Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Interval Type-2 Fuzzy Sugeno Pada Kendali pH Air
Abstract
Kemampuan sistem fuzzy dalam menangani hal-hal yang bersifat ambiguitas tinggi, seperti perubahan ekstrem pada pH air sangat diperlukan di era modern saat ini. Sebab, tingginya ambiguitas dapat mengakibatkan alat pengendali pH tidak berfungsi dengan baik, sehingga akan berakibat fatal khususnya pada sektor pertanian. Tipe algoritma fuzzy sangat menentukan keberhasilan dalam penanganan ambiguitas. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis mengusulkan metode IT2FL Sugeno Orde-Nol untuk digunakan sebagai pembelajaran dalam sistem pengendalian pH air yang merupakan inovasi baru yang layak untuk diperdalam lagi kedepannya. Fuzzy logic type-2 mempunyai 4 tahapan dalam penyelesaiannya yaitu meliputi: fuzzifikasi, inferensi, reduksi tipe, dan defuzzifikasi. Fuzzy memiliki beberapa komponen penting didalamnya yang meliputi: variabel, himpunan, domain, fungsi keanggotaan, representasi kurva, dan operator. Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk memberikan gambaran sederhana dalam menerapkan algoritma IT2FL Sugeno sebagai sarana pengembangan IPTEK dalam ranah teknologi pertanian. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SPK 0 untuk aksi pH up on: 25 detik, SPK 1 untuk aksi pH up on: 10 detik, SPK 2 untuk aksi all pH off: 0 detik, SPK 3 untuk aksi pH down on: 10 detik, dan SPK 4 untuk aksi pH down on: 25 detik. Pengkategorian pH dibagi menjadi 5 macam yaitu: Asam Kuat (0-3), Asam Lemah (4-6), Netral (7), Basa Lemah (8-10), dan Basa Kuat (11-14). Berdasarkan hasil pengujian, sistem memenuhi syarat dan dinyatakan valid dengan standarisasi perhitungan pada sensor : akurasi rata-rata sebesar 91.8%; galat selisih rata-rata sebesar 0.6; dan juga galat sistematis rata-rata sebesar 8.2%.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro, vol. 4, no. 2, 2012.
M. T. Galang Persada Nurani Hakim, S.T., I. P. P. Ir.Diah Septiyana, S.T., M.T., M. T. Ahmad Firdausi, S.T., M. T. Fajar Rahayu Ikhwannul Mariati, S.T., and I. P. . Dr. Ir. Setiyo Budiyanto, S.T., M.T., SISTEM FUZZY: Panduan Lengkap Aplikatif. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2021.
J. Woleński, “Logical Ideas of Jan Łukasiewicz,” Stud. Humana, vol. 8, no. 2, 2019.
D. Vinsensia, “PRESTASI PENERAPAN FUZZY MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA STUDY KASUS: SMK NEGERI 1 SERGAI,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 47–51, 2018.
A. K. Nisa, M. Abdy, and A. Zaki, “Penerapan Fuzzy Logic untuk Menentukan Minuman Susu Kemasan Terbaik dalam Pengoptimalan Gizi,” J. Math. Comput. Stat., vol. 3, no. 1, 2020.
D. Vinsensia and Y. Utami, “Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi,” Publ. J. Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, 2018.
A. M. Sajiah and N. A. Setiawan, “Interval Type-2 Fuzzy Logic System untuk Diagnosis Coronary Artery Disease,” Commun. Sci. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 13–19, 2016.
J. Al-kausar and A. S. Handayani, “Perbandingan Type-1 Fuzzy Logic System ( T1FLS ) dan Interval Type-2 Fuzzy Logic System ( IT2FLS ) pada Mobile Robot,” Annu. Res. Semin., vol. 4, no. 1, 2018.
H. Humaira, “FUZZY TIPE-2 MAMDANI UNTUK MENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN,” J. TEKNOIF, vol. 2, no. 1, pp. 47–55, 2014.
L. F. Albarracin and M. A. Melgarejo, “An approach for channel equalization using quasi type-2 fuzzy systems,” in Annual Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society - NAFIPS, 2010.
A. Sianipar and K. Handoko, “Implementasi Fuzzy Logic Untuk Sortasi Buah Tomat Secara Otomatis,” J. Comasie, vol. 03, no. 02, 2020.
N. R. Khoirun, “METODE FUZZY TIME SERIES MODEL CHEN DAN HEURISTIC PADA PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG),” Universitas Muhammadiyah Semarang, 2021.
Z. Zuhri, “Pengembangan Tipe 2 Fuzzy Sliding Mode Control (T2FSMC) pada Kontrol Posisi Panel Surya dengan Optimasi Gain Scale Factor Menggunakan Firefly Algorithm,” ITS (Institut Teknologi Sepuluh Nopember), 2018.
R. Ekawati, “Analisis fluktuasi jumlah produksi gula tebu perbandingan bertahap triangular fuzzy inference system,” J. Ind. Serv., vol. 7, no. 1, 2021.
A. W. Syahroni and S. Rachmatullah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop pada Toko Online dengan Metode Fuzzy Tahani,” Sinkron, vol. 3, no. 1, 2018.
A. Meylani and A. S. Handayani, “Perbandingan Kinerja Sistem Logika Fuzzy Tipe-1 dan Interval Tipe-2 pada Aplikasi Mobile Robot,” Comput. Sci. ICT, vol. 3, no. 1, pp. 209–214, 2017.
D. W. Wibowo, M. Mentari, A. D. Chandra, A. A. Kuddah, and R. wahyu Putra, “Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web Rekomendasi Pekerjaan Bagi Lulusan JTI Polinema Dengan Metode SAW,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer), vol. 2, no. 1, 2020.
J. Karangan, B. Sugeng, and S. Sulardi, “UJI KEASAMAN AIR DENGAN ALAT SENSOR pH DI STT MIGAS BALIKPAPAN,” J. Kacapuri J. Keilmuan Tek. Sipil, vol. 2, no. 1, 2019.
D. C. M. W. Wijaya, “KENDALI DAN MONITORING PH AIR AKUAPONIK BERBASIS IOT DENGAN METODE FUZZY TYPE-2,” UPN “Veteran” Jawa Timur, 2022.
A. S. Putra, S. Budiprayitno, and L. P. Rahayu, “PERANCANGAN SISTEM KONTROL PH DAN SUHU AIR MENGGUNAKAN METODE FUZZY DAN TERINTREGASI DENGAN INTERNET OF THINGS (IOT) PADA BUDIDAYA IKAN HIAS,” J. Tek. ITS, vol. 10, no. 02, pp. 444–449, 2021.
DOI: http://dx.doi.org/10.22441/incomtech.v12i3.15453
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Publisher Address:
Magister Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana
Jl. Meruya Selatan 1, Jakarta 11650
Phone (021) 31935454/ 31934474
Fax (021) 31934474
Email: [email protected]
Website of Master Program in Electrical Engineering
http://mte.pasca.mercubuana.ac.id
pISSN: 2085-4811
eISSN: 2579-6089
Jurnal URL: http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech
Jurnal DOI: 10.22441/incomtech
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional
The Journal is Indexed and Journal List Title by: