RANCANG BANGUN MESIN PENETAS TELUR AYAM BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN FUZZY LOGIC CONTROLLER (SOFTWARE) Suprapto 1, Ir. Anang Tjahjono, MT 2, Epyk Sunarno,SST
3
Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Email :
[email protected] Abstrak Aplikasi pengendalian suhu sudah banyak ditemui diberbagai bidang,contohnya yaitu pada bidang peternakan. Pengendalian suhu tersebut dipakai untuk menetaskan telur ayam. Menetasakan telur ayam dalam waktu bersamaan secara alami tentu sangat sulit karena keterbatasan kemampuan induk ayam dalam mengerami telurnya. Ayam hanya mampu mengerami telurnya maksimal 10 butir. Berdasarkan masalah tersebut, maka pada tugas akhir ini kami membuat mesin penetas telur ayam berbasis mikrokontroler dengan metode fuzzy. Penggunaan mikrokontroler dengan fuzzy ini diharapkan mampu mengendalikan suhu yang diperlukan telur agar dapat menetas dengan baik yaitu 0 0 sekitar 38 C sampai 40 C, sehingga bisa didapatkan telur ayam dalam jumlah banyak dalam waktu bersamaan. Hasil yang diperoleh yaitu 44 ayam menetas dan 7 gagal, sehingga persentase keberhasilannya 88 % Kata kunci: mikrokontroler , fuzzy logic controller. Abstract Application of temperature controlled have a lot of used in any problem, for example used in ranch. The temperature control is used for incubate chicken egg’s. Incubation chicken egg’s naturally of course very difficult since limitation of ability of chicken in brooding egg. Chicken only able to brood they egg maximal 10 eggs. Hence from this problem, so in this final project we make machine incubation for chicken egg’s base on microcontroller with method fuzzy logic controller. Used microcontroller with fuzzy logic controller expected able to control temperature that is needed the egg in order to earn to hatch better that is about 38 0 C until 400 C, so can be got a chicken's egg in number a lot of in once time. Results obtained, namely 44 and
7 chickens hatch failed, so that the success percentage of 88% Keywords : microcontroller, fuzzy logic controller.
1 Pendahuluan Dalam bidang peternakan khususnya dalam peternakan ayam, masalah yang dihadapi adalah bagaimana untuk menetaskan telur ayam dalam jumlah banyak dan dalam waktu yang bersamaan. Karena kemampuan induk ayam dalam mengerami telurnya terbatas, yaitu maksimal 10 butir telur tiap induk ayam. Ini menjadi masalah yang serius karena kebutuhan daging dan telur ayam di pasar yang sangat banyak. Pada prinsipnya untuk menetaskan telur ayam hanya menjaga suhu pada telur tersebut agar stabil sesuai yang dibutuhkan telur agar bisa menetas. Embrio akan berkembang bila suhu udara di sekitar telur minimal 70oF (21,11oC) namun perkembangan ini sangat lambat. Di bawah suhu udara ini praktis embrio tidak mengalami perkembangan, sehingga penyimpanan telur tetas sebaiknya sama atau dibawah suhu tersebut. Suhu yang baik untuk pertumbuhan embrio adalah berkisar diantara 38oC-40o C. Maka untuk menggantikan induk ayam dalam menetaskan telurnya, dibuatlah mesin penetas telur ayam. Mesin penetas telur yang beredar di pasaran saat ini masih manual,terutama pada pemutar rak telur. Untuk
kontrol suhunya menggunakan thermostat,sehingga hanya menggunakan kontrol on – off untuk heaternya. Mesin tetas yang sudah ada juga tidak dilengkapi kipas
sebagai pendingin dan perata panas dalam mesin,sehingga panas dalam mesin kurang merata.
Untuk melengkapi kekurangankekurangan pada mesin tetas yang ada di pasaran maka dibuatlah mesin penetas telur ayam berbasis mikrokontroler dengan fuzzy logic controller. Fuzzy logic controller ini digunakan untuk mengontrol suhunya agar sesuai set point,sehingga diharapkan tidak terjadi fluktuasi suhu dalam mesin tetas. Rak pemutar rak telur juga dirancang agar dapat berputar secara otomatis. Juga dilengkapi kipas untuk meratakan suhu dalam mesin dan sebagi pendingin.
2 Dasar teori 2.1 Mikrokontroler AT Mega 128 AVR merupakan seri mikrokontroler CMOS 8-bit buatan Atmel, berbasis arsitektur RISC (Reduced Instruction Set Computer) yang ditingkatkan. Hampir semua instruksi dieksekusi dalam satu siklus clock. AVR mempunyai 32
register general-purpose, timer/counter fleksibel dengan mode compare, interrupt internal dan eksternal, dual serial UART, programmable Watchdog Timer, dan mode power saving. Mempunyai ADC dan PWM internal. AVR juga mempunyai In-System Programmable Flash onchip yang mengijinkan memori program untuk diprogram ulang dalam sistem menggunakan hubungan serial SPI. Atmega 128 adalah mikrokontroler CMOS 8-bit daya-rendah berbasis arsitektur RISC yang ditingkatkan. Atmega 128 mempunyai throughput mendekati 1 MIPS per MHz membuat disainer sistem untuk mengoptimasi komsumsi daya versus kecepatan proses.
2.3.3 Fuzzyfikasi Prosedur fuzzifikasi merupakan proses untuk mengubah variabel non fuzzy (variabel numerik) menjadi variabel fuzzy (variabel linguistik). Nilai error dan delta error yang dikuantisasi sebelumnya diolah oleh kontroler logika fuzzy, kemudian diubah terlebih dahulu ke dalam variabel fuzzy. Melalui membership function (fungsi keanggotaan) yang telah disusun, maka dari nilai error dan delta error kuantisasi akan didapatkan derajat keanggotaan bagi masing-masing nilai error dan delta error.
2.3 Fuzzy logic controller 2.3.1 System Fuzzy Sistem fuzzy ditemukan pertama kali oleh Prof. Lotfi Zadeh pada pertengahan tahun 1960 di Universitas California. Sistem fuzzy diciptakan karena boolean logic tidak mempunyai ketelitian yang tinggi, hanya mempunyai logika 0 dan 1 saja. Sehingga untuk membuat sistem yang mempunyai ketelitian yang tinggi tidak dapat menggunakan boolean logic. Perbedaan fuzzy logic dengan boolean logic terlihat pada gambar dibawah ini
Gambar 1. perbedaan Boolean logic dengan fuzzy logic
Gambar 2. proses fuzzyfikasi
2.3.4 Penentuan rule base Rule base adalah sekelompok aturan fuzzy dalam berhubungan dengan keadaan sinyal masukan dan sinyal keluaran. Rule base merupakan dasar dari pengambilan keputusan atau inference proses untuk mendapatkan aksi keluaran sinyal kontrol dari suatu kondisi masukan yaitu error dan delta error dengan berdasarkan rule-rule yang telah ditetapkan. Proses rule baseberfungsi untuk mencari suatu nilai fuzzy output dari fuzzy input.
2.3.2 Struktur Dasar Kontroller Logika Fuzzy Kontroler logika fuzzy dikategorikan dalam kontrol cerdas (intelligent control). Unit logika fuzzy memiliki kemampuan menyelesaikan masalah perilaku sistem yang komplek, yang tidak dimiliki oleh kontroler konvensional. Secara umum kontroler logika fuzzy memiliki kemampuan sebagai berikut: 1. Beroperasi tanpa campur tangan manusia secara langsung, tetapi memiliki efektifitas yang sama dengan kontroler manusia. 2. Mampu menangani sistem-sistem yang komplek, non-linier dan tidak stasioner.
3. Memenuhi spesifikasi operasional dan kriteria kinerja. 4. Strukturnya sederhana, kokoh dan beroperasi real time.
Gambar 3. proses rule base
2.3.5 Defuzzifikasi Defuzzifikasi adalah proses pemetaan dari hasil aksi kontrol inferensi fuzzi ke aksi kontrol non fuzzy. Dalam proses defuzzifikasi metoda yang umum digunakan adalah Center or Area (COA) dan Maximum Of Mean (MOA).
keypad
LCD
At Mega 128
LM 35
DAC 0808
HEATER (lampu)
TCA 785
PLANT
ADC RTC 1307
DRIVER
KIPAS
Gambar 4. proses defuzzifikasi Gambar 5 blok diagram
1. Maximum Of Mean (MOA). Motode ini didefinisikan sebagai :
vj
j
Vo =
Tabel 1 perancangan input-output
j
j 1
Vj =
3. 2 Perencanaan input – output
device LM 35 LCD DAC RTC
max v V
v
(V )
Vo = nilai keluaran J = jumlah harga maksimum Vj = nilai keluaran maksimum ke-j v (V ) = derajat keanggotaan
Kipas samping pompa Kipas atas Motor rak telur
elemen-elemen pada fuzzy set v V =semesta pembicaraan
PORT ADC PORTF.4 PORTA PORTC SCL= PD0, SDA= PD1 PORTE.6
keterangan input output output input
PORTE.7
output
PORTE.5
output
PORTE.7
output
output
2. Centre of Gravity (COG) Motode ini didefinisikan sebagai : m
Vk vo
k
3.3 Struktur pengendali logika Fuzzy Struktur logika fuzzy yang dikembagkan tampak pada gambar 3.3 dibawah ini. Pada gambar tersebut terdapat proses kuantisasi, yaitu proses pengubahan sinyal masukan – dalam hal ini error dan delta error - menjadi sinyal yang terkuantisasi untuk diproses selanjutnya.
(Vk )
k 1 m v
(Vk )
k 1
vo
nilai keluaran
m= tingkat kuantisasi vk = elemen ke-k v (Vk ) =derajat keanggotaan elemen-elemen pada fuzzy set v V= semesta pembicaraan 3 Perencanaan dan pembuatan alat
ERROR
E
SP KUANTISASI
FUZZIFIKASI
RULE BASE
DEFUZZIFIKASI
HEATER(LAMPU)
dE
LM 35
3.1 Konfigurasi system
Secara umum cara kerja dari mesin penetas telur ini adalah menjaga suhu dalam inkubator sesuai dengan yang dibutuhkan telur agar dapat menetas dengan baik yaitu sekitar 38 0 C – 40 0 C . untuk menjaga agar suhu stabil pada daerah tersebut maka digunakan kontroler fuzzy.
Gambar 6 struktur pengendali fuzzy
FUZZY C
A
B
AMBIL NILAI SETPOINT BACA SENSOR SUHU
HITUNG NILAI SUHU DARI SENSOR SUHU
TAMPILKAN KE LCD
KUANTISASI
FUZZY
JAM 6.00 || 12.00 || 24.00 || 18.00
FUZZIFIKASI
Y
PUTAR RAK TELUR
T
RULE BASE
HARI >= 4 && JAM 13.00
DEFUZZIFIKASI
Y
KIPAS PENDINGIN ON 15 MENIT
T
SINYAL OUT
LAMANYA HARI= SETPOINT? Y
RETURN END
Gambar 7 flowchart fuzzy Gambar 8 flowchart program keseluruhan
Berikut ini adalah desain membership inputnya:
START
INISIALISASI 1.ADC 2.LCD 3.KEYPAD
PILIHAN
PILIH 1 MENETASKAN TELUR AYAM
Y
T
T
PILIH 2 MASUKKAN SET POINT Y
INPUT SET POINT DARI KEYPAD
HITUNG : 1.HARI 2.JAM
B
A
C
Gambar 9 desain membership input error dan delta error
Pada tugas akhir ini terdapat 2 masukkan fuzzy yaitu error dan derror dan untuk range maksimumya yaitu 15 sampai -15 karena saya asumsikan suhu kamar 25 0 C sehinnga error maksimum = 40 – 25 = 15. Untuk desain output membership functionnya adalah sebagai berikut:
4.2 Pengujian Output kontroler fuzzy Hasil output dari fuzzy atau yang sering disebut dengan deffuzyfikasi diperoleh dari penjumlahan keseluruhan rule / aturan yang ada kemudian dikalikan dengan titik tengah dari masing – masing segitiga. Mengapa dikalikan dengan titik tengah dari masing-masing segitiga, ini dikarenakan metode deffuzyfikasi yang digunakan yakni menggunakan Metode COG ( Center of Grafity ). Tabel 4 hasil pengujian out fuzzy
Gambar 10 output membership function
Output membership function ini mempunyai 5 label yaitu ST (Sangat Terang), T(Terang), S(Sedang), R(Redup), M(Mati). Tabel 2 rule base
E\ dE NB NS Z PS PB
NB
NS
Z
PS
PB
R R S T S
R R S T T
M R R T ST
M R R S S
M S R S S
No
Suhu ( o C)
Out fuzzy
1 2
27.3 29.25
79.51 92.71
3 4
31.2 35.1
115.9 170
5
39.0
231.8
5.3 Pengujian kontroler fuzzy secara keseluruhan Pada pengujian kontroler fuzzy ini, output fuzzy digunakan untuk mengontrol suhu di dalam inkubator. Sebagai heater yaitu digunakan lampu pijar 100 W sebanyak buah. Dalam pengujian ini diharapkan suhu di dalam inkubator stabil sesuai setpoint. Tabel 5 hasil pengujian kontroler fuzzy secara keseluruhan
No
Setpoint (o C)
Tabel 2 di atas menampilkan rule base dari fuzzy yang dibuat dalam tugas akhir ini.
1
37
Suhu pada inkubator (o C) 37.2
2
38
38.7
4 Pengujian dan analisa data
3
39
39.2
4
40
40.6
4.1 Pengujian ADC mikrokontroler Dan berikut ini adalah tabel 3 hasil keseluruhan pengujian ADC pada mikrokontroler AT Mega 128 :
Grafik setpoint dan present value terhadap waktu
Vin (Volt)
1
0
Data ADC (dec) praktek 0
2
0.5
26
3
1
51
4
1.5
77
5
2
102
5 10 15 20 28 35 41 50 60 71 80
6
2.5
127
w aktu (m enit)
7
3
153
8
3.6
184
9
4
204
suhu (C)
no
42 40 38 36 34
setpoint
present value
Gambar 11 grafitk hasil pengujian fuzzy terhadap waktu
5 Kesimpulan Dari pengerjakan Proyek Akhir ini dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Tingkat keberhasilan alat ini yaitu 44 ayam menetas dan 6 gagal menetas sehingga persentase keberhasilannya 88 %. 2. Penempatan sensor di beberapa titik dapat lebih meningkatkan pemerataan suhu di dalam inkubator. 3. Penggunaan kontroler fuzzy dapat menyesuaikan suhu sesuai setpoint. 6 Saran Setelah melakukan pembuatan alat proyek akhir ini, banyak hal yang nantinya diharapkan dapat dikembangkan dalam penguanaan fuzzy logic controller untuk pengontrolan suhu. Untuk lebih memperbaiki dan menyempurnakan kinerja dari alat ini, maka perlu disarankan : 1. Untuk menyimpan data sebaiknya menggunakan media kartu memori sehingga lebih mudah dalam pengambilan data. 2. Penggunaan sensor yang lebih baik akan meningkatkan tingkat kepresisian pembacaan suhu. 7.DAFTAR PUSTAKA 1) Budiharto, Widodo. 2007.” Panduan Praktikum Mikrokontroler AVR AT MEGA 16”. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. 2) Datasheet of ATMega 128. Atmel Corporation. www.atmel.com 3) Datasheet of LM 35. www.national.com 4) Djanah, Djamalina.1998.” Beternak Ayam”. CV. Yasaguna. Surabaya. 5) Hannawati,Anies dkk. ” Prototipe Sistem Pengendali Temperatur Berbasis Fuzzy Logic Pada Sebuah Inkubator”. Control System laboratory. Petra Christian University. 6) Hartanto, Thomas Wahyu Dwi, “ Analisis dan Desain Sistem Kontrol dengan Matlab”. Yogyakarta: Penerbit Andi. 7) Heryanto, M.Ary dan Wisnu Adi. “ Pemrograman Bahasa C untuk mikrokontroler AT MEGA 8535 “.Yogyakarta : Penerbit Andi. 8) Jasa, Lie.2006.” Pemanfaatan Mikrokontroler AT Mega 163 Pada Prototipe Mesin Penetasan Telur Ayam. Universitas Udayana. Bali.
9) Kuswadi,son.2007.” Kendali cerdas”. Yogyakarta: Andi offset. 10) Syaryadhi, Mohd dan Nasrullah.2005.” Sistem Pengontrolan Suhu Pada Inkubator Bayi Berbasis komputer”. Universitas Syiah Kuala. Banda Aceh. 11) Tim IE & Igit Purwahyudi.”How 2 Use DT-51 petrafuz” Universitas Widya Mandala. Surabaya.
