalam minyak akan menguap karena titik didih minyak lebih tinggi daripada titik didih air. Metode ini merupakan metode yang paling sederhana namun memiliki kekurangan yaitu : Hanya air yang dipindahkan dari minyak sedangkan serat, arang dan pengotor lainnya tetap tinggal. Minyak dapat menua dengan cepat karena suhu tinggi dan adanya udara. B. Alat Sentrifugal (Centrifuge reclaiming). Pencemaran minyak transformator seperti fiber, karbon maupun lumpur adalah lebih berat daripada minyak transformator sehingga kotoran-kotoran tersebut suatu saat mengendap dan mudah dipisahkan secara kasar. Minyak dipanaskan 450C hingga 550C di dalam suatu tabung dan kemudian diputar dengan cepat untuk mempercepat proses pemisahan. Gaya sentrifugal membuat substansi yang lebih berat akan berada di bagian pinggir bejana dan minyak yang beratnya relatif lebih ringan berada di tengah bejana. Bagian utama dari pemutar (sentrifugal) adalah sebuah silinder yang memiliki lempengan-lempengan (hingga


47

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

50 jumlahnya), lempengan-lempengan tersebut dipasang pada poros tegak dan pemutar tersebut berputar bersama dengan poros. Jarak antara lempengan-lempengan kira-kira 0,3 mm. Lempengan ini menyebabkan minyak terbawa ke atas sedangkan bagian yang tak teratur terlempar ke arah pinggir.

Pengujian dilakukan pada minyak Shell Diala Oil B yang digunakan untuk isolasi transformator yang memiliki kapasitas 70MVA dengan ratio 11.8/150 kV. Beberapa hasil pengujian minyak transformator dari berbagai jenis diujikan dan ditampilkan dalam beberapa tabel sebagai berikut :

C. Penyaringan (Filtering) Metode penyaringan ini minyak disaring melalui kertas penyaring khusus sehingga pengotor tidak dapat melalui pori-pori penyaring yang kecil, sementara embun atau uap telah diserap oleh kertas yang mempunyai hygroskopisitas yang tinggi. Filter press ini sangat efesien memindahkan pengotor padat dan uap dari minyak, hal tersebut merupakan kelebihan daripada alat sentrifugal.Filter press ini cocok digunakan untuk memisahkan minyak dalam circuit breaker yang biasanya tercemari oleh partikel jelaga kecil dan sulit dipisahkan dengan menggunakan alat sentrifugal.

Adapun data hasil pengukuran setelah dilakukan tratment, maka diperoleh peningkatan nilai tegangan tembusnya. Setelah di treatment.

50.6

kV/2.5 mm

Test 4

61.3

kV/2.5 mm

Test 5 Test 6 Rata-rata

30.7 45.5 44.8

kV/2.5 mm kV/2.5 mm kV/2.5 mm

Tabel 3.1. merupakan hasil pengujian tegangan tembus yang dilakukan pada minyak transformator di lokasi 1BBT01.Dari pengujian tersebut didapatkan nilai rata-rata tegangan tembus sebelum dilakukan treatment yaitu sebesar 44.8 kV/2,5mm, sedangkan Tegangan maksimum mencapai 61,3 kV/2,5mm dan tegangan minimum hingga 37 kV/2,5mm. Adapun pada minyak transformator yang dilakukan treatment terlebih dahulu nilai rata-ratanya mencapai 52.2 kV/2,5mm. Dengan demikian dapat terjadi peningkatan nilai tegangan tembus, sedangkan tegangan tembus minimum 33,3 kV/2,5mm. Secara grafis, karakteristik beberapa minyak transformator dapat digambarkan pada beberapa grafik.berikut.

48

Satuan

Test 1

56.4

kV/2.5 mm

Test 2

50.9

kV/2.5 mm

Test 3

61.0

kV/2.5 mm

Test 4

59.4

kV/2.5 mm

Test 5

33.3

kV/2.5 mm

Test 6

54.4

kV/2.5 mm

Rata-rata

52.2

kV/2.5 mm

Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BBT01

70 60

kV

Test 3

Teg. Tembus

Sebelum Treatment Setelah Treatment

50 40

Rata-rata sebelum Treatment Rata-rata setelah Treatment

30 20 10 0 Test 1

Test 2

Test 3

Test 4

Test 5

Test 6

Step Pengujian

Grafik 3.1. Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BBT01 Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BFT01

90 80 70

Sebelum Treatment

60 kV

III. ANALISA PENGUJIAN MINYAK 1BBT01 A. Data Hasil Pengujian Minyak Pengujian minyak transformator diambil dari MAJOR INSPECTION UNIT 1 di Pembangkitan Kamojang SUBP. PLTP. Gunung Salak untuk beberapa minyak transformator.Pengujian minyak transformator dilakukan dua kali proses pengujian, yaitu: Pengujian sebelum treatment artinya sebelum dibersihkan dan sesudah treatment atau sesudah diflushing [8,9]. Tabel 3.1. Pengujian Teg. Tembus Minyak 1BBT01 Sebelum ditreatment. Tahapan Teg. Satuan test Tembus Test 1 37.0 kV/2.5 mm Test 2 43.4 kV/2.5 mm

Tahapan Test

Setelah Treatment

50 40 30


20 10 0 Test 1

Test 2

Test 3

Test 4

Test 5

Test 6

Pengujian

Grafik 3.2. Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BFT01



CITEE 2010

Teknis

Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator OBHT01 90 80 70

kV

60

Sebelum Treatment

50

Setelah Treatment

40


30 20 10 0 Test 1

Test 2

Test 3

Test 4

Test 5

Test 6

Step Pengujian

Grafik 3.3. Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator OBHT01 Grafik 3.1. menggambarkan perbandingan antara pengujian tegangan tembus minyak transformator sebelum dan sesudah dilakukan treatment di lokasi 1BBT01. Nilai tegangan tembus apabila dilihat dari nilai rata-ratanya setelah dilakukan tratment mengalami kenaikan. Grafik 3.2. menunjukan perbandingan pengujian minyak transformator pada lokasi 1BFT01, walaupun dalam tahapan pengetesan nilai tegangan tembus yang diperoleh berubah-ubah namun dapat dilihat bahwa pengujian minyak yang dilakukan setelah treatment cenderung nilainya lebih besar dibandingkan dengan hasil pengujian yang dilakukan sebelum treatment. Grafik 4.3. memperlihatkan hasil pengujian tegangan tembus yang yang dilakukan sebelum dan sesudah treatment pada minyak transformator OBHT01. 3.2. Analisa Hasil Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator Berdasarkan data-data yang diperoleh dari hasil pengujian seperti pada Tabel 4.1 atau grafik 4.1, tegangan tembus rata-rata yang dihasilkan sebelum minyak tersebut ditreatment mencapai nilai 44.8 kV/2,5mm sedangkan pada pengujian setelah dilakukan treatment nilainya menjadi lebih besar yaitu mencapai 52.2 kV/2,5mm. Pengujian minyak transformator apabila ditinjau secara keseluruhan, pengujian sebelum dan sesudah proses treatment nilainya akan berbeda. Minyak transformator yang sudah ditreatment memiliki tegangan tembus yang lebih tinggi daripada minyak transformator yang belum ditreatment, hal ini dipengaruhi oleh kandungan partikel-partikel asing yang berada dalam minyak transformator sehingga dapat merubah karakteristik isolasinya. Partikel-partikel pada minyak tranformator apabila jumlahnya sangat banyak maka akan membentuk semacam konduktor yang akan menghubungkan kedua elektroda dan mengakibatkan terjadinya peristiwa kegagalan, akan tetapi jika jumlah partikel yang berada pada minyak tersebut sedikit maka yang terjadi hanya perluasan area medan (local field enhancement) yang luasnya ditentukan oleh bentuk partikel itu sendiri. Partikel-partikel tersebut dapat berupa debu atau serat selulosa dari sekeliling dielektrik padat yang tertinggal dalam cairan.Peristiwa perluasan area medan terjadi apabila melebihi Universitas Gadjah Mada

ISSN: 2085-6350

ketahanan isolasi minyak sehingga terjadilah peristiwa kegagalan setempat (local breakdown) yaitu terjadi di dekat partikel-partikel asing tersebut dan akan memicu terbentuknya gelembung-gelembung gas yang nantinya menjadi penyebab terjadinya peristiwa kegagalan. Proses pengujian pada minyak transformator yang belum ditreatment akan membuat peristiwa kegagalan semakin besar dan menghasilkan nilai isolasi yang kecil karena adanya partikel-partikel pada cairan minyak[8,9]. Pengujian minyak yang melalui proses treatment atau penyaringan akan meminimalkan partikel-partikel asing ikut tercampur, dengan demikian akan memperbesar nilai isolasinya. Ketidakmurnian yang disebabkan oleh partikelpartikel asing sangat berpengaruh dalam kegagalan isolasi sehingga pada minyak bekas akan lebih mudah terjadi discharge dibandingkan dengan minyak baru karena kekuatan isolasi minyak bekas sudah tidak sebagus minyak baru.Minyak bekas cenderung memiliki kadar uap air yang lebih besar daripada minyak baru. Medan listrik akan menyebabkan tetesan air yang tertahan didalam minyak memanjang searah medan listirk, sehingga pada medan yang kritis tersebut tetesan air akan menjalar dan membuat semacam aliran atau kanal. Kanal tersebut akan menjalar dari ujung tetesan yang memanjang sampai menghasilkan tembus listrik. IV.KESIMPULAN Hasil dari pengujian tegangan tembus minyak transformator pada penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut : - Pengujian di lokasi 1BBT01 diperoleh nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment 52.2 kV/mm, artinya masih dalam batas aman karena minyak ini termasuk minyak yang dalam pemakaian. - Pengujian di lokasi 1BFT01 diperoleh nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment 61.8 kV/mm, artinya masih bisa dipakai. - Pengujian dilokasi 1BBT01 (Main Tank) diperoleh nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment 65.6 kV/mm, artinya masih bagus dan layak digunakan. - Pengujian di lokasi OBHT01 diperoleh nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment 61.6 kV/mm, artinya masih bagus. Proses flushing atau pemisahan partikel-partikel dalam minyak harus dilakukan sebelum minyak transformator tersebut digunakan untuk memperkecil adanya kandungan partikel asing dalam minyak dan memperbesar tahanan isolasinya. Semakin tinggi nilai hasil pengujian tegangan tembus, maka kekuatan isolasi minyak juga akan semakin baik.


49

ISSN: 2085-6350

Teknis

V. DAFTAR PUSTAKA 1. Dr. Ir. Gatot Priowirjanto, Ilmu Bahan Listrik, DIRJEN DEPDIKNAS, 2003 2. SRC Transformer Oil Analysis Laboratory, Saskatchewan Research Council, PTRC Building 6 Research Drive Regina, SK Canada S4S 7J7. 3. A.Syakur, M.Facta, Perbandingan Tegangan Tembus Media Isolasi Minyak Trafo Menggunakan Elektroda Batang, www.electro.undip.ac.id transmisides05asyakures05 4. Mark D. Licker, Dictionary of Engineering, Second Edition The College of New Jersey Trenton, New JerseyCopyright 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. 5. Progress Energy, Electrical Maintenance Workshop, Transformer Maintenance & Testing, Thursday, November 6, 2003.

50

CITEE 2010

6. W. Waldron, W. Greenway, S. Eylon, E. Henestroza, S. Yu, ELECTRICAL BREAKDOWN STUDIES WITH MYCALEX INSULATORS, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720, USA. 7. Transformer oil Handling instructions, Energi Sector, Power Transmision Division, www.siemens.com 8. Elektro Indonesia, Analisis Kegagalan Minyak Transformator, Edisi ke 12, Maret 1998. http://www.elektroindonesia.com 9. A.Sofwan, Suhardi dan HE.Widodo, Sistem Pemeliharaan prediktf transformator daya 0,25MVA berdasarkan analisa kwalitatif berbasis thermograph. TINDT2009. 10.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

EVALUASI UNJUK KERJA MULTIRATE-GPC CONTROLLER Ali Mashar Jurusan Teknik Konversi Energi, Politeknik Negeri Bandung Kotak Pos 1234, Bandung, Indonesia

e-mail: [email protected] Abstract— The one of control strategies using predictive control approach is multi rate-GPC controller. The controller has a control signal sampling faster than the sampling of measurement by a multiplication factor. This paper evaluates control performances of the controller and to identify advantages, if any, compared to its conventional formulation (single rate controller). This paper also try to minimize the problems arise by tuning the control parameters as a result of using the controller. A nominal model pilot plant is used in this evaluation. Keywords- Kontrol multirate; generalized predictive control; formulasi state.

I. PENDAHULUAN Operasi Analog ke Digital pada sistem pengukuran dan operasi Digital ke Analog pada kontrol digital konvensional pada suatu plant, biasanya dianggap terjadi pada waktu yang bersamaan (sinkron) dan dengan waktu sampling (sampling rate) yang sama. Dalam hal ini diasumsikan juga bahwa sebuah zero-order hold (ZOH) disisipkan pada masukan plant. Desain plant seperti ini telah didokumentasikan secara baik dalam [1]. Sudah banyak peneliti mengkaji kontrol digital nonkonvensional [2]. Salah satu kelas alat kontrol digital nonkonvensional adalah kontrol multirate, di mana waktu sampling kontrol dan pengukuran dibuat tidak sama [3], [4], [5], [9], [10]. Secara teoritis, desain kontrol multirate ini memberikan derajat kebebasan dan dalam beberapa hal, memperbaiki kinerja alat kontrol digital konvensional [6]. Dalam [2] telah diberikan suatu review yang sangat komperehensif teori teknik desain maupun batasanbatasannya. Ada banyak alasan yang menjadi dasar pertimbangan dalam desain kontrol multirate ini, di antaranya adalah:  Pada alat kontrol digital konvensional single rate, biasanya, waktu samplingnya dipilih berdasarkan pada alasan teknis dan ekonomis. Kadang-kadang hal ini merupakan kompromi antara biaya untuk instrument sistem seperti sensor-sensor, aktuator dan kemampuan komputasi yang tersedia. Misalnya, sensor pengukur komposisi kimia dari suatu bahan/produk, bisa jadi tidak memerlukan waktu yang sangat cepat atau bahkan memerlukan waktu proses yang relatif lama antara sampel satu dan lainnya, namun membutuhkan sinyal kontrol yang lebih cepat (dari waktu sampling pengukuran).  Pada plant-plant dengan skala-waktu banyak (multiple time-scales) sepertinya masing-masing


subsistemnya memerlukan pengendalian frekuensi sampling yang berbeda-beda.

pada

II. PENGENDALI MULTIRATE Paper ini membahas salah satu kelas dari pengendali digital non-konvensional di mana kecepatan kontrolnya adalah m kali lebih cepat dari sampling pengukurannya. Dalam literatur, kontroler ini disebut multirate input controller (MRIC) dan parameter m disebut input multiplicity. Alat kontrol dengan struktur sampling seperti ini dan berdasarkan pada pole position dan teknik desain kuadratik linear telah direview pada [2]. Batasan-batasan teoritis dari alat kontrol MRIC juga telah dibahas dalam [2]. Dalam paper ini, digunakan satu versi MRIC yang menggunakan pendekatan state space predictive yang dikembangkan dalam Ling et al., (1994). Pendekatan ini merupakan pengembangan dari pendekatan Generalized Predictive Control dari [7] dan [8]. Algoritma kontrol yang dikembangkan inilah yang akan dievaluasi secara eksperimental pada sebuah pilot plant skala laboratorium. Yang menjadi motivasi utama dari penggunaan formulasi ini adalah bahwa time domain constraints, seperti saturasi aktuator, dapat dengan mudah dimasukkan dalam algoritma kontrol. Selain itu, alat kontrol juga mempunyai performansi tuning yang menarik untuk aplikasi praktis. A. Pengendali Perhatikan sebuah plant single input-single output yang dinyatakan dalam bentuk diskrit:

xkT0  T   AxkT0   bu kT0  ykT0   cxkT0 

(1)

di mana x adalah state vector berdimensi n, T adalah step waktu diskritisasi, m adalah bilangan bulat (integer), T0=mT dan  adalah operator pembeda:

u(kT0+mT)=u(kT0+mT)-u(kT0+mT-T) Asumsikan bahwa sistem adalah dapat dikontrol (controllable) dan dapat diamati (observable), maka dapat dituliskan satu set prediksi untuk output plant sebagai:


51

ISSN: 2085-6350

Teknis

 yˆ kT0  T / kT0   cA   yˆ kT0  2T / kT0   cA 2        x(kT0 )   yˆ kT0  N 2 T / kT0  cA N 2    cb  u kT0   cb cAb  u kT0  T        cA N 2 1b cA N 2  2 ... cb u kT0  N 2 T  T    (2) Pengendali GPC diperoleh dengan jalan minimisasi cost function: J   x w kT0  N 2 T   xˆ kT0  N 2 T   2

 wkT  jT   yˆ kT  jT / kT    u kT  jT  T  N2

0

j1

0

0

2



CITEE 2010

deterministic least square dan didemonstrasikan hubungannya dengan observer konvensional lainnya. Dalam paper ini, satu variant dijabarkan langsung dari MRIC sebagai berikut. Dimulai dengan menuliskan kerangka (frame) waktu T0.

state

model

~ ~ xkT0  mT   xkT0  T0   A xkT0   Bu~kT0  y kT0   cxkT0  ~ ~ where A  A m B  A m 1 A m  2 b  b





u kT0     u kT  T   0  u~kT0         u kT0  mT  T 

pada

(5)

: m x 1 vector

2

Nu

Sebuah observer konvensional untuk plant ini adalah:

0

j 1

(3) dengan mempertimbangkan inkremen kontrol u dan ditujukan ke suatu batasan (constraints) bahwa u(kT0+jT-T)=0, j>Nu. Untuk kemudahannya, pertamatama ketika setpoint mempunyai harga nol. Solusi terhadap problem optimisasi diberikan oleh U= - (GTG + I + GsTGs)-1[GTx(kT0) + GsTx(kT0)] di mana

u kT0     u kT0  T   U      u kT0  N 2 T  T 

cA cA b  cA  G    N1 1  cA N 2  Nu b cA b N1  2





Jika L dipilih untuk sebuah deadbeat observer (pada frame periode itu), maka diperoleh:  u~kT0  nT0    ~  ~ ~ ~ u kT0  nT0  T0  xˆ kT0   A 0n 1 B A 0n  2 B  B       ~  u kT0  T0    y (kT0  nT0 )   y (kT  nT  T ) 0 0 0   A 0n -1 L A 0n - 2 L  L        y (kT0  T0 )  (7) ~ di mana A 0  A  Lc





 cA N1   N1 1  cA       N2   cA  N1 1

~ ~ xˆ kT0  T0   Axˆ kT0   Bu~kT0   L ykT0   cxˆ kT0  ~ ~  A  Lc xˆ kT0   Bu~kT0   Ly kT0  (6)

N1  N u

b    

(4) Dalam GPC singlerate, digunakan elemen pertama dalam vektor U, sedangkan dalam GPC multirate digunakan m elemen pertama, dengan asumsi bahwa Nu  m. Walaupun begitu state x tidak dapat diukur langsung. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu state observer dengan menggunakan hasil pengukuran output plant. Perlu diingat bahwa suatu keadaan dimana output plant hanya ada setiap m sample. B. State Observer





Perlu diingat bahwa state estimate ini diimplementasikan secara mudah dengan menggunakan pengukuran input output saja. Dalam hal ini bisa dikembangkan satu variant dari observer yang menggunakan frame pengukuran terakhir dan dituliskan suatu apriori estimate dari state pada frame k+1 dengan menggeser persamaan di atas satu frame ke depan. Berdasarkan model, bisa dituliskan suatu estimasi loop terbuka sebagai berikut:

~ ~ xˆkT0  T0 / k   AxˆkT0   Bu~kT0  (8) Dengan mengkombinasikan kedua persamaan di atas, diperoleh:

xˆkT0   PU x  QYx di mana

(9)

Dalam Ling et al. (1994) diturunkan suatu observer umum dengan menggunakan suatu pendekatan 52



CITEE 2010

Teknis



~ ~ ~ ~ P  A 1 A 0n 1 B A 0n  2 B  B



III. HASIL PERCOBAAN

 u~ kT0  nT0  T0   u~ kT  nT  2T  0 0 0  Ux        ~ u kT0  T0   



~ Q  A 1 A 0n 1 L A 0n 2 L  L



 y kT0  nT0  T0    y kT  nT  2T  0 0 0  Yx        y kT0   

Dengan menggunakan state estimate tersebut, bukan state aktual, kontroler GPC dapat dituliskan sebagai:



U   G T G  I  GST GS

PU x  QYx 

 G 1

T

  GST  S

 (10)

Ini dihitung pada frame periode itu. Jika dipilih Nu ≥ m, maka digunakan m elemen yang pertama dari U, u~k sebagai pembaharuan sinyal kontrol (control signal updates) pada frame waktu tersebut. C. Kemampuan mengikuti Setpoint Anggap bahwa setpoint adalah suatu konstanta dan sistem dalam keadaan tunak (steady state), maka pengendali dapat dimodifikasi sebagai berikut: U  Kww G T G  I  G ST G S



 G



  G ST  S PU x  QYx  (11) Pada keadaan tunak, semua inkremen kontrol adalah nol. 1

T

Jadi, Ux = 0 dan U = 0



K w w  G T G  I  GST GS

PU x  QYx 

 G 1

T

  GST  S



 K Y Yx Diinginkan vektor Yx hanya berisi setpoint pada keadaan tunak. Oleh karena itu, dipilih Kw sehingga

Kw=KY

(12)

di mana KY(1) adalah vektor kolom (column vector) dengan masing-masing elemennya sama dengan jumlah dari elemen-elemen pada lajur (row) dari KY. Persamaan 11 dan 12 secara bersama-sama membentuk sebuah multirate predictive controller yang menggunakan pengukuran input output secara langsung.


ISSN: 2085-6350

Algoritma di atas diaplikasikan pada suatu plant seperti yang akan dijelaskan kemudian. Dalam bagian ini akan dikaji karakter pengendali yang terkait dengan kemampuannya dalam mengikuti setpoint dan kemampuan mengatasi gangguan dengan setting penalaan (tuning) yang berbeda-beda. Di samping itu juga akan diperlihatkan pengaruh dari perubahan pengali masukan (input-multiplicity). A. Plant Plant yang digunakan dalam eksperimen adalah suatu alat pemanas yang mempunyai sepasang saluran udara yang dikendalikan dengan kipas angin dan dipanaskan dengan menggunakan pemanas listrik. Pada percobaan ini, output plant adalah suhu udara yang keluar dari satu saluran. Variabel yang dimanipulasi adalah tegangan input pemanas. Gangguan yang diberikan pada plant berupa perubahan kecepatan putaran kipas angin dan udara tambahan dari saluran udara kedua. Hasil dari interaksi antara udara dan dinding saluran plant menunjukkan dua karakteristik skala waktu. Model fungsi alih nominal plant yang menggambarkan moda rata-ratanya adalah:

y(s) 0,93e 2 s  u(s) 1  34 s di mana y adalah suhu keluaran dan u keduanya dalam satuan normal.

(13) adalah input,

B. Hasil percobaan Ada beberapa percobaan dilakukan untuk melihat unjuk kerja pengendali ini dan untuk membandingkannya dengan single rate-nya, serta untuk mengevaluasi dampak perubahan parameter-parameter kontrol terhadap unjuk kerja sistem. Pertama-tama menguji tanggapan setpoint dan tanggapan terhadap gangguan ketika multirate diimplementasikan menggunakan model nominal (13) dengan waktu sampling 6 detik. Faktor pengali m diubahubah dari 1 sampai 5. Untuk masing-masing m, keluaran plant dianggap ada pada periode 6 m detik. Untuk masing-masing keadaan, digunakan tuning parameters sebagai berikut: α=0 (tanpa titik akhir weighting), N1=1, λ=0,1, Nu=m. Dalam semua keadaan N2 dipilih sehingga rentang prediksi (prediction horizon) mencapai di atas 400 detik yang lebih dari 10 kali konstanta waktu dari plant nominal. Tabel 1 berikut menyajikan rise-time dari sistem lup tertutup nominal terhadap perubahan step pada setpoint, rise-time aktual. Ditabelkan juga 1 , rata-rata kwadrat 1 k wi   yi 2 dan  2, rataerror ditetapkan sebagai k i 1 rata kwadrat sinyal kontrol incremental, 1 k ui   ui  12 . Ingat bahwa Nu dipilih k i 1 sekecil mungkin untuk setiap kondisi.






53

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Tabel 1. Rise-time terhadap perubahan step pada setpoint dan kwadrat errornya Rise Time m Rise Time (Actual) (s) 1  2 (nominal) (s) 1 37,0 43,0 12,55 5,85 2 28,5 31,9 15,86 5,51 3 24,5 29,9 17,92 5,21 4 25,7 33,8 17,61 4,80 5 30,0 44,9 18,27 6,37

Gambar 1 memperlihatkan bagian dari tanggapan setpoint dan gangguan ketika m = 1 (Singlerate GPC controller). Perubahan setpoint (ditunjukkan dengan garis putusputus), sementara sistem sedang kembali dari gangguan. Gangguan-gangguan juga dimasukkan pada titik-titik tertentu (lihat gambar). Gangguan-gangguan tersebut adalah sama pada semua kondisi, yaitu berupa injeksi udara panas tambahan, yang diikuti dengan penghilangannya oleh kontrol.

Gambar 2: Pengendali Multirate dengan m=3, Nu=3, λ=0,1

Gambar 3: Pengendali Multirate dengan m=5, Nu=5, λ=0,1

Gambar 1: Pengendali singlerate: m=1, Nu=1, λ=0,1

Perbedaan antara rise time nominal dan aktual dalam Tabel 1 memberikan gambaran bahwa ketika terjadi mismodelling, nominal model merupakan deskripsi dinamik dari plant yang memadai. Set parameterparameter tuning yang dipilih memberikan kontrol yang memadai dengan single rate controller. Untuk pembandingan, Gambar 2 memperlihatkan tanggapan sistem ketika m=3. Dalam hal ini, pengukuran dilakukan setiap 6 m=18 detik. Tabel 1 menunjukkan rise time yang lebih cepat, yang sesuai dengan penggunaan Nu yang tinggi [7]. Gambar tersebut memperlihatkan tanggapan terhadap gangguan lebih lambat. Ini juga direfleksikan dengan meningkatnya kwadrat error rata-ratanya. Walaupun begitu kontrol inkrimental kwadrat rata-ratanya turun. Ketika m dinaikkan lebih lanjut, terjadi degradasi unjuk kerjanya. Tabel 1 memperlihatkan bahwa rise-time secara aktual meningkat, sedangkan Gambar 3 memperlihatkan tanggapan setpoint dan gangguan untuk m=5.

54

Gambar 1-3 mendemonstasikan bahwa dimungkinkan mendapatkan unjuk kerja yang memadai dalam konteks multi rate tanpa harus mengalami kerugian akibat ripel intersample dari pole placement multirate controllers. Seperti yang ditunjukkan Tabel 1, dimungkinkan memperoleh tanggapan setpoint yang lebih cepat dan kontrol inkrement kuadrat rata-rata lebih kecil pada waktu yang sama. Ini menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk mendapatkan tanggapan lup tertutup yang lebih cepat dengan meningkatkan Nu. Untuk menyelidiki pengaruh horizon yang lebih panjang pada kontroler multirate, percobaan di atas diulang dengan Nu > m pada masingmasing keadaan. Gambar 4 menunjukkan hasil ketika m=3 dan Nu=4. Tanggapan perubahan setpoint lebih cepat dengan sedikit overshoot. Error kwadrat rata-rata turun secara signifikan sampai kira-kira 50% pada signal control magnitude puncak yang lebih besar. Meskipun begitu sinyal kontrol masih relatif halus tanpa adanya tanda-tanda adanya ripel intersample. Robustness dari kontroler ini terhadap gain mismodelling dievaluasi dengan menggunakan model nominal setelah gain steady state terukur. Gain steady state 0,5 bukan 0,93 (terukur), digunakan untuk mengimplementasikan kontrol tersebut. Gambar 5



CITEE 2010

Teknis

memperlihatkan tanggapan yang dihasilkan ketika m=3 dan Nu=3.

ISSN: 2085-6350

multi rate memperlihatkan ketangguhannya dalam mengatasi gangguan (robust). Mudah mendapatkan kontrol dengan pengukuran yang lambat dan model nominal yang kasar. Untuk plant ini, kontroler GPC multi rate bekerja dengan baik dengan Nu=m. Kontrol ini memberikan unjuk kerja yang dapat diterima sampai dengan faktor pengali, m=5. Nu dapat dinaikkan guna memberikan tanggapan yang lebih cepat, dengan konsekwensi adanya output (suhu) yang lebih berosilasi. Hasil ini menyarankan bahwa Nu sedikit lebih kecil dari m akan memberikan tanggapan yang terbaik.

Gambar 4: Pengendali Multirate dengan: m=3, Nu=4, λ=0,1

Hasil eksperimen ini juga memperlihatkan bahwa dengan waktu sampling (sampling periode) pengukuran yang diberikan, dengan MRIC dimungkinkan mendapatkan unjuk kerja yang lebih baik. Untuk kondisi ini, tanggapan terbaik tidak terjadi pada m=1, namun pada pada m=3. Ini memberikan petunjuk kemungkinan adanya keuntungan menggunakan kontrol ini walaupun hanya pada plant tipikal ini. Hasil percobaan ini juga menyarankan bahwa formulasi multi rate GPC controller dapat lebih robust dari pada versi single ratenya ketika model nominalnya mempunyai gain yang tidak benar. DAFTAR PUSTAKA [1]

Gambar 5: Pengendali Multirate, gain tidak benar dengan: m=3, Nu=3, λ=0,1

Hasil ini perlu dibandingkan dengan Gambar 2. Seperti yang telah diperkirakan, sinyal kontrol dan suhu, keduanya lebih berosilasi. Meski demikian, tanggapannya lebih bagus dari pada tanggapan yang dimiliki pada kontroler single rate (tidak ditunjukkan) dan mendemonstrasikan pengaruh detuning formulasi multi rate ini. IV.

KESIMPULAN

Hasil eksperimen ini menunjukkan bahwa dimungkinkan mengimplementasi kontroler multi rate dalam formulasi ini tanpa mengalami ripel intersample yang besar. Kombinasi GPC control dengan formulasi


Astrom,K.J. and B. Wittenmark (1990). Computer-controlled systems, 2nd ed. Prentice-Hall [2] Araki, M. Recent Developments in Digital Control Theory Preprints of 1993 IFAC World Congress, Sydney Vol 9, pp 251260. [3] Al-Rahmani, H.M. dan G.F. Franklin (1992). Multirate control: a new approach, Automatica, Vol. 28, No. 1, pp. 35-44. [4] Araki, M. dan T. Hagiwara (1986). Pole assignment by multirate sampled-data output feedback, Int. J. of Control, Vol. 44, No. 6, pp. 1661-1673. [5] Berg, M.C., N. Amit dan J.D. Powell (1988). Multirate digital control system design, IEE Trans. AC-33, No. 12, pp. 1139-1150. [6] Francis, B.A. dan T.T. Georgiou (1990). Stability theory for linear time-invariant plants with periodic digital controllers, IEEE Trans. AC-33, No. 9, pp820-832. [7] Clarke, D.W., Mohtadi, C. (1987). Generalized predictive controls. Part 1 and 2. Automatica, Vol. 23, pp.137-160. [8] Clarke, D.W., Mohtadi, C. (1989). Properties of generalized predictive controls. Automatica, Vol. 25, No. 6, pp.859-875 [9] Hagiwara, T. dan M. Araki (1988). Design of a stable state feedback controller based on the multirate sampling of plant output, IEEE AC-33, No. 9, pp. 812-819. [10] Lee, J.H., M.S. Gelormino dan M. Morari (1992). Model predictive control of multirate sampled data systems: a state space approach, Int. J. of Control, Vol. 55, No. 1, pp. 153-191.


55

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Analisa Gangguan Simultan Hubungan Paralel-Paralel Pada Sistem Tenaga Listrik Triwahju Hardianto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember Jl. Slamet Riyadi 68111, Jember, Indonesia

[email protected] Abstract—This paper tries to analyze about occurring simultaneous fault for unsymmetrical parallel-parallel type in electrical power system interconnection. The analysis has been done with two-port network method. The node and superposition solution analysis applied to network system, so interconnection system with large network can be counted easily. From simulation result, it appears that twophase short circuit fault to ground with one-line open fault occurred simultaneously have fault current very large. Keywords- Unsymmetrical fault, two-port network, Phaseshifter transformer, simultaneous fault, node and superposition analyses.

I.

PENDAHULUAN

Dengan semakin besarnya suatu sistem tenaga listrik yang terinterkoneksi, maka semakin kompleks pula gangguan-gangguan yang mungkin akan terjadi. Diantara gangguan seri dan shunt yang terjadi secara tunggal, maka tidak menutup kemungkinan gangguan akan terjadi secara simultan yang dapat mengakibatkan bahaya dan kerusakan sistem peralatan baik pada penyedia tenaga listrik maupun pihak konsumen. Pada paper ini, dijelaskan perhitungan arus dan tegangan gangguan yang terjadi secara simultan untuk gangguan-gangguan tak simetri hubungan paralel dengan paralel. Adapun kombinasi gangguan yang mungkin terjadi adalah gangguan dua fasa ketanah dan satu saluran terbuka. Kedua kombinasi ini disebut juga sebagai gangguan tipe Y, karena menggunakan perhitungan admitansi pada rangkaian terminalnya. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan perhitungan besar arus dan tegangan gangguan pada setiap bus digunakan metode jaringan dua-pintu (Two-Port Network). [1], [2]. Metode ini akan diterapkan pada sebuah sistem interkoneksi Jawa-Bali [6]. Untuk data besaran impedansi urutan nol, positif dan negatif, disini penulis menggunakan data pada bulan Maret 1988 yang meliputi area Jawa Timur dan Bali sebagai bahan data untuk melakukan simulasi perhitungan pada sistem interkoneksi. II. METODE JARINGAN DUA-PINTU Metode yang digunakan disini adalah metode jaringan dua pintu seperti ditunjukkan pada gambar 1, dimana terdapat dua pasang terminal disebelah kiri atau pintu 1 dan disebelah kanan atau pintu 2. Dalam gambar tersebut tampak bahwa pada pintu satu dan pintu 2 arus mengalir masuk pada terminal atas dan meninggalkan rangkaian pada terminal bawah.

56

I1 +

I2 +

Jaringan dua-pintu

V1

-

I1

V2

-

I2

Figure 1. Jaringan dua-pintu.

A. Rangkaian Dua-Pintu dengan sumber internal Kita asumsikan terdapat sumber bebas pada rangkaian dua-pintu. Masing-masing sumber akan mempengaruhi outputnya dengan tidak melibatkan hubungan eksternal pada rangkaian dua-pintu. Jika rangkaian dua-pintu terpisah, sumber bebas internal akan menyebabkan terukurnya tegangan rangkaian terbuka atau arus-arus hubung singkat pada terminal-terminal dua-pintu. Untuk sumber bebas pada parameter-parameter Y didapat:  I1   Y11 I   Y  2   21

Y12   V1  I y1    Y 22  V 2  I y2 

(1)

Pada persamaan (1) diatas untuk menentukan matriks Y dengan menghilangkan sumber-sumber bebas internal, yaitu dengan cara menghubung singkat semua sumber tegangan bebas dan merangkai terbuka semua sumber arus bebas dalam rangkaian. B. Hubungan Gangguan Simultan Tipe Z Terhadap Rangkaian Urutan Positif, Negatif dan Nol Pada paper ini dijelaskan perhitungan arus dan gangguan yang terjadi secara simultan untuk gangguangangguan tak simetri hubungan paralel dengan paralel. Adapun kombinasi gangguan yang mungkin terjadi adalah gangguan dua fasa ketanah dan satu saluran terbuka. Kedua kombinasi ini disebut juga sebagai gangguan tipe Y, karena menggunakan parameter perhitungan admitansi pada rangkaian terminalnya. Pada gambar 2 terlihat hubungan rangkaian untuk gangguan tipe paralel dan paralel. Rangkaian urutan nol, positif dan negatif ditunjukkan sebagai rangkaian satupintu (one-port) dengan arah arus selalu masuk pada rangkaian terminal K dan meninggalkan rangkaian di terminal F pada pintu 1. Kemudian gangguan simultan pada pintu 2, rangkaian urutan nol, positif dan negatif ditunjukkan dengan arah arus selalu masuk pada rangkaian terminal K’ dan meninggalkan rangkaian di terminal F’.



CITEE 2010

I10

Teknis IK0

nK0:1

IK'0 K0

+ VK0

I11

F0

F'0

K1

K'1

+

+

V1

VK1

-

-

1

IK1 F1

-

-

IK'1 F'1

1:nK'1

K1

K'1

2

IK2 F2

2.

Gangguan simultan dua fasa ke tanah (2LG) pada titik F dan satu saluran terbuka (1LO) pada titik F’.

3.

Gangguan simultan satu saluran terbuka (1LO) pada titik F dan dua fasa ke tanah (2LG) pada titik F’.

4.

Gangguan simultan satu saluran terbuka (1LO) pada titik F dan F’.

I2=0

+

+ V2

-

-

1:nK'2

Pada hubungan rangkaian urutan yang ditunjukkan pada gambar 2, untuk rangkaian positif diperoleh:

I22

+ IK'2

F'2

I21

VK'1

IK'2

+ VK2

I20

+

IK'1

IK2

nK2:1

1:nK'0

VK'0

IK'0

IK1

nK1:1

I12

0

IK0

-

K'0

ISSN: 2085-6350

VK'2

 I K1   Y11 ( 1) Y12 ( 1)   I   Y  K' 1   21 ( 1) Y 22 ( 1) 

-

 V K1  I Y1  V      K' 1  I Y2 

(4)

(a) Hubungan Jaringan Lengkap

I1 = 0 + V1

-

dimana I Y1  adalah sumber bebas disisi terminal K1-F1 I   Y2 

I2 = 0 Jaringan dua-pintu 0,1,2

+

dan K’1-F’1 (sisi sekunder trafo). Dengan i = 1, maka

V2

-

(b) Hubungan Jaringan yang disederhanakan

Transformasi-transformasi pada gambar 2 menunjukkan transformator penggeser fasa yang dikehendaki pada berbagai rangkaian gangguan yang terjadi. Transformator penggeser fasa ini adalah ideal, sehingga rasio transformasinya didefinisikan sebagai: V1i I  1i V Ki I Ki

n K' i 

V 2i I  21i V K' i I K' i

dan

(2)

Phasa Penggeser n0 n1 n2 1 1 1 1 a2 a 1 a a2

C. Hubungan Gangguan Simultan Tipe Z Terhadap Rangkaian Urutan Positif, Negatif dan Nol Hubungan paralel-paralel dari rangkaian urutan dua pintu (two-port) diperoleh: 1.

Gangguan simultan dua fasa ke tanah (2LG) pada titik F dan F’.


V 21 I  211 V K' 1 I K' 1

(6)

Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan positif dengan nK1  0 

0  diperoleh: nK' 1 

 Y 11( 1)  I11     I   21   n K' 1 Y 21( 1) n  K1

n K1  Y 12( 1)  V   n I  n K' 1   11    K1 Y1  (7)  V 21  n K' 1I Y2  Y 22( 1)  

 I K2   Y11 ( 2) Y12 ( 2)   V K2   I   Y   K' 2   21 ( 2) Y 22 ( 2)  V K' 2 

(8)

Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan negatif dengan nK2  0

TABEL I. DEFINISI FASA SIMETRI

a atau b-c b atau c-a c atau a-b

n K' 1 

(5)

Untuk rangkaian urutan negatif diperoleh:

(3) Besaran selalu diberikan dengan i sama dengan 0, 1,2 urutan nol, positif dan negatif. Harga-harga n selalu 1, a, atau a2, seperti terinci dalam definisi fasa simetri pada tabel 1.

Lokasi Gangguan

V11 I  11 V K1 I K1

dan

Figure 2. Hubungan Jaringan Urutan untuk Gangguan Simultan Tipe Paralel dan Paralel. (a) Jaringan Lengkap. (b) Jaringan Disederhanakan.

n Ki 

n K1 

0  diperoleh: nK' 2 

 Y11( 2)  I12    I   n  22   K' 2 Y 21( 2) n  K2

n K2  Y 12( 2)  V  n K' 2   12  V Y 22( 2)   22   

(9)

Dan untuk rangkaian urutan nol diperoleh:  I K0   Y11 ( 0) Y12 ( 0)   I   Y  K' 0   21 ( 0) Y 22 ( 0) 

 V K0  V   K' 0 

(10) Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan nol dengan nK0 = nK`0 = 1  I10   Y 11( 0) I   Y  20   21( 0)

Y12( 0)   V10  Y 22( 0)  V 20 

(11)

Dari gambar 2 untuk hubungan paralel dengan paralel, maka:


57

ISSN: 2085-6350

Teknis

 I1   I11   I12   I10  0 I   I   I   I   0  2   21   22   20   

(12)

dan  V1   V11   V12  V10  V   V   V   V   2   21   22   20 

CITEE 2010

gambar 4 menunjukkan hubungan rangkaian gangguan simultan dengan posisi fasa-fasa a, b dan c pada bus 1 dan bus 2 yang terganggu.

(13) a

Dari dua persamaan terakhir diatas,

CB1

FK

b

 I1  0  Y11 Y12   V1   nK1 I Y1   I   0  Y      2     21 Y 22  V2  nK' 1I Y2 

(14)

CB2

c

Jaringan Sistem Interkoneksi

a

F'

b c

dimana

Y 11  Y 11( 0)  Y 11( 1)  Y11( 2) Y 12  Y 12( 0) 

n K1 n Y 12( 1)  K2 Y 12( 2) n K' 1 n K' 2

Y 21  Y 21( 0) 

n K' 1 n Y 21( 1)  K' 2 Y 21( 2) n K1 n K2

K'

(15)

Figure 4. Fasa-fasa yang terganggu.

Untuk harga-harga komponen pada interkoneksi sistem 4 bus ditunjukkan seperti dalam tabel 2 [3] dengan mengabaikan adanya beban di bus 4 dalam perhitungan gangguan.

Y 22  Y 22( 0)  Y 22( 1)  Y 22( 2)

Persamaan diatas dapat ditulis I  0  YV  I y

TABEL II. HARGA KOMPONEN SISTEM 4 BUS

dan V  Y -1I y  V1   1  Y 22  V    2  DET Y - Y 21

- Y12   n K1 I y1  Y 22( 1)  n K' 1I y2 

(16)

Dalam bentuk ini dapat diperoleh bahwa tegangan pada masing-masing gangguan tergantung pada sumber arus bebas pada kedua lokasi gangguan. III.

PENERAPAN METODE JARINGAN DUA-PINTU

Pada bagian ini akan dicoba contoh permasalahan yang terjadi pada sebuah interkoneksi sistem 4 bus [3] dengan mengabaikan adanya beban di bus 4. G2

Komponen

Base MVA

Base KVLL

X1 pu

X2 pu

X0 pu

G1 G2 G3 T1 T2 T3 TL12 TL13 TL24 TL34

100 100 100 100 100 100 100 100 100 100

230 230 230 230 230 230 230 230 230 230

0.15 0.20 0.25 0.10 0.09 0.08 0.10 0.20 0.35 0.40

0.15 0.20 0.25 0.10 0.09 0.08 0.10 0.20 0.35 0.40

0.10 0.09 0.08 0.36 0.60 1.05 1.20

Dengan menggunakan analisa simpul, dan memasang arus 1 A pada pintu 1, dan pintu 2 dihubung terbuka seperti pada gambar 5 dan gambar 6 [6], maka diperoleh besar impedansi Z11 dan Z21 [6].

 T2 CB1

TL 12

Bus2

CB2

TL 24

-

Bus4

Simpul Acuan

-j4

Bus1

F1 CB1

K'1

+

- j 3,0303 -j5

F'

F

T1

Bus3

G1 

TL 13 Bus1

TL 34

Pintu 1

1A

1A

Pintu 2

Bus4 - j 2,8571

Bus3



T3



Bus2

+

G3

K1 Figure 3. Sistem Interkoneksi 4 bus.

CB2 - j 10

F'1

Figure 5. Rangkaian Admitansi Urutan Positif dan Negatif Pada Jaringan Dua-Pintu.

Gangguan yang terjadi adalah satu saluran terbuka di bus 1 ditandai dengan titik F dan gangguan hubung singkat dua fasa ketanah pada bus 2 ditandai dengan titik F’ seperti ditunjukkan pada gambar 3. Sedangkan pada 58

- j 3,4483

- j 2,5

Selanjutnya juga dengan menggunakan analisa simpul, dan memasang arus 1 A pada pintu 2, dan pintu 1 dihubung terbuka pada gambar 5 dan gambar 6, maka diperoleh besar impedansi Z12 dan Z22 [6]. Perhitungan



CITEE 2010

Teknis

impedansi disini dilakukan dengan cara menyusun matriks admitansi bus pada gambar 5 dan 6. Dengan menyelesaikan matriks persamaan : [ I ] [Y] [ V]

(17) kita akan memperoleh impedansi driving point pada seluruh rangkaian urutan nol, positif dan negatif setelah menset arus 1 ampere baik di pintu 1 dan pintu 2. Simpul Acuan

Bus1

F0

-

CB1

K'0

ISSN: 2085-6350

dianalisa. Jaringan 2 Pintu adalah blok diagram yang menempatkan arus 1 Ampere di pintu 1 dan pintu 2. Blok YBUS adalah menyusun matriks admitansi bus urutan nol, positif dan negatif. Blok Phasa adalah menentukan rasio transformasi pada phasa-phasa bus terganggu, Blok Substitusi adalah melakukan proses perhitungan tegangan dari persamaan [ I ] [Y] [ V] . Dan diakhiri dengan blok proses adalah menghitung hasil akhir dari arus dan tegangan dititik gangguan dan arus-arus yang mengalir disemua saluran dan tegangan disemua bus.

+

- j 10

Mulai

- j 1,6667 Bus3

Pintu 1

Baca Data

- j 11,1111

- j 0,8333 1A

1A

Pintu 2

Bus4

Jaringan 2 Pintu - j 0,9524

YBUS

Bus2

+ K0

CB2

F'0

- j 2,7778

Phasa

Figure 6. Rangkaian Admitansi Urutan Nol Pada Jaringan Dua-Pintu.

V Z 11( 0, 1, 2)  1 I 2  0 I1 Z 12( 0, 1, 2) 

V1 I1  0 I2

Substitusi

V Z 21( 0, 1, 2)  2 I 2  0 I1

(18)

V2 I1  0 I2

(19)

Z 22( 0, 1, 2) 

Proses

Untuk memperoleh admitansi urutan 0, 1 dan 2, maka dilakukan perhitungan invers matriks dari persamaan (18) dan (19). Setelah memperoleh impedansi pada tiap-tiap rangkaian urutan, kita akan melakukan perhitungan untuk memperoleh admitansi total seperti pada persamaan (15). Perhitungan dilakukan dengan memasukkan rasio transformasi transformator penggeser phasa sesuai dengan posisi phasa gangguan pada tabel 1. Untuk gangguan satu saluran terbuka fasa b, maka rasio transformasinya adalah n k0 = 1, nk1 = a2, nk2 = a. Dan pada gangguan hubung singkat dua fasa ketanah pada fasa b dan c, rasionya adalah n k’0 = 1, nk’1 = 1, nk’2 = 1. Selanjutnya kita perlu mencari besaran nilai IY1 dan IY2 untuk menyelesaikan persamaan 16, sehingga diperoleh nilai V1 dan V2 pada kedua titik gangguan seperti gambar 2a. Nilai IY1 dan IY2 diperoleh dengan menghitung [IY] = -[Z]-1[Vz]. Akhirnya setelah menyelesaiakan persamaan (16), berdasarkan gambar 2 untuk hubungan gangguan paralel dengan paralel kita mencatat bahwa untuk menghitung ketiga arus fasa, kita dapat menggunakan persamaan (13) dengan mudah dengan tetap memperhatikan rasio transformasi transformator penggeser fasa. Adapun diagram alir dari perhitungan gangguan dengan metode dua-pintu dapat ditunjukkan seperti pada gambar 7 [6]. Dimana blok baca data adalah membaca data input dan memilih lokasi gangguan simultan yang Universitas Gadjah Mada

Selesai

Figure 7. Hasil Perhitungan Metode Jaringan Dua-Pintu.

Dari hasil perhitungan keempat jenis kombinasi gangguan simultan pada bus 1 dan bus 2, diperoleh hasil sebagai berikut: TABEL III. HASIL PERHITUNGAN ARUS DAN TEGANGAN AKIBAT GANGGUAN SIMULTAN

Gangguan Simultan Bus1-2LG( b,c) Bus22LG(c,a) Bus12LG(b,c) Bus21LO(a) Bus11LO(b) Bus22LG(b,c) Bus11LO(a) Bus31LO(b)

Ia

Ib

Ic

Va

Vb

Vc

0

1983

1461

93

0

0

1795

0

1103

0

72

0

0

2266

2266

186

0

0

0

644

644

193

89

89

242

0

737

185

200

110

0

1389

2086

178

0

0

0

0

0

230

230

230

0

0

0

230

230

230

Catatan: Satuan arus dalam A dan tegangan dalam kV.


59

ISSN: 2085-6350

Teknis

IV.

KESIMPULAN

REFERENCES

Teknik perhitungan gangguan simultan dengan metode jaringan dua-pintu ini mempunyai kelebihan bahwa parameter arus dan tegangan pada semua sistem yang terinterkoneksi dapat dicari dengan mudah dengan melibatkan teknik perhitungan analisa simpul dan superposisi dalam jaringannya. Dari hasil perhitungan, tampak bahwa gangguan simultan hubung singkat dua fasa ke tanah dengan satu saluran terbuka sangat besar arus gangguannya. Pada kasus yang dihitung, tampak bahwa gangguan simultan dua saluran hubung singkat ke tanah dengan satu saluran terbuka mempunyai harga arus gangguan ke tanah pada level 2200 ampere.

60

CITEE 2010

[1]

[2] [3] [4] [5] [6]

P.M. Anderson, ''Analysis of Simultaneous Faults by Two Port Network Theory'', Trans. IEEE , PAS 90 (Sept./Oct.), pp. 21992205 1971. P.M. Anderson, ''Analysis of Faulted Power System '', IEEE Press Power System Engineering Series, 1995. T. Gonen, ''Electric Power Transmission System Engineering '', John Willey & Sons, 1988. J.J. Grainger and W.D. Stevenson, ''Power System Analysis'', McGraw-Hill, 1994. W.H.Hayt, J.E.Kemmerly, ''Rangkaian Listrik'', Erlangga, 1995. T. Hardianto, “Perhitungan Gangguan Simultan Hubungan SeriSeri Pada Sistem Tenaga Listrik,” Jurnal Rekayasa, vol. 6, No.2, pp. 161–170, Desember 2009.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Pengaruh Sinyal Injeksi Harmonisa Orde Ketiga Terhadap Kinerja Motor Induksi Tipe Volt/Hertz Leonardus. H. Pratomo Teknik Elektro Universitas Katolik Soegijapranana Semarang [email protected]

Abstract—The volt/hertz Induction motor control with third harmonic injection are presented in this paper. The third harmonic injection used to improve higher voltage output than input dc source. The alternate methods can be used to improve induction motor performance. Successfull implementatin this method on the laboratory test and implementation are reported

II.

MOTOR INDUKSI

Suatu motor induksi terdiri dari beberapa belitan yaitu tiga buah di bagian stator dan tiga buah dibagian rotor, berikut ini gambar 1, penampang motor induksi

Keywords :Induction motor, Volt/hertz, Third Harmonic Injection

I.

PENDAHULUAN

Dalam analisis pasar yang dilakukan terhadap pemanfaatan motor listrik di industri ternyata motor induksi paling banyak digunakan walaupun motor jenis ini memiliki teknik pengendalian yang lebih rumit dibandingkan motor dc, namun karena faktor keandalan, realibilitas, effiisiensi yang tinggi lebih dari 90%, mudah perawatannya dan dijual dengan harga yang sangat murah menyebabkan motor jenis ini paling banyak digunakan di industri maupun di rumah tangga[2]. Pengendalian kecepatan putaran motor induksi ini dilakukan dengan beberapa macam cara diantaranya mengatur tegangan dan frekuensi inverter[1,2,3]. Metoda paling efisien untuk mengatur tegangan dan atau frekuensi inverter adalah dengan menggunakan modulasi lebar pulsa sinusoidal ke dalam rangkaian daya inverter. Inverter ini mampu menggerakkan putaran motor induksi dengan putaran yang halus dan rentang yang sangat lebar[7,8]. Keuntungan inverter dioperasikan dengan teknik modulasi lebar pulsa sinusoidal sebagai sarana konversi energi adalah rendahnya distorsi harmonik pada tegangan keluaran. Selain itu dengan teknik ini dianggap lebih praktis dan ekonomis untuk diterapkan karena semakin tersedianya komponen semikonduktor yang digunakan sebagai saklar daya yang mempunyai waktu pensaklaran yang sangat cepat[5,6]. Pada tulisan ini akan diuraikan metoda pengendalian motor secara volt/hertz dengan berbagai sinyal injeksi harmonisa orde ketiganya. Sinyal injeksi harmonisa ini dapat meningkatkan tegangan keluaran sampai dengan 1.35 dari tegangan rms tegangan masukan ac antar fasa dan jika penyearah dioda biasa pada penyearah tiga fasa untuk mensuplai inverter secara teori tegangan keluaran akan sebesar 82.7% saja. Sinyal injeksi harmonisa orde ketiga di jumlahkan dengan gelombang informasi sinusoidal kemudian dibandingkan dengan gelombang segitiga akan menghasilkan pulsa-pulsa kendali untuk tiap saklar di sistem inverter.


Gambar 1. Penampang motor induksi

Rangkaian ekivalen motor induksi digambarkan dengan resistans dan induktans. Besarnya reaktansi induktansi adalah XL  2  f L dalam Ohm  , besarnya L (induktansi) dalam satuan Henry dan f adalah frekuensi. Belitan di rotor dan stator akan saling berinteraksi setiap waktu sehingga akan menghasilkan induksi magnet yang akan mengakibatkan rugi-rugi besi dan hysterisis RFE serta rugi-rugi magnetik X H

 

R1

X1

X’ 2

R ’2 /S

I1 R FE

XH

Gambar 2. Rangkaian ekivalen satu fasa


61

ISSN: 2085-6350

Teknis

Ketika motor dibebani pada keadaan normal, maka frekuensi rotor akan berbeda dengan frekuensi yang dihasilkan oleh putaran rotor dan stator sehingga akan menghasilkan slip. Dengan perubahan ini maka rangkaian ekivalen dapat ditambahkan

R2 '

dengan faktor 1

S

.

CITEE 2010

Sehingga persamaan arus didapatkan

RTH

X1

X’ 2

I1

R ’2 /S

I '2 R FE

XH

T

1 S  R'2    S 

 R' 2

S

(3)

 j  X TH  X ' 2 

Sehingga persamaan torka didapat

Keterangan S adalah slip R1

U TH

I '2 

U TH R' 2 3 P S *   0  R  R' 2    X  X '   0  TH TH 2 S  

(4)

 0 adalah kecepatan angular

Keterangan

P adalah daya

Pengaturan kecepatan dari motor induksi dapat dilakukan dengan tiga buah cara yaitu merubah slip, merubah pole atau frekuensi

n  no  n S 

f  60  nS p

(1)

Keterangan n o adalah putaran medan yang dihasilkan oleh stator nS adalah kecepatan slip p adalah jumlah pole Jika diinginkan merubah slip yang harus dilakukan adalah dengan cara merubah resistansi di rotor atau dengan cara mengurangi tegangan di stator. Jika pole dirubah, maka akan mengubah belitan motor dimana kopling antara fasa harus diperhatikan. Cara yang terakhir adalah dengan mengubah frekuensi yang masuk ke motor. Dengan demikian untuk merubah kecepatan motor dapat dilakukan secara effektif dengan cara membuat tegangan dan frekuensi rendah ke tegangan dan frekuensi tinggi maka motor dimungkinkan untuk dikendalikan putarannya. Berikut ini adalah rangkaian ekivalen arus motor induksi pada keadaan berbeban, gambar 4. dari gambar dapat diturunkan suatu persamaan

Z TH  R1  j X 1   j X H  RFE   RTH  j X TH

(2)

Dengan topologi berdasarkan frekuensi dan tegangan yang masuk ke motor induksi, maka metoda pengendalian motor induksi dapat dilakukan. Jika tegangan yang masuk di motor induksi dapat dirubah termasuk juga frekuensi kerjanya maka torka motor juga dapat dikendalikan, berikut persamaan torka berbasis pengendalian tegangan dan frekuensi

T

P



III.

k*

U TH

XTH

Tegangan/Frekuensi 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

I '2

1 S  R'2    S 

Gambar 4. Rangkaian ekivalen arus motor dengan beban

62

20 Frekuensi 40

60

Gambar 5. Kurva pengendalian berbasis volt/hertz

R'2

X '2

(5)

IMPLEMENTASI KENDALI VOLT/HERTZ

0

RTH

V f

Dari konsep pengendalian motor induksi diatas didapatkan suatu metode pengendalian ekivalen dengan mengunakan teknik indeks modulasi yang linier terhadap frekuensi seperti gambar 5

Indek Modulasi

Gambar 3. Rangkaian ekivalen satu fasa dengan beban

Dari kurva diatas, diterapkan sistem injeksi harmonisa orde ketiga dengan metode sebagai berikut, sinyal informasi berupa gelombang sinusoidal dengan frekuensi 50 Hz, maka orde harmonik ketiganya adalah 150 Hz, kemudian sinyal tersebut akan digabungkan menjadi satu berupa sinyal informasi yang sudah dimodifikasi, berikut adalah gambar 6, metode membuat sinyal informasi yang sudah dimodifikasi.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

IM

Gambar 6. Sinyal informasi yang sudah dimodifikasi sebagai membentuk SPWM Mengacu ke gambar 5, sinyal informasi akan selalu berbanding linier dengan frekuensi dan tegangan. Dalam implementasi suatu konversi tegangan ke frekuensi digunakan sebagai pembangkit gelombang kotak. Sinyal ini dipakai untuk pewaktu pencacah delapan bit yang digunakan sebagai alamat di sistem mikrokontroller 89S52 (port 1) untuk membuka data memori yang berisi gelombang informasi diskrit. Pergeseran sudut fasa dilakukan dalam software mikrokontrol untuk mendapatkan gelombang informasi termodifikasi disktrit tergeser 1200 di port 2, 3 dan 4. Gelombang ini kemudian dirubah ke sistem analog oleh DAC untuk mendapatkan gelombang informasi termodifikasi analog . Masingmasing gelombang informasi termodifikasi dikalikan dengan besaran dc tertentu untuk membuat suatu sistem seperti gambar 5, sinyal ini merupakan sinyal informasi termodifikasi dengan injeksi harmonisa orde ketiga. Imverter tiga fasa yang dikendalikan dengan menggunakan teknik SPWM ini diimplementasi dengan memperbandingkan gelombang informasi termodifikasi tergeser 1200 dengan gelombang pembawa berbentuk segitiga. Dengan mengabungkan teknik ini maka inverter dapat bekerja berbasis volt/hertz , berikut adalah diagram blok kendali yang dirancang.

V to F

Mikrokontroller

+V 8 bit Counter

-V

DAC

Penguat dan ofset

DAC

Penguat dan ofset

DAC

Penguat dan ofset

Gambar 8. Rangkaian daya inverter

IV.

PEMBAHASAN

Berikut ini adalah berbagai macam pengujian hasil modifikasi sinyal informasi. Sinyal informasi ini adalah gelombang sinusoidal dan gelombang sinusoidal ditambahkan dengan gelombang harmonisa orde ketiganya sebagai acuan untuk memberikan unjuk kerja pada sistem inverter.

Gambar 9. Sinyal informasi, a. Sinusoidal, b, Injeksi 0.1

Gambar 10. Sinyal informasi, a. Injeksi 0.2, b, Injeksi 0.25

X S1 S1'

Driver

X

S2 S2'

Driver

X

S3 S3'

Driver

Gambar 7. Diagram blok rangkaian kendali

Gambar 10. Sinyal informasi, a. Injeksi 0.3, b, Injeksi 0.4



63

ISSN: 2085-6350

Teknis

Dari hasil uji coba yang dilakukan pada skala laboratorium dengan menjaga arus keluaran tetap sinusoidal, yang ditampilkan pada gambar 11 dan 12, maka sistem injeksi harmonisa orde ketiga didapatkan hasil yang paling baik adalah pada kondisi 0.25, hal ini dapat dilihat pada gambar 13 sebagai rangkuman yang telah dikerjakan secara menyeluruh

CITEE 2010

V.

KESIMPULAN

Dari hasil uji coba di laboratorium sistem injeksi yang paling baik adalah dengan injeksi harmonisa orde ketiga 0.25, dimana kecepatan motor bertambah sedangkan disisi keluaran arus masih berbentuk sinusoidal, sedangkan sistem ini dapat bekerja dengan baik pada range frekuensi kerja 8 – 50 Hz.

UCAPAN TERIMA KASIH : Terima kasih atas kepercayaan kepada kami untuk melakukan penelitian ini sehingga penelitian ini dapat selesai kami lakukan terhadap dukungan dana oleh dirjen dikti skala penelitian hibah bersaing.

Gambar 11. Arus keluaran, a. Sinusoidal, b, Injeksi 0.1

Gambar 12. Arus keluaran, a. Injeksi 0.25, b, Injeksi 0.3 Kecepatan VS Frekuensi

1800 1600 1400

Sinusoidal

Kecepatan

1200

Injeksi 0.1

1000

Injeksi 0.2

800

Injeksi 0.25

600

Injeksi 0.3 Injeksi 0.35

400

Injeksi 0.4

200 0 -200

0

5

10

15

20

25

Frekuensi

Gambar 13. Kurva frekuensi terhadap kecepatan untuk setiap pengujian

64

DAFTAR PUSTAKA [1]. Alfredo Munoz-Garcya, Thomas A. Lipo, 1998. A New Induction Motor V/f Control Method Capable of High-Performance Regulation at Low Speeds. IEEE Tracsactions on Industry Aplications, VOL..34, NO. 4, JULY/AUGUST [2]. Ekstrom M. 2007, Induction Machine Speed Control, Tesis Computer Science Electronics, Malardalen University [3]. Hendriawan, A, dkk. 2004, Implementasi FPGA Sebagai Pembangkit Pulsa Pada Inverter 3 Fasa 18 Step dengan Topologi Triple Chopper Triple Bridge Inverter, Industrial Elektronics Seminar (IES 2004), PENS ITS Surabaya. [4]. Lazic, M and Skender M. 2000, Generating Driving Signal for Three Pahases Inverter by Digital timing Functions, Facta Univertitas (NIS) Series: Electronics and Energetics, Vol 13. Desember hal 353-364. [5]. Pratomo. H. L dan Riyadi S. 2006. Implementasi Inverter Tiga Fasa dengan Teknik Modulasi Lebar Pulsa Berbasis Mikrokontroller Tipe AT89S52, SITIA, ITS-Surabaya. [6]. Pratomo. H. L. Laporan Penelitian Pertaman Hibah Bersaing, 2009 [7]. Tole Sutikno, dkk. 2007. Pengendalian Kecepatan Putar Motor Induksi Tiga Fasa dengan Menggunakan Inverter Modulasi Lebar Pulsa Jamak Berbasis FPGA ACEX1K, Industrial Elektronics Seminar (IES 2007), PENS ITS Surabaya. [8]. Tole Sutikno, dkk. 2007. Inverter Modulasi Lebar Pulsa Sinusoidal Pengendali Motor Induksi tiga Fasa Berbasis FPGA ACEX1K, Industrial Elektronics Seminar (IES 2007), PENS ITS Surabaya.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Sistem Manual MPPT – Inverter Sebagai Interface Antara PV dan Beban Ari Hardwin S. 1), Slamet Riyadi 2) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia 1) [email protected], 2)[email protected]

Abstract—Recently, energy crisis becomes important thing. Indonesia also faces such a crisis, this can be seen in the event when electricity shut down. Many problems appear as result of the crisis. Some alternative energy have been developed to support the electricity problems such as wind energy, solar energy, etc. Solar energy is very potensial in Indonesia for its geographical position. Some equipments for solar panel are developed to make people easy to use solar energy. In this paper, the author propose the manual MPPT to connect solar panel to the inverter. This is very simple and capable to make solar panel more efficient. Simulation and experimental are done to verify the analysis. Keywords ; photovoltaic, manual MPPT, battery charger, inverter single – phase

I.

PENDAHULUAN

Dewasa ini krisis energi telah mendunia dan menjadi salah satu masalah yang cukup vital di seluruh negara karena banyak alat yang menggunakan energi dari minyak bumi dan gas alam khususnya di sektor listrik untuk industri. Dengan perkembangan teknologi yang cukup pesat, penggunaan dan permintaan peralatan elektronik pun semakin meningkat. Di Indonesia sendiri kebutuhan akan energi listrik juga tergolong besar bahkan penyediaan energi listrik masih belum merata pada daerah tertentu yang sulit dijangkau dan memerlukan biaya yang cukup besar dalam operasional penyediaan listrik kepada konsumen. Untuk mengurangi dan mencegah serta mengatasi terjadinya krisis energi global dibutuhkan suatu alat untuk memanfaatkan energi alternatif yang dapat diperbarui secara terus menerus sehingga penggunaan listrik dapat terpenuhi akan kebutuhannya. Dalam perkembangan teknologi ini, solar cell (photovoltaic) dapat menjadi salah satu energi alternatif yang dapat menghasilkan listrik sehingga dapat mengoperasikan perangkat elektronika daya yang sering digunakan sektor industri, rumah tangga, dan perkantoran. Solar cell adalah alat yang menghasilkan energi listrik dengan memanfaatkan sinar matahari dan dapat diperbarui secara terus menerus serta bekerja sesuai dengan panas yang diterima, dimana tegangan dan arus yang dihasilkan masih berupa searah (DC). Dari penelitian di bidang elektronika daya yang sudah ada Universitas Gadjah Mada

maka solar cell dapat digunakan sebagai pengisi batere yang diaplikasikan untuk mengoperasikan inverter (konverter DC – AC). Namun unjuk kerja yang dihasilkan solar cell ini masih menghadapi kendala dan perlu diperhatikan pada sistem alat yang dipakai. Pada makalah ini dirancang prototipe sebuah charger dengan sistem manual MPPT yang menggunakan solar cell sebagai sumber, yang mampu mengisi batere rechargeable dengan cepat. Ruang lingkup dibatasi pada desain sistem elektronik untuk merealisasikan pengisian pada batere rechargeable dengan solar cell dan batere tersebut sebagai sumber tegangan untuk peralatan elektronika daya yang bersifat portable dan biaya yang relatif terjangkau. II. SISTEM MANUAL MPPT MPPT adalah titik dimana modul surya bekerja dengan keluaran daya maksimum. Operasi pada titik ini akan memberikan efisiensi tertingginya sehingga dalam implementasi operasi modul surya harus dioperasikan di sekitar titik ini. Pemasangan beban pada modul surya akan menentukan titik operasi, pemakaian beban tertentu memungkinkan suatu modul surya bekerja pada titik MPPT. Dengan menggunakan suatu dc chopper maka, beban sebarang dapat dicatu oleh modul surya pada titik MPPT.

Gambar 1. Kurva MPP Berbeda Dengan Nilai Hambatan yang Konstan

Ketika daya yang dihasilkan pada solar panel berubah – ubah yang disebabkan intensitas cahaya yang diterima tidak stabil akan terjadi perubahan daya yang dihasilkan pada chopper step down ini. Untuk mengatasinya dilakukan dengan mengatur duty cycle secara manual dari kendali PWM dengan berdasarkan teori dari konverter ini adalah :


65

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Vo  d  Vi Dengan

S1

Vo

= tegangan keluaran pada konverter

d

= duty cycle

Vi

= tegangan masukan pada konverter

S3

LOAD DC

S2

S4

Gambar 5. Inverter Single – Phase

IV.

Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Sel PV

Dari Gb-2 rangkaian solar panel terdiri atas sumber arus (Iph) karena memiliki tahanan dalam yang cukup besar, reverse dioda (D), dan dua buah losses resistansi (Rsh dan Rs). Ketika terhubung ke beban (Rload), tegangan output adalah Vo dan arus output adalah I. Untuk intensitas cahaya dan temperatur tertentu, mempunyai tiga daerah operasi solar panel yaitu daerah operasi MN dimana saat arus cenderung konstan, daerah operasi PS dimana saat tegangan cenderung konstan, dan daerah operasi NP dimana daya maksimum pada titik A. Berikut ini Gb-3 adalah karakteristik daerah operasi solar cell dalam bentuk kurva :

TEKNIK PWM (PULSE WITDH MODULATION) PADA CHOPPER

Dalam teknik PWM akan dihasilkan pulsa dengan lebar yang berubah. Pulsa yang dihasilkan dalam teknik PWM ini nantinya akan dijadikan sinyal masukan bagi chopper sebagai manual MPPT. Pada Gb-6 ditunjukkan sinyal PWM yang dibentuk dari perbandingan antara gelombang segitiga dan gelombang modulasi, keluaran berupa sinyal PWM akan menentukan nilai duty cycle.

Duty Cycle 

ton x100% ton  toff

V Vr Vc

Ar Ac T

s

on off T

s

Gambar 6. Pulse Witdh Modulation

Gambar 3. Karakteristik Solar Cell Pada Tiga Daerah Kondisi

III. STEP DOWN CHOPPER DAN INVERTER Pada banyak aplikasi industri DC chopper diperlukan untuk mengubah sumber tegangan DC tetap menjadi tegangan DC yang bersifat variabel. Pada makalah ini dugunakan jenis chopper penurun tegangan (buck konverter atau step-down chopper) karena tegangan output konverter lebih rendah dari pada input konverter, rangkaian dayanya ditunjukkan pada Gb-4.

Duty cycle adalah perbandingan antara waktu konduksi dibagi dengan total waktu antara kondisi konduksi dan tidak konduksi dikalikan seratus persen. Nilai duty cycle tersebut nantinya akan dipakai untuk mengatur waktu konduksi dan tidak konduksinya komponen semikonduktor. V.

TEKNIK SPWM (SINUSOIDAL PULSE WITDH MODULATION) PADA INVERTER SPWM (Sinusoidal Pulse Width Modulation) adalah sistem kendali yang membandingkan gelombang sinusoidal dan gelombang carrier. Teknik kendali SPWM ini digunakan untuk keluaran pada inverter single – phase yang ditunjukkan pada Gb-7.

Gambar 4. Konverter Buck (chopper)

Inverter satu fasa adalah suatu piranti untuk mengubah tegangan DC menjadi AC. Dengan teknik kendali berbasis PWM (Pulse Witdh Modulation) maka dapat diatur besar tegangan dan frekuensi keluaran suatu inverter. 66


Gambar 7. Sinusoidal Pulse Witdh Modulation


CITEE 2010

Teknis

Pengaturan pada SPWM dari perbandingan sinyal modulasi dan carrier yang sama dengan teknik PWM. Perpotongan amplitudo pada sinyal modulasi dan carrier akan menghasilkan pulsa dimana nilai on sebagai siklus positif dan nilai off sebagai siklus negatif pada inverter. VI.

ISSN: 2085-6350

B. Hasil Pengujian Menggunakan MPPT

AC

HASIL PENGUJIAN

A. Pengujian Charging Secara Manual MPPT Driver

SPWM CONTROLLER

Driver

PV

Driver

Gambar 10. Keluaran Batere Dengan Osiloskop

PWM CONTROLLER

Gambar 8. Rangkaian Simulasi Chopper Dengan PWM Controler

Pada bagian ini ditunjukkan hasil dari rangkaian simulasi Chopper Kendali PWM pada keluaran beban dengan menggunakan psim dan osiloskop yang menunjukkan bahwa rangkaian telah bekerja secara MPPT.

Tegangan masukkan inverter sebesar 110 Vac yang dihasilkan dari rangkaian push pull converter kemudian digandakan ± 220 Vac dengan rangkaian pengganda tegangan berupa voltage doubler. Dan hasil keluaran dari tegangan inverter (Vinv) dan tegangan beban (Vo) adalah :

Gambar 11. Hasil Simulasi Keluaran Pada Vinv Dan Vload Gambar 9. Keluaran Beban Dengan PSIM

Gambar 12. Hasil Keluaran Pada Vinv Dan Vload Dengan Osiloskop Gambar 10. Keluaran Batere Dengan Osiloskop

Gambar keluaran di atas menunjukkan bahwa rangkaian chopper telah berjalan dan charging telah bekerja secara MPPT pada tegangan 14 – 15V sesuai dengan referensi yang diberikan dari kendali PWM (Pulse Width Modulation). Waktu on dan off pada Vd dapat ditentukan dari pengaturan duty cycle yang dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut : Duty Cycle 

ton  100% ton  toff

0,75  100% 0,75  0,25  0,75  100%  75%

Duty Cycle 


Dari hasil simulasi dan pengujian pada alat ini menunjukkan bahwa tegangan inverter (Vinv) dapat mengikuti Vo pada beban sehingga berbentuk gelombang sinusoidal. Dengan mengatur SPWM controller didapatkan tegangan variabel yang dapat disesuaikan dengan bebannya dan arus keluaran yang sesuai pula. VII. KESIMPULAN Berdasarkan percobaan dan analisa yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan : 

Sistem manual MPPT sebagai pengisian batere rechargeable dapat digunakan sebagai implementasi catu daya mandiri untuk peralatan elektronik portable. Namun perubahan tegangan dan arus yang dihasilkan PV mempengaruhi pengaturan kembali pada sistem ini.


67

ISSN: 2085-6350

Teknis



Sistem manual MPPT memiliki titik operasi tertinggi pada modul surya sehingga unjuk kerja pengisi batere lebih efektif.



Perancangan push pull converter sebagai power supply pada rangkaian daya dan kendali dipengaruhi pada perhitungan dari transformator yang dirancang.



Voltage doubler dapat digunakan untuk berbagai aplikasi yang memerlukan tegangan yang tinggi dengan tingkat kepraktisan terhadap besar kecilnya alat yang dikehendaki.



Inverter satu fasa dapat diaplikasikan sebagai pengganti tegangan jala – jala pada PLN untuk peralatan elektronik portable.

CITEE 2010

REFERENSI [1]

[2] [3] [4] [5] [6] [7]

68

Eric Anderson, Chris Dohan, Aron Sikora, ―Solar Panel Peak Power Tracking System,‖ Worchester Polytechnic Institute, March 12, 2003 M.Ikbal, ‖Interkoneksi Sistem Photovoltaic Dengan Grid‖ Institut Teknologi Bandung.pdf Zainal Arifin, Sutedjo, Suryono, ‖Portable Solar Charger‖ Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.pdf Riyadi,S. 2002. Majalah Ilmiah ‖Millenium‖ edisi V. Rashid, Moh. 1999. Power Electronics Second Edition. Erlangga. Jakarta. PV Inverter yang Murah dan Memenuhi untuk Aplikasi Interkoneksi. IEEE Std. 519-1992.pdf. www.wikipedia.com/solar-batery-charger



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Strategi Kontrol Kecepatan dan Torsi Motor Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS) Hidayat1,2 , Sarjiya1, Sasongko, P.H1, Suharyanto1 1. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gajah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bung Hatta Padang, Indonesia

[email protected] Abstract— This paper presents a strategy to control the speed and torque of Brushless Direct Current Motor (BLDCM) with performance like a conventional direct current motor. The strategy is based on the torque vs. speed curve, which is divided into two regions as constant torque region and flux weakening region. The aim is to obtain the motor operating similar to a speed and torque setting. The 3 phase’s motor model is transformed into the rotor reference frame (field oriented control), then the current and voltage formulations are derived by q axis and d axis (dq axis). The rotor angle is maintained 900 at the constant torque region and it will turn the d axis current to be zero (id = 0), therefore the motor toque or speed can be controlled through the q axis current (iq). The set data of BLDCM is used to simulate this model by MATLAB Simulink version 7. The PID (Proportional Integral Derivative) controller is proposed to improve the model transient responses. The simulation results show that it is relatively success to control the BLDCM speed and torque transient responses. Keywords : BLDCM, speed, torque, control, PID control

I. PENDAHULUAN Pada industri-industri proses yang dibangun sebelum tahun 1950-an, banyak dijumpai motor arus searah konvensional (MASK) sebagai penggerak mekanik. Hal demikian didasarkan atas anggapan bahwa MASK memiliki kemudahan dalam pengendaliannya, yaitu melalui pengaturan arus jangkar motor yang sebanding dengan kecepatan atau torsi [5]. Sedangkan kelemahannya adalah efisiensi rendah, rating kapasitas daya terbatas, perawatan mahal dan tidak memungkinkan digunakan pada area yang mudah terbakar. Sebagai altenatif dikembangkan mesin sinkron yang dioperasikan seperti MASK atau dikenal dengan Brushless DC Motor, dalam tulisan ini disebut dengan Mesin Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS) [7]. Terdapat beberapa keuntungan mengunakan MASTS, diantaranya adalah : karena tidak ada sikat maka perawatan ringan, noise hampir tidak ada, bisa dioperasikan pada lingkungan yang berbahaya (mudah terbakar) dan dimensi relatif kecil [3]. Pemodelan MASTS berdasarkan field oriented control sangat menguntungkan, karena dapat memberlakukan pengontrolan Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM) seperti MASK [9] dengan mengacu pada kurva torsi terhadap putaran dalam daerah torsi konstan dan flux-weakening [1],[9]. Untuk itu dibutuhkan tambahan komponen seperti penyearah, inverter dan sensor posisi rotor [6],[7]. Pada Universitas Gadjah Mada

MASTS komutasi berlangsung secara elektronis, yaitu pada komponen switching inverter misalnya transistor, IGBT, thyristor dsb. Pengontrolan dapat dilakukan dengan mengontrol arus yang masuk ke stator melalui pengontrolan switching inverter dengan modulasi lebar pulsa (PWM) atau duty cycle [7]. Mode kendali yang sederhana dan mudah adalah PID controller [2] diterapkan untuk menguji prilaku MASTS. II. PEMODELAN MASTS Motor Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS) dibangun dari Permanen Magnet Synchronous Machine (PMSM) 3 fasa hubungan bintang 4 kutub, inverter 3 fasa sumber tegangan (Voltage Source Inverter = VSI) terkontrol, rectifier, filter, sensor posisi rotor, sensor kecepatan dan algoritma contol [6]. Pada Gambar 1 ditunjukkan rangkaian komponen MASTS. Tegangan sumber 3 fasa disearahkan dengan rectifier berpenyaring RLC. Keluaran tegangan searah menjadi sumber tegangan inverter 3 fasa, yang keluarannya dihubungkan kerangkaian kumparan stator PMSM. Sinyal dasar switching inverter bersumber dari keluaran sensor posisi rotor, sehingga frekuensi rotor selalu sinkron dengan frekuensi tegangan masukan stator. Proses pengolahan sinyal untuk menghasilkan 6 buah sinyal firing inverter, menentukan lebar pulsa firing inverter, proses komputasi penerapan algoritma kendali terjadi pada control algoritma.

Gambar 1. Rangkaian komponen MASTS [6] A. Pemanent Magnet Synchronous Machine (PMSM) Teknik pengontrolan MASTS berorientasi kontrol fluksi (field oriented control), merupakan teknik pengontrolan mesin AC berprilaku seperti MASK. Teknik ini sudah dimulai semenjak tahun 1970, yaitu mengontrol kecepatan motor AC (motor induksi dan motor sinkron penguat terpisah). Persamaan motor AC dalam kerangka arus bolak balik tiga fasa,


69

ISSN: 2085-6350

Teknis

ditransformasikan kedalam kerangka arus searah (DC) yang dikenal dengan koordinat sumbu d-q (d-q axis). Metode transformasi sistem koordinat untuk analisis mesin listrik pertama kali diperkenalkan oleh R.H Park, yaitu dengan membuat formulasi transformasi koordinat variabel stator ke koordinat variabel rotor mesin serempak yang kemudian dikenal dengan transformasi Park. Ini berlaku karena koordinat rotor merupakan besaran searah, sehingga semua variabel setelah transformasi merupakan besaran searah. Untuk implementasi, variabel dalam koordinat rotor harus dikembalikan ke koordinat stator, karena pada kenyataannya stator disuplay oleh sumber tiga fasa. Sistem koordinat stator dibentuk oleh sumbu a, b dan c, sedangkan sistem koordinat rotor dibentuk oleh sumbu d,q. Formulasi untuk mentransformasikan variabel tiga fasa a, b dan c ( V ) ke sumbu d,q ( V dq0 ) abc ditunjukan oleh persamaan (1),

sin  r 1 Vq  Va   cos  r V   cos(  120) sin(  120) 1 V  (1) r r  b   d  Vc  cos( r  120) sin( r  120) 1 V0  Tranformasi dari sumbu d,q ( Vdq0 ) ke variabel tiga fasa a, b dan c ( Vabc ), ditunjukan oleh persamaan (2), Vd  cos  r V   2  sin  r  q 3 Vc   1 / 2

cos( r  120) cos( r  120) Va  (2) sin( r  120) sin( r  120)  Vb   Vc  1/ 2 1/ 2

CITEE 2010

Gambar 3. Rangkaian Ekivalen PMSM [1]

Persamaan tegangan dalam kerangka direpresentasikan oleh persamaan (3) dan (4).

rotor

Vq  Rs iq  r d  q

(3)

Vd  Rs id   r d   d

(4)

Flux linkages dinyatakan dengan :

q  Lq iq d  Ld id   f

(5) (6)

Subsitusi persamaan (5) dan (6) ke persamaan (3) dan (4), sehingga diperoleh persamaan dalam bentuk matrik

Vq   Rs  Lq V      L r q  d 

 r Ld  iq   r  f  (7)  Rs  Ld  id    f 

Persamaan torsi mesin dapat dinyatakan dengan persamaan (8)

Te 

3 P  (  d i q   q i d ) 2 2 

(8)

Arus masukan tiga phasa dinyatakan dengan : Untuk operasinya dibutuhkan informasi posisi sudut rotor terhadap fluk rotor sesaat atau posisi rotor magnet permanen  r . Pada Gambar 2 ditunjukkan blok diagram pengontrolan MASTS, yang juga merupakan penyederhanaan Gambar 1. iabc Inverter

PMSM

Load

Position Sensor

Vdc Driver Control Input

iabc

Rotor Position Controller

Gambar 2. Blok diagram pengontrolan MASTS Rangkaian ekivalen PMSM ditunjukan pada Gambar 3.

ia  I m sin( r t   )

ib  I m sin( r t   

2 ) 3

ic  I m sin( r t   

2 ) 3

(9) (10) (11)

Dalam bentuk matriks dapat dinyatakan dengan :   ia   sin( r t   )  (12) i   sin( t    2 )  I   m r  b  3  ic   sin( t    2 ) r 3   dengan  adalah sudut antara medan rotor dan arus stator, dan r adalah kecepatan elektrik rotor. Trasformasi arus stator kedalam kerangka rotor yang berputar dengan kecepatan r diperoleh :

i q   sin   i   I m cos      d

(13)

Arus q axis ekivalen dengan arus jangkar MASK penguat terpisah dan arus d axis ekivalen dengan arus medannya. Subsitusi persamaan (13) ke kedalan persamaan (8), sehingga diperoleh : 70



CITEE 2010

Teknis

3 P1  2 Te   ( Ld  Lq ) I m sin 2   f I m sin   (14) 2 2 2  Hubungan torsi elekrtik (Te) terhadap kecepatan dan torsi beban (TL) dinyatakan dengan persamaan (15). 2 2 (15) Te  J   p r  Bm   r  TL P P dengan : J = momen inersia rotor dan hubungannya kebeban (kg.m2) TL = torsi beban (N.m) Bm = kofisien damping (N.m.s/rad). p = notasi deferensial P = jumlah kutub

ISSN: 2085-6350

kt 

3P f 22

sehingga persamaan torsi dapat dinyatakan dengan : (18) Te  kt .iq Persamaan (18) identik dengan persamaan torsi MASK, dimana torsi hanya tergantung arus jangkar motor [9]. Mulai

Inisal :

seting , Data mesin

Pengontrolan MASTS berorientansi medan (field oriented control) berdasarkan kurva hubungan torsi terhadap kecepatan rotor. Motor yang beroperasi pada tegangan input terbatas, fluksi konstan, hubungan torsi terhadap kecepatan putaran rotor berbanding terbalik. Oleh karena itu penambahan kecepatan motor sampai batas kecepatan rating (  rated ) motor yang sedang memikul beban (torsi) konstan, motor mampu menghasilkan torsi elektomagnetik sesuai yang dibutuhkan. Namun setelah mencapai  rated terjadi penurunan torsi elektromagnetik[1],[9]. Prilaku terebut ditunjukan seperti Gambar 4.

Te

(17)

Baca Kecepatan dan sudut rotor

: r

Hitung Error

er  seting  r

PID Controller

Constant Torque Sudut Torsi Konstan 0   90 Hitung iq , Te , id  0

Im

Flux-weakening Transformasi Park

r

idq  iabc

m

s

PWM Pengontrol Arus Inverter

Gambar 4. Grafik Hubungan Torsi Konstan terhadap Kecepatan [1] Oleh karena itu, pengontrolan MASTS dapat dilakukan pada kedua daerah tersebut, yaitu constan torque (torsi konstan) dan flux-weakening (pengontrolan fluksi medan). Dalam makalah ini hanya dibatasi pada daerah torsi konstan. Pengontrolan MASTS didaerah torsi konstan yaitu membuat arus q axis (iq) sama dengan arus suplay maksimum (Im), caranya adalah dengan membuat sudut  = 900. Dari persamaan (13) arus id = 0. Persamaan torsi pada kondisi ini dinyatakan dengan : 3P (16) Te   f .iq 2 2 Jika diasumsikan kt adalah konstanta torsi,

1

Inverter 3 Fasa

iabc

r PMSM

Tidak Mengakhiri Ya Berhenti

Gambar 5. Diagram alir pengontrolan MASTS Universitas Gadjah Mada


71

ISSN: 2085-6350

Teknis

B. Inverter Inverter berfungsi untuk mengkonversikan tegangan searah menjadi tegangan bolak balik. Ada dua jenis inverter yaitu : inverter sumber tegangan (VSI) dan inverter sumber arus (CSI). Pada Gambar 1 dibagian awal ditunjukkan rangkaian komponen MASTS dengan inverter jenis VSI 1800. Kerja inverter pada prinsipnya adalah mengontrol switching. Pada Gambar 6 ditunjukkan gelombang pulsa kontrol switching transistor. Waktu aktif (on) T1 dan T4

CITEE 2010

Pada saat T1-T3 berlogika 1 transitor konduksi (switch on), tegangan akan muncul pada kumparan vas dan vcs motor. Saat T1-T3 berlogika 0, transistor tidak konduksi (switch off), tegangan kumparan vas dan vcs motor nol. Sinyal kontrol PWM ditunjukan pada Gambar 8. Tegangan vas dapat diatur dengan memvariasikan duty cycle , yaitu dengan mengontrol d.

dibuat berkomplemen ( T1 , T4 ) deminkian juga dengan ( T2 , T5 ) dan ( T3 , T6 ). H1 T1 , T1

H2

 3

2 3



4 3

5 3



T2 , T2 

H3 T3 , T3

3

 3

2 3

2 3





4 3

4 3

5 3

5 3





r  h

Gambar 6. Pulsa firing inverter [6]

Gambar 8. Sinyal kontrol dan sinyal keluaran PWM [6]

Pengontrolan tegangan inverer yaitu dengan modulasi lebar pulsa (Pulse Wide Modulation = PWM). Pada Gambar 7 ditunjukkan skematik kontrol PWM untuk VSI 1800. Sinyal masukan PWM adalah S1, S2 dan S3 berasal dari keluaran sensor H1.H2 dan H3. Masukan kontrol adalah duty cycle d yang levelnya divariasikan dari 0 ke 1. Sinyal t merupakan sinyal segitiga dengan frekuensi fsw, amplitudo dari 0 ke 1. Sinyal d dan sinyal t dibandingkan di komparator, akan keluar sinyal bentuk square. Amplitudo d atau frekuensi t divariasikan, sehingga lebar pulsa keluaran comparator c bervariasi. Sinyal keluaran c di and -kan dengan sinyal S1-S3 yang keluarnya menjadi sinyal aktual penggerak inverter.

Gambar 7. Skematik kontrol modulasi lebar pulsa [6]

72

C. Sensor Posisi Rotor Sensor posisi dapat digunakan Hal efek sensor, dipasang pada sumbu rotor. Fungsinya adalah untuk mendapatkan posisi rotor. Sensor ini terdiri dari piringan (disk) dan optocoupler, ditunjukan pada Gambar 8. Disk diberi kode transparan dan gelap. Disk berputar mengikuti sumbu rotor. Pada saat disk berkode transparan melewati sumber cahaya optocopler maka cahaya menembus photo detector sehingga menghasilkan pulsa tinggi. Sebaliknya saat disk kode gelap melewati cahaya, pulsa dihasilkan logika rendah. Disk dibagi menjadi 3 lapis, yaitu lapis A, B dan C yang kemudian menghasilkan sinyal H1, H2 dan H3. Gambar 6 menujukan piringan enkoder.

Gambar 9. Piringan enkoder dan optocopler [5]



CITEE 2010

Teknis

D. PID Kontrol

berdasarkan persamaan-persamaan diuraikan di atas.

Respon kecepatan dan torsi MASTS diperbaiki dengan menerapkan algoritma kontrol PID. Untuk menyeting konstata PID digunakan metode ZieglerNichols kedua, yaitu dengan mendapatkan kurva respon loop tertutup melalui pengujian sistem. Caranya adalah, pertama membuat parameter integrator tak berhingga dan parameter derivative nol (Ti = ~ dan Td = 0). Parameter proporsional dipilih sembarang mulai dari nilai terkecil, kemudian dinaikan secara perlahan sampai diperoleh respon sistem berosilasi dengan magnitude tetap. Penguatan proporsional pada saat tercapai magnitude tetap dicatat sebagai penguatan kritis (Kcr) dengan periode kritis, Tcr seperti ditunjukan pada Gambar 10. Keluaran pengedali PID menjadi acuan untuk menentukan arus iq yang wujud dalam bentuk sinyal aksi lebar pulsa PWM dinyatakan dengan persamaan 19.

u(t )  K p (1 

de (t ) 1 er (t ) Td r )  Ti dt

(19)

y(t)

t

Pcr

Gambar 10. Kurva respon dengan osilasi magnitude tetap [2] Penalaan parameter PID didasarkan atas kedua konstanta hasil eksperimen yaitu Kcr dan Pcr. Penentuan parameter yang lainnya digunakan Tabel 1. PENALAAN PARAMETER PID METODE ZIEGLER NICHOLS LOOP TERTUTUP

TABLE I.

TIPE PID

KP

TI

TD

P

0,5 KCR

∞

0

PI

0,45 KCR

PCR/1,2

0

PID

0,6 KCR

PCR/2

PCR/8

III.

ISSN: 2085-6350

HASIL SIMULASI DAN DISKUSI

Prilaku MASTS disimulasikam menggunakan program MATLAB 7 Simulink dengan model yang ditunjukan pada Gambar 11. Model tersebut disusun Universitas Gadjah Mada

yang

PID

sudah

arus1.mat Permanent Magnet

Discrete

Synchronous Machine

PID Controller iqref

Wset 4000

iabc

idref

wrated

iabcr ioref

wm

id*

iref

A

is_abc

vb

B

wm

vc

C

m

PWM inv.

the

T o File2

va

Tm

m thetam

4 4

id-rating

dq2abc

T o File4

Te

Machines 0.0014

kecepatan2.mat

torsi2.mat

Measurement

Beban

Demux

T o File1

Option Region Control + -

v

volt.mat

vbc

T o File3

M e sin Arus Se arah Tanpa Sikat (M ASTS) Keterangan

Gambar 11. Program MASTS dengan MATLAB simulink [10]

Sebagai objek kontrol adalah mesin sinkron magnet permanen 3 fasa yang data teknisnya diambil dari referensi [4].

BLDC motor type : Amatek 119003-01 Rating (P) : 106 Watt Number of Phase : 3 (star) Rated Speed : 4228 rpm Rated current : 6,8 A Stator equivalen resistance : 0,348 Ohm Stator equivalent inductance : 0,314 mH Moment of inertia (J) : 0,0019 N.m-s2 Number of pole (p) :8 Voltage current constant (  ): 0,0419 V/rad/s

Pengujian awal adalah menentukan kostanta PID, sehingga diperoleh konstatanta PID yang menghasilkan respon sistem memadai , Kp = 0,8 Ki = 5 dan Kd = 0,000018. Pengujian selanjutnya dengan menseting kecepatan MASTS 3500 rpm, motor dibebani 0.5x10-3 N.m konstan mulai t = 0 dt. Kurva respon kecepatan terhadap waktu dapat dilihat pada Gambar 12. Parameter peralihan adalah : tr = 0,0005 dt, tp = 0,0007 dt, ts = 0,0015 dt, maximum overshoot (MP) = 2 %. Berdasarkan parameter peralihan di atas, pengamatan respon sistem relatif baik, walaupun pada saat pengasutan motor terjadi satu siklus osilasi dalam waktu singkat 0,001 dt. Hal ini dikarenakan saat pengasutan motor terjadi lonjakan arus (inrush currant) inverter akibat gaya gerak listrik lawan pada kumparan stator motor masih nol, sedangkan resistansi kumparan stator kecil maka seolah-olah inverter terhubung singkat. Fenomena ini tidak lagi muncul setelah kecepatan putar motor stabil, walaupun beban motor ditambah atau dikurangi, overshoot hampir tidak muncul, prilaku ini dapat diamati pada Gambar 16. Pengujian selanjutnya bertujuan untuk mengamati respon kecepatan motor terhadap perubahan seting kecepatan dan perubahan beban. Pertama motor diseting pada kecepatan 3500 rpm, beban 0,5x10-3 N.m, kedua pada waktu t = 0,018 dt kecepatan dinaikan menjadi 4000 rpm, ketiga pada waktu t = 0.022 detik beban dinaikan menjadi 5x10-3 N.m. Respon kecepatan MASTS terhadap perlakuan


73

Teknis

tersebut dapat dilihat pada Gambar 14. Setelah menaikkan kecepatan menjadi 4000 rpm dibutuhkan waktu 0,0005 detik untuk pemulihan kecepatan. Demikian juga dengan penambahan beban menjadi 5x10-3 N.m terjadi penurunan kecepatan sesaat kemudian pulih setelah 0,0004 dt. Kenaikan torsi beban diikuti kenaikan torsi elektromagnetik secara cepat, seperti ditunjukan pada Gambar 15. Lonjakan arus asut pada Gambar 16 terlihat cukup tinggi pada saat motor diasut, ini disebabkan oleh fenomena inverter berbeban motor seperti penjelasan terdahulu. Lonjakan arus berkurang pada saat penambahan kecepatan atau penambahan beban, karena gaya gerak listrik lawan pada kumparan stator saat itu sudah stabil..

CITEE 2010

Karakteristik Kecepatan 4500

4000

3500 t=0.022 dt n=4000 rpm T=5 N.m

3000

Kecepatan, rpm

ISSN: 2085-6350

t=0.018 dt n=4000 rpm

2500

2000

1500

1000

500

0 0

0.004

0.008

0.012

0.016

0.020

0.024

0.028

Waktu, detik

Gambar 14. Respon kecepatan pada Torsi dinaikan menjadi 5x10--3 N.m pada t = 0.022 dt. Karakteristik Kecepatan 4000

Karakteristik Torsi 50

3500 N=3500 rpm T= 0.5 N.m tr=0.0005 dt tp=0.0007dt ts=0.0025dt Mp= 2%

3000

30

2000

Torsi, N.m

Kecepatan, rpm

2500

40

1500

20

t=0.018 dt n=4000 rpm

N=0.5 N.m n=3500 rpm 10

1000

0 500

0 0

t=0.022 dt n=4000 rpm T=5 N.m

-10 0.004

0.008

0.012

0.016

0.020

0.026

0.028

Waktu, detik

Gambar 12. Respon kecepatan pada seting kecepatan 3500 rpm, Torsi = 0,5x10-3 N.m

-20 0

0.004

0.008

0.012

0.016

0.020

0.024

0.028

Waktu, detik

Gambar 15. Respon Torsi pada kecepatan awal 3500 rpm kemudian dinaikan menjadi 4000 rpm, Torsi berubah 5x10-3 N.m pada t = 0,022 dt

Karakteristik Torsi 50 Karakteristik Arus

N=3500 rpm T= 0.5 N.m

40

200

30

20 100

10

Arus

Torsi, N.m

150

T = 5 N.m 50

0

-10 0

-20 0

0.004

0.008

0.012

0.016

0.020

0.024

0.028

Waktu, detik

Gambar 13. Respon Torsi pada seting kecepatan 3500 rpm, Torsi = 0,5x10-3 N.m

74

-50 0

0.004

0.008

0.012

0.016

0.020

0.024

0.028

Waktu, detik

Gambar 16. Gelombang arus untuk Torsi dinaikkan menjadi 5x10-3 N.m pada t = 0,022 dt



CITEE 2010

Teknis

IV.

ISSN: 2085-6350

KESIMPULAN

Pengontrolan kecepatan dan torsi MASTS berorientasi kontrol fluksi (field oriented control) dapat dilakukan dengan mengontrol arus sumbu q (i q), dan mengkondisikan arus sumbu d (iq) bernilai nol. Upaya tersebut diperoleh dengan mempertahankan sudut rotor 900. Lonjakan arus asut sulit dihilangkan, karena pada saat pengasutan tegangan puncak keluaran inverter langsung maksimum, sementara ggl lawan kumparan stator masih nol. Setelah kecepatan stabil, perubahan beban tidak lagi menyebabkan lonjakan arus yang tinggi. Untuk memperoleh respon sistem yang lebih baik tanpa memerlukan model sistem yang detail disarankan menggunakan algoritma kendali cerdas (intelligent control). REFERENCES [1] Arroya, Carrilo, E, “ Modeling And Simulation Of Pemanent Magnet Syncronous Motor Drive System “, A Thesis Submit Master of Science Electrical Engineering University of Puerto Mayagurz Campus, 2006 [2] Brian, R “The Design of PID Controllers Using Ziegler Nichols Tuning”, 2008 [3] Brown Ward, “Brushless DC Motor Control Made Easy”, Michrochip Technology, 2002 [4] Cunkas Mehmet, Aydogdu.O, “Realization pf Fuzzy Logic Controllrd Brushless DC Motor Drives Using MATALAB/SIMULINK”, Matematical and Computational Applications, Vol 15, No.2,pp 218-229, Seluk University Turkey, 2010. [5] Hidayat, Munawar, I, ”Perancangan dan Implementasi Sistem Pengendali Kecepatan Mesin DC Brushless (MDCB) Menggunakan Logika Fuzzy”, Tesis Magister Program Studi Teknik Elektro ITB, 2000. [6] Krause, Paul.C, “ Analysis of Electric nd Machinery And Drive Systems”, IEEE Press, 2 Edition, USA, 2002. [7] Munawar,I, Yahuarsyah,H, ” Pemodelan dan Analisis Sistem Pensaklaran Motor Arus Searah Tanpa Sikat, Desertasi S3 Jurusan Tenik Elektro ITB, 2005 [8] Munawar,I Hidayat, ”Perancangan dan Implementasi Pengendali Kecepatan Mesin Sinkron 3 Fasa Berkinerja Mesin DC Menggunakan Logika Fuzzy”, SMED 2000, FT UGM, Yogyakarta, 2000. [9] Novotny, D.W, ”Vector Control And Dynamic Of AC Drives”, Clarendon Press Oxford, 1996 [10] Tool Box Matlab Versi 7, “Pemanent Magnet Syncronous Machine”, Sim Power Systems, 2004. [11] The MathWorks, Inc (1984-2010), “ Permanent Magnet Synchronous Machine - Model the dynamics of three-phase permanent magnet synchronous machine with sinusoidal or trapezoidal back electromotive force (back EMF)”, 2010



75

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Relationship between Contact Angle and Stoichiometry Value On Epoxy Resin Polymer Insulating Materials Nurlailati, Abdul Syakur*, Sarjiya, Hamzah Berahim Postgraduate Programs, Department of Electrical Engineering Gadjah Mada University, Yogyakarta, Indonesia * Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering Diponegoro University, Semarang, Jawa Tengah, Indonesia *e-mail : [email protected], [email protected]

Abstract- Insulation materials that commonly used in air insulation which is operated at high voltage are the porcelain, glass, and polymer materials. One of the insulating polymer materials that used is epoxy resin. This insulation material has a shortage of aging/degradation of the surface (surface-aging) due to environmental pollution. Environmental pollution can cause insulation coated with dirt and chemicals in the long time. In wet condition, the contaminant particles on the insulation surface will dissolve in water and form a continuous conductive path between the high voltage electrode and ground electrode. This phenomenon, called "surface tracking”. Material that used in this research is epoxy resin polymer isolation with stoichiometry values (base material diglycidyl ether of bisphenol-A (DGEBA) : hardener material or curing agent metaphenylene diamine (MPDA)) are 3/7; 4/6; 5/5; 6/4; and 7 / 3, sample size is 120 x 50 mm. Research is done according to standard IEC 587: 1984. In this study, the effect of variation in stoichiometry to the hydrophobic contact angle value, From the results of the research, is obtained that the epoxy resin that used in this research are categorized partially wetted. The increase in epoxy resin stoichiometry value causes the decrease in contact angle which means the decrease in surface insulation resistance, so that leakage currents flowing on the surface insulating material easily. Stoichiometry value of epoxy resin with a trademark EPOSCHON that has the biggest value of contact angle is 3/7. Keywords:

Epoxy resin, Insulation, stoichiometry value,

contact angle. I.

PENDAHULUAN

Sistem tenaga listrik terdiri atas tiga bagian utama yaitu pusat pembangkit, saluran transmisi dan sistem distribusi. Sistem transmisi dan sistem distribusi adalah sarana pengangkutan untuk menyalurkan tenaga listrik dari pusat pembangkit sampai ke konsumen memerlukan suatu sarana pengangkutan. Mengingat bahwa daya listrik dikirim dari pusat pembangkit ke pusat beban menggunakan saluran udara atau konduktor yang jaraknya sampai ratusan kilometer. Untuk meminimalkan rugi – rugi saluran, digunakan tegangan yang tinggi (beberapa ratus kV), maka diperlukan pula bahan isolasi untuk isolator yang mampu bekerja pada tegangan tinggi. 76

Isolator yang banyak digunakan untuk menggantung dan mengisolasi konduktor tegangan tinggi terbuat dari bahan keramik dan gelas. Kelebihan bahan isolasi jenis ini adalah harganya yang cukup murah dibandingkan dengan polimer. Namun, bahan isolasi jenis ini memiliki kelemahan dari segi mekanis yaitu berat dan permukaannya yang bersifat menyerap air (hygroscopic) sehingga lebih mudah terjadi arus bocor pada permukaan yang akhirnya dapat menyebabkan lewat denyar (flashover). Untuk mengatasi hal tersebut, maka sebagai alternatif, digunakan bahan isolasi polimer. Salah satu contoh dari bahan isolasi polimer adalah resin epoksi. Bahan isolasi ini mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan dengan porselin dan gelas. Bahan isolasi polimer resin epoksi lebih ringan daripada porselin dan gelas. Massa bahan isolasi polimer resin epoksi yang lebih rendah dibanding porselin dan gelas memberikan peluang baru pada desain menara saluran transmisi tegangan tinggi dan ekstra tinggi yang lebih kompak, dapat pula dipergunakan sebagai pemisah fase guna mengurangi ayunan mekanik konduktor saluran transmisi. Sifat rugi dielektrik bahan isolasi epoksi resin lebih kecil daripada porselin dan gelas. Demikian pula, resistivitas volume untuk isolasi polimer pada 200C lebih tinggi daripada porselin dan gelas. Alasan lain pemilihan material isolasi polimer resin epoksi ini adalah sebagai berikut : sifat kekentalan rendah,bahan dasar resin epoksi dan agen pematangannya cair sehingga mudah dimodifikasi; cepat dan mudah pematangannya pada suhu ruangan atau dari 5 - 800C atau vulkanisasi suhu ruangan (room temperature vulcanized, RTV), tergantung pada pemilihan bahan pengerasnya; penyusutannya rendah pada waktu dibentuk; kekuatan kerekatannya tinggi, sifat kekuatan mekaniknya yang tinggi; isolasi listrik yang tinggi; ketahanan kimia yang baik, ketahanannya terhadap soda api dan ketahanannya unggul terhadap asam; plastik yang serbaguna, dapat dimodifikasi menggunakan bahan pembentuk dan bahan pengisi; dan dijual secara komersial, tersedia dipasaran dengan harga yang lebih rendah dibandingkan bahan polimer yang lain. Kebanyakan isolator tegangan tinggi diaplikasikan di luar ruangan. Pencemaran lingkungan



CITEE 2010

Teknis

dapat menyebabkan isolator menjadi semakin dilapisi dengan kotoran dan bahan kimia dalam jangka panjang. Lapisan polusi ini tidak memiliki efek merugikan bila isolator dalam keadaan kering. Namun pada kondisi basah, arus bocor permukaan resistif mengalir. Arus bocor ini menyebabkan karbonisasi dan penguapan dari isolasi dan mengarah pada pembentukan "jalur karbon" permanen di permukaan. Proses ini kumulatif dan berkesinambungan, dan kegagalan isolasi terjadi ketika jalur terkarbonasi terbentuk antar elektroda. Fenomena ini, yang disebut "penjejakan permukaan" yang umumnya terjadi pada permukaan isolator dalam kondisi basah terkontaminasi. Bahan yang akan diteliti adalah isolasi polimer resin epoksi dengan bahan dasar diglycidyl ether of bisphenolA (DGEBA), bahan pengeras atau agen pematangan (curing agent) metaphenylene diamine (MPDA) dengan perbandingan 3:7 ; 4:6 ; 5:5 ; 6:4 ; dan 7:3, ukuran sample 120 x 50 mm, sesuai standar IEC 587: 1984. Variasi ini akan dikaji pengaruhnya terhadap nilai sudut kontak hidrofobik yang secara tidak langsung berpengaruh pada arus bocor, dan degradasi permukaan yang diakibatkan proses penjejakan dan erosi serta waktu penjejakannya. II.

DASAR TEORI

A. Bahan Isolasi Bahan dielektrik pada isolator pasangan luar harus memiliki kekuatan dielektrik yang tinggi dan tidak dipengaruhi oleh kondisi sekitarnya. Bahan dielektrik berupa porselin memiliki kekuatan dielektrik yang tinggi. Isolator dengan bahan dielektrik gelas lebih murah daripada porselin, namun, karena adanya larutan alkali dalam komposisi gelas akan menambah sifat higroskopis dari pemukaan isolator, sehingga konduktifitas permukaan isolator menjadi lebih besar. B. Polimer Resin Epoksi Resin epoksi yang dimaksud pada penelitian ini adalah hasil pematangan epoksi resin jenis diglycidyl ether of bisphenol A (DGEBA) dengan Metaphenylenediamine (MPDA).

ISSN: 2085-6350

Epoksi resin yang digunakan pada penelitian ini adalah epoksi resin dengan menggunakan proses pematangan vulkanisasi suhu ruang (RTV) atau proses pematangan pada suhu ruangan atau dari 5 - 800C Perbandingan antara bahan dasar DGEBA, dengan pengeras MPDA disebut nilai stokiometri (NS) yang besarnya sama dengan 1 menurut Rosen (1982), artinya perbandingan antara bahan dasar dan pengeras adalah 1:1. Terdapat tiga kemungkinan nilai NS, sebagai berikut: 1. NS < 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, lebih banyak DGEBA daripada MPDA, sehingga yang terjadi, pematangan pengeras tidak sempurna, produk mengandung gugus eter atau gugus DGEBA yang aktif. 2. NS = 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, DGEBA dan MPDA sama banyak , sehingga terjadi pematangan sempurna. 3. NS > 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, MPDA lebih banyak dibandingkan DGEBA , sehingga terjadi pematangan sempurna, tetapi produk mengandung atom H yang aktif sebagai sisa dari MPDA. C. Sudut Kontak Bahan Isolasi Resin epoksi Pengukuran sudut kontak pada suatu bahan isolasi dilakukan untuk mengetahui sifat permukaan bahan, hidofobik atau hidrofilik. Sifat hidrofobik merupakan suatu karakteristik bahan isolasi, dalam keadaan terpolusi, bahan masih mampu bersifat menolak air yang jatuh ke permukaannya. Sifat hidrofobik paling berguna untuk isolasi outdoor karena dalam keadaan basah atau lembab tidak akan terbentuk lapisan air yang kontinu antara ujung – ujung isolator, sehingga permukaan isolator tetap memiliki konduktivitas yang rendah, akibatnya arus bocor sangat kecil. Sudut kontak merupakan sudut yang dibentuk antara permukaan bahan uji dengan air destilasi yang diteteskan ke permukaan bahan uji. Pengukuran ini menggunakan tetesan air 50 µl yang diteteskan pada permukaan bahan isolator. Profil tetesan air itu diambil 2 menit setelah air diteteskan pada permukaan bahan isolator. Profil setetes air diproyeksikan pada layar dan sudut kontak (180 o - γ) dapat ditetapkan sebagaimana yang diilustrasikan pada Gambar 2.

air Gambar 2. Pengujian Sudut Kontak

Gambar 1. Reaksi pematangan DGEBA dan MPDA


Para peneliti telah berhasil mengklasifikasikan sudut kontak dalam tiga kelompok yaitu untuk sudut lebih kecil dari 30 o maka bahan tersebut bersifat basah (hidrofilik), sudut kontak antara 30 o - 89o disebut basah sebagian (partially wetted), dan sudut kontak lebih dari 90o disebut


77

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

hidrofobik atau bersifat menolak air. Cairan yang digunakan untuk mengukur sudut kontak adalah air. Menurut Berahim (2005), resin epoksi tidak memiliki sifat hidrofobik. Gambar 5. Bahan uji resin epoksi

a.basah sebagian

b.Tidak basah c.Basah keseluruhan

Gambar 3. Klasifikasi sudut kontak

Tabel 1 Komposisi campuran resin epoksi dan hardener

Menurut Adamson (1982) dan Surdia (1985), nilai sudut kontak tergantung dari beberapa faktor berikut : 1. struktur kimia permukaan bahan isolasi,dapat dibasahi atau tidak 2. halus kasarnya permukaan, yang halus dan licin, sudut kontaknya kecil 3. pori – pori yan terisi cairan, permukaannya licin, sudut kontaknya kecil. 4. zat asing, keberadaan zat asing pada permukaan yang aktif dapat mengubah sudut kontak. . E Metoda untuk Mengevaluasi Proses Tracking dan Erosi pada Material Isolator (IEC 587 : 1984 ) Standar ini menggambarkan dua metode tes untuk mengevaluasi material isolator listrik untuk penggunaan dibawah beberapa kondisi ambang pada frekuensi daya ( 48 Hz sampai 62 Hz ) dengan pengukuran hambatan tracking dan erosi, menggunakan kontaminant cair dan bahan uji. Bahan uji datar minimal berukuran 50 mm x 120 mm. Disarankan memiliki ketebalan 5 mm. 95 mm

5

Minimal 50 mm

10

Minimal 120 mm

Gambar 4. Bahan uji dengan dengan lubang untuk menempatkan elektroda

III.

Komposisi campuran dapat dilihat pada Tabel 1. Untuk setiap variasi komposisi resin epoksi dibuat 5 sampel uji.

CARA PENELITIAN

Kode sampel RTV30 RTV40 RTV50 RTV60 RTV70 2.

MPDA (gr) 120 160 200 240 280

DGEBA (gr) 280 240 200 160 120

NS 3/7 4/6 5/5 6/4 7/3

Air destilasi

B. Peralatan Penelitian Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi : 1. Kamera foto digital 2. Seperangkat komputer 3. Seperangkat lampu sebagai sumber cahaya tambahan 4. Pipet tetes 0,05 ml atau 50 µl 5. Busur derajat dua sisi 6. Gelas ukur 100 ml C. Pengujian Sudut Kontak Pengujian sudut kontak ini dimaksudkan untuk menentukan sifat permukaan bahan isolasi resin epoksi, bersifat hidrofobik atau hidrofilik. Sudut hidrofobik mencerminkan sifat kedap air dari permukaan bahan, semakin besar sudut hidrofobik, maka semakin baik sifat bahan untuk dapat menahan air tidak masuk ke dalam bahan isolator. Berikut adalah gambar rangkaian pengujian sudut kontak.

A. Bahan Uji 1. Isolator polymer, material resin epoksi dengan perbandingan MPDA : DGBA sebagai berikut 3/7; 4/6; 5/5 ; 6/4 ; dan 7/3. Proses persiapan : menyiapkan bahan dan alat yang digunakan yaitu - Bahan : - bahan dasar : diglycidyl ether of bisphenol A (DGEBA) - bahan pengeras : metaphenylene diamine (MPDA) .

komputer Lampu 1000W kamera air

sampel

Gambar 6. Rangkaian pengujian sudut kontak

78



CITEE 2010

Teknis

Langkah pengujiannya adalah : 1. Menyalakan seperangkat lampu sebagai sumber cahaya tambahan 2. Meletakkan bahan uji dan menghidupkan kamera. 3. Setelah permukaan bahan uji tampak segaris, bahan uji ditetesi dengan air destilasi sebanyak 50 ul menggunakan assipette no.100 4. Memfoto bahan uji dengan kamera digital. Hasil pengujian bisa langsung dimasukkan ke dalam komputer dan sudut kontak segera dihitung.

IV. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS Besarnya sudut kontak permukaan bahan terhadap tetesan cairan diperoleh berdasarkan hasil pengamatan langsung melalui pemotretan kamera digital yang dihubungkan dengan komputer. Dari hasil penelitian, dapat dibuat grafik hubungan antara sudut kontak terhadap nilai stokiometri resin epoksi, seperti yang ditampilkan Gambar 5.

ISSN: 2085-6350

resin menyebabkan bahan isolasi bersifat semakin hidrofilik, ditunjukkan dengan penurunan nilai sudut kontak. Penurunan sudut kontak menyebabkan menurunnya resistivitas permukaan bahan isolator, sehingga mempermudah terjadinya arus bocor. Perubahan arus bocor ini akan berkontribusi pada pengembangan sifat penjejakan dan pola-pola penjejakan karbon. Arus bocor akan menyebabkan terjadinya degradasi permukaan karena adanya medan listrik. Jika elektroda tegangan tinggi diterapkan tegangan, maka akan timbul medan listrik. Di dalam medan listrik, elektron-elektron bebasa akan mendapat energi yang kuat yang dapat memicu timbulnya proses ionisasi. Penguraian ion ini menyebabkan penurunan kualitas isolasi. Medan listrik yang melebihi nilai ambang akan mengakibatkan terjadinya pelepasan muatan permukaan. Erosi pada permukaan diikuti dengan terbentuknya pola filamen yang menghasilkan pepohonan listrik. V. KESIMPULAN Berdasarkan data yang diperoleh dan hasil analisis data yang telah diolah, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Kenaikan nilai stoikiometri resin epoksi menyebabkan penurunan sudut kontak. 2. Sudut kontak yang paling besar adalah resin epoksi RTV30 dengan perbandingan bahan pengeras metaphenylene diamine (MPDA) : bahan dasar diglycidyl ether of bisphenol A (DGEBA) 3:7. REFERENSI

Gambar 5. Grafik hubungan sudut kontak dan nilai stoikiometri

Dari data hasil pengujian dan Gambar 5, dapat dilihat bahwa resin epoksi yang digunakan pada penelitian ini tidak bersifat hidrofobik (kedap air). Nilai sudut kontak berkisar antara 400 sampai 840 yang bisa dikategorikan bersifat partially wetted (basah sebagian). Sudut kontak yang paling besar adalah resin epoksi RTV30. Hubungan besarnya sudut kontak terhadap nilai stoikiometri resin epoksi dapat didekati dengan persamaan : θ = -0.616(ns)2 + 8.2116(ns) + 45.546 dengan : θ = sudut kontak (derajat) ns = nilai stoikiometri Dari persamaan pendekatan diatas, dapat dilihat bahwa kenaikan nilai stoikiometri resin epoksi menyebabkan penurunan sudut kontak yang menunjukkan penurunan sifat kedap air permukaan bahan isolator. Penambahan bahan pengeras metaphenylene diamine (MPDA) semakin banyaknya atom hidrogen pada epoksi resin. Hidrogen merupakan elektron aktif yang sangat mudah bereaksi dengan air, sehingga produk akan bersifat menyerap air. Semakin banyak metaphenylene diamine (MPDA), maka semakin banyak pula hidrogen aktif yang terkandung di dalam epoksi Universitas Gadjah Mada

1.

2.

3.

4.

5. 6.

7.

8.

9.

Amin, M. et.al., 2007, ”Hidrophobicity of Silicone Rubber Used For Outdoor Insulation ( An Overview ) ” Advanced Study Center Co.Ltd. Berahim,Hamzah, 2005, “Metodologi Untuk Mengkaji Kinerja Isolasi Polimer Resin Epoksi Silane Sebagai Material Isolator Tegangan Tinggi di Daerah Tropis”, Disertasi Fakultas Ilmu Teknik Jurusan Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada. Idayono. A.T., 2006, ”Pengaruh Kontaminasi Polutan Garam dan UV Terhadap Sifat Absorbsi Air Bahan Isolasi DGEBA dengan Bahan Pengisi Alumunium Oksida dan Sillicone Rubber”, UMS Digital Library. Jatmiko, and Asy’ari, H., 2003, “Tegangan Flashover pada Bahan Isolasi Epoksi (DGEBA) yang Terpengaruh oleh Polutan Garam Parangtristis”, Jurnal Teknik Elektro dan Komputer Emiter Vol.3 No.2. Jauhari, E., 2005, “Isolator Saluran Udara”. Eri Jauhari-EnJ’s Blog Karady, G.G, 1995, ”Flashover Mechanism of Silicone Rubber Insulator Used For Outdoor Insulation I’. IEEE Transaction on Power Delivery, Vol 10, No.4 Mala, G.R.E., 2003. “Studi Karakteristik Bahan Isolasi Sillicone Rubber Terkontaminasi Polutan Parangtritis”, Tugas Akhir Fakultas Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada Yogyakarta. Rao, U.M., et.al., 2002. ”Investigation of Surface Characteristization of Silicone Rubber Due To Tracking Phenomena Under A.C and D.C Voltages”, Bull.Mater.Sci.,Vol 25, India. Shaowu, W. et.al., 2002, ”Hydrophobicity Changing of Silicone Rubber Insulators in Service”, 21,rue d’artois F-5008, Paris.


79

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Studi Penempatan Kapasitor Pada Jaringan Distribusi Radial Menggunakan Algoritma Genetika Yuli Asmi Rahman 1), Soedjatmiko 2) , Sarjiya 2) 1) .Mahasiswa Teknik Elektro UGM 2) .Dosen Jurusan Teknik Elektro UGM Jurusan Teknik Elektro, Universitas Gadjah Mada, Jalan Grafika , 55281,Yogyakarta, Indonesia 1) [email protected], 2) [email protected] Abstract—One of major problems in distribution system is voltage drop, which may exceed voltage tolerance of ±5% of nominal voltage. In this respect, placing capacitors in distribution systems can improve voltage profile. Cempaka feeder belonged to PT. PLN Suluttenggo Palu branch, with a total length of 122.15 km consists of 83 distribution transformers, which have voltage drop of about 12,54%. Capacitor placement optimization was determined by genetic algorithm method to find the best location and size of capacitor. Objective function formulated from net profit that corresponded to the amount that could be saved by reducing losses after discounting the capacitor cost. Overall, solution obtained was able to improve the voltage profile of Cempaka feeder up to a maximum voltage drop of about 4.93% to 4.98%. In addition, besides improving voltage profile, the capacitor placement reduced Cempaka feeder power losses by 17.37% from 250.05 kW. Based on voltage quality and maximal profit, it was found that the best solution was given by second scenario with maximum voltage drop reached 4.98% and able to maintain voltage profile up to 30% increasing load. Keywords: optimization, genetic algorithm, voltage profile

I.

PENDAHULUAN

Dalam sistem penyediaan tenaga listrik yang meliputi sistem pembangkitan, sistem transmisi dan sistem distribusi tidak lepas dari kendala untuk mencapai optimasi pemakaian energi listrik. Kendala yang sering muncul dalam sistem distribusi adalah drop tegangan yang lebih rendah dari batas toleransi yang diijinkan, utamanya pada penyulang (feeder) yang panjang. Jaringan distribusi tegangan menengah 20 kV cabang Palu yang terdiri dari 19 feeder (penyulang). Pengaturan tegangan pada jaringan distribusi masih menggunakan trafo distribusi dengan mengatur posisi tap changer trafo namun solusi tersebut hanya efektif berlaku pada feeder (penyulang) tertentu dan tidak memberikan solusi perbaikan tegangan pada feeder yang berjarak jauh dari trafo distribusi. Dari ke -19 feeder (penyulang) yang berada dalam wilayah operasi PT. PLN Cabang Palu, Cempaka merupakan penyulang yang mengalami drop tegangan paling signifikan dengan panjang saluran 122.15 km. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi drop tegangan adalah pemasangan kapasitor [4]. Salah satu permasalahan penting yang timbul, yaitu ketepatan lokasi dan ukuran dari kapasitor pada suatu titik percabangan tertentu agar bisa berfungsi efektif. Beberapa penelitian telah menggunakan beberapa metode untuk mendapat lokasi dan ukuran optimal dari kapasitor [1,7]. Metode algoritma genetika merupakan salah satu metode penyelesaian kasus optimisasi yang bersifat Probabilistic reasoning yaitu memiliki kemampuan untuk mengambil keputusan yang rasional, walaupun informasi yang diolah kurang lengkap atau mengandung unsur ketidakpastian [5]. Algoritma genetika mempunyai beban komputasi yang lebih ringan dibandingkan dengan

80

metode lainnya[3,6]. Berdasarkan fakta diatas, maka penelitian ini mengambil studi kasus penyulang Cempaka pada jaringan distribusi cabang Palu dengan menggunakan metode algoritma genetika. Tujuan dan manfaat penelitian ini adalah mengetahui lokasi dan ukuran optimal kapasitor berdasar profil beban sekarang dan tahun mendatang serta pengaruhnya pada perbaikan profil tegangan sehingga diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengembangan sistem distribusi cabang Palu untuk masa mendatang. II. LANDASAN TEORI A. Pengaruh Pemasangan Kapasitor Terhadap Profil Tegangan Dengan anggapan tegangan sisi beban dipertahankan konstan maka dengan menggunakan kapasitor shunt arus reaktif yang mengalir pada saluran akan berkurang. Hal ini menyebabkan berkurangnya penurunan tegangan pada saluran. Berkurangnya arus reaktif yang mengalir pada saluran akan memberikan penurunan rugi-rugi daya dan rugi-rugi energi. Pada Gambar 1 berikut merupakan gambaran dasar dari hubungan kapasitor yang terhubung secara paralel pada jaringan disertai vektor diagramnya. Kapasitor shunt mensuplai daya reaktif atau arus untuk menetralkan komponen keluaran antar phasa dari arus yang diperlukan oleh beban induktif. Penurunan tegangan pada penyulang, atau pada saluran transmisi yang pendek dengan faktor daya yang ketinggalan dapat dihitung sebagai berikut : VD = IRR + IXXL volt

(1)

dengan: R = resistansi total pada penyulang (ohm)



CITEE 2010

Teknis

XL= reaktansi induktif total pada penyulang (ohm) IR = komponen daya nyata dari arus (A) IX = komponen reaktif arus tertinggal (A) Ketika kapasitor ditempatkan pada akhir saluran, resultan drop tegangannya dapat dihitung VD = IRR + IXXL - ICXL Volt

(2)

dengan Ic = komponen reaktif dari arus yang mendahului.

ISSN: 2085-6350

untuk mengidentifikasi letak dan ukuran kapasitor sehingga gen pada kromosom berisi 2 nilai yaitu: a. Nilai gen pertama untuk menentukan lokasi yang berupa nilai 0 atau 1. Nilai 0 mengidentifikasikan tidak adanya kapasitor pada bus tersebut, sedangkan nilai 1 mengidentifikasikan adanya kapasitor yang dipasang pada tiang tersebut. b. Nilai gen kedua berisi informasi tentang ukuran kapasitor. Gambar 2 merupakan contoh solusi untuk sebuah penyulang yang terdiri dari 7 titik. Kedua bagian pada Gambar ini terdiri dari 2 seksi yang berisi anggota n yang sama dengan n merupakan jumlah tiang pada penyulang yang merupakan kandidat tempat pemasangan kapasitor. Seksi pertama menunjukkan ada tidaknya kapasitor dan seksi kedua menunjukkan ukuran kapasitor dalam satuan MVAR. 0 1 0 1 1 0

0

0 3 0 1 2 0 0

0 4 kapasitor 3 ukuran Gambar 2 Pembagian kromosom

0 lokasi 1 1

(c ) Gambar 1 Efek pemasangan kapasitor, (a) Rangkaian ekivalen dari saluran, diagram vektor pada rangkaian pada faktor daya tertinggal , (b) tanpa kapasitor, dan (c) dengan kapasitor shunt

Perbedaan antara penurunan tegangan yang dihitung berdasarkan persamaan (1) dan (2) adalah kenaikan tegangan pada pemasangan kapasitor yang dapat ditunjukkan sebagai berikut : VR = ICXL Volt

(3)

Selain efek menaikkan tegangan pada ujung penerima atau dengan kata lain memperbaiki profil tegangan, pengaruh pemasangan kapasitor lainnya adalah menurunkan rugi-rugi daya saluran. B. Algoritma Genetika Algoritma genetika adalah salah satu dari algoritma penelusuran stokastik didasarkan atas mekanisme genetik alami [8]. Langkah awal adalah mengkodekan variabel permasalahan dengan menggunakan kromosom artificial atau string. String menggambarkan satu keadaan (searching point) dalam ruang penyelesaian. Algoritma genetika menyediakan populasi string (disebut multiple searching point) yang merupakan metode penelusuran secara paralel. Hal ini akan memodifikasi string menggunakan seleksi alami dan operator genetik misalnya cross-over dan mutasi. Setelah konvergen string dikodekan sebagai variable penyelesaian awal. Teknik pencarian dilakukan sekaligus atas sejumlah solusi yang mungkin yang dikenal dengan istilah populasi. Individu yang terdapat dalam satu populasi disebut dengan istilah kromosom (chromosom). Kromosom ini merupakan suatu solusi yang masih berbentuk simbol. Populasi awal dibangun secara acak,

Populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosomkromosom melalui iterasi yang disebut dengan istilah generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang disebut dengan fungsi fitness. Tingkat fitness ditetapkan berdasar fungsi obyektif. Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom dalam populasi tersebut. Generasi berikutnya dikenal dengan istilah anak (offspring) terbentuk dari gabungan 2 kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai induk (parent) dengan menggunakan operator penyilangan (crossover). Selain operator penyilangan, suatu kromosom dapat juga dimodifikasi dengan menggunakan operator mutasi. Populasi generasi yang baru dibentuk dengan cara menyeleksi nilai fitness dari kromosom induk (parent) dan nilai fitness dari kromosom anak (offspring), serta menolak kromosom-kromosom yang lainnya sehingga ukuran populasi (jumlah kromosom dalam suatu populasi) konstan. Setelah melalui beberapa generasi, maka algoritma ini akan konvergen ke kromosom terbaik. III. METODE PENELITIAN Materi penelitian adalah melakukan proses penempatan kapasitor paling optimal pada penyulang Cempaka yang termasuk wilayah kerja jaringan distribusi primer SUTM cabang Palu wilayah Sulutenggo. Proses penempatan kapasitor dilakukan dengan proses optimasi dari segi lokasi dan ukuran dengan metode algoritma genetika. Dalam prosesnya, terdapat tiga materi kajian: a. Perhitungan analisis aliran daya menggunakan metode Newton-Raphson. b. Penentuan lokasi dan ukuran kapasitor berdasar fungsi objektif . c. Perhitungan keefektifan solusi yang dihasilkan untuk kenaikan beban.

Untuk implementasi algoritma genetika pada permasalahan optimasi kapasitor digunakan kromosom Universitas Gadjah Mada


81

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

= C1Jeq ∆Ploss

mulai Inisialisasi parameter GA dan aliran daya

= C1 (0.77572 x 24 x 365)∆Ploss

Pengambilan data sistem dari file Excel 2003 generasi = 0

dengan :

generasi = generasi + 1 ya

generasi = 1 ?

Bentuk populasi awal

Ntiang = jumlah kandidat tiang C1

Pembentukan matriks Y bus Nilai fitness tidak direkomendasikan

Jalankan program aliran daya Newton - raphson ,

Hitung fungsifitness 0,95 ≤Vm≤1,05 ? Profit lebih dari -1000000?

= harga transfer energi (Rp/kWh)

∆PLoss = selisih rugi-rugi sistem saat belum terpasang kapasitor dan sesudah terpasang kapasitor (kW)

tidak

ya ya

generasi=1 & kromosom pertama ?

Tampilkan hasil airan daya tanpa kapasitor

tidak

Jeq

= jam ekivalen rugi

C1i

= biaya tahunan kapasitor (Rp/ tahun) TABEL I BIAYA TAHUNAN KAPASITOR Qp(kVAr) 300 600 900 1200

ya Kromosom yang lain ?

C1i ($/kVAr)

tidak Evaluasi dan linear fitness ranking

Mutasi

Regenerasi tidak Generasi = generasimax ? ya

0.170

dengan kapasitor

stop

Gambar 3 Diagram alir algoritma utama

Secara keseluruhan penelitian ini terdiri dari dua algoritma yaitu algoritma utama untuk penempatan kapasitor secara optimal dan algoritma aliran daya. Diagram alir pada gambar 3 merepresentasikan urutan pengerjaan proses penempatan kapasitor secara optimal. A. Batasan tegangan Batasan tegangan ditetapkan V i = 1,…,n

min

i

max

≤V ≤V

untuk

dengan : i = nomor tiang Vmin = 0.95 pu Vmax = 1.05 pu B. Fungsi Fitness Fungsi objektif merupakan fungsi yang digunakan untuk menghitung nilai fitness dari tiap kromosom dalam populasi. Fungsi objektif h yang digunakan untuk model penempatan kapasitor penelitian ini adalah max h = profit (4) Nilai profit adalah nilai keuntungan secara keseluruhan jika kapasitor terpasang. Nilai ini merupakan selisih penghematan biaya energi dengan harga kapasitor [2]. Fungsi objektif yang digunakan pada algoritma genetika merupakan hasil reduksi fungsi objektif yang dinyatakan pada persamaan (5). Fungsi ini dapat dinyatakan sebagai berikut :

82

0.183

Nilai C1 menggunakan harga transfer energi listrik dari PLTU Mpanau sebagai pemasok daya yang mempunyai harga flat Rp. 872,00 per kWh. Durasi waktu level pembebanan memperhitungkan beban sistem selama setahun, sehingga level pembebanan total sebesar 365 hari x 24 jam. C1i merupakan biaya tahunan kapasitor yang dapat dilihat pada tabel 1.

Pindah silang

Max h = Floss - Fcost

0.220

Sumber: Robandi, 2006

Elitisme

Seleksi rodaroulette

Tampilkan hasil airan daya

0.35

(5)

IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Setelah melakukan proses input data, maka dilakukan proses pengujian. Hasil dari proses ini didukung oleh nilai-nilai parameter yang tersaji pada tabel 2. TABEL II. PARAMETER ALGORITMA GENETIKA Jumlah kromosom

20

Jumlah generasi (kandidat tiang)

21

Batas generasi maksimum

100

Probabilitas penyilangan (Pc)

0.9

Probabilitas mutasi (Pm)

0.1

Jumlah kandidat tiang sebanyak 21 titik merupakan titik trafo yang mengalami drop tegangan dengan jumlah beban yang relatif besar. A. Kondisi Penyulang Sebelum Pemasangan Kapasitor Dari hasil perhitungan aliran daya menggunakan program Matlab untuk penyulang Cempaka berdasarkan masukan data tiang dan data saluran distribusi diperoleh hasil bahwa terdapat beberapa tiang yang memiliki tegangan di luar batas tegangan standar yaitu mulai dari tiang dengan nomor titik mulai dari titik 16 hingga titik 100. Nilai maksimum deviasi tegangan dari tegangan referensi (1 pu) mencapai 12.54% dengan rugi daya saluran distribusi sebesar 250.05 kW. Dengan penambahan kapasitor pada titik tiang yang dihitung menggunakan algoritma genetika diharapkan profil tegangan pada sistem dapat diperbaiki.



Teknis

Hasil optimasi yang dilakukan dengan 5 kali pengujian ditampilkan pada tabel 3. TABEL III HASIL PENGUJIAN Kode Trafo P.141 P.90 P.499 P.88 PV.73 PV.58 PV.53 PV.52 PV.01 PV.09 PV.12 PV.20 PV.24 PV.26 PV.31 PV.33 PV.36 PY.1 PY.6 PO.24 PO.25 maks.drop tegangan (%) rugi saluran

(kW)

Pengujian 1

2

3

4

5

300 600 0 0 0 0 300 0 0 0 0 300 0 300 0 300 0 600 0 300 0

0 300 300 0 0 0 0 0 600 0 300 600 0 0 300 0 0 0 300 300 0

0 0 0 600 0 300 0 0 600 600 0 0 0 0 0 0 600 0 0 0 600

600 0 0 0 0 0 0 300 0 0 0 300 300 0 600 0 0 0 900 0 0

300 0 0 0 0 300 0 900 0 300 0 0 0 0 600 0 0 0 0 0 600

4.98

4.96

4.99

4.93

4.98

198.77

202.88

209.23

210.85

211.39

Hasil optimasi menampilkan letak dan ukuran kapasitor terbaik. Nilai ini diperoleh dari besar injeksi daya reaktif untuk menghasilkan nilai profit paling maksimal. Secara kesuruhan dari hasil optimasi yang dilakukan dengan pengujian sebanyak 5 kali memberikan rata-rata injeksi daya reaktif sebesar 2818.42 kVAr.

Secara keseluruhan dengan adanya penambahan kapasitor, maka nilai drop tegangan secara rata – rata menurun sebesar 7.57 %. Drop tegangan maksimum berada pada kisaran batas toleransi yaitu 4.93% hingga 4.98%. Pengaruh pemasangan kapasitor terhadap profil tegangan penyulang Cempaka dapat dilihat pada gambar 4.

Rugi daya (kW)

B. Hasil Pengujian

ISSN: 2085-6350

pengujian

Gambar 5

Perbandingan rugi daya sebelum dan pemasangan kapasitor

sesudah

Selain efek perbaikan profil tegangan, pemasangan kapasitor juga mereduksi nilai rugi daya rata-rata sebesar 17.37 %. Hal ini memberikan efek penurunan biaya energi akibat penurunan rugi daya. Nilai profit diperoleh dari selisih penurunan biaya energi sebelum pemasangan kapasitor terhadap biaya energi setelah pemasangan kapasitor pada masing-masing hasil pengujian dikurangi dengan biaya tahunan kapasitor.

Biaya (rupiah /tahun)

CITEE 2010

pengujian Gambar 6 Profit per tahun akibat pemasangan kapasitor

nomor tiang Gambar 4 Profil tegangan sebelum dan sesudah pemasangan kapasitor

Besarnya injeksi daya reaktif pada diberikan oleh pemasangan kapasitor akan berdampak pada pengurangan arus reaktif yang mengalir pada saluran akibat beban induktif . Akibatnya ini akan menaikkan nilai tegangan pada titik tersebut. Setelah penambahan kapasitor yang memberikan injeksi daya reaktif pada penyulang Cempaka mampu mengangkat nilai profil tegangan semakin baik.


Pemilihan solusi terbaik disesuaikan dengan pertimbangan sisi kualitas atau sisi ekonomis . Untuk menentukan solusi terbaik dari 5 alternatif solusi yang diperoleh tidak hanya melihat nilai terbaik dari profil tegangan dan rugi daya terkecil. Sisi ekonomis merupakan hal yang juga harus diperhitungkan untuk memilih solusi terbaik. Berikut urutan prioritas setiap solusi berdasarkan pertimbangan profil tegangan dan perolehan profit . TABEL IV URUTAN PRIORITAS Pengujian ke 1 2 3 4 5


Urutan pilihan berdasar pertimbangan profil tegangan perolehan profit 3 1 2 2 5 3 1 4 4 5

83

ISSN: 2085-6350

Teknis

Tegangan (pu)

Keefektifan kapasitor diukur dengan menghitung ulang aliran daya untuk melihat profil tegangan jika terjadi kenaikan beban tiap tahunnya. Hasil aliran daya ini memperlihatkan kemampuan kapasitor untuk mempertahankan nilai tegangan dalam batas toleransi hingga kenaikan beban tertentu. Pertimbangan konsumen pelanggan yang dilayani oleh penyulang Cempaka merupakan kelompok rumah tangga, sehingga peningkatan beban cenderung konstan. Pengujian ini dilakukan pada solusi yang dianggap terbaik pengujian ke dua.

berdasar nilai profit tertinggi dengan rata-rata injeksi daya reaktif sebesar 2818.42 kVAr. 2. Secara keseluruhan dari 5 alternatif penempatan kapasitor pada penyulang Cempaka mampu memperbaiki profil tegangan rata-rata sebesar 7.57%. sehingga drop tegangan maksimum berkisar 4.93% hingga 4.98%.

3. Berdasarkan tinjauan ekonomis dan kualitas maka dipilih hasil pengujian skenario ke dua sebagai solusi terbaik. Solusi ini memberikan efek perbaikan profil tegangan sebesar 7.58% dengan perolehan profit Rp. 279.480.806.6 per tahun . Model solusi ini efektif hingga kenaikan beban 30%. REFERENSI

Nomor tiang

Gambar 7 Profil tegangan untuk setiap kenaikan beban

Pada tahun pertama dengan kondisi beban dasar, adanya pemasangan kapasitor mengakibatkan nilai drop tegangan masih dalam batas standar. Kapasitor yang terpasang dapat mempertahankan nilai tegangan dalam batas standar hingga kenaikan beban 30% sesuai yang terlihat pada profil tegangan gambar 7. V.

KESIMPULAN

Setelah melakukan penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Proses optimasi dilakukan pada penyulang Cempaka dengan menghasilkan 5 alternatif model penempatan

84

CITEE 2010

[1] Carlisle, J., El Keib, A.A., dan Boy, D.K., A Review of Capacitor Placement Techniques on Distribution Feeders, IEEE, 1997 [2] Masoum, M.A.S, Application of Fuzzy Theory and Local Variations Algorithm for Optimal Placement of Capacitor Banks in Distorted Distribution Feeders, Department of Electrical Engineering Iran University of Science & Technology Tehran, Iran, 2000, [3] Barati, H., Haghjoo, dan F., Yarali, Application of Genetic Algorithm (Corrected) for Optimum Size and Location of Shunt Capacitor On Radial System From Customer point of View as well as that Electricity Utilities, 17th International conference on electricity distribution, 12-15 May, 2003 [4] W ilis, H.L, Power Distribution Planning Reference Book, Marcel Dekker Inc., USA, 2004 [5] Swarup, K.S., Genetic Algorithm for Optimal Capacitor Allocation in Radial Distribution Systems, Evolutionary Computing, Lisbon, Portugal, June 16-1, (pp 152 -159), 2005 [6] Rahmat, A. dan Ataei, M., Optimal Capacitor Placement in actual Configuration and Operational Conditions of Distribution System Using RCGA, Journal of Electrical engineering, Vol. 58, No. 4, 189–199, 2007 [7] Ellithy, K., Hinai,A., dan Mousa, A., Optimal Shunt Capacitors allocation in Distribution Network using Genetic AlgorithmPractical case study , International Journal of Innovations in Energy Systems and Power, Vol. 3, no. 1 , 2008 [8] Robandi, I, Desain Sistem Tenaga Modern-Optimisasi-Logika Fuzzy, dan Algoritma Genetika, , Andi Jogjakarta,2006



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

APLIKASI PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER DAN MICROCONTROLLER SEBAGAI INDUCTION GENERATOR CONTROLLER PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA MIKRO HIDRO Cahyo Tri Wibowo1, Suharyanto2, M. Isnaeni B.S. 2 Alumni Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM 2 Dosen Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jl. Grafika 2, Yogyakarta 55281 e-mail: [email protected], [email protected], [email protected] 1

Abstract — Paper ini membahas tentang perancangan Induction Generator Controller (IGC) pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) yang tidak dilengkapi dengan governor. Pengendali ini dirancang dalam upaya menjaga kestabilan tegangan, frekuensi, dan putaran generator induksi pada saat generator mengalami perubahan besar beban. Hal tersebut penting untuk dilakukan mengingat bahwa pada PLTMH yang tidak dilengkapi dengan governor dapat mengalami overvoltage, overfrequency, dan overspeed pada saat terjadi perubahan besar beban yang dapat mengakibatkan kerusakan pada generator dan peralatan listrik yang terhubung pada pembangkit tersebut. Konsep dasar pengendalian ini mengatur agar generator selalu memikul beban yang relatif konstan dengan menggunakan suatu sistem dummy load yang bekerja secara otomatis dimana dummy load tersebut akan aktif pada saat generator mengalami penuruan beban dan akan non-aktif pada saat generator mengalami kenaikan beban. Sistem pengendali cerdas ini dirancang menggunakan Programmable Logic Controller (PLC) untuk mengatur switching dummy load. Sistem ini juga dilengkapi dengan HMI, voltmeter, dan frequencymeter yang dirancang menggunakan microcontroller dan LCD. Penelitian ini dilakukan sepenuhnya di Laboratorium Transmisi dan Distribusi Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi FT UGM dan berhasil membuktikan bahwa dengan dipasangnya IGC pada PLTMH maka kestabilan tegangan, frekuensi, dan putaran generator dapat tercapai. Kata kunci — dummy load, overvoltage, undervoltage

I.

PENDAHULUAN

Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) adalah sistem pembangkit tenaga listrik dengan menggunakan sumber tenaga air dalam skala kecil [1] dengan kapasitas pembangkitan kurang dari 200kW. Pembangkit listrik jenis ini cocok dikembangkan di daerah pedesaan yang terisolir oleh jaringan listrik PLN. Studi potensi mikro hidro di Indonesia yang dilakukan oleh PT. PLN pada tahun 1995 telah menemukan potensi mikro hidro sebanyak 206 skema dengan kapasitas sebesar 309.497,50 kW. [2]


Pusat Listrik Tenaga Air berdaya besar biasanya menggunakan governor sebagai alat pengatur debit air yang masuk ke dalam turbin. Debit air yang masuk turbin diatur supaya sesuai dengan daya listrik yang dikeluarkan oleh generator sehingga putaran turbin akan konstan. Lain halnya pada PLTMH, penggunaan governor pada PLTMH dinilai kurang menguntungkan bila ditinjau secara ekonomis karena harganya yang hampir sama bahkan melebihi harga turbin generator [3]. Pada PLTMH yang tidak dilengkapi dengan governor, apabila terjadi perubahan besar beban, maka tegangan dan frekuensi generator juga akan ikut berubah, hal ini tidak diharapkan karena dapat merusak generator dan peralatan yang terhubung ke generator tersebut. Sebagai bentuk solusi agar tegangan dan frekuensi yang dibangkitkan PLTMH dapat stabil dalam range tertentu (tegangan +5% dan –10%, frekuensi ± 20%) adalah dengan mengatur agar besar beban yang dipikul generator relatif konstan, diperlukan suatu sistem dummy load (ballast load) [4] yang secara otomatis akan terhubung menjadi beban apabila beban generator berkurang dan akan terputus apabila beban generator bertambah. Dalam hal ini ada 2 macam pengendali switching dummy load ke generator, pengendali tersebut adalah Induction Generator Controller (IGC) dan Electronic Load Controller (ELC). Pada dasarnya fungsi dari kedua alat tersebut adalah sama, yang membedakan adalah bahwa IGC biasanya digunakan pada generator induksi sedangkan ELC biasanya digunakan pada generator sinkron. Selain itu IGC bekerja berdasarkan monitoring tegangan sedangkan ELC bekerja berdasarkan monitoring frekuensi. Penjelasan IGC secara lebih detil adalah sebagai berikut: a. Di dalam IGC terdapat rele under/overvoltage. Rele ini berfungsi sebagai threshold untuk pengoperasian dummy load. b. Apabila beban generator berkurang dan terjadi kenaikan tegangan (overvoltage) melebihi overvoltage threshold, maka IGC akan mengaktifkan (switch on) sebagian atau seluruh dummy load.


85

Teknis

c. Apabila beban generator bertambah dan terjadi penurunan tegangan (undervoltage) sampai dengan dibawah undervoltage threshold, maka IGC akan menonaktifkan (switch off) sebagian atau seluruh dummy load. d. Besarnya dummy load ditentukan dari kapasitas generator, biasanya nilai total dummy load yang dipasang adalah 110% dari kapasitas beban penuh generator. Dengan demikian beban yang dipikul generator relatif konstan sehingga tegangan dan frekuensinya juga relatif stabil.

II. PERANCANGAN IGC Ide dari pembuatan IGC menggunakan PLC ini adalah pemanfaatan fitur ADC sebagai rele under/overvoltage. Perubahan tegangan pada generator akan disensor menggunakan sensor tegangan kemudian dimasukkan input ADC. Data dari ADC kemudian dibandingkan melalui program compare untuk mengatur switching dummy load. Pada saat ini teknologi PLC telah berkembang dengan sangat pesat sehingga harga PLC menjadi relatif lebih terjangkau. Penggunaan PLC sebagai otak IGC ini akan menekan biaya produksi IGC karena harga rele under/overvoltage relatif mahal jika dibandingkan dengan harga PLC. Harga rele under/overvoltage type 253-PVEW buatan Crompton adalah sekitar 5 juta rupiah/unit sedangkan harga PLC Twido TWDLMDA20DRT buatan Schneider Electric yang digunakan pada penelitian ini hanya seharga 250$/unit. Dengan demikian, diharapkan akan dapat dibuat IGC yang handal (PLC didesain mampu beroperasi dalam kondisi lapangan yang kurang baik, dalam hal ini PLTMH kondisnya lembab dan mempunyai tingkat noise yang relatif tinggi) dan harganya relatif murah. IGC Sensor frekuensi Penyearah (rectifier)

Sensor tegangan INPUT

Step down transformer

OUTPUT

Penampil Tegangan dan Frekuensi (LCD)

PORT C

Generator Induksi

Beban Konsumen

a. Tegangan output generator induksi disensor menggunakan sensor tegangan yang berupa stepdown transformer dan rectifier. b. Ouput sensor tegangan dijadikan sebagai sinyal input IGC dengan memanfaatkan fitur ADC (Analog to Digital Converter) pada PLC. ADC berfungsi untuk mengubah sinyal analog (tegangan) menjadi data digital. c. IGC ini mempunyai otak berupa PLC yang akan difungsikan sebagai rele under/overvoltage, PLC diprogram agar mampu menirukan fungsi rele under/overvoltage. Di dalam program ini terdapat threshold untuk mengatur pengoperasian dummy load. Jika data tegangan melebihi overvoltage threshold maka PLC akan mengaktifkan dummy load. Hal sebaliknya akan terjadi yaitu, jika data tegangan kurang dari undervoltage threshold maka PLC akan menonaktifkan dummy load. d. Untuk mempermudah dalam mengubah setting threshold tanpa harus melakukan pemrograman ulang, maka digunakanlah mikrokontroler sebagai HMI untuk menyeting program tersebut. e. IGC ini juga dilengkapi dengan voltmeter dan frequencymeter yang tersusun dari sensor tegangan, sensor frekuensi, mikrokontroler dan LCD.

III. HASIL PENGUJIAN A. Pengujian Tegangan dan Frekuensi Generator Induksi dengan Beban Bervariasi Sebelum Dipasang IGC 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 260

Penyearah (rectifier)

Zero cross detector

Mikrokontroler

INPUT

CITEE 2010

Tegangan line to line generator (volt)

ISSN: 2085-6350

270

280

290

300

310

320

330

310

320

330

Beban (Watt) OUTPUT

(a)

PLC External Interrupt Input (Pin D.2)

INPUT ADC (%IW0.0.0)

ADC (Pin A.0)

Program UV / OV relays

51 OUTPUT

Inc/Dec threshold

Push Button

Pin A.1 – A.4

Pin B.0 – B.3

INPUT (%Q0.0.4 %Q0.0.4 )

50,5

Frekuensi (Hertz)

Kontaktor

Dummy Loads

50 49,5 49 48,5

Gambar 1. Diagram blok rancangan PLC dan mikrokontroler yang diaplikasikan sebagai IGC

48 260

270

280

290

300

Beban (Watt)

(b) Secara umum, konsep perancangan PLC dan mikrokontroler sebagai IGC ini dapat dijelaskan sebagai berikut:

86

Gambar 2. Grafik pengujian efek penambahan beban generator sebelum dipasang IGC dengan daya penggerak mula konstan.



CITEE 2010

Teknis

fluktuasi tegangan dan frekuensinya tidak lebih dari 0,5% dan 0,2%. Hal ini membuktikan bahwa dengan adanya IGC, tegangan dan frekuensi generator induksi dapat dibuat relatif konstan (dalam range tertentu). Berikut ini adalah grafik hasil pengujian generator setelah dipasang IGC:

500

500

Tegangan line to line generator (Volt)

Tegangan line to line generator (volt)

Pada Gambar 2 dapat diketahui apabila daya pada penggerak mula konstan dan beban generator bertambah, maka tegangan dan frekuensi generator akan menurun seiring dengan penambahan beban, hal tersebut terjadi sebagai dampak dari menurunnya putaran turbin akibat adanya penambahan beban yang tidak diikuti dengan penambahan daya pada penggerak mula.

ISSN: 2085-6350

450 400 350 300 250

Tanpa IGC

480

Dengan IGC

460 440 420 400 380 360 340

200

0

0

50

100

150

200

250

50

100

300

150

200

250

300

Beban (Watt)

Beban (Watt)

(a)

(a) 58

Frekuensi (Hertz)

57

Frekuensi (Hertz)

Tanpa IGC

57

58

56 55 54 53

Dengan IGC

56 55 54 53 52 51

52

50

51

0

50

100

150

200

250

300

50 0

50

100

150

200

250

Beban (Watt)

300

Beban (Watt)

(b) (b) Gambar 3. Grafik pengujian efek pengurangan jumlah beban generator sebelum dipasang IGC dengan daya penggerak mula konstan.

Sedangkan dari Gambar 3 dapat diketahui bahwa apabila daya pada penggerak mula konstan dan beban generator berkurang, maka tegangan dan frekuensi generator akan naik seiring dengan berkurangnya beban, hal tersebut terjadi sebagai dampak dari naiknya putaran turbin akibat adanya penurunan jumlah beban yang tidak diikuti dengan pengurangan daya pada penggerak mula. Terlihat ketika generator dilepas bebannya secara total maka tegangan dan frekuensinya naik menjadi 128% dan 114%. B. Pengujian Tegangan dan Frekuensi Generator Induksi dengan Beban Bervariasi Setelah Dipasang IGC Berbeda dengan hasil pengujian ketika generator induksi belum dipasang IGC. Saat generator sudah dipasangi IGC, dari Gambar 4 dapat diketahui bahwa walaupun beban generator dibuat bervariasi dan daya pada penggerak mula konstan, tetapi tegangan dan frekuensi generator relatif stabil. Hal tersebut terjadi karena ketika beban generator berkurang maka IGC akan mengaktifkan sebagian atau seluruh dummy load dan akan menonaktifkan sebagian atau seluruh dummy load jika beban generator bertambah sehingga beban yang dipikul generator relatif konstan. Terlihat setelah dipasang IGC saat terjadi perubahan beban maka Universitas Gadjah Mada

Gambar 4. Grafik pengujian efek variasi pembebanan generator sebelum dan sesudah dipasang IGC dengan daya penggerak mula konstan.

IV. KESIMPULAN Induction Generator Controller (IGC) untuk Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) telah dikembangkan berbasis Programmable Logic Controller (PLC) dan mikrokontroller. IGC ini telah diuji di laboratorium menggunakan sebuah generator induksi (Induction Motor as Generator, IMAG) dengan empat tingkat dummy load. Hasil pengujian tanpa IGC menunjukkan bahwa tegangan keluaran generator induksi akan turun secara drastis saat terjadi penambahan beban sehingga menyebabkan kondisi undervoltage. Demikian pula dengan frekuensi, nilainya cenderung turun dengan terjadinya penambahan beban. Penururunan tegangan dan frekuensi keluaran generator tersebut disebabkan oleh menurunnya kecepatan putar rotor akibat adanya penambahan beban tanpa diikuti dengan penambahan daya pada penggerak mula. Kondisi sebaliknya akan terjadi bila terjadi penurunan beban. Setelah IGC yang dikembangkan dalam penelitian ini dipasang pada generator induksi, hasil pengujian menunjukkan bahwa tegangan dan frekuensi keluaran generator induksi dapat relatif stabil meskipun beban generator berubah-ubah. Perubahan beban yang terpasang


87

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

pada generator induksi dideteksi oleh unit kontrol, kemudian unit kontrol tersebut akan mengaktifkan atau menonaktifkan satu atau beberapa tap dummy load sehingga beban total yang dirasakan oleh generator adalah relatif konstan.

REFERENCES [1] De Silva, W.R.; Munasingha, R.; Munindradasa, A., 2006, Low Cost Voltage Regulator for Micro Scale Hydro Electricity Generators, IEEE Proc. of Information and Automation, ICIA 2006, 15-17 Dec. 2006, pages: 430 – 436. [2] Sutijono, K., 2009, Mikro Hidro sebagai Pembangkit Listrik Pedesaan, Workshop Nasional Pengembangan PLTMH, PT. PLN Jakarta, 17-29 Februari 2009. [3] Hearn, I.R.; Graber, B.W.; Lewis, C.W.; Forsyth, A.G., 1992, A Rugged Simplistic Reliable Micro Hydro Generation System, IEEE Proc. of 3rd AFRICON Conference, 22-24 Sep 1992, pages:434 – 437. [4] Hasan, A., 2007, Pengontrol Beban Elektronik pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikrohidro, Jurnal Teltron, Universitas Budi Luhur, Vol. 4, No. 2, Juli 2007.

88



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

STUDI PENGARUH PEMASANGAN PLTS GAMPING TERHADAP ANALISIS ALIRAN DAYA JARINGAN DISTRIBUSI 20 KV PENYULANG GDN-3 F. Danang Wijaya, Bazel Amadani, Avrin Nur Widiastuti Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, Indonesia

[email protected], [email protected]

Abstract Waste becomes a serious problem faced by big cities in Indonesia because usually it is only collected and stockpiled at the landfill. Whereas, along with the technological development, waste could be processed further to become renewable alternative energy sources like biogas to be combusted as a generator prime mover. For that reason, waste of Gamping fruit market at Ambarketawang, Gamping, Sleman, DIY will be processed to run the power plant. The rubbish power plant will serve as Distributed Generation (DG) connected to the medium voltage distribution network of PLN through the GDN-3 feeder with the capacity of 23,18 kW. The installation of this new DG need to be accompanied with the comprehensive network analysis in order to provide good analysis of load flow and short circuit condition at the network after the installation of the DG. In this paper, the simulation of load flow analysis and short circuit analysis done using ETAP Power Station 6.0.0 software. From the simulation it is known that during the normal condition actual loading, the voltage level at the GDN-3 feeder after installation of DG will increase for 0,0143%, the active power line losses reduce for 1,4805%, and the reactive power line losses reduce for 0,6349%. For the full loading, the voltage level at the GDN-3 feeder after installation of DG will increase for 0,0143%, the active power line losses reduce for 1,0638%, and the reactive power line losses reduce for 0,7143%. Kata kunci: DG, simulasi, analisis aliran daya, analisis hubung singkat. I. PENDAHULUAN Pengolahan sampah sudah seharusnya dilakukan untuk mendapatkan manfaat ekonomis yang lebih. Selain itu juga untuk mengurangi permasalahan yang ditimbulkan seperti pencemaran lingkungan, penyebaran penyakit, dan aspek-aspek mengenai keindahan kota. Bahkan tidak jarang sampah pada kota-kota besar akan memberikan permasalahan pada kota-kota penyangga di sekitarnya. Untuk memanfaatkan potensi sampah yang ada maka PLT sampah pasar buah dan sayur Ambarketawang Gamping Sleman DIY akan segera direalisasikan. Pembangkit listrik tersebut nantinya akan dijalankan dengan bahan bakar biogas dari pengolahan sampah menggunakan metode anaerobic digestion, dimana ini merupakan proyek pertama di Indonesia [1]. Pusat listrik tenaga (PLT) sampah dapat dibangun dengan menggunakan berbagai macam jenis bahan bakar dan metode pengolahan, dan biasanya memiliki ukuran yang relatif kecil apabila dibandingkan dengan pembangkit listrik yang selama ini banyak diketahui [2]. Sehubungan dengan hal tersebut, pada sistem tenaga listrik saat ini dikenal sebuah teknologi baru


dalam sektor pembangkitan energi listrik yaitu teknologi Distributed Generation (DG). DG merupakan suatu unit pembangkitan skala kecil sampai menengah yang dipasang di jaringan distribusi dengan tujuan untuk mengurangi rugi-rugi daya yang timbul karena impedansi jaringan dan meningkatkan level tegangan jaringan tersebut [3]. Selain itu, teknologi DG juga dapat meningkatkan efisiensi jaringan listrik dan mendorong peningkatan keragaman sumber energi pembangkitan, serta mendukung usaha-usaha untuk mengurangi emisi karbon dan ketergantungan terhadap penggunaan energi fosil [4]. Popularitas DG dalam beberapa waktu belakangan ini semakin meningkat karena adanya deregulasi peraturan kelistrikan, keperluan diversifikasi energi, pengurangan emisi gas rumah kaca, meningkatkan efisiensi energi, dan peningkatan kebutuhan listrik nasional [5]. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian dan analisa dalam rangka mengetahui efek penambahan DG. Dari penelitian ini diharapkan analisis aliran daya dan hubung singkat sebelum dan setelah penambahan DG dapat diketahui dengan baik.


89

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Gambar 1 Diagram Satu Garis jaringan yang digunakan II. DASAR TEORI A. PLT Sampah Gamping Pusat listrik tenaga (PLT) sampah di pasar buah dan sayur Ambarketawang Gamping Sleman ini merupakan proyek produksi biogas dari sampah pasar yang pertama dibangun di Indonesia, maka kapasitas plant akan diatur menjadi hanya 4 ton/hari dari potensinya saat ini sebesar 10 ton/hari. Peningkatan kapasitas akan dilakukan setelah keseluruhan proses berjalan dengan baik. Sampah yang ada mengandung 89% sampah buah-buahan dan 11% sisanya mengandung jerami padi, daun-daunan, dan kayu. Sampah tersebut terdiri atas 86% uap basah, 12% benda padat yang mudah menguap (Volatile Solid atau VS), dan 1% bahan anorganik. Produksi biogas mengikuti prinsip mesophilic anaerobic digestion (AD) pada suhu 35OC, PH berkisar 7.0-7.5 dan secara teoritis maka biogas yang akan dihasilkan adalah sebesar 0.686 Nm3/kg VS sehingga dengan asumsi biodegrability 90%, total jumlah biogas didapatkan 338 Nm3 per hari dengan gas metana (CH4) sebanyak 50% ± 0.65.

Pembakaran biogas untuk menghasilkan listrik melalui generator akan berlangsung terus menerus selama 24 jam setiap harinya. Energi yang terdapat dalam metana adalah 39 MJ/Nm3. Total energy yang terdapat dalam biogas adalah 6,6 GJ per hari atau 76 kW. Jika efisiensi generator diasumsikan sebesar 30%, maka jumlah listrik yang bisa diproduksi adalah setara dengan 23,18 kW atau 556 kWh per hari. B. Analisis Aliran Daya Studi aliran daya adalah penentuan dan perhitungan tegangan, arus, daya, dan faktor daya atau daya reaktif yang terdapat pada berbagai titik dalam suatu jala-jala listrik pada keadaan-keadaan pengoperasian normal, baik yang sedang berjalan maupun yang diharapkan akan terjadi di masa yang akan datang [6]. Dengan menggunakan rumus kirchoff current law (KCL), persamaan umum sistem tenaga dapat direpresentasikan oleh rumus berikut [7] : 𝑃 𝑖 −𝑗𝑄 𝑖 𝑉𝑖∗

= Vi

𝑛 𝑗 =0 𝑦𝑖𝑗

-

𝑛 𝑗 =1 𝑦𝑖𝑗

j≠i

(1)

Dengan menggunakan metode aliran daya Newton Rhapson maka persamaan 2.1 akan menjadi : Pi = Qi = -

𝑛 𝑗 =1 |𝑉𝑖 ||𝑉𝑗 || 𝑌𝑖𝑗 |

cos (𝜃𝑖𝑗 − 𝛿𝑖 + 𝛿𝑗 )

𝑛 𝑗 =1 |𝑉𝑖 ||𝑉𝑗 || 𝑌𝑖𝑗 |

(2)

sin (𝜃𝑖𝑗 − 𝛿𝑖 + 𝛿𝑗 ) (3)

Selanjutnya, dengan menggunanakan matriks Jacobian yang Elemen-elemennya adalah turunan parsial dari persamaan (1) dan (2), persamaan dan metode iterasinya adalah sebagai berikut [7] : 𝐽 𝛥𝑃 = 1 𝐽3 𝛥𝑄 Gambar 2 Konsep Manajemen Sampah PLT Sampah Gamping 90

𝐽2 𝐽4

𝛥𝛿 𝛥|𝑉|

(4)

Analisis aliran daya dilakukan dengan skenario jaringan seperti berikut ini ;



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Tabel 1 Skenario Simulasi Analisis Aliran Daya Skenario 1 2 3 4 5 6 7

Keterangan Keadaan Normal Keadaan Manuver Jaringan Keadaan Manuver Jaringan Keadaan Manuver Jaringan Keadaan Manuver Jaringan Keadaan Manuver Jaringan Keadaan Manuver Jaringan

Asal Penyulang GDN-3

ABSW yang ditutup -

GDN-1

37/U2-88

GDN-2

67A/S1-98A

GDN-2

40A/S1-137

GDN-4

1/U2-152

BNL-8

S8-126

WBN-6

49/S1-98A

Dari ketujuh buah skenario analisis aliran daya di atas, simulasi dilakukan dengan menggunakan software ETAP 6.0.0 untuk kondisi sebelum dan setelah pemasangan DG pada keadaan pembebanan aktual dan pembebanan penuh. III. HASIL ANALISIS

Gambar 4 Grafik Persentase Susut Daya Reaktif Sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual Dari Tabel 2, Gambar 3 dan Gambar 4 di atas terlihat bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya pembebanan aktual secara keseluruhan dapat menurunkan susut daya total saluran. Tabel 3 Persentase Penurunan Drop Tegangan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual Skenario

Analisis dan simulasi jaringan menggunakan skenario yang ada pada tabel 1. Secara teoritis, pemasangan DG pada jaringan eksisting akan berkontribusi meningkatkan profil tegangan pada penyulang [8]. Penurunan susut daya total saluran untuk pembebanan aktual dapat dilihat pada Tabel 2, Gambar 3, dan Gambar 4 berikut.

1 2 3 4 5 6 7

Asal Penyulang GDN-3 GDN-1 GDN-2 GDN-2 GDN-4 WBN-6 BNL-8

Penurunan Drop Tegangan Ujung (%) Bus DG (%) 0.0143 0.0143 0.0143 0.0143 0.0095 0.0143 0.0476 0.0429 0.0286 0.0286 0.0095 0.0095 0.0143 0.0143

Tabel 2 Persentase penurunan Susut Daya Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual Skenario

Asal Penyulang

1 2 3 4 5 6 7

GDN-3 GDN-1 GDN-2 GDN-2 GDN-4 WBN-6 BNL-8

Aktif (kW) 1.0 2.0 2.0 3.0 2.0 1.0 1.0

Penurunan Susut Daya Reaktif Aktif Reaktif (kVAR) (%) (%) 2.0 1.4085 0.6349 3.0 0.9756 0.4011 5.0 0.6410 0.4950 7.0 0.7059 0.5564 4.0 0.7547 0.4391 2.0 1.0638 0.4751 4.0 0.6452 0.7181

Gambar 5 Grafik Persentase Drop Tegangan Sebelum Dan Setelah Pemasangan DG pada Pembebanan Aktual Dari Tabel 3 dan Gambar 5 di atas dapat dilihat bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya pembebanan aktual secara keseluruhan dapat menurunkan drop tegangan saluran. Kemudian, penurunan susut daya total saluran untuk pembebanan penuh dapat dilihat pada Tabel 4, Gambar 6, dan Gambar 7 berikut.

Gambar 3 Grafik Persentase Susut Daya Aktif sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual



91

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Tabel 4 Persentase penurunan Susut Daya Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh Skenario

Asal Penyulang

1 2 3 4 5 6 7

GDN-3 GDN-1 GDN-2 GDN-2 GDN-4 WBN-6 BNL-8

Aktif (kW) 1.0 2.0 2.0 3.0 2.0 2.0 2.0

Penurunan Susut Daya Reaktif Aktif (kVAR) (%) 3.0 1.0638 4.0 0.4914 5.0 0.3781 8.0 0.4392 5.0 0.4950 4.0 1.0152 4.0 0.5236

Reaktif (%) 0.7143 0.2686 0.2946 0.3943 0.3600 0.4505 0.2959

Gambar 8 Grafik Persentase Drop Tegangan pada Pembebanan Penuh Dari Tabel 5 dan Gambar 8 di atas dapat dilihat bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya pembebanan penuh secara keseluruhan dapat menurunkan drop tegangan saluran.

1. Gambar 6 Grafik Persentase Susut Daya Aktif sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh

2.

Gambar 7 Grafik Persentase Susut Daya Reaktif Sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh

REFERENSI [1]

Dari Tabel 4, Gambar 6 dan Gambar 7 di atas dapat dilihat bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya pembebanan penuh secara keseluruhan dapat menurunkan susut daya total saluan. Berikut ini adalah tabel drop tegangan jaringan dan grafiknya untuk pembebanan penuh.

[2] [3]

[4] [5]

Tabel 5 Persentase Penurunan Drop Tegangan Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh Skenario 1 2 3 4 5 6 7

92

Asal Penyulang GDN-3 GDN-1 GDN-2 GDN-2 GDN-4 WBN-6 BNL-8

Penurunan Drop tegangan Ujung (%) Bus DG (%) 0.0143 0.0143 0.0095 0.0143 0.0143 0.0143 0.0476 0.0476 0.0238 0.0286 0.0047 0.0095 0.0143 0.0143

IV. KESIMPULAN Pada pembebanan aktual, dengan dipasangnya DG berkapasitas 23,18 kW pada penyulang GDN-3, maka level tegangan untuk kondisi jaringan normal pada ujung penyulang akan dapat meningkat sebesar 0,0143 % dan pada lokasi pemasangan DG meningkat sebesar 0,0143 %. Sedangkan susut daya saluran mengalami penurunan daya aktif sebesar 1,4085% dan daya reaktif sebesar 0,6349%. Pada pembebanan penuh, dengan dipasangnya DG, maka level tegangan untuk kondisi jaringan normal pada ujung penyulang akan dapat meningkat sebesar 0,0143 % dan pada lokasi pemasangan DG meningkat sebesar 0,0143 %. Sedangkan susut daya saluran mengalami penurunan daya aktif sebesar 1,0638% dan daya reaktif sebesar 0,7143%.

[6] [7] [8]

Syamsiah, Siti. “Design of Biogas Plant From Fruit Market Waste in Indonesia.”,Waste Refinery Center, Gadjah Mada University. 2010 N. Jenkins. Impact of dispersed generation on power systems. ELECTRA, 199: 6-13. 2001 Jenkins, Nick., Allan, Ron., Crossley, Peter., Kirschen, Daniel., Strbac, Goran. “Embeeded Generation.”, The Instituion of Electrical Engineer, London, 2000. “Distributed Generation”. The Institution of Engineering and Technology Factfile. 2006. Cigre Working Group 37.23. Impact of Increasing contribution of dispersed generation on the power system. Final Report. 1999 Grainger, John J. dan William D. Stevenson, Jr., Power System Analysis,” McGraw-Hill, Inc., Singapore, 1994. Saadat, Hadi. “Power System Analysis.”, McGrawHill, Singapore, 2004. Manu Gah, Ade. “Simulasi dan Analisis Pengaruh Distributed Generation Terhadap Rugi-Rugi Energi Pada Sistem Distribusi Radial 20 kV.Studi Kasus: Penyulang Darmo Permai.”, Universitas Kristen Petra. 2008.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Pemrosesan Sinyal Gyroscope 3-Axis Menggunakan Modifikasi Algoritma Quaternion Wahyu Widada Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jln. Raya LAPAN Rumpin Bogor Indonesia [email protected]

Abstract— Tulisan ini membahas algoritma pemrosesan sinyal sensor gyroscope untuk deteksi nilai sudut berbasis modifikasi algoritma parameter quaternion. Input dari pemrosesan 3 sumbu algoritma ini adalah kecepatan sudut (deg/sec) dari ketiga sumbu bodi roket dan menghasilkan output perubahan sudut (deg) pada sumbu referensi bumi tanpa terjadi kesalahan hitung, sehingga dapat digunakan untuk proses navigasi dan kendali roket. Simulasi algoritma ini telah diakukan dengan sebuah PC dan dapat dengan mudah diimplementasikan pada microprosesor. Keywords; quaternion.

rate-gyroscope,

I.

rotasi,

roket,

modifikasi

PENDAHULUAN

Sensor rate-gyroscope dapat digunakan untuk mengukur kecepatan sudut pada sumbu yang dipasanginya. Untuk pergerakan roket, maka memerlukan pengukuran tiga sumbu kecepatan sudut bodi dengan rate-gyroscope. Dalam sistem navigasi roket kendali diperlukan informasi perubahan sudut roket pada sumbu koordinat referensi bumi. Rotasi bodi roket dapat mencapai sudut lebih dari 90 derajat, sehingga diperlukan algoritma untuk mengukur perubahan rotasi berapapun nilainya.1 Parameter quaternion yang telah ditemukan ini dapat digunakan untuk menghitung perubahan sudut tanpa terganggu oleh perhitungan yang riskan dalam rumus-rumusnya. Algoritma ini sangat perlu dijelaskan dalam pemrograman untuk gerak roket sehingga akan optimal dan menjadi bagian dari sistem kendali roket. Selain itu ada juga algoritma euler untuk menentukan perubahan sudut bodi ke referensi, tetapi saat perhitungan untuk sudut 90 derajat akan terjadi nilai kesalahan. Hal ini terjadi jika diaplikasikan seperti pada roket yang akan mengalami perubahan sudut yang besar.2 Oleh karena itu perlu dikembangkan algoritma pemrosesannya. Tulisan ini membahas algoritma pemrosesan sinyal sensor gyroscope untuk aplikasi perilaku rotasi roket menggunakan modifikasi quaternion pada setiap normalisasi parameternya. Sensor yang digunakan adalah 3 sumbu MEMS rate-gyroscpe dengan output perubahan sudut pada koordinat referensi. Analisa pengaruh derau acak dari ADC microprosesor juga dibahas dalam tulisan ini. II.

ALGORITMA SINYAL GYROSCOPE

Gerak dinamik roket terdiri dari rotasi tiga sumbu dan translasi tiga sumbu. Ilustrasi gerak rotasi 3 sumbu adalah seperti pada gambar 1 dibawah. Universitas Gadjah Mada

Gambar 1. Sistem koordinat bodi dan koordinat referensi roket. Jika sensor gyroscope 3 sumbu dipasang pada bodi roket, maka kecepatan sudut roket tersebut dapat dideteksi. Algoritma untuk memproses sinyal sensor rate-gyroscope adalah seperti pada gambar 1 berikut. Input berupa kecepatan sudut bodi roket dalam deg/sec dan output adalah perubahan sudut roket dalam deg pada koordinat referensi bumi. Algoritma ini berbasis quaternion dengan penjelasan rinci sebagai berikut.

Gambar 2. Skema algoritma untuk memproses input sensor rate-gyroscope dengan output sudut referensi bumi. Pada saat awal sebelum bergerak, parameter quaternion adalah sebagai berikut:

e0 (1)  1  e (1)  0  1   e2 (1) 0     e3 (1)  0

nilai

(1)

Nilai kecepatan sudut pada saat awal adalah nol semua, dan dinyatakan sebagai berikut:


93

Teknis

 p(1) 0  q(1)   0      r (1)  0

(2)

Nilai perubahan sudut saat awal juga sebagai berikut:

  (1)  0   (1)   0      (1) 0

(3)

Nilai sudut pada koordinat referensi saat awal adalah sebagai berikut:

  (1)  0  (1)   0      (1) 0

(4)

Dari data-data inisialisasi awal seperti diatas (roket dihitung mulai dalam keadaan diam pada posisi awal), maka kecepatan quaternion dapat dihitung dengan persamaan berikut  p(1)  q(1)  r (1)  e0 (1) e0 (1)  0  e (1)   p(1) 0 r (1)  q(1)  e1 (1)   1 1  e2 (1) 2  q(1)  r (1) 0 p(1)  e2 (1)       0  e3 (1)   r (1) q(1)  p(1) e3 (1) 

(5)

Dari persamaan (1) sampai (5), nilai parameter quaternion dapat dihitung dengan integral persamaan (5) menjadi sebagai berikut:

e0 (2)  e0 (1)  e0 (1)  t   e (2)   e (1)  e (1)  t  1  1  1  e2 (2) e2 (1)  e2 (1)  t      e3 (2)   e3 (1)  e3 (1)  t 

(6)

Disini masing-masing nilai A dan B adalah sebagai berikut.

e02 (2)  e12 (2)  e22 (2)  e32 (2) 1  4(e1 (2)e3 (2)  e0 (2)e2 (2))

 e 0 ( 2 )  1   e ( 2)   0   1    e 2 ( 2)   0       e 3 ( 2)   0 

(8) 2

(10)

Dari persamaan (1) hingga (10), maka setiap perubahan sudut dapat dihitung dengan parameter quaternion. Proses Perhitungan Sudut Untuk menghitung sudut ke n, maka penambahan sudut tiap sampling waktu dapat diperoleh dari persamaan (1) sampai dengan (10) dengan rumus umum sebagai berikut.

  (n)    (n  1)   (n)   (n)     (n  1)   (n)       (n)  (n  1)   (n)

(11)

Disini n adalah data sudut pada sampling waktu ke-n. Dari persamaan (1) sampai dengan (11), maka algoritma pemrosesan sinyal gyroscope untuk gerak rotasi roket sudah dapat dihitung secara akurat dengan proses yang diulang-ulang selama roket terbang. Perubahan sudut tersebut tidak dihitung dengan parameter quaternion secara tetap, tetapi berdasarkan setiap perubahan pada sampling data. Sudut pada persamaan (11) diatas dapat diformulasikan menjadi direct cosine matrix DCM yang dapat digunakan untuk menghitung posisi roket dari sumbu koordinat referensi bumi dengan kombinasi sensor accelerometer. 1

Pitch (deg)

body reference

0 -1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

1 body reference

0 -1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

50 Yaw (deg)

Disini t adalah sampling waktu dalam satuan detik. Nilai ini tergantung oleh kecepatan akuisisi data oleh microcontroller. Kemudian perubahan sudut ke dua adalah sebagai berikut 1   (2)   sin (2(e1 (2)e3 (2)  e 0 (2)e 2 (2)))  (7)   (2)   cos 1 ( A) sign(2(e (2)e (2)  e (2)e (2))) 2 3 0 1      (2) cos 1 ( B) sign(2(e1 (2)e 2 (2)  e 0 (2)e3 (2)))

A

CITEE 2010

Roll (deg)

ISSN: 2085-6350

body reference

0 -50

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

Gambar 3. Perubahan kecepatan sudut sumbu yaw baik koordinat bodi dan referensi.

Dan

B

e02 (2)  e12 (2)  e22 (2)  e32 (2) 1  4(e1 (2)e3 (2)  e0 (2)e2 (2)) 2

(9)

Kemudian, parameter quaternion dinormalisasi kembali menjadi nilai semula.

94

I.

SIMULASI DAN ANALISA

Untuk menguji algoritma yang telah dijelaskan sebelumnya, maka perlu dilakukan simulasi untuk menguji performa dan validasinya. Langkah pertama adalah dengan mengubah salah satu parameter dengan yang lain tetap konstan. Gambar 3 dibawah adalah parameter kecepatan sudut pada sumbu yaw dan pada sumbu lainya tidak berubah. Terlihat pada gambar bagian bawah perubahan sudut koordinat bodi dan referensi



Teknis

( p, q, r )  A



180

sin( 2ft )

(12)

Disini t adalah sampling waktu dalam detik dan A adalah amplitudo kecepatan sudut gyroscope dalam deg/sec. Disini A adalah 10 deg/sec dan f adalah 1 Hz. body reference

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

50 body reference

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

Untuk sumbu roll, gambar 5 terlihat mirip hasilnya dengan dua gambar sebelumnya. Roll (deg) Pitch (deg)

body reference

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

0.9

1

body reference

0

Roll (deg)

-50

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

Untuk menguji selanjutnya maka perlu dengan parameter yang berbeda-beda. Gambar 7 menunjukkan perubahan pada sumbu roll dan pitch antara sumbu bodi dan referernsi terlihat sama.

0.7

0.8

0.9

body reference

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

1

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

50 body reference

0 -50

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

0.05 body reference

0 -0.05

50

0

0.5 0.6 Time (sec)

body reference

1

Gambar 4. Perubahan kecepatan sudut sumbu pitch baik koordinat bodi dan referensi.

-50

0.4

0

-50 0.2

0.3

50

Pitch (deg)

Yaw (deg)

0

0.1

0.2

50 body reference

0

0.1

1

1

-1

0

50

-50

Roll (deg)

-50

-50

Yaw (deg)

Roll (deg) Pitch (deg)

-1

body reference

0

Gambar 6. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll, pitch ,dan yaw dengan nilai yang sama baik koordinat bodi dan referensi.

1 0

50

Pitch (deg)

mempunyai nilai yang sama. Hal ini membuktikan persamaan yang untuk menghitung parameter kecepatan sudut sumbu yaw tidak salah. Kemudian untuk parameter pada sumbu-sumbu lainya juga dilakukan simulasi yang sama. Kemudian gambar 4 adalah validasi perubahan kecepatan sudut pada sumbu pitch dengan parameter yang lain nol. Simulasi parameter kecepatan sudut dapat dinyatakan dengan persamaan berikut.

ISSN: 2085-6350

Yaw (deg)

CITEE 2010

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

Gambar 7. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll, dan pitch, sementara sumbu yaw dalam keadaan diam.

1 body reference

Gambar 5. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll baik koordinat bodi dan referensi.

Tetapi, pada bagian bawah gambar 7, terlihat perubahan sudut sumbu yaw bodi bernilai nol dan perubahan sumbu referensi bervariasi. Hal ini menujukkan perubahan koodinat referensi akan berubah walaupun pada koordinat bodi diam. Dari hasil simulasi diatas, maka algoritma yang telah dikembangkan telah dapat divalidasi kebenaranya. Hasil perhitungan sudut ini berbasis perubahan parameter quaternion setiap sampling data dan tidak sepenuhnya semua nilai sudut dinyatakan dalam parameter quaternion.

Kemudian untuk menguji ketiganya, maka perubahan masing-masing sumbu roll, pitch, dan yaw diberi parameter yang berubah. Untuk mengujinya maka perubahan kecepatan sumbu bodi dan sumbu referensi adalah sama, sehingga seharusnya mempunyai nilai yang sama persis. Gambar 6 dibawah menunjukkan hasil yang sesuai dengan teori, terlihat baik bodi dan refrensi mempunyai nilai yang sama.

II. KESIMPULAN Telah dikembangkan algoritma pemrosesan sinyal gyroscope untuk merubah sumbu koordinat bodi ke koordinat referensi dengan cara penambahan perubahan sudut setiap sampling data (modifikasi algoritma quaternion). Metoda ini dapat mengakomodasi perubahan sudut sampai melebihi 360 derajat dengan nilai yang tetap

0 -1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1

Yaw (deg)

1 body reference

0 -1

0

0.1

0.2

0.3

0.4


0.5 0.6 Time (sec)

0.7

0.8

0.9

1


95

ISSN: 2085-6350

Teknis

akurat. Parameter quaternion selalu diperbaharui pada nilai kondisi awal supaya tetap akurat dalam perhitungan perubahan sudut tersebut. Algoritma ini mudah diimplementasikan dalam microcontroller. REFERENCES

96

[1] [2]

CITEE 2010 George M. Siouris, ”Missile Guidance and Control Sistems”, Springer-Verlag. Vikas Kumar N “Integration of Inertial Navigation Sistem and Global Positioning Sistem Using Kalman Filtering” Aerospace Engineering, Department of Aerospace Engineering Indian Institute of Technology, BOMBAY Mumbai July 2004.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Desain dan Uji Performasi Kontroler PID yang Ditala dengan Algoritma Genetika Berbasis ITAE pada Pengaturan Posisi Motor DC Servo Muhammad Aziz Muslim, Goegoes Dwi Nuswantoro, Jefri Wijaya Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Jl. MT. Haryono 167, Malang 65145, Jawa Timur, Indonesia

[email protected], [email protected] Abstrak—Sampai saat ini, penggunaan kontroler PID dengan berbagai macam variasinya masih mendominasi sektor industri. Salah satu kesulitan utama dalam menggunakan kontroler PID adalah menemukan nilai parameter kontroler yang terbaik. Pada makalah ini ditawarkan penggunaan Algoritma Genetika berbasis Integral of Time multiplied by Absolute value of Error (ITAE) untuk menala parameter kontroler PID pada pengaturan posisi motor DC servo. Selanjutnya akan diuji performasi sistem dengan kontroler PID hasil penalaan. Katakunci- penalaan kontroler PID; Algoritma Genetika; ITAE; pengaturan posisi; motor DC servo

I. PENDAHULUAN Sampai saat ini, penggunaan kontroler PID dengan berbagai macam variasinya masih mendominasi sektor industri. Salah satu kesulitan utama dalam menggunakan kontroler PID adalah menemukan nilai parameter kontroler yang terbaik. Metode klasik untuk melakukan penentuan parameter kontroler diberikan oleh Ziegler-Nichols[6][7]. Metode Ziegler-Nichols merupakan metode yang berdasarkan tanggapan alamiah dari plan yang diberikan. Metode ini tidak dapat digunakan jika sistem mengandung integrator atau tidak didapatkan respon simultan pada eksperimen atau simulasi. Sekitar tahun 1990-an, metode kontrol cerdas mulai diperkenalkan. Penggunaan algoritma cerdas; yaitu Logika Fuzzy, Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma Genetika [4][5]; untuk menala parameter kontroler PID menjadi salah satu topik riset yang banyak diminati. Bila yang menjadi tolok ukur adalah kriteria optimal, maka penggunaan Algoritma Genetika (untuk selanjutnya disingkat AG) menjadi alternatif utama. [1][2]. J.M. Herrero dkk [1] menggunakan AG sebagai penala kontroler PID pada pengaturan proses thermal. Pada penelitian mereka, kriteria Integral of Absolute value Error (IAE) [8] digunakan sebagai fungsi evaluasi (fitness function) pada algoritma genetik. N. Thomas dan P.Poongodi [2] dilain pihak telah menggunakan Mean Square Error (MSE) sebagai fungsi evaluasi pada AG. Pada penelitian ini [2] kontroler PID yang ditala oleh AG digunakan untuk pengatuan kontrol posisi pada motor DC. Dalam papernya, F.G. Martins [3] membahas mengenai kelebihan penggunaan kriteria Integral of Time multiplied by Absolute value of Error (ITAE) [6][7][8] untuk penalaan kontroler PID. Terisnpirasi oleh tulisan Universitas Gadjah Mada

tersebut, makalah ini mengangkat penggunaan AG untuk penalaan kontroler PID dengan mendasarkan kriteria ITAE untuk mengevaluasi nilai fitness. Pada penelitian ini, kontroler PID digunakan untuk pengaturan posisi motor DC Servo. Selanjutnya akan diuji performasi sistem dengan kontroler PID hasil penalaan.

II.

PEMODELAN SISTEM

A. Plant Sistem Motor DC Servo Pada penelitian ini, modul yang digunakan adalah plant pengaturan posisi sudut yang terdapat di laboratorium Sistem Kontrol Teknik Elektro UB. Motor servo adalah sebuah motor dengan sistem closed feedback di mana posisi dari motor akan diinformasikan kembali ke rangkaian kontrol yang ada di dalam motor servo. Secara umum, motor DC servo terdiri dari sebuah motor, serangkaian gear, potensiometer dan rangkaian kontrol. Diagram blok motor DC servo diberikan pada Gambar 1.

Gambar 1. Plant motor DC servo

B. Pemodelan Sistem Untuk mencari model dari sistem, pada penelitian ini dilakukan identifikasi sistem menggunakan metode Least Square dengan asumsi struktur dasar ARX. Hasil identifikasi berupa model dalam bentuk persamaan beda yang ditunjukkan pada persamaan (1). ….(1) Persamaan (1) di atas adalah persamaan yang akan dimasukkan ke dalam program AG, khususnya dalam fungsi evaluasi.


97

ISSN: 2085-6350

III.

Teknis

PENALAAN KONTROLER PID DENGAN ALGORITMA GENETIKA

Perancangan dan pembuatan program dimulai dengan inisiasi parameter-parameter AG, seperti jumlah variabel solusi, jumlah bit yang mewakili, ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas mutasi dan probabilitas crossover. Setelah semua telah terdefinisi, maka program mulai berjalan untuk membentuk populasi pertama pada generasi pertama. Populasi tersebut dibangkitkan dari sekumpulan bilangan acak yang terdiri dari bilangan biner dengan jumlah gen sebanyak hasil perkalian antara jumlah variabel dengan jumlah bit yang mewakili tiap variabel, yang selanjutnya disebut dengan kromosom. Kromosomkromosom ini kemudian dikodekan kembali dan dimasukkan ke dalam fungsi evaluasi untuk mengetahui besar nilai fitnessnya. Kromosom dengan fitness terbaik akan melalui proses elitisme atau penggandaan. Kemudian dibentuk kembali populasi sementara, dengan 2 kromosom anggotanya adalah hasil proses elitisme tadi. Populasi sementara ini yang akan melalui tahap seleksi menggunakan metode Rhoulette Wheel. Setelah itu melalui tahap-tahap rekombinasi, melalui proses pindah silang, dan mutasi, sehingga terbentuklah sebuah populasi yang siap untuk melanjutkan proses seleksi pada generasi selanjutnya. 3.1

Penentuan Besar populasi Populasi adalah sekumpulan himpunan solusi yang akan dimasukkan ke dalam persamaan evaluasi untuk diketahui nilai fitnessnya. Besarnya populasi pada setiap generasi akan mempengaruhi kecepatan konvergensi. Semakin besar jumlah populasi akan mengakibatkan konvergensi yang lambat, akan tetapi bila jumlah populasi awal semakin kecil maka dapat terjadi konvergensi prematur. Untuk itu jumlah polulasi yang tepat, harus diperhitungkan dalam melakukan proses optimasi menggunakan AG. Untuk mendapatkan besar ukuran populasi yang tepat maka langkah yang dilakukan adalah membangkitkan ukuran populasi yang berbeda-beda, sedangkan parameter-parameter Algortima yang lain dikondisikan tetap. Dengan melihat besar fitness yang dihasilkan dan waktu yang diperlukan untuk mencapai solusi maksimal, maka dapat ditentukan ukuran populasi yang cukup efektif untuk dimasukkan sebagai parameter AG. Tabel 1. Perbandingan nilai fitness untuk berbagai tingkat ukuran populasi

CITEE 2010

populasi terhadap nilai fitness tidak begitu signifikan. Pengaruh yang dapat dilihat justru terhadap waktu yang dibutuhkan selama proses pencarian. Oleh karena itu, dengan mempertimbangkan faktor efisiensi waktu dan besar nilai fitness, maka ukuran populasi 50 dinilai sudah cukup untuk dimasukkan dalam proses inisisasi awal. 3.2

Penentuan Jumlah Generasi Generasi pada dasarnya adalah jumlah iterasi yang dilakukan terhadap proses evaluasi tiap-tiap populasi. Seperti halnya ukuran populasi, besarnya generasi akan mempengaruhi kecepatan konvergensi. Semakin besar jumlah generasi akan mengakibatkan konvergensi yang lambat, akan tetapi bila jumlah generasi awal semakin kecil maka dapat terjadi konvergensi prematur. Untuk itu jumlah generasi yang tepat, juga harus diperhitungkan dalam melakukan proses optimasi menggunakan AG. Seperti halnya pada saat menentukan ukuran populasi, untuk mendapatkan jumlah generasi yang tepat maka langkah yang dilakukan adalah membangkitkan jumlah generasi yang berbeda-beda, sedangkan parameter-parameter Algortima yang lain dikondisikan tetap. Dengan melihat besar fitness yang dihasilkan dan waktu yang diperlukan untuk mencapai solusi maksimal, maka dapat ditentukan besar jumlah generasi yang cukup efektif untuk dimasukkan sebagai parameter AG. Tabel 2. Nilai fitness untuk berbagai besar jumlah generasi

Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa proses pencarian mulai menemukan konvergensi yang stabil di saat jumlah generasi mencapai 1000 kali. Namun, seperti kasus yang sama pada perubahan ukuran populasi, perubahan jumlah generasi juga berpengaruh terhadap lamanya proses pencarian. Oleh karena itu, untuk menghindari terjadinya konvergensi yang prematur namun tetap memperhatikan efisiensi waktu, maka akan lebih aman jika digunakan jumlah generasi 1500. 3.3

Perbandingan nilai fitness untuk berbagai tingkat ukuran populasi diperlihatkan pada Tabel 1. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa pengaruh perubahan ukuran 98

Penentuan Jumlah String Biner Variabel yang akan dioptimasi adalah Kp, Ki an Kd yang masing-masing disimbolkan dengan x(1), x(2), dan x(3). Variabel-variabel tersebut harus dikodekan dalam bentuk string-string biner. Panjang dari string-string tersebut tergantung dari tingkat ketelitian yang diinginkan, dan dapat ditentukan dengan rumus (2) Keterangan: b = batas atas a = batas bawah p = ketelitian (jumlah angka di belakang koma)



CITEE 2010

Teknis

m = jumlah string

ISSN: 2085-6350

v(50)

= [x(1), x(2), x(3)] = [(8,9120), (4,1092), (0,6866)]

3.5

Jadi, satu variabel akan direpresentasikan oleh 17 string biner, dan total panjang sebuah kromosom adalah 3x17 = 51 string biner. Berikut ini adalah contoh populasi-populasi yang terdapat pada salah satu generasi. v(1) = [00010100110100001 | 00001010100001010 | 00000001100101110] v(2) = [00010100110100001 | 00001010100001010 | 00000001100101110] v(3) = [00011101011001010 | 11001100101111100 | 00100010001100011] . . . v(50) = [00010110110100001 | 00001010100001010 | 00000001110000100] 3.4

Pengkodean Sebelum dimasukkan ke dalam fungsi evaluasi, kromosom dalam bentuk string biner harus dikodekan kembali ke dalam bentuk desimalnya. Untuk mengkodekan string-string biner tersebut ke dalam bentuk desimalnya, dapat dilakukan dengan mengubah format biner ke dalam format desimalnya terlebih dahulu : Untuk populasi himpunan solusi v(1) : x(1)10 = (00010100110100001)2 = (21313)10 x(2)10 = (00001010100001010)2 = (5386)10 x(3)10 = (00000001100101110)2 = (814)10

Fungsi evaluasi Setelah melakukan pengkodean kembali terhadap himpunan-himpunan solusi, maka langkah selanjutnya adalah memasukkan masing-masing hasil pengkodean tersebut ke dalam fungsi evaluasi untuk mendapatkan nilai fitness. Saat menentukan fungsi evaluasi, maka persamaan model (1) yang telah didapatkan pada pembahasan sebelumnya akan digunakan di sini. u(k)

e(k)

+

m(k) PID

y(k) G (z)

-

Gambar 2 Blok sistem pengaturan motor DC servo

Blok diagram sistem pengaturan motor DC servo diberikan pada Gambar 2. Dari diagram blok , maka nilai error pada fungsi evaluasi di atas dihasilkan dari penurunan persamaan berikut ini. y(k)= - a1y(k-1) - a2y(k-2) - … - anay (k-na) + b1m(k-1) + b2m(k-2) + … + bnbm(k-nb)+ e’(t) e(k) = u(k) – y(k) e(k) = u(k) – (- a1y(k-1) - a2y(k-2) - … - anay (k-na) + b1m(k-1) + b2m(k-2) + … + bnbm(k-nb)+ e’(t)) Persamaan fungsi evaluasi menggunakan kriteria indeks performansi ITAE (Integral of Time Multiplied by Absolut Value of Error).

Selanjutnya nilai x(k) dapat dihitung sebagai berikut: (4)

(3)

Dan, nilai fitness didapatkan dari persamaan sebagai berikut. (5)

Dengan menggunakan (3) didapatkan:

J=(

Keterangan : = indeks performansi ITAE = bilangan yang digunakan untuk menghindari pembagian dengan 0 Dengan langkah yang sama, dapat ditentukan nilai-nilai desimal untuk individu-individu lainnya. v(1) v(2) v(3)

= [x(1), x(2), x(3)] = [(16,2606), (4,1092), (0,6210)] = [x(1), x(2), x(3)] = [(8,1307), (4,1092), (0,6210)] = [x(1), x(2), x(3)] = [(11,4823), (79,9780), (13,3569)] . . .


3.6

Roulette Wheel Setelah masing-masing individu dievaluasi dan mempunyai nilai fitnessnya, maka proses yang dilakukan selanjutnya adalah proses seleksi. Dari ke-50 individu dalam suatu populasi, akan dipilih individu-individu terbaik yang akan dipertahankan untuk proses generasi selanjutnya. Proses seleksi yang dilakukan di sini menggunakan metode Roulette Wheel. Langkahlangkahnya adalah sebagai berikut. 1. Hitung total fitness untuk populasi


(6)

99

ISSN: 2085-6350

Teknis

2. Hitung probabilitas seleksi pi untuk masing-masing individu (7) 3. Mencari probabilitas kumulatif tiap-tiap individu (8) Prinsip kerja seleksi ini adalah membangkitkan bilangan acak antara 0 sampai dengan 1, kemudian jika perbandingan antara probabilitas kumulatif dengan total fitness suatu individu lebih besar daripada bilangan acak, maka individu tersebut akan dipertahankan ke generasi selanjutnya. Individu yang terpilih ini akan menjadi orangtua atau parent bagi generasi selanjutnya.

CITEE 2010

dikarenakan, sejak awal, tiap individu sudah diwakili dengan jumlah kromosom sebanyak 17 buah, sehingga variasi sudah dihasilkan ketika pembangkitan himpunan solusi. Variasi nilai fitness akibat probabilitas crossover akan terlihat ketika jumlah kromosom yang mewakili tiap solusi diturunkan jumlahnya. Oleh karena itu, pemilihan probabilitas crossover tidak menimbulkan pengaruh yang signifikan, namun, dalam penulisan ini, dipilih nilai probabilitas crossover 0.3, karena memiliki nilai fitness yang paling besar pada saat pengambilan data berlangsung.

Croosover Crossover yang digunakan di sini adalah dengan menggunakan pendekatan one_cut_point dengan menukarkan bagian kanan dari kedua parent untuk menghasilkan offspring. v(1)=[00010100110100001000010101000010100000000 1100101110] v(3)=[00011101011001010110011001011111000010001 0001100011] menjadi v(1)’=[0001010011010000100001010101111100001000 10001100011] v(3)’=[0001110101100101011001100100001010000000 01100101110] Tidak semua kromosom akan melalui proses crossover. Untuk menentukan berapa persen dari total kromosom yang akan melalui crossover, maka ditentukanlah probabilitas crossover. Probabilitas crossover diatur dengan nilai yang bervariasi, mulai dari 0,1 sampai dengan 1,0 sedangkan probabilitas mutasi dan parameterparameter Algoritma yang lain konstan.

Mutasi Mutasi di sini berarti merubah satu atau lebih nilai string-string biner, yang semula 0 menjadi 1, dan sebaliknya. Misalkan kita ambil sebuah individu yang terdiri dari string-string biner sebagai berikut. v(1) =[00010100110100001|00001010100001010 | 00000001100101110] Jika string ke- 20 ditentukan untuk suatu mutasi, maka individu setelah mutasi terjadi adalah sebagai berikut. v(1)= [00010100110100001 | 00101010100001010 | 00000001100101110] Jumlah string-string biner yang akan mengalami mutasi (Pm). Probabilitas mutasi 0,01 berarti rata-rata 0,01 atau 1% dari total bit dalam suatu populasi akan mengalami mutasi. Dalam kasus ini, total bit dalam populasi adalah total bit = 17x100 = 1700 bit Maka, jika ditentukan probabilitas mutasi 0.1, maka berarti diharapkan ada sekitar 170 mutasi per generasi, dan setiap bit-bit memiliki kesempatan yang sama untuk dimutasikan. Untuk mengetahui pengaruh dan menentukan besar probabilitas mutasi yang dipakai, maka probabilitas mutasi diatur dengan nilai yang bervariasi, sementara besar probabilitas crossover dan parameter-parameter AG yang lain konstan.

Tabel 3. Perbandingan nilai fitness untuk probabilitas crossover yang berbeda

Tabel 4. Perbandingan nilai fitness untuk probabilitas mutasi yang berbeda

Pada Tabel 3. ditunjukkan, bahwa secara umum variasi nilai fitness pada kasus ini tidak begitu dipengaruhi oleh tingkat probabilitas crossover. Hal ini

Pengaruh tingkat probabilitas mutation terhadap perubahan grafik ternyata sangat signifikan. Nilai fitness rata-rata, akan semakin kecil jika probabilitas mutasi dinaikkan. Nilai fitness rata-rata yang kecil dikarenakan banyak individu-individu yang termutasi sehingga

3.7

100

3.8



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

menghasilkan individu baru yang jauh berbeda dengan induknya dan menyimpang dari solusi yang diinginkan. Oleh karena itu, dipilih probabilitas mutasi yang tidak terlalu besar, yaitu 0,03. 3.5 Hasil Setelah dilakukan analisa di atas, maka didapatkan parameter-parameter AG dalam proses inisiasi sebagai berikut. Ukuran Populasi : 50 Jumlah Generasi : 1500 Jumlah Kromosom : 17 Probabilitas crossover : 0.3 Probabilitas mutasi : 0.03 Parameter-parameter tersebut dimasukkan ke dalam program utama AG seperti yang terdapat pada lampiran. Ketika program utama tersebut berjalan, maka dapat kita lihat perubahan nilai fitness. Gambar 3. Memperlihatkan perubahan fitness tersebut. Nilai fitness terbaik yang ada pada sebuah generasi akan tetap dipertahankan menuju generasi berikutnya. Selain itu, dapat dilihat pula perubahan nilai Kp, Ki dan Kd ketika grafik berjalan. Setelah grafik sudah mencapai generasi ke-1500, maka proses pencarian solusi optimal pun berhenti dan parameter kontroler PID yang diperkirakan sesuai untuk mengontrol model plant DC servo adalah sebagai berikut.

Gambar 4. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap waktu dengan input 3 V

Gambar 5. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap waktu dengan input 5 V

Kp = 6,6071 ; Ki = 11,9648; Kd = 0,2499

Gambar 6. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap waktu dengan input 8 V Tabel 5 Tanggapan transien sistem terhadap sinyal input yang berbeda Gambar 3. Grafik proses pencarian solusi parameter PID dengan GA

. IV.

UJI PERFORMASI DAN DISKUSI

Karakteristik atau spesifikasi performasi yang akan dianalisa berkaitan dengan respon transien, error steady state, kestabilan, serta ketahanan terhadap gangguan. 4.1 Respon transien Respon transien adalah respon sistem yang diamati mulai saat terjadinya perubahan sinyal input/gangguan/beban sampai respon masuk dalam keadaan steady state. Performa respon transien yang diamati pada penelitian ini adalah rise time (tr), settling time (ts), peak/maksimum overshoot (Mp), dan time to peak overshoot (tp). Tanggapan sistem untuk tegangan masukan 3V, 5V dan 8V diberikan pada Gambar 4,5 dan 6. Rekapitulasi tanggapan sistem diberikan pada Tabel 6.

Berdasarkan Tabel 5, besar rise time dan setting time untuk masing-masing input sinyal step berbeda. Semakin besar input yang diberikan, maka besar rise time dan setting time pun semakin besar. Pada sistem tidak terdapat maximum overshoot sehingga nilai time to peak overshoot pun juga tidak ada. 4.2 Error steady state Error steady state (ess) adalah selisih antara nilai pengukuran dengan nilai sebenarnya setelah ts tercapai. Semakin kecil ess maka sistem tersebut dapat dikatakan baik dan parameter –parameter PID yang dipakai tepat. Hasil perhitungan error steady state diberikan pada Tabel 6. (9)



101

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

(10)

Tabel 6. Error steady state sistem terhadap sinyal input yang berbeda

Dengan melihat Tabel 6, maka dapat diketahui bahwa besar nilai error steady state untuk sinyal masukan 3 V sebesar 2,67%, untuk sinyal masukan 5 V sebesar 0,8 % dan untuk sinyal masukan 8 V sebesar 0,25 %. Semakin besar sinyal input, maka persentase error semakin kecil. 4.3 Kestabilan Untuk melihat kriteria kestabilan, akan digunakan metode root locus. Dengan mengetahui letak kedudukan pole-pole yang dimiliki sebuah sistem pada bidang-z, maka dapat diketahui tingkat kestabilan sistem tersebut. Sistem dikatakan stabil jika kedudukan pole-pole nya berada dalam bidang lingkaran yang berjarak 1 dari titik pusatnya. Dengan penyederhanaan matematis, didapatkan fungsi alih sistem dalam variabel z sebagai berikut.

(11)

Gambar 8. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap waktu saat mendapat gangguan

Pada gangguan pertama, posisi saklar diubah berulang-ulang dari kondisi on menuju off dan sebaliknya, dan sistem berhasil mempertahankan keadaan mantapnya. Pada gangguan berikutnya, saklar dimatikan sejenak selama ±1,2s, kemudian dihidupkan kembali, namun sistem juga berhasil mempertahankan keadaan mantapnya. Waktu yang dibutuhkan sistem untuk kembali ke keadaan mantapnya sebesar ±1,9 s. Selanjutnya, gangguan terakhir, sebenarnya hampir sama dengan gangguan kedua, namun waktu off saklar lebih singkat yaitu ±0,7s dan sistem membutuhkan waktu ±1,5 s untuk kembali ke keadaan mantapnya. Dengan demikian, dapat dikatakan, ketahanan sistem terhadap adanya gangguan cukup baik. V.

KESIMPULAN

Pada makalah ini ditawarkan penggunaan Algoritma Genetika berbasis Integral of Time multiplied by Absolute value of Error (ITAE) untuk menala parameter kontroler PID pada pengaturan posisi motor DC servo. Dengan menggunakan kontroler PID hasil penalaan diperoleh sistem kontrol dengan respon transient yang baik error steady state yang kecil dan sistem yang stabil. DAFTAR REFERENSI [1]

[2]

Gambar 7 Posisi pole pada bidang-z [3]

Selanjutnya, akan dicari posisi pole dari persamaan tersebut dengan bantuan Matlab. Hasil pengujian yang diperlihatkan pada Gambar 7 menunjukkan bahwa sistem hasil perancangan adalah stabil.

[4] [5] [6]

4.4 Ketahanan terhadap gangguan Karakterisasi sistem lain yang perlu diamati adalah ketahanan terhadap gangguan. Gangguan diberikan kepada sistem dengan cara mengubah-ubah keadaan sistem yang semula on menjadi off selama selang waktu tertentu. Perubahan on-off ini dilakukan secara bervariasi dengan mengubah-ubah waktu off-nya. Sehingga, perubahan grafik keluarannya tampak seperti Gambar 8. 102

[7] [8]

J.M. Herrero, X. Blasco, M. Martínez, and J.V. Salcedo,” Optimal PID Tuning with Genetic Algorithms for Non Liniear Process Models”, Proc. of 15th Triennial World Congress, Barcelona, Spain, 2002 Neenu Thomas, P. Poongodi,” Position Control of DC Motor Using Genetic Algorithm Based PID Controller”, Proceedings of the World Congress on Engineering (WCE), London, 2009 Fernando G. Martin,“Tuning PID Controllers using the ITAE Criterion,” International Journal of Engineering Ed. Vol.21, No.5, pp.867-873, 2005 Goldberg, D.,”Genetic Algorithms In Search Optimization And Machine Learnin”, Addison-Wesley, 1989 Michalewicz, Zbigniew, “Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs,” Springer-Verlag, 1995 Dorf, C. Richard, Bishop. Robert, H., “Modern Control Systems,” New Jersey : Prentice-Hall, 2001 Driels, Morris, “Linear Control SAystems Engineering,” New York : Mcgraw-Hill, 1996 Lewis, F., Syrmos, V, “Optimal Control,” John Wiley & Sons, Inc, 1996



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Aplikasi Interval Type-2 Fuzzy PIPD Untuk Optimal Load Frequency Control Pada Sistem Tenaga Listrik Dua Area Mochamad Avid Fassamsi 1), Muh. Budi R. Widodo 2), Muhammad Abdillah 3), Rio Indralaksono4) Imam Robandi 5) Research Group on Power System Operation and Control (PSOC) Laboratory Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 60111, Surabaya, Indonesia

[email protected] Abstract— This paper presents the application Interval Type-2 Fuzzy Controller for optimization PIPD Load Frequency Control power system two areas to improve the performance stability of the frequency system. The main reason to use the PI and PD control is easy to operate, not complicated to design, and very effectively used in most machines. Simulation is performed by comparing the frequency response stability of power system that controlled the two areas using Interval Type-1 Fuzzy PI controller, Interval Type-1 Fuzzy Controller PIPD, and Interval Type2 Fuzzy PIPD (IT2-FPIPD) Controller. From the results of simulation obtained that by using IT2-FPIPD has the smallest overshoot and fastest settling time compared with the other controllers, namely -0.08039 p.u and 10.58 seconds for the area 1; -0.003697 p.u and 12.7 seconds in the area 2. Keywords-Load Frequency Control; Fuzzy PI Controller; Interval Type-2 Fuzzy; PIPD Controller

memperoleh performansi yang bagus dari frekuensi dan daya beban sistem, governor harus merespon secara cepat perubahan beban, dengan mengatur bahan bakar yang akan dipakai untuk menambah atau mengurangi daya ke area yang membutuhkan [5,7,8]. Pada LFC konvensional, pengaturan ACE dilakukan dengan memberikan aksi kombinasi kontrol Proportional (P), Integral (I), dan Differential (D). Kontrol Proportional Integral (PI) dan Proportional Differential (PD) masih dipercaya dan diaplikasikan pada proses otomasi dan kontrol pada industri [11]. Alasan utama digunakan kontrol PI dan PD adalah karena mudah dioperasikan dan efektif dipakai di sebagian besar mesin [3,4,11]. Tetapi untuk sistem yang kompleks kontroler PI dan PD mengalami kendala dalam penentuan gain penguatan Ki dan Kd, oleh karena itu sering kali kontroler jenis ini digabung dengan fuzzy atau metode optimisasi lain misalnya, GA atau PSO [1,8,9].

Pada sistem tenaga listrik, frekuensi merupakan salah satu parameter yang sangat penting karena merupakan tolok ukur performansi sistem [1,5]. Putaran konstan pada motor sangat penting untuk memperoleh kinerja sistem yang diinginkan [1,2]. Pada sistem interkoneksi skala besar banyak sistem pembangkit skala besar dan kecil dihubungkan secara interkoneksi, sehingga semua generator harus beroperasi pada frekuensi yang sama [1,3,5]. Selain hal itu jumlah generator yang cukup banyak, mengharuskan pembagian daya yang disuplai ke beban secara tepat, sehingga tidak terjadi pemborosan energi [3,4,5]. Masalah yang timbul adalah beban mengalami perubahan tiap waktu, sedangkan kemampuan pembangkit untuk merespon dalam arti menaikkan atau menurunkan output dengan cepat dan tepat merupakan hal yang terbatas. Hal ini berarti frekuensi sitem akan mengalami variasi juga sesuai dengan variasi beban [1,3,7]. Jika perubahan frekuensi terus dibiarkan hingga mencapai 10% maka generator akan lepas dari sinkron, yang mengakibatkan gangguan kestabilan sistem tenaga listrik. Disinilah pengaturan frekuensi menjadi hal yang penting [5,12]. Pengaturan beban dan frekuensi dalam sistem tenaga listrik dikenal sebagai Load Frequency Control (LFC) [1,3,5,6].

Fuzzy Logic atau logika samar telah dikenal sebagai metode yang handal dan teruji mampu memperbaiki performansi sistem [1,7,8]. Penggunaan fuzzy yang mudah dan tidak memerlukan persamaan matematis dalam menyelesaikan permasalahan menjadikan logika fuzzy ini sangat populer di kalangan peneliti [1,10,11]. Sejak awal aplikasinya hingga saat ini fuzzy terus mengalami perkembangan, pada 1975, prof. Lotfi Zadeh memperkenalkan Type-2 Fuzzy Logic yang merupakan penyempurnaan dari fuzzy logic [1,13,15,17]. Interval Type-2 Fuzzy memperbaiki kelemahan dari pendefinisian antacedent dan consequent dari fuzzy logic dengan memakai interval untuk membership function yang dibatasi oleh Lower Membership Function (LMF) dan Upper Membership Function (UMF) [16,17]. Pada paper ini, dipakai kontroler PIPD (proportional integral, proportional differential) yang dihibrid dengan fuzzy type-2. Kontroler PIPD ini merupakan gabungan dari kontroler PI dan kontroler PD. Penggabungan dengan Fuzzy tipe-2 dimaksudkan untuk memberikan nilai minimal dari ACE dengan pendifinisian input yang lebih luas, yakni dengan interval. Penggunaan kontroler gabungan ini diharapkan mampu memperbaiki performansi frekuensi sitem, sehingga kestabilan lebih cepat tercapai.

Pada sistem tenaga listrik dua area, pengaturan beban dan frekuensi dilakukan dengan mengatur respon governor tiap area dengan menghitung seberapa besar deviasi frekuensi dan beban di tiap area [4,5,6]. Besar deviasi perubahan daya beban dan frekuensi antar area dikenal sebagai Area Control Error (ACE) [2,3,7]. Untuk

II. LOAD FREQUENCY CONTROL (LFC) Pada LFC ada dua besaran fisik yang diamati yaitu frekuensi sistem dan beban tie-line. Dua besaran ini dibandingkan dengan besaran referensi dan selisihnya digunakan untuk menentukan langkah koreksi yang dilakukan yaitu menambah atau mengurangi daya yang

I.

PENDAHULUAN



103

ISSN: 2085-6350

Teknis

dibangkitkan [2,3,4]. Skema kinerja LFC pada sebuah pembangkit dapat diamati pada Gambar 1. Output generator yang berupa frekuensi disensing menggunakan sensor frekuensi, kemudian sinyal akan masuk pada blok LFC, selain itu blok LFC ini juga menerima sinyal Ptie (aliran daya antar area) yang kemudian diatur untuk memberikan respon valve yang mengatur kadar bahan bakar yang akan digunakan oleh beban [1,2,3]. Steam Turbine

G

 Pv  PG  QG

 Ptie

Valve control mechanism

Load Frequency Control (LFC)

 Pc

Frequency sensor

Gambar 1. Diagram Skematik Load Frequency Control [2]

III. MODEL LINIER DUA AREA POWER SYSTEM Pembuatan model linear sistem interkoneksi dua area pada sistem tenaga listrik cukup rumit, untuk dalam pemodelan sistem maka sistem dapat diasumsikan terdiri dari dua area yang dihubungkan oleh sebuah reaktansi tie line (Xtie), setiap area akan diwakili oleh sebuah unit pembangkit equivalent yang memperlihatkan bentuk secara keseluruhan, tahanan stator diabaikan, kondisi sistem dianggap seimbang dan kejenuhan inti pada generator diabaikan dan beban berupa beban statis, yaitu beban dengan impedansi dianggap tetap. Rangkaian elektrik ekivalen pada sistem tenaga listrik dua area ditunjukkan oleh Gambar 2.

X2

X tie

X1

P  m1

f R

ΔP =m2

1

Δ f R

(5)

2

dan untuk daya area 1 dan 2 adalah, ΔP = 12

-ΔP (1 / R + D ) L 2 2

=

(1 / R + D ) / (1 / R + D ) 1 1 2 2

-ΔP β L 2

(6)

β +β 1 2

Penambahan beban pada area 1 mengakibatkan frekuensi pada kedua area menjadi menurun, demikian halnya dengan transfer daya pada tie-line ΔP12. ΔP12 bernilai negatif menandakan terjadinya aliran daya dari area 2 menuju area 1. Dalam paper ini, model sistem dibentuk dalam persamaan Laplace. Model linier sistem dua area dengan kontroler ditunjukkan pada Gambar 4. IV. DESAIN INTERVAL TYPE-2 FUZZY CONTROLLER Fuzzy Fuzzy PIPD merupakan gabungan dari fuzzy Proportional integral (PI) dengan fuzzy Proportional Differential (PD). Pada sub bab ini akan dibahas secara singkat tentang desain fuzzy PIPD. A. Desain Fuzzy PIPD controller Transfer function dari kontroler PI konvensional dalam bentuk persamaan laplace dinyatakan dengan, K K (7) u (nT) = P (e(nT) - e(nT - T)) + I e(nT) T T PI u PI (nT) = u PI (nT - T) + K U ΔuPI (nT) PI

(8)

sedangkan, transfer function dari kontroler PD dalam bentuk transformasi Z adalah, Δu PD (n) = -u PD (n -1) + T Δu PD (n)

(9)

Δu PD (n) = -u PD (n -1) + KUPD Δu PD (n) (10)

P12

E1 1

CITEE 2010

XT

E 2  2

Dari hasil penurunan PI controller (8) dan PD controller (10) maka dapat dibuat fuzzy PIPD seperti yang ditunjukkan pada Gambar. 3 [17].

Gambar 2. Electrical Equivalent [2]

Aliran daya dari area1 ke area 2 adalah, P = 12

E E 1 2 X

(1)

sin (δ - δ ) 1 2

T

Deviasi frekuensi antara area 1 dan area 2 adalah sama, yaitu bergantung dari perubahan beban ΔPL. Perubahan frekuensi antar area dinyatakan dengan, Δ f =

-ΔP L

=

(1 / R + D 1) / (1 / R + D ) 1 1 2 2

-ΔP L

(2)

β +β 1 2

Bila diberikan perubahan beban pada area 1 sebesar ΔPL1, untuk area 1, maka persamaan frekuensi dapat dinyatakan dengan, (3) ΔP - ΔP - ΔP = D Δ f m1

12

L1

1

Sedangkan untuk area 2, ΔP + ΔP = D Δ f m2 12 2

Perubahan daya mekanik area 1 dan 2 adalah,

104

(4)

Gambar 3. Fuzzy PIPD Controller [7,8,9,17,18]

B. Fuzzifikasi Gambar. 5 dan 6 merupakan fungsi keanggotaan input dan output dari fuzzy tipe-2 PIPD yaitu berupa error (ep) dan delta error (ev) untuk input dan Upi sebagai single output. Fungsi output menggunakan 3 bagian, yaitu output negatif (opn), output zero (zo) dan output positif (opp). Rule base fungsi fuzzy ditunjukkan pada Tabel I.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

1 1 R1

Bias IT2FPIPD -

U1

-

1 1 + Tg1s

Controller -

+

ACE1

U2

1 1+ Tg 2 s

Controller +

ACE2

-

Governor 1

ΔPm1

1 1  TcH1s

Governor 1

+ -

Speed Drop

PV 1

Turbin 1

PV 2

-

-

Ptie

-

PD 2

1 R2

Load 1

f 1 +

-

 f2 1 sM 2  D 2

-

Turbin 2

IT2FPIPD

1 sM1  D1

T s

ΔPm2

1 1  TcH 2 s

Bias

PD1

Load 2

Speed Drop

2

Gambar 4. Model Linier dua area power system dengan kontroler IT2FPIPD

Rule

If Error (ep)

Delta Error (ev)

epn_lmf epn_umf epn_lmf epn_umf epp_lmf epp_umf epp_lmf epp_umf

R1 R2 R3 R4

Then upi

evn_lmf evn_umf evp_lmf evp_umf evn_lmf evn_umf evp_lmf evp_umf

on_lmf on_umf zo_lmf zo_umf zo_lmf zo_umf op_lmf op_umf

Rule base yang digunakan dalam kontroler terdiri dari 4 buah rule base yang bagi dalam 2 bagian yakni upper dan lower membership. Pada Gambar 5 dan 6, nilai L adalah 0.95 p.u, dengan interval tiap kaki terhadap L adalah 0.05 hingga 0.085.

A. Respon Frekuensi Area 1 Gambar. 7 adalah respon frekuensi pada area 1 dengan perubahan beban sebesar 0.1 p.u. Pada Gambar. 7, sebuah sistem fuzzy PI controller respon frekuensi turun sebesar -0.01162 p.u dan settling time 17.48 detik. -3

2

frekuensi response in area 1(pu)

x 10

0

Amplitude (p.u)

TABEL I. RULE BASE INTERVAL FUZZY TYPE-2 CONTROLLER

PI Controller IT1FPI+PD IT2FPI+PD

-2 -4 -6 -8 -10

Epn (error negatif) Evn(delta error positif)

1

Epp (error positif) Evn(delta error positif)

-12

0

5

10

15 20 Time (seconds)

25

30

35

Gambar 7. Respon Frequency Area 1 -3

Upper _MF

frequency response area 2 (p.u)

x 10 0

Lower _MF


-1 0

L

amplitude (p.u)

-L

Gambar 5. Membership Function Input opn

zo

opp

-2 -3 -4 -5

1

-6 5

Upper _MF

10


25

30

35

Gambar 8. Respon Frekuensi Area 2 Lower _MF -3

-L

0

0

Simulasi pada penelitian ini menggunakan MATLAB 7.3 dengan memberikan gangguan pada sistem yaitu berupa perubahan beban sebesar 0.1 p.u pada area 1, hal ini difokuskan pada pengamatan overshoot dan settling time respon frekuensi sistem yang terpasang kontroler PI, kontroler PIPD dan kontroler IT2FPIPD untuk 35 detik. Hasil simulasi ditunjukkan pada Gambar. 7, 8 dan 9 untuk lebih detailnya.

Amplitude (p.u)

SIMULASI DAN ANALISIS



-2

Gambar 6. Membership Function Output

V.

P-tie response two area power system (pu)

x 10

L

-4 -6 -8 -10 -12 5

10


25

30

35

Gambar 9. Respon P-tie Dua Area Power System


105

ISSN: 2085-6350

Teknis

Sistem dengan Fuzzy IT2-PIPD memiliki overshoot and settling time terbaik daripada kontroler lainnya yaitu -0.08039 p.u dan 10.58 detik sedangkan Fuzzy IT1-PIPD memiliki overshoot -0.0104 dan settling time 11.19 detik. B. Respon Frekuensi Area 2 Perubahan sebesar 0.1 p.u yang terjadi pada area 1 tidak hanya mempengaruhi respon frekuensi di area 1 namun mempengaruhi respon frekuensi pada area 2. Dari Gambar. 8 menunjukkan bahwa sistem dengan fuzzy IT2PIPD mampu menaikkan performasi frekuensi sistem, dengan overshoot dan settling time yang paling bagus dibandingkan dengan aplikasi Fuzzy PI controller dan Fuzzy PIPD controller. Sistem dengan IT2-FPIPD Controller memiliki overshoot dan settling time masingmasing -0.003697 p.u dan 12.7 detik. Untuk sistem yang menggunakan Aplikasi Fuzzy PI controller overshoot dan settling time (-0.008647 p.u dan 22.5 detik) dan sistem fuzzy PIPD yang memiliki overshoot dan settling time (-0.00587 p.u 19.3 detik). C. Respon P-tie pada Dua Area Gambar. 9 merupakan respon frekuensi sistem dengan perubahan beban 0.1 p.u. Pada Gambar. 9, sistem yang menggunakan Interval Type-1 Fuzzy PI controller, frekuensi turun sebesar 0.0138 p.u dan time settling yang lama yaitu 22.9 detik. Sistem dengan Interval Type-1 fuzzy PIPD controller memiliki overshoot (-0.01119 p.u) dan settling time 18.74 detik. Pada aplikasi IT2-Fuzzy PIPD Controller memiliki overshoot dan time settling yang hampir sama dengan fuzzy controller PIPD 0.007158 p.u dan 17.31 detik. Respon frekuensi dari tiap area dan daya pada tie-line akibat perubahan beban sebesar 0.1 p.u pada area 1 dapat dilihat pada Tabel II dan Tabel III. TABEL II.

RESPON FREKUENSI AREA 1 DAN AREA 2 Overshoot

Controller FPI IT1FPIPD IT2FPIPD

Area 1 -0.0116 -0.0104 -0.0803

[4] [5] [6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14] [15] [16] [17]

Time Settling

Area2 -0.0086 -0.0058 -0.0037

Area 1 17.48 11.19 10.58

Area 2 22.5 19.3 12.7

[18]

CITEE 2010 Anderson P.M, Fouad A.A, Power Control and Stability, The lowa State University, Press.1982. Djiteng Marsudi,“Operasi sistem tenaga listrik”.2006. Graha ilmu, Yogyakarta. ISBN 978-756 Muh Budi R. Widodo, Muhammad abidillah, Imam Robandi,” optimal design load frequency Control on multi area power system using interval type-2 Fuzzy PI Controller. UPTECS-2009. Paper number: 034. Muhammad Abdillah, “Desain Optimal Fuzzy Logic Load Frequency Control pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan Artificial Immune System Via Clonal Selection. Tugas Akhir, Jurusan Teknik Elektro ITS, 2009. Jawad Talaq and Fadel Al-basri, Adaptive gain schedulling for load frequency control, IEEE Transc. on Power Systems, Vol 14. No 1, February, pp. 145-150, 1999. Charles E. Fosha, Jr., and Olle I.Elgerd, The Megawatt-Frequency Control Problem: New approach via Optimal Control Theory, IEEE Trans. Vol. PAS. No.4, April 1970, pp.563-577. Imam Robandi, and Bedy kharisma,” Design of Interval type-2 Fuzzy Logic Based Power system stabilizer. PWASET VOLUME 31 31 JULY 2008 ISSN 1307-6884. Muh Budi R Widodo, Muhammad Abdillah, Imam Robandi aplikasi Fuzzy PIPD pada Single Machine Infinite Bus (SMIB), Seminar on intelegnet technology and it’s Aplication (SITIA) 2009 Pp-90 Ceyhun YILDIZ, A. Serdar YILMAZ, Mahmet BAYRAK, “Genetic Algorithm based PI Controller for Load Frequency Control in Power system”. Proceding of 5 th International symposium on Intelegent Manufacturing System, may 2931,2006:1202-1210 Wu, Dongrui, “Design and Analysis of Type-2 Fuzzy Logic System”. Thesis submitted for the degree of master engineering departement of electrical and computer engineering national university of singapore. G .Chen, “Qilian Liangand, Jerry M. Mandel, ”Interval Type-2 Fuzzy Logic System Theory and Design”,IEEE, 2000. Juan R.Castro, Oscar Castillo, “Interval Type-2 Fuzzy Logic for Intelligent Control Aplication”, IEEE, 2007. Jerry M.Mandel, Robert I. Bob John, “Type-2 Fuzzy Sets Made Simple”, IEEE, April, 2002. Muh Budi R Widodo, Imam Robandi, “Optimization of Fuzzy PIPD Controller for Excitation System Stability Analysis on Single Machine Infinite Bus (SMIB) using Genetic Algorithm (GA)” ICAST. 2009. Muh Budi R Widodo, Soedibyo, Moch.Ashari, Imam Robandi. “Aplikasi Fuzzy PIPD pada pengendali Wicket Gate pada pembangkit listrik microhydro”, Seminar basic of science 7 (BSS 7) Universitas Brawijaya.2009.

TABEL III. RESPON P-TIE PADA DUA AREA Controller PI IT1FPIPD IT2FPIPD

Overshoot -0.0138 -0.011 -0.0072

P-tie Time Settling 22.5 18.74 17.31

APPENDIKS Paramater yang digunakan untuk kontroler dan gain kontroler ditunjukkan pada Tabel IV dan Tabel V. TABEL IV. PARAMETER LFC TWO AREA

VII. KESIMPULAN Aplikasi Interval Type-2 fuzzy PIPD controller pada dua area power sistem sangat efektif dalam memperbaiki performansi sistem. Hal ini dapat dilihat dari overshoot dan settling time respon frekuensi area 1 yaitu sebesar 0.08039 dan 10.58 detik, area 2 sebesar -0.003697 p.u dan 12.7 detik, disamping itu respon transfer daya antar area sistem memiliki overshoot dan settling time yang bagus yaitu sebesar -0.007158 p.u dan 17.31 detik.

Parameter Tgi TcH M D R T B

[2] [3]

106

Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern, Penerbit ANDI, Yogyakarta, 2006. Hadi Saadat, Power System Analysis 2nd Ed, McGrowHill. 2004. Kundur,.P, Power System Stability and Control, McGraw-Hill, Inc.,1994


Area 2 0.5 0.4 8 2 3.2 0.62 (1/R2)+D2

TABEL V. GAIN KONTROLER PI DAN PD Kontroler PI PD

REFERENSI [1]

Area 1 0.04 0.5 0.35 6 2.4 0.62 (1/R1)+D1

Gain

K1=-0.8

K2=0.05

Ki=-0.25

Kd=0.025

KuPi= 20

KuPd=15


CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Ultrasonic Level Transmitter Berbasis Mikrokontroler ATmega8 Thiang, Indra Permadi Widjaja, Muliadi Tedjotjahjono Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Jalan Siwalankerto 121-131 Surabaya 60236 Indonesia

Email: [email protected] Abstrak—Makalah ini memaparkan tentang pembuatan sebuah alat yang dinamakan ultrasonic level transmitter. Alat ini digunakan untuk mengukur ketinggian cairan di dalam sebuah tangki terbuka. Fitur yang dimiliki ultrasonic level transmitter ini berupa monitor LCD yang menampilkan ketinggian cairan dan suhu udara. Selain tampilan di monitor LCD, alat ini juga mengkonversi ketinggian cairan menjadi output berupa arus listrik dengan range 4 – 20mA. Alat ini juga dilengkapi dengan fasilitas scaling sehingga skala tampilan ketinggian cairan dapat diatur. Ultrasonic level transmitter ini dirancang berbasis mikrokontroler ATmega8. Sensor yang digunakan untuk mengukur ketinggian cairan adalah ping ultrasonic dan sensor suhu yang digunakan adalah LM35. Pengujian alat telah dilakukan dengan menguji linieritas, resolusi, akurasi dan repeatability. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, alat ini dapat berjalan dengan baik dan dapat dikatakan linier dengan nilai koefisien regresi linier adalah r = 0,9999857772. Resolusi alat ini adalah 1 cm, akurasi sebesar 0,53396% dalam persen error dan repeatability 99,98%.

kesimpulan dan harapan apa yang telah dikerjakan dapat member kontribusi bagi pada peneliti lain. II.

DESKRIPSI SISTEM

A. Desain Perangkat Keras Secara keseluruhan desain rangkaian Ultrasonic level transmitter ini disusun dari beberapa rangkaian untuk mendeteksi dan menampilkan ketinggian cairan serta mengirimkan data tersebut melalui transmitter dalam bentuk arus listrik. Gambar 1 berikut menunjukkan blok diagram dari Ultrasonic level transmitter secara keseluruhan.

Kata kunci-ultrasonic; level; transmitter; mikrokontroler; ATmega8; sensor

I.

PENDAHULUAN

Sensor ultrasonic telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang. Pada umumnya, sensor ultrasonic diaplikasikan untuk mengukur jarak. Salah satu aplikasi terbaru dari sensor ultrasonic adalah sebagai sensor parkir mobil yang dipasang pada bagian belakang mobil. Sensor parkir ini hanya dipakai untuk mendeteksi benda-benda yang ada di belakang mobil dan memberi tanda jarak pada pengemudi dengan bunyi “beep” dan ada juga yang menampilkan jarak dari benda tersebut pada display yang berada di dekat pengemudi. Bila benda tersebut semakin dekat maka bunyi “beep” akan semakin cepat dan keras. Pada makalah ini dipaparkan tentang aplikasi sensor ultrasonic untuk pengukuran ketinggian cairan dalam sebuah tangki. Sensor ultrasonic yang dirancang dilengkapi dengan transmitter dengan output arus listrik 4 – 20mA untuk keperluan akusisi data dalam jarak jauh. Ultrasonic level transmitter dirancang dengan bantuan menggunakan mikrokontroler ATmega8. Proses membaca sensor, proses scaling, proses pengolahan data sehingga mendapatkan output data dalam bentuk arus dilakukan oleh mikrokontroler tersebut. Secara detail, perancangan perangkat keras dan perangkat lunak dari ultrasonic level transmitter dibahas pada bagian II makalah ini dan bagian III makalah ini akan memaparkan hasil pengujian yang telah dilakukan. Akhirnya makalah ini ditutup dengan


Gambar 1. Blok diagram perangkat keras ultrasonic level transmitter

Secara umum ada dua sensor yang digunakan dalam membangun ultrasonic level transmitter. Sensor utama yang digunakan adalah sensor ultrasonic untuk mengukur jarak. Sensor ultrasonic yang digunakan adalah sensor ping)) yang menghasilkan output berupa pulsa. Lebar pulsa yang dikeluarkan adalah waktu yang ditempuh oleh gelombang ultrasonic mulai dari saat dipancarkan sampai gelombang tersebut diterima kembali oleh penerima. Lebar pulsa ini akan diukur oleh mikrokontroler dan kemudian mikrokontorler menghitung jarak yang telah ditempuh oleh gelombang ultrasonic. Sensor kedua adalah sensor suhu yang digunakan untuk mengukur suhu dimana hasil pengukuran ini akan digunakan untuk menghitung jarak dengan memperhatikan kompensasi suhu media transmisi dari ultrasonic. Sensor suhu yang digunakan adalah sensor LM35 yang mempunyai range output tegangan 0 – 1 volt untuk suhu 0 – 100 °C. Output sensor suhu ini dihubungkan dengan input analog dari mikrokontroler. Karena range tegangan input analog dari mikrokontroler adalah 0 – 5 volt maka diperlukan sebuah rangkaian span zero untuk menyesuaikan output sensor dengan input mikrokontorler. Rangkaian yang digunakan adalah


107

ISSN: 2085-6350

Teknis

rangkaian non inverting amplifier dengan penguatan lima kali. Gambar rangkaian non inverting amplifier yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2. 40 k Ohm

CITEE 2010

dengan tegangan maksimum sebesar 5 V. Raneg output tegangan 0 – 5 V ini, untuk kemudian diubah oleh rangkaian konversi tegangan menjadi arus untuk diubah kembali menjadi arus 4 – 20 mA. Rangkaian konversi tegangan menjadi arus dapat dilihat pada gambar 4.

Gambar 2. Rangkaian non inverting amplifier

Dengan menetapkan resistor input sebesar 10 kOhm dan resistor feedback sebesar 40 kOhm maka penguatan rangkaian non inverting amplifier adalah lima kali. Mikrokontroler yang digunakan sebagai pengolah data adalah mikrokontroler ATmega8. Rangkaian mikrokontroler ini dirancang dengan mode yang paling sederhana yaitu single chip. Pada mikrokontroler ini, dihunbungkan rangkaian display berupa LCD dan output relay serta input keypad. Hasil pengukuran ketinggian cairan akan ditampilkan pada LCD. Input keypad digunakan untuk setting parameter-parameter yang diperlukan untuk perhitungan dan pengolahan data. Untuk menghasilkan output berupa arus listrik, ada dua rangkaian yang digunakan yaitu digital to analog converter (DAC) dan rangkaian konversi tegangan menjadi arus. Rangkaian DAC berfungsi mengubah data digital yang dikeluarkan oleh mikrokontroler menjadi tegangan analog. Kemudian tegangan analog ini diubah menjadi arus listrik oleh rangkaian konversi tegangan menjadi arus. Komponen DAC yang digunakan dalam alat ini adalah DAC 0808 yang mempunyai resolusi 8 bit. Rangkaian DAC dapat dilihat pada gambar 3.

Gambar 4. Rangkaian konversi tegangan menjadi arus listrik

Jenis rangkaian konversi tegangan menjadi arus listrik yang digunakan adalah rangkaian dengan grounded load. Transistor 2N3904 hanya berfungsi sebagai current booster sehingga sumber output arus dengan range 4 – 20 mA bukan berasal dari operational amplifier melainkan langsung dari power supply. Dua buah relay yang disediakan berfungsi untuk pengontrolan atau kontak perangkat keras eksternal misalnya untuk menyalakan pompa, alarm atau kebutuhan lainnya. Kedua relay ini dikontrol oleh mikrokontroler dan akan aktif pada kondisi tertentu yang dapat diset oleh pengguna. Rangkaian koneksi relay dengan mikrokontroler dapat dilihat pada gambar 5.

Gambar 5. Rangkaian koneksi relay dengan mikrokontroler

Gambar 3. Rangkaian DAC

Output sesungguhnya dari rangkaian DAC (gambar 3) adalah arus listrik dengan output maksimal adalah 1 mA. Karena arus ini terlalu kecil dan tidak memenuhi standar 4 – 20 mA, maka ditambahkan rangkaian operational amplifier pada bagian output DAC untuk mengubah output DAC yang berupa arus listrik menjadi tegangan

108

Untuk mengaktifkan koil relay, dibutuhkan arus sebesar 200 mA. Output mikrokontroler tidak mampu mengeluarkan arus sebesar yang dibutuhkan karena itu digunakan sebuah transistor BD 139 untuk memperbesar arus sehingga dapat mengaktifkan koil relay. B. Desain Perangkat Lunak Secara keseluruhan, flowchart dari perangkat lunak yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 6.



CITEE 2010

Teknis

 Monitor Fasilitas ini merupakan tampilan utama pada ultrasonic level transmitter yang terdiri atas tampilan suhu, jarak, ketinggian cairan.

Start

 Menu zero Menu ini untuk setting nilai zero atau batas bawah. Proses setting nilai zero harus dilakukan untuk kalibrasi pengukuran.

Menu Monitor

Menu Zero dan tentukan nilai Zero

 Menu span Menu ini merupakan menu untuk setting nilai span atau batas atas.  Alarm1 Fasilitas ini untuk setting batas atas dan batas bawah alarm1. Apabila ketinggian cairan di luar range dari setting ini, maka mikrokontroler akan mengaktifkan relay1.

Menu Span dan tentukan nilai Span

Menu alarm1 tentukan batas atas dan bawah

 Alarm2 Fasilitas ini untuk setting batas atas dan batas bawah alarm2. Apabila ketinggian cairan di luar range dari setting ini, maka mikrokontroler akan mengaktifkan relay2.

Menu alarm2 tentukan batas atas dan bawah

Save Slot

ISSN: 2085-6350

TDK

 Menu save slot menu save disediakan untuk menyimpan parameter setting yang telah ditentukan. Pada menu save ini disediakan 4 slot untuk menyimpan 4 macam parameter setting batas atas dan batas bawah.  Menu load slot Menu load untuk memanggil setting yang telah disimpan.

Load Slot

 Menu offset Menu offset ini untuk setting offset dari pengukuran sat ketinggian cairan sama dengan nol. Nilai Offset

 Menu kompensasi suhu. Menu ini untuk menentukan pembacaan ketinggian cairan apakah menggunakan kompensasi suhu atau tidak.

Kompensasi suhu

 Menu output DAC. Menu ini menampilkan output nilai DAC.

Output DAC

Perhitungan ketinggian cairan dilakukan dnegan menggunakan persamaan berikut:

Power Off

Ketinggian = offset – jarak

(1)

Jarak = v x t/2

(2)

dimana offset adalah hasil seeting yang dilakukan dengan menggunakan menu offset. v adalah kecepatasn suara di udara dan t adalah waktu yang terukur dari pembacaan sensor ping)).

YA End

Gambar 6. Flowchart perangkat lunak secara keseluruhan

Kecepatan suara merambat diudara dapat dihitung dengan persamaan berikut:

Dalam aplikasi ultrasonic level transmitter ini, ada beberapa menu dan fasilitas yang telah dibuat, yaitu:



(3) 109

ISSN: 2085-6350

Teknis

dimana dan

,

, .

Dengan penyederhanaan, persamaan (3) dapat didekati dengan persamaan berikut:

v  0,16565  0,000303.

(4)

dimana θ adalah suhu yang terbaca dari sensor suhu LM35. Perhitungan kecepatan suara dengan menggunakan kompensasi suhu dilakukan dengan menggunakan persamaan 4. III.

PENGUJIAN SISTEM

Pengujian sistem terhadap alat yang dibuat perlu dilakukan untuk mengetahui kinerja secara keseluruhan dari Ultrasonic Level Transmitter. Pengujian sistem yang dilakukan meliputi pengujian akurasi, linieritas, resolusi, repeatability. Pengujian dilakukan pada sebuah tangki yang dibuat dengan ketinggian cairan yang dapat ditampung maksimal 1 meter. A. Pengujian Linieritas dan Akurasi Pengujian linieritas bertujuan untuk menguji apakah hasil pengukuran ketinggian air dari alat ini linier atau tidak, sedangkan akurasi untuk mengetahui apakah hasil pengukurannya akurat atau tidak jika di bandingkan dengan ketinggian air sebenarnya. Akurasi dari alat ini dinyatakan dalam bentuk persen error. Pengujian ini dilakukan dengan kompensasi suhu dan tanpa kompensasi suhu. Sebagian dari hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Tabel I. TABLE I.

Tinggi cairan sebenarnya (mm)

110

SEBAGIAN H ASIL PENGUJIAN LINIERITAS DAN AKURASI

Dengan kompensasi suhu

Tanpa kompensasi suhu

Tinggi cairan terbaca (mm)

Akurasi Tinggi cairan (% error)

Tinggi cairan terbaca (mm)

Akurasi Tinggi cairan (% error)

100

97

3

128

28

110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260

112 120 132 141 149 158 167 177 188 198 207 217 228 237 248 258

1,8 0 1,5 0.7 0,66 1,25 1,76 1,67 1,1 1 1,4 1,4 0,87 1,25 0,8 0,77

137 150 162 170 178 186 196 206 216 225 234 244 255 260 263 271

25 25 25 21 18,7 16,3 15,3 14 13,7 12,5 11,4 10,9 10,8 8,3 5,2 4,2

CITEE 2010

270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 790 800 810 820 830 840 850 860 870 880 890 900

268 278 288 299 307 317 327 337 347 358 367 378 790 800 811 820 830 840 850 860 870 880 890 900

0,74 0,72 0,69 0,33 0,97 0,94 0,9 0,88 0,86 0,55 0,81 0,53 0 0 0,12 0 0 0 0 0 0 0 0 0

281 291 297 312 320 336 345 355 365 376 385 395 801 811 821 831 840 850 860 869 879 889 898 908

4,1 3,9 2,4 4 3,2 5 4,5 4,4 4,3 4,4 4,1 3,9 1,3 1,3 1,3 1,3 1,2 1,1 1,1 1 1 1 8,9 0,88

Persen error rata-rata yang dihasilkan dari pengujian adalah 0,53396% untuk pengukuran dengan kompensasi suhu dan 4,59% untuk pengukuran tanpa kompensasi suhu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa alat ini mempunyai akurasi yang tinggi bila memperhatikan kompensasi suhu. Data hasil pengujian kemudian dioleh dengan regresi linier untuk melihat linieritas dari hasil pengukuran alat ini. Hasil perhitungan regresi linier menunjukkan bahwa alat ini dapat dikatakan linier dengan koefisien regresi linier r = 0,999985772 untuk pengukuran dengan kompensasi suhu dan koefisien regresi linier r = 0,999883176 untuk pengukuran tanpa kompensasi suhu. B. Pengujian Repeatability Pengujian repeatability bertujuan untuk mengetahui apakah hasil pengukuran Ultrasonic Level Transmitter ini konstan atau tidak bila pengukuran ketinggian cairan diilakukan secara berulang-ulang. Pengujian repeatability juga dilakukan dengan kompensasi suhu dan tanpa kompensasi suhu dan masing-masing pengukuran dilakukan sebanyak 10 kali. Hasil pengujian repeatability dapat dilihat pada Tabel II. TABLE II.

Tinggi cairan Sebenarnya (mm)


100

HASIL PENGUJIAN REPEATABILITY

Repeatability (%) Dengan kompensasi suhu 99,8

Tanpa kompensasi suhu 99,9


CITEE 2010

200 300 400 500 600 700 800 900 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 Rata-rata

Teknis

99,9 99,9 100 99,8 99,8 99,8 99,9 99,9 100 100 100 100 99,8 100 99,9 99,9 100 100 99,915

IV.

99,9 99,9 99,9 99,8 99,9 99,7 100 100 100 100 100 99,7 100 100 100 99,9 100 99,9 99,921

KESIMPULAN

Dari hasil pengujian dapat diambil kesimpulan bahwa ultrasonic level transmitter yang telah dirancang dapat berjalan dengan baik. Alat ini mempunyai keakuratan yang cukup tinggi dengan persen error rata-rata yang dicapai adalah 0,53396%. Alat ini juga mempunyai linieritas yang tinggi dengan koefisien regresi linier r = 0,9999857772. Alat ini juga mempunyai repeatability yang baik dengan repeatability rata-rata sebesar 99,9%. Dari hasil pengujian juga terlihat bahwa untuk menghasilkan pengukuran yang akurat dengan menggunakan ultrasonic sensor, perlu diperhatikan kompensasi suhu. Dari hasil pengujian menunjukkan bahwa pengukuran dengan kompensasi suhu menghasilkan pengukuran yang lebih akurat. REFERENSI [1] [2]

[3]

Bila dilihat dari hasil pengujian repeatability baik dengan kompensasi suhu atau pun tanpa kompensasi suhu, dapat disimpulkan bahwa Ultrasonic Level Transmitter ini mempunyai repeatability baik. Ini dibuktikan dengan hasil perhitungan nilai repeatability untuk ketinggian cairan mendekati 100%.


ISSN: 2085-6350

[4] [5]

Jacob, J. Michael. Industrial Control Electronics Aplication And Design,. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, 1988. Parallax inc. Ping))) Ultrasonic Distance Sensor (#28015). 2008. Parallax inc. Chapter #1: Detect Distance with the Ping))). 2005. Benson, Tom. Speed Of Sound. USA: NASA, 28 July 2008. Atmel Corporation. ATMEGA8 Datasheet. 2003.


111

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Karakterisasi Variasi Spasial Temporal Sel Hujan di Surabaya Sis Soesetijo*), Achmad Mauludiyanto **), Gamantyo Hendrantoro**) *)

Electrical Engineering Department, Universitas Surabaya Jalan Raya Kalirungkut, Surabaya 60293 email: [email protected] **) Electrical Engineering Department, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 email: {maulud, gamantyo}@ee.its.ac.id

Abstract—This paper present the study of spatio-temporal variability of rain rates to obtain a reliable characterization parameter like direction of propagation of rain cells, stratiform and convective rain event. The result show that the 87.25% of the characterized rain events have stratiform character and stratiform rain events have lower spatiotemporal correlation than convective .This work will apply to the design of site diversity at millimetre wave radio links. Keywords-- spatio-temporal variability; rain cell; rain event; cross-correlation; site diversity

I.

PENDAHULUAN

Fade Mitigation Techniques (FMT), merupakan suatu teknik pada sistem komunikasi radio yang dapat melakukan kompensasi pengaruh efek redaman akibat hujan. Tujuan FMT adalah dapat merancang sistem komunikasi yang dapat memaksimalkan penggunaan keseluruhan kanal komunikasi dengan memenuhi persyaratan QoS. Agar dapat mengendalikan faktor FMT secara tepat, membutuhkan pengetahuan yang tepat dan baik tentang karakteristik statistik dan dinamis dari curah dan redaman hujan, di mana hal ini merupakan sumber utama dari gangguan kanal pada gelombang milimeter (di atas frekuensi 10 GHz)[1]. Karakteristik curah hujan yang dibutuhkan adalah karakteristik yang mampu mewakili sifat curah hujan secara komprehensif, yang melibatkan domain waktu dan ruang. Penelitian terkait karakteristik hujan secara spasial-temporal terdapat pada makalah [2] dan [3]. Makalah [2] membahas tentang karakterisasi variasi spasial temporal curah hujan di Spanyol. Pada makalah ini memperoleh hasil bahwa hujan akan menurun intensitasnya dengan meningkatnya jarak dan waktu. Penelitian ini menggunakan tiga ambang maksimal intensitas hujan yaitu 2 mm/jam, 10 mm/jam dan 25 mm/jam dan menggunakan 4 lokasi pengukuran intensitas hujan yang masing-masing berjarak 37.4 km, 52.7 km dan 80.8 km terhadap satu lokasi referensi. Semakin tinggi intensitas hujan semakin rendah korelasinya. Nilai korelasi tercapai maksimal pada nilai intensitas hujan 2 mm/jam. Pada posisi lag 60 menit tercapai korelasi nol pada ketiga nilai ambang intensitas hujan. Penggunaan 3 nilai ambang intensitas hujan masih tergolong hujan stratiform yaitu intensitas hujan di bawah 25 mm/jam, namun hujan convective (di atas 25 mm/jam) tidak dibahas dalam penelitian ini. 112

Penelitian [3] hanya membahas karakterisasi variasi spasial saja pada curah hujan di Surabaya. Penelitian ini menggunakan 4 lokasi pengukuran (A, B, C dan D) intensitas hujan dengan jarak link maksimal 1550 m (lokasi A-D) dan jarak link minimal (lokasi B-C) adalah 400 m. Klasifikasi intensitas hujan menggunakan 4 kuartile dengan nilai kuartile terendah 32.14 mm/jam. Secara umum diperoleh hasil bahwa terdapat variasi spasial yang sangat kecil terhadap masing-masing lokasi pengukuran hujan. Model variasi spasial hujan di Surabaya ini lebih mendekati model variasi MoritaHiguti di Jepang. Namun pada penelitian ini tidak secara rinci mengelompokkan hujan berdasarkan hujan stratiform dan hujan convective sehingga variasi spasialnya nampak sangat kecil. Makalah ini membahas karakterisasi variasi spasial-temporal curah hujan di Surabaya pada periode hujan dari Januari 2008 – Pebruari 2009 dengan klasifikasi hujan stratiform dan convective. Analisis karakterisasi ini menggunakan arah propagasi SelatanUtara, karena pada arah ini terjadi redaman hujan maksimal. Seperti disampaikan pada penelitian [4] bahwa redaman hujan maksimal terjadi apabila arah propagasi radiolink tegak lurus terhadap arah angin dan menggunakan polarisasi horisontal. Oleh karena pada musim hujan, arah terbanyak pada angin barat, maka pemilihan link Selatan-Utara merupakan pilihan yang sesuai. II.

SISTEM PENGUKURAN

Penelitian ini menggunakan rain gauge dengan tipe 8’’ Tipping bucket model 260-2501. Lokasi pengukuran curah hujan adalah di kampus ITS Surabaya, Jawa timur. Kota Surabaya berada pada 07° 21' Lintang Selatan dan 112° 36' - 112° 54' Bujur Timur. Surabaya memiliki dua daerah yaitu dataran rendah dengan ketinggian 3-6 meter (dpl) dan dataran tinggi pada 25-50 meter (dpl). Lokasi yang diambil untuk penempatan rain gauge pada penelitian tampak pada gambar 1 berikut yaitu gedung PENS ITS (D), gedung perpustakaan (C), gedung jurusan Teknik Elektro (B) dan gedung Medical Center ITS (A). Data pengukuran curah hujan yang tercatat pada rain gauge adalah txt, berupa kumpulan tips dari bucket yang terisi air hujan. Untuk mendapatkan nilai curah hujan dalam mm/jam perlu dikonversikan dari data txt dengan periode sampling 60 detik.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

U

Gambar 2. Distribusi Marginal Intensitas Hujan

Gambar 1. Sistem Pengukuran Intensitas Hujan Jarak lokasi pengukuran intensitas hujan tercantum pada tabel 1 berikut ini. Terdapat 6 pasang kombinasi pengukuran variasi spasial-temporal dengan orientasi link Selatan-Utara yaitu link A-D, A-C, B-D, AB, C-D dan link B-C. Tabel 1. Jarak Antar Lokasi Pengukuran Lokasi

Jarak (m)

A-D

1550

A-C

1000

B-D

950

A-B

700

C-D

550

B-C

400

Gambar 3. Distribusi Sel Hujan

IV.

III. KARAKTERISTIK SEL HUJAN Periode pengukuran intensitas hujan selama 7 bulan dari bulan Januari 2008 sampai dengan Pebruari 2009 didapatkan grafik distribusi marginal curah hujan untuk masing-masing lokasi pengukuran. Grafik distribusi pada gambar 2 ini menunjukkan bahwa hujan di Surabaya tergolong hujan stratiform dengan prosentase rata-rata sebesar 87.25% untuk semua lokasi pengukuran intensitas hujan [5]. Penelitian [5] membuktikan bahwa hujan stratiform ini mengakibatkan dimensi sel hujan di Surabaya berukuran besar dengan diameter sel hujan di atas dan sama dengan 1550 m mempunyai prosentase 61.9%. Distribusi sel hujan di Surabaya ditunjukkan pada gambar 3 berikut. Universitas Gadjah Mada

HASIL DAN PEMBAHASAN

Untuk menganalisis variasi spasial-temporal curah hujan, pada makalah ini dipilih event hujan tanggal 9 Maret 2008 sebagai hujan stratiform dan event hujan tanggal 28 Pebruari 2008 sebagai hujan convective. Kemudian akan dianalisis secara keseluruhan event yang terjadi selama periode pengukuran. Event hujan merupakan awal hujan mulai sampai hujan tersebut berakhir. Karakteristik event hujan tanggal 9 Maret 2008 ditunjukkan pada tabel 2 sedangkan karakteristik event hujan tanggal 28 Pebruari 2008 ditunjukkan pada tabel 3 berikut ini. Kedua tabel nampak bahwa intensitas hujan maksimal pada masing-masing event tergolong stratiform untuk event hujan 9 Maret 2008 yang berdurasi 86 menit dan tergolong convective untuk event hujan 28 Pebruari 2008 yang berdurasi 90 menit.


113

ISSN: 2085-6350

Teknis

Tabel 2. Karakteristik Event Hujan 9 Maret '08 Lokasi R-max (mm/jam) Rata-rata (mm/jam) A

18.34

4.97

B

17.47

4.78

C

15.09

2.53

D

14.83

4.23

CITEE 2010

lokasi hujan demikian juga sebaliknya pada korelasinya bernilai -1. Terdapat 6 pasang link orientasi propagasi Selatan-Utara yang dihitung nilai korelasi silangnya dengan jarak yang bervariasi dari terjauh sampai terdekat dan menggunakan nilai time-lag-nya bervariasi dari interval -30 menit sampai +30 menit. Analisis menggunakan dua klasifikasi event hujan stratiform dan convective.

Tabel 3. Karakteristik Event Hujan 28 Peb '08 Lokasi

R-max (mm/jam)

Rata-rata (mm/jam)

A

176.78

50.03

B

186.06

55.9

C

83.61

24.9

D

181.49

53.43

Korelasi silang merupakan parameter yang merefleksikan kesamaan (the equally) antara dua variabel. Pada kasus antar lokasi rain gauge, nilai korelasi silang terukur apabila terdapat hujan pada saat yang sama di kedua lokasi rain gauge.

Gambar 5. Korelasi Silang Event Hujan 28 Peb '08

Gambar 4. Korelasi Silang Event Hujan 9 Maret '08 Nilai korelasinya berada pada interval -1 dan 1. Apabila nilainya nol, maka antara kedua lokasi tidak terdapat hubungan, intensitas hujan pada satu lokasi tidak ada pengaruhnya pada intensitas hujan pada lokasi lainnya. Sedangkan apabila korelasinya bernilai 1 maka terdapat hubungan langsung antara dua variabel pada dua 114

Gambar 4 dan 5 menunjukkan bahwa dalam satu event hujan yang sama, variasi spasial sangat kecil. Gambar 4(a) yang merupakan jarak link terjauh 1550 m sampai dengan gambar 4(f) yang merupakan jarak link terpendek 400 m menunjukkan tidak ada perubahan nilai korelasinya. Demikian juga pada gambar 5 yang merupakan event hujan convective, tidak nampak signifikan variasi spasialnya. Dari analisis semua event hujan selama periode pengukuran ini dapat diduga bahwa ukuran sel hujan di Surabaya adalah besar di atas 1550 m. Angka pastinya tidak diketahui karena jarak pengukuran hanya sampai 1550 m. Dugaan ini sesuai dengan penelitian [5] bahwa diameter sel hujan lebih besar dan sama dengan 1550 m yang disebabkan oleh hujan stratiform. Event hujan stratiform (gambar 4) mempunyai korelasi yang lebih rendah dibandingkan event hujan convective (gambar 5). Secara keseluruhan selama periode pengukuran intensitas hujan dari Januari 2008 sampai Pebruari 2009, event hujan stratiform memiliki korelasi yang lebih rendah dibandingkan event hujan convective dengan variasi spasial yang sangat kecil. Lebih jelasnya bahwa semakin besar intensitas hujannya semakin besar pula nilai korelasinya. Hasil ini berbeda



CITEE 2010

Teknis

dengan makalah [2] di mana semakin besar intensitas hujannya semakin kecil nilai korelasinya. Sedangkan apabila diamati time-lag-nya, nampak bahwa nilai korelasinya turun perlahan sampai mendekati menit ke 30 untuk event hujan convective. Untuk event hujan stratiform, nilai korelasinya turun lebih cepat sampai mendekati menit ke 10 dibandingkan event hujan convective. Dari sini nampak bahwa periode event stratiform lebih pendek dibandingkan event hujan convective.

[1]

[2]

[3] [4]

V. KESIMPULAN Terdapat beberapa kesimpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini yaitu : Intensitas hujan semakin berkurang seiring meningkatnya waktu dan jarak, walau pada fungsi jarak variasi spasialnya kecil namun terdapat kecenderungan tersebut. Event hujan stratiform mempunyai korelasi spatio-temporal yang lebih rendah dibandingkan event hujan convective. Kecilnya variasi spasial tersebut dapat digunakan untuk menduga bahwa ukuran sel hujan di Surabaya adalah besar di atas 1550 m, dalam aplikasi site diversity hal ini berarti bahwa jarak minimal antar site harus di atas 1550 m. Angka pastinya tidak diketahui karena keterbatasan jarak pengukuran hanya sampai 1550 m saja. Periode hujan pada event hujan stratiform lebih pendek daripada event hujan convective.


ISSN: 2085-6350

REFERENCES

[5]

[6]

L.J. Ippolito,”Propagation Effects and System Performance consideration for satellite communications above 10 GHz”, in Proc. IEEE Global Telecommunications Conf. Dec 2-5, 1990, pp 89-91 Juan Antonio Romo, Ignacio Fernandez Anitzine, Fernando Andreu, Fernando Perez Fontan, “Characterization Of Time and Space Variability Of The Rain Cells And Front”, European Conference On Antenna and Propagation 2006 (EuCAP 2006) Ari Wijayanti, “Karakterisasi Variasi Spasial Curah Hujan Dan Redaman Spesifik Di Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro ITS Surabaya, Juli 2008 Syahfrizal Tahcfulloh, “Penggunaan ACM dan MRC Untuk Mitigasi Pengaruh Redaman Hujan dan Interferensi Pada Sistem LMDS Di Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro ITS Surabaya, Januari 2010 Sis Soesetijo, “Implementasi Vector AR Dengan Uji Granger Causality Untuk Pemodelan Deret Ruang Waktu Curah Hujan Di Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro ITS Surabaya, Januari 2010 S. A. Callaghan, E. Vilar,”Spatial Variation of Rain Fields in The South of England, 1st International Workshop COST 280, July 2002


115

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Pengujian Karakteristik Resistansi Sensor Gas Dari Bahan Polimer Budi Gunawan, MT1, Dr. Muchammad Rivai2, Hendro Juwono, MS3 1

Jurusan Teknik Elektro Fak Teknik UMK, Kudus, Indonesia, email: [email protected] 2 Jurusan Teknik Elektro FTI ITS, Surabaya, Indonesia, email: [email protected] 3 Jurusan Kimia FMIPA ITS, Surabaya, Indonesia, email: [email protected]

Abstract - Polymer is an non-conductive material. This material can be transformed to be conductive with adding carbon active as dopping, this such polymer is called composite polymer-carbon. Composite polymer-carbon has resistance change if come into contact with gas. With this characteristic, composite polymer-carbon can be used as a gas sensor. The characteristic of composite polymer-carbon is influenced by several factors, such as type of gas, volume of gas, temperature and humidity. Each composite polymercarbon has different characteristic which depend on the type of polymer. This characterization will be explore the nature of the composite polymer-carbon that has been made from 6 types of polymer, which are; PEG6000, PEG20M, PEG200, PEG1540, Silicon and Squelene. The 6 sensors composite polymer-carbon will be tested by 9 types of gas, which are; Aceton, Aceton Nitril, Benzene, Etanol, Methanol, Ethyl Aceton, Chloroform, n-Hexan and Toluene. This characterization will be grouped into 4 clasters of characteristics, which are; the selectivity (influence type of gas), the sensitifity (influence volume of gas), the influence of temperature and the influence of humidity. Correspondence analysis and regression method will be used to process the data to find correlation between polymer and gas and to explore the regression between. Keywords: composite, polyme, carbon, correspondence analysis, regression.

I. PENDAHULUAN Salah satu perkembangan dalam bidang sensor adalah penggunaan sensor dari bahan kimia atau disebut chemical sensor. Polimer meripakan salah satu bahan kimia yg mempunyai sifat awal non konduktif, dalam penelitian ternyata ditemukan beberapa jenis polimer yg bisa dibuat menjadi konduktif yang disebut conducting polymer. Salah satu cara untuk membuat polimer menjadi konduktif adalah dengan menambahkan karbon aktif atau carbon black sebagai dopping. Polimer yang terdopping dengan karbon ini disebut komposi polimer-karbon. Komposit polimer karbon yang bersifat konduktif ini ternyata mempunyai sifat berubah nilai resistansinya apabila terpapar dengan jenis gas tertentu dan nilai resistansinya tidak sama antara satu jenis polimer dengan polimer yang lain juga apabila terkena satu jenis gas dengan gas yang lain.. Karena sifat konduktif yang berubah inilah menjadikan komposit polimer-karbon suatu zat yang berbeda dengan polimer pada umumnya dan bisa digunakan sebagai sensor gas [1]. Karakteristik resistansi yang berbeda-beda sensor polimer ini tergantung dari 4 hal; jenis gas, volume gas, 116

suhu dan kelembaban. Dalam hubungannya dengan perubahan resistansi karena pengaruh jenis gas, karakteristik ini disebut dengan karakteristik sensitifitas, sedangkan dalam hubungannya dengan volume gas karakteristik resistansinya disebut karakteristik sensitifitas. Disamping mempunyai karakteristik selektifitas dan sensitifitas, resistansi sensor polimer dipengaruhi juga oleh kondisi lingkungan yaitu suhu dan kelembaban. [2]. Untuk mengetahui karakteristik resistansi dari sensor komposit polimer-karbon, telah dibuat dan diuji sensor polimer dari 6 jenis polimer, yaitu; PEG 6000, PEG 1540, PEG 20M, PEG 200, silikon, dan squalane. Sebagai gas penguji digunakan 9 jenis gas, yaitu; aseton, aseton nitril, benzena, etanol, metanol, etil aseton, kloroform, n-hexan dan toluena. Pengujian yang telah dilakukan adalah menguji nilai resistansi sensor terhadap jenis gas (selektifitas), volume gas (sensitifitas) pengaruh suhu dan kelembaban. II.

KAJIAN PUSTAKA

Polimer merupakan senyawa-senyawa yang tersusun dari molekul besar yang terbentuk oleh penggabungan berulang dari banyak molekul kecil. Molekul yang kecil disebut monomer dan dapat terdiri dari satu jenis maupun beberapa jenis [3]. Molekul panjang yang terbentuk mengandung rantai-rantai atom yang dipadukan melalui ikatan kovalen melalui proses polimerisasi dimana molekul monomer bereaksi bersama-sama membentuk suatu rantai linier atau jaringan tiga dimensi dari rantai polimer[4]. Molekul polimer umumnya mempunyai massa molekul yang sangat besar. Hal inilah yang menyebabkan polimer memperlihatkan sifat sangat berbeda dari molekul-molekul biasa meskipun susunan molekulnya sama. Polimer merupakan materi non-konduktif atau bersifat isolator. Ada beberapa jenis polimer yang bisa dibuat menjadi konduktif dengan memberi dopping karbon aktif. Tidak semua polimer dapat menjadi konduktif. Hanya polimer terkonjugasi (ikatan pada rantai berupa ikatan tunggal dan rangkap yang berposisi berselang-seling) yang bisa menjadi konduktor. Peranan atom atau molekul doping adalah menghasilkan cacat dalam rantai polimer tersebut (cacat struktur). Cacat inilah yang berperan dalam penghantaran listrik. Cacat dapat bermuatan positif, negative, atau netral. Cacat ini berperilaku seolah-olah sebagai partikel. Cacat dapat



CITEE 2010

Teknis

berpindah sepanjang rantai, sehingga menimbulkan aliran muatan. Elektron atau hole juga dapat meloncat dari satu posisi cacat ke posisi cacat yang lain (cacat tidak berpindah), sehingga timbul pula aliran listrik [5]. Pemakaian polimer sebagai bahan sensor dipilih jenis polimer yang bisa bersifat konduktif agar memenuhi sejumlah kriteria yang dituntut oleh suatu sensor. Salah satunya adalah bahwa polimer itu harus mampu mengikat molekul-molekul yang dideteksinya sehingga mempengaruhi sifat konduktifitasnya [6]. Bahan komposit diartikan sebagai gabungan dari dua material atau lebih yang berbeda sifatnya dan akan membentuk sifat fisis yang baru. Komposit polimerkarbon terbentuk dari gabungan polimer dengan karbon yang membentuk sebuah material yang mempunyai sifat yang baru yaitu konduktif dan mempunyai resistansi tertentu. Nilai resistansi ini berubah apabila terkena gas. Sensor komposit polimer-karbon dibuat dari campuran polimer dengan karbon aktif. Sensor ini mampu merespon rangsangan yang berasal dari berbagai senyawa kimia atau reaksi kimia. Saat campuran dipapar dengan uap bahan kimia, maka uap bahan kimia akan mengenai permukaan polimer dan berdifusi ke campuran bahan polimer dengan karbon dan menyebabkan ukuran permukaan polimer bertambah luas karena adanya efek swelling. [7] Efek swelling atau mengembang ini sebanding lurus dengan konsentrasi gas yang dideteksi. Dengan efek mengembang ini memungkinkan perubahan luas permukaan komposit polimer-karbon jika terkena gas. Efek swelling pada polimer diperlihatkan seperti pada gambar 1;

(a) (b) Gambar 1 Efek ‘swelling’ pada polimer; (a) sebelum mengembang, (b) sesudah mengembang

Perubahan luas permukaan ini mempengaruhi perubahan resistansi dari polimer sehingga dengan perubahan resistansi ini bisa mempengaruhi juga nilai konduktivitas. Perubahan resistansi dari sensor ini dipakai sebagai masukan bagi sistem instrumentasi elektronik. III. METODOLOGI

EKSPERIMEN

Metodologi yang digunakan adalah experimental dengan menguji 6 jenis sensor komposit polimer-karbon dengan sampel penguji berupa 9 jenis gas. Faktor yang akan diuji ada 4, yaitu; pengaruh jenis gas (selektifitas), pengaruh volume gas (sensitifitas), pengaruh suhu dan kelembaban. Untuk membaca data hasil pengujian digunakan sebuah rangkaian akuisisi data yang akan membaca resistansi 6 sensor secara real time dan ditampiulkan pada komputer. Rangkaian akusisi data yang digunakan terdiri dari beberapa bagian, yaitu; rangkaian pengkondisi sinyal, konversi analog ke digital, mikrokontroller, dan interface serial. Untuk menyimpan dan menampilkan hasil pengujian digunakan personal komputer. Blok Universitas Gadjah Mada

ISSN: 2085-6350

diagram deret sensor, akuisisi data dan personal komputer diperlihatkan pada gambar 2; Deret Sensor polimer

Rangkaian Pengkondisi sinyal

Mikrokontroller ATMega16 (built in 8 channel ADC)

Interface serial RS232

Gambar 2 Blok diagram

Sebagai ruang pengujian digunakan chamber yang dikondisikan agar bisa diinjeksi gas dari luar, bisa dialirkan udara panas, udara lembab, dan bisa terkoneksi dengan rangkaian akuisisi data. Skema ruang pengujian, deret sensor, akuisisi data dan personal komputer diperlihatkan pada gambar 3;

Gambar 3 Skema instrumentasi pengujian

Prinsip kerja dari instrumentasi pengujian sebagi berikut; sensor polimer yang akan diuji ditempatkan di dalam ruang pengujian secara berderet. Ruang pengujian dihubungkan dengan 2 tabung dari luar, tabung pertama berisi silica gel yang berfungsi sebagai pengering dan pembersih sisa-sisa gas yang menempel pada sensor sebelum dialirkan gas penguji yang lain, tabung kedua berfungsi untuk mengkondisikan udara dengan temperatur dan kelembaban tertentu. Sebagai masukan gas penguji, ruang pengujian diberi jalan masuk untuk menginjeksikan gas penguji ke dalam ruang pengujian. Untuk pembacaan data, ruang pengujian pengujian terhubung dengan rangkaian akuisisi data dan akuisisi data terhubung dengan personal komputer melalui komunikasi serial RS 232. IV. HASIL PENGUJIAN A. Pengujian terhadap jenis gas (selektifitas) Pada pengujian selektifitas, sensor polimer diuji dengan 9 jenis gas yaitu; aseton, aseton nitril, benzena, etanol, etil aseton, kloroform, metanol, n-hexane, dan toluena dengan volume injeksi yang sama dan pada suhu serta kelembaban yang sama. Data resistansi hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 1; TABEL 1. DATA RESISTANSI POLIMER TERHADAP INJEKSI JENIS GAS

Aseton AsetonNitril Benzena Kloroform Etanol EtilAseton Metanol nHexane Toluena

PEG6000 (Ohm)

PEG20M (Ohm)

PEG200 (Ohm)

PEG1540 (Ohm)

SILICON (Ohm)

SQUELENE (Ohm)

319 421 319 357 338 357 357 317 337

397 648 547 572 548 472 463 423 443

5245 6170 5403 6462 5635 7270 5536 4104 5336

4887 5971 2719 3034 2278 5152 2766 2436 2590

2468 5231 4762 5084 5078 3373 4157 4161 4462

4499 6218 5022 6569 6176 2974 4392 4585 6035

Untuk melihat korelasi antara polimer dengan gas sampel dilakukan pengolahan data dengan


117

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

correspondence analysis menggunakan R program, hasil correspondence análysis ditunjukkan pada gambar 4;

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi aseton 9000 8500

y = 268.33x 3 - 2338x 2 + 6869.7x + 1106

8000 7500

y = 124.67x 3 - 1208.5x 2 + 4072.8x + 2080

7000 6500 6000

Resistansi

5500

3

2

y = 154.17x - 1349.5x + 3818.3x + 2388

5000 4500 4000 3

2

y = 268.17x - 2376.5x + 6802.3x - 2226

3500 3000 2500 2000 1500

y = 31.167x 3 - 282x 2 + 839.83x - 211

1000

y = -58.25x 2 + 385.95x - 3.25

500 0 R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 25ml

Volume injeksi PEG 6000

PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb. 5 Grafik polimer terhadap injeksi aseton Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi aseton nitril 20000 19000 18000

y = 1745.2x 3 - 15260x 2 + 43656x - 25072

17000 16000 15000

Gambar 4 Mapping CA selektifitas polimer

14000

Resistansi

13000 12000 11000 10000 9000

3

3

2

y = 225.67x - 2013x + 5843.3x + 955

7000 6000

y = 352.67x 3 - 3108x 2 + 8849.3x - 3626

5000 4000 3000 2000

3

2

y = 74.833x 3 - 674.5x 2 + 1966.7x - 1048

y = 63.5x - 558.5x + 1574x - 701

1000 0

R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 25ml


PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb. 6 Grafik polimer terhadap injeksi aseton nitril Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi benzena 24000 22000

y = 2742.8x 3 - 24661x 2 + 71981x - 44994

20000 18000 16000 14000 12000 10000 3

8000

2

y = 118x - 843x + 2106x + 4525

y = 93.833x 3 - 835x 2 + 2554.2x + 3198

6000

3

2

y = 276.33x - 2512x + 7384.7x - 2681 4000 2000

y = 216.17x 3 - 1891.5x 2 + 5295.3x - 3301 y = -72.667x 3 + 442.5x 2 - 357.83x + 366

0

B. Pengujian terhadap volume gas (sensitifitas) Pada pengujian sensitifitas, sensor polimer diuji dengan 9 jenis gas dengan volume injeksi yang berbeda pada suhu dan kelembaban yang sama. Volume gas yang diinjeksikan merupakan campuran udara dan gas, sedangkan volume udara yg ada dalam chamber tetap, jadi konsentrasi gas berbanding lurus dengan kepadatan volume gas yg diinjeksikan. Variasi volumenya adalah 10ml, 20ml dan 25ml. Untuk melihat perubahan resistansi polimer terhadap injeksi gas, dibuat ploting grafik dan persamaannya. Grafik resistansi sensor polimer terhadap injeksi tiap gas diperlihatkan pada gambar 5 sampai gambar 13; 118

2

y = 370.17x - 3186x + 9191.8x - 470

8000

Resistansi

Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa PEG6000 dengan PEG20M dan Silicon dengan Squelene memiliki kemiripan. Sedangkan PEG1540 dan PEG200 masingmasing memiliki reaksi yang berbeda dan tidak saling berhubungan. Dari 9 gas terkelompokkan menjadi tiga bagian berdasarkan posisi kedekatan antar gas. Kelompok pertama terdiri dari aseton, dan aseton nitril. Kelompok kedua terdiri dari metanol, benzena, etanol, kloroform, toluena dan n-hexane. Kelompok ketiga terdiri dari satu jenis gas etil aseton. Dari mapping CA diatas terlihat bagaimana setiap gas berhubungan dengan setiap polimer. Dari ketiga kelompok gas tersebut ada beberapa jenis polimer yang mempunyai jarak yang dekat untuk masing-masing kelompok. Untuk kelompok gas pertama (aseton dan aseton nitril) polimer yang paling dekat adalah PEG1540. Kelompok gas kedua (metanol, benzena, etanol, kloroform, toluena dan n-hexane) jenis polimer yang dekat adalah PEG6000, PEG20M, PEG200, squelene dan Silicon. Kelompok ketiga (etil aseton) ada dua polimer yang mempunyai jarak kedekatan yang sama yaitu; PEG1540 dan PEG200. Kedekatan jarak ini menunjukkan kemampuan deteksi polimer yang lebih baik untuk jenis gas yang jaraknya dekat dengan polimer tersebut.


R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 25ml


PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb. 7 Grafik polimer terhadap injeksi benzena


CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi metanol

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi etanol 30000

24000

28000

22000

3

2

y = 182.17x - 3646x + 22008x - 13475

26000

y = 2583x 3 - 23635x 2 + 69939x - 43818

20000

24000

18000

22000 20000

16000

y = 215.33x 3 - 1877.5x 2 + 5356.2x + 1317

12000

y = -45.333x 3 + 403.5x 2 - 836.17x + 6384

10000 8000

Resistansi

Resistansi

18000

14000

y = 170x 3 - 1521x 2 + 4416x + 1946

16000 14000

y = 70x 3 - 518.5x 2 + 1271.5x + 5083

12000 10000

y = 373.5x 3 - 3318x 2 + 9536.5x - 4124

3

2

y = 358.33x - 3253.5x + 9573.2x - 4210 y = 73.333x 3 - 721.5x 2 + 2489.2x - 1463

8000

6000

6000

4000

4000

y = 86.5x 3 - 782x 2 + 2297.5x - 1224

y = 194.33x 3 - 1742.5x 2 + 5020.2x - 3153

2000

3

2

y = 194.67x - 1738x + 5004.3x - 3142

2000

0

0

R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 awal

R rata2 25ml

R rata2 10ml

PEG 6000

PEG 20M

PEG 200

R rata2 20ml

R rata2 25ml

Volume injeksi

Volume injeksi PEG1540

Silicon

PEG 6000

Squelene

PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb.11 Grafik polimer terhadap injeksi metanol

Gb. 8 Grafik polimer terhadap injeksi etanol

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi n-hexane

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi etil aseton 30000

24000

28000

22000

y = 2350.3x 3 - 21950x 2 + 67550x - 42881

26000

y = 2583x 3 - 23635x 2 + 69939x - 43818

20000

24000

18000

22000 20000

16000 y = 215.33x 3 - 1877.5x 2 + 5356.2x + 1317

12000

y = -45.333x 3 + 403.5x 2 - 836.17x + 6384

Resistansi

Resistansi

18000

14000

y = 192.33x 3 - 1523.5x 2 + 4320.2x + 2022

16000 14000

y = -109x 3 + 820.5x 2 - 1548.5x + 6743

12000

10000 y = 373.5x 3 - 3318x 2 + 9536.5x - 4124

8000

3

10000

y = 86.5x 3 - 782x 2 + 2297.5x - 1224

2

y = 415.83x - 3782.5x + 11102x - 5267 y = 115.5x 3 - 1048.5x 2 + 3095x - 1784

8000

6000

6000

4000 3

4000

2

y = 194.33x - 1742.5x + 5020.2x - 3153

2000

3

2

y = 175.17x - 1601.5x + 4731.3x - 2986

2000 0

0 R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 awal

R rata2 25ml

R rata2 10ml

PEG 6000

PEG 20M

PEG 200

R rata2 20ml

R rata2 25ml

Volume injeksi

Volume injeksi PEG1540

Silicon

PEG 6000

Squelene

PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb.12 Grafik polimer terhadap injeksi n-hexane

Gb.9 Grafik polimer terhadap injeksi etil asetat

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi toluena

Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi cloroform 30000

24000

28000

y = 437.83x 3 - 4978x 2 + 21608x - 11999

22000

3

2

y = 2586.2x - 23963x + 72294x - 45848

26000 24000

20000

22000

18000

20000

16000 3

2

y = 169.17x - 1539x + 4658.8x + 1722

12000

y = -4.8333x 3 + 10x 2 + 116.83x + 5784

10000

3

Resistansi

Resistansi

18000

14000

16000

3

3

2

y = 40.333x - 336x + 1004.7x + 5197

12000

2

2

y = 178.67x - 1535x + 4427.3x + 1940

14000

y = 289.83x - 2635.5x + 7745.7x - 2932

8000

y = 90.667x 3 - 812x2 + 2339.3x - 1240

6000

10000

3

2

y = 461x - 4146x + 11976x - 5823

8000

y = 199.67x 3 - 1802x 2 + 5326.3x - 3346

6000

4000

4000

y = 201.33x 3 - 1782.5x 2 + 5091.2x - 3191

2000

3

2

y = 186.33x - 1683x + 4903.7x - 3088

2000 0

0 R rata2 awal

R rata2 10ml

R rata2 20ml

R rata2 awal

R rata2 25ml

R rata2 10ml

PEG 6000

PEG 20M

PEG 200

PEG1540

R rata2 20ml

R rata2 25ml

Volume injeksi

Volume injeksi Silicon

PEG 6000

Squelene

Gb. 10 Grafik polimer terhadap injeksi kloroform

PEG 20M

PEG 200

PEG1540

Silicon

Squelene

Gb.12 Grafik polimer terhadap injeksi n-hexane

C. Pengujian terhadap pengaruh suhu Pada pengujian pengaruh suhu, sensor polimer diuji didalam ruang pengujian dengan kondisi suhu yang bervariasi dengan volume injeksi tiap gas dan kelembaban tetap. Pengujian ini akan melihat pengaruh



119

ISSN: 2085-6350

Teknis

kenaikan suhu terhadap perubahan resistansi tiap sensor. Variasi suhunya adalah 320C, 350C dan 380C. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kenaikan suhu menyebabkan kenaikan resistansi. Prosentase rata-rata kenaikan resistansi terhadap kenaikan suhu dan koefisien pengaruh suhu (ohm/0C) diperlihatkan pada tabel 2 dan 3;

CITEE 2010

600

500

400

300

200

TABEL 2. PROSENTASE RATA-RATA KENAIKAN RESISTANSI TERHADAP 100

SUHU Polimer PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE

Aseton 11%

AsetonNitril 14%

Benzena 4%

Kloroform 4%

Etanol 5%

7% 14% 18% 0% 5% EtilAseton 4% 2% 22% 36% 2% 2%

27% 31% 31% 3% 2% Metanol 5% 0% 17% 12% 2% 1%

24% 21% 37% 3% 12% nHexane 7% 1% 17% 35% 5% 7%

0% 16% 31% 3% 4% Toluena 4% 3% 10% 31% 3% 8%

3% 23% 28% 4% 1% %rata2 6% 22% 19% 29% 3% 5%

TABEL 3. KOEFISIEN PENGARUH SUHU ( OHM /0C) Polimer PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE

Aseton 18

AsetonNitril 25

Benzena 40

Kloroform 40

Etanol 40

18 114 224 116 176 EtilAseton 40 26 146 489 130 181

40 105 348 126 185 Metanol 40 26 140 446 136 175

30 149 510 121 185 nHexane 40 26 144 476 143 188

26 149 452 122 180 Toluena 41 26 146 505 146 190

26 150 483 128 177 rata2 36 27 138 437 130 182

Dari data rata-rata prosentase kenaikan polimer pengaruh suhu dapat dilihat secara umum semua polimer mengalami kenaikan resistansi karena pengaruh kenaikan suhu lingkungan. Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap kenaikan suhu ditunjukkan pada gambar 13 sedangkan koefisien pengaruh suhu (ohm/0C) diperlihatkan pada gambar 14; 40%

Aseton

AsetonNitril Benzena PEG6000

30% 25% 20%

10% 5% 0% Aseton


Kloroform

PEG20M

Etanol

PEG200

EtilAseton

PEG1540

Metanol

SILICON

nHexane

Toluena

SQUELENE

Gb.13 Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap kenaikan suhu

Etanol

PEG200

EtilAseton

PEG1540

Metanol

SILICON

nHexane

Toluena

SQUELENE

D. Pengujian terhadap pengaruh kelembaban Pada pengujian pengaruh kelambaban, sensor polimer diuji didalam ruang pengujian dengan kondisi kelembaban yang bervariasi volume injeksi tiap gas dan suhu tetap. Variasi kelembabannya adalah 45%, 55% dan 65%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kenaikan kelembaban menyebabkan kenaikan resistansi. Prosentase rata-rata kenaikan resistansi terhadap kenaikan kelembaban dan koefisien pengaruh kelembaban (ohm/%) diperlihatkan pada tabel 4 dan 5; TABEL 4. PROSENTASE RATA-RATA KENAIKAN RESISTANSI TERHADAP KELEMBABAN Polimer PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE

Aseton 0,40% 7,70% 1,96% 12,05% 14,57% 4,46% EtilAseton 3,29% 3,01% 11,87% 9,26% 4,63% 4,32%

AsetonNitril 6,60% 11,26% 13,03% 12,93% 5,73% 6,12% Metanol 3,51% 4,24% 7,96% 31,46% 1,66% 1,71%

Benzena 4,11% 7,86% 12,22% 32,30% 1,73% 1,22% nHexane 5,17% 4,72% 1,40% 39,11% 1,61% 16,84%

Kloroform 0,70% 3,90% 1,68% 28,59% 1,64% 3,80% Toluena 6,36% 2,14% 0,00% 42,91% 0,23% 7,15%

Etanol 5,87% 6,62% 5,56% 40,46% 1,44% 5,77% %rata2 4,00% 5,72% 6,19% 27,67% 3,69% 5,71%

TABEL 5. KOEFISIEN PENGARUH KELEMBABAN (OHM/%) Polimer PEG6000

PEG6000 PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE

15%

Kloroform

PEG20M

Gb.14 Grafik koefisien pengaruh suhu (ohm/0C)

PEG20M PEG200 PEG1540 SILICON SQUELENE

35%

120

0

Aseton 18

AsetonNitril 25

Benzena 40

Kloroform 40

Etanol 40

18 114 224 116 176 EtilAseton 40 26 146 489 130 181

40 105 348 126 185 Metanol 40 26 140 446 136 175

30 149 510 121 185 nHexane 40 26 144 476 143 188

26 149 452 122 180 Toluena 41 26 146 505 146 190

26 150 483 128 177 rata2 36 27 138 437 130 182

Dari data rata-rata prosentase kenaikan polimer pengaruh kelembaban dapat dilihat secara umum semua polimer mengalami kenaikan resistansi karena pengaruh kenaikan kelembaban lingkungan. Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap kenaikan kelembaban ditunjukkan pada gambar 15 sedangkan koefisien pengaruh kelembaban (ohm/%) diperlihatkan pada gambar 16;



CITEE 2010

Teknis

50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Aseton


Kloroform

PEG20M

Etanol

PEG200

EtilAseton

PEG1540

Metanol

SILICON

nHexane

Toluena

SQUELENE

Gb.15 Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap kenaikan kelembaban 140 120 100 80

ISSN: 2085-6350

[3] Atkins, P. W. (1990), Physical Chemistry. 4th ed. New York: W.H. Freeman. [4] Elias, H.-G. (1987), Mega Molecules. Berlin: Springer-Verlag [5] Department Of Chemical Engineering Brigham Young University (2006), Modeling And Data Analysis Of Conductive Polymer Composite Sensors. [6] Frank Zee and Jack Judy (1999), Mems Chemical Gas Sensor Using A Polymer-Based Array, Published at Transducers ’99 - The 10th International Conference on Solid-State ensors and Actuators on June 7-10, Sendai, Japan [7] Kohlman, R. S. and Epstein, Arthur J. (1998), Insulator-Metal Transistion and Inhomogeneous Metallic State in Conducting Polymers. Skotheim, Terje A.; Elsenbaumer, Ronald L., and Reynolds, John R., Editors. Handbook of Conducting Polymers. 2nd ed. New York: Marcel Dekker; pp. 85-122.

60 40 20 0 Aseton

AsetonNitril Benzena

PEG6000

Kloroform

PEG20M

PEG200

Etanol

EtilAseton

PEG1540

Metanol

SILICON

nHexane

Toluena

SQUELENE

Gb.14 Grafik koefisien pengaruh kelembaban (ohm/%)

V. KESIMPULAN Dari hasil pengujian sensor polimer terhadap 4 faktor, dapat disimpulkan: 1.

2.

3.

4.

5.

Bahan polimer (PEG6000, PEG20M, PEG200, PEG1540, silicon dan squelene) bisa dibuat menjadi sensor gas dengan memberi additif karbon aktif menjadi komposite polimer-karbon. Sensor komposit polimer karbon yang dibuat mendeteksi gas dengan perubahan nilai resistansi apabila terkena gas. Sensor komposit polimer-karbon mempunyai resistansi yang berbeda-beda tergantung dari jenis bahan polimernya. Pada mapping correspondence análysis beberapa polimer meunjukkan kesamaan reaksi saat diuji dengan beberapa gas sampel, juga terlihat korelasi antara polimer dengan jenis gas yang menunjukkan semakin dekat posisi antara polimer dengan gas semakin baik pendeteksian polimer terhadap gas tersebut. Resistansi sensor akan naik sebanding dengan kenaikan volume injeksi, kenaikan suhu dan kelembaban dengan persamaan garis polinomial orde 2 dan orde 3 dan sebagian linier

VI. DAFTAR PUSTAKA [1] Jiri Janata And Mira Josowicz (2002), Conducting Polymers In Electronic Chemical Sensors. [2] Hua Bai and Gaoquan Shi (2006), Gas Sensors Based on Conducting Polymers.



121

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

KENDALI ON-OFF PERALATAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN PC DENGAN KOMUNIKASI SERIAL RS-485 Hendra Wiraatmaja Pembimbing : Leonardus Heru P. ST Universitas Katolik Soegijapranata Semarang

[email protected] Abstract— This final project aims to design and realize the system controller on-off lights using your PC. PC will connect with a serial microcontroller through a standard RS-485 network. Realized system consists of a PC as a master node and three microcontroller as a slave node. The computer can recognize and control these third microcontroller. Each microcontroller can control the two lights. On-off control of lamps can be done through key presses a switch that connects to the microcontroller or by a computer controller (By pressing the button 'on', 'off' or use a timer). Microcontroller can detect the status of lights, which will be sent to the computer. To find out the status of LDR light sensor is used. Software used on computers that use Visual Basic 6.0 programming language. To program the micro controller or microcontroller used in the assembler language and then be converted into machine language. From the test results of three master node can control the slave node which has a distance of 20 meters. Function on or off either through a computer or microcontroller, the timer function can turn on or turn off the lights.

I. PENDAHULUAN Dewasa ini perkembangan produk-produk elektronik berkembang dengan pesat, demikian juga dengan sistem kontrol. Sistem kontrol yang tadinya hanya dapat dilakukan secara manual sekarang dapat dilakukan secara otomatis. Selain itu yang dahulunya harus melakukan pengontrolan dekat dengan alat yang dikontrol, sekarang dengan kontrol yang telah berkembang, mengontrol alat dari tempat yang jauh bukan hal yang mustahil. Sistem kontrol yang sudah maju juga memungkinkan untuk dapat mengontrol beberapa alat sekaligus.

122

II.

DASAR TEORI

A. Mikrokontroler Mikrokontroler adalah keluarga mikroprosesor yaitu sebuah chips yang dapat melakukan pemrosesan data secara digital sesuai dengan perintah bahasa assembly yang diberikan perusahaan pembuatnya. Mikrokontroler merupakan chip tunggal yang dapat menjalankan instruksi. Teknologi chip mikrokontroler dapat mereduksi sistem digital diskrit dengan digantikan perangkat lunak yang diprogram kemudian diisikan dalam chip tersebut. B. LDR LDR berfungsi sebagai sensor. LDR disini hambatannya akan berubah-ubah sesuai dengan cahaya yang diterima dari lampu. LDR mempunyai karakteristik dimana nilai hambatannya akan turun apabila terkena cahaya, sedangkan hambatannya akan semakin besar apabila cahaya yang masuk semakin sedikit. Nilai hambatan yang berubah-ubah ini akan merubah tegangan masukan untuk op-amp.

III. DIAGRAM BLOK PERANCANGAN Komputer pengendali adalah sebagai pengendali utama dalam proses perancangan alat ini. Untuk dapat menghidupmatikan lampu yang diinginkan, komputer akan mengendalikan mikrokontrol yang diinginkan, sehingga lampu dapat dihidup atau dimatikan sesuai dengan yang diinginkan pemakai . Selain itu proses penghidupmatian lampu juga dapat dilakukan dengan menekan saklar yang terhubung pada mikrokontrol. Dengan demikian lampu dapat dihidupmatikan oleh pengguna kamar. Status lampu akan dideteksi oleh mikrokontrol, status tersebut nantinya akan dikirim ke komputer. Komputer akan menerima data dan akan menghidup atau mematikan gambar lampu yang merupakan penanda dari lampu yang dikontrol. Agar mikrokontrol dapat mengetahui status dari lampu, digunakan sensor berupa LDR ( Light Dependent Resistor ). LDR ini merupakan bagian dari untai komparator. Keluran dari untai komparator ini nantinya menjadi masukan untuk mikrokontrol. Pada perancangan kali ini akan digunakan RS-485 sebagai sistem komunikasi yang mengubungkan



CITEE 2010

Teknis

komputer dengan beberapa mikrokontrol. Digunakan RS485, karena RS-485 memiliki banyak keuntungan. Keuntungan yang terutama adalah dapat berhubungan dengan lebih dari dua device.

Modul RS-485 dan Untai Konverter Untuk menghubungkan komputer pengendali dengan beberapa mikrokontrol dibutuhkan untai dengan menggunakan RS-485, karena RS-485 dapat bekerja multidrop. Pada perancangan ini digunakan IC 75176, yang bekerja secara half-duplex. Keluaran serial pada komputer pengendali memiliki level tegangan RS-232. Agar dapat bekerja pada level tegangan RS-485, digunakan untai konverter. Pada perancangan ini digunakan IC MAX 232. Modul RS-485 dan untai konverter ditunjukkan pada gambar di bawah ini :

ISSN: 2085-6350

kaki no 7 ). Keluaran dari kaki RTS akan dihubungkan dengan DE, RE, tetapi sebelum itu keluaran dari RTS akan diinvert oleh IC MAX 232 (masuk ke kaki no 8), baru kemudian masuk ke kaki DE,RE. Kaki DE dan RE dijadikan satu, karena pada satu waktu bersamaan pengiriman hanya terjadi pada satu arah saja. Karena itu diperlukan pengaturan arah pengiriman data. Apabila diinginkan komputer mengirimkan data, RTS dibuat low, karena keluaran dari MAX 232 ( kaki no 9 ) diinvert, maka yang masuk ke 75176 statusnya high, maka komputer pengendali akan dapat mengirim data menuju ke node-node yang lain. Apabila diinginkan agar komputer dapat menerima data, maka RTS diubah statusnya menjadi high. Mikrokontrol tidak memiliki kaki khusus untuk mengontrol arah RS-485, oleh karena itu dapat digunakan sembarang pin untuk mengontrolnya. Agar mikrokontrol dapat menerima data, maka kaki kontrol dibuat low. Pada perancangan ini kaki yang digunakan untuk mengontrol arah adalah kaki P2.7. Antara kaki kontrol dengan 75176 tidak mengalami pembalikan, karena tidak melalui IC MAX 232. Hal ini, dikarenakan port mikrokontrol menggunakan level tegangan TTL, sehingga dapat langsung digunakan 75176 ( yang akan mengubah TTL menjadi RS-485 ). Modul Pengendali Mikro Pengendali mikro atau mikrokontrol sebagai pusat pengendali data status lampu yang nanti akan dikirim ke komputer, mempunyai 4 port yang akan berfungsi sebagai berikut : 1. Port 0, difungsikan sebagai masukan untuk mikrokontrol. Data pada port 0 didapat dari untai komparator. Apabila bit-bit pada port 0 bernilai 1, maka mikrokontrol akan membaca bahwa lampu dalam keadaan hidup, demikian juga dengan sebaliknya. Data dari port 0 inilah yang akan dikirimkan ke komputer, karena data dari port ini sudah merupakan status lampu. 2. Port 1, Port ini akan menjadi keluaran bagi mikrokontrol. Keluaran pada port 1 akan menjadi masukan yang akan menggerakan untai driver. Untai driver ini yang nantinya dapat menghidupkan ataupun mematikan lampu. Jadi jika diinginkan lampu hidup atau mati, keluaran masing-masing bit pada port 1 dibuat ‟1‟ ataupun dibuat ‟0‟. 3. Port 2, Port 2.7 pada perancangan kali ini dibuat sebagai pengontrol arah dari untai RS-485. Karena pada perancangan kali ini sistemnya half duplex, maka perlu adanya pengaturan waktu pada mikrokontrol untuk mengirim atau menerima data. Sedangkan sisanya, dari Port 2.0 sampai dengan Port 2.6 digunakan untuk mendeteksi saklar mana yang ditekan. Hal ini ditunjukkan melalui gambar di bawah ini.

Gbr. Untai RS-485 dan Untai konverter Pada Gambar dapat dilihat, bahwa untuk mengontrol arah dari RS-485 pada komputer dilakukan melalui RTS ( Universitas Gadjah Mada


123

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Modul Pembaca Status Lampu Untuk membaca status lampu digunakan sensor berupa LDR. LDR ini dihubungkan dengan untai komparator, seperti yang terlihat pada Gambar :

5k7

4.

Gbr. Untai pendeteksi saklar Pertama-tama keluaran Port 2.4 dan Port 2.0 dibuat menjadi ‟1‟ ( melalui mikrokontrol atau diubah melalui software ). Apabila tidak ada saklar yang ditekan, maka keluaran dari gerbang and adalah ‟1‟, karena masukan keduanya bernilai ‟1‟. Nilai keluaran dari gerbang ini yang akan masuk ke Port 3.2 dari mikrokontrol. Penjelasan lebih lanjut mengenai Port 3.2 dijelaskan setelah ini. Apabila ada tombol saklar yang ditekan, maka masukan ke gerbang and akan ada yang bernilai ‟0‟, sehingga keluaran gerbang and menjadi ‟0‟. Port 3, Port ini digunakan sesuai dengan fungsinya masing-masing. Pada perancangan ini yang digunakan P3.0, P3.1, P3.2. P3.0 dan P3.1 digunakan untuk sistem komunikasi serial, sedang P3.2 digunakan sebagai masukan apabila terjadi interupt dari luar. Interupt dari luar ini terjadi apabila terjadi penekanan saklar. Pada perancangan ini digunakan keadaan dimana interupsi terjadi karena perubahan transisi sinyal ‟1‟ menjadi ‟0‟. Apabila pada kaki P3.2 terjadi perubahan dari ‟1‟ menjadi ‟0‟, maka terjadi interupsi. Kaki P3.2 mandapat masukan dari gerbang and yang telah dijelaskan diatas. Pada saat belum terjadi penekanan saklar, kaki P3.2 bernilai ‟1‟, setelah saklar ditekan kaki P3.2 bernilai ‟0‟ sehingga terjadi interupsi. Interupsi yang dijalankan adalah pengubahan nyala lampu, yang tadinya hidup menjadi mati dan yang tadinya mati menjadi hidup. Di bawah ini gambar untai pengendali Mikro :

1k

Ground

VB VA

LM393

P0.0

LDR

1k

200

Lampu

+V 5V

Gbr. Untai pembaca status lampu Modul Driver Lampu Agar dapat mengontrol lampu AC, digunakan pengontrol on-off menggunakan relay. Pada perancangan ini digunakan relay 12 volt, sedang keluaran dari mikrokontrol 5 volt. Untuk dapat menggerakkan relay 12 volt dengan masukan 5 volt, digunakan suatu untai penggerak. Untai penggerak ini ditunjukkan pada Gambar

12V +V

5V +V

Relay 12V

A B

10k 1k

C BC107

P1.0

E Gbr. Untai driver lampu

IV. PENGUJIAN DAN ANALISA Pengujian untai driver lampu ini bertujuan untuk mengetahui apakah untai dapat menghidupkan ataupun mematikan lampu 220 Vac dengan masukan tegangan TTL. Lampu sebagai alat yang dikrontrol harus dapat dihidupkan atau dimatikan. Masukan dari untai driver berupa tegangan 5 V atau 0 V. Dengan input 5 atau 0 V untai driver harus dapat menghidupkan atau mematikan lampu. Pada saat input driver diberi tegangan 5 V, lampu yang terhubung pada relay 12 V menyala, sedangkan ketika input driver diberi tegangan 0 V, lampu yang dikontrol padam. Ternyata setelah pengujian dilakukan, dapat disimpulkan untai driver lampu telah bekerja dengan baik Dengan demikian, driver lampu akan dapat dihubungkan Gbr. Untai pengendali mikro

124



CITEE 2010

Teknis

dengan keluaran port mikrokontrol yang mempunyai level tegangan TTL. Pengujian Pembaca Status Lampu Tujuan dari pengujian pembaca status lampu adalah agar dengan masukan lampu yang menyala atau mati yang mengarah pada sensor LDR, akan membuat keluaran dari modul ini berupa tegangan yang menggambarkan status dari lampu tersebut. Keluaran modul ini juga berupa level tegangan TTL. Pada saat lampu yang mengarah pada sensor LDR dinyalakan, keluaran dari untai adalah 5 V. Sedangkan bila lampu dipadamkan, keluaran dari untai 0 V. Keluaran 0 atau 5 V ini dapat diartikan sebagai status lampu. Saat lampu hidup, maka status lampu akan memiliki logika „1‟. Sedang apabila lampu dimatikan, status lampu memiliki logika „0‟. Logika high atau low ini merupakan status lampu yang akan dibaca oleh mikrokontrol. Berdasar pengujian yang telah dilakukan, untai pembaca status lampu telah berfungsi dengan baik. Dengan demikian keluaran untai ini dapat digunakan sebagai masukan mikrokontrol, yang akan membaca status lampu tersebut. Pengujian Untai Pendeteksi Saklar Pengujian untai ini bertujuan untuk mengetahui apabila ada saklar yang ditekan, maka lampu yang berhubungan dengan saklar tersebut akan terbalik keadaannya. Pengujian dilakukan dengan cara mengubungkan dua buah saklar dengan gerbang and. Salah satu kaki saklar dihubungkan dengan ground, sedang kaki lainnya dihubungkan dengan IC gerbang and ( 7408 ) dan port mikrokon. Dua buah saklar tersebut akan sama-sama terhubung pada ground pada satu kaki, sedangkan kaki lainnya akan menjadi dua buah input bagi gerbang and. Keluaran gerbang and ini dimasukkan ke port 3.2 yaitu sebagai kaki input interupsi external 0.Kemudian kedua port ( P2.0 dan P2.1 ) yang terhubung dengan saklar diberi nilai high. Apabila satu saklar ditekan, sehingga P2.0 bernilai low, status lampu juga akan berubah dengan cara, kaki P1.0 yang tadinya low ( 0 V ) akan menjadi high ( 5 V ). Sedang bila yang bernilai low P2.1, kaki P1.1 yang tadinya low menjadi high. Pengujian yang dilakukan ini membuktikan bahwa untai pendeteksi telah bekerja dengan baik. Pada saat dihubungkan dengan mikrokontrol, mikrokontrol akan dapat mengetahui terjadi proses interupsi dan dapat mengetahui saklar mana yang ditekan. Pengujian Untai Konverter RS-232 ke RS-485 dan Sebaliknya Pengujian ini melibatkan sebuah komputer pengendali dan tiga buah mikrokontrol. Pengujian bertujuan untuk mengetahui bahwa komunikasi antara PC dan ketiga mikrokontrol melalui jaringan RS-485 telah berjalan dengan benar. Proses pengujian dilakukan dengan membuat dua program. Program yang pertama dibuat pada komputer,


ISSN: 2085-6350

sedang program yang kedua dibuat pada mikrokontrol. Dua program ini akan berhubungan satu dengan yang lain. Antara komputer dan mikrokontrol berjarak 20 meter. Program pada komputer dibuat dengan menggunakan visual basic. Program yang dibuat akan mengirimkan data yang berisi alamat dari mikrokontrol. Alamat yang dituju ada tiga buah, karena pada pengujian ini komputer dihubungkan dengan tiga mikrokontrol. Selanjutnya komputer akan menunggu balasan dari mikrokontrol. Setelah mendapat balasan, komputer akan menampilkan data yang diterima pada label. Label yang dibuat ada dua, label pertama diberi nama „label 1‟ yang akan menampilkan kode ascii dari data yang diterima. Label yang kedua diberi nama „label 2‟ yang akan menampilkan nilai desimal dari kode ascii yang terdapat pada „label 1‟. Program yang kedua, merupakan program pada mikrokontrol. Mikrokontrol disini akan mendeteksi data yang dikirimkan komputer, kemudian akan membandingkan dengan alamat dirinya. Apabila sesuai dengan alamat yang dimilikinya mikrokontrol tersebut membuat P1 menjadi high, sehingga lampu indikasi pada port 1 menjadi menyala semua. Kemudian mikrokontrol akan mengirimkan data kembali pada komputer. Data yang dikirimkan berupa alamat dari mikrokontrol tersebut. Alamat pada pengujian ini adalah dari 1H,2H dan 3H Hasil pengujian adalah pada saat kedua program dijalankan, semua lampu pada port 1 dari mikrokontrol yang pertama akan menyala. Kemudian „label 1‟ pada komputer akan menampilkan kode ascii dari desimal 1, sedangkan „label yang kedua‟ menampilkan nilai 1. Kemudian sesaat kemudian lampu port 1 dari mikrokontrol kedua akan menyala semua juga. Lalu „label 1‟ akan menampilkan kode ascii dari desimal 2 dan „label 2‟ menampilkan nilai 2. Demikian juga dengan lampu port 1 mikrokontrol ketiga, sesaat kemudian akan menyala. „Label 1‟ menampilkan kode ascii desimal 3, sedang „label 2‟ menampilkan nilai 3. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan modul konverter telah bekerja dengan baik. 1. 2. 3.

4. 5.

6.

REFERENCES Axelson, Jan, “ Serial Port Complete ”, Lakeview Research Madison, 1998. Mackenzie, I. Scott, “ The 8051 Microcontroller 2nd Edition ”, Prentice Hall, 1995. Afgianto, E.P, “ Belajar Mikrokontroller AT89C51/52/55 Teori dan Aplikas i”, Gava Media, Yogyakarta, 2002. Brian Siler and Jeff Spotts, ” Using Visual Basic 6 ”, United States of America, 1998. Ratna Prasetia dan Catur Edi Widodo, “ Teori dan Praktek Interfacing Port Paralel dan Port Serial Komputer dengan Visual Basic ”, Andi, Yogyakarta, 2004. Halvorson, Michael, ” Microsoft Visual Basic 6 Professional Step by Step”, Microsoft Press, 1999.


125

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

MAXIMUM POWER POINT TRACKER PADA PHOTOVOLTAIC MODULE DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROLLER 1*) Ade Rinovy Dwi Rusdi 2**) Leonardus Heru Pratomo, MT. 3*) Yulianto Tejo, MT. *) Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Elektro dan Informasi Universitas Katolik Soegijapranata Semarang Jl.Pawiyatan Luhur IV/I Bendan Dhuwur, 50234 Semarang - Jawa Tengah - Indonesia [email protected] **) Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Elektro dan Informasi Universitas Katolik Soegijapranata Semarang Jl.Pawiyatan Luhur IV/I Bendan Dhuwur, 50234 Semarang - Jawa Tengah - Indonesia [email protected]

Abstract—Solar cell/photovoltaic is one of technology conversion from sun radiation become electric energy. There are many characteristics which can use in solar cell/photovoltaic curve that are P-V or I-V curve. To optimize power in the solar cell/photovoltaic according to PV curve characteristic have to use controller for its converter. In this paper, fuzzy logic is used as the controller for buck converter as a dc-dc converter to get maximum power point condition. Maximum power point usage is to get the high efficiency in the solar cell/photovoltaic. Based on the result from laboratory experiment, the maximum power point tracker using fuzzy logic controller get efficiency 83 %. Keywords-component; solar cell/photovoltaic; fuzzy logic controller; dc-dc Converter; maximum power point

I.

PENDAHULUAN

Solar cell/photovoltaic (PV) merupakan suatu teknologi konversi dari radiasi matahari menjadi energi listrik secara langsung [1]. Pada sistem PV pensuplaian energi bergantung dari radiasi matahari yang diperoleh, temperatur dan juga kapasitas tegangan dan daya yang dimiliki pada PV itu sendiri. Modul ini merupakan aplikasi teknologi dimana sinar yang diterima dikonversikan ke dalam bentuk energi listrik. Bagian dalam modul ini terdapat bahan semikonduktor yaitu insulator dan konduktor. Apabila cahaya matahari mengenai PV maka energi yang dimiliki foton diserap oleh molekul di dalam PV lalu energi cahaya tersebut diubah menjadi energi listrik. PV akan menghasilkan energi maksimum jika nilai tegangan dan arus juga maksimum[2].

126

Gambar 1. Solar cell/photovoltaic

Untuk mengoperasikan PV agar tetap terjaga pada kondisi puncak (maximum) dilakukan dengan menggunakan teknik pengaturan Maximum Power Point Tracker (MPPT) dengan menggunakan DC-DC Converter sebagai rangkaian dayanya dan rangkaian pengendali dengan menggunakan Fuzzy Logic Controller (FLC) sehingga dapat diperoleh daya puncak (maximum) dari suatu kurva karakteristik P-V dari suatu PV.

Gambar 2. Rangkaian model solar cell/photovoltaic

Pada Gambar 2 merupakan rangkaian sederhana dari PV dimana cahaya matahari yang mengandung photon akan ditangkap oleh PV yang berasal dari susunan semikonduktor p-n, apabila cell ini terkena cahaya matahari, maka akan menyebabkan elektron pada cell bergerak. Pergerakan elektron inilah yang membuat adanya beda potensial dan akhirnya menjadikan sumber energi listrik. Maximum power point (mpp) atau titik daya



CITEE 2010

Teknis

VL maksimal adalah daya maksimal yang dapat dikeluarkan + oleh sumber PV [3]. Pada Gambar 3 merupakan grafik + karakteristik dari PV. ic

ISSN: 2085-6350 VL

+

+

+

iL

ic

iL

+

Vs

Vo

Vs

-

Vo

-

-

-

Mode 1

Gambar Mode6.2Mode 2

Tegangan rata-rata yang keluar adalah sebesar :

Va 

Gambar 3. Karakteristik kurva V-P dan V-I pada PV

Karakteristik I-V dan P-V dapat dilihat pada Gambar 3 dimana dalam rumus : i (v)  I sc (1 

exp( v

1 t1 t  0 Vo (t )dt  1 Vs  ft1Vs  Vs k T T

Ia 

) 1

Vth ) Voc exp( ) 1 Vth

(1)

D

+ +

ic

iL

+

Vs

+ Vo

Vs -

-

-

Gambar 4. Buck Converter

Dasar konfigurasi rangkaian buck converter ditunjukkan pada Gambar 4. Ketika sakelar konduksi (mode 1) yang ditunjukkan pada Gambar 5, arus mengalir dari sumber ke beban. Pada keadaan ini induktor L menyimpan energi. Ketika sakelar tidak konduksi (mode 2) yang ditunjukkan pada Gambar 6, energi yang tersimpan dalam induktor L mengalir ke beban[6].

+

VL

+ iL

-

+ ic

Vo

Vs


(5)

t

k .Vs

(6)

Pada rumus diatas Va merupakan tegangan output dimana T meupakan periode dan f merupakan frekuensi. Dan pada arus beban rata-rata dimana k adalah konstanta. V merupakan tegangan dan R adalah beban yang digunakan. III. FUZZY LOGIC CONTROLLER Fuzzy Logic Controller (FLC) merupakan suatu metode pengendalian yang berbasis pada aturan-aturan (rule-based system) yang ditentukan secara empiris, dimana FLC mengimplementasikan pemetaan tak linier antara masukan dan keluaran[8]. Berbeda halnya dengan crisp, logika fuzzy merupakan gradasi antara ”0” hingga ”1” atau yang lebih dikenal dengan derajat keanggotaan sedangkan crisp merupakan suatu himpunan yang hanya bisa mempunyai dua kemungkinan yaitu anggota himpunan atau bukan anggota himpunan. VL

iL

ic

+ Vo

Gambar 7. Perbedaan antara crisp dan Logika Fuzzy

-

Gambar Mode 5. 1 Mode 1

1 f

1 2 Va    0kT V02 dt   T 

Vs

-

-

(4)

Nilai rms tegangan keluaran ditentukan dari :

+

+

(3)

ton ton  toff

T 

II. BUCK CONVERTER

VL

Va kVs  R R

dengan T adalah periode dan D adalah duty cycle. Dimana :

Dimana i dan v adalah arus dan tegangan terminal dari solar sel. Isc dan Voc adalah arus hubung singkatnya dan tegangan hubung terbuka secara berturut-turut. Buck Converter adalah rangkaian daya yang dioperasikan sebagai kompensator beban variable dengan merubah nilai duty cycle, sehingga berapapun nilai beban akan dilihat oleh sumber PV memiliki beban sesuai dengan pembebanan daya maksimalnya.

(2)

arus beban rata-rata :

Pada implementasi ini menggunakan Fuzzy Inference System with Sugeno methode, metode ini hampir Mode 2 memiliki kesamaan dengan Fuzzy Inference System with Mamdani methode dimana dua bagian pertama dari proses Fuzzy Inference, yaitu memfuzzykan masukan dan menggunakan operator Fuzzy secara umum. Perbedaan utama antara Mamdani dan Sugeno adalah fungsi


127

ISSN: 2085-6350

Teknis

keanggotaan keluaran dari Sugeno adalah Linear dan Constant Type. Tipe aturan ( rule ) dari Fuzzy Inference System Sugeno memiliki bentuk aturan umum : If input 1 = x and input 2 = y then output is z = ax + by + y (7)

Untuk Sugeno berorde nol (zero-order), keluaran level z adalah a konstan ( a = b = 0 ). Keluaran level zi pada masing-masing rule dibebankan oleh nilai daya (firing strength) wi pada aturan (rule). Sebagai contoh untuk aturan ( rule ) AND dengan input 1 = x dan input 2 = y, nilai firing strength adalah : w2 = AndMethode (F1 ( x ), F2 ( y )

(8)

Dimana F1,2 adalah fungsi keanggotaan untuk input 1 dan 2. Output akhir dari sistem adalah daya rata – rata (weighted-average) dari semua aturan dikomputasikan sebagai berikut : N

 wizi Final output :

t 1 N

 wi

(9)

i 1

Operasi dari aturan Sugeno ditunjukkan pada diagram sebagai berikut :

CITEE 2010

kemungkinan perubahan masukkannya.

tegangan

pada

sisi

Setelah penentuan variable-variable yang telah didapatkan, selanjutnya pola pembentukan himpunan fuzzy. Dari hasil data yang diperoleh di lapangan, dibuatlah suatu kesimpulan dari hasil survey lapangan dimana terdapat beberapa kemungkinan kondisi yang akan terjadi. Kondisi-kondisi tersebut untuk selanjutnya digunakan dalam aplikasi pemrograman agar kinerja pensaklaran yang dilakukan bisa maksimal apabila termasuk dalam range yang telah ditetapkan. Kondisikondisi yang didapat digunakan untuk pelacak dan pengontrolan pada mikrokontroler dan ditanggapi sakelar pada rangkaian dayanya. Pada Tabel 1 adalah tabel pengontrolan pensakelaran yang ditetapkan pada mikrokontroler dan untuk selanjutnya pensaklaran diaplikasikan pada rangkaian daya Buck Converter. Batas pensaklaran yang ditetapkan adalah 5%-25% agar pensaklaran yang digunakan bisa efisien. Terlihat diagram alir pada Gambar 10, proses ini diolah pada mikrokontroller AT89S52, dimana pada pensaklaran menggunakan batas ambang duty cycle antara 5% - 25% sehingga pada mikrokontroller sebagai pendeteksi untuk seterusnya diaplikasikan pensaklaran pada rangkaian dayanya. Tabel 1. Tabel pensaklaran pada kendali Fuzzy Logic KONDISI

Gambar 8. Aturan Sugeno

Pada rangkaian sistem yang dibuat, digunakanlah rangkaian kendali yang dirancang yaitu dengan kendali otomatis yang dikendalikan oleh mikrokontroler. Pada rangkaian yang dikendalikan oleh mikrokontroler ini berfungsi untuk mengendalikan saklar yang akan mengatur duty cycle pada keluarannya. Lebar pulsa yang dihasilkannya sudah terprogram dan terkontrol dalam mikrokontroler. Pada pengaplikasiannya dilakukan identifikasi data/survey lapangan sehingga dapat ditentukan variable-variable yang akan digunakan dalam melakukan perhitungan dan analisis masalah. Pada paper ini perancangan sistem berhubungan dengan solar cell/photovoltaic module sehingga didapat variablevariable yang dapat diasumsikan pada pemrograman yang dilakukan. Variable-variable yang didapat adalah variable selisih daya ( ΔP ) dan variable selisih tegangan ( ΔV ) seperti Gambar 9, dan secara tabel seperti Tabel 1. 1.

2.

128

Duty

Sakelar

ΔP

ΔV

Bertambah

Berkurang

off

Berkurang

Berkurang

Berkurang

off

Berkurang

Berkurang

Bertambah

on

Bertambah

Bertambah

Berkurang

on

Bertambah

tetap

tetap

No change

Tidak berubah

tetap

Bertambah

No change

Tidak berubah

tetap

Berkurang

No change

Tidak berubah

Cycle

P

Selisih daya ( ΔP ) Pada variable selisih daya yang digunakan karena pada kondisi lapangan akan ada beberapa kemungkinan perubahan daya yang terjadi pada skala waktu. Selisih tegangan ( ΔV ) Begitu pula pada variable selisih tegangan dimana pada keadaan real-time akan terjadi kemungkinanYogyakarta, 20 Juli 2010

P1 P P2

V1 DP1

DP2

DV1 DV2

V V2 V

Gambar 9. Aturan penentuan daya maksimal


CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Pada perancangan ini digunakan bantuan MatLab fuzzy toolbox software untuk mendapatkan pengklasifikasian dengan input selisih daya (∆P) dan selisih tegangan (∆V). Penalaran fuzzy dengan menggunakan MatLab fuzzy toolbox digambarkan sebagai berikut :

Start

Initialisasi Baca sensor Delay V=V1 & I=I1 Baca Sensor V,I Delay V=V2 & I=I2 ΔP=V2I2-V1I1 ΔV=V2-I1 IF ΔP/ΔV=BP/SP

Y

D=D-25%

Y

D=D-15%

N IF ΔP/ΔV=BP/BP

Gambar 11. Sugeno Toolbox

N IF ΔP/ΔV=SP/BP

Y

D=D-5%

N IF ΔP/ΔV=BN/SN

Y

D=D-25%

Y

D=D-15%

N IF ΔP/ΔV=BN/BN

N IF ΔP/ΔV=SN/BN

Y

D=D-5%

N IF ΔP/ΔV=BN/SP

Y

D=D+25%

Y

D=D+15%

Gambar 12. Input variable Selisih Daya (ΔP)

N IF ΔP/ΔV=BN/BP

N IF ΔP/ΔV=SN/BP

Y

D=D+5%

N IF ΔP/ΔV=BP/SN

Y

D=D+25%

Y

D=D+15%

N IF ΔP/ΔV=BP/BN

N IF ΔP/ΔV=SP/BN

Y

Gambar 13. Input variable Selisih Tegangan (ΔV) D=D+5%

Input variable selisih daya (ΔP) dibuat range antara – 60 sampai +60 dan input variable selisih tegangan (ΔV) dibuat range antara –25 sampai +25 dimana berdasarkan pada pengambilan data dilapangan. Pengambilan data dilapangan tersebut kemudian digunakan untuk pembagian zona – zona pada Fuzzy Inference System with Sugeno.

N IF ΔP/ΔV=0/0

Y

D=D

N IF ΔP/ΔV=0/+

N IF ΔP/ΔV=0/-

N END of FILE

Y Y

D=D

D=D

Y

N END

Gambar 10. Diagram alir pensaklaran pada kendali Fuzzy Logic



129

ISSN: 2085-6350

Teknis

IV . IMPLEMENTASI SISTEM Pada pengendalian Fuzzy Logic akan dilakukan kompensasi terhadap nilai duty cycle. Pada Gambar 14 merupakan rangkaian implementasi pada laboratorium.

CITEE 2010

kinerja PV. Dengan keadaan yang mirip dilakukan pengujian dengan menggunakan kendali Fuzzy Logic Controller maka didapat data seperti pada Tabel 4. Tabel 4. Pengujian pada photovoltaic/solar cell dengan beban yang

Current sensor

bervariasi

Voltage Sensor

Current Sensor

ADC 1

ADC 2

R

Vi

Ii

Pi

Vo

Io

Po

η

10

24.5

2.09

51.21

14.45

2.71

39.15

76%

11.7

25.4

2.07

52.59

17.55

2.43

42.64

81%

12.5

25.9

2.05

53.11

18.47

2.36

43.58

82%

16.6

25.3

1.98

50.09

19.14

2.01

38.47

77%

23.5

25.3

1.98

50.09

19.17

2.01

38.53

76%

50

24.5

1.97

48.26

20.19

1.98

39.97

83%

55

24.5

1.95

47.78

20.12

1.96

39.43

82%

FUZZY LOGIC (MICRO CONTROLLER)

R = Load Resistant Vi = Input Voltage Ii = Input Current Pi = Input Power Vo = Output Power Io = Input Current Po = Output Power η = Efficiency

Gambar 14. Rangkaian daya dan kontrol Fuzzy Logic untuk MPP

Perancangan Maximum Power Point Tracker dengan menggunakan kendali Fuzzy Logic difungsikan untuk mengendalikan daya yang berubah-ubah, untuk dikendalikan menjadi suatu keluaran daya yang maksimal. Daya masukkan dari PV disensor dengan sensor arus dan sensor tegangan, selanjutnya dikonversi melalui ADC kemudian diproses oleh mikrokontroler. Fuzzy Logic terprogram dalam mikrokontroler diterapkan untuk menghasilkan nilai keluaran duty cycle yang akan mengontrol sakar daya pada sistem buck converter. V. HASIL PENGUJIAN Solar cell/photovoltaic module yang digunakan memiliki parameter seperti Tabel 2. Untuk mendapatkan titik daya maksimal, pengujian dilakukan dengan menggunakan solar cell/photovoltaic module serta buck converter, dengan merubah-ubah nilai duty cycle sehingga didapatkan nilai daya maksimalnya, metode ini yang dinamakan dengan manual tracker. Tabel 2. Solar cell/photovoltaic nameplate

Daya maksimal (Pmax) Tegangan maksimal (Vmax) Arus maksimal (Imax) Tegangan rangkaian terbuka (Voc) Arus hubung singkat (Isc)

55 W 16.5 V 3.33 A 20.6 V 3.69 A

Tabel 3. Pengujian pada photovoltaic/solar cell module

R 10 11.7 12.5 16.6 23.5 50 55

Vi 25.5 26.9 26.7 25.9 25.3 25.5 24.9

Ii 2.01 1.97 1.96 1.96 1.96 1.95 1.95

Pi 51.25 52.99 52.33 50.76 49.58 49.72 48.55

Vo 17.75 20.15 20.07 19.95 21.17 21.57 21.91

Io 2.66 2.43 2.39 2.27 2.12 2.08 1.99

Po 47.41 48.96 43.58 45.28 44.88 44.86 43.60

η 92% 92% 91% 89% 90% 90% 89%

Dengan menggunakan kendali Fuzzy Logic didapatkan data yang identik denngan nilai manual tracker, dengan efisiensi sebesar 83 %. VIII. KESIMPULAN Fuzzy Logic Controller (FLC) merupakan suatu metoda pengendalian yang berbasis pada aturan-aturan (rule-based system) yang ditentukan secara empiris. Pada aplikasi sebagai kendali maximum power point (MPP) di solar cell/photovoltaic memiliki efisiensi 83%. REFERENSI [1]

Sihana, Rekayasa Energi Surya. Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknik Universitas Gajah Mada, 2006 [2] Roger A. Messenger and Jerry Ventre. Photovoltaic Systems Engineering. Florida: CRC Press. 2004 [3] Hoshino, T., and Osakada, M.: photovoltaic power tracking, an algorithm for rapidly changing atmospheric conditions, IEE Proc.Gener. Transm. Distrib., 1995 [4] Brambilla, A., Gambarara, M., Garutti, A., and Ronchi, F.: New approach to photovoltaic arrays maximum power point tracking. Power Electronics Specialists Conf., 1999, Vol. 2 [5] Patcharaprakiti, N., Premrudeepreechacharn, S., Sriuthaisiriwong, Y., Maximum power point tracking using adaptive fuzzy logic control for grid-connected photovoltaic system, 2005. [6] Muhammad H. Rashid. Power Electronic HandBook, Academic Press, California, 2001. [7] M. Sugeno, “An Introductory Survey of Fuzzy Control,” Inform. Sci., Vol. 36, pp. 59-83, 1985. [8] L..A. Zadeh, “Fuzzy algorithms,” Information and Control, vol. 12, pp. 94-102, 1968. [9] Lee, C.-C., “Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controllerparts 1 and 2,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 20, No. 2,pp 404-435, 1990 [10] _____,Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide. The Mathwork. Inc, www.mathwork.com, 2007

Dari hasil uji coba dengan manual tracker nilai ratarata efisiensi adalah 90%, hal ini disebabkan oleh beberapa faktor antara lain adalah kondisi kecerahan cuaca, efisiensi konverter, dan faktor lain mempengaruhi 130



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Pemanfaatan Mikrokontroler Tipe AT89S52 Sebagai Pengendalian Daya Maksimum Pada Sistem Photovoltaic Dedy Adi Saputra 1), Leonardus Heru Pratomo2), Yulianto Tejo Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia 1) [email protected], 2)[email protected]

Abstract—Photovoltaic

(PV) is a semiconductor material that can change solar illumination to electrical energy. PV has a factor from outside that influence the output power, such illumination level, cell temperature and resistance of load. If PV directly connected to the variable load can produce different amount of power, PV only produce maximum power point (MPP) if connect to MPP load (Rmpp). In that case maximum power point tracking (MPPT) is needed, MPPT can track the maximum power point whatever value of the load. Power sensor and microcontroller AT89S52 is used by perturb and observe control to track MPP for variable load with efficiency 76,84% Keywords ; photovoltaic, solar illumination, temperature, MPP load, MPPT

I. PENDAHULUAN Kebutuhan akan energi listrik semakin bertambah dari waktu, untuk memenuhi kebutuhan ini diperlukan energi alternatif yang ramah lingkungan dan dapat diperbaharui, untuk menjaga kelestarian lingkungan. Salah satu energi alternatif adalah sinar matahari, sinar matahari dapat diperoleh hampir dimana saja. Dengan menggunakan photovoltaic sinar matahari dapat diubah menjadi energi listrik, Photovoltaic (PV) sering digunakan sebagai pembangkit listrik mandiri seperti pada tempat-tempat yang sulit dijangkau oleh jaringan listrik, seperti pegunungan, gurun, dan lain-lain [5].

tetapi tidak sama dengan Rmpp, seperti PV untuk baterai charging. Dimana hambatan dalam battery tetap, kemudian dengan menggunakan MPPT dapat mencari duty cycle yang tepat agar daya yang dikeluarkan PV selalu maksimal, karena pada proses perubahan duty cycle terjadi pergesaran kurva pembebanan menuju Rmpp. (gambar 4). Akan tetapi untuk beban yang berubah-ubah diperlukan sebuah kendali untuk mencapai nilai MPP. Salah satu kendali adalah menggunakan metode Perturb and Observe (P&O) [2]. Pada paper ini menggunakan mikrokontroler AT89S52 untuk membangkitkan proses perubahan duty cycle (proses perturb) dan melihat kemudian mencari daya maksimal selama proses pertub (proses observe). Pada kendali P&O setiap perubahan duty cycle akan dilihat dayanya dan proses P&O akan selalu berosilasi pada nilai MPP. Sehingga berapapun beban yang digunakan PV akan selalu mengeluarkan daya maksimalnya. II. PHOTOVOLTAIC Pada gambar 1 adalah konstruksi sederhana dari sel PV (semikonduktor). Saat energi photon dari sinar matahari mengenai negative doped silicon maka elektron akan bergerak dari positive doped silicon menuju negative doped silicon kemudian ke beban dan kembali lagi menuju positive doped silicon, dan begitu seterusnya apabila photon terus mengenai lapisan p-n.

Permasalahan akan terjadi apabila PV digunakan langsung menuju beban karena PV mempunyai karakteristik pembebanan (gambar 4, tabel 3). Apabila PV langsung dihubungkan pada beban PV tidak akan mengeluarkan daya maksimalnya sesuai intensitas yang didapatnya. Sehingga pemakian PV tidak maksimal. Untuk itu diperlukan sebuah maximum power point tracker (MPPT). Dimana fungsi dari MPPT ini adalah mencari daya maksimal keluaran PV. MPPT adalah sebuah DC-DC konverter dengan sistem kendali untuk mencari daya maksimal pada sisi masukannya. Prinsip sederhana kendali dari sebuah MPPT adalah membawa nilai hambatan beban mendekati nilai hambatan maximum power point (MPP) atau Rmpp [1]. Prinsip ini biasanya diterapkan untuk nilai beban yang tetap akan Universitas Gadjah Mada

Gambar 1. Konstruksi Photovoltaic sel

Untuk mendapatkan daya yang besar maka sel PV disusun secara seri pararel membentuk PV modul, untuk daya yang lebih besar lagi PV modul disusun membentuk PV array. Daya yang dikeluarkan oleh PV dipengaruhi oleh intensitas cahaya (photon) dan suhu dari sel PV tersebut. Semakin banyak photon yang mengenai sel PV


131

ISSN: 2085-6350

Teknis

maka daya yang dikeluarkan semakin besar, dan semakin dingin suhu sel PV maka semakin besar pula daya yang dikeluarkan. Pada gambar 2 Iph adalah arus yang didapat dari cahaya matahari/photon, semakin banyak photon yang mengenai sel PV maka arus yang didapatkan semakin besar. Dioda pada gambar adalah sebuah pn-junction yang menghasilkan beda potensial antara sisi anoda dan katoda yang berasal dari arus photon yang mengenai dioda. Rs dan R adalah hambatan dalam PV.Arus keluaran (Io) dan tegangan keluaran (Vo) dipengaruhi oleh hambatan beban (Rload).

CITEE 2010

kurva pembebanan PV akan menghasilkan daya tertinggi (Maximum Power Point) pada beban C (Rmpp), Pada intinya apabila kita langsung menghubungkan PV langsung pada beban tidak pada Rmpp maka kita tidak akan mendapatkan daya yang maksimal, yang sebenarnya kita bisa mendapatkan daya pada MPP. Dimana daya MPP tersebut, dan apabila keadaan cuaca baik atau intensitas matahari tetap, daya tersebut bisa kita dapatkan terus-menerus selama ada matahari. Akan tetapi pada kenyataannya beban yang kita gunakan berbeda-beda tidak selalu pada Rmpp, untuk itu diperlukan sebuah DCDC konverter yang fungsinya mencari daya pada MPP yaitu Maximum Power Point Tracker (MPPT). Prinsip dari MPPT ini adalah mengubah-ubah duty cycle dari konverter dimana perubahan ini akan merubah nilai hambatan ekivalen dari MPPT untuk mencapai nilai Rmpp. Sehingga seolah-olah PV mendapatkan selalu pembebanan sebesar Rmpp, meskipun beban sebenarnya tidak pada Rmpp.

Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Sel PV

III. MAXIMUM POWER POINT PV mempunyai kurva V-I yang berbeda dari kurva linier, terlihat pada gambar 3. Daya tertinggi/ MPP (Maximum Power Point) didapatkan pada lutut grafik VI, dengan arus Impp dan tegangan Vmpp. Gambar 5. PV Modul Dengan R load Ekivalen Dari DC-DC Konverter

MPP Isc

Impp

DAYA / ARUS

IV. BOOST KONVERTER SEBAGAI MPPT Berikut adalah gambar diagram pengendalian boost konverter sebagai MPPT dengan kendali Perturb and Observe. BOOST KONVERTER PV 0

TEGANGAN

Vmpp

MODUL

Voc

ANALOG TO DIGITAL KONVERTER

Gambar 3. Grafik Karakteristik PV Pada kurva V-I dan V-P

PV juga mempunyai karakteristik pembebanan dimana apabila PV diberikan hambatan beban yang berbeda maka daya yang dikeluarkan juga akan berbeda [4]. B Isc C MPP PV

ARUS

Impp

A

0

TEGANGAN

Vmpp

Voc

Gambar 4. Grafik Karakteristik Pembebanan Pada PV

Pada Gambar 4 garis beban A, B, C pada kurva PV akan menghasilkan daya yang berbeda,. Dimana pada 132

BEBAN

SENSOR DAYA

MIKROKONTROLER

Gambar 6. Diagram Pengendalian Boost Konverter

Keluaran dari PV modul sebelum masuk konverter dibaca arus dan tegangannya perkalian dari arus dan tegangan didapatkan nilai daya. Kemudian nilai daya ini masuk ke Analog to Digital Converter (ADC) untuk diubah menjadi data digital. Kemudian data ini digunakan sebagai kendali P&O pada mikrokontroler untuk mendapatkan daya maksimalnya. V. SISTEM KENDALI PERTURB AND OBSERVE Sistem pensaklaran pada analog didapatkan dari keluran sinyal eror (aktual-referensi) Dari sinyal eror ini kemudian masuk kontrol analog (histerises, PI, dll), maka terbentuklah sinyal saklar duty cycle/on-off yang berubah-ubah untuk menggerakan MOSFET. Sedangkan pada kendali digital untuk membentuk duty cycle dengan frekuensi tetap dapat dilakukan bantuan sebuah program, dengan kata lain perubahan duty cycle dapat dibuat secara mandiri tanpa pengaruh dari inputan lainnya. Untuk menginginkan perubahan duty cycle yang dapat dikendalikan maka diperlukan sebuah masukan data yang dapat mengendalikan besaran dari duty cycle.



CITEE 2010

Teknis

Proses perubahan duty cycle diatur berdasarkan keluaran data dari ADC. Dengan menggunakan kendali Perturb and observe digital (P&O digital). Perturb adalah perubahan duty cycle pada proses pensaklaran, terdapat dua jenis perubahan duty cycle atau perturb. Perturb positif atau duty cycle positif adalah proses penambahan duty cycle dan perturb negatif atau duty cycle negatif adalah proses pengurangan duty cycle. Selama proses perturbation ini maka terjadi perubahan daya pada photovoltaic, perubahan daya ini dapat lebih besar atau lebih kecil. Sedangakan observe adalah pembacaan data dari ADC selang beberapa waktu selama proses perturb, dimana pasti terdapat perbedaan daya selama proses perturb. Misal selama perturb positif terjadi peningkatan daya pada data ADC maka proses perturb tetap dilanjutkan terus positif, tetapi apabila pada proses observe terjadi penurunan daya maka proses perturb positif akan dibalik menjadi perturb negatif.

ISSN: 2085-6350

register “P” sebagai data proses perturb (1 untuk penambahan duty cycle dan 0 untuk pengurangan duty cycle), register “A”,”B” sebagai data observe dari yang lama dan baru yang kemudian dibandingkan, hasil dari perbandingan ini akan menentukan proses perturb selanjutnya. Perbandingan data yang terjadi apabila data baru lebih besar dari data lama maka nilainya 1, dan apabila data baru lebih kecil dari data lama maka nilainya 0. START

DUTY TAMBAH 4 BIT

READ PORT 1

SIMPAN REGISTER “A”

DUTY TAMBAH 4 BIT

SIMPAN REGISTER “P”

D+

READ PORT 1

SIMPAN REGISTER “B”

Pertubation positif

D-

B/A

1

Pertubation negatif

0

P=1

P=0

P=1

P=0

DUTY TAMBAH 4 BIT

DUTY KURANG 4 BIT

DUTY KURANG 4 BIT

DUTY TAMBAH 4 BIT

Gambar 7. Proses Pertubation

SIMPAN REGISTER “P”

PERTUB BEROSILASI PADA NILAI MPP

READ PORT 1

END

DAYA

Gambar 9. Flowchart MPPT Dengan Kendali P & O

VI. PERTUB NEGATIF / DUTY CYCLE NEGATIF

PERTUB POSITIF / DUTY CYCLE POSITIF

TEGANGAN

Gambar 8. Perturb and Observe Pada Kurva V-P

Begitu pula sebaliknya jika selama perturb negatif terjadi peningkatan daya pada data ADC maka proses perturb tetap dilanjutkan terus, tetapi apabila pada proses observe terjadi penurunan daya maka proses perturb negatif tersebut akan dibalik menjadi perturb positif. Sehingga duty cycle akan mengunci pada posisi MPP.Akan lebih jelas pada tabel berikut TABEL.1. Perturbation Positif Positif Negatif Negatif

Perturbation Selanjutnya Positif Negatif Negatif Positif

Untuk mendapatkan sistem kendali P&O digunakan dengan bantuan program. Yang terdiri dari berbagai macam sub program seperti pembangkit duty cycle, pembacaan port ADC, dan berbagai pendukung program lainya. Pada gambar 9 adalah flowchart dari kendali P&O. Menggunakan empat buah register penyimpan. Yaitu Universitas Gadjah Mada

A. Pengujian PV Modul Setiap photovoltaic modul mempunyai karakteristik yang berbeda-beda, pada paper ini menggunakan PV modul merk BP Solar dengan spesifikasi yang tertera pada modul seperti pada tabel 2. Pada tabel 2 PV modul diukur pada saat kondisi intensitas matahari mencapai 1000 W/m2, dengan suhu sel 250C atau Standart Test Conditions (STC). Dari tabel diatas diketahui bahwa PV modul tersebut pada intensitas 1000 W/m2 dengan suhu 250C, dapat mengeluarkan daya maksimal atau MPP sebesar 55 watt. TABEL.2.

SPESIFIKASI PV MODUL BP SOLAR SX55U

Daya maksimal (Pmax) Garansi daya maksimal Tegangan mpp (Vmpp) Arus mpp (Imax) Tegangan terbuka (Voc) Arus hubung singkat (Isc)

TABEL KEBENARAN P & O

Observe (Perubahan daya) Positif Negatif Positif Negatif

HASIL PENGUJIAN

55 Watt 50 Watt 16.5 Volt 3.33 Ampere 20.6 Volt 3.69 Ampere

Kondisi pengujian dilakukan pada saat siang hari dengan intensitas dan suhu (karena prelengkapan kurang) mendekati kondisi pada saat STC seperti pada tabel 2 (intensitas cahaya 1000 W/m2, suhu PV 250C). Dari tabel 2 didapatkan nilai Rmpp adalah Vmpp/Impp = 4,95 Ω. Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan dua buah PV modul BP Solar SX55U, kemudian memberikan nilai hambatan beban yang berubah-ubah atau dengan variable resistor. Maka akan didapatkan hasil


133

ISSN: 2085-6350

Teknis

Dari tabel 3 pengujian dilakukan dengan menggunakan dua buah PV modul yang disusun secara seri dengan menggunakan hambatan bernilai dari 2 sampai 50 ohm, didapatkan nilai MPP saat menggunakan hambatan 10 ohm yaitu 74,214 watt. Maka hambatan 10 ohm adalah Rmpp. Nilai Rmpp menjadi 10 ohm sesuai dengan hokum ohm, dari susunan dua buah PV disusun seri maka Rmpp dari masing-masing PV yang nilainya 4,95Ω ditambahkan maka hasilnya 9,9Ω. Hasil dari pengujian 2 PV modul dengan susunan seri seharusnya menghasilkan daya puncak berkisar 100 watt (tabel 2) akan tetapi hanya menghasilkan 74,21 watt, hal ini dikarenakan PV modul yang digunakan sudah berumur 11 tahun (buatan tahun 1999). Ini dapat dilihat dari Voc saat pengujian, PV modul maksimal hanya mencapai 18,8 Volt. TABEL.3.

CITEE 2010

Dari hasil ujicoba tanpa MPPT PV menghasilkan daya maksimal 75,21 watt (tabel 3), tetapi pada ujicoba selanjutnya saat menggunakan MPPT PV hanya mengeluarkan daya rata-rata 54,41 watt. Hal ini disebabkan karena intensitas cahaya yang diterima tidak sama atau berbeda dari waktu ke waktu. Untuk membuat MPPT dengan efisiensi yang lebih tinggi lagi diperlukan komponen yang mempunyai tinggi pula, seperti induktor, kapasitor, MOSFET, jalur pengkawatan/ wiring.

REFERENSI [1]

KRAKTERISTIK PEMBEBANAN PV

Hambatan Beban

Tegangan

Arus

Daya

2 5 6,9 7,5 8,8 10 11,9 12,8 15,1 20,7 25,5 50

7,81 14,2 19,7 22,2 25,01 27,9 27,7 29,99 30,3 31,8 33,4 34,2

3,21 3,15 3 2,98 2,92 2,66 2,67 2,38 2,33 1,83 1,31 0,7

25,0701 44,73 59,1 66,156 73,0292 74,214 73.959 71,3762 70,599 58,194 43,754 23,94

[2]

[3]

[4] [5]

Eric Anderson, Chris Dohan, Aron Sikora, “Solar Panel Peak Power Tracking System,” Worchester Polytechnic Institute, March 12, 2003 Trishan Esram, Patrick L. Chapman, “Comparasion of Photovoltaic Array Maximum Power Point Technique,” in press Mohamed Azeb, “A New Maximum Power Point Tracking for Photovoltaic System,” World Academy of Science Engineering and Technology 2008, in press Muhammad H. Rashid, “Power Electronics Hanbook,” Academic Press, California, 2001 Roger Messenger, Jerry Ventre, “Photovoltaic System Engineering,” CRC Press, USA, 2000

B. Hasil Pengujian Menggunakan MPPT Dengan keadaan yang sama pada pengujian PV modul. Dilakukan pengujian menggunakan MPPT dengan kendali P&O maka, PV modul dapat menghasilkan daya maksimal berapapun nilai hambatan pada beban (tabel 4). Untuk rata-rata efisiensi pada boost konverter sendiri adalah 76,84%. TABEL.4. Ro 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 66

Vi 25,3 25,5 25,7 25,5 25,1 25,1 25,3 25,3 25,1 25,4 25,3

Hasil Pengujian Dengan MPPT Ii 2,13 2,13 2,21 2,17 2,11 2,1 2,14 2,13 2,17 2,13 2,17

Pi 53,9 54,4 56,9 55,4 52,9 52,8 54,2 53,9 54,6 54,1 54,9

Vo 24,55 28,97 32,58 35,87 38,69 41,29 43,38 45,29 47,36 49,68 52,37

Io 1,67 1,47 1,33 1,18 1,05 0,98 0,96 0,93 0,89 0,84 0,8

Po 40,9 42,5 43,3 42,3 40,6 40,4 41,6 42,1 42,1 41,7 41,8

η 75,93% 78,22% 76,11% 76,40% 76,68% 76,58% 76,83% 78,10% 77,11% 77,01% 76,22%

Keterangan : Ro = hambatan beban (Ohm) Vi = tegangan masukan (Volt) Ii = arus masukan (Ampere) Pi = daya Masukan (Watt) Io = arus masukan (Ampere) Po = daya keluaran (Watt) η = efisiensi (Po/Pi)

VII. KESIMPULAN Dari hasil ujicoba di labolatorium mikrokontroler tipe AT89S52 dapat digunakan sebagai pengendali daya maksimal pada sistem photovoltaic modul, dengan metode P&O dihasilkan efisiensi rata-rata 76,84%. 134



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

PLL SEBAGAI MODEM FM 1 ) Frisca Dina Desita, 2 ) FX. Hendra Prasetya Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata JL. Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur Semarang 50234 e-mail : [email protected] Abstract - At the age of globalization, the development of communication was happening so fast. Communication needed by the community to exchange thoughts and insights of each. This is of course no problem if those who do not have to communicate over long distances. But this becomes an obstacle when the distance becomes very long. Because it has created a variety of telecommunications media that allows us to communicate remotely, is to utilize the information in a carrier wave (carrier signal), one of these categories is the frequency modulation (FM). But in a system of frequency modulation and phase angle of the carrier wave varies with time according Functions-modulated signal. This limitation can be overcome by applying modem with PLL FM.

bagian, baik dibagian pengirim informasi maupun penerima informasi. Selain itu pula media transmisi dalam hal ini berfungsi untuk menghantarkan atau merambatkan sinyal informasi dari pengirim ke penerima. Media transmisi dapat berupa lapisan atmosfir/udara atau kawat berisolasi bahkan dewasa ini media transmisi menggunakan cahaya dimana memiliki kecepatan yang lebih tinggi dibandingkan dengan media transmisi lainnya. Sistem telekomunikasi atau penyampaian sinyal informasi dapat terjadi dalam satu arah maupun dua arah, artinya bahwa komunikasi dapat dilakukan secara bergantian dalam menyampaikan informasi atau hanya sebagai penerima sinyal informasi saja. A.

I.

Modulasi FM

PENDAHULUAN

Dengan perkembangan ilmu dan teknologi jarak yang jauh bukan halangan dalam komunikasi, hal tersebut dapat dipermudah salah satunya teknologi wireless atau komunikasi tanpa kabel. Teknologi tersebut memanfaatkan udara sebagai media komunikasi dan system penumpangan sinyal informasi pada sinyal pembawa (carrier). System penumpangan sinyal informasi pada sinyal pembawa disebut modulasi. Modulasi terbagi dalam beberapa kelompok yaitu modulasi digital dan modulasi analog. Begitu pula dalam modulasi analog maupun digital terbagi dalam beberapa kategori. Salah satu kategori tersebut adalah modulasi frekuensi (FM). Keuntungan modulasi frekuensi diantaranya adalah ganguan yang disebabkan oleh factor alam maupun resonansi frekuensi liar sangat kecil sehingga prosentasi noise terhadap sinyal informasi rendah, selain itu bandwidth (lebar pita) cukup lebar dan fidelitas tinggi disbanding system modulasi amplitude (AM).

Frekuensi modulasi merupakan proses penumpangan atau penyisipan sinyal berfrekuensi rendah terhadap sinyal yang berfrekuensi tinggi, sehingga dihasilkan keluaran dengan parameter baru dimana frekuensi sinyal pembawa (Carrier) yang dimodulasi akan berubah-ubah sesuai dengan perubahan amplitudo sinyal informasi sebagai sinyal modulasi. Jika amplitudo sinyal pemodulasi naik, maka frekuensi sinyal pembawa juga akan naik, tetapi sinyal pembawa tetap (tidak berubah), begitu juga sebaliknya jika sinyal pemodulasi turun maka frekuensi pembawa akan turun tanpa diikuti perubahan amplitudo sinyal pembawa.

(a)

(b)

II.

DASAR TEORI

Sistem telekomunikasi adalah suatu system penyampaian atau pengiriman informasi melalui suatu media transmisi yang memiliki jarak tertentu dengan pola yang unik satu dengan yang lainnya. Syarat – syarat dasar dari suatu system dapat dikatakan sebagai suatu system komunikasi adalah adanya tranduser yang berfungsi untuk merubah suatu besaran tertentu menjadi energi listrik. Yang tidak kalah penting adalah adanya pengkondisian dan penguatan sinyal atau sering kita sebut sebagai amplifier sinyal yang berfungsi menguatkan sinyal yang akan dikirim melalui media transmisi. Kedua system ini harus ada pada kedua Universitas Gadjah Mada

(c)

Gbr 2.1 a) Sinyal Pembawa b) Sinyal Informasi c) Sinyal Termodulasi

B.

Demodulasi FM

sinyal

Demodulasi adalah proses pemisahan antara informasi dengan sinyal pembawa yang


135

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

menghasilkan sinyal keluaran sama seperti sinyal informasi sebelum dilakukan proses lebih lanjut. C.

Data

Phase Lock Loop (PLL)

i

Detekt or phase

F(s)

VCO

N

Gbr 2.2

D.

Block diagram PLL

Osilator

Dalam komunikasi data dengan menggunakan frekuensi yang dimodulasikan maka diperlukan rangkaian/bagian yang merupakan sinkronisasi jalur komunikasi yang dihasilkan secara mandiri. Bagian tersebut adalah rangkaian osilator. Osilator adalah suatu rangkaian yang menghasilkan sinyal keluaran yang amplitudonya berubah-ubah terhadap waktu. E.

Rangkaian Buffer

Pada setiap osilator, frekuensi dan amplitudo osilasi dalam beberapa tingkat dipengaruhi oleh impedansi beban kemana osilator disalurkan. Dengan demikian diperlukan suatu tingkat penguat penyangga antara osilator dan beban. Penyangga berfungsi untuk menstabilkan frekuensi dan amplitudo osilator akibat pembebanan tingkat selanjutnya. III

MATERI ALAT

Untuk membangun komunikasi data digital modulasi FSK menggunakan gelombang radio FM diperlukan perangkat keras utama yaitu :

Data FSK

Rangkaian modulator FSK Rangkaian demodulator FSK Rangkaian Phase Lock Loop ( PLL )

Adapun blok diagram system komunkasi data FSK dengan menggunakan jalur komunikasi gelombang FM, terlihat pada gambar dibawah ini

136

Demo dulato r FSK

LPF

Osilat or PLL Gbr 3.1 b) Diagram block demodulator FSK dengan PLL system

Data OutPu t

Berdasarkan gambar blok diagram perancangan memiliki prinsip kerja sinyal masukan yang merupakan data informasi diolah pada tingkat pre-amp sehingga diharapkan sinyal data informasi tersebut mampu memberikan tegangan triger pada tingkat berikutnya yaitu bagian pencampur atau mixer. Sinyal data mengalami proses penumpangan (modulasi) frekuensi pembawa yang dibangkitkan dari sub bagian osilator FM. Keluaran dari bagian modulasi selanjutnya diumpankan ke rangkaian detektor phase yang berfungsi untuk mendeteksi pergeseran sudut phase yang timbul karena proses penumpangan frekuensi berbeda. Besar pergeseran phase tersebut digunakan untuk memberikan tegangan bias pada osilator terkemudi tegangan (VCO) sehingga terjadi perubahan osilasi frekuensi. Perubahan ini berakibat pergeseran phase akan terkunci pada persilangan sumbu nol. Sinyal keluaran dari buffer berupa sinyal modulasi FSK yang terkendali phase. Untuk memperoleh data/sinyal informasi diperlukan proses pemisahan sinyal atau demodulasi, maka sinyal keluaran dari buffer modulasi selanjutnya dihubungkan pada tingkat masukkan pencampur yang sebelumnya dikuatkan pada bagian pre-amp seperti proses sebelumnya. Frekuensi osilator modulasi dan bagian demodulasi dibuat sedemikian sehingga sama, hal ini meminimalisasi kesalahan data. Hasil dari mixer demodulasi selanjutnya diumpankan pada bagian detektor phase. Fungsi bagian ini seperti pada modulator yaitu mendeteksi pergeseran phase sinyal berdasarkan frekuensi osilator sehingga sinyal informasi dapat diketahui atau diperoleh kembali. A.

  

OutPut

Gbr 3.1 a) Diagram block modulator FSK

o

d

Buffer

Osilat or

Phase Lock Loop adalah suatu sistem umpan balik dengan memanfaatkan sinyal keluaran untuk mengunci (locked) frekuensi dan phase sinyal masukkan. Sinyal masukkan dapat berupa sinyal analog maupun digital. PLL sering digunakan untuk proses pemfilteran frekuensi, sintesiser, kontrol kecepatan motor, modulasi-demodulasi serta beragam aplikasi lainnya

Vc

Modul ator FSK

Rangkaian Modulator

Rangkaian modulator adalah suatu rangkaian yang berfungsi melakukan proses penumpangan sinyal informasi terhadap sinyal pembawa/carrier. Rangkaian modulator tampak seperti ditunjukkan gambar :



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Pada setiap osilator, frekuensi dan amplitudo osilasi dalam beberapa tingkat dipengaruhi oleh impedansi beban kemana osilator disalurkan. Dengan demikian diperlukan suatu tingkat penguat penyangga antara osilator dan beban. Penyangga berfungsi untuk menstabilkan frekuensi dan amplitudo osilator akibat pembebanan tingkat selanjutnya. Osilator yang dilengkapi dengan penyangga biasa disebut exciter, berikut rangkaian buffer yang digunakan :

Gbr 3.2 Rangkaian Modulator FSK

Prinsip kerja dari rangkaian modulator FSK ini sebagai berikut, sinyal data diumpankan pada jalan masuk rangkain melalui dioda 1N4148 yang terhubung pin 9 IC XR2206. R9 dan R8 berfungsi memberikan tegangan bias maju dioda serta pembatas arus pada jalur masukan sinyal. Potensio R3 dan R6 sera C3 merupakan pembangkit osilasi frekuensi pada sub bagian osilator terkendali tegangan (VCO). Sedangkan R2 berfungsi sebagai resistansi umpan balik pada penguat sinyal sehingga selama proses penumpangan data informasi tidak mengalami cacat simetris yaitu modulasi timpang selama siklus positif dan siklus negatif yang disebut sebaai cacat modulasi. Sinyal modulasi selanjutnya dikuatkan dibagian buffer 1x, hal ini dimaksudkan agar sinyal modulasi tidak mengalami penurunan tegangan pada saat dikoneksikan pada bagian demodulator. B.

Gbr 3.4 Rangkaian Buffer

C.

Rangkaian Demodulator

Rangkaian demodulator adalah rangkaian yang berfungsi mengembalikan atau memisahkan antara sinyal informasi dengan sinyal pembawa dalam modulasi sehingga diperoleh data informasi seperti sebelum dilakukan proses penumpangan sinyal. Rangkaian modulataor sebagai berikut ini:

Rangkaian Osilator Modulator

Osilator adalah rangkaian yang menghasilkan sinyal keluaran yang amplitudonya berubah-ubah terhadap waktu yang frekuensi dan amplitudonya dapat dikendalikan. Osilator dengan frekuensi yang bisa diubah disebut VFO (Variable Frequency Oscillator). VFO mempunyai kelebihan pada deviasi frekuensinya yang lebar. Kesetabilan frekuensi dari osilator kristal dapat digabungkan dengan deviasi frekuensi VFO yang lebar dengan menerapkan osilator terkontrol PLL. Pada osilator terkontrol PLL, osilator kristal dipakai sebagai penghasil frekuensi referensi. Dengan demikian akan didapatkan frekuensi referensi yang sangat stabil. Dalam perancangan ini rangkaian osilator yang digunakan dibentuk dari resistansi serta kapasitor ekternal yaitu R3, R6 dan C.

Gbr 3.3 Rangkaian Osilator Rangkaian Buffer


Gbr 3.5 Rangkaian Demodulator

Prinsip kerja rangkaian demodulator ini yaitu: sinyal data yang telah dimodulasikan dengan sinyal pembawa diumpankan pada jalan masukkan IC XR2211 melalui kapasitor C13 dan R27. fungsi dari komponen tersebut selain sebagai filter frekuensi, juga berguna untuk membatasi besaran arus yang mengikuti sinyal modulasi serta mem-blok tegangan DC yang ikut dikuatkan. Sinyal selanjutnya dikuatkan pada bagian pre-amp, sinyal ini berupa sinyal sinusiodal yang berubah-ubah frekuensinya sesuai dengan data aslinya. Demodulator akan mengubah kembali sinyal sinusoidal tersebut menjadi sinyal digital (biner).Pengubahan oleh demodulator dilakukan


137

ISSN: 2085-6350

Teknis

dengan membandingkan dengan frekuensi tengah (f0). Frekuensi yang lebih besar dari frekuensi tengah akan menghasilkan output logika high, sedangkan frekuensi input yang kurang dari frekuensi tengah akan menghasilkan output logika low. Frekuensi tengah ditentukan dengan mengatur besarnya hambatan pada R16, R17 dan besarnya C8 (kondensator yang terhubung pada pin 13 dan 14 IC XR 2211). Nilai frekuensi tengah ditentukan berdasarkan nilai kedua frekuensi yang dihasilkan oleh modulator FSK. Pemilihan nilai R16, R17 dan C8 dilakukan berdasarkan persamaan f0 =1/(R0.C0). Nilai f1 dan f2 berturut-turut adalah 1100 Hz dan 2200 Hz sehingga didapatkan nilai f0 adalah sebesar 1556 Hz. Berdasarkan nilai f0 ini, ditentukan nilai C sebesar 33 nF dan R0 sebesar 19,4, ditentukan nilai C sebesar 27nF dan R16 sebesar 10K sedangkan R17 sebesar 22K. Namun demikian R16 yang digunakan dalam rangkaian adalah variabel resistor sehingga dapat diubah-ubah nilainya untuk pengesetan D.

penapis pelewat rendah (LPF). Dengan demikian frekuensifrekuensi awal, harmonik-harmoniknya, serta frekuensi jumlah disingkirkan. Hanya frekuensi selisih (tegangan DC) yang keluar dari LPF. Tegangan DC ini kemudian akan mengendalikan frekuensi VCO. Sistem ini akan bekerja dengan baik, bila frekuensi VCO sama dengan frekuensi acuan yang juga masuk ke detektor fasa. Dengan demikian alat detektor fasa mempunyai dua masukan dengan frekuensi yang sama. Bila frekuensi masuknya berubah, maka frekuensi VCO akan melacaknya. Secara otomatis PLL membetulkan frekuensi dan sudut fasa VCO. Adapaun rangkaian PLL – VCO berikut ini:

Rangkaian LPF (Low Pass Filter)

LPF digunakan untuk melewatkan sinyal yang mempunyai frekuensi dibawah frekuensi cut off (frekuensi-frekuensi rendah) dan meredam frekuensifrekuensi tinggi, sehingga sinyal dibawah frekuensi cut off mengalami penguatan yang lebih rendah. Pada batas tegangan keluaran diturunkan 3db dibawah tegangan batas ini, tegangan keluaran makin kecil dan menurun tajam. Dengan menurunkan sebesar 3 db dari tegangan maksimal akan didapat dari LPF. E.

CITEE 2010

Rangkaian PLL – VCO

Simpal pengunci fasa [phase-locked loop (PLL)] adalah simpal umpan balik dengan alat pendeteksi fasa, penapis pelewat rendah, penguat dan osilator yang dikendalikan tegangan [voltage contrroled oscilator (VCO)]. PLL tidak mengumpan balikkan tegangan, melainkan mengumpan balikkan frekuensi dan membandingkannya dengan frekuensifrekuensi yang datang. Dengan demikian VCO dapat mengunci frekuensi yang datang.

Gbr 3.7 Rangkaian PLL – VCO Demodulator FSK

Bila pergeseran phase terdeteksi dari persilangan data sinyal informasi terhadap frekuensi referensi osilasi maka osilator terkendali tegangan akan berosilasi dengan penyimpangan sudut lebih menyempit sehingga setelah melalui rangkaian filter LPF diperoleh simpangan Phase mendekati atau sama dengan nol, dalam praktek ditemukan nilai simpangan tidak selalui nol namun mendekati nol, hal ini disebabkan dalam perancangan PLL – VCO menggunakan referansi osilasi yang terbentuk dari rangkaian RC sehingga masih terdapat kondisi yang tidak stabil. Pada dasarnya alat pendeteksi fasa adalah pencampur yang penggunaannya dioptimasikan pada frekuensi-frekuensi masukan yang sama karena jumlah tegangan dc-nya tergantung pada sudut fasa diantara sinyal-sinyal masukannya. Apabila sudut fasanya berubah, maka tegangan dc-nya juga berubah. IV

HASIL PERCOBAAN

Pada bagian modulator FSK dilakukan pengujian pada sinyal masukkan berupa data digital yang dimodulasi sinyal sinusoida, adapun hasil pengukuran diperoleh seperti tampak pada gambar :

Gbr 3.6 Blok Diagram Dasar System PLL

Sinyal masukan berupa frekuensi acuan menjadi salah satu masukan bagi alat detektor fasa, masukan yang lain berasal dari VCO. Keluaran dari alat detektor fasa, masukan yang lain berasal dari VCO. Keluaran dari alat detektor fasa, ditapis oleh

138



CITEE 2010

Teknis

Gbr 4.1

ISSN: 2085-6350

Gbr 4.2

Sinyal Keluaran Buffer Modulasi FSK

Gbr 4.3

Sinyal Hasil Penguncian PLL Modulasi

Sinyal Masukan Modulasi FSK

Hasil pengukuran seperti tampak pada gambar, sinyal informasi sebagai data masukan berupa data digital dengan frekuensi sebesar: time  3,6 * 0,2mS T   kotak * Div

T  0,72mS

maka

f 

1 1  1388,89Hz  T 0,72mS

Gbr 4.4

dengan amplituda sebesar:

Vpp   kotak *

Volt * Pelemahan Pr obe Div

Sinyal Hasil Modulasi

Pada demodulator FSK sinyal masukan berupa sinyal hasil modulasi, adapun hasil pengukuran diperoleh seperti pada gambar :

Vpp  2 * 0,1*10  2Volt Sedangkan sinyal berikutnya merupakan data pengukuran pada R2 yang berfungsi sebagai kontrol keseimbangan modulasi sinyal masukan dengan osilasi frekuensi VCO modulator, adapun besar frekuensi sama dengan sinyal masukkan namun amplituda mengalami pelemahan. Hal ini disebabkan oleh faktor penguatan pada sub bagian current swicth dan juga karena amplituda pada sinyal masukkan yang terlalu besar. Berdasarkan karakteristik komponen yang digunakan dalam tugas akhir ini amplituda masukkan adalah 1Vpp. Besar tegangan pada sinyal ke dua adalah: Volt Vpp   kotak * * Pelemahan Pr obe Div

Gbr 4.5

Sinyal Modulasi FSK Setelah di Penerima

Gbr 4.6

Hasil Penguncian PLL Demodulasi

Vpp  1,6 * 0,1*10  1,6Volt

Adapun hasil pengukuran keluaran buffer seperti ditunjukkan gambar :



Gbr 4.7

Sinyal keluaran Detektor Phase

139

ISSN: 2085-6350

Teknis

Gbr 4.8

Sinyal Hasil Demodulasi

V

KESIMPULAN

CITEE 2010

Pada komunikasi data dengan modulasi FSK menggunakan PLL sebagai pengontrol frekuensi karena mampu membentuk suatu sistem yang dapat menghasilkan frekuensi penguncian (locked) yng stabil dengan membandingkan beda fasa antara frekuensi eferensi yang sangat stabil dengan frekuensi keluaran yang diumpanbalikkan. Secara umum PLL terbagi menjadi tiga bagian pokok yaitu detektor fasa, loop filter dan VCO (Voltage Control Oscilator). Secara singkat prinsip kerja sistem PLL adalah sinyal masukan berupa frekuensi acuan menjadi salah satu masukan bagi alat detektor fasa, masukan yang lain berasal dari VCO. Keluaran dari alat detektor fasa ditapis oleh penapis pelewat rendah (LPF). Dengan demikian frekuensi-frtekuensi awal, harmonikharmoniknya, serta frekuensi jumlah disingkirkan. Hanya frekuensi selisih (tegangan DC) yang keluar dari LPF. Tegangan DC ini kemudian akan mengendalikan frekuensi VCO. Sistem ini akan bekerja dengan baik, bila frekuensi VCO sama dengan frekuensi acuan yang juga masuk ke detektor fasa. Dengan demikian alat detektor fasa mempunyai dua masukkan dengan frekuensi yang sama. Bila frekuensi masukannya berubah, maka frekuensi VCO akan melacaknya. Secara otomatis PLL membetulkan frekuensi dan sudut fasa VCO. Jika dibandingkan dengan sistem modulasi AM, FM mempunyai beberapa keungulan diantaranya :   

Lebih tahan noise Mempunyai bandwidth yang lebih lebar Mempunyai fidelitas yang tinggi

Frekuensi yang dialokasikan berada pada range frekuensi 87.5-108 MHz, dimana pada wilayah frekuensi ini secara relatif bebas dari gangguan baik dari atmosfir maupun interferensi yang tidak diharapkan

REFERENSI    

140

R.Betrand,”Online Radio and Elektronics Course,”2002,pp 3-15. C.Luo and M.Medard,”Frequensi shift keying for ultrawideband achieving rates of the order of capacity,”Cambridge.USA. K.Pierce,”Phase Lock Loop.”The University of Maine,2001,pp5-10. D.Hartanto,”Pemancar FM,”2001.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

METODE PENGENDALI DAYA PANEL SURYA DENGAN KENDALI ADAPTIF Eridanus Abdi Samudera1), Leonardus Heru Pratomo 2),T. Brenda Chandrawati3) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Informasi Universitas Katolik Soegijapranata Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia [email protected]

Abstract—in this paper include power control technique with adaptive control toward P-V charachteristic curve. Basicly Photovoltaic have unic P-V characteristic curve, therefore photovoltaic had to learned. In the some case, PV have troubel that to get efficiency of power or to achive maximum power point (MPP). The maximum power point tracker (MPPT) is installed in a buck dc-dc converter to track maximum power. In this paper use a adaptive control with look at power voltage curve to achive MPP. The power of Photovoltaic can be dectect with power sensor and the power data will to be a reference to track in the Maximum power point with effisiensi 70,5% Keywords ; Photovoltaic, kendali adaptif, MPP, efisiensi daya I.

maksimal. Salah satu metode ini dilakukan pendektesian titik daya maksimum Photovoltaic yang bervariasi terhadap intensitas pencahayaan dan temperatur yang tersedia agar daya dapat optimal. Jika terjadi pembebanan yang berubah-ubah maka teknik adaptasi merupakan salah satu teknik yang dapat menjaga agar daya yang ditimbulkan photovoltaic tetap berada pada titik optimalnya. Teknik kendali adaptasi ini menggunakan teknik pengadaptasian terhadap kurva karakteristik P-V photovoltaic (nilai daya dan tegangan), dimana teknik ini merupakan pengidentifikasian karakteristik dinamik system [1]. Apabila daya yang dihasilkan berubah-ubah maka perubahan daya tersebut akan dideteksi dan akan ditunda oleh rangkaian delay untuk dilakukan perbandingan nilai daya. Perbandingan nilai daya ini akan membawa daya pada Photovoltaic akan selalu pada nilai MPPnya. II.

PENDAHULUAN

Dalam segi bidang kehidupan manusia, energi listrik merupakan energi yang sangat diandalkan saat ini. Berbagai macam bentuk usaha telah dilakukan untuk menciptakan energi listrik agar dapat memenuhi kebutuhan setiap manusia di bumi, antara lain yaitu dengan memanfaatkan energi fosil untuk membantu dalam membangkitkan energi listrik yang ditimbulkan oleh generator. Dengan bergantinya zaman ke zaman energi fosil tersebut akan habis terpakai oleh pemakaian yang tak terhenti oleh manusia. Karena energi fosil merupakan sumber energi tak terbarukan maka banyak bentuk energi lain yang telah dicari oleh beberapa peneliti sebagai energi pengganti atau energi alternatif. Salah satu bentuk pemanfaatan energi alternatif tersebut yaitu dengan memanfaatkan energi yang dihasilkan oleh matahari. Pemanfaatan energi matahari ini ditinjau karena sinar yang dihasilkan dapat menimbulkan suatu bentuk energi yang tepat guna. Dengan memanfaatkan modul sel surya atau sering disebut Photovoltaic module, sinar yang dihasilkan oleh matahari tersebut dapat menimbulkan suatu energi listrik yang memiliki nilai dengan karakteristik tertentu. Tetapi saat dalam penggunaannya, terdapat permasalahan yang muncul, yaitu efisiensi daya yang dihasilkan photovoltaic sangat rendah. Oleh sebab itu dilakukan tindakan untuk meningkatkan level efisiensi tersebut dengan menggunakan metode MPPT (Maximum Power Point Tracker) yang akan diperoleh keluaran daya yang Universitas Gadjah Mada

PHOTOVOLTAIC

Material photovoltaic (PV) terdiri dari bahan semikonduktor yaitu silikon, Lapisan atas tipe n (silicon doping of phosphorous / negative doping), dan lapisan bawah berupa silikon tipe p (silicon doping of boron / positif doping). Pada saat elektron-elektron bebas terbentuk dari jutaan photon yang terbentuk dari energi sinar matahari dan kemudian masuk kedalam lapisan material PV maka akan terjadi benturan atom pada lapisan penghubung (p-n junction) yang menyebabkan terjadinya aliran listrik.

Gambar 1. Struktur sel surya silicon p-n Junction [2] Pada Gambar 2 menunjukan model rangkaian ekivalen guna menirukan karakteristik dalam PV. Dimana dioda digunakan sebagai model dalam jenis material yang sama pada PV. Iph adalah arus yang dihasilkan PV. PV merupakan salah satu jenis sumber arus sehingga mempunyai tahanan dalam yang sangat besar dan


141

ISSN: 2085-6350

Teknis

menghasilkan arus output yang tidak bergantung pada nilai dari tahanan beban [3]. Rs dan Rsh adalah tahanan seri dan tahanan shunt PV. IL Id

Ish Rsh

Iph

Rs

VL

Load

Gambar 2. Rangkaian ekivalen Panel sel Surya

III. MAXIMUM POWER POINT Kurva karakteristik PV dapat dilihat pada kurva gambar 3. Dimana terdapat tegangan Voc yang merupakan tegangan ketika dilakukan pengukuran tegangan rangkaian terbuka (Open Circuit Voltage) dan Isc ketika dilakukan pengukuran arus rangkaian tertutup (Short Circuit Current) [4].

CITEE 2010

Suatu PV tergantung pada energi yang terbentuk dari jutaan photon, maka disaat cuaca yang redup atau dikatakan cuaca berawan (mendung) arus yang dihasilkan akan berkurang nilai karakteristiknya. Sehingga dapat dikatakan bahwa PV tergantung terhadap radiasi yang dihasilkan sinar matahari dan temperatur disekelilingnya. Oleh sebab itu dalam pengendaliannya agar tetap pada nilai maksimumnya diperlukan suatu alat pengkombinasian agar daya yang dihasilkan pada nilai MPP (Maximum Power Point). Alat tersebut dapat dikenal sebagai MPPT (Maximum Power Point Tracker), dimana terdapat perancangan sebuah dc-dc converter yang dikendalikan dengan kendali yang mempengaruhi perubahan daya yang terjadi pada PV. Pada pembebanan sistem MPPT dapat berupa berbagai macam beban seperti batrai charger, converter, motor dc, dll.

DC-DC Converter

beban

PV Module

MPPT

ARUS dan Daya

Gambar 5. Sistem MPPT Dengan Sebuah Beban

IV.

Gambar 3. Karakteristik Kurva P-V dan V-I Karakteristik pembebanan PV ditunjukan pada kurva diagram gambar 4. Dijelaskan bahwa terdapat 4 jenis pembebanan yang dilakukan yaitu dengan menggunakan variabel tegangan yang terhubung langsung pada PV. Disaat R2 maka PV tersebut berada pada nilai MPP (Maximum Power Point), dimana akan didapat nilai tegangan maksimum dan nilai arus yang maksimum. Disaat nilai arus dan tegangan maksimum maka daya yang dihasilkan akan berada pada nilai maksimumnya.

KONSEP PENGENDALIAN DAYA KENDALI ADAPTIF TERHADAP KURVA KARAKTERISTIK P-V

Pada karakteristik PV terdapat titik daya maksimum atau Maximum Power Point (MPP) sebagai titik operasi dayanya. Titik optimum ini akan berubah tergantung pada intensitas cahaya matahari yang diterima PV, kondisi iklim dan pengaruh pembebanan. Jika beban (load) dihubungkan secara langsung terhadap panel surya, maka tegangan dari panel surya akan mengalami drop voltage, akan tetapi arusnya akan tetap bergantung pada intensitas cahaya matahari yang diterimanya, sehingga panel surya tidak akan dapat mencapai titik daya maksimumnya. Penggunaan MPPT dimaksudkan agar panel surya photovoltaic dapat mencapai titik daya maksimumnya, dengan kondisi pembebanan apapun. Untuk mendapatkan suatu daya yang maksimum atau dalam konsep kendali yang diharapkan, pengendalian tersebut menggunakan konsep pengaturan daya agar tetap berada pada titik optimumnya. Gambar 6 dibawah ini merupakan diagram karakteristik PV terhadap nilai daya dan tegangan, dimana ;

∆P1 = P 0 − P1

(1)

∆P 2 = P 0 − P 2

(2)

∆P 0 = P 0 − P 0

(3)

Gambar 4. Karakteristik PV Pada Nilai MPP 142



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

terjadi pada PV, yaitu dengan teknik penundaan daya. Disaat daya yang dihasilkan belum mencapai nilai maksimalnya, maka daya yang berubah-ubah akan dibandingkan dengan daya yang telah ditunda tersebut agar daya dan efisiensi yang dihasilkan tetap pada nilai maksimalnya. Daya pada Photovoltaic diketahui dari pembacaan sensor arus dan sensor tegangan yang nantinya juga sebagai nilai actual dan nilai referensi pada sisi masukan kontrolnya. Dari perbandingan nilai referensi dan nilai actual ini akan dihasilkan suatu nilai eror yang akan terkontrol untuk menghasilkan suatu sinyal untuk menggerakan saklar rangkaian daya. Untuk dapat mencapai keadaan Maximum Power Point Tracking, perancangan ini menggunakan rangkaian daya buck Dc – Dc Converter yang dikendalikan oleh kendali adaptif

Gambar 6. Konsep Pengendalian Daya P-V Sesuai gambar diagram konsep diatas dijelaskan bahwa daya yang diinginkan pada Photovoltaic tetap pada nilai maksimumnya. Jika daya yang terjadi mengalami perubahan atau dapat dikatakan naik maupun turun nilai daya yang terjadi akibat perubahan pencahayaan matahari, daya photovoltaic tersebut diharapkan agar mampu tetap berada pada nilai optimumnya. Penyaklaran pada kontrol kendali yang diharapkan yaitu :

V. HASIL PENGUJIAN Pada makalah ini dilakukan pengujian dengan menggunakan modul panel surya BP Solar SX55U yang diproduksi dari negara China dan pada modul panel surya ini terdapat nilai – nilai karakteristik berdasarkan hasil dari nilai keluaran pabrik yang membuat modul panel surya tersebut

∆P = + → on ∆P = − → on ∆P = konstan → off Jika Daya lebih besar dari daya sebelumnya maka saklar akan on. Daya lebih kecil dari daya sebelumnya maka saklar akan on. Daya pada posisi konstan maka saklar akan off. L

KARAKTERISTIK MODUL BP SOLAR SX55U

TABLE I.

PeakPower (Pmax) 55 W

Open Circuit Voltage (Voc) 20.6 V

Warranted Minimum Pmax 50 W

Short Circuit Current (Isc) 3.69 A

Voltage (Vmp) 16.5 V

Minimum Bypass Diode 5 A

Current (Imp)

Maximum Series Fuse 20 A

A. Pengujian Satu Buah Modul Panel Surya Pada pengujian ini digunakan satu buah modul panel surya BP Solar SX55U yang dihubungkan dengan tahanan resistor yang mempunyai nilai yang berubah-rubah atau variabel resistor. Pengujian ini dilakukan pada siang hari dengan keadaan cuaca yang cerah dan Tegangan Open Circuit (Voc) sebesar 18,62 V, serta Arus Short Circuit (Isc) sebesar 3,46 A. PENGUJIAN 1 BUAH MODUL PANEL SURYA

TABLE II.

PV

Load C

Batas Atas Logic Squence

Sensor Daya Batas Bawah Delay

Gambar 7. Diagram Blok Sistem Kendali Adaptif Perancangan rangkaian Gambar 7 merupakan sistem kendali untuk mengendalikan daya pada PV dengan menggunakan kendali adaptif. Kendali adaptif ini difungsikan untuk mengendalikan dimana daya yang didapat dibandingkan dengan perubahan daya yang Universitas Gadjah Mada

3.33 A

R (Ohm)

V (Volt)

I (Ampere)

P (Watt)

2

6,23

2,23

13,8929

4,7

12,22

2,18

26,6396

5,875

13,05

1,92

25,056

7,83

14,02

1,59

22,2918

10

14,13

1,36

20,0328

11,75

15,22

1,18

17,9596

12,5

15,35

1,15

17,6525

16,66

16,01

0,91

14,5691

23,5

16,64

0,67

11,1488

25

16,71

0,66

11,0286

50

17,52

0,36

6,30

Pada Tabel II diatas dapat dilihat bahwa dengan menggunakan tahanan yang berubah dari besaran nilai 2 – 50 Ohm, maka tegangan dan arus yang diperoleh berubahubah. Dari hasil yang telah diuji maka daya maksimal


143

ISSN: 2085-6350

Teknis

dapat diketahui yaitu sebesar 26,6396 Watt dengan tahanan resistor 4,7 Ohm. Maka tahanan resistor 4,7 Ohm tersebut merupakan nilai Rmpp (Tahanan maksimum power point) yang dimiliki oleh modul panel surya. B. Pengujian Dua Buah Modul Panel Surya Secara Seri Pada pengujian ini digunakan Dua buah modul panel surya BP Solar SX55U yang disusun secara seri dan dihubungkan dengan tahanan resistor yang mempunyai nilai yang berubah-rubah atau variabel resistor. Pengujian ini dilakukan pada siang hari dengan keadaan cuaca yang cerah dan Tegangan Open Circuit (Voc) sebesar 36,2 V, serta Arus Short Circuit (Isc) sebesar 3,41 A. TABLE III. PENGUJIAN DISUSUN SECARA SERI

2

BUAH MODUL

V (Volt)

I (Ampere)

P (Watt)

2

13,54

3,32

44,9528

4,7

18,42

3,29

60.6018

5,875

21,2

3,11

65,932

7,83

24,14

2,74

66,1436

10

26,06

2,43

63,3258

11,75

27,56

2,14

58,9784

27,83

2,10

58,443

16,66

29,73

1,70

50,541

23,5

31,52

1,25

39,4

25

31,7

1,25

39,625

50

33,43

0,67

22,3981

Pada Tabel III dapat dilihat bahwa dengan menggunakan hambatan yang berubah dari besaran nilai 2 – 50 Ohm, maka akan didapat nilai tahanan pada nilai MPP (Maksimum Power Point). Dari hasil yang telah diuji maka daya maksimal dapat diketahui yaitu sebesar 66,1436 Watt dengan tahanan resistor 7,83 Ohm. Maka tahanan resistor 7,83 Ohm tersebut merupakan nilai Rmpp (Tahanan maksimum power point) yang dimiliki oleh 2 modul panel surya yang disusun secara seri. C. Pengujian Dengan Menggunakan MPPT Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan MPPT dengan kendali adaptif terhadap kurva karakteristik P-V untuk mengontrol rangkaian Buck dc-dc converter dan rangkaian tersebut terhubung dengan 2 modul panel surya BP Solar yang disusun secara seri., maka hasil dapat dilihat pada tabel IV. Dapat dilihat bahwa rata-rata efisiensi daya yang dihasilkan pada daya pembebanan pada rangkaian buck dc-dc converter memiliki presentase rata-rata sekitar 70,5%. Daya disini mengalami power loss sekitar rata-rata 15,1 watt.

144

PENGUJIAN DENGAN MPPT Io

Po

ή

10,82

4

43,28

74%

11,9

3,64

43,31

75%

57,56

12,43

3,34

41,51

72%

57,08

14,01

2,85

39,92

69%

2,28

57,28

15,41

2,65

39.29

69%

26,7

2,07

55,26

18,64

2,1

39,14

70%

29,5

1,83

53.98

22,13

1,66

36.73

68%

31,1

1,52

47,27

25,57

1,25

31,96

67%

RL

Vi

Ii

Pi

Vo

1,25

24,7

2,36

58,29

2

24,5

2,34

57,33

5

24,6

2,34

7

24,5

2,33

9

25,2

12 18 25

PANEL SURYA

R (Ohm)

12,5

CITEE 2010

TABLE IV.

Keterangan : RL: tahanan beban(ohm) Vi: Tegangan masukan(volt) Ii: Arus masukan(Ampere) Pi: Daya masukan(watt) Vo: Tegangan keluaran (Volt) Io:Arus keluaran(Ampere) Po: Daya keluaran(watt) ή : efesiensi daya

VI.

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil pengujian labolatorium, didapatkan bahwa penggunaan MPPT pada buck dc-dc converter dengan kendali adaptif terhadap kurva P-V dihasilkan efisiensi daya rata-rata 70,5%. Daya maksimal pada 2 buah PV BP solar yang disusun secara seri akan mempunyai nilai sebesar 65,932 watt, tetapi pada saat uji coba selanjutnya daya yang dihasilkan mengalami penurunan. Hal ini diakibatkan bahwa suatu modul panel surya atau Photovoltaic module tergantung pada perubahan suhu dan intensitas cahaya matahari. REFERENSI [1]

[2]

[3] [4]

[5] [6]

Katsuhiko ogata .’Teknik kontrol automatik”, PT penerbit erlangga-SIMON &SCHUTER (ASUA) Pte.ltd., 1997. W. Spetinan, D. Fajarisandi, dan M. Aditia,”Pembuatan Prototipe Solar Cell Murah dengan Bahan organik-inorganik (Dye-sensitized Solar Cell)”. ITB, Bandung, 2007. Malvino,”Prinsip-Prinsip Elektrorika”,McGrawHill,Inc,1984 A. C. Vikrant,” Automstic Pesk Power Trscker For Solar PV Modules Using dSPACER Softwear”, Deemed University, Bhopal,2005. Muhammad H. Rashid, “Power Electronic Hanbook,”Academic Press,California, 2001 M. Roger, V. Jerry, “Photovoltaic Systems Engineering”,CRC Press, USA, 2000



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

ANALISIS PENERAPAN AUTOMATIC SOLAR TRACKER PADA PEMASAK SURYA (SOLAR COOKER) TIPE KONSENTRATOR PSC 2009b ANALYSIS ON THE APPLICATION OF AUTOMATIC SOLAR TRACKER ON SOLAR COOKER OF PSC 2009b CONCENTRATOR TYPE

Priswanto,Ropiudin, Hari Prasetijo Universitas Jenderal Soedirman Purwokerto Jl. HR Bunyamin Purwokerto Indonesia 55212 [email protected] ABSTRACT

bahan bakar untuk memasak di Indonesia sebagai berikut:

Indonesia’s potential on oil is very limited. In the end of 2005, Indonesia had become the nation with status of net oil importer country. Meanwhile, the use of other energy sources than wood and oil for cooking are relatively small. The requirement of high energy resources in this process and the more limited fuel and environmental sustainability efforts resulted efforts at economic diversification of energy for cooking and friendly environment are actively conducted in recent years. This efforts needs more research and development. One alternative energy diversification to overcome the problem is solar energy. This renewable energy sources have the advantage that is environmentally friendly and abundant availability. Solar energy can be used as fuel for cooking (solar cooker). The study has generated appropriate technologies such as solar cooker of parabolic concentrator type equipped with automatic solar tracker (PSC 2009b). Automatic solar tracker was designed using control system based on AT89S51 Microcontroller that drove the actuator so that the concentrator was directed perpendicular direction of the sun. Average energy rate was 22.24W/m2 with minimum and maximum range of 33.40 W/m2 and 14.80 W/m2. Optimization of thermal energy produced reaches 71% with energy revenue up to 36.

kayu bakar (52,54%), minyak tanah (38,23%), gas/LPG (7,53%), listrik (1,38%), batubara (0,34%), dan lainnya (0,15%). Penggunaan kayu bakar yang cukup tinggi dikhawatirkan akan mengganggu kelestarian lingkungan akibat berkurangnya hijauan, juga adanya asap yang ditimbulkan dari sisa pembakaran. Penggunaan minyak tanah, gas/LPG, dan listrik harganya mulai meningkat. Sedangkan untuk batubara, meskipun secara ekonomis masih murah, namun bahan bakar ini juga menimbulkan asap yang cukup banyak serta tidak praktis, terutama untuk penggunaan di rumah tangga. Potensi minyak di Indonesia sudah menipis. Indonesia pada akhir tahun 2005 telah menjadi negara berstatus

"net

oil

importer

country".

Sedangkan,

penggunaan sumber-sumber energi untuk memasak selain kayu bakar dan minyak relatif sedikit. Mengingat tingginya energi yang dibutuhkan dalam proses ini dan semakin terbatasnya bahan bakar minyak serta upaya

Key words: solar cooker, automatic solar tracker, concentrator type

kelestarian lingkungan yang giat dilakukan akhir-akhir ini, maka usaha diversifikasi energi yang ekonomis dan

I.

ramah lingkungan untuk memasak perlu terus diteliti dan

Pendahuluan

dikembangkan. Proses termal berupa memasak merupakan proses yang banyak dilakukan, mulai di rumah tangga sampai industri besar. Proses ini sangat banyak memerlukan energi. Energi dalam proses termal ini digunakan sebagai panas sensibel dan panas laten.

Salah satu alternatif solusi yang dipandang efektif untuk memecahkan masalah tersebut adalah pemanfaatan energi surya untuk memasak berupa alat masak berenergi surya

(solar

keuntungan,

Energi yang cukup banyak digunakan untuk memasak yaitu kayu bakar, minyak tanah, dan gas/LPG,

cooker). yaitu

ketersediaannya

Energi

gratis,

melimpah.

surya

ramah Sebagai

mempunyai

lingkungan, negara

dan

tropis,

Indonesia mempunyai potensi energi surya cukup

listrik, batubara, dan lain-lain. Menurut BPS (2000) di dalam Suharta (2004) menjelaskan bahwa kebutuhan Universitas Gadjah Mada


145

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

melimpah dengan radiasi harian matahari rata-rata 4,85,2 kWh/m2 (Departemen ESDM RI, 2003). Penelitian solar cooker belum banyak dilakukan oleh para peneliti, termasuk beberapa peneliti Indonesia.

Azimuth

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukansebelumnya, tipe solar cooker yang mampu menghasilkan efisiensi

Driver Servo

Seting Display

Bujur

termal yang paling tinggi adalah tipe konsentrator. Solar cooker

tipe

konsentrator

yang

telah

ada

perlu

Motor Servo

Keyboard input ADC 0809

ditingkatkan kinerjanya dengan automatic solar tracker MMC

untuk memaksimalkan energi surya yang diterima.

RTC (Real Time Clock) DS12C887

Mikrokontroller AT89S51

Berdasarkan kondisi tersebut, pada penelitian ini perlu dilakukan untuk mendapatkan teknologi tepat guna

Modul SC dan PV

AC

berupa alat masak berenergi surya (solar cooker) tipe

INVERTER

BATEREI

PV

konsentrator yang dilengkapi dengan automatic solar

DC

UPS

tracker. Kompor

II. Bahan dan Metode II.1 Bahan Bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian

SC

Gambar 1. Sistem solar tracker dual axis

ini adalah piranometer, hibrid recorder, termokopel, osiloskop, multimeter, modul rangkaian mikrokontroller, modul rangkaian digital, spektrum analiser, frekuensi

Prinsip kerja dari rancangan sistem tracking tersebut adalah sebagai berikut : Ketika system dinyalakan, kontroler akan membaca

counter, dan papan bersudut. II.2 Metode Metode penelitian yang dilakukan meliputi: (1)

informasi waktu dari RTC (Real Time Clock) untuk inisialisasi posisi awal aktuator. Informasi dari RTC akan

Rancangbangun prototipe automatic solar tracker, (2)

dibandingkan dengan data base program yang berisi data

Pengujian

posisi koordinat aktuator pada waktu tertentu (detik,

prototipe

automatic

solar

tracker,

(3)

Rancangbangun solar cooker tipe konsentrator yang

menit,

dilengkapi dengan automatic solar tracker, (4) Pengujian

membandingkan sinyal pembacaan RTC dan data base

solar cooker tipe konsentrator yang dilengkapi dengan

program (memori) yang berisi data koordinat posisi

automatic solar tracker.

berdasarkan waktu (detik, menit, jam, tahun) dengan

II.2.1 Perancangan Hardware

ADC (Analog to Digital Converter) sebagai sinyal

Metode yang digunakan untuk tracking surya

jam,

tahun).

informasi digital posisi

Kemudian

kontroler

akan

aktuator, dan selanjutnya

dalam penelitian ini adalah dual axis tracking system.

mengarahkan aktuator sesuai dengan koordinat tertentu

Dual axis tracking system merupakan metode tracking

yang dibaca dari data base program. Setelah posisi

yang mengikuti pergerakan matahari dalam dua sumbu

koordinat sesuai, kunci posisi. Kemudian delay untuk

yaitu azimuth dan bujur. Azimuth mengatur pergerakan

penyerapan energy. Pemilihan awal delay = 5 detik

terhadap arah timur dan barat. Sedangkan bujur

mengacu pada optimalisasi penyerapan energy sebesar

mengarahkan pergerakan terhadap arah utara dan selatan.

23,71% lebih baik dari system fixed (Prototype tracking

Gambar 1., menunjukkan diagram blok rancangan

sel surya, Dadiono, 2007). Pada penelitian ini delay akan

hardware system tracking surya secara otomatis dalam

diuji sampai didapatkan penyerapan optimal. Selanjutnya

dual axis.

pergerakan posisi aktuator akan mengikuti waktu sesuai

146



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

data base, sehingga modul solar cooker dan PV array

pemrograman dalam algoritma seperti yang ditunjukkan

selalu terarah tegak lurus cahaya datang matahari.

pada Gambar 2., berikut :

Solar cooker dipasang secara paralel dengan sel

MULAI

surya (PV array), sehingga memiliki titik operasi maksimum

yang

sama.

Catu

daya

rangkaian

menggunakan sinyal keluaran dari sel surya (PV array) yang disimpan menggunakan baterei. Catu daya DC

Inialisasi Posisi Motor : - Baca RTS - Baca MMC - Baca ADC

diambil langsung dari baterei yang dilewatkan melalui regulator tegangan (teregulasi). Fungsi dari masing-masing diagram blok dalam Gambar 1., dijelaskan dalam Tabel 1. berikut : Tabel 1. Fungsi dari rangkaian dalam diagram blok sistem tracking surya dual axis. No. Nama Fungsi 1 MMC Menyimpan data base (Modul Memory koordinat posisi (data base Card) dapat di update dengan melepas MMC dan memprogramnya dengan computer). 2 Mikrokontroller Unit Pemroses Pusat AT89S51 (CPU)/ kontroller 3 Driver servo Rangkaian driver motor servo 4 Motor servo Aktuator/ system penggerak modul SC&PV - Azimuth Penggerak Timur ke Barat - Bujur Penggerak Utara ke Selatan 5 ADC 0809 Pengubah data analog ke digital, mengubah sinyal posisi (tegangan keluaran motor) menjadi data digital sehingga dapat diproses CPU 9 Seting display Penampil system pengaturan (menampilkan pengaturan data base posisi aktuator) 10 Keyboard input Masukan (input) untuk melakukan pengaturan/ perubahan data base posisi aktuator. 6 RTC DS12C887 Unit register yang dapat menyimpan data waktu

Data RTS&MMC sesuai dengan ADC ?

TIDAK

Putar motor (sesuaikan)

YA

Kunci posisi Delay 5 detik SELESAI Gambar 2. Algoritma sistem tracker III. Hasil dan Pembahasan III.1 Prototipe Solar Cooker Prototipe

solar

cooker

tipe

konsentrator

merupakan hasil model rancangan awal dalam pembuatan solar cooker. Prototipe ini dibuat dengan maksud untuk memberikan gambaran prinsip sistem secara menyeluruh sehingga memudahkan peneliti dalam pembuatan solar cooker secara real. Gambar 3., menunjukkan prototipe solar cooker tipe konsentrator yang dibuat. Secara spesifik prototipe ini menggunakan konsentrator parabola dengan diameter 50 cm.

II.2.2 Perancangan Software Untuk mengimplementasikan rancangan system pada Gambar 1., di atas, perlu dilakukan perancangan



147

ISSN: 2085-6350

Teknis

Gambar 3. Prototipe solar cooker Prinsip kerja

prototipe

solar

CITEE 2010

penggerak ditunjukkan pada Gambar

cooker

dengan

Konsentrator 1.8

menggunakan meter,

4.,

dan 5.

parabola

dengan

penggerak

elevasi

tipe

automatic solar cooker adalah :

diameter

dengan

Solar cooker tipe konsentrator menggunakan model

menggunakan gearbox tipe rotasi dan penggerak bujur

parabola untuk mengumpulkan energi termal. Energi

menggunakan tipe linier dengan modifikasi engsel lengan

termal di fokuskan pada titik pusat parabola, kemudian di

aktuator.

pantulkan ke formula reflektor sehingga dari setiap titik posisi pemantul, energi termal tetap akan dipantulkan tegak lurus ke bawah melalui pipa transmisi energi termal. Pada setiap pembelokan pipa transmisi di gunakan cermin untuk meneruskan transmisi energi sampai pada tungku pemasak. Untuk mengoptimalkan penerimaan energi termal, maka solar cooker harus selalu tegak lurus arah datang cahaya matahari. Oleh karena itu solar cooker dilengkapi dengan automatic tracker yang mengarahkan konsentrator tegak lurus matahari, dengan pengarahan elevasi untuk arah timur ke arah barat yaitu mengikuti pergerakan harian matahari dan arah utara ke arah selatan mengikuti

Gambar 4. Penampang solar cooker dengan automatic tracker dengan pengujian langsung

deklinasi matahari (bujur). Pengendalian gerakan elevasi dan bujur pada prototipe menggunakan motor stepper. Motor stepper yang digunakan adalah tipe PM55L-048 dan PM35L-048. Tipe ini memiliki jumlah 48 langkah per rotasi (7.5o/step), dengan rangkaian driver konstruksi unipolar. Catu tegangan driver adalah 24 volt, current/phase 800mA, dan resistansi coil 30 ohm. III.2 Solar cooker dengan automatic tracker Automatic tracker yang dibangun pada penelitian ini menggunakan sistem kontrol berbasis mikrokontroller AT89S51 yang dilengkapi dengan IC RTC DS1307 dan microSD.

Secara

prinsip,

mikrokontroller

akan

Gambar 5. Model sistem penggerak solar cooker

membandingkan informasi data pada IC RTC dengan

Pada pengukuran yang dilaksanakan pada tgl. 13

database posisi harian dan bulanan pergerakan matahari

Agustus 2009 mulai pkl. 10.00-14.00 WIB dengan

yang disimpan pada microSD. Keluaran mikrokontroller

interval pengukuran 5 menit diperoleh hasil perubahan

dihubungkan dengan driver motor penggerak yang akan

sudut datang surya sebagai berikut. Hasil penelitian

mengarahkan aktuator pada solar cooker sesuai database

menunjukkan sudut datang surya

minimum dan maksimum sebesar 15 dan 340. Gambar 6,

(tegak lurus matahari). Gambar solar cooker tipe konsentrator dengan automatic tracker hasil perancangan 148

dengan kisaran

0

menunjukkan grafik sudut datang surya.

dan sistem Yogyakarta, 20 Juli 2010


CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Ucapan Terima Kasih

40.0

Penelitian ini merupakan penelitian tahun yang pertama. Pada kesempatan ini saya menyampaikan

30.0 25.0

ucapan terima kasih dan penghargaan yang tinggi kepada

20.0

DP2M

15.0

Pendidikan Nasional yang telah mendanai penelitian ini

10.0

melalui Program Hibah Kompetitif Penelitian Sesuai

5.0

Prioritas Nasional (Stranas Batch II) tahun anggaran

-

2009.

Direktorat

10 :00 10 :15 10 :30 10 :45 11 :00 11 :15 11 :30 11 :45 12 :00 12 :15 12 :30 12 :45 13 :00 13 :15 13 :30 13 :45 14 :00

Sudut datang surya ( o )

35.0

Pendidikan

Tinggi

Kementrian

Daftar Pustaka

Waktu (WIB)

Gambar 6. Sudut datang surya Laju energi input, output, hilang pada transmisi maupun yang keluar (hilang ke lingkungan) disajikan dalam Gambar 7. Berdasarkan hasil perhitungan dengan variabel-variabel tersebut diperoleh efisiensi termal untuk seluruh sistem pemasak surya tipe konsentrator parabola dengan adanya automatic tracker sebesar 71,0.

Algifri, A. dan AL-Towaie, H. 2001. Efficient Orientation Impacts of Box-Type Solar Cooker on the Cooker Performance. Solar Energy 70(2): 165–170. Ali, BSM., et al. 2000. Design and Testing of Sudanese Solar Box Cooker. Renewable Energy 21: 573-581. Al-Saad, MA. dan BA. Jubran. 1991. The Performance of a Low Cost Clay Solar Cooker. Renewable Energy 1(5-6): 617-621.

2,500.00 2,000.00 Laju Energi (W)

Ahmad, B. 2000. Users and Disusers of Box Solar Cookers in Urban India – Implications for Solar Cooking Projects. Solar Energy 69 (1-6): 209-215.

Balzar, A., et al. 1996. A Solar Cooker using Vacuum-Tube Collectors with Integrated Heat Pipes. Solar Energy, Vol. 58, No. 1-3, pp. 63-68. Elsevier Ltd. UK.

1,500.00 1,000.00 500.00

10 :00 10 :15 10 :30 10 :45 11 :00 11 :15 11 :30 11 :45 12 :00 12 :15 12 :30 12 :45 13 :00 13 :15 13 :30 13 :45 14 :00

-

Waktu (WIB) Laju Energi Masuk (W)

Laju Energi Keluar (W)

Laju Energi Hilang pada Transmisi (W)

Total Laju Energi Hilang (W)

Laju Energi Digunakan (W)

Gambar 7. Laju energi dalam sistem pemasak surya dengan automatic tracker IV. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan sebagai berikut : Sistem solar cooker dengan automatic tracking dengan algoritma tracking menggunakan database waktu pada IC real time clock dapat mengoptimalkan energi thermal dan energi yang diserap solar cell pada catu daya

Beaumont, G., et al. 1997. Ultra Low Cost Solar Cookers: Design Details and Field Trials in Tanzania. Renewable Energy, Vol. 10, No. 4, pp. 635-40. Elsevier Ltd. UK. Buddhi, D. dan LK. Sahoo. 1997. Solar Cooker with Latent Heat Storage: Design and Experimental Testing. Energy Convers. Mgmt, Vol. 38, No. 5, pp. 493-498. Elsevier Ltd. UK. Buddhi, D., et al. 2003. Thermal Performance Evaluation of a Latent Heat Storage Unit for Late Evening Cooking in a Solar Cooker Having Three Reflectors. Energy Conversion and Management, Vol. 44, pp. 809–817. Elsevier Ltd. UK. Carmody, ER. dan AU. Sarkar. 1997. Solar Box Cookers: Towards a Decentralized Sustainable Energy Strategy for Sub-Saharan Africa. Renewable and Sustainable Energy

dengan nilai optimalisasi rata-rata 71%. Universitas Gadjah Mada


149

ISSN: 2085-6350

Teknis

Reviews, Vol. I, No. 4 pp. 291-301. Elsevier Ltd. UK. Chambers, R. 1989. Participatory Rural Apprasial (PRA). Tinjauan Kritis terhadap Pembangunan Masyarakat Desa. Kanisius. Yogyakarta. Chaudhuri, TK. 1999. Estimation of Electrical Backup for Solar Box Cooker. Renewable Energy, Vol. 17, pp. 569-572. Elsevier Ltd. UK. Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral. 2003. Kebijakan Pengembangan Energi Terbarukan dan Konservasi Energi. www. djlpe.go.id. diakses: 11 April 2004. Jakarta. Ekechukwu, OV. dan NT. Ugwuoke. 2003. Design and Measured Performance of A Plane Reflector Augmented Box-Type Solar-Energy Cooker. Renewable Energy, Vol. 28, No. 1935–1952. Elsevier Ltd. UK. El-Sebaif, AA. dan S. Aboul-Enein. 1997. A BoxType Solar Cooker with One-Step Outer Reflector. Energy, Vol. 22, No. 5, pp. 515-524. Elsevier Ltd. UK. El-Sebaii, AA. 1997. Thermal Performance of a BoxType Solar Cooker with Outer-Inner Reflectors. Energy, Vol. 22, No. 10, pp. 969-978. Elsevier Ltd. UK. El-Sebaii, AA. dan A. Ibrahim. 2005. Experimental Testing of a Box-Type Solar Cooker using the Standard Procedure of Cooking Power. Renewable Energy, Vol. 30, pp. 1861–1871. Elsevier Ltd. UK. Fernandes, W. Dan Rajesh, Tandu. 1993. Riset Partisipatoris Riset Pembebasan. Gramedia Pustaka Utama. 1993. Fundk, PA. dan DL. Larson. 1998. Parametric Model of Solar Cooker Performance. Solar Energy, Vol. 62, No. 1, pp. 63-68. Elsevier Ltd. UK. Gaur, A., et al. 1999. Performance Study of Solar Cooker with Modified Utensil. Renewable Energy, Vol. 18, pp. 121-129. Elsevier Ltd. UK. Hambali, E., Mujdalipah, S., Tambunan AH., Pattiwiri, AW., dan Hendroko, R. 2007. Teknologi Bioenergi. Agromedia. Jakarta.

CITEE 2010

Hussain, M. dan MSI. Khan. 1996. Fabrication of and Performance Studies on a Low Cost Solar Cooker Having an Inclined Aperture Plane. WRBC 1996. Elsevier Ltd. UK. Hussain, M., et al. 1997. The Performance of a Box-Type Solar Cooker with Auxiliary Heating. Renewable Energy, Vol. 12, No. 2, pp. 151-155. Elsevier Ltd. UK. Kammen, DM. 1990. Comparative Study of BoxType Solar Cookers In Nicaragua. Solar & Wind Technology Vol. 7, No. 4. pp. 463-471. Elsevier Ltd. UK. Khalifa, AMA., et al. 1986. On Prediction of Solar Cooker Performance and Cooking in Pyrex Pots. Solar & Wind Technology, Vol. 3, No. 1, pp. 13-19. Elsevier Ltd. UK. Kumar, S. 2004. Natural Convective Heat Transfer in Trapezoidal Enclosure of BoxType Solar Cooker. Renewable Energy, Vol. 29, pp. 211–222. Elsevier Ltd. UK. Kumar, S. 2004. Thermal Performance Study of Box Type Solar Cooker from Heating Characteristic Curves. Energy Conversion and Management, Vol. 45, pp. 127–139, 2004. Elsevier Ltd. UK. Kumar, S. 2005. Estimation of Design Parameters for Thermal Performance Evaluation of BoxType Solar Cooker. Renewable Energy, Vol. 30, pp. 1117–1126. Elsevier Ltd. UK. Kumar, S. et al. 1996. Financial Feasibility Analysis of Box-Type Solar Cookers in India. Energy, Vol. 21, No. 12, pp. 1257-1264. Elsevier Ltd. UK. Kundapur. 1999. in www.members.tripod.com/ashokk_3/index.ht m. Diakses: 10 Agustus 2005. India. Meinel, AB. dan Meinel, MP. 1977. Applied Solar Energy. Addison-Wesley Pub. Mohamad, MA., et al. 1998. Design, Construction and Field Test Of Hot -Box Solar Cookers for African Sahel Region. Renewable Energy, Vol. 14, No. 1-4, pp. 4954. Elsevier Ltd. UK.

Hararsingh, I. dan La. Mc Dgom. 1996. A Natural Convection Flat-Plate Collector Solar Cooker With Short Term Storage. WREC 1996. Elsevier Ltd. UK.

150



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Kajian Voice Traffic Dalam Upaya Meningkatkan Layanan Public Swithced Telephone Network Mabesau Cahya Heru Setiawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002

[email protected], [email protected], [email protected] Abstract— Improving service of telecommunication

system, in this case the PSTN (Public Switched Telephone Network) system of Indonesian Air Force’s Headquarter will always need informations about voice traffic which is served by that network. Not only in past but also growth possibly in the future.The traffic condition today can be categorized as busy traffic and this make communication operational is pursued. That’s why an analize about traffic condition in order to determine an ideal number of channel so that will be able to perform communication operational’s requirement is needed by Indonesian Air Force’ Headquarter. Traffic analyze needs many datas of traffic condition, especially in the busy hours so that the number of channel can be added or be lessened depend on their requirement. And by a design program which was made by Delphi 7 will very assistive during calculation process.From the result of calculation process, it’s known that the level of service today is pertained at low level with 5 channels capacity and the mount of the call density during busy hour is high. After through the calculation process by Rekursif formula and also Delphi 7 program it’s expressed the ideal number of channel are 10. Keywords- formula rekursif, GoS, PSTN, voice traffic

I.

PENDAHULUAN

Satuan Komunikasi dan Elektronika Markas Besar Angkatan Udara (Satkomlek Mabesau) yang memberikan pelayanan komunikasi dilengkapi dengan fasilitas sentral telepon otomatis Public Access Branch Exchange (PABX) yang melingkupi pelayanan komunikasi seluruh personil jajaran Mabesau yang berjumlah hampir dua ribu orang. Pada kenyataannya, dengan begitu banyaknya permintaan sambungan komunikasi terutama sambungan interlokal mengakibatkan trafik percakapan semakin meningkat dan akhirnya berdampak pada lambatnya pelayanan karena keterbatasan fasilitas yang tersedia. Dengan lambatnya pelayanan tersebut akan mengurangi kelancaran operasional kegiatan Mabesau. Didasarkan pada permasalahan padatnya trafik percakapan di Satkomlek Mabesau, dalam makalah ini akan disampaikan kajian voice traffic dengan menggunakan teori Rekayasa Trafik. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi trafik telepon di Satkomlek Mabesau, menentukan jumlah kanal sesuai dengan derajat pelayanan atau Grade of Service (GoS) yang ideal dan


membuat perangkat lunak analisa voice traffic berbasis Delphi 7. Penelitian dalam makalah ini dibatasi pada obyek sentral telepon Satkomlek Mabesau, dengan fokus pada trafik percakapan telepon yakni lalu lintas percakapan ke luar sentral telepon Satkomlek yang terdiri dari Saluran Langsung Jarak Jauh (SLJJ), Saluran Langsung Internasional (SLI) dan telepon genggam, di jajaran TNI AU dan instansi lain yang terkait pada saat jam dinas 07.00-15.00 WIB. II. LANDASAN TEORI A. Konsep Dasar Trafik Trafik telepon secara umum didefinisikan sebagai agregat panggilan telepon pada suatu kelompok saluran trafik atau trunk yang berhubungan dengan waktu pendudukan dan jumlah panggilan. Trafik dapat juga diartikan sebagai okupansi (pendudukan) fasilitas transmisi dan penyambungan (switching) dari jaringan telepon selama proses berlangsungnya hubungan. Satuan trafik disebut Erlang, yang menunjukkan besarnya pendudukan satu sirkit atau saluran trafik selama satu jam. Formula trafik itu direkomendasikan dan disahkan secara internasional melalui Telecommunication Standardization Sector of the International Telecommunications Union (ITU-T) dalam Recommendation E.520. Secara umum dalam sistem telekomunikasi Public Switched Telephone Network (PSTN) terdapat tiga jenis trafik, yaitu : 

Offered traffic (trafik yang ditawarkan).



Carried traffic (trafik yang dimuat).



Lost traffic (trafik yang hilang).

Selain ketiga jenis aliran trafik tadi, trafik dapat diklasifikasikan menjadi beberapa tipe sebagai berikut : 

Incoming traffic.



Terminating traffic.



Transit traffic.



Originating traffic.



Internal traffic.



Outgoing traffic.

B. Volume Trafik (V) Pada dasarnya semua perhitungan yang berkenaan dengan trafik harus terlebih dahulu diketahui seberapa


151

ISSN: 2085-6350

Teknis

besar trafik yang dilayani selama periode waktu tertentu. Inilah yang disebut dengan volume trafik. Pengertian volume trafik adalah jumlah atau seberapa lama waktu pendudukan/pemakaian kanal dalam waktu tertentu yang dinyatakan oleh (1).





T

t 0

J  t  dt  V 



Dengan J  t  adalah jumlah pendudukan di sistem pada saat t. Setelah diketahui jumlah volume trafik, berikutnya yang diperhitungkan adalah intensitas trafik, yakni jumlah (lamanya) waktu pendudukan per satuan waktu (waktu pengamatan) atau bisa didefinisikan sebagai ukuran pendudukan saluran trafik rata-rata yang dinyatakan dalam Erlang. Intensitas trafik dinyatakan oleh (2). 

A

V  T



CITEE 2010

untuk menghasilkan GOS yang dapat diterima pelanggan. Derajat pelayanan (B) dapat dihitung menggunakan (4). 

B

jumlah panggilan yang gagal  jumlah panggilan yang ditawarkan

Rumusan di atas menyatakan bahwa GoS merupakan keandalan untuk melakukan hubungan. Bila GoS rendah maka keandalan tinggi karena kemungkinan gagal kecil, demikian pula sebaliknya. D. Sistem Kongesti Trafik dan Loss System Sistem kongesti trafik adalah suatu keadaan dimana semua kanal trafik dalam keadaan sesak/penuh yang disebabkan pendudukan kanal secara serempak. Bisa dikatakan sistem kongesti trafik sama dengan sistem kegagalan trafik. Bila jumlah kanal trafik yang tersedia terbatas maka tidak semua saluran trafik yang ditawarkan akan dilayani. Pelayanan terhadap trafik yang ditawarkan pada saat terjadi kongesti tergantung pada sistem operasi. Pelayanan terhadap call-call yang datang pada saat terjadi kongesti tergantung kepada sistem operasi dari perangkat yang ada. Sistem operasi manajemen trafik pada saat terjadi kongesti dapat dibedakan dalam tiga model, yaitu :

dengan V : volume trafik dan T : waktu pengamatan.



Sistem Rugi/Loss (Loss Call Cleared).

Mean Holding Time merupakan rata-rata waktu pendudukan dalam kanal pada kurun waktu pengamatan atau volume trafik (V) dibagi dengan jumlah pendudukan (n) yang dinyatakan oleh (3).



Sistem Tunggu/Delay(Lost Call Delay).



Sistem Tahan/Simpan (Loss Call Held).



h

V  n



dengan V : volume trafik dan n : jumlah pendudukan. Dengan adanya Mean Holding Time maka ada keterkaitan dengan jumlah panggilan (pendudukan) per satuan waktu (C). Dalam sistem telepon, peralatan switching memegang peranan. Oleh karena itu kuantitas suatu peralatan switching akan dapat mengatasi besar trafik selama jam sibuk. Untuk dapat merencanakan hal yang demikian, maka dipilih satu jam dari 24 jam yang lalu lintasnya tertinggi. Sedang periode waktu selama 60 menit (1 jam) yang merupakan selang waktu selama 24 jam dimana harga intensitas trafik paling besar disebut jam sibuk. C. Grade of Service GoS)atau Derajat Pelayanan Pada saat jam sibuk ada kemungkinan terjadinya hubungan gagal (loss call) karena hubungan yang dilakukan melebihi kapasitas kanal yang disediakan. Grade of Service (GoS) atau Derajat Pelayanan menyatakan perbandingan dari hubungan yang ditawarkan atau ukuran panggilan yang gagal yang diijinkan selama jam sibuk. Oleh karena itu penting untuk memilih jam sibuk yang menghasilkan GoS yang memuaskan. Ketika kemacetan menjadi besar dan GoS menjadi tidak memuaskan, pengelolaan jaringan akan diaplikasikan

152



Ketiga model penanganan trafik tersebut didasarkan atas asumsi formula trafik. Asumsi dari formula trafik yang berkaitan dengan model operasi penanganan trafik adalah jumlah sumber panggilan dan distribusi waktu pendudukan. Dalam makalah ini dibahas operasi penanganan trafik dengan sistem rugi, dengan asumsi bahwa jumlah user yang dapat mengakses saluran trafik tidak dibatasi sementara jumlah saluran trafik yang tersedia terbatas dan waktu pendudukan mengikuti distribusi eksponensial atau konstan. Call-call yang menemui kondisi kongesti akan ditolak dan hilang dari sistem (rejected call). Analisa secara matematik pada sistem rugi digunakan asumsiasumsi sebagai berikut : (1) Pure-chance Traffic. Kedatangan panggilan dan terminasi panggilan merupakan kejadian acak saling bebas (independent). (2) Statistical Equilibrium. Pembangkitan trafik merupakan proses acak stasioner yaitu probabilitas tidak berubah selama periode pengamatan (3) Full Availability. Setiap panggilan yang datang dapat dihubungkan dengan trunk yang bebas (berkas sempurna). (4) Panggilan yang menemui kongesti ditolak. Pada loss system bila semua kanal sibuk maka panggilan yang datang tidak dilayani dengan segera akan langsung diputus oleh sentral dan user mendapat nada sibuk. Keadaan ini sering disebut sebagai loss system



CITEE 2010

Teknis

atau blocking system, permintaan hubungan akan dilayani jika kanal bebas. E. Konsep Jaringan Telepon PSTN Istilah PSTN adalah jaringan telepon umum menggunakan kabel. Jumlah sambungan PSTN di Indonesia pada akhir tahun 2006 berkisar antara 9 juta (tidak termasuk Fixed Wireless). Pada awalnya PSTN hanya digunakan sebagai jaringan pembawa (bearer Network) untuk layanan suara dan faximile. Namun dalam perkembangannya PSTN digunakan sebagai layanan pembawa data kecepatan rendah (X.25 – 9,6 kbps) dan data narrow band (maksimum 64 kbps). PSTN juga diperkaya dengan adanya Supplementary Services seperti Call Waiting, Call Forwarding, Three Party dan Value Added Services (VAS) serta layanan Intelligent Network (Free Call, Premium Call, Unicall). Dalam perkembangan terakhir, PSTN mengalami evolusi menjadi Integrated Services Digital Network (ISDN) dan Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL) seperti Speedy. Meskipun saat ini sudah mengalami perkembangan teknologi, Satkomlek Mabesau sebagai satuan kerja yang bertanggung jawab atas operasi komunikasi di lingkungan Mabesau masih menggunakan PSTN sebagai jaringan utama komunikasi TNI AU. PSTN memiliki karakteristik utama diantaranya adalah akses saluran analog berkisar antara 300-3.400 Khz, hubungan sirkitnya switched duplex dan ukuran bandwidth sebesar 64 Kbps. III.

ISSN: 2085-6350

pukul 07.00 s/d 15.00 WIB. Kurun waktu ini diambil sebagai acuan karena jam dinas berkisar pada waktu tersebut. Di luar waktu tersebut trafik telepon datanya sangat minim jadi dianggap diabaikan. (3) Dilakukan penghitunagn lamanya panggilan/ pendudukan selama 1 jam. Karena banyaknya data maka diperlukan ketelitian dalam menjumlahkan lamanya panggilan yang rata-rata berdurasi menit. Perhitungan tiap jam tersebut dilakukan terhadap 90 nomor ektensi yang memiliki fasilitas interlokal dan dilaksanakan selama empat bulan (Juli s/d Oktober). Proses yang cukup lama inilah yang dinamakan menghitung volume trafik. (4) Selain menghitung lamanya panggilan selama 1 jam, diperhitungkan pula jumlah pendudukan panggilan. Untuk perhitungan ini hanya merekam jumlah panggilan keluar tujuan interlokal saja selama 1 jam tanpa memperhitungkan lamanya panggilan. (5) Setelah diketahui jumlah volume trafik (V) dalam satuan menit, berikutnya dikonversikan menjadi Intensitas Trafik (A) dengan cara membagi volume trafik dengan 60 menit untuk memperoleh data berupa intensitas trafik dengan satuan Erlang.

PARAMETER-PARAMETER UNTUK KOMPUTASI ANALISA VOICE TRAFFIC

Sentral telepon Satkomlek Mabesau sejak awal tahun 2005 menggunakan PABX tipe Ericsson MD 110 seri BC 12 buatan Swedia. Jenis PABX ini bekerja dengan digital switching dan teknik transmisi. Karakter tipe MD 110 terdiri dari beberapa modul dan sangat fleksibel dalam operasionalnya. PABX ini secara perangkat keras memiliki dua bagian utama yaitu Line Interface Modul (LIM) dan Group Switch (GS). LIM mempunyai kemampuan sistem kontrol dan switching sendiri. Dapat juga bekerja sebagai PABX otomatis ataupun sebagai bagian yang terintegrasi dalam sistem yang besar, sedangkan GS digunakan untuk menghubungkan beberapa LIM, GS ini dibutuhkan pada saat ada tiga atau lebih LIM yang harus dihubungkan. A. Perhitungan Manual Data Trafik Salah satu kendala utama dalam pengambilan data, adalah data yang tersedia dalam Computer Control PABX Satkomlek Mabesau tidak dapat disalin dengan alasan kerahasiaan data. Namun data trafiknya sudah dapat diakumulasikan saat pengambilan data. Langkah-langkah proses perhitungan data trafik secara manual adalah sebagai berikut : (1) Data print-out pada Gambar 1, dipisahkan antara panggilan lokal dan interlokal. (2) Data trafik interlokal dibagi menjadi 8 bagian waktu. Tiap waktu terdiri dari 1 jam mulai dari Universitas Gadjah Mada

Gambar 1. Salah satu sampel print-out data trafik pada bulan Juli 2008.

B. Parameter Trafik PSTN Berdasarkan data trafik yang dihitung secara manual diperoleh nilai volume trafik (V), intensitas trafik (A) dan jumlah pendudukan. Angka-angka yang sudah dihasilkan


153

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

diolah dan dikategorikan ke dalam beberapa parameter trafik PSTN sebagai berikut :



1) Seizure per Circuit per Hour (SCH): SCH adalah jumlah/lamanya pendudukan (seizure) dari suatu kanal PSTN dalam waktu satu jam (jam sibuk) yang direpresentasikan oleh (5).

dengan En : GoS pada n saluran, En-1 : GoS pada (n -1) saluran, A : Intensitas trafik (Erlang) dan n : Jumlah saluran.

Sz  SCH  Jumlah saluran





Parameter ini menunjukkan tingkat kepadatan panggilan dalam menduduki kanal selama satu jam (jam sibuk). PT. Telkom menetapkan nilai SCH sebesar 24. Apabila hasil pengukuran data diperoleh nilai di atas 24, hal ini menunjukkan tingkat kepadatan panggilan dalam menduduki kanal pada jam sibuk cukup tinggi, demikian pula sebaliknya jika nilai SCH di bawah 24. 2) Mean Holding Time per Seizure (MHTS): MHTS adalah waktu pendudukan rata-rata untuk setiap panggilan pada suatu kanal dan dinyatakan oleh (6). 

MHTS 

TCxT  Sz



dengan TC : trafik yang dilayani, T : waktu pengamatan (60 menit) dan Sz : seizure (volume trafik). MHTS ini digunakan untuk mengetahui tingkat efektivitas panggilan pada kanal. Jika MHTS panjang maka panggilan dikatakan efektif atau menghasilkan pulsa. Tapi jika MHTS pendek maka menunjukkan adanya gangguan pada kanal, yang bisa disebabkan oleh perilaku user atau gangguan oleh sentral. Tolok ukur dari MHTS ini sebesar 1,5 menit sesuai standar. 3) Occupancy Circuit (OCC): OCC adalah waktu pendudukan kanal dalam waktu satu jam dan dinyatakan oleh (7). 

OCC 

Beban trafik dalam Erlang x100%  Jumlah saluran



OCC digunakan untuk mengetahui tingkat penggunaan kanal. Jika OCC tinggi maka penggunaan saluran sangat efisien, demikian juga sebaliknya. Nilai standarnya adalah sebesar 60% untuk jumlah kanal kurang dari 20, apabila dalam pengukuran nanti dihasilkan persentase di bawah 60% berarti tingkat penggunaan kanal kurang efisien, demikian juga sebaliknya. 4) Grade of Service (GoS): GoS atau Derajat Pelayanan didefinisikan sebagai persentase set-up panggilan yang diijinkan yang disebabkan kongesti (kesesakan trafik). Dalam sistem PSTN, nilai GoS maksimal 2% sesuai dengan standar ITU. Semakin kecil GoS maka akan memberikan performansi sistem jaringan dengan kualitas pelayanan yang baik. Untuk mengetahui jumlah saluran trafik yang idealnya harus disediakan menggunakan formulasi (8). 154

En 

A.En 1  n  A.En 1



Rumus di atas disebut dengan Erlang B atau juga dikenal dengan formula Rekursif. Rumus ini berguna untuk menghitung jumlah kanal yang diinginkan sesuai dengan nilai GoS yang ditetapkan dan nilai A (intensitas trafik yang diperoleh dari pengukuran data) dengan program komputer yang dimulai dari n = 0  E0(A) = 1, maka untuk harga A tertentu dapat dihitung E1(A) dan selanjutnya E2(A), E3(A),….. dst sampai dengan harga N yang diinginkan (tanpa perhitungan pangkat) sesuai dengan GoS yang diinginkan. IV.

ANALISA VOICE TRAFFIC

Satkomlek Mabesau memiliki kapasitas 1000 satuan sambungan telepon (sst), sedangkan ekstensi yang terpasang saat data diambil sejumlah 712 sst dengan office code 021870xxxx. Untuk hubungan lokal Jabodetabek semua ekstensi diaktifkan dengan jumlah kanal sebanyak 25. Untuk hubungan interlokal jumlah ekstensi yang diaktifkan hanya 90 sst dengan jumlah kanal sebanyak lima. Dengan jumlah personel sekitar duaribu orang dan jumlah satuan kerja sebanyak 36 satuan yang terbagi dalam lima gedung utama, kondisi yang demikian sangatlah berlawanan dengan minimnya fasilitas layanan komunikasi yang hanya memiliki lima kanal outgoing. Dari data teknis dapat dianggap bahwa sumber trafik adalah tak terbatas, karena jumlah populasi sumber (terpasang 712 sst) jauh lebih besar jika dibandingkan dengan jumlah kanal pelayanan yang menghubungkan ke sentral (25 kanal). Namun yang dianalisa pada makalah ini adalah jumlah populasi sumber sebanyak 90 sst dengan jumlah kanal pelayanan interlokal sebanyak lima. Dengan demikian dapat diasumsikan distribusi kedatangan user adalah Poisson dan distribusi waktu pelayanannya (holding time) adalah eksponensial negatif. A. Analisa Data Gambar 2 hingga Gambar 6 adalah grafik-grafik data trafik dan grafik intensitas percakapan telepon yang diambil pada bulan Juli s/d Oktober 2008.

Gambar 2. Grafik Intensitas trafik bulan Juli 2008.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Selama waktu empat bulan tersebut saluran yang tersedia dan aktif sebanyak 25 saluran. Namun yang dianalisa dalam tugas akhir ini hanya lima saluran yang disediakan untuk saluran outgoing. Dari data yang diperoleh terlihat bahwa intensitas trafik percakapan telepon sangat padat terjadi rata-rata pada pukul 10.00 s/d 11.00 WIB. Ini berarti jam sibuk aktifitas operasi komunikasi di Satkomlek Mabesau terjadi pada pukul 10.00 s/d 11.00 WIB, sehingga waktu tersebut dijadikan acuan untuk memperhitungkan parameter unjuk kerja trafik. 1) SCH seizure jumlah saluran 274  5  54,8

SCH  Gambar 3. Grafik Intensitas trafik bulan Agustus 2008.

Nilai seizure didapat dari data volume trafik pada jam sibuk 10.00 s/d 11.00 WIB, diperoleh nilai sebesar 274 pada bulan Agustus. Dengan jumlah saluran sebanyak 5 saluran, diperoleh nilai SCH sebesar 54,8. Nilai ini berada di atas tolok ukur yang ditetapkan yakni sebesar 24. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah pendudukan di saluran banyak, sehingga tingkat kepadatan panggilan dalam menduduki saluran pada jam sibuk cukup banyak. 2) MHTS Gambar 4. Grafik Intensitas trafik bulan September 2008.

traffic carried xT seizure 4, 57  x60 274  1, 0007 menit

MHTS 

Nilai traffic carried didapat dari data intensitas trafik paling sibuk yaitu pada bulan Agustus yaitu sebesar 4,57 Erlang. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai MHTS sebesar 1,0007 menit. Nilai ini menunjukkan bahwa waktu pendudukan dalam kanal cukup singkat, karena lebih kecil dari tolok ukur yang ditetapkan sebagai standar internasional yaitu 1,5 menit. Yang berarti pula efektivitas panggilan pada kanal termasuk kurang efisien. Gambar 5. Grafik Intensitas trafik bulan Oktober 2008.

3) OCC traffic carried x100% jumlah saluran 4, 57  x100% 5  91, 4%

OCC 

Nilai traffic carried diambil dari data bulan Agustus pada saat jam sibuk yaitu sebesar 4,57 Erlang dan jumlah kanal interlokal sebanyak 5. Dari hasil pengukuran diperoleh OCC sebesar 91,4% yang menunjukkan bahwa penggunaan kanal sangat efisien berdasarkan tolok ukur yang ditetapkan adalah sebesar 60%. Berarti pula beban trafik pada tiap kanal relatif tinggi. Ini dimungkinkan Gambar 6. Grafik trafik (jam sibuk) selama 4 bulan.



155

ISSN: 2085-6350

Teknis

juga karena jumlah kanal yang minim sehingga pada saat jam sibuk persentase penggunaan kanal sangat tinggi. Dari data trafik dan penjelasan pada analisa sentral, maka trafik yang ada terutama pada periode sibuk memiliki sifat-sifat sebagai berikut : a. Karena panggilan seolah-olah acak (random) maka tingkat kedatangan mengikuti distribusi Poisson. b. Tingkat pelayanan mengikuti distribusi eksponensial. c. Disiplin pelayanan yang ada adalah First Come First Served (FCFS), atau panggilan yang masuk lebih awal akan dilayani lebih dulu. d. Kapasitas sistem sama dengan jumlah maksimum kanal pelayanan. e. Kedatangan panggilan adalah tidak terbatas. Dengan demikian sistem trafik yang berlaku di Satkomlek Mabesau dapat direpresentasikan oleh (9). 

(M/M/C) : (FCFS/N/~)



Karena jumlah saluran pelayanan (C) sama dengan kapasitas maksimum sistem (N), maka harga C = N = 5 berarti mempunyai syarat (0  n  C), sehingga (9) menjadi (10). (M/M/5) : (FCFS/5/~)

GoS  P (n) 

n

An / n ! 

A

k



/ k!

k 0

GoS 

4,575 / 5! 5

 4,57

k

/ k!

k 0

1993,338249 120  20,9 95, 4 436, 2 1993,3 1  4,57     2 6 24 120 16, 61  1  4,57  10, 44  15,91  18,17  16, 61 16, 61   0, 249  0, 25 66, 71

156

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa GoS sebesar 25% dari jaringan sistem PABX di Satkomlek Mabesau saat ini termasuk rendah, karena dapat diartikan bahwa dalam setiap melakukan 4 kali panggilan kemungkinan mengalami kegagalan sebanyak 1 kali. Nilai GoS ini sangat jauh dari tolok ukur atau standar ITU yang ditetapkan yaitu sebesar 0,02 atau 2%. Dalam makalah ini GoS yang diinginkan adalah sebesar 2%, atau dalam setiap 100 kali panggilan kemungkinan mengalami kegagalan panggilan sebanyak dua kali. Dengan nilai GoS sebesar 2% dan intensitas trafik (A) sebesar 4,57 Erlang akan ditentukan jumlah kanal dengan menggunakan formula Rekursif pada (12). En 



A.En 1  n  A.En 1



dengan En : GoS pada n saluran, En-1 : GoS pada (n -1) saluran, A : Intensitas trafik (Erlang) dan n : Jumlah saluran. Proses perhitungan dimulai dengan kondisi awal n = 1 dan Eo =1 kemudian dimasukkan nilai A = 4,57 ke dalam formula Rekursif, dan seterusnya dilakukan proses iterasi sampai dengan didapatkan nilai En lebih kecil atau sama dengan B (GoS) yaitu sebesar 0,02. Hasil komputasi secara manual diperlihatkan pada Tabel I. TABLE I.



B. Analisa GoS Secara Iterasi Manual Dari data trafik diperoleh nilai intensitas trafik yang paling tinggi (jam sibuk) adalah 4,57 Erlang. Nilai ini akan dimasukkan ke dalam perhitungan untuk menentukan nilai GoS saat ini maupun jumlah kanal yang ideal dengan menggunakan rumus Erlang B atau formula Rekursif. Untuk itu digunakan data Intensitas trafik (A) sebesar 4,57 Erlang dan jumlah kanal saat ini (n) sebesar 5. Rumus yang digunakan adalah rumus Erlang B yang diperlihatkan oleh (11). 

CITEE 2010

HASIL KOMPUTASI UNTUK ANALISA GOS SECARA I TERASI MANUAL

Iterasi ke-

GoS pada n-1 kanal (En-1)

Intensitas (A)

GoS pada n kanal (En)

Persentase Error ( En  0, 02 )

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Eo =1 E1=2 E2=3 E3=4 E4=5 E5=6 E6=7 E7=8 E8=9 E9=10

4,57 4,57 4,57 4,57 4,57 4,57 4,57 4,57 4,57 4,57

E1=0,825 E2=0,652 E3=0,498 E4=0,359 E5=0,247 E6=0,159 E7=0,094 E8=0,049 E9=0,024 E10=0,011

81% 63% 48% 34% 23% 14% 7% 3% 0,4% 0%

Pada iterasi ke-10, nilai E10 yaitu sebesar 0,0114264708 sudah memenuhi batas GoS yang diinginkan yakni En  0,02 . Dengan demikian dapat diketahui bahwa jumlah kanal yang seharusnya disediakan oleh Satkomlek Mabesau agar mampu memberikan layanan optimal adalah sebanyak 10 kanal. C. Analisa GoS Dengan Perangkat Lunak Berbasis Borland Delphi 7 Program analisa GoS berbasis Borland Delphi 7 ini digunakan sebagai pembanding hasil komputasi untuk analisa GoS secara iterasi manual. Bagan alir perangkat lunak analisa trafik diperlihatkan pada Gambar 7. Tampilan program analisa trafik tersebut dan proses analisa yang dilakukan serta hasil-hasil komputasi diperlihatkan pada Gambar 8 hingga 11.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Gambar 10.

Jendela untuk melihat data trafik dari bulan Juli – Oktober 2008.

Dengan demikian sama halnya dengan proses perhitungan menggunakan rumus Rekursif dengan cara iterasi manual, proses perhitungan menggunakan program analisa trafik berbasis Borland Delphi 7 juga menghasilkan nilai yang sama yakni n = 10. Hal ini berarti jumlah kanal ideal yang harus disediakan sesuai dengan kepadatan trafik saat ini adalah 10 kanal outgoing interlokal.

Gambar 7. Bagan alir program analisa trafik.

Gambar 8. Tampilan awal program analisa trafik.

Gambar 11. Tampilan proses komputasi untuk memperoleh nilai GoS terbaik dan jumlah kanal ideal pada jam sibuk.

Apabila kedua proses tersebut dibandingkan, proses perhitungan menggunakan program komputer lebih mudah dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, perangkat lunak analisa trafik ini dapat diaplikasikan di jajaran TNI AU yang memerlukan peningkatan pelayanan operasi komunikasi sesuai dengan karakteristik satuannya. V. KESIMPULAN Gambar 9. Tampilan informasi nilai parameter komputasi dan formula rekursif.

Dengan menekan tombol ‘Hitung’ proses komputasi untuk memperoleh jumlah kanal ideal berdasarkan nilai GoS yang dipersyaratkan dengan menggunakan formula rekursif mulai berjalan. Hasil komputasi diperlihatkan pada Gambar 11 dengan hasil akhir jumlah kanal ideal adalah 11.

 Model operasi trafik dari sistem PSTN Satkomlek Mabes TNI AU adalah sistem Loss atau Blocking. Dengan kata lain sistem ini tidak mempunyai ruang tunggu, sehingga model trafik yang berlaku adalah : (M/M/C) = (FCFS/N/~) Bila jumlah saluran pelayanan adalah 5 dan jumlah maksimum dalam sistem adalah 5 maka model trafiknya adalah : (M/M/5) = (FCFS/5 /~)



157

ISSN: 2085-6350

Teknis

 Dari hasil analisis dan perhitungan diperoleh SCH sebesar 54,8 yang menunjukkan bahwa sudah melebihi standar yang ditetapkan oleh ITU-T yakni 24, sehingga kondisi jaringan dikategorikan padat. Namun dengan nilai MHTS = 1,0007 menit menunjukkan bahwa waktu pendudukan dalam saluran cukup singkat, karena lebih kecil dari tolok ukur yaitu 1,5 menit. Ini berarti pula efektivitas panggilan pada saluran kurang efisien. Nilai OCC = 91,4% menunjukkan penggunaan saluran sangat padat karena tolok ukur yang ditetapkan adalah sebesar 60%. Ini juga menandakan beban trafik pada tiap saluran relatif tinggi. Kondisi riil sekarang ini dengan intensitas sebesar 4,57 Erlang dan jumlah saluran sebanyak 5 saluran, maka GoS yang dihasilkan sangat tinggi yaitu 25% yang berarti tingkat pelayanan rendah, nilai ini jauh dari standar yang ditetapkan yakni maksimal 2%. Ini menunjukkan bahwa setiap melakukan usaha panggilan sebanyak 4 kali, kemungkinan mengalami kegagalan sebanyak 1 kali.  Dari hasil perhitungan jumlah kanal menggunakan formula rekursif, dengan GoS yang diinginkan sebesar 2% dan intensitas sebesar 4,57 Erlang, baik dengan secara iterasi manual maupun dengan bantuan

158

CITEE 2010

program komputer, dihasilkan fakta bahwa GoS optimal akan diperolah dengan menggunakan 10 kanal komunikasi pada jam padat. REFERENSI [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11]

J.E. Flood, Telecommunications Switching, Traffic and Networks, Prentice-Hall, Inc., 1994 ITU-D Study Group 2, Handbook Teletraffic Engineering, Telecommunication Development Bureau, 2003 J. R. Boucher, Voice Teletraffic System Engineering, Artech House Inc., 1998. L. Lee, An Introduction to Telecommunication Traffic Engineering, Alta Telecommunication Int. Ltd., Canada. MADCOMS, Pemrograman Borland Delphi 7, Yogyakarta : Andi Offset, 2006. P.H. Smale, Sistem Telekomunikasi I edisi 2, Jakarta : Erlangga, 1996. PT. Sakagraha, Training Program Operation and Maintenance MD 110 Ericsson PABX System, 2005. PT. Telkom Indonesia, Petunjuk Pelaksanaan Manajemen Trafik di PT. Telkom, 2001. PT. Telkom Indonesia, Pelatihan Dasar Trafik, 1994. R. Parkinson, Traffic Engineering Techniques in Telecommunications, Infotel System Corp. A. Siemens, Telephone Traffic Theory, Tables and Charts, Federal Republic of Germany, 1981.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Desain dan Implementasi Sistem Pengaman Via Saluran Telepon Berbasis Mikrokontroler AT89S51 Rudi setiawan Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002 INDONESIA

[email protected] Abstrak—Sistem Kendali Jarak Jauh (SKJJ) ini dirancang untuk mengendalikan sistem kunci ruangan, sistem alarm dan lampu dengan media saluran telepon sebagai sarana untuk mentransmisikan informasi perintahnya. SKJJ berbasis pada sistem minimum mikrokontroller AT89S51 sebagai kendali utama yang memanfaatkan prinsip kerja sinyal Dual Tone Multiple Frequency (DTMF) yang dihasilkan melalui penekanan tombol pesawat telepon sebagai data masukan mikrokontroler. Untuk menjaga kerahasian SKJJ, maka dibuat password yang disimpan di dalam memori mikrokontroler. Pengisian program hanya sekali sehingga tidak fleksibel. Kata kunci–DTMF, mikrokontroler AT89S51, Driver L293

I.

PENDAHULUAN

Teknologi difungsikan sebagi alat bantu untuk memenuhi kebutuhan manusia, kebutuhan sistem pengaman rumah yang dapat dikendalikan dari jarak jauh sangat diperlukan bagi mereka yang sering bepergian jauh atau tempat tinggalnya berbeda dengan lokasi yang memerlukan pengamanan. Dengan memperhatikan kebutuhan tersebut, dalam makalah ini disampaikan Sistem Kendali Jarak Jauh (SKJJ) berbasis mikrontroler AT89S51 dengan memanfaatkan saluran telepon sebagai sarana pengiriman masukan.

TABLE I.

KOMBINASI NADA DTMF [4] High Group (Hz)

Low Group (Hz)

1209

1336

1477

1633

697

1

2

3

A

770

4

5

6

B

852

7

8

9

C

941

*

0

#

D

Untuk memperoleh sebuah penerima yang lengkap, maka DTMF MT8870 dilengkapi dengan filter yang memisahkan sinyal nada rendah dengan sinyal nada tinggi yang dioperasikan dengan menggunakan teknik penghitungan digital untuk mendeteksi fungsi sinyal yang masuk guna meyakinkan sinyal tersebut sesuai dengan sinyal DTMF standar. Bila sinyal kelompok tinggi dan sinyal kelompok rendah masuk secara bersama sama maka sebuah flag test (STD) akan dihasilkan oleh flag tersebut berfungsi untuk menentukan data. Rangkaian DTMF MT8870 diperlihatkan pada Gambar 1.

SKJJ memanfaatkan penerima Dual Tone Multiple Frequency (DTMF) MT8870 yang bertugas mengubah sinyal telepon menjadi data empat bit sebagai masukan mikrontroler AT89S51. Keluaran dari mikrontroler menjadi masukan bagi driver Integrated Circuit (IC) L293 yang bertugas sebagai penyedia daya dan saklar pada sistem kunci buka/tutup, lampu mati/hidup dan alarm. II. LANDASAN TEORI Perangkat keras SKJJ terdiri dari decoder DTMF MT8870, mikrokontroler AT89S51, rangkaian detektor nada dering dan driver L293 yang akan dijelaskan satu per satu secara singkat. A. Decoder DTMF MT8870 DTMF mengubah sinyal telepon menjadi data empat bit dengan cara mengubah tanda tombol telepon yang diwakili menjadi delapan frekuensi yang dibagi ke dalam frekuensi low group dan high group. Dalam hal ini untuk setiap kode dial yang dihasilkan merupakan kombinasi dari kedua group frekuensi tersebut dan akan menghasilkan 16 kombinasi frekuensi sebagaimana diperlihatkan pada Tabel I. Universitas Gadjah Mada

Figure 1. Rangkaian DTMF [4].

Rangkaian decoder DTMF ini direalisasikan dengan sebuah IC MT8870, yang berfungsi untuk mengubah sinyal DTMF yang dikirim oleh telepon menjadi data digital yang dapat dipahami oleh mikrokontroller. Sinyal DTMF ini berupa nada (tone) telepon sesuai papan tombol yang ditekan pada telepon. Data nada telepon tersebut dikodekan oleh DTMF 8870 dengan cara mendeteksi dua frekuensi rendah dan frekuensi tinggi untuk diubah menjadi data digital empat bit dengan keluaran Q4, Q3, Q2, dan Q1. Secara struktur data, Q4 berfungsi sebagai


159

ISSN: 2085-6350

Teknis

Most Significant Bit (MSB) sedangkan Q1 berfungsi sebagai Least Significant Bit (LSB) serta sinyal STD kondisi high. Data ini adalah data masukan mikrokontroller.

CITEE 2010

dering ke tujuh maka telepon diangkat yang berarti kendali sambungan telepon terhubung.

Mikrontroler akan melakukan hubungan jabat tangan (handshake) dengan decoder DTMF untuk selanjutnya melakukan operasi aritmatika logika sesuai dengan program yang dibuat, seperti memeriksa password, membuka/menutup kunci, mematikan/menghidupkan lampu atau mematikan/menghidupkan alarm. Relasi antara kombinasi nada dengan data digital empat bit diperlihatkan pada Tabel II. Figure 2. Rangkaian Detektor Nada Dering [4].

TABLE II. KODE NADA [4]

D. Mikrokontroler AT89S51 AT89S51 adalah mikrokontroler keluaran Atmel dengan 4Kbyte Flash Programmable and Eraseable Read Only Memory (PEROM). PEROM adalah memori dengan teknologi nonvolatile, yakni memori tersebut dapat diisi ulang ataupun dihapus berkali-kali. Memori ini biasa digunakan untuk menyimpan instruksi (perintah) berstandar kode MCS-51 sehingga memungkinkan mikrokontroler ini untuk bekerja dalam mode operasi keping tunggal (single chip operation) yang tidak memerlukan memori luar (external memory) untuk menyimpan kode sumber (source code) tersebut.

B. Driver IC L293 IC L293 adalah driver arus tinggi tipe H dengan empat driver di dalamnya. IC ini dapat langsung dihubungkan ke sistem lainnya dengan arus masukan standar Transistor-Transistor Logic (TTL) dan keluaran 600 mA dan tegangan kerja dari 4,5V sampai 36V. Fungsi dari pin-pinnya adalah : pin 2, 7, 10, 15 untuk masukan; pin 2, 6, 11, 14 untuk keluran; pin 1,9 untuk enable; pin 8,16 untuk Vcc; dan pin 4, 5, 12, 13 untuk ground. TABLE III. FUNGSI DRIVER L 293 Masukan A H L X

EN H H L

Keluaran Y H L Z

C. Detektor Dering Rangkaian detektor dering dibangun menggunakan IC Optocoupler 4N35 yang berfungsi sebagai saklar. Keluaran rangkaian ini dihubungkan dengan INT0 pada kaki port P3.2. Adapun cara kerja adalah sinyal dering dari penelpon akan menghidupkan Light Emitting Diode (LED) Optocoupler dengan frekuensi 20 sampai 40 Hz, pada saat ON keluaran Low sehingga interupsi aktif, ON berikutnya diabaikan dengan cara INT0 tidak diaktifkan pada waktu tunda 4 detik dan selanjutnya aktif lagi. Pada

160

Figure 3. Arsitektur mikrokontroler AT89S51[5].

Mikrokontroler AT89S51 mempunyai 40 kaki, 32 kaki diantaranya adalah kaki untuk keperluan port paralel. 

Port masukan/keluaran paralel sebanyak 4 buah, masing–masing port memiliki lebar bus 1-byte (plat) yang bersifat bidireksional. Keempat buah



CITEE 2010

Teknis

port dikenali sebagai port 0, port 1, port 2, dan port 3. 

Pewaktu Central Processing Unit (CPU). Mikrokontroler AT89S51 memperlukan sebuah kristal atau resonator keramik antara pena XTAL 1 dan XTAL 2 dan kapasitor yang dihubungkan ke ground. Kristal tersebut dapat bekerja pada frekuensi 6 MHz sampai 12 MHz, sedangkan untuk kapasitor bernilai 27 pF sampai 33 pF.



Port serial yang berfungsi untuk pengiriman data dalam format serial. Apabila hendak menghubungkan mikrokontroler AT89S51 dengan sebuah Personal Computer (PC) melalui port serial, level TTL harus diubah menjadi level RS232. Untuk keperluan ini dapat digunakan IC MAX232.



Timer/Counter yang dapat diaktifkan melalui perangkat lunak atau program tertentu untuk mendapatkan waktu tunda yang dibutuhkan. Jika periode waktu tertentu telah dilampaui, timer/ counter akan menginterupsi mikrokontroler untuk memberitahukan bahwa perhitungan periode waktu telah selesai dilaksanakan.



Pengendali Interupsi. Interupsi adalah kejadian atau kondisi yang menyebabkan penghentian sementara program pada saat suatu kondisi tertentu sedang dilayani oleh program lain. Interupsi memperbolehkan sistem untuk menanggapi suatu kejadian secara asinkron dan menanggapi kejadian tersebut pada saat program lain dieksekusi. III.

ISSN: 2085-6350 TABLE IV. HUBUNGAN RANGKAIAN SISTEM [4] TLP

MT 8870

Merah Hitam Kunci Kunci Lampu Alarm

X1 X2 Q0 Q1 Q2 Q3 STD -

Dering

Mikrokontroler 89S51 P1.0 P1.1 P1.2 P1.3 P1.4 P1.0 P1.1 P1.2 P1.3 P1.4 P1.5 INT 0 –P3.2

Driver L293 Pin 2 Pin 7 Pin 10 Pin 15 Pin 1 Pin 9

B. Desain dan Implementasi Perangkat Lunak Sebelum memulai untuk merancang perangkat lunak, terlebih dahulu diagram alir (flowchart) harus dibuat yang garis besar langkah-langkah bahasa pemrograman untuk menjalankan SKJJ. Diagram alir perangkat lunak diperlihatkan pada Gambar 5.

DESAIN DAN IMPLEMENTASI SKJJ

Figure 5. Diagram alir perangkat lunak SKJJ.

Untuk mempermudah pemograman maka dibuat program induk dan anak program, program ini harus terintegrasi sehingga dapat bekerja dengan benar. Salah satu contohnya adalah subrutin Password untuk mengamankan SKJJ.

Figure 4. Blok diagram SKJJ.

A.

Inialisasi Saluran Telepon Kendali Sistem Hubungan rangkaian sistem SKJJ berbasis mikrokontoler AT89S51 dapat dilihat pada Tabel IV.


PASSWORD: ACALL LCALL SCPASS: CLR MOV ANL LCALL JNB JNB JMP


BEEP TUNGGU_BENTAR JNB StD,CHEK TR0 A,P1 A,#00001111B ADA_DTMF BIT1,ANGKA1 BIT2,ANGKA2 JNB BIT3,ANGKA3 PROSES_UTAMA

161

ISSN: 2085-6350

IV.

Teknis

HASIL PENGUJIAN SKJJ DAN ANALISA

A. Pengujian Sistem Masukan dari sinyal telepon ke decoder MT8870 diperlihatkan pada Gambar 6.

Figure 6. Sinyal Telepon Angka Satu [4].

Untuk keluaran data dari MT8870 telihat pada kaki nomor 11, 12, 13, dan 14 (Q1, Q2, Q3, dan Q4) dengan menggunakan voltmeter yang diperlihatkan pada Tabel V. TABLE V. DATA KELUARAN DTMF [4] Tombol 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 # *

Q4 0 0 0 0 0 0 0 2.70 2.70 2.71 2.70 2.70

Q3 0 0 0 2.70 2.69 2.70 2.69 0 0 0 2.73 0

Q2 0 2.69 2.70 0 0 2.69 2.69 0 0 2.71 0 2.66

Q1 2.70 0 2.69 0 2.68 0 2.66 0 2.67 0 0 2.70

B. Analisa Sistem 1) Pada Gambar 6 dapat dijelaskan bahwa data masukan dari saluran telepon yang merupakan sinyal modulasi frekuensi tinggi dan frekuensi rendah sesuai dengan papan tombol telepon yang ditekan . 2) Pada Tabel V dapat dijelaskan bahwa keluaran dari decoder MT8870 adalah berupa bilangan biner dengan batasan logika tinggi pada tegangan 2,4-3V dan logika rendah pada 0V.

CITEE 2010

pemasukan password benar/salah, pemilihan kontrol alat yang dipilih. V.

KESIMPULAN

Sebagai kesimpulan dari SKJJ berbasis mikrontroler AT89S51 adalah sebagai berikut : 1) Dengan SKJJ dapat dengan mudah untuk mengendalikan sistem pengaman rumah/gudang dengan tidak dibatasi ruang dan waktu. 2) SKJJ adalah salah satu solusi memberikan rasa aman dan nyaman saat meninggalkan rumah untuk keperluan tertentu. 3) Saluran telepon yang dapat digunakan harus menggunakan decoder MT8870. 4) SKJJ dengan menggunakan password yang dapat dibuat/diganti sesuai yang dikehendaki. 5) Keluaran dari mikrokontroler adalah data digital sesuai dengan standar TTL sehingga memperlukan komponen driver L293 untuk mengerakkan sistem lainnya. 6) SKJJ ini masih memiliki keterbatasan, di antaranya adalah sistem umpan balik belum dilaksanakan, password yang digunanakan bersifat permanen, sehingga kerahasiaan kurang terjamin. REFERENSI [1] [2] [3] [4] [5]

Diver L293, www.tl.com / Downloads/L293d. A.E. Putra, Belajar Mikrokontroler AT89C51/52/55, Yogyakarta : Gava Media, 2002. S.Wasito, Vademekum Elektronika Edisi Kedua, Jakarta : Gramedia Pustaka Utama, 2001. R. setiawan, ”Pintu Otomatis Terkendali Melalui Jaringan Telepon,” Tugas Akhir, Universitas Widya Gama, Malang, 2005. D. Wahyudin, Belajar Mudah Mikrokontoler AT 89S52 Dengan Bahasa Basic Menggunakan BASCOM-8051, Yogyakarta : Andi Offset, 2006.

3) Cara kerja SKJJ ini adalah sebagai berikut : a) Penelpon akan menekan tombol nomor telepon yang dituju. b) Jaringan telepon akan mengeluarkan nada panggil sebanyak 7 kali dengan waktu tunda 4 detik. c) Detektor optocoupler mendeteksi dan mengaktifkan INT0 mikrokontroler untuk mengaktifkan saklar angkat telepon dihubungkan. d) Penelepon akan menekan papan tombol telepon yang akan mengaktifkan nada frekuensi tinggi dan rendah dengan frekuensi tertentu sesuai dengan papan tombol yang ditekan. e) Decoder MT8870 dan mikrontroler melakukan hubungan handshake lalu decoder MT8870 akan mendeteksi data dan mengubahnya menjadi data digital empat bit. f) Mikrokontroler menerima/menyimpan dan melakukan operasi aritmatika dan logika, misalkan

162



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Analisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode Dekomposisi dan Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet) Agfianto Eko Putra1, Catur Atmaji2 Program Studi Elektronika & Instrumentasi, Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, Fak. MIPA Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 1 [email protected], 2 [email protected]

Abstrak—Data rekam EEG (Electroencephalogram) yang berupa sinyal digital dapat dianalisis dengan metode dekomposisi dan korelasi berbasis wavelet (dekorlet) untuk mengekstraksi informasi frekuensi yang terkandung di dalamnya. Dekomposisi berbasis wavelet digunakan untuk membagi frekuensi yang terkandung mendekati klasifikasi frekuensi ritme gelombang EEG, yaitu delta, theta, alpha dan beta. Sedangkan proses korelasi digunakan untuk memperoleh informasi dominasi frekuensi gelombang EEG pada data rekam EEG yang bersangkutan. Data EEG yang dianalisis berupa data dari 3 mahasiswa yang berusia 20 sampai 30 tahun (selanjutnya dinamai subjek 3, 4 dan 5). Setiap subjek melakukan lima aktivitas yaitu baseline, multiplication, letter-composing, rotation dan counting. Data dianalisis dengan metode dekorlet dengan wavelet induk Daubechies 3 dan Coiflet 3. Hasil analisis menunjukkan bahwa subjek 3 lebih dominan dalam aktivitas otak kanannya, sedangkan subjek 4 dan subjek 5 lebih dominan otak kirinya. Kemunculan gelombang beta pada occipital lobe subjek 5 menunjukkan kemungkinan kelainan pada occipital atau temporal lobe. Pengguna dengan dominasi aktivitas otak kanan lebih mengaktifkan peran parietal lobe, sedangkan pada subjek dengan dominasi otak kiri lebih mengaktifkan peran occipital lobe. Metode Dekorlet mampu mengekstraksi informasi dominasi frekuensi gelombang otak, dengan perbedaan hasil dari wavelet induk Daubechies 3 dan Coiflet 3 kurang dari 3% (0,03). Keywords—EEG, Wavelet, Dekorlet

I.

mempengaruhi grafik EEG. Hal-hal semacam itu seringkali disebut sebagai abnormal EEG. Dalam beberapa dekade terakhir, penelitian mengenai hasil pembacaan EEG tidak hanya dijamah oleh para ahli syaraf. Beberapa ahli pemrosesan sinyal digital juga meneliti fenomena abnormal EEG. Penelitian-penelitian tersebut memantau grafik EEG untuk kemudian melakukan interpretasi terhadap EEG yang dibaca. Harapan yang disematkan adalah untuk membantu para ahli syaraf dalam melakukan pembacaan dengan lebih mudah, mengingat saat ini para ahli syaraf masih harus melakukan pembacaan terhadap grafik EEG pada kertas yang cukup panjang. Ketelitian manusia yang dimiliki para ahli adalah terbatas, dan akurasi yang dimilikinya pun tidak selamanya baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran aktivitas kelistrikan pada beberapa kondisi pada saat perekaman EEG, dengan memetakan komposisi ritme gelombang EEG pada setiap kanal perekaman menggunakan dekomposisi dan korelasi berbasis wavelet. Selanjutnya diharapkan bahwa dari penelitian ini, dengan melihat hasil ekstraksi informasi dari data rekam EEG pada subjek, dapat disusun langkahlangkah terapis untuk menanggulangi kelainan-kelainan yang dideteksi, bagi ahli terapi dan medis.

PENDAHULUAN

II.

Electroencephalogram (EEG) adalah suatu rekaman dari aktivitas elektrik otak. Perekaman EEG berdasar pada prinsip bahwa suatu aktivitas neuron yang menyalurkan informasi dari satu sel ke sel yang lain, akan membawa elektron dari satu sel ke sel lain melalui jaringan saraf manusia [1]. Grafik rekam EEG dipengaruhi oleh kondisi pada saat perekaman dan diklasifikasikan berdasar daerah frekuensinya. Selain itu, ternyata grafik EEG juga dipengaruhi oleh kelainan-kelainan pada kondisi pengambilan datanya. Para ahli syaraf telah menunjukkan bahwa penyakit syaraf semisal epilepsi menyebabkan grafik EEG yang berbeda. Berdasar hal tersebut, saat ini para ahli syaraf menjadikan grafik EEG sebagai salah satu acuan pokok dalam menganalisis aktivitas epileptik pada pasien. Namun, selain karena penyakit kejiwaan, aktivitas tubuh, semacam kedipan mata dan gerakan otot, juga Universitas Gadjah Mada

TINJAUAN PUSTAKA

Penelitian-penelitian mengenai EEG telah banyak dilakukan sebelum penelitian ini. Penelitian mengenai analisis data rekam EEG dengan data serupa pernah dilakukan sebelumnya. Dalam penelitian tersebut, ditunjukkan bahwa Transformasi Fourier mampu mengekstraksi informasi frekuensi utama yang mendominasi hasil rekam EEG yang dianalisis. Dengan analisis tersebut, juga mampu dipetakan, daerah-daerah otak yang memiliki aktivitas dominan pada suatu aktivitas tertentu [2]. Penelitian mengenai gelombang EEG pada penderita epilepsi pernah dilakukan dengan melakukan ekstraksi informasi frekuensi yang terkandung dengan menggunakan Transformasi Paket Wavelet. Data yang berupa gelombang EEG didekomposisi penuh 4 tingkat. Hasil yang berupa pita frekuensi kemudian dianalisis menggunakan approximate entropy (ApEn),


163

ISSN: 2085-6350

Teknis

untuk kemudian dilatihkan ke dalam sebuah algoritma genetika. Hasil yang diperoleh adalah metode tersebut mampu mengklasifikasikan data rekam EEG normal sebesar 94,3%, dan data EEG pada penderita epilepsi sebesar 98% [3].

CITEE 2010

Daubechies 3 (db3) dan Coiflet 3 (coif3). Untuk mendapatkan hasil dekomposisi mendekati daerah jangkauan frekuensi sebagaimana pada klasifikasi gelombang EEG, digunakan 5 level dekomposisi pada dekomposisi setengah.

EEG dalam penelitian-penelitian tersebut merupakan sinyal digital sehingga dapat dikenai operasi Transformasi Fourier ataupun Wavelet. Untuk melakukan analisis terhadap sinyal digital, dalam penelitian lain, telah dikembangkan metode-metode analisis sinyal digital. Metode dekorlet yang merupakan penggabungan dari dekomposisi berbasis wavelet dan kros korelasi berhasil menunjukkan kesamaan sinyal pada frekuensi-frekuensi tertentu. Hasil analisis dari data rekam seismik Gunung Merapi yang dianalisis dalam penelitian tersebut memberikan analisis kualitatif yang dilengkapi dengan jangkauan frekuensi, saat terjadinya suatu event dan berapa lama event tersebut berlangsung [4]. III.

METODE PENELITIAN

Sumber data rekaman EEG yang akan dianalisis adalah data yang berasal dari Purdue University. Data yang dianalisis berupa 3 subjek, yang masing-masing merupakan mahasiswa universitas yang bersangkuta dengan rentang umur antara 20 hingga 30 tahun. Masing-masing subjek melakukan lima aktivitas, yaitu baseline, multiplication, letter-composing, rotation, dan counting, sebagaimana penjelasan masing-masing tugas ditunjukkan pada Tabel 1. Analisis dilakukan pada enam kanal perekaman yaitu kanal c3, c4, p3, p4, o1, dan o2. Tabel 1. Tugas atau macam-macam aktivitas yang dilakukan ketika perekaman EEG Tugas Baseline task

Multiplication task

Letter-composing task

Rotation task

Counting task

Keterangan Subjek tidak berpikir apapun dan rileks senyaman-nyamannya Subjek diberikan pertanyaan yang tidak mudah dimengerti seperti 49 x 78 dan menyelesaikan tanpa ucapan dan pergerakan fisik. Subjek diminta untuk menulis surat kepada relasi maupun teman tanpa mengeluarkan suara. Subjek diberikan waktu selama 30 detik untuk mempelajari gambar kotak kompleks tiga dimensi, kemudian gambar disingkirkan, subjek kemudian diminta untuk memvisualisasikan objek tadi seperti dirotasikan pada suatu sumbu. Subjek diminta melakukan perhitungan

Metode yang dilakukan adalah metode dekomposisi dan korelasi berbasis wavelet, dengan bahasa pemrograman skrip Matlab. Gambar 1 menunjukkan diagram alir algoritma pemrograman yang dikembangkan. Dalam digunakan 164

melakukan dekomposisi frekuensi, dua macam wavelet induk, yaitu

mulai

Baca input data eegdata.mat mother wavelet; level dekomposisi;

Mulai dari kanal pertama

ya Apakah sudah kanal terakhir? tidak

urutkan dominasi ritme gelombang

lihat fitur korelasi gelombang per ritme gelombang otak

catat hasil korelasi

tampilkan fitur korelasi per paket; tampilkan fitur korelasi per ritme gelombang;

Kanal berikutnya

selesai

Gambar 1. Diagram alir dekomposisi dan korelasi untuk gelombang EEG

Frekuensi yang digunakan untuk merekam gelombang EEG adalah 250 Hz, sehingga frekuensi maksimum yang terkandung sesuai dengan kriteria Nyquist adalah 125 Hz. Dengan level dekomposisi setengah level 5, diperoleh empat pita frekuensi terendah masing-masing mempunyai lebar pita 3,91 Hz, 3,91 Hz, 7,81 Hz, dan 15,63 Hz, dekomposisi tersebut cukup mendekati dengan klasifikasi gelombang EEG. Sebagaimana telah diketahui bahwa gelombang EEG diklasifikasikan paling tidak dalam empat daerah frekuensi, yaitu 0,5 – 4 Hz untuk gelombang delta, 4 – 8 Hz untuk gelombang theta, 8 – 13 Hz untuk gelombang alpha, serta 13 – 30 Hz untuk gelombang beta. Dengan pendekatan, maka empat pita frekuensi pertama pada penelitian ini dianggap sebagai dekomposisi untuk gelombang delta, theta, alpha, dan beta. Pada kros korelasi terhadap hasil dekomposisi setengah, ditunjukkan korelasi setiap jenis gelombang EEG yang diwakili oleh empat pita frekuensi pertama, terhadap gelombang EEG asal. Dari sini, akan tampak dominasi ritme gelombang otak yang merupakan informasi yang dikandung oleh gelombang EEG tersebut. Gambar 2 menunjukkan diagram alir untuk kros korelasi hasil dekomposisi setengah terhadap gelombang EEG asalnya.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Hasil yang diperoleh dari dekomposisi dan korelasi adalah nilai korelasi masing-masing ritme gelombang dengan gelombang EEG asal. Keperluan analisis membutuhkan urutan dominasi ritme gelombang EEG. Gambar 3 menunjukkan algoritma program yang dikembangkan untuk menentukan urutan dominasi ritme gelombang pada setiap kanal perekaman.    

mulai

Baca input: nilai korelasi ritme gelombang

0 – 3,91 Hz: gelombang delta (0,5 – 4 Hz) 3,91 – 7,81 Hz: gelombang theta (4 – 8 Hz) 7,81 – 15,63 Hz: gelombang alpha (8 – 13 Hz) 15,63 – 31,25 Hz: gelombang beta (13 – 30 Hz)

Urutkan ritme gelombang

mulai

Tampilkan dominasi pada masing-masing kanal

Baca input: gelombang; mother wavelet; level dekomposisi; frekuensi cuplik;

selesai mulai dari level pertama

apakah sudah level terakhir?

Gambar 3. Diagram alir untuk menampilkan dominasi ritme gelombang EEG pada setiap kanal

ya

IV.

tidak

Lakukan dekomposisi penuh pada level ini

selesai

rekonstruksi dari dekomposisi setengah penuh

Kros korelasi paket frekuensi dengan gelombang asal

lihat jangkauan tiap ritme gelombang;

level berikutnya

Gambar 2. Diagram alir untuk fitur korelasi dari dekomposisi setengah

Hasilnya akan ditampilkan dalam dua tampilan yang berbeda, yaitu berupa diagram batang dan tabel yang berisikan nilai-nilai korelasi ritme gelombang pada tiap kanal. Gambar 4 menunjukkan contoh hasil ekstraksi informasi frekuensi yang menampilkan nilainilai korelasi dalam bentuk diagram batang. Sedangkan Tabel 2 menunjukkan contoh nilai-nilai korelasi yang muncul pada tiap kanal beserta urutan dominasi gelombang dalam bentuk huruf abjad.



Hasil analisis difokuskan pada dominasi frekuensi urutan pertama dan kedua pada setiap kanal perekaman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari dua macam wavelet induk yang digunakan, yaitu db3 dan coif3 pada tiga subjek dengan masing-masing lima kondisi pada saat perekaman, hanya terdapat tiga kondisi dominan yang memiliki hasil berbeda. Wavelet induk daubechies 3 dan coiflet 3 dipilih berdasarkan sifat-sifatnya yang cocok untuk analisis sinyal yang tidak simetris, mampu melakukan penapisan FIR, dan cocok untuk Transformasi Wavelet Diskrit [5]. Perbedaan hasil pada penggunaan kedua wavelet induk hanya terdapat pada subjek 3 kondisi counting, subjek 4 kondisi letter-composing, subjek 5 kondisi baseline, dan subjek 5 kondisi counting. Tabel 3 menunjukkan perbedaan hasil tersebut. Dari Tabel 3, terlihat bahwa perbedaan nilai korelasi pada setiap kanal yang berbeda antara analisis menggunakan wavelet induk db3 dan coif3 tidak mencapai 0,03. Sesuai dengan algoritma kros korelasi yang digunakan, yaitu dengan hasil dinormalisasi pada nilai 1, nilai 0,03 berarti bahwa perbedaan antara dua nilai tersebut tidak lebih dari 3 %. Artinya, perbedaan dominasi kanal pada beberapa kondisi tersebut tidak memiliki perbedaan yang mencapai 3 %. Hal ini mengindikasikan bahwa Metode Dekorlet mampu melakukan ekstraksi informasi pada gelombang EEG, sedangkan penggunaan wavelet induk db3 dan coif3 tidak memiliki perbedaan yang signifikan, kecuali perbedaan pada dominasi kanal yang kurang dari 3%.


165

ISSN: 2085-6350

Teknis

Hasil ekstraksi informasi pada subjek 5 menunjukkan bahwa gelombang beta muncul cukup dominan pada setiap kondisi perekaman. Gelombang beta tersebut muncul sangat dominan pada daerah occipital, sedangkan pada daerah yang lainnya, yaitu pada daerah central dan parietal perbedaan nilai korelasi antar ritme gelombang seperti pada subjek 3 dan subjek 4. Kemungkinan yang muncul ketika terjadi pola abnormal, yaitu aktivitas ictal pada gelombang alpha atau beta, adalah disebabkan oleh kerusakan lokal atau menyebar pada cerebral pada saat kelahiran, atau terjadi iritasi pada temporal lobe. Contoh penyakit akibat dari gangguan tersebut adalah status epilepticus [6]. Hasil dan pembahasan pada tiap subjek dan kondisi menyimpulkan salah satu hal di antaranya adalah dominasi kanal perekaman dan belahan otak. Kanal perekaman yang terdiri dari tiga bagian, yaitu central, parietal, dan occipital mewakili cerebral cortex yang memiliki empat bagian, yaitu frontal lobe, parietal lobe, occipital lobe, serta temporal lobe. Aktivitas kelistrikan pada frontal dan temporal lobe tidak direkam. Belahan otak terdiri yang dari dua bagian, yaitu otak kiri dan otak kanan mewakili cerebral hemisphere. Pada subjek 3, tiga dari lima kondisi perekaman menampakkan dominasi pada daerah parietal, dan pada empat dari lima kondisi perekaman, otak kanan lebih aktif daripada otak kiri subjek. Pada subjek 4, empat dari lima kondisi perekaman menampakkan dominasi pada daerah occipital, dan pada tiga dari lima perekaman, otak kiri lebih aktif daripada otak kanan subjek. Pada subjek 5, seluruh kondisi perekaman menampakkan dominasi pada daerah occipital, dan pada empat dari lima perekaman, otak kiri lebih aktif daripada otak kanan subjek. Tabel 4 menunjukkan bahwa terdapat enam pasangan parietal dan otak kanan serta dua belas pasangan occipital dan otak kiri. Parietal yang berfungsi dalam pengolahan rangsangan indera dan fungsi bahasa lebih dominan pada subjek dengan belahan otak kanan yang lebih dominan. Begitu pula untuk occipital yang berfungsi dalam penglihatan lebih dominan pada subjek dengan belahan otak kiri lebih dominan. Atau jika dikaitkan dengan fungsi-fungsinya, fungsi bahasa pada parietal bersesuaian dengan fungsi holistik pada otak kanan, sedangkan fungsi penglihatan

166

CITEE 2010

pada occipital bersesuaian dengan fungsi logika pada otak kiri. V.

KESIMPULAN

Hasil analisis menunjukkan bahwa subjek 3 lebih dominan dalam aktivitas otak kanannya, sedangkan subjek 4 dan subjek 5 lebih dominan otak kirinya. Kemunculan gelombang beta pada occipital lobe subjek 5 menunjukkan kemungkinan kelainan pada occipital atau temporal lobe subjek 5. Selain itu juga menunjukkan bahwa pengguna dominan otak kanan lebih mengaktifkan peran parietal lobe, sedangkan pada subjek dengan otak kiri lebih dominan lebih mengaktifkan peran occipital lobe. Metode Dekorlet mampu mengekstraksi informasi dominasi gelombang otak, dengan perbedaan hasil dari wavelet induk daubechies 3 dan coiflet 3 kurang dari 3% (0,03). Wavelet induk Daubechies dan Coiflet memiliki sifatsifat yang cocok untuk melakukan analisis pada data rekam EEG. UCAPAN TERIMAKASIH Penelitian dapat terselenggara atas bantuan pihak Program Studi S1 Elektronika dan Instrumentasi atas Dana Penelitian Tahun Anggaran 2010 serta mahasiswa Tugas Akhir S1 Elektronika dan Instrumentasi, Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, Fak. MIPA, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. DAFTAR PUSTAKA [1] [2]

[3]

[4]

[5]

[6]

Sanei, S. dan Chambers, J. A., 2007, EEG Signal Processing, UK John Willey & Son Ltd., Wet Sussex. Hadikesuma, F., 2009, Studi Pengaruh Beberapa Aktivitas Harian terhadap Aktivitas Kelistrikan Otak pada Hasil Rekam EEG menggunakan FFT, Skripsi, Jurusan Fisika FMIPA UGM, Yogyakarta. Ocak, H., 2008, Optimal Classification of Epileptic Seizures in EEG using Wavelet Analysis and Genetic Algorithm, Elsevier, Kocaeli, Turkey. Putra, A. E., 2006, Transformasi Paket Wavelet, Dekomposisi Wavelet dan Korelasi pada Data Seismik Gunung Merapi, Jawa - Indonesia, Prosiding Seminar Nasional Teknologi Indonesia 2006, Univeritas Tarumanagara, Jakarta. Putra, A. E., 2009, Studi Perbandingan Metode-metode Analisis Sinyal Sederhana berbasis Wavelet, Proceedings of Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE) 2009, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, UGM, Yogyakarta. Spehlmann, R., 1981, EEG Primer, Elsevier/North-Holland Biomediacal Press, Amsterdam.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Gambar 4: Hasil korelasi pada gelombang EEG yang didekomposisi setengah Tabel 2. Nilai korelasi dan dominasi otak Kanal c3 dan c4 p3 dan p4 o1 dan o2

Nilai korelasi 0.7258;0.4011; dan 0.7268;0.4233; 0.7070;0.4185; dan 0.7102;0.4175; 0.6660;0.3925; dan 0.7452;0.3887;

Dominasi otak d c D C : kanan d A D c : kiri d A D a : kiri

Tabel 3. Perbedaan dominasi kanal dilihat dari nilai korelasinya Subjek dan kondisi Subjek 3, counting Subjek 4, lettercomposing Subjek 5, baseline Subjek 5, counting

Nilai korelasi Daubechies 3 Coiflet 3 0,4367 0,4550 0,4134 0,4388 0,4167 0,4412 0,4198 0,4180 0,4081 0,4190 0,4104 0,4050 0,4497 0,4613

Kanal perekaman C3 P3 C3 C4 C4 O1 O1

0,4509

O2

Selisih 0,0183 0,0254 0,0245 0,0018 0,0109 0,0054 0,0122

0,4587

0,0078

Tabel 4: Hubungan dominasi daerah perekaman dan dominasi belahan otak Kondisi Baseline Multiplication Letter-composing Rotation Counting Baseline Multiplication Letter-composing Rotation Counting


Subjek 3

Subjek 4 Daubechies 3 Parietal – kiri Central – kiri Parietal – kanan Occipital – kiri Parietal – kanan Central – kanan Parietal – kanan Occipital – kiri Parietal – kiri Occipital – kiri Coiflet 3 Parietal – kiri Central – kiri Parietal – kanan Occipital – kiri Parietal – kanan Central – kiri Parietal – kanan Occipital – kiri Central – kiri Occipital – kiri


Subjek 5 Occipital – kiri Occipital – kiri Occipital – kiri Occipital – kanan Occipital – kanan Central – kanan Occipital – kiri Occipital – kiri Occipital – kanan Occipital – kiri

167

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Identifikasi 4/16/64 QAM Berdasar jarak Simbol dan Berdasar PAPR Ristyandani1,Anugerah Galang P1, Budi Setiyanto2, Litasari2 1

Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro dan TeknologiInformasi, FT UGM 2 Dosen Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM Jalan Grafika No 2, Kampus UGM Yogyakarta 55281 Telp. (0274) 552305, 902202 Fax. (0274) 552305 [email protected], [email protected]

Abstrak— M-QAM (M-ary Quadrature Amplitude

Modulation) is an M-ary digital modulation technique that distinguishes M symbols in different amplitude and phase. Symbols are formed by combining scaled-amplitude two orthogonal signals, sine and cosine, resulting in a form of QAM symbol. In many recent and future technologies, the QAM order should be changeable, according to the channel. The receiver should follow the changing of order to extract the information from the signal. This experiment proposes two methods of QAM order identification at the receiving side. The first method is based on the constellation diagram and the second method is based on the PAPR. The minimum SNR for AWGN simulation in this experiment is 30 dB. For constellation diagram-based method, if its SNR less than 30 dB, 4-QAM is vulnerable identificated as 64QAM. For PAPR-based method, if its SNR less than 30 dB, 16-QAM is vulnerable identificated as 64QAM. Keywords: M-QAM, identification, orde, PAPR, weight, symbol error rate I. PENDAHULUAN M-ary Quadrature Amplitude Modulation (M-ary QAM) adalah suatu teknik modulasi digital yang melibatkan isyarat cosinus dan sinus sebagai isyarat pembawa. Isyarat cosinus disebut sebagai isyarat pembawa in-phase dan isyarat sinus disebut sebagai isyarat pembawa quadrature. Karakteristik yang diubah meliputi fase dan amplitudo dari isyarat pembawa.

 L  1 ,L  1 ) (  L  3 ,L  1 ) ( ( L  1 ,L  3 ) (  L  3 ,L  3 )    . . (A, A )  imqm  . .  . .    (  L  1 , L  1 )(  L  3 , L  1 )  

. . . . . . . . . . . .

( L  1 ,L  1 ) ( L  1 ,L  3 )    .   .  .    ( L  1 , L  1 )  

(1)

Konstelasi dengan nilai M lebih tinggi dapat mentransmisikan lebih banyak bit dalam satu simbol, tetapi akan menghasilkan pesat galat bit yang lebih besar. Pada konstelasi tersebut dapat dihitung nilai energi reratanya. Jika diasumsikan bahwa tiap titik memiliki probabilitas yang sama, maka energi rata-rata ternormalisasi untuk isyarat M-QAM adalah L L  1  1   2 2i 2 2 2 2 2 2  (2) M E  ( 2 i  1 ) a  ( 2 i  1 ) a  ( 2 i  2 j  1 ) a    s 8   i  0 i  0 j  1    

Persamaan umum untuk isyarat M-QAM dapat dinyatakan sebagai





2 E 2 E s s s ( t )  I ( t ) cos( 2 f t )  Q ( t ) sin( 2 f t )(3) 0 0 T T s s

Diagram blok pengirim diperlihatkan pada Gambar 2.

M-QAM

sederhana

Gambar. 1 – Diagram Konstelasi 16-QAM

Konstelasi isyarat M-ary QAM yang umum digunakan yaitu konstelasi persegi (square) diperlihatkan pada Gambar 1. Konstelasi tersebut tersusun dalam jarak sumbu quadrature dan sumbu in-phase yang sama. Koordinat simbol ke-m mengikuti matriks (Aim,Aqm) dengan elemen LxL yang dinyatakan oleh

168

Gambar. 2 – Diagram blok pengirim M-QAM sederhana

Proses pada pengirim diawali dengan pemilahan bit ganjil dan bit genap terhadap runtun biner serial b(t) yang memiliki pesat bit Rb=1/Tb. Bit ganjil menuju kanal quadrature dan bit genap menuju kanal in-phase. Proses tersebut menghasilkan dua runtun biner paralel yang memiliki pesat bit masing-masing Rb/2. Runtun bit genap dan runtun bit ganjil tersebut kemudian diubah dari bentuk biner menjadi bentuk sandi Gray. Sandi Gray akan



(4) CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

menghasilkan sandi yang berbeda sebesar satu bit dengan urutan sandi Gray sebelumnya dan setelahnya. Sehingga galat bit antar simbol yang berdekatan sebesar satu bit. Runtun sandi Gray selanjutnya dipetakan. Hasil dari pemetaan berupa aras-aras tegangan komponen in-phase I(t) dan quadrature Q(t) yang berturut-turut akan termodulasi cos(2πfct) dan sin(2πfct). Terakhir, isyarat pembawa in-phase dan quadrature yang telah dimodulasi tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan isyarat MQAM s(t). Diagram blok penerima diperlihatkan pada Gambar 3.

M-QAM

sederhana

Gambar. 4 – Metode pembobotan berdasarkan jarak simbol

Sehingga, untuk mengetahui bobot total sinyal masukan yang terdiri dari berbagai titik simbol, terhadap pola suatu orde M-QAM, maka dihitung jumlah total dari semua bobot titik simbol sinyal masukan : Gambar. 3 – Diagram blok penerima M-QAM sederhana

n

Bobot total = Pada penerima, isyarat M-QAM yang diterima r(t) didemodulasi melalui perkalian dengan isyarat yang dibangkitkan oleh osilator lokal. Ketika kondisi ideal yaitu kanal tanpa gangguan dan penerima berhasil mensinkronkan pembawa, maka isyarat r(t) dikalikan dengan cos(2πfct) untuk memperoleh komponen in-phase dari isyarat M-QAM dan isyarat r(t) dikalikan dengan sin(2πfct) untuk memperoleh komponen quadrature dari isyarat M-QAM. (Taub, 1986) Hasil perkalian tersebut selanjutnya dilakukan proses integrate and dump. Dengan menggunakan metode Simpson (Purcell, 1998), bagian integrate and dump berfungsi sebagai matched filter bagi isyarat pulsa. Bagian integrate and dump di sini juga berperan sebagai sample and hold yang mencuplik dan menahan nilai. Hasil pencuplikan tersebut selanjutnya menjadi masukan bagian identifikasi orde QAM. Ada dua metode identifikasi orde QAM yang diusulkan. Yang pertama adalah metode pembobotan berdasarkan jarak simbol. Untuk melakukan pendekatan pola antara sinyal yang masuk dengan titik simbol acuan, maka diperlukan metode pembobotan. Dimana nilai bobot suatu titik sinyal masukan berbanding terbalik dengan jaraknya terhadap titik simbol acuan. Apabila jarak titik sinyal masukan terhadap titik simbol referensi maksimum, maka bobotnya 0. Apabila titik sinyal masukan berhimpitan tepat diatas simbol referensi, maka bobotnya maksimum. Jika jarak maksimum pergeseran simbol yang mungkin terjadi adalah A, dan jarak satu simbol sinyal masukan terhadap satu titik simbol referensi = r, maka, Bobot = A – r


(Ar ) n

(5)

0

Metode identifikasi orde QAM yang kedua berdasarkan PAPR. PAPR (Peak to Average Power Ratio), adalah skala perbandingan antara daya puncak sinyal dengan daya reratanya. Skala perbandingan antara tiap orde M-QAM berbeda beda. Karena, semakin besar orde M-QAM, maka daya reratanya jadi semakin kecil, sehingga PAPRnya menjadi semakin besar. (6) daya _ simbol _ maksimum PAPR = rerata _ daya

Gambar. 5 – Metode Identifikas orde QAM berdasarkan PAPR

Hasil dari identifikasi orde QAM lalu menjadi referensi bagi pengawa-peta M-QAM. Pengawa-peta melakukan estimasi simbol M-QAM yang dikirimkan berdasarkan rentang nilai. Berdasarkan nilai simbol keputusan yang dihasilkan tersebut, bagian pengawa-peta selanjutnya menghasilkan sandi Gray yang bersesuaian. Bagian pengubah Gray ke biner selanjutnya melakukan pengubahan sandi Gray ke sandi biner. Pengubah sandi Gray ke sandi biner menghasilkan sandi biner yang merupakan sandi biner genap untuk kanal inphase dan sandi biner ganjil untuk kanal quadrature. Dan


169

ISSN: 2085-6350

Teknis

terakhir rangkaian paralel ke serial mengubah runtun paralel bit genap dan bit ganjil, menjadi runtun serial. II. METODOLOGI PENELITIAN Pada penelitian ini dibuat simulasi sistem M-QAM sederhana dengan menggunakan perangkat lunak borland delphi enterprise version 7.0. Diagram blok sistem MQAM sederhana ditunjukkan oleh Gambar 6.

CITEE 2010

Dalam simulasi ini, kanal transmisi diasumsikan terdapat gangguan Derau Putih Gaussian Aditif (Additive White Gaussian Noise, AWGN) yang mempengaruhi bentuk isyarat M-QAM yang dikirim, dengan perbandingan sinyal –derau (Signal to Noise Ratio, SNR) yang bisa diubah-ubah (Pratiwi, 2009). Pada penerima, pertama kali dilakukan proses korelasi yaitu pengalian isyarat M-QAM yang diterima dengan isyarat cos(2πfct) dan sin(2πfct), pengitegralan, serta sample and hold. Setelah itu dilakukan proses identifikasi orde QAM. Hasil dari proses identifikasi orde QAM menjadi acuan bagi pengawa-peta untuk menerjemahkan simbol-simbol menjadi runtun sandi Gray, pengubahan sandi Gray ke sandi biner dan proses paralel ke serial (parallel-to-serial, P/S). Di akhir proses paralel ke serial, penerima memperoleh runtun bit terima.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil percobaan didapatkan dari simulasi sistem MQAM menggunakan perangkat lunak borland delphi enterprise version 7.0. Analisis dilakukan terhadap orde yang teridentifikasi. A. Probabilitas salah identifikasi orde QAM

Gambar. 6 – Diagram blok sistem M-QAM sederhana dalam simulasi

Bit kirim yang dibangkitkan merupakan biner acak. Jenis M-QAM yang digunakan meliputi 4-QAM, 16QAM, dan 64-QAM.

Percobaan ini untuk meneliti probabilitas salah identifikasi orde QAM untuk tiap ordenya. Parameter masukan percobaan ini adalah : 1. Jumlah simbol kirim adalah 64, 128, 192, 256,....640 simbol. 2. Diuji identifikasi orde QAM pada penerimanya dengan mengubah-ubah SNR 3. Dengan metode pembobotan berdasarkan jarak simbol dan metode PAPR Lalu diamati orde yang teridentifikasi pada tiap percobaannya Hasil percobaan dengan metode pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1. Dan hasil percobaan dengan metode PAPR dapat dilihat pada Tabel 2.

Gambar. 7 – Diagram alir simulasi M-QAM

Proses yang terjadi pada pengirim terdiri dari proses pembangkitan bit kirim, proses serial ke paralel (serial-toparallel, S/P), pengubahan biner ke Gray yang dilanjutkan dengan pemetaan simbol M-QAM yang terdiri dari simbol kanal in-phase dan kanal quadrature, dan modulasi quadrature. Proses dalam modulasi quadrature, meliputi pembentukan isyarat kanal in-phase dan kanal quadrature berturut-turut melalui pengalian simbol kanal in-phase dengan isyarat cos(2πfct) dan pengalian simbol kanal quadrature dengan isyarat sin(2πfct), dan terakhir pembentukan isyarat M-QAM melalui penjumlahan isyarat kanal in-phase dan isyarat kanal quadrature.

170

Bila dibandingkan, tidak ada perbedaan yang signifikan antara metode pembobotan dengan metode PAPR. Sehingga tidak bisa ditentukan, mana yang lebih handal. Didapatkan hasil bahwa pergeseran acak yang dialami titik-titik simbol masukan akibat derau, mengakibatkan kesalahan identifikasi orde QAM. Orde QAM yang teridentifikasi adalah orde yang tertinggi. Karena pada orde QAM yang tertinggi, persebaran titiktitik simbolnya merata, sehingga dianggap bahwa pola persebaran titik simbol orde QAM tertinggi itulah yang paling mendekati persebaran acak titik simbol masukan.

TABEL I.

PROBABILITAS SALAH IDENTIFIKASI ORDE QAM DENGAN METODE PEMBOBOTAN BERDASARKAN JARAK SIMBOL

SNR


4-QAM

16-QAM

64-QAM


CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

(dB)

16QAM

64QAM

4QAM

64QAM

4QAM

16QAM

Gambar.9 Probabilitas salah identifikasi orde QAM dengan metode PAPR

0

0

1

0

1

0

0

5

0

1

0

1

0

0

10

0

1

0

1

0

0

15

0

1

0

1

0

0

20

0

1

0

0

0

0

25

0

0,2

0

0

0

0

30

0

0

0

0

0

0

35

0

0

0

0

0

0

40

0

0

0

0

0

0

SNR (dB)

4-QAM

16-QAM

64-QAM

∞

0

0

0

0

0

0

0

4,097182

6,33158

6,308492

B.

Nilai PAPR untuk tiap orde QAM

Pada percobaan ini, dikirimkan 600 simbol untuk 4, 16, dan 64-QAM. Lalu diubah-ubah SNRnya, dan diamati jumlah PAPRnya. Grafik hasil percobaan dapat dilihat pada Gambar 8 dan 9 serta pada Tabel 2. TABEL III.

NILAI PAPR UNTUK TIAP ORDE QAM

5

3,239333

4,709083

4,687306

10

1,983573

3,555536

3,984014

15

1,561713

2,695774

3,372719

20

1,40765

2,326105

2,739099

25

1,155222

2,080983

2,542203

30

1,092857

1,909727

2,43627

35

1,059245

1,899099

2,531694

40

1,028796

1,852257

2,461669

∞

1

1,786215

2,365626

Gambar.8 Probabilitas salah identifikasi orde QAM dengan metode pembobotan berdasarkan jarak simbol

TABEL II.

SNR (dB)

PROBABILITAS SALAH IDENTIFIKASI ORDE QAM DENGAN METODE PAPR

4-QAM 1664QAM QAM

16-QAM 464QAM QAM

64-QAM 416QAM QAM

0

0

1

0

1

0

0

5

0

1

0

1

0

0

10

0,3

0,7

0

1

0

0

15

1

0

0

1

0

0

20

0

0

0

0,9

0

0

25

0

0

0

0,4

0

0

30

0

0

0

0

0

0

35

0

0

0

0

0

0

40

0

0

0

0

0

0

∞

0

0

0

0

0

0

Gambar.10 –Nilai PAPR untuk tiap orde QAM

Dari Gambar 10 terlihat, bahwa Nilai PAPR stabil ketika SNRnya lebih dari 20 dB. Bila diasumsikan ketika nilai PAPRnya masih stabil tersebut, merupakan rentang nilai PAPR untuk tiap orde QAM, maka rentang nilai PAPR untuk tiap orde : 4-QAM

: 1 – 1,2

16-QAM

: 1,8 – 2,1

64-QAM

: 2,3 – 2,5 IV. KESIMPULAN

Berdasarkan analisis hasil percobaan dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut. 1.

2.


Semakin besar orde QAM, pesat galat simbolnya semakin rentan. Ini disebabkan jarak antar simbolnya semakin dekat., sehingga sinyal QAM yang berorde tinggi rentan derau. Batas kebenaran identifikasi orde oleh kedua metode ini apabila SNRnya lebih dari 30 dB. Apabila SNR kurang dari 30 dB, maka titik –


171

ISSN: 2085-6350

3.

4.

172

Teknis

titik simbolnya sudah ama acak, sehingga terjadi kesalahan identifikasi orde. Tidak ada perbedaan yang signifikan dalam probabilitas kesalahan identifikasi orde antara metode pembobotan berdasarkan jarak simbol, dengan metode PAPR. Sehingga tidak bisa ditentukan, mana yang lebih handal. Pergeseran acak yang dialami titik-titik simbol masukan akibat derau, mengakibatkan kesalahan identifikasi orde QAM. Orde QAM yang teridentifikasi adalah orde yang tertinggi. Karena pada orde QAM yang tertinggi, persebaran titik-titik simbolnya merata, sehingga dianggap bahwa pola persebaran titik simbol orde QAM tertinggilah yang paling mendekati persebaran acak titik simbol masukan.

CITEE 2010

5.

Nilai PAPR stabil ketika SNRnya lebih dari 20 dB. Bila diasumsikan ketika nilai PAPRnya masih stabil tersebut, merupakan rentang nilai PAPR untuk tiap orde QAM, maka rentang nilai PAPR untuk tiap orde : 4-QAM : 1 – 1,2 16-QAM : 1,8 – 2,1 64-QAM : 2,3 – 2,5 REFERENSI

[11 Pratiwi, E., 2009, Pengaruh Keterbatasan Cacah Bit IDFT/DFT terhadap Unjuk Kerja OFDM, Skripsi, Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. [2] Purcell, E.W. and Edwin, 1998, Kalkulus dan Geometri Analitis Jilid 1, Erlangga, Jakarta. [3] Taub, H., and Schilling, D.L., 1986, Principles of Communication Systems, 2nd edition, McGraw-Hill Inc., New York.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Implementasi Pengirim OFDM Pada FPGA Xilinx Spartan-3E Adi Mahmud Jaya Marindra, Risanuri Hidayat, Astria Nur Irfansyah Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jalan Grafika 2 Yogyakarta, 55281, Indonesia

[email protected] Dalam implementasi OFDM, di sisi pengirim terdapat bagian-bagian antara lain blok pengubah serial ke paralel, blok pemeta, blok IFFT, blok guard interval, blok pengubah paralel ke serial, dan blok pengubah digital ke analog. Secara sederhana sistem pengirim dan penerima OFDM dapat dilihat pada Gambar 2.

D/A

P/S

........

........

Guard Interval

IFFT

........

........

Mapping

Input Data

S/P

Channel

A/D

S/P

........

........

Delete GI

FFT

........

........

Equalizer

........

Demapping

Output Data

P/S

Abstrak—Obyek dari penelitian ini adalah mengimplementasikan sebuah model pengirim OFDM pada sebuah chip FPGA Xilinx Spartan-3E. Desain dibagi dalam beberapa bagian yang meliputi pengubah serial ke paralel, pemeta 16-QAM, IFFT 8 titik, dan pengubah paralel ke serial. 16-QAM merupakan salah satu skema modulasi yang digunakan pada standar komunikasi IEEE 802.11a. Desain dibuat dengan VHDL pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i. Keluaran dari pengirim OFDM ditampilkan pada antarmuka LCD pada papan pengembangan Xilinx Spartan-3E dan dibandingkan dengan keluaran pengirim OFDM serupa yang dimodelkan pada Matlab. Sebagai hasilnya, implementasi pengirim OFDM mampu menunjukkan kinerja yang benar dan sangat mendekati hasil Matlab. Dari segi kapasitas, FPGA Xilinx Spartan-3E sangat mencukupi untuk kebutuhan rancangan dan berpotensi untuk pengembangan implementasi sistem yang lebih besar. Pengirim, OFDM, FPGA Xilinx Spartan-3E, VHDL

I. PENDAHULUAN OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) merupakan sebuah skema multipleks yang mampu memberikan pesat bit yang tinggi sekaligus menjawab tantangan efisiensi pada lebar pita frekuensi. Skema penjamakan OFDM merupakan metode khusus di mana aliran data tunggal ditransmisikan pada sejumlah sub pembawa dengan pesat yang lebih rendah dimana setiap sub pembawa bersifat saling ortogonal [1]. Pada dasarnya, OFDM merupakan pengembangan dari FDM (Frequency Division Multiplexing). Keduanya merupakan teknik transmisi pita lebar (wideband) dengan banyak pembawa (multicarrier). Perbedaan utama terletak dari segi efisiensi pemakaian spektrum seperti yang diperlihatkan pada Gambar 1.

Gambar 1. Perbandingan spektrum sistem FDM dan OFDM [2]

Pemakaian spektrum frekuensi pada FDM tidak efisien karena sub pembawa tidak saling ortogonal. Agar tidak terjadi interferensi, sistem FDM harus memberi jarak antara spektrum pembawa satu dengan yang lain. Berbeda halnya dengan OFDM, pemakaian pembawa yang saling ortogonal memungkinkan spektrum antar sub kanal saling tumpang (overlap) tanpa menimbulkan interferensi satu sama lain. Universitas Gadjah Mada

Gambar 2. Konfigurasi sederhana sistem OFDM [3]

Dalam penelitian ini dibuat implementasi sistem dasar pengirim OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E. Blokblok yang yang diimplementasikan terdiri dari blok pengubah serial ke paralel (S/P), blok pemeta (mapping), blok IFFT, dan blok pengubah paralel ke serial (P/S). FPGA (Field Programmable Gate Array) adalah peralatan logika yang terdiri dari susunan sel-sel logika dua dimensi dan saklar-saklar yang dapat diprogram [4]. Pengertian terprogram dalam FPGA adalah mirip dengan interkoneksi saklar dalam breadboard yang bisa diubah oleh pengguna atau pembuat desain. Karena proses tersebut dapat dikerjakan oleh pendesain di dalam laboratorium atau bisa disebut “in field” tanpa adanya fasilitas fabrikasi, maka peralatan tersebut dapat dinamakan sebagai “field programmable” [5]. Salah satu jenis FPGA yang diproduksi oleh Xilinx, perusahaan penyuplai PLD terbesar di dunia sekaligus penemu FPGA, adalah FPGA Xilinx Spartan-3E. Pada [6] diuraikan bahwa arsitektur FPGA Xilinx Spartan-3E terdiri dari interkoneksi dan 5 bagian fungsional yang antara lain: 1. Configurable Logic Block (CLB), setiap CLB mempunyai 4 slice, masing-masing slice terdiri dari 2 Look-Up Table (LUT) yang dapat mengimplementasikan fungsi logika termasuk momori penyimpan (flip-flop). 2. Input/Output Block (IOB), mengatur aliran data antara pin input/output dan logika internal rangkaian. 3. Block RAM, menyediakan penyimpanan data dalam bentuk blok.


173

ISSN: 2085-6350

Teknis

4. Multiplier Block, sebagai blok pengali dengan 2 buah input biner 18 bit. 5. Digital Clock Manager (DCM) Block, mendistribusikan, menunda, menjamak, membagi, dan menggeser fase sinyal clock. Interkoneksi merupakan penghubung antara bagianbagian fungsional tersebut. II.

CITEE 2010

sudah terintegrasi dengan berbagai macam properti alat dan antarmuka. Properti yang berperan pada penelitian ini antara lain clock internal 50 MHz, tombol reset, saklar geser, LED, saklar geser, dan antarmuka LCD.

METODE PENELITIAN

Tahapan penelitian terdiri atas perancangan sistem, pengujian dengan perangkat lunak (simulasi), implementasi ke perangkat keras, pengujian pada perangkat keras, dan analisis hasil pengujian. Perancangan sistem menggunakan pemrograman dengan VHDL pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i. Setelah simulasi menunjukkan bahwa desain mampu bekerja dengan benar, selanjutnya hasil perancangan diimplementasikan pada FPGA Xilinx Spartan-3E XC3S500E FG320. A. VHDL VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware Description Language) merupakan sebuah bahasa pemrograman yang digunakan untuk mendeskripsikan perangkat keras. Entitas desain VHDL terdiri dari 2 bagian yakni entity declaration, yang khusus mendeskripsikan port-port masukan/keluaran, dan architecture, yang berisi deskripsi detail rangkaian pada desain.

D. Rancangan Sistem Sistem OFDM pada standar komunikasi IEEE 802.11a memiliki 4 buah opsi modulasi yaitu BPSK, QPSK, 16-QAM, dan 64-QAM. Mengacu pada salah satu modulasi dalam standar tersebut, sistem yang diimplementasikan pada penelitian ini menggunakan skema modulasi 16-QAM. Untuk mengantisipasi keterbatasan pada FPGA, rancangan sistem pada penelitian ini hanya menggunakan 8 sub pembawa sehingga menggunakan IFFT 8 titik sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 5. 0

0

7

P/S (8/1)

IFFT 8 Titik

Mapping 16-QAM

31

0

............

Input Data

S/P (1/32)

B. Xilinx ISE 9.2i Xilinx ISE 9.2i merupakan salah satu versi ISE (Integrated Software Environment) yang dibuat oleh perusahaan Xilinx untuk mendesain dan memprogram chip FPGA yang dikeluarkan oleh perusahaan Xilinx. Seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3, tahapan dalam pembuatan desain pada Xilinx ISE sampai diimplementasikan ke dalam FPGA meliputi tahap pembuatan desain sistem (design entry), tahap synthesis, tahap behavioral simulation, tahap implementation, dan tahap generate programming file (device programming).

Gambar 4. Papan pengembangan Xilinx Spartan-3E

Transmitted Symbol

7

Gambar 5. Bagan sistem pengirim OFDM yang diimplementasikan

Blok guard interval yang berada setelah blok IFFT tidak ikut diimplementasikan karena blok guard interval merupakan blok optimalisasi yang berfungsi menghilangkan masalah interferensi antar simbol (ISI) akibat jalur perambatan jamak. Pada implementasi nyata, blok guard interval merupakan bagian yang sangat penting dalam sistem OFDM, akan tetapi fokus penelitian ini adalah hanya pada sistem dasar pengirim OFDM. III.

Gambar 3. Tahapan pembuatan desain dengan Xilinx ISE

C. Papan Pengenbangan Xilinx Spartan-3E Papan pengembangan Xilinx Spartan-3E, seperti yang diperlihatkan pada Gambar 4, merupakan papan modul yang dikhususkan untuk pengembangan chip FPGA famili Spartan-3E. Pada papan ini, chip FPGA 174

PENGUJIAN PADA XILINX ISE (SIMULASI)

Pengujian pada perangkat lunak Xilinx ISE dilakukan untuk tiap blok penyusun dan untuk gabungan blok sebagai kesatuan pengirim OFDM. A. Pengujian Pengubah Serial ke Paralel Sesuai hasil simulasi pada Gambar 6, pengubah serial ke paralel dapat berfungsi dengan benar di mana masukan serial diubah ke keluaran paralel dan memberi tanda pada blok pemeta setiap selesai memparalelkan 32 bit.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

memberikan keluaran yang sesuai dengan diagram konstelasi 16-QAM.

masukan

TABEL 1. UJI KEBENARAN HASIL SIMULASI PEMETA 16-QAM Data Masukan Pengujian keluaran

Gambar 6. Hasil simulasi pengubah serial ke paralel

Pengubah serial ke paralel diestimasi menggunakan 23 slice terdiri dari 39 slice flip-flop dan 8 LUT, atau ekuivalen dengan 365 gerbang logika. B. Pengujian Pemeta 16-QAM Setiap 4 bit dari keluaran pengubah serial ke paralel dipetakan menjadi sebuah simbol kompleks menurut duagram konstelasi 16-QAM seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Sebuah simbol kompleks hasil pemetaan terdiri dari komponen simbol riil dan komponen simbol imajiner, di mana sebuah bilangan komponen simbol direpresentasikan dengan 18 bit biner berdasarkan alokasi 1 bit untuk sign bit, 7 bit untuk bilangan bulat, dan 10 bit untuk bilangan di belakang koma. Hasil simulasi pemeta 16-QAM untuk sebuah sampel masukan diperlihatkan pada Gambar 8.

Kanal ke-

Keluaran Berdasarkan Konstelasi 16-QAM

0

-1-1j

0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1

1

2

3

4

5

6

7

Hasil Keluaran Pada Simulasi I

11111111.0000000000 = -1

Q

11111111.0000000000 = -1

Keterangan

Sesuai I

11111111.0000000000 = -1

Q

11111111.0000000000 = -1

I

11111101.0000000000 = -3

Q

00000001.0000000000 = +1

-1-1j

Sesuai

-3+1j

Sesuai I

11111101.0000000000 = -3

Q

00000001.0000000000 = +1

-3+1j

Sesuai I

11111101.0000000000 = -3

Q

11111101.0000000000 = -3

-3-3j

Sesuai I

00000001.0000000000 = +1

Q

00000001.0000000000 = +1

I

11111101.0000000000 = -3

Q

11111101.0000000000 = -3

I

00000001.0000000000 = +1

Q

00000001.0000000000 = +1

+1+1j

Sesuai

-3-3j

Sesuai

+1+1j

Sesuai

Pemeta 16-QAM untuk 8 sub kanal diestimasi menggunakan 18 slice terdiri dari 32 LUT, atau ekuivalen dengan 192 gerbang. C. Pengujian IFFT 8 Titik Simbol hasil pemetaan dijadikan masukan bagi IFFT yang berperan sebagai modulator pada pengirim OFDM. Ada 2 versi blok IFFT yang diimplementasikan, yaitu IFFT dengan pengali internal FPGA Xilinx Spartan-3E dan IFFT dengan pengali buatan. Pada IFFT 8 titik, pengali hanya diperuntukkan khusus untuk bobot ej(2π)(1)/8, ej(2π)(3)/8, ej(2π)(5)/8, ej(2π)(7)/8 yang mengandung konstanta 0,7071 karena perkalian-perkalian lain yaitu dengan bobot 1, -1, 1j, atau -1j dapat digantikan sebagai operasi pengurangan. Pengali buatan dibangun dari gerbang-gerbang dengan menerapkan algoritma pengali Booth. Hasil simulasi IFFT 8 titik ditunjukkan oleh Gambar 9. Sedangkan Tabel 2 memperlihatkan pengujian tingkat kebenaran untuk keluaran IFFT yang tertera pada hasil simulasi.

Gambar 7. Diagram konstelasi 16-QAM

Hasil pemeta (dready = 1)

Gambar 8. Hasil simulasi pemeta 16-QAM

Keluaran tiap sub kanal yang terlihat pada hasil simulasi diperiksa kebenarannya pada Tabel 1. Hasil uji kebenaran memperlihatkan bahwa pemeta 16-QAM telah



Gambar 9. Hasil simulasi IFFT 8 titik

175

ISSN: 2085-6350

Teknis

TABEL 2 – UJI KEBENARAN HASIL SIMULASI IFFT 8 TITIK Kanal ke0 1 2 3 4 5 6 7

Data Masukan I Q I Q I Q I Q I Q I Q I Q I Q

-1 -1 -1 -1 -3 +1 -3 +1 -3 -3 +1 +1 -3 -3 +1 +1

Hasil Perhitung an Matlab -1,5 -0,5 0,1036 -0,4571 0,5 0 0,75 -0,1036 -1 -1 -0,6036 0,9571 0 -0,5 0,75 0,6036

Hasil Keluaran Pada Simulasi I Q I Q I Q I Q I Q I Q I Q I Q

11110.1000000000 = -1,5 11111.1000000000 = -0,5 00000.0001101010 = +0,103515625 11111.1000101100 = -0,45703125 00000.1000000000 = +0,5 00000.0000000000 = 0 00000.1100000000 = +0,75 11111.1110010110 = -0,103515625 11111.0000000000 = -1 11111.0000000000 = -1 11111.0110010110 = -0,603515625 00000.1111010100 = +0,95703125 00000.0000000000 = 0 11111.1000000000 = -0,5 00000.1100000000 = +0,75 00000.1001101010 = +0,603515625

Selisih 0% 0% 0,081443% 0,015041% 0% 0% 0% 0,081443% 0% 0% 0,013979 % 0,007183 % 0% 0% 0% 0,013979 %

Adanya selisih antara perhitungan Matlab dan hasil simulasi disebabkan oleh perbedaan akurasi, di mana akurasi keluaran perhitungan pada Matlab dibatasi oleh representasi bilangan hingga 4 bilangan di belakang koma. Sementara itu, akurasi hasil keluaran IFFT 8 titik yang diimplementasikan dibatasi oleh ketelitian dalam pendefinisian konstanta bobot 0,7071 dan bilangan hasil keluaran di mana konstanta bobot pengali dan bilangan hasil perkalian direpresentasikan dengan alokasi 10 bit untuk bilangan di belakang koma. Bobot 0,7071 jika direpresentasikan dengan ketelitian lebih tinggi adalah 0,707106781. Sedangkan konstanta pada perancangan blok IFFT 8 titik hanya merepresentasikan nilai pendekatan yaitu 00000000.1011010100b = 0,70703125. Estimasi penggunaan kapasitas untuk blok IFFT 8 titik dengan pengali internal adalah 634 slice terdiri dari 1064 LUT, 4 pengali 18x18, atau ekuivalen dengan 13923 gerbang. Penggunaan pengali internal tidak memakan kapasitas slice FPGA karena pada FPGA Xilinx Spartan-3E terdapat 20 pengali internal yang teralokasi sendiri di luar CLB. Sedangkan dengan pengali buatan, estimasi kapasitas yang dibutuhkan bertambah menjadi 830 slice terdiri dari 1566 LUT, atau ekuivalen dengan 16965 gerbang. D. Pengujian Pengubah Paralel ke Serial

CITEE 2010

kanal. Simbol OFDM yang terdiri dari 8 sub kanal keluaran IFFT dikeluarkan dengan durasi 640 ns. Estimasi penggunaan kapasitas untuk blok pengubah paralel ke serial adalah 126 slice terdiri dari 6 slice flipflop dan 223 LUT, atau ekuivalen dengan 1539 gerbang. E. Pengujian Pengirim OFDM (Gabungan Blok) Keberhasilan pengujian pengirim OFDM sebagai gabungan blok-blok penyusunnya telah terbukti pada hasil pengujian dan pembahasan masing-masing blok. Hal menyangkut akurasi keluaran pengirim OFDM juga telah dijelaskan pada pembahasan blok IFFT 8 titik. Secara keseluruhan, implementasi sistem pengirim OFDM dapat dinyatakan berhasil karena sistem telah memberikan karakteristik fungsi yang sesuai dengan teori. Estimasi penggunaan kapasitas FPGA untuk pengirim OFDM adalah 441 slice terdiri dari 80 slice flip-flop dan 801 LUT, 36 IOB, 4 pengali, dan 2 GCLK. Setelah melalui tahap implementation, penggunaan kapasitas lebih dioptimalkan menjadi 339 slice terdiri dari 79 slice flip-flop dan 721 LUT, 36 IOB, 4 pengali, dan 2 GCLK, atau kuivalen dengan 7069 gerbang. Pengurangan penggunaan kapasitas tidak hanya terjadi pada proses antar tahap pada perangkat lunak Xilinx ISE. Seperti ditunjukkan pada Tabel 3, penggunaan kapasitas untuk pengirim OFDM (gabungan blok-blok) lebih sedikit dibandingkan total penjumlahan penggunaan kapasitas untuk masing-masing blok. Artinya terdapat penyusutan penggunaan kapasitas FPGA setelah blok-blok penyusun pengirim OFDM digabungkan. Pada Tabel 3 dapat dilihat bahwa total penggunaan slice berdasarkan penjumlahan penggunaan kapasitas hasil sintesis masing-masing blok adalah 801 slice. Tetapi pada kenyataannya, penggabungan blok yang membentuk kesatuan pengirim OFDM menunjukkan bahwa penggunaan kapasitas dapat ditekan hingga 399 slice, di mana penggunaan LUT berkurang namun penggunaan flip-flop bertambah. Berdasarkan fenomena penyusutan tersebut, dapat dianalisis bahwa perangkat lunak Xilinx ISE mampu melakukan optimalisasi terhadap rangkaian digital yang akan diimplementasikan ke FPGA. Xilinx ISE membentuk kombinasi optimal antara LUT, flip-flop, serta komponen lain sehingga penggunaan slice FPGA dapat ditekan ke jumlah yang lebih minimal. TABEL 3. PENGURANGAN PENGGUNAAN KAPASITAS SETELAH PENGGABUNGAN BLOK Blok S/P

Gambar 10. Hasil simulasi pengubah paralel ke serial

Keluaran IFFT yang ditransmisikan secara bersamaan (paralel) diubah menjadi transmisi serial oleh blok pengubah paralel ke serial. Hasil simulasi pada Gambar 10 memperlihatkan bahwa blok pengubah paralel ke serial dapat berfungsi dengan benar di mana keluaran dari 8 sub kanal IFFT ditransmisikan secara serial pada 1 jalur

176

Slice Slice flip-flop 4 input LUT Pengali 18x18 Gerbang Ekuivalen

23 39 8 365

Blok Pemeta 16QAM 18 32 192

Blok IFFT 8 Titik 634 1064 4 13923

Blok P/S

Total

Pengirim OFDM (Gabungan Blok)

126 6 223 1539

801 45 1327 4 16019

399 79 721 4 7069

Pembahasan mengenai penggunaan kapasitas yang telah dijelaskan di atas adalah penggunaan kapasitas untuk pengirim OFDM dengan blok IFFT yang menggunakan pengali internal. Dengan blok IFFT yang menggunakan pengali buatan, kebutuhan sumber daya



CITEE 2010

Teknis

untuk pengirim OFDM akan bertambah menjadi 510 slice terdiri dari 79 slice flip-flop dan 937 LUT, atau menggunakan 8077 gerbang. Apabila dibandingkan, penggunaan sumber daya FPGA Xilinx Spartan-3E untuk implementasi rancangan pengirim OFDM dengan pengali internal dan dengan pengali buatan ditunjukkan oleh Tabel 4. TABEL 4. PENGGUNAAN KAPASITAS FPGA UNTUK IMPLEMENTASI DESAIN PENGIRIM OFDM Tersedia Slice Slice flip-flop 4 input LUT Pengali 18x18 IOB GCLK Gerbang Ekuivalen

4656 9312 9312 20 232 24 500000

Pengirim OFDM dengan pengali internal 399 8% 79 1% 721 7% 4 20% 36 15% 2 8% 7069 1,41%

Pengirim OFDM dengan pengali buatan 510 10% 79 1% 953 10% 36 15% 2 8% 8077 1,62%

Berkaitan dengan kecepatan dan waktu tunda yang terjadi pada pengirim OFDM, tunda yang dihasilkan sistem pengirim OFDM baik yang menggunakan pengali internal ataupun pengali buatan adalah sama besar, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5. TABEL 5. ESTIMASI WAKTU TUNDA PADA PENGIRIM OFDM Jenis Waktu Tunda Logic (gate) delay Route (net) delay Total delay

Min Period

Offset In

Offset Out

2,307 ns 1,019 ns 3,326 ns

1,526 ns 0,420 ns 1,946 ns

3,948 ns 0,420 ns 4,368 ns

Combinatorial Path -

Waktu tunda minimum period menentukan clock maksimum yang dapat digunakan untuk desain. Pada implementasi sistem pengirim OFDM ini, berdasarkan periode minimal 3,326 ns maka clock maksimal yang dapat digunakan adalah 300,661 MHz. Dengan clock internal FPGA 50 MHz, model pengirim OFDM yang diimplementasikan mampu memberi kecepatan yang dapat dihitung berdasarkan persamaan: Kecepatan= (1/Ts)(NIFFT)(m)

(1)

di mana, Ts = durasi simbol OFDM (terdiri dari 8 simbol keluaran IFFT), NIFFT = jumlah sub kanal IFFT, dan = level modulasi (jumlah representasi bit per simbol. Dengan demikian, kecepatan yang diperoleh adalah (1/640.109)(8)(4) = 50 Mbps. Waktu tunda offset in dan offset out bersumber dari koneksi rangkaian logika paling luar dengan buffer masukan atau keluaran. Offset in menentukan waktu minimal kedatangan masukan sebelum clock, sedangkan offset out menentukan waktu maksimal yang dibutuhkan keluaran setelah clock. PENGUJIAN HASIL IMPLEMENTASI PADA FPGA Pengujian hasil implementasi pada FPGA dilakukan pada papan pengembangan Xilinx Spartan-3E. Proses pengamatan melibatkan penggunaan saklar geser, LCD (Liquid Crystal Display), dan LED (Light Emitting Diode). Bagan sistem untuk pengujian ditunjukkan pada Gambar 11.

ISSN: 2085-6350

Sistem Pembagi Clock

Saklar Geser

Generator Pola Data Masukan Serial

Sistem Pengirim OFDM Yang Diimplementasikan

Dekoder biner ke ASCII

Sistem Penampil Ke LCD

LCD (Penampil Simbol)

LED (Penampil Urutan Simbol)

Gambar 11. Bagan pengujian hasil implementasi pada FPGA

Masukan ditentukan oleh posisi saklar geser berdasarkan pola data yang telah diprogramkan pada FPGA. Penyedia data masukan tersebut diimplementasikan sebagai blok generator data dan menyimpan pola runtun bit seperti yang diperlihatkan pada Tabel 6. TABEL 6. POLA RUNTUN BIT MASUKAN YANG DISIMPAN PADA BLOK GENERATOR DATA Posisi Saklar Geser 0000 0001 0010 0011 0100 0101 0110 0111 1000 1001 1010 1011 1100 1101 1110 1111

Runtun bit masukan 00000000000000000000000000000000 11111111111111111111111111111111 01010101010101010101010101010101 10101010101010101010101010101010 00000000000000001111111111111111 00000000111111110000000011111111 00001111000011110000111100001111 01010101001100110000111100001111 01101010000111010101000010100011 10111100100101010100001011101010 10000001110101010101110101001010 00001010100111010110101001010101 10010111010101011111111111101000 10010110110011000111000101010011 01101010101000101000011111101000 01111101111111111000010001111111

Keluaran dari pengirim OFDM ditampilkan pada LCD untuk melihat kesesuaian antara keluaran pada hasil simulasi dengan keluaran setelah diimplementasikan. Simbol-simbol yang dikeluarkan dapat tampak oleh mata karena adanya pembagi clock yang memperbesar periode clock hingga hitungan detik. Data dan urutannya yang ditampilkan pada LCD dan LED dibandingkan dengan hasil simulasi pada Xilinx ISE serta data OFDM yang dimodelkan pada Matlab. Salah satu hasil pengujian pada Gambar 12 menunjukkan bahwa hasil implementasi pengirim OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E telah sesuai dengan hasil simulasi pada Xilinx ISE. Sub kanal 0

Sub kanal 1

Sub kanal 3

Sub kanal 4

Sub kanal 5

Sub kanal 5

Sub kanal 6

Sub kanal 7

IV.

Gambar 12. Foto hasil pengujian untuk posisi saklar geser “0100”



177

ISSN: 2085-6350

Teknis

Secara keseluruhan, hasil pengujian pada papan pengembangan Xilinx Spartan-3E memberikan hasil keluaran dengan benar, sangat mendekati hasil perhitungan dengan Matlab sebagaimana hasil pengujian (simulasi) pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i.

[3]

[4] [5]

V.

KESIMPULAN

Berdasarkan perancangan sistem dan pengujian yang telah dijelaskan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Hasil simulasi dan implementasi sistem pengirim OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E memberikan keluaran yang sangat mendekati hasil Matlab. Sebagai hasilnya, keseluruhan sistem memperlihatkan unjuk kerja yang baik dan mampu berfungsi dengan benar. 2. Data keluaran sistem pengirim OFDM memiliki keterbatasan akurasi dalam representasi data bilangan di belakang koma. Hal ini disebabkan oleh alokasi 10 bit untuk bilangan di belakang koma yang hanya memberikan ketelitian hingga 2-10 = 0,0009765625. Semakin banyak alokasi representasi bit untuk sebuah simbol, semakin tinggi akurasi yang dapat diberikan. 3. Sistem pengirim OFDM yang dirancang dengan pengali internal menggunakan kapasitas sebanyak 399 (8%) dari total 4656 slice, atau ekuivalen dengan 7069 gerbang, serta 4 dari 20 pengali yang dimiliki FPGA Xilinx Spartan-3E. Sedangkan sistem pengirim OFDM yang dirancang dengan pengali buatan (algoritma Booth) menggunakan kapasitas sebanyak 510 slice (10%) atau ekuivalen 8077 gerbang. Hal ini membuktikan bahwa dari segi kapasitas, FPGA Xilinx Spartan-3E memiliki tingkat keluwesan cukup tinggi untuk mengakomodasi implementasi dan pengembangan sistem yang lebih besar. 4. Waktu tunda minimum period atau tunda yang terjadi pada internal rangkaian adalah 3,326 ns. Waktu tunda ini menyebabkan clock maksimal yang dapat diterapkan pada sistem adalah 300,661 MHz. Dengan clock internal FPGA 50 MHz, sistem pengirim OFDM yang diimplementasikan memberikan kecepatan 50 Mbps. Waktu minimal kedatangan masukan sebelum clock atau disebut waktu tunda offset in adalah selama 1,946 ns, sedangkan waktu maksimal yang dibutuhkan keluaran setelah clock atau yang disebut tunda offset out adalah 4,368 ns. 5. Xilinx ISE sebagai perangkat lunak pengembangan FPGA mampu melakukan optimalisasi penggunaan kapasitas pada desain. 6. Blok-blok yang diimplementasikan pada sistem ini juga dapat digunakan untuk implementasi sistem OFDM lain dengan sedikit penyesuaian atau modifikasi.

[6]

CITEE 2010 Yoshikazu Miyanaga, Shingo Yoshizawa (Hokkaido University), “The Next Generation Wireless Communication System”, proceeding in International Conference on Telecommunications, Industry and Regulatory Development (ICTIR) , Bangkok, 2007. Pong P. Chu, “FPGA Prototyping By VHDL Examples (Xilinx Spartan-3 Version), New Jersey: John Wiley & Sons, 2008. Advis Prihandika, “Perbandingan Kinerja Perkalian Biner 8 Bit Algoritma Booth dan Wallace Tree Yang Diimplementasikan Pada FPGA”, Skripsi Jurusan Teknik Elektro UGM, Yogyakarta, 2007. Xilinx Inc, “Spartan-3E FPGA Family Complete Data Sheet”, 2008.

REFERENCES [1]

[2]

178

R. C. T. Lee, Mao-Ching Chiu, and Jung-Shan Lin, “Communications Engineering”, Singapore: John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd, 2007. Man-On Pun, Michele Morelli, C-C Jay Kuo, “Multi-Carrier Techniques For Broadband Wireless Communications”, London: Imperial College Press, 2007.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Aplikasi Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Meminimalkan Pengaruh Derau pada Segmentasi Adaptif Citra Medis Indah Soesanti1), Adhi Susanto1), Thomas Sri Widodo1), Maesadji Tjokronegoro2) 1)

Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281 email: [email protected] 2) Fakultas Kedokteran Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281

Abstract—The objective of this research is to minimize noise effect in medical image adaptive segmentation. The reduced medical image noise effect can increase the accuracy of the analysis and diagnosis of diseases by doctors. The success of the image analysis system depends on the quality of the segmentation. The image segmentation is to separate the image into regions that are meaningful for a given purpose. In this research, the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm with spatial information is presented to segment noisy MRI medical images. The FCM clustering utilizes the distance between pixels and cluster centers in the spectral domain to compute the membership function. The pixels of an object in image are highly correlated, and this spatial information is an important characteristic that can be used to aid their labeling. This scheme greatly reduces the effect of noise. The FCM method successfully classifies the brain MRI images into five clusters. This technique is therefore a powerful method for noisy image segmentation. The best result is a Gaussian noisy MRI Normal brain image which is successfully segmented with MSE of 0.000627. Keywords-medical image, adaptive image segmentation, fuzzy c-means, magnetic resonance imaging, gaussian noise.

I.

PENDAHULUAN

Pencitraan medis dengan teknologi digital bersifat non-invasive, painless, serta dapat memberikan informasi bagian dalam tubuh manusia dalam bentuk potongan atau slice tertentu untuk keperluan diagnosis. Teknologi yang mampu memberikan informasi ini salah satunya adalah MRI (Magnetic Resonance Imaging). MRI memiliki keunggulan yakni tidak menggunakan radiasi pengion dan lebih unggul dalam mendeteksi kelainan pada jaringan lunak, misalnya pada otak. Guna mendapat hasil yang optimal, dibutuhkan pengolahan citra medis MRI, yang diharapkan dapat membantu dalam hal diagnosis yang objektif. Penelitianpenelitian terkait pengolahan citra telah banyak dilakukan di antaranya kompresi citra (Soesanti, 2008), pengurangan derau (Soesanti, 2008), deteksi tepi (Sharifi, 2002), hingga segmentasi citra (Martinez, 2003). Salah satu permasalahan penting dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola adalah segmentasi citra ke dalam area homogen (Schulze, 1993). Ekstraksi ciri dan segmentasi citra merupakan langkah awal dalam analisis citra. Beberapa metode segmentasi citra telah diusulkan, di antaranya metode-metode berbasis


thresholding histogram, clustering, ataupun region growing. Tujuan utama segmentasi adalah membagi citra ke dalam bagian-bagian yang mempunyai korelasi kuat dengan objek dalam citra. Citra medis yang tersegmentasi dengan baik akan didapatkan informasi batasan-batasan objek dengan jelas, misalnya untuk keperluan deteksi sel tumor pada pasien. Informasi ini sangat membantu tenaga medis secara objektif dan akurat untuk melakukan analisis, diagnosis, perencanaan pengobatan, dan tindakan medis yang diperlukan. Untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan segmentasi citra medis secara adaptif menggunakan metode fuzzy c-means (FCM) dengan informasi spasial yang berguna dalam segmentasi citra asli yang berderau. Algoritma FCM modifikasi diharapkan dapat memberikan hasil yang baik pada citra berderau, dengan cara menggabungkan informasi piksel tetangganya. Tujuan penelitian ini adalah mengaplikasikan Logika Fuzzy Teroptimasi yakni Fuzzy C-Means Clustering dengan informasi spasial untuk mengurangi pengaruh derau pada segmentasi citra medis. Dalam metode yang dikembangkan ini digabungkan informasi spasial, dan bobot keanggotaan setiap klaster diubah setelah memperhitungkan distribusi klaster pada tetangga. Skema ini bermaksud untuk meminimalkan pengaruh derau. Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi terhadap sebuah citra medis MRI otak. Orisinalitas dalam penelitian ini adalah pada metode: ukuran window yang digunakan adalah 3x3, berbeda dengan penelitian sebelumnya, karena dengan informasi spasial berbasis window 3x3 diharapkan tidak akan mengurangi atau mengubah informasi pada citra. Sedang orisinalitas pada objek yakni dalam penelitian ini metode diterapkan pada citra MRI otak (data primer dari pasien) dengan ditambah derau gaussian 2%, 4%, 6%, 8%, dan 10%. II. TINJAUAN PUSTAKA Segmentasi citra merupakan kegiatan yang diperlukan dalam usaha memahami ciri citra lengkap. Segmentasi citra merupakan salah satu dalam pengolahan citra yang sulit (Gonzales, Keakuratan segmentasi menentukan keberhasilan analisis suatu citra. Algoritma segmentasi


sangat secara proses 2004). dalam citra 179

ISSN: 2085-6350

Teknis

umumnya berdasar pada dua sifat dasar nilai intensitas citra yaitu diskontinuitas dan kesamaan. Pada segmentasi citra berdasar diskontinuitas, pendekatan yang dilakukan adalah dengan melakukan partisi citra berdasar perubahan drastis intensitas citra, yang dikenal juga sebagai proses deteksi tepi. Sedang segmentasi citra berdasar kesamaan, pendekatan yang dilakukan adalah melakukan partisi citra ke dalam area yang sama berdasarkan himpunan kriteria yang telah didefinisikan di awal. Segmentasi pada citra medis akan menghasilkan citra medis yang disertai batasan objek yang merupakan ciri penting karena dapat menggali informasi untuk pengenalan pola guna keperluan analisis. Beberapa peneliti telah mengembangkan metodemetode segmentasi citra. Akan tetapi pada metodemetode tersebut tidak memanfaatkan informasi multispektral isyarat MRI. Pengklasteran fuzzy c-means (Clark, 1994), (Yang, 2002) merupakan teknik takterbimbing yang berhasil diterapkan untuk analisis ciri, pengklasteran, dan rancangan pengklasifikasi dalam bidang-bidang seperti astronomi, geologi, segmentasi citra, dan sebagainya. Suatu citra dapat direpresentasikan dalam berbagai ruang ciri, dan algoritma FCM mengklasifikasi citra dengan mengelompokkan titik-titik data yang serupa dalam ruang ciri ke dalam klaster. Pengklasteran ini dicapai secara iteratif meminimisasi fungsi cost yang tergantung pada jarak piksel ke pusat klaster dalam domain ciri. Piksel-piksel pada suatu citra pada dasarnya mempunyai korelasi kuat, piksel yang dekat dengan tetangga mempunyai data ciri yang hampir sama. Oleh karenanya, relasi spasial dari piksel tetangga merupakan karakteristik penting yang sangat membantu dalam segmentasi citra. Akan tetapi, algoritma FCM konvensional tidak sepenuhnya memanfaatkan informasi spasial ini. Pedrycz dan Waletzky (1997) menggunakan informasi klasifikasi yang ada dan diterapkan sebagai bagian dari prosedur optimisasinya. Ahmed dkk (2002) memodifikasi fungsi objektif algoritma FCM standar untuk memberikan label pada tetangga piksel untuk mempengaruhi pelabelannya. Dalam penelitian ini Logika Fuzzy Teroptimasi yakni Fuzzy C-Means Clustering dengan informasi spasial diaplikasikan untuk mengurangi pengaruh derau pada segmentasi citra medis. Segmentasi dilakukan pada citra medis MRI otak dengan besar derau gaussian yang berbeda-beda. A. Fuzzy C-Means Clustering Algoritma FCM menetapkan piksel setiap kategori dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy. Misalkan X=(x1, x2,.,xN) menyatakan citra dengan N piksel yang dipartisi menjadi c klaster, dengan xi merepresentasikan data. Algoritma ini merupakan optimisasi iteratif yang meminimalkan fungsi cost yang didefinisikan sebagai berikut: 180

CITEE 2010 N

c

J   uijm || x j  vi || 2

(1)

j 1 i 1

dengan uij merepresentasikan keanggotaan piksel xj dalam klaster ke-i, vi adalah pusat klaster ke-i, dan m adalah konstanta. Parameter m mengendalikan fuzziness partisi hasil, dan and dalam studi ini digunakan m=2. Fungsi cost diminimalkan saat piksel dekat centroid klasternya yang ditandai dengan nilai keanggotaan tinggi, dan nilai keanggotaan rendah ditetapkan untuk piksel dengan data yang jauh dari centroid. Fungsi keanggotaan merepresentasikan probabilitas bahwa suatu piksel termasuk klaster khusus. Dalam algoritma FCM ini, probabilitas tersebut nilainya tergantung hanya pada jarak antara piksel dan masing-masing pusat klaster individu dalam domain ciri. Fungsi keanggotaan dan pusat klaster diperbarui tiap iterasi dengan menggunakan dua persamaan berikut.

u ij 

1  || x j  vi    k 1  || x j  v k c

||   || 

2 /( m 1)

(2)

dan N

vi 

u j 1

m ij

xj (3)

N

u j 1

m ij

Dimulai dengan taksiran awal untuk setiap pusat klaster, FCM konvergen pada solusi untuk vi yang merepresentasikan minimum lokal fungsi cost. Konvergensi dapat dideteksi dengan membandingkan perubahan fungsi keanggotaan atau pusat klaster pada dua langkah iterasi berturut-turut. B. FCM Spasial Salah satu karakteristik penting dari suatu citra adalah bahwa piksel tetangga berkorelasi tinggi. Dengan kata lain, piksel tetangga tersebut memiliki nilai ciri yang sama, dan mempunyai probabilitas yang tinggi bahwa piksel-piksel tersebut termasuk dalam klaster yang sama. Hubungan spasial ini sangat penting dan pengklasteran, tetapi tidak digunakan dalam algoritma FCM standar. Untuk memanfaatkan informasi spasial, suatu fungsi spasial didefinisikan sebagai

hij 

u

ik kNB ( x j )

(4)

dengan NB(xj) merepresentasikan window yang terpusat pada piksel xj dalam domain spasial. Dalam penelitian ini digunakan window 3x3. Fungsi spasial h ij merepresentasikan probabilitas bahwa piksel xj termasuk klaster ke-i. Fungsi spasial suatu piksel untuk sebuah



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

klaster akan bernilai besar jika mayoritas tetangganya termasuk dalam klaster yang sama. Fungsi spasial tergabung dalam fungsi keanggotaan berikut:

u ij' 

p q ij ij

u h k 1

Data x, centroid v, jumlah data N, jumlah kelas c, ambang , Parameter m, Iterasi n,Parameter p, q

(5)

c

u

Mulai

p q kj kj

h

dengan p dan q adalah parameter untuk mengendalikan kepentingan relatif kedua fungsi.

Menghitung fungsi keanggotaan uij

Dalam daerah homogen, fungsi spasial benar-benar mengukuhkan keanggotaan asli, dan hasil pengklasteran tetap tak berubah. Akan tetapi, untuk piksel berderau, formula ini mengurangi bobot klaster berderau dengan label piksel tetangganya. Hasilnya adalah bahwa piksel tak-terklasifikasi dari daerah berderau atau tumpukan palsu dapat dikoreksi dengan mudah. FCM spasial dengan parameter p dan q dinyatakan dengan sFCMp,q.

Menghitung fungsi spasial hij

n=n+1 Menghitung fungsi keanggotaan u’ij

Pengklasteran adalah proses dua-jalan (two-pass) pada setiap iterasi. Jalan pertama adalah sama dengan FCM standar untuk menghitung fungsi keanggotaan dalam domain spektral. Pada jalan kedua, informasi keanggotaan setiap piksel dipetakan ke domain spektral, dan fungsi spasial dihitung dari domain spektral tersebut. Iterasi FCM diproses dengan keanggotaan baru yang tergabung dengan fungsi spasial. Iterasi akan berhenti pada saat perbedaan maksimum antara dua pusat klaster pada dua iterasi berturut-turut lebih kecil dari ambang. Setelah konvergen, defuzifikasi diterapkan untuk menentukan setiap piksel ke klaster spesifik agar keanggotaan maksimal. C. Mean Square Error

Menghitung Centroid vij

Uji kondisi berhenti

| uij

( n 1)

 uij

( n)

|  ?

Tidak

Ya Selesai Gambar 1. Langkah metode Logika Fuzzy Teroptimasi

Analisis terhadap hasil penelitian akan dilakukan dengan menghitung parameter Mean Square Error (MSE) menggunakan persamaan: m

MSE  ( m1n)  i 1

n

[u(i, j)  v(i, j)]

2

(6)

j 1

dengan u(i,j) dan v(i,j) menunjukkan tingkat keabuan citra hasil segmentasi dari citra tanpa derau dan citra hasil hasil segmentasi dari citra berderau dengan tingkat derau tertentu, dan kedua citra berukuran m x n. III.

METODE PENELITIAN

a. Citra MRI Otak Normal (asli)

Langkah-langkah metode segmentasi adaptif yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan sesuai diagram alir pada Gambar 1.

b. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 2%



181

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

IV.


Hasil penelitian yang sudah dicapai adalah segmentasi terhadap lima citra medis MRI yakni Citra MRI otak normal, Citra MRI otak normal dengan Derau Gaussian 2%, Citra MRI otak normal dengan Derau Gaussian 4%, Citra MRI otak normal dengan Derau Gaussian 6%, Citra MRI otak normal dengan Derau Gaussian 8%, dan Citra MRI otak normal dengan Derau Gaussian 10%. Masing-masing adalah citra grayscale dengan ukuran 256x256. Segmentasi dilakukan terhadap Citra MRI otak normal seperti pada Gambar 2. Sedang citra hasil segmentasi 5 level untuk citra MRI Otak normal ditunjukkan pada Gambar 3.

c. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 4%

d. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 6%

a . Citra hasil MRI Otak

e. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 8%

b. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 2%

f. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 10% Gambar 2. Citra MRI Otak Normal.

Objek dalam penelitian ini adalah citra medis MRI otak normal (dari pasien) dengan derau Gaussian yang berbeda-beda, seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Pada setiap citra medis MRI tersebut dilakukan segmentasi adaptif, dan dianalisis hasilnya.

182

c. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 4%



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

berderau, serta meminimalkan pengaruh derau pada citra hasil segmentasi sehingga lebih mudah untuk dilakukan analisis lebih lanjut secara medis. TABEL 1. MSE CITRA TERSEGMENTASI

MSE Citra Tersegmentasi

Citra MRI Otak Normal dengan Derau Gaussian 2% MRI Otak Normal dengan Derau Gaussian 4% MRI Otak Normal dengan Derau Gaussian 6% MRI Otak Normal dengan Derau Gaussian 8% MRI Otak Normal dengan Derau Gaussian 10%

d. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 6%

0,000627

0,000709

0,000783

0,000864

0,000941

Grafik MSE Terhadap Prosentase Derau Gaussian

MSE

e. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 8%

0,002 0,0018 0,0016 0,0014 0,0012 0,001 0,0008 0,0006 0,0004 0,0002 0 0%

2%

4% 6% 8% Prosentase Derau Gaussian

10%

Gambar 4. Grafik MSE citra hasil segmentasi terhadap prosentase derau Gaussian. f. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 10% Gambar 3. Citra hasil segmentasi.

Dari hasil citra tersegmentasi yang telah diperoleh pada Gambar 3, dilakukan analisis dengan menghitung MSE dengan referensinya adalah hasil citra tersegmentasi untuk citra MRI otak tanpa derau. Perhitungan MSE dilakukan menggunakan persamaan 6, dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 1 dan dibuat analisis dalam bentuk grafik seperti pada Gambar 4. Dari Gambar 4 terlihat bahwa MSE yang dihasilkan untuk citra berderau Gaussian dengan menggunakan metode FCM dengan ditambah informasi spasial, didapatkan nilai MSE terendah 0,000627 untuk citra hasil segmentasi dengan citra asli berderau Gaussian 2% dan MSE tertinggi 0,000941 untuk citra hasil segmentasi dengan citra asli berderau Gaussian 10%. Dengan meningkatnya derau yang diberikan pada citra asli, semakin meningkat juga nilai MSE, yang berarti beberapa nilai piksel tidak sesuai dengan hasil untuk citra MRI tanpa derau. Namun demikian, terlihat secara keseluruhan nilai MSE lebih kecil atau kurang dari 10-3, yang berarti metode yang diterapkan ini telah mempunyai unjukkerja yang baik dalam mensegmentasi citra Universitas Gadjah Mada

Secara visual, baik segmentasi pada citra MRI otak normal, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 2%, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 4%, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 6%, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 8%, dan citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 10%, telah ditunjukkan bahwa metode FCM dengan ditambah fungsi spasial pada nilai keanggotannya, mampu untuk mensegmen atau membagi citra ke dalam area-area atau bagian-bagian tertentu yang diinginkan, serta dapat memberikan batas-batas yang lebih tegas antar area, sehingga hasil citra tersegmentasi dapat untuk dianalisis lebih lanjut secara lebih tepat. V. KESIMPULAN Metode Logika Fuzzy teroptimasi yakni metode FCM dengan ditambah informasi spasial mampu untuk mensegmentasi secara adaptif citra medis MRI otak tanpa dan dengan derau sehingga didapatkan hasil citra tersegmentasi dengan pengaruh derau yang dpat diminimalkan, terbukti secara visual kualitas citra baik dan mempunyai nilai MSE yang rendah yakni 0,000627 sampai 0,000941.


183

ISSN: 2085-6350

Teknis

DAFTAR PUSTAKA [1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

184

Ahmed, M.N., S.M. Yamany. Nevin A. Mohamed, A. Farag, T. Moriarty, “A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field Estimation and Segmentation of MRI Data”, IEEE Transaction on Medical Imaging, 2002, 21:193–9. Clark, M.C., L.O. Hall, D.B. Goldgof, L.P. Clarke, R.P. Velthuizen, M.S. Silbiger, “MRI Segmentation Using Fuzzy Clustering Tech.”, IEEE Eng. Medical Biology, 1994, 13: 730–42. Gonzales, R.C., R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image Processing using Maltab”, Pearson Prentice Hall, Inc., New Jersey, 2004. Martinez, J.C., D. Sanchez, B.P. Suárez, E.G. Perales, M.A. Vila, “A Hierarchical Approach to Fuzzy Segmentation of Colour Images”, The IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2003, pp. 966-971. Pedrycz, W., J. Waletzky, “Fuzzy clustering with partial supervision”, IEEE Transaction on System of Management Cybernets; 27: 787–95. Schulze, M.A., J.A. Pearce, 1993, ”Linear Combinations of Morphological Operators: The Midrange, Pseudomedian, and

CITEE 2010

LOCO Filters”, IEEE International Conference, Acoustics,Speech, and Signal Processing, Vol. V, 1997, pp. 57-60. [7] Sharifi, M., M. Fathy, M.T. Mahmoudi, "A classified and comparative study of edge detection algorithms", International Conference on IT: Coding and Computing, Proceed., 2002. [8] Soesanti, I, " Kompresi Citra Medis Menggunakan Alihragam Kosinus Diskret dan Sistem Logika Fuzzy Adaptif ", Semesta Teknika (FT UMY) Vol.11, No.1, Mei 2008, hal. 1 – 7. [9] Soesanti, I, "Aplikasi Tapis Adaptif untuk Pengurangan Derau pada Citra Satelit", Forum Teknik (FT UGM) Vol. 32, No. 1, Januari 2008. [10] Soesanti, I, 2008, "Pengurangan Derau Citra Medis Menggunakan Tapis Adaptif", Media Teknik (FT UGM) No. 2 Th. XXX, Mei 2008, hal. 167 – 174. [11] Yang, M.S., Y.J. Hu, K.C.R. Lin, C.C.L. Lin, “Segmentation Techniques for Tissue Differentiation in MRI of Ophthalmology Using Fuzzy Clustering Alg.”, MRI Journal, 2002,20:173–9.



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

Segmentasi Citra Adaptif Berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Analisis Luasan Kelainan pada Citra Medis Indah Soesanti1), Adhi Susanto1), Thomas Sri Widodo1), Maesadji Tjokronegoro2) 1)

Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281 email: [email protected] 2) Fakultas Kedokteran Universitas Gadjah Mada Yogyakarta Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281

Abstract—The objective of this research is to analyze medical images through an adaptive segmentation by FCM and spatial information, in order to identify brain tumors. The success of the image analysis system depends therefore on the quality of segmentation process. In this research, the Fuzzy C-Means algorithm with spatial information is applied especially to segment MRI medical images. The FCM clustering utilizes the distance between pixels and cluster centers in the spectral domain to compute the membership function. The pixels of an object in image are highly correlated, and this spatial information is an important characteristic that can be used to aid the respective labeling. The method successfully classifies the MRI medical images into five clusters and this technique is a powerful tool to distinguish image segments. The segmented image can be analyzed for diagnosis purpose. The results are MRI images identified tumors 11.61– 27.71 cm2. Keywords-medical image, image segmentation, fuzzy cmeans, magnetic resonance imaging, image analysis.

I.

PENDAHULUAN

MRI (Magnetic Resonance Imaging) merupakan teknologi yang mampu memberikan informasi bagian dalam tubuh manusia dalam bentuk potongan atau slice tertentu untuk keperluan diagnosis. MRI memiliki keunggulan yakni tidak menggunakan radiasi pengion dan lebih unggul dalam mendeteksi kelainan pada jaringan lunak, misalnya pada otak. Teknologi pencitraan MRI ini memanfaatkan medan magnet untuk mempengaruhi arah atom hidrogen dan Radio Frequency tertentu guna memperoleh citra potongan tubuh, karena sebagian besar tubuh manusia mengandung hidrogen. Pengolahan citra medis MRI sangat berguna dalam rangka melakukan analisis terhadap citra, yang diharapkan dapat membantu dalam hal diagnosis yang objektif. Penelitian-penelitian terkait pengolahan citra medis MRI telah banyak dilakukan di antaranya pengurangan derau menggunakan tapis adaptif (Soesanti, 2008), deteksi tepi (Sharifi, 2002), hingga segmentasi citra (Martinez, 2003). Permasalahan penting dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola adalah segmentasi citra ke dalam area homogen (Schulze, 1993). Ekstraksi ciri dan segmentasi citra merupakan langkah awal dalam analisis citra. Beberapa metode segmentasi citra telah diusulkan, di antaranya metode-metode berbasis Universitas Gadjah Mada

thresholding histogram, clustering, ataupun region growing. Segmentasi citra merupakan salah satu proses dalam pengolahan citra yang sulit (Gonzales, 2004). Keakuratan segmentasi menentukan keberhasilan dalam analisis suatu citra. Algoritma segmentasi citra umumnya berdasar pada dua sifat dasar nilai intensitas citra yaitu diskontinuitas dan kesamaan. Segmentasi pada citra medis akan menghasilkan citra medis yang disertai batasan objek yang merupakan ciri penting karena dapat menggali informasi untuk pengenalan pola guna keperluan analisis. II. TINJAUAN PUSTAKA Pengklasteran Fuzzy C-Means (Clark, 1994), (Yang, 2002) merupakan teknik tak-terbimbing yang berhasil diterapkan untuk analisis ciri, pengklasteran, dan rancangan pengklasifikasi dalam bidang-bidang seperti astronomi, geologi, pencitraan medis, pengenalan sasaran, dan segmentasi citra. Suatu citra dapat direpresentasikan dalam berbagai ruang ciri, dan algoritma FCM mengklasifikasi citra dengan mengelompokkan titik-titik data yang serupa dalam ruang ciri ke dalam klaster. Pengklasteran ini dicapai secara iteratif meminimisasi fungsi cost yang tergantung pada jarak piksel ke pusat klaster dalam domain ciri. Korelasi spasial yang kuat pada piksel-piksel bertetangga merupakan karakteristik penting yang sangat membantu dalam segmentasi citra. Algoritma FCM konvensional tidak sepenuhnya memanfaatkan informasi spasial ini. Pedrycz dan Waletzky (1997) menggunakan informasi klasifikasi yang ada dan diterapkan sebagai bagian dari prosedur optimisasinya. Ahmed dkk (2002) memodifikasi fungsi objektif algoritma FCM standar untuk memberikan label pada tetangga piksel untuk mempengaruhi pelabelannya. Algoritma FCM modifikasi diharapkan dapat memberikan hasil yang baik pada citra berderau, dengan cara menggabungkan informasi piksel tetangganya seperti yang digunakan dalam penelitian ini. Selanjutnya hasil citra tersegmentasi akan dianalisis dengan mencari luasan area kelainan sehinga dapat menjadi informasi yang bermanfaat dalam hal diagnosis dan tindakan medis yang akan diberikan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis luasan area kelainan pada citra hasil segmentasi berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi yakni Fuzzy C-Means


185

ISSN: 2085-6350

Teknis

Clustering dengan informasi spasial. Dalam metode yang dikembangkan ini digabungkan informasi spasial, dan bobot keanggotaan setiap klaster diubah setelah memperhitungkan distribusi klaster pada tetangga. Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi terhadap enam citra medis MRI otak (sumber: Bisese, 1991, Cranial MRI, A Teaching File Approach) dengan kelainan tumor. A. Fuzzy C-Means Clustering Algoritma FCM menetapkan piksel setiap kategori dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy. Misalkan X=(x1, x2,.,xN) menyatakan citra dengan N piksel yang dipartisi menjadi c klaster, dengan xi merepresentasikan data. Algoritma ini merupakan optimisasi iteratif yang meminimalkan fungsi cost yang didefinisikan sebagai berikut: N

c

J   uijm || x j  vi || 2

(1)

j 1 i 1

dengan uij merepresentasikan keanggotaan piksel xj dalam klaster ke-i, vi adalah pusat klaster ke-i, dan m adalah konstanta. Parameter m mengendalikan fuzziness partisi hasil, dan and dalam studi ini digunakan m=2. Fungsi cost diminimalkan saat piksel dekat centroid klasternya yang ditandai dengan nilai keanggotaan tinggi, dan nilai keanggotaan rendah ditetapkan untuk piksel dengan data yang jauh dari centroid. Fungsi keanggotaan merepresentasikan probabilitas bahwa suatu piksel termasuk klaster khusus. Dalam algoritma FCM ini, probabilitas tersebut nilainya tergantung hanya pada jarak antara piksel dan masing-masing pusat klaster individu dalam domain ciri. Fungsi keanggotaan dan pusat klaster diperbarui tiap iterasi dengan menggunakan dua persamaan berikut.

u ij 

1  || x j  vi    k 1  || x j  v k c

||   || 

2 /( m 1)

(2)

dan N

vi 

u j 1

m ij

xj (3)

N

u j 1

m ij

Dimulai dengan taksiran awal untuk setiap pusat klaster, FCM konvergen pada solusi untuk vi yang merepresentasikan minimum lokal fungsi cost. Konvergensi dapat dideteksi dengan membandingkan perubahan fungsi keanggotaan atau pusat klaster pada dua langkah iterasi berturut-turut.

186

CITEE 2010

B. FCM Spasial Salah satu karakteristik penting dari suatu citra adalah bahwa piksel tetangga berkorelasi tinggi. Dengan kata lain, piksel tetangga tersebut memiliki nilai ciri yang sama, dan mempunyai probabilitas yang tinggi bahwa piksel-piksel tersebut termasuk dalam klaster yang sama. Hubungan spasial ini sangat penting dan pengklasteran, tetapi tidak digunakan dalam algoritma FCM standar. Untuk memanfaatkan informasi spasial, suatu fungsi spasial didefinisikan sebagai

hij 

u

(4)

ik kNB ( x j )

dengan NB(xj) merepresentasikan window yang terpusat pada piksel xj dalam domain spasial. Dalam penelitian ini digunakan window 3x3. Fungsi spasial h ij merepresentasikan probabilitas bahwa piksel xj termasuk klaster ke-i. Fungsi spasial suatu piksel untuk sebuah klaster akan bernilai besar jika mayoritas tetangganya termasuk dalam klaster yang sama. Fungsi spasial tergabung dalam fungsi keanggotaan berikut:

u  ' ij

uijp hijq

(5)

c

u k 1

p q kj kj

h

dengan p dan q adalah parameter untuk mengendalikan kepentingan relatif kedua fungsi. Dalam daerah homogen, fungsi spasial benar-benar mengukuhkan keanggotaan asli, dan hasil pengklasteran tetap tak berubah. Akan tetapi, untuk piksel berderau, formula ini mengurangi bobot klaster berderau dengan label piksel tetangganya. Hasilnya adalah bahwa piksel tak-terklasifikasi dari daerah berderau atau tumpukan palsu dapat dikoreksi dengan mudah. FCM spasial dengan parameter p dan q dinyatakan dengan sFCMp,q. Pengklasteran adalah proses dua-jalan (two-pass) pada setiap iterasi. Jalan pertama adalah sama dengan FCM standar untuk menghitung fungsi keanggotaan dalam domain spektral. Pada jalan kedua, informasi keanggotaan setiap piksel dipetakan ke domain spektral, dan fungsi spasial dihitung dari domain spektral tersebut. Iterasi FCM diproses dengan keanggotaan baru yang tergabung dengan fungsi spasial. Iterasi akan berhenti pada saat perbedaan maksimum antara dua pusat klaster pada dua iterasi berturut-turut lebih kecil dari ambang. Setelah konvergen, defuzifikasi diterapkan untuk menentukan setiap piksel ke klaster spesifik agar keanggotaan maksimal. III.

METODE PENELITIAN

Langkah-langkah dalam penelitian ini secara umum ditunjukkan sesuai diagram alir pada Gambar 1. Objek dalam penelitian ini adalah citra medis MRI dengan kelainan. Sumber data citra sekunder dari Bisese, 1991, Cranial MRI, A Teaching File Approach. Pada setiap



CITEE 2010

Teknis

ISSN: 2085-6350

citra medis MRI tersebut dilakukan proses sesuai dengan tahapan pada Gambar 1.

Akuisisi Data Citra Medis

Perancangan dan Pembuatan Perangkat-lunak Segmentasi Adaptif a. Citra MRI Otak Tumor A (asli)

Aplikasi Perangkat-lunak Segmentasi Adaptif pada Citra Medis MRI Otak Tumor

Analisis Hasil Citra Tersegmentasi

Perhitungan Luasan Area Kelainan Tumor dari Citra Hasil Segmentasi

b. Citra MRI Otak Tumor B (asli)

Gambar 1. Diagram alir langkah metode penelitian

Kelima citra MRI otak dengan kelainan disegmentasi menggunakan metode logika fuzzy teroptimasi, sehingga dihasilkan citra tersegmentasi dengan batas-batas yang jelas yang dapat memisahkan area yang satu dengan lainnya, termasuk batas pada area kelainannya. Dengan batas yang diperoleh pada area kelainan ini maka dapat dihitung luasan area kelainan, baik dalam prosentase terhadap seluruh luasan irisan otak, dan dapat dikonversi juga ke dalam satuan luas tertentu dengan asumsi skala tertentu. IV.

c. Citra MRI Otak Tumor C (asli)


Hasil penelitian yang sudah dicapai adalah segmentasi terhadap lima citra medis MRI yakni semuanya Citra MRI otak dengan kelainan tumor. Masing-masing adalah citra grayscale dengan ukuran 256x256, dengan citra asli seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Pada citra asli terlihat bahwa batas-batas antar area belum terlihat dengan jelas, termasuk batas untuk area kelainan tumor, dan diharapkan dengan keberhasilan segmentasi yang dilakukan pada kelima citra ini akan sangat membantu dalam analisis kelainan lebih lanjut.



d. Citra MRI Otak Tumor E (asli)

187

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

c. Citra hasil MRI Otak Tumor C

e. Citra MRI Otak Tumor E (asli) Gambar 2. Citra MRI Otak Tumor asli.

Citra hasil segmentasi 5 level berbasis metode FCM dengan ditambah informasi spasial untuk keenam citra MRI Otak tumor, yakni citra MRI otak tumor A sampai dengan yakni citra MRI otak tumor E seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Dari hasil citra tersegmentasi yang telah diperoleh pada Gambar 3, dilakukan analisis dengan menghitung luasan area kelainan tumor. Informasi hasil dari perhitungan luasan area kelainan tumor ini merupakan informasi yang sangat bermanfaat dan dibutuhkan oleh tim medis dalam hal diagnosis, identifikasi, ataupun klasifikasi terhadap kelainan tumor yang ada.

d. Citra hasil MRI Otak Tumor D

e. Citra hasil MRI Otak Tumor E a. Citra hasil MRI Otak Tumor A

Gambar 3. Citra hasil segmentasi MRI Otak Tumor.

Secara umum dapat dikatakan untuk jenis kelainan tumor yang sama, jika area tumor semakin luas berarti grade tumor semakin besar atau dalam istilah lain digunakan stadium, juga akan semakin besar, dan semakin membahayakan.

b. Citra hasil MRI Otak Tumor B

Analisis lebih lanjut dalam bidang medis dapat dilakukan dengan cara menambahkan informasiinformasi lain seperti letak tumor dan gangguan fungsional yang dapat diakibatkan pada area-area di sekitarnya. Hal ini terjadi karena tumor telah meluas atau menyebar sehingga dapat menekan, menyempitkan, dan mengganggu fungsional dari area yang tertentu. Hasil perhitungan luasan area kelainan tumor ini baik dalam prosentase terhadap luas seluruh irisan otak, dan luasan dalam ukuran luas cm2. Untuk mengukur luasan dalam prosentase digunakan luas area tumor terhadap luasan seluruh irisan otak, sedang untuk mengukur luasan dalam satuan ukuran luas adalah

188



CITEE 2010

Teknis

mengalikan prosentase yang diperoleh dengan luas seluruh irisan ota dengan asumsi luas irisan otak adalah 268,8 cm2. Hasil perhitungan ini seperti ditunjukkan pada Tabel 1. TABEL 1. HASIL PERHITUNGAN LUASAN AREA KELAINAN TUMOR DARI CITRA HASIL SEGMENTASI ADAPTIF Citra

Luasan Area (Prosentase)

Luasan Area (cm2)

4,32

11,61

4,88

13,12

MRI Otak Tumor A MRI Otak Tumor B MRI Otak Tumor C MRI Otak Tumor D MRI Otak Tumor E

5,77

15,51

6,61

17,77

10,31

27,71

Secara visual, citra hasil segmentasi pada keenam citra MRI otak dengan kelainan tumor, telah ditunjukkan bahwa metode FCM dengan ditambah fungsi spasial pada nilai keanggotannya, mampu untuk mensegmen atau membagi citra ke dalam area-area atau bagian-bagian tertentu yang diinginkan, serta dapat memberikan batasbatas yang lebih tegas antar area, sehingga hasil citra MRI tersegmentasi dapat untuk dianalisis lebih lanjut. Analisis hasil perhitungan luasan area kelainan tumor ini terlihat pada Tabel 1. Dari hasil ini terlihat bahwa untuk jenis kelainan yang sama yakni tumor otak glioma, maka pada citra hasil MRI Otak Tumor A terlihat luas area tumor masih sempit dan lesi bersifat solid, serta belum meluas dan mengganggu area sekitarnya, sehingga dikatakan masih termasuk dalam lower grade atau tingkat stadium yang rendah. Sedang untuk kelainan tumor B cenderung bersifat Cystic Glioma. Pada citra hasil MRI Otak Tumor C sudah mulai terjadi ventricular distortion. Sedang pada citra hasil MRI Otak Tumor D terlihat ventricular menyempit dan luas area tumor cukup besar, demikian juga pada E ukuran tumor luas dan juga telah meluas ke midline sehingga dapat disimpulkan bahwa ini termasuk dalam High Grade atau tingkat stadium yang tinggi.


ISSN: 2085-6350

V.

KESIMPULAN

Metode Logika Fuzzy teroptimasi yakni metode FCM dengan ditambah informasi spasial mampu untuk mensegmentasi secara adaptif citra medis MRI otak dengan kelainan sehingga didapatkan hasil citra tersegmentasi yang dapat dianalisis dengan lebih tepat untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi diagnosis. Hal ini terbukti dari citra hasil segmentasi secara visual mempunyai kualitas baik dan didapatkan analisis luasan tumor 11,61 cm2 sampai 27,71 cm2. DAFTAR PUSTAKA [1]

Ahmed, M.N., S.M. Yamany. Nevin A. Mohamed, A. Farag, T. Moriarty, “A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field Estimation and Segmentation of MRI Data”, IEEE Transaction on Medical Imaging, 2002, 21:193–9. [2] Besese, J.H., “Cranial MRI, A Teaching File Approach”, McGraw-Hill, International Edition, Medical Series, 1991. [3] Clark, M.C., L.O. Hall, D.B. Goldgof, L.P. Clarke, R.P. Velthuizen, M.S. Silbiger, “MRI Segmentation Using Fuzzy Clustering Tech.”, IEEE Eng. Medical Biology, 1994, 13: 730–42. [4] Gonzales, R.C., R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image Processing using Maltab”, Pearson Prentice Hall, Inc., New Jersey, 2004. [5] Martinez, J.C., D. Sanchez, B.P. Suárez, E.G. Perales, M.A. Vila, “A Hierarchical Approach to Fuzzy Segmentation of Colour Images”, The IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2003, pp. 966-971. [6] Pedrycz, W., J. Waletzky, “Fuzzy clustering with partial supervision”, IEEE Transaction on System of Management Cybernets; 27: 787–95. [7] Schulze, M.A., J.A. Pearce, 1993, ”Linear Combinations of Morphological Operators: The Midrange, Pseudomedian, and LOCO Filters”, IEEE International Conference, Acoustics,Speech, and Signal Processing, Vol. V, 1997, pp. 57-60. [8] Sharifi, M., M. Fathy, M.T. Mahmoudi, "A classified and comparative study of edge detection algorithms", International Conference on IT: Coding and Computing, Proceed., 2002. [9] Soesanti, I, " Kompresi Citra Medis Menggunakan Alihragam Kosinus Diskret dan Sistem Logika Fuzzy Adaptif ", Semesta Teknika (FT UMY) Vol.11, No.1, Mei 2008, hal. 1 – 7. [10] Soesanti, I, "Aplikasi Tapis Adaptif untuk Pengurangan Derau pada Citra Satelit", Forum Teknik (FT UGM) Vol. 32, No. 1, Januari 2008. [11] Soesanti, I, 2008, "Pengurangan Derau Citra Medis Menggunakan Tapis Adaptif", Media Teknik (FT UGM) No. 2 Th. XXX, Mei 2008, hal. 167 – 174.


189

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Perancangan Kedok Spektrum dan Penyama Kanal OFDM pada FPGA Menggunakan VHDL Astria Nur Irfansyah, Budi Setiyanto, Hidayat Azza Lazuardi Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, Indonesia

Email: [email protected], [email protected] Abstract— In OFDM system, spectrum masker and channel equalizer are needed to reduce effects of the interference and channel distortion, respectively. Spectrum masker at the transmitter is employed to amplify and attenuate power of OFDM spectrum. Channel equalizer at the receiver is applied to estimate distorted signal to initial received signal. Design of both systems consist of sign- magnitude multiplication system. The objective of this research is to describe, implement, and analyze logic gate required in spectrum masker and channel equalizer design. Spectrum masker is designed to handle 64 subchannel OFDM sistem, whereas channel equalizer is designed to handle 8 subchannel OFDM system. The result shows that spectrum masker needs 2,815 slices or 47,675 logic gates, whereas channel equalizer needs 3,586 slices or 41,808 logic gates. Keywords; OFDM, spectrum masker, channel equalizer, binary multiplication, FPGA, VHDL

I. PENDAHULUAN Sistem OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) adalah teknik modulasi pembawa jamak yang dapat menyediakan layanan transmisi dengan pesat bit tinggi. Pada dasarnya, sistem OFDM membagi aliran pesat bit tinggi menjadi beberapa aliran simbol dengan pesat lebih rendah. Tiap simbol mewakili beberapa bit. Simbol-simbol tersebut kemudian dikirimkan secara bersamaan oleh beberapa subkanal dengan pembawa yang saling orthogonal [1].

gerbang logika ketika diimplementasikan pada perangkat keras sesungguhnya.. II.

METODE PENELITIAN

A. Kedok Spektrum Kedok spektrum merupakan penguatan dan penyusutan daya yang tersusun mengikuti pola tertentu untuk mengurangi daya spektrum out-of-band (OOB) pada OFDM [4]. Blok ini dipasang pada bagian pengirim untuk menekan frekuensi diluar frekuensi utama agar tidak mengganggu blok frekuensi terdekat. Blok ini berguna untuk menanggulangi interferens antar kanal (interchannel interference). B. Penyama Kanal Estimasi terhadap suatu kanal transmisi sebenarnya dapat dilakukan dengan memahami karakteristik kanal. Nilai matematis hasil perhitungan estimasi kanal dilambangkan dengan invers [H]. Untuk mendapatkan nilai isyarat sebenarnya dilakukan perkalian antara nilai invers [H] dengan isyarat yang diterima oleh penerima OFDM. Perkalian ini dilakukan oleh sistem penyama kanal yang berada di penerima OFDM. Sehingga diperoleh isyarat sesuai dengan yang dikirim [5]. C. FPGA FPGA merupakan salah satu bentuk pengembangan dari programmable logic device (PLD). FPGA adalah perangkat semikonduktor yang di dalamnya terdapat ribuan gerbang logika dan switch interkoneksi yang berbentuk larik (array). Jenis FPGA yang digunakan pada pemodelan ini adalah XCS500E yang berasal dari keluarga Xilinx Spartan 3E. Paket FPGA yang digunakan adalah FG320 dengan kecepatan -4. FPGA ini memiliki jumlah slice 4.656 dan gebang logika sebanyak 500.000.

Gambar 1. Konfigurasi sederhana sistem OFDM [3]

Konfigurasi sederhana sistem OFDM dapat dilihat pada Gambar 1 Secara umum sistem terdiri atas pemetaan dan pengawapetaan, kedok spektrum, IFFT (Inverse Fast Fourier Transform) dan FFT (Fast Fourier Transform), estimator dan penyama kanal, serta ADC dan DAC. Penelitian difokuskan membahas perancangan kedok spektrum OFDM 64 subknal dan penyama kanal OFDM 8 subkanal pada perangkat keras FPGA (Field Programmable Gate Array). Hasil perancangan pada FPGA diharapkan mampu merepresentasikan kebutuhan 190

D. VHDL VHDL adalah bahasa yang digunakan untuk mendeskripsikan fungsi kerja suatu sistem digital pada sebuah IC berkecepatan tinggi. Bahasa VHDL memiliki dua bagian utama yaitu entity dan architecture. Bagian entity menjelaskan port-port antarmuka dalam sistem. Bagian architecture menjelaskan komponen lain yang dilibatkan dalam eksekusi program. Selain itu, yang paling utama ialah menjelaskan fungsi dan perintahperintah yang diberikan, baik perintah sekuensial maupun kombinatorial.



CITEE 2010

III.

Teknis

PERANCANGAN SISTEM

Perancangan kedua sistem dibuat terpisah tanpa saling mempengaruhi. Kedok spektrum merupakan blok yang terletak antara pemeta QAM dan IFFT pada pengirim, sedangkan penyama kanal terletak antara FFT dan pengawapeta QAM pada penerima sistem OFDM. Penyama kanal merupakan sistem pengali kompleks antara dua bilangan masukan dan dua bilangan pengali. Proses yang terjadi di dalam penyama kanal adalah kombinasi operasi perkalian, penjumlahan, dan pengurangan. Pada perancangan kedok spektrum dan penyama kanal, sistem bilangan yang digunakan adalah signmagnitude system. Penggunaan sistem bilangan ini dikarenakan algoritma perkalian yang digunakan hanya mampu mengalikan bilangan positif, sedangkan sistem yang dirancang harus dapat memproses semua bilangan bulat, baik positif maupun negatif. Gambar 2 memperlihatkan sistem bilangan sign-magnitude.

ISSN: 2085-6350

keluaran blok pemeta QAM, yaitu inphase atau quadrature.

Gambar 4. Perancangan penskala kedok spektrum 64 subkanal

B. Penskala Kedok Spektrum Penskala kedok spektrum merupakan representasi fungsi penyusutan daya yang disusun dengan pola tertentu. Penentuan nilai penyusutan tergantung pada perhitungan nilai penyusutan daya total sebelum dan sesudah dilakukan pengkedokkan. Tabel 1 memperlihatkan pola penyusutan daya perancangan sesuai aturan kedok spektrum tipe B. Blok penskala_15 memproses subkanal 19 sampai 44 dengan faktor pengali 1111, subkanal (0–5) dan (58–63) diskalakan oleh penskala_2 yang memiliki faktor pengali 0010, sedangkan subkanal (6–18) dan (45–57) diskalakan oleh penskala_5 dengan faktor pengali 0101 Rentang fo-fa

Gambar 2. Sistem bilangan sign-magnitude [6]

fa-fb

Perancangan blok kedok spektrum dan penyama kanal mempunyai masukan sembilan bit dan panjang bit keluaran yang tidak lebih dari sembilan bit. Hal ini bertujuan untuk mengurangi kerumitan proses komputasi pada sistem OFDM secara keseluruhan. Do not number text heads-the template will do that for you.

fb-fc fc-fd fd-fe

Tabel.1 Penyusutan daya kedok spektrum tipe B Faktor Penyusutan Subkanal ke penskala 0dB = 1 (19 – 44) 1.54996 (6 – 18) dan (-20 dB) = 0,1 0.49014 (45–57) (0 – 5) dan (-36 dB) = 0.015 0.18983 (58 – 63) (-45 dB) = 0.005 OOB OOB (-50 dB)= 0.003 OOB OOB

Biner 1111 0101 0010

A. Kedok Spektrum Gambar 3 memperlihatkan blok perancangan kedok spektrum yang dibuat. Kedok spektrum dirancang untuk memproses 64 pasang keluaran pemeta QAM. Keluaran satu pemeta QAM terdiri atas inphase dan quadrature atau sering disebut satu subkanal. Masing-masing subkanal diasumsikan terdiri atas sembilan bit inphase dan sembilan bit quadrature dengan bit MSB sebagai bit tanda. Gambar 5. Diagram alir perancangan penskala_15

Gambar 3. Perancangan kedok spektrum 64 subkanal

Bagian utama merupakan blok kedok spektrum, terdiri atas beberapa blok penskala. Gambar.4 memperlihatkan diagram blok penskala kedok spektrum untuk OFDM 64 subkanal. Diagram blok ini memproses hanya salah satu


255 128 80 32 16 8 4 2 0

Tabel 2. Tabel kebenaran penskala_15 Bil Bil A Penskala Hasil 11111111 15 3825 10000000 15 1920 01010000 15 1200 00100000 15 480 00010000 15 240 00001000 15 120 00000100 15 60 00000010 15 30 00000000 15 0

Hasil 8 bit 255 128 80 32 16 8 4 2 0

Algoritma penskala_15 dapat dilihat secara keseluruhan pada Gambar 5 yang menunjukan alur


191

ISSN: 2085-6350

Teknis

perancangan secara keseluruhan. Pada dasarnya algoritma semua penskal sam, perbedaan hanya pada bilangan pengali saja. Tabel 2 memperlihatkan tabel kebenaran penskala_15. Tabel 3 memperlihatkan tabel kebenaran penskala_5, sedangkan Tabel 4 memperlihatkan tabel kebenaran penskala_2.

255 128 80 32 16 8 4 2 0

Tabel 3. Tabel kebenaran penskala_5 Bil Bil A Penskala Hasil real 11111111 5 1275 10000000 5 640 01010000 5 400 00100000 5 160 00010000 5 80 00001000 5 40 00000100 5 20 00000010 5 10 00000000 5 0

255 128 80 32 16 8 4 2 0

Tabel 4. Tabel kebenaran penskala_2 Bil Bil A Penskala Hasil real Hasil 8 bit 11111111 2 510 34 10000000 2 256 17 01010000 2 160 10 00100000 2 64 4 00010000 2 32 2 00001000 2 16 1 00000100 2 8 0 00000010 2 4 0 00000000 2 0 0

Hasil 8 bit 85 42 26 10 5 2 1 0 0

C. Penyama Kanal Penyama kanal merupakan gabungan delapan blok pengali kompleks. Setiap blok pengali kompleks memproses dua buah masukan berupa bilangan kompleks. Blok ini terletak di bagian penerima OFDM tepatnya antara blok FFT dan pengawapeta QAM. Penyama kanal berfungsi sebagai blok pengali keluaran FFT dengan keluaran blok estimasi kanal. Gambar 6 memperlihatkan perancangan sistem penyama kanal 8 subkanal.

CITEE 2010

Gambar 7 memperlihatkan alur perancangan perkalian kompleks. Tabel 5. Tabel kebenaran pengali kompleks Masukan Pengali Hasil A B X Y P Q 255 255 255 255 0 255 255 255 255 -255 255 0 128 255 -255 255 -191 -63 255 255 -255 -255 0 -255 -255 -255 255 255 0 -255 255 -255 255 -255 0 -255 16 255 -255 -255 119 -135 32 -255 255 -255 -111 -143 64 -255 -255 -255 -159 95 -128 255 255 -255 63 191 8 255 -255 -255 123 -131 16 -255 255 -255 -119 -135 -128 -255 -255 -255 -63 191

Gambar 7. Diagram alir pengali kompleks

D. Pengali Modifikasi Wallace Tree

Gambar 8. Diagram alir modifikasi wallace tree

Gambar 6. Perancangan penyama kanal

Komponen utama penyama kanal merupakan pengali kompleks. Setiap pengali kompleks akan mengalikan satu masukan dengan satu pengali. Nilai masukan maupun pengali merupakan variabel kompleks. Tbl.5 merupakan tabel kebenaran operasi perkalian kompleks yang dirancang. Perhitungan pengali kompleks yang dirancang akan memenuhi persamaan p + j q = (ax-by)+ j (ay+bx)

192

(1)

Sistem pengali utama dalam pengali kompleks, menggunakan empat blok modifikasi wallace tree. Blok ini merupakan pengali 9 x 9 bit dengan keluaran sebanyak sembilan bit. Penamaan blok modifikasi wallace tree dikarenakan proses perkalian sebenarnya dilakukan oleh pengali wallace tree 8 x 8 bit. MSB masing-masing masukan merupakan bit tanda yang akan dioperasikan secara terpisah. Gambar 8 memperlihatkan diagram alir modifikasi wallace tree. E. Pengali Wallace Tree Perkalian wallace tree adalah operasi perkalian bilangan biner dengan cara memodularisasi per bagian tiap empat bit. Apabila bilangan yang dikalikan adalah delapan bit, maka ada empat buah perkalian (4 bit × 4 bit). Gambar 9 merupakan alur perancangan wallace tree.



CITEE 2010

Teknis

Tabel 8. Perbandingan pengali kompleks dengan Excel Hasil Terkali Pengali Hasil Excel perancangan real im real im re Im re Im -255 255 255 255 -255 0 -255 0 255 -64 255 255 159.5 95.5 159 95 128 64 255 255 32 96 32 96 -128 64 255 255 -96 -32 -96 -32 64 128 128 255 -47.9 64.13 -47 64 -64 128 128 255 -80.1 0.125 -80 0 32 128 128 255 -56 48.13 -55 48 -32 -128 128 255 55.97 -48.1 55 -48 16 64 128 255 -28 24.06 -27 24 -16 -64 128 255 27.98 -24.1 27 -24 8 -255 128 255 129.5 -60 129 -60 -8 255 128 255 -130 60 -129 60

Gambar 9. Diagram alir pengali wallace tree

IV.

PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

A. Pengujian Kedok Spektrum Tabel 6. Perbandingan keluaran tiap penskala dengan Excel Keluaran Excel Keluaran Perancangan Bil A skl_15 skl_5 skl_2 skl_15 skl_5 skl_2 255 255 85 34 255 85 34 128 80 32

128 80 32

42.66 26.66 10.66

17.06 10.66 4.26

128 80 32

42 26 10

17 10 4

16 8

16 8

5.33 2.66

2.13 1.06

16 8

5 2

2 1

4 2 0

4 2 0

1.33 0.66 0

0.53 0.26 0

4 2 0

1 0 0

0 0 0

input Bil A 255 128 80 32 16 8 4 2 0 ratarata

Tabel 7. Perhitungan galat tiap penskala Galat Mutlak Galat Relatif skl_15 skl_5 skl_2 skl_15 skl_5 skl_2 0 0 0 0 0 0 0 0.67 0.07 0 1.56 0.39 0 0.67 0.67 0 2.5 6.25 0 0.67 0.27 0 6.25 6.25 0 0.33 0.13 0 6.25 6.25 0 0.67 0.07 0 25 6.25 0 0.33 0.53 0 25 100 0 0.67 0.27 0 100 100 0 0 0 0 0 0 0 0.44 0.22 0 18.50 25.0 43

Data keluaran perancangan kedok spektrum dibandingkan dengan data hasil perhitungan pada perangkat lunak Excel. Tabel 6 memperlihatkan perbandingan keluaran perancangan dengan Excel, sedangkan Tabel 7 memperlihatkan nilai galat mutlak keluaran perancangan terhadap perhitungan Excel. Nilai galat muncul karena perancangan hanya dapat menampilkan keluaran bulat sedangkan perhitungan sesungguhnya menghasilkan pecahan. B. Pengujian Penyama Kanal Tabel 8 memperlihatkan data perbandingan keluaran perancangan penyama kanal 8 subkanal dengan perhitungan menggunakan Excel. Terjadi perbedaan sehingga dapat dihitung nilai galat mutlak seperti pada Tabel 9. Masing-masing komponen bilangan baik real dan imajiner mempunyai nilai galat mutlak yang berbeda. Universitas Gadjah Mada

ISSN: 2085-6350

Tabel 9. Perhitungan galat mutlak pengali kompleks galat relatif Multiplicand Multiplier galat mutlak (%) re im re im re Im re Im -255 255 255 255 0 0 0 0 255 -64 255 255 0.5 0.5 0.31 0.52 128 64 255 255 0 0 0 0 -128 64 255 255 0 0 0 0 64 128 128 255 0.93 0.12 1.95 0.19 -64 128 128 255 0.06 0.12 0.07 100 32 128 128 255 0.96 0.12 1.73 0.26 -32 -128 128 255 0.96 0.12 1.73 0.26 16 64 128 255 0.98 0.06 3.51 0.26 -16 -64 128 255 0.98 0.06 3.51 0.26 8 -255 128 255 0.50 0 0.39 0 -8 255 128 255 0.50 0 0.39 0 Rata-rata 0.53 0.09 1.13 8.48

C. Penggunaan Resource Tabel 10. Kebutuhkan resource blok kedok spektrum Rangkaian Slice Flip 4 Input Equivalent Slices Flops LUTs Gate XCS500e Blok penskala_2 Blok penskala_5 Blok penskala_15 Blok kedok spektrum

Jumlah

Jumlah

Jumlah

Jumlah

9312

9312

4656

500000

0

10

7

102

0

35

18

320

0

45

26

449

11

5,443

2,815

47,675

Tabel 11. Kebutuhkan resource blok penyama kanal Rangkaian Slice Flip 4 Input Equivalent Slices Flops LUTs Gate Jumlah XCS500e Blok pengali wallace tree Blok modifikasi Wallace tree Blok Pengali kompleks Blok penyama kanal


Jumlah

Jumlah

Jumlah

9312

9312

4656

500000

0

165

87

1,005

0

182

97

1,110

169

1,719

929

12,875

0

6,768

3,584

41,808

193

ISSN: 2085-6350

Teknis

CITEE 2010

Tabel 10 memperlihatkan kebutuhkan resource FPGA untuk perancangan kedok spektrum 64 subkanal. Perancangan kedok spektrum 64 subkanal membutuhkan slice sebanyak 2.815 atau gerbang logika sebanyak 47.675.



Bilangan keluaran hasil perancangan kedok spektrum dan penyama kanal merupakan bilangan bulat sehingga terjadi perbedaan antara hasil perancangan dengan hasil perhitungan menggunakan Excel.

Tabel 11 memperlihatkan kebutuhkan resource FPGA untuk perancangan penyama kanal 8 subkanal. Perancangan penyama kanal 8 subkanal membutuhkan slice sebanyak 3.584 atau gerbang logika sebanyak 41.808.



Kebutuhkan slice FPGA pada penyama kanal 8 subkanal lebih banyak jika dibandingkan dengan kebutuhkan slice pada kedok spektrum 64 subkanal, namun dilihat dari kebutuhkan gerbang logika kedok spektrum membutuhkan gerbang lebih banyak dibandingkan penyama kanal.



Kebutuhkan gerbang logika dipengaruhi oleh kerumitan masukan sistem yang dirancang.

D. Delay Komputasi Setiap algoritma pasti memiliki waktu tunda yang disebabkan proses komputasi. Perancangan sistem kedok spektrum mempunyai waktu tunda sebesar 20,097ns, sedangkan perancangan penyama kanal mempunyai waktu tunda 40,058 ns. V. KESIMPULAN Berdasarkan perancangan, pembuatan, pengamatan, pengujian, dan pembahasan implementasi kedok spektrum dan penyama kanal sistem OFDM diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut. 

194

Perancangan kedok spektrum 64 subkanal membutuhkan slice sebanyak 2.815 atau gerbang logika sebanyak 47.675, sedangkan perancangan penyama kanal 8 subkanal membutuhkan slice sebanyak 3.584 atau gerbang logika sebanyak 41.808.

REFERENSI [1] [2]

[3]

[4] [5]

[6]

Schulze,H., and C. Lüders, 2005, Theory and Application of OFDM and CDMA, Inggris: John Wiley & Sons Ltd. Prahandika, A., 2010, Perbandingan Kinerja Perkalian Biner 8 Bit Algoritma Booth dan Wallace Tree yang Diimplementasikan dalam FPGA, Skripsi, Yogyakarta : UGM. Setiyanto, B., 2010, Perancangan dengan FPGA Spectrum Masker dan Channel Equalizer pada OFDM 16-QAM, handout, Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta. Eriyatno, P.D ., 2009 , Simulasi OFDM dengan Spectrum Masking ,Skripsi, Yogyakarta : UGM. Anwar, A., 2010, Pengaruh Kerapatan Pilot OFDM Terhadap Kecermatan Estimasi Kanal Menggunakan Algoritma WienerHopf, Skripsi, Yogyakarta : UGM. Tocci, R.J. 1995.Digital Systems – Principles and Applications. Prentice-Hall International: London.



PROCEEDINGS OF CONFERENCE ON INFORMATION TECHNOLOGY AND ELECTRICAL ENGINEERING SESI NASIONAL

Recommend Documents