Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 2, No. 6, Juni 2018, hlm. 2085-2093
e-ISSN: 2548-964X http://j-ptiik.ub.ac.id
Rancang Bangun Pengendali Pintu Air Sungai Dengan Menggunakan Logika Fuzzy Dan Simple Additive Weighting Adven Edo Prasetya1, Mochammad Hannats Hanafi2 , Barlian Henryranu Prasetio3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email:
[email protected],
[email protected],
[email protected] Abstrak Banjir menjadi permasalahan yang sampai saat ini masih belum dapat diselesaikan. Permasalahan banjir hampir selalu terjadi di beberapa daerah di Indonesia, khususnya pada saat musim hujan. Apabila hujan turun dengan curah hujan tinggi, dan sungai tidak dapat menampung curah hujan tersebut, maka akan terjadi banjir. Untuk mengatur dan menjaga debit air sungai agar tidak meluap dan menyebabkan banjir, pada aliran sungai digunakan pintu air. Pada penelitian ini penulis akan melakukan perancangan sistem pengendali pintu air dengan menggunakan logika Fuzzy dan Simple Additive Weighting. Logika Fuzzy pada penelitian ini akan digunakan untuk menentukan besaran pembukaan pintu air yang didasarkan pada data ketinggian permukaan air yang didapatkan dari hasil akuisisi sensor water level, dan data curah hujan, yang didapatkan dari hasil akuisisi sensor rain module. Sebagai actuator untuk menggerakkan pintu air digunakan motor servo. Data hasil akuisisi sensor akan dikirimkan ke Arduino Mega 2650, kemudian pada mikrokontroler tersebut, dilakukan proses perhitungan Logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting. Secara keseluruhan perhitungan logika Fuzzy pada Sungai Utama dan seluruh Anak Sungai memiliki persentase error sebesar 0,09875%, sedangkan pada perhitungan metode SAW yang digunakan untuk menentukan anak sungai yang menjadi alternatif terbaik, tidak terdapat perbedaan antara perhitungan manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem. Kata kunci: Water level, Rain Module, Arduino Mega 2650, Pintu air, Logika Fuzzy, SAW
Abstract Flooding becomes a problem that still can not be solved. Flood problems almost always occur in some areas in Indonesia, especially during the rainy season. If rain falls with high rainfall, and the river can not accommodate the rainfall, there will be flooding. To regulate and maintain the river water flow so as not to overflow and cause flooding, the river flow used water gates. In this study the authors will do the design of the water gate controller system using Fuzzy logic and Simple Additive Weighting. Fuzzy logic in this research will be used to determine the size of water gate opening based on surface water level data obtained from the acquisition of water level sensors, and rainfall data, obtained from the acquisition of rain module sensor. As the actuator to drive the gate is used servo motor. Data from the acquisition of the sensor will be sent to Arduino Mega 2650, then on the microcontroller, Fuzzy Logic calculation is done and Simple Additive Weighting method. Overall Fuzzy logic calculation on the Main River and the entire Anak River has a percentage error of 0.09875%, while the calculation of SAW method used to determine the tributaries that become the best alternative, there is no difference between manual calculations and calculations performed by the system. Keywords: Water level, Rain Module, Arduino Mega 2650, Sluice, Fuzzy Logic, SAW
waktu tersebut, wilayah Indonesia berpeluang turun hujan dengan curah hujan yang beragam (Sari, 2015). Apabila hujan turun dengan curah hujan tinggi, dan sungai tidak dapat menampung curah hujan tersebut, maka akan terjadi banjir. Untuk mengatur debit air sungai agar tidak meluap dan menyebabkan banjir, pada aliran sungai digunakan pintu air.
1. PENDAHULUAN Banjir menjadi permasalahan yang sampai saat ini masih belum dapat diselesaikan. Permasalahan banjir hampir selalu tejadi di beberapa daerah di Indonesia, khususnya pada saat musim penghujan. Di Indonesia musim hujan dapat berlangsung selama empat sampai enam bulan dalam satu tahun, selama periode Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya
2085
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Pintu air pada aliran sungai yang berada di perkotaan memegang peranan vital karena menjadi salah satu instrumen pengendalian debit air sungai, dan menjadi salah satu elemen kontrol banjir (Gunawan, 2010). Dalam pembuatan pintu air, diperlukan perancangan model yang sesuai dengan bentuk aliran sungai, kedalaman sungai, dan lokasi penempatan sungai. Pintu air bekerja dengan cara membuka maupun menutup, yang dilakukan secara manual melalui stasiun pengamatan pintu air yang terdapat pada aliran sungai. Pembukaan maupun penutupan pintu air dilakukan secara manual, hanya didasarkan pada ketinggian permukaan air sungai, yang diamati pada stasiun pengamatan pintu air, dan tidak memperhitungkan faktor lain, seperti curah hujan, dan kondisi ketinggian air pada pintu air lain di aliran sungai tersebut. Pengendalian pintu air yang dilakukan secara manual tidak efektif untuk mengatur debit air sungai, karena hanya didasarkan pada pengamatan ketinggian permukaan air. Kurang efektifnya pengendalian banjir juga terlihat dari masih terjadinya banjir. Pengendalian pintu air yang dilakukan hanya pada sungai utama juga menjadi penyebab masih terjadinya banjir. Anak sungai yang terdapat pada aliran sungai utama dapat dimanfaatkan untuk mengalirkan air dari sungai utama apabila sungai utama sudah mencapai batas ketinggian maksimal. Pada penelitian ini ditawarkan solusi untuk pengendalian pintu air secara otomatis dengan menggunakan logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting. Logika Fuzzy pada penelitian ini digunakan untuk menentukan besaran pembukaan pintu air, yang didasarkan pada ketinggian permukaan air, dan curah yang di sekitar pintu air tersebut. Pada penelitian ini juga digunakan metode Simple Additive Weighting, yang akan digunakan untuk menentukan anak sungai yang dapat dipilih untuk mengalirkan air dari sungai utama. Penelitian mengenai pintu air juga telah dilakukan dengan membuat purwarupa pintu air otomatis sederhana yang mampu mengatur lebar bukaan dari pintu air berdasarkan ketinggian air. Ketinggian air ini diukur menggunakan sensor ultrasonic. Hasil perhitungan dari sensor ini kemudian akan di baca oleh mikrokontroler Atmega128 untuk dilakukan proses perhitungan level bukaan dari pintu air dengan menggunakan metode Fuzzy logic. Proses Fuzzy logic mengatur bukaan dari pintu air berdasarkan hasil baca dari sensor dan beberapa parameter yang bisa ditentukan sesuai kebutuhan.pada penelitian Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2086
ini menggunakan 3 buah motor servo sebagai penggerak utama dan diorama sederhana yang terbuat dari arklirik. Dengan menggunakan pintu air otomatis berdasarkan ketinggian air ini, tentu lebih efisien karena akan bekerja secara real time sesuai dengan kondisi ketinggian air. Selain itu akan ditambahkan pula operasi komunikasi secara wireless atau nirkabel agar keadaan dari ketinggian air dan ketinggian dari pintu air dapat dipantau secara jauh. Dengan adanya pintu air otomatis ini tentu saja akan meminimalisir bahaya -bahaya yang tidak diinginkan (Subekti, 2015). Pada penelitian tersebut, kurang efektif karena hanya mengatur pintu air pada aliran sungai utama, dan tidak memanfatkan anak sungai di sekitar sungai utama untuk mengalirkan air dari sungai utama. Berdasarkan latar belakang tersebut pada penelitian ini penulis akan melakukan perancangan sistem pengendali pintu air dengan menggunakan logika Fuzzy dan Simple Additive Weighting. Logika Fuzzy pada penelitian ini akan digunakan untuk menentukan besaran pembukaan pintu air yang didasarkan pada ketinggian permukaan air dan curah hujan. Data ketinggian permukaan air didapatkan dari hasil akuisisi sensor water level, dan data curah hujan, didapatkan dari hasil akuisisi sensor rain module. Sebagai actuator yang digunakan untuk membuka dan menutup pintu air digunakan motor servo. Data hasil akuisisi sensor akan dikirimkan ke Arduino Mega 2650, kemudian pada mikrokontroler tersebut, dilakukan proses perhitungan Logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting, kemudian mikrokontroler akan mengikrimkan sinyal ke motor servo untuk membuka mupun menutup sesuai hasil perhiutungan yang telah dilakukan, Dengan dibuatnya sistem ini maka diharapkan dapat membantu mencegah banjir, membantu mengelola debit air sungai, sehingga ketinggian air sungai dapat terjaga. 2. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 2.1 Perancangan Perangkat Keras
Gambar 1 Diagram Blok Sistem
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Pada gambar 1 diatas merupakan blok diagram dari sistem secara umum. Pada blok input terdapat sensor rain module yang akan melakukan akuisisi data berupa curah hujan, dan water level sensor yang akan melakukan akuisisi data berupa ketinggian permukaan air, data hasil akuisisi kedua sensor tersebut akan dikirimkan ke mikrokontroler sebagai input untuk melakukan perhitungan logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting. Pada blok mikrokontroler akan dilakukan perhitungan logika Fuzzy untuk menentukan besaran pembukaan pintu air, dan metode Simple Additive Weighting untuk menentukan alternatif anak sungai terbaik. Kemudian setelah hasil perhitungan selesai, mikrokontroler akan mengirimkan sinyal ke motor servo untuk bergerak membuka pintu air dengan besaran yang sesuai dengan hasil perhitungan logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting yang telah dilakukan.
Gambar 2 Diagram Alir Akuisisi Data Sensor
Gambar 2 merupakan diagram alir akuisisi data yang dilakukan oleh sensor yang digunakan pada sistem ini yaitu water level sensor dan juga rain module sensor. Sensor akan melakukan akuisisi data, apabila data didapatkan, maka data akan dikirimkan ke mikrokontroler, apabila data tidak didapatkan, maka proses akan kembali ke sensor melakukan akuisisi data.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2087
Gambar 3 Diagram Alir Pengolahan Data Oleh Mikrokontroler
Pada gambar 3 diatas merupakan diagram alir pengendali pada mikrokontroler, proses dimulai dengan data hasil akuisisi oleh sensor didapatkan atau tidak oleh mikrokontroler, apabila data tidak didapatkan, maka proses akan diulangi lagi yaitu mikrokontroler menunggu data didapatkan dari sensor, setelah data didapatkan, maka data hasil akuisisi tersebut akan diolah oleh mikrokontroler dengan melakukan perhitungan logika Fuzzy untuk menentukan pembukaan pintu air, dan mendapatkan nilai derajat keanggotaan dari masing – masing variabel input dan output. Nilai derajat keanggotaan tersebut akan menjadi input pada perhitungan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan untuk menentukan pintu air anak sungai yang harus terbuka. Kemudian pintu air dari anak sungai akan yang terpilih berdasarkan perhitungan metode SAW akan terbuka dengan ketinggian yang telah ditentukan berdasarkan perhitungan logika Fuzzy.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
2088
sistem ini sebanyak 4 buah, setiap sensor akan diletakkan di satu bagian sungai. Ke empat sensor tersebut dihubungkan ke Arduino Mega 2650 dengan penempatan pin sesuai dengan gambar 6 berikut.
Gambar 4 Diagram Alir Actuator
Gambar 4 merupakan diagram alir proses yang dilakukan actuator, proses diawali dengan motor servo dalam kondisi idle, kemudian akan menerima sinyal dari mikrokontroler, kemudian servo akan bergerak membuka pintu air sesuai dengan besaran yang diberikan oleh mikrokontroler, kemudian setelah selang waktu tertentu pintu air akan menutup kembali,
Gambar 5 Rangkaian Water Level Sensor Dan Arduino Mega 2650
Pada gambar 5 tersebut digunakan sebanyak 4 buah water level sensor, masingmasing sensor dihubungkan ke Arduino Mega 2650. Ke empat sensor ini digunakan untuk melakukan akuisisi data berupa ketinggian permukaan air sungai yang diwakili pada maket. Setiap sensor digunakan melakukan akuisisi data pada salah satu bagian pada sungai. Pada simulasi sungai dalam bentuk maket terdapat 4 bagian sungai, sehingga digunakan 4 buah water level sensor. Water level sensor memiliki 3 buah pin yaitu, VCC yang dihubungkan pada pin 5V, S dihubungkan pada pin A0, A1, A2, A3, dan GND dihubungkan dengan pin GND pada Arduino Mega 2650. Selain water level sensor, pada sistem ini juga menggunakan rain module sensor yang digunakan untuk mengetahui kondisi daerah sekitar sensor apakan turun hujan atau tidak. Jumlah rain module sensor yang digunakan pada Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Gambar 6 Rangkaian Rain Module Sensor Dan Arduino Mega 2650
Pada gambar 6 diatas dijelaskan pin yang digunakan untuk menghubungkan rain module sensor dan Arduino Mega 2650. Pin VCC pada rain module sensor dihubungkan dengan pin 5 V pada Arduino Mega 2650. Pin Analog 0 pada rain module sensor pertama dihubungkan dengan pin A8 pada Arduino Mega 2650, Pin Analog 0 pada rain module sensor kedua dihubungkan dengan pin A9 pada Arduino Mega 2650, Pin Analog 0 pada rain module sensor ketiga dihubungkan dengan pin A10 pada Arduino Mega 2650, Pin Analog 0 pada rain module sensor keempat dihubungkan dengan pin A8 pada Arduino Mega 2650. Pin GND pada rain module sensor dihubungkan dengan pin GND pada Arduino Mega 2650.
Gambar 7 Rangkaian Motor Servo Dan Arduino Mega 2650
Pada gambar 7 merupakan rangkaian motor servo dengan Arduino Mega. Pin VCC pada motor servo dihubungkan dengan pin 5V pada Arduino Mega 2650. Pin Kontrol pada motor servo pertama dihubungkan dengan pin 2 pada Arduino Mega 2650 yang merupakan pin PWM, Pin Kontrol pada motor servo kedua dihubungkan dengan pin 3 pada Arduino Mega 2650 yang merupakan pin PWM, Pin Kontrol
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
pada motor servo ketiga dihubungkan dengan pin 4 pada Arduino Mega 2650 yang merupakan pin PWM, Pin Kontrol pada motor servo keempat dihubungkan dengan pin 5 pada Arduino Mega 2650 yang merupakan pin PWM. 2.2 Perancangan Perangkat Lunak
Gambar 8 Diagram Alir Proses Logika Fuzzy Dan Metode SAW
Gambar 8 merupakan diagram alir proses logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Proses diawali dengan akuisisi data sensor berupa ketinggian permukaan air dan curah hujan, kemudian berdasarkan data tersebut, dicari nilai derajat keanggotaan dari masing – masing input tersebut. Kemudian dilakukan komposisi aturan yang sesuai dengan input yang ada, dengan menggunakan aturan min dan operator and. Setelah didapatkan nilai hasil komposisi aturan ditentukan daerah hasil, dan dihitung besaran daerah hasil. Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan perhitungan Z* yang akan menjadi besaran pembukaan pintu air, kemudian dicari derajat keanggotaannya untuk menjadi masukan dalam perhitungan metode Simple Additive Weighting. Pada metode SAW yang digunakan terdapat 3 alternatif yaitu anak sungai 1 anak sungai 2 dan anak sungai 3, serta 3 kriteria yaitu ketinggian permukaan air, curah hujan, dan ketinggian Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2089
pembukaan pintu air. Nilai dari 3 kriteria yang akan dimasukkan ke dalam tabel kecocokan alternatif dan kriteria diperoleh dari nilai terkecil derajat keanggotaan variabel input dan output dari logika Fuzzy. Setelah mendapatkan tabel nilai kecocokan dan alternatif, maka proses dilanjutkan dengan melakukan normalisasi matriks yang didapat dari tabel tersebut. Tahapan selanjutnya yaitu mengalikan matriks hasil normalisasi dengan vektor bobot yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendapatkan nilai preferensi dari setiap alternatif. Proses terakhir adalah mengurutkan nilai hasil preferensi tersebut dari yang terbesar sampai yang terkecil. Logika Fuzzy pada sistem ini digunakan untuk menentukan seberapa tinggi pembukaan pintu air. Pembukaan pintu air ini sendiri berdasarkan pada ketinggian permukaan air dan juga kondisi hujan pada daerah sekitar sensor hujan. Kedua parameter ini menjadi variabel input pada perhitungan logika Fuzzy yang digunakan. Logika Fuzzy yang digunakan adalah logika Fuzzy Mamdani. Pemilihan logika Fuzzy Mamdani karena logika Fuzzy Mamdani yang paling sesuai untuk sistem kontrol seperti pada penelitian ini. Proses perhitungan Fuzzy diawali dengan pendefinisian variabel input dan output yang akan digunakan. Variabel input yang digunakan pada penelitian ini yang pertama adalah ketinggian permukaan air. Pembagian nilai himpunan variabel ketinggian permukaan air didefinisikan pada tabel 1. Tabel 1 Variabel Ketinggian Permukaan Air Linguistik Sangat Tinggi Tinggi Sedang Rendah
Numerik Lebih dari 270 cm 190 – 310 cm 150 – 270 cm Kurang dari 190 cm
Pada tabel 1 tersebut merupakan pembagian nilai ketinggian permukaan air ke dalam himpunan rendah sampai dengan sangat tinggi. Variabel input kedua yang digunakan hujan diletakkan. Pendefinisian variabel kondisi hujan dalam bentuk linguistik maupun numerik akan didefinisikan pada tabel.2. Tabel 2 Variabel Curah Hujan Linguistik Sangat Tinggi Tinggi Sedang Rendah
Numerik Lebih dari 500 mm 150 – 500 mm 50 – 300 mm Kurang dari 150 mm
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Variabel output yang digunakan adalah ketinggian pembukaan pintu air yang didefinisikan dalam bentuk linguistik maupun numerik pada tabel 2. Tabel 3 Variabel Pembukaan Pintu Air Linguistik Sangat Tinggi Tinggi Sedang Rendah
Numerik Lebih dari 300 cm 180 – 300 cm 140 – 280 cm Kurang dari 180 cm
Tabel 3 merupakan tabel linguistik dan numerik dari variabel output ketinggian pembukaan pintu air, yang dibagi ke dalam 4 kategori mulai dari rendah hingga sangat tinggi, dengan rentang nilai pada kolom numerik. Metode Simple Additive Weighting merupakan metode yang akan digunakan untuk menentukan pintu air yang akan dituju. Pada metode Simple Additive Weighting ini terdapat 3 alternatif yaitu. Tabel 4 Alternatif Pada Perhitungan Metode SAW Alternatif A1 A2 A3
Keterangan Anak sungai 1 Anak sungai 2 Anak sungai 3
Tabel 4 merupakan tabel alternatif yang digunakan pada penelitian ini. Terdapat 3 alternatif yang dapat dipilih pada saat sungai utama mengharuskan membuka pintu air untuk mengurangi volume air, alternatif tersebut adalah anak sungai 1, anak sungai 2, dan anak sungai 3. Pemilihan alternatif yang akan dipilih didasarkan pada perhitungan metode SAW. Pada penelitian ini terdapat kriteria yaitu. ketinggian permukaan air, curah hujan, dan pembukaan pintu air dengan penilaian sebagai berikut.
2090
pembukaan pintu air yang mejadi kriteria ke 3 (C3). Nilai dari seluruh kriteria tersebut didapatkan dari nilai derajat keanggotaan logika Fuzzy dari variabel input yaitu ketinggian permukaan dan curah hujan, serta variabel output yaitu pembukaan pintu air sungai. Selanjutnya dibuat tabel kecocokan alternatif dan kriteria dengan nilai masukan dari perhitungan logika Fuzzy. Setelah dilakukan pembentukan tabel, maka dibuat matriks dari tabel tersebut, dan dilakukan normalisasi.
(1) Setelah dilakukan normalisasi matriks, maka akan didapatkan matriks baru ternormalisasi, kemudian dihitung preferensi untuk setiap alternatif, hasil akhir dari preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuai elemen kolom matriks (W) sesuai dengan persamaan (1) diatas. 2.3 Implementasi Perangkat Keras Pada tahapan implementasi perangkat keras ini, dilakukan pembuatan sistem, dengan menggunakan perangkat keras yang telah ditentukan sebelumnya. Sesuai dengan perancangan yang telah ditentukan, sensor yang digunakan untuk melakukan akuisisi data adalah sensor water level dan rain module sensor, dengan jumlah masing-masing sebanyak 4 buah. Data hasil akuisisi oleh sensor kemudian dikirimkan ke mikrontroler, pada sistem ini mikrokontroler yang digunakan pada sistem ini adalah Arduino Mega 2650.
Tabel 5 Kriteria Pada Perhitungan Metode SAW Kriteria (C1) (C2) (C3)
Keterangan Ketinggian permukaan air Curah hujan Pembukaan pintu air
Pada tabel 5 merupakan tabel yang memuat kriteria. Kriteria yang akan digunakan yaitu input dari sensor berupa ketinggian permukaan air yang menjadi kriteria pertama (C1), curah hujan yang menjadi kriteria kedua (C2), dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Gambar 9 Implementasi Sistem Pada Maket
Pada gambar 9 diatas merupakan implementasi sistem yang telah dirancang pada maket sungai, dengan skala 1 : 100. Pada gambar 9 diatas, sensor yang ditandai dengan lingkaran berwarna merah merupakan rain module sensor,
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
sensor yang ditandai dengan lingkaran yang berwarna hijau adalah water level sensor. Bagian yang diberi lingkaran berwarna kuning adalah actuator berupa sensor motor servo, dan yang diberi tanda lingkaran berwarna biru adalah Arduino Mega 2650 2.4 Implementasi Perangkat Lunak Pada tahapan implementasi perangkat lunak ini dilakukan implementasi metode yang digunakan dalam bentuk kode program yang akan di download ke dalam Arduino mega 2650, untuk memasukkan kode program ke dalam Arduino mega digunakan aplikasi Arduino IDE yang di install pada laptop sebagai media untuk memasukkan kode program ke dalam board Arduino. 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS 3.1. Pengujian Water Level Sensor Pengujian dilakukan dengan cara memasukkan water level sensor ke dalam wadah berisi air dengan tinggi permukaan air tidak melebihi batas maksimal kedalaman air yang mampu diukur dengan menggunakan water level sensor. Sebagai pembanding digunakan penggaris, dan kemudian dilakukan pengukuran secara manual. Tabel 6 Hasil Pengujian Water Level Sensor Pengukuran sensor
Rata – rata selisih
Water level 1 Water level 2 Water level 3 Water level 4
0,01cm 0,0125 cm 0,0075 cm 0,0075 cm
Rata – rata persentase error 0.6675 % 0.605 % 0.5825 % 0.3325 %
Berdasarkan tabel 6 yang merupakan tabel hasil pengukuran water level sensor secara keseluruhan diperoleh data yaitu water level sensor 1 memiliki rata – rata selisih dan persentase error yang yaitu 0,01 cm, dan 0.6675 %, water level sensor 2 memiliki rata – rata selisih 0,0125 cm dan persentase error 0.605 %, water level sensor 3 memiliki rata-rata selisih 0,0075 cm dan 0.5825 %, dan water level 4 memiliki rata-rata selisih 0,0075 cm, dan persentase error 0.3325%.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2091
3.2. Pengujian Rain Module Sensor Pengujian pada Rain Module Sensor dilakukan dengan membagi nilai input ke dalam kategori sepeti pada tabel 7. Tabel 7 Pembagian Nilai Hasil Pembacaan Sensor Rain Module Nilai pembacaan sensor <= 256 >= 257 sampai dengan <= 456 >= 457 sampai dengan <= 705 >= 706 sampai dengan <=756 >= 757
Kategori curah hujan Sangat tinggi Tinggi Sedang Rendah Tidak hujan
Pembagian dalam 4 kategori disesuaikan dengan metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu logika Fuzzy, dimana pada logika Fuzzy yang digunakan salah satu variabel input yang digunakan adalah curah hujan dengan keanggotaan sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap ke empat sensor rain module yang digunakan, dengan cara mengujinya pada kondisi kering dan basah dengan intensitas air yang berbeda – beda, ke empat sensor menunjukkan hasil pengujian yang sesuai antara kondisi dan keluaran sensor sesuai dengan kategori yang telah dibuat. 3.3 Pengujian Motor Servo Pada penelitian ini motor servo berfungsi sebagai penggerak pintu air yang akan membuka dan menutup sesuai dengan perhitungan logika Fuzzy, untuk memastikan motor servo dapat membuka dan menutup pintu air dengan baik, maka dilakukan pengujian motor servo dengan cara mengatur motor servo pada posisi derajat tertentu, kemudian hasilnya dibandingkan dengan busur derajat. Pengujian dilakukan dengan mengatur motor servo pada posisi derajat tertentu, mulai dari posisi awal servo yaitu pada posisi 0 derajat, sampai dengan 180 derajat dengan kelipatan 18 derajat.. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan terhadap ke empat motor servo, diperoleh hasil sebagai berikut.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Tabel 8 Hasil Pengujian Motor Servo Motor servo Motor servo 1 Motor servo 2 Motor servo 3 Motor servo 4
Rata – rata selisih 3,6 derajat 2,9 derajat 2,8 derajat 3 derajat
Rata – rata persentase error 5,421 % 4,104 % 5,0277 % 6,24 %
Berdasarkan tabel 8 diatas yang merupakan tabel hasil pengujian motor servo secara keseluruhan diperoleh data yaitu motor servo 1 rata – rata selisih dan persentase error nya yaitu 3,6 derajat, dan 5,421 %, motor servo 2 rata – rata selisih dan persentase error nya yaitu 2,9 derajat, dan 4,104 %, motor servo 3 rata – rata selisih dan persentase error nya yaitu 2,8 derajat, dan 5,0277 %, sedangkan motor servo 4 rata – rata selisih dan persentase error nya yaitu 3 derajat, dan 6,24%. 3.4 Pengujian Logika Fuzzy Dan Metode SAW Pengujian algoritma yang digunakan pada penelitian ini yaitu logika Fuzzy dan metode SAW diperlukan untuk memastikan hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem memiliki tingkat kesalahan yang kecil. Pengujian dilakukan sebanyak 4 kali dengan memberikan nilai masukan berbeda yang diperlukan dalam perhitungan Fuzzy berupa ketinggian permukaan dan curah hujan, setelah dilakukan perhitungan logika Fuzzy maka hasil perhitungan Fuzzy akan menjadi data masukan bagi perhitungan metode SAW. Untuk mengetahui tingkat kesalahan sistem dalam perhitungan, maka data hasil perhitungan sistem akan dibandingkan dengan perhitungan yang dilakukan secara manual. Tabel 9 Hasil Perhitungan Logika Fuzzy Dan Metode SAW Pengujian 1 2 3 4
Rata – rata selisih 0,028 0,99 0,098 0,013
Persentase error 0,528 % 0,340 % 0,091 % 0,1667 %
Tabel 9 diatas merupakan tabel hasil pengujian perhitungan metode yang digunakan, setelah dilakukan percobaan sebanyak 4 kali dengan nilai masukan yang berbeda, didapatkan bahwa pengujian ke empat memiliki rata – rata selisih yang paling kecil yaitu 0,013. Pengujian Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2092
ke tiga memiliki persentase error terkecil yaitu 0.091%. 3.5 Pengujian Sistem Secara Keseluruhan Pengujian keseluruhan sistem merupakan pengujian yang dilakukan terhadap keseluruhan komponen penyusun sistem. Pengujian dilakukan dengan membuat 4 skenario pengujian yang bervariasi untuk memastikan kemapuan sistem dalam kondisi yang berbeda – beda. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil pengujian sebagai berikut. Tabel 10 Hasil Rata – Rata Persentase Error Pengujian Keseluruhan Sistem Sungai
Sungai Utama Anak Sungai 1 Anak Sungai 2 Anak Sungai 3 Rata – rata keseluruhan
Rata – rata persentase error
0,196 % 0,0886 % 0,0934 % 0,017 % 0,09875%
Tabel 10 merupakan tabel rata-rata persentase error dari perhitungan logika Fuzzy pada sungai utama dan anak sungai. Pada tabel tersebut dapat dilihat bahwa pada perhitungan akhir logika Fuzzy untuk menentukan besaran pembukaan pintu air pada Sungai Utama memiliki rata – rata persentase error sebesar 0,196%, pada Anak Sungai 1 memiliki persentase error sebesar 0,0886, pada Anak Sungai 2 memiliki persentase error sebesar 0,0934%, dan pada Anak Sungai 3 memiliki persentase error paling kecil yaitu 0,017%. Secara keseluruhan perhitungan logika Fuzzy pada Sungai Utama dan seluruh Anak Sungai memiliki persentase error sebesar 0,09875%. Pada perhitungan metode SAW untuk menentukan anak sungai alternatif, tidak terdapat kesalahan penentuan alternatif anak sungai. 4. KESIMPULAN Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. Untuk mendapatkan data yang dibutuhkan berupa ketinggian permukaan air digunakan sensor water level, untuk mendapatkan data berupa curah hujan digunakan sensor rain module, serta motor servo yang
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
difungsikan sebagai actuator. Seluruh sensor dan actuator yang digunakan pada penelitian ini dihubungkan ke Arduino Mega 2560 sebagai pengendali utama sistem. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu logika Fuzzy dan metode SAW, diimplementasikan dalam bentuk kode program yang dibuat pada Arduino IDE. Sebagai data masukan pada perhitungan sistem digunakan data hasil akuisisi sensor, dan sebagai keluaran berupa besaran pembukaan pintu air, dan pintu air anak sungai yang dipilih sebagai alternatif terbaik melalui perhitungan metode SAW.
Pada pengujian keempat sensor water level didapatkan rata – rata persentase error sebesar 0,546875 %. Pada pengujian Rain Module Sensor didapatkan hasil bahwa sensor dapat menghasilkan keluaran yang sesuai dengan kategori yang telah ditentukan. Pada pengujian motor servo didapatkan rata – rata persentase error sebesar 5,198 %. . Pada pengujian metode yang digunakan yaitu logika Fuzzy dan metode Simple Additive Weighting, didapatkan rata – rata persentase error sebesar 0,281%. Pada pengujian keseluruhan sistem perhitungan akhir logika Fuzzy pada Sungai Utama dan seluruh Anak Sungai memiliki persentase error sebesar 0,09875%. Sedangkan pada perhitungan metode SAW tidak terdapat perbedaan antara perhitungan manual dan perhitungan yang dilakukan oleh sistem. DAFTAR PUSTAKA Basyaib, F., 2006. Teori Pembuatan Keputusan. Jakarta: Grasinfo. Gunawan, R., 2010. Gagalnya Sistem Kanal : Pengendalian Bajir Jakarta Dari Masa Ke Masa. Jakarta: Kompas. Kusrini, 2008. Aplikasi SIstem Pakar Menentukann Faktor Kepastian Penggunaan dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan. 1 ed. Yogyakarta: Penerbit Andi. Sari, M., 2015. Pembagian Musim Di Indonesia – Iklim. [Online] Available at: http://ilmugeografi.com/ilmubumi/iklim/pembagian-musim-diindonesia [Accessed 31 Mei 2017]. Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
2093
Subekti, D. E. P., 2015. Desain Sistem Pengendali Pintu Air Otomatis Menggunakan Logika Fuzzy Berbasis Ketinggian Permukaan Sungai Dan Komunikasi Frekuensi Radio. e-Proceeding of Engineering, Volume 3, p. 7044. Sugiharyanto, 2007. Geografi dan Sosiologi. 1st ed. Yogyakarta: Yudhistira. Zahnd, M., 2008. Model Baru Perencanaan Kota yang Konseptual. Yogyakarta: Kanisius.