ISSN  2528 - 6498

## SIMULASI SISTEM PENCUCI BAHAN TEKSTIL BERBASIS LOGIKA FUZZY
Muhammad Fatih Azhari Asyauqi 1 , Esa Apriaskar 2 , Djuniadi 3
123 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, Semarang Sekaran, Gn. Pati, Kota Semarang, Jawa Tengah 50229 azhari.fatih@gmail.com 1 , esa.apiaskar@mail.unnes.ac.id 2 , djuniadi@mail.unnes.ac.id 3

## Abstrak
Untuk  memaksimalkan  tingkah  kebersihan  dari  proses  pencucian dan  meningkatkan  efisiensi  energy  pada  mesin  pencuci  dapat dilakukan  control  berbasis  logika  fuzzy.  Dengan  logika  fuzzy, variable  sekitar  dapat  dilakukan  operasi  untuk  melakukan pengambilan  keputusan  dengan  membuat  rentang  variable diantara  0  dan  1.  Pada  system  pencuci  nilai  nilai  pada  bahan digunakan sebagai nilai input. Simulasi dilakukan dengan software matlab,  variable  berupa  massa  dan  tingkat  kekotoran  dari  bahan yang  menghasilkan  keluaran  berupa  kecepatan  motor  untuk mencuci bahan. Tingkat kekotoran dari bahan dimasukkan dalam persen  dan  massa  dari  bahan  dalam  kilogram  (Kg).  Tingkat kekotoran  dan  berat  bahan  mempengaruhi  kecepatan  motor, semakin kotor dan berat bahan maka kecepatan akan bertambah. Hasil  yang  didapatkan  berupa  nilai  kecepatan  motor  dari kecepatan maksimalnya yang dipengaruhi oleh beberapa variable.
Kata Kunci- Logika Fuzzy, Mesin Pencuci, Simulasi, Matlab

## Abstract
To  maximize  the  cleanliness  behavior  of  the  washing  process  and increase  the  energy  efficiency  of  the  washing  machine,  fuzzy  logic used as a control. With variable fuzzy logic, operations used to make decisions  by  making  a  variable  range  between  zero  and  one.  In  the system, the value of the value of the material used is the input value. By using matlab software for simulation, the variables in the form of mass  and  level  of  dirtiness  of  the  material  which  produce  output  in the  form  of  motor  speed  for  washing  the  material.  The  level  of impurity of the ingredients is in percent and the mass of the material is in kilograms (Kg). The level of dirtiness and suggestions that affect the  speed  of  the  motor,  the  dirty  and  suggestion,  the  material  will increase. The results obtained are in the form of motor speed values from the maximum built by several variables.
Keywords-Fuzzy Logic, Washing Machine, Simulation, Matlab

## I. PENDAHULUAN
Logika  adalah  studi  penalaran.  Dalam  teori,  logika dinyatakan  dalam  benar(1)  atau  salah(0).  Tetapi,  dalam  kasus kehidupan nyata, banyak hal yang tidak bisa dinyatakan menjadi benar  atau  salah  secara  absolut,  tapi  dinyatakan  dengan  hampir benar,  sedikit  benar  atau  yang  lainya  yang  tidak  mungkin mutlak.  Dalam  logika  fuzzy,  hal  seperti  itu  dapat  dinyatakan dengan  suatu  nilai,  diantara  benar  dan  salah.  Logika  fuzzy adalah logika abu-abu (tidak jelas/blur) atau mengandung unsur ketidakpastian  [1].  Saat  ini  logika  fuzzy  telah  diaplikasikan  di beberapa  bidang  seperti  sistem  kontrol  elektronik,  otomotif industri,  sistem  pemutusan  dan  alat  elektronik  di  rumah  [17]. Logika  fuzzy  memang  lebih  praktis  karena  mudah  dimengerti, sederhana, serta  fleksible. Fuzzy kontrol adalah  metode kontrol berbasis  pada  logika  fuzzy.  Sama  seperti  logika  fuzzy  yang dapat  dijelaskan  secara  sederhana  sebagai  komputasi  dengan kata-kata daripada angka,  kontrol fuzzy dapat dijelaskan  secara sederhana  sebagai  kontrol  dengan  kalimat  dari  persamaan. Pengontrol fuzzy dapat mencakup empiris aturan, dan itu sangat berguna  dalam  kontrol  operator  tanaman.  Pengontrol  logika fuzzy  yang  paling  sering  digunakan  adalah:  Pengontrol mamdani  (linguistik)  biasanya  digunakan  sebagai  pengontrol langsung  Pengontrol  loop  tertutup  dan  pengontrol  Takagi- Sugeno  biasanya  digunakan  sebagai  pengontrol  pengawas.  [7]. Pada proses fuzzifikasi terjadi konversi nilai input crisp menjadi nilai  fuzzy  melalui  teknik  pemetaan  variabel  input  ke  dalam fungsi  keanggotaan  dan  nilai  kebenaran.  Fungsi  Keanggotaan berupa kurva pemetaan dari suatu titik input menjadi suatu nilai keanggotaan yang memiliki interval antara 0 dan 1.
Ada  beberapa  bentuk  fungsi  keanggotaan  seperti  segitiga, trapesium. Setiap aturan pada fuzzy Akan berhubungan ke relasi fuzzy  lainnya.  Umumnya  aturan  fuzzy  diekspresikan  dalam bentuk  logika  IF-THEN.  Evaluasi  aturan  fuzzy  untuk menghasilkan  keluaran  dari  setiap  aturan.  Input  dari  proses defuzzifikasi  adalah  himpunan  fuzzy  didapat  dari  susunan aturan  fuzzy,  sedangkan  keluaran  yang  dihasilkan  berupa bilangan  pada  himpunan  fuzzy  domain.  Jadi  jika  diberikan
ISSN  2528 - 6498
himpunan  fuzzy  dalam  rentang  tertentu,  maka  harus  diambil nilai  crisp  tertentu  sebagai  keluaran  [8].  Konsep  dari  logika fuzzy  cukup  sederhana  dan  mudah  dimengerti  serta  memiliki toleransi  terhadap  data-data  yang  kabur/blur.  Logika  fuzzy merupakan  pengembangan  dari  logika  Boolean  yang  hanya memilik nilai benar (1) atau salah(0).

## II. EMBEDDED SYSTEM
Embedded system atau system tertanam merupakan system yang dirancang dan khusus untuk melakukan tugas tertentu dan biasanya  tertanam  dalam  satu  kesatuan  system  yang  berupa paduan  dari  system  mekanik  dan  system  elektronik.  Embedded system kebanynakan diaplikasikan menggunakan mikrokontroller yang dapat memberikan respon langsung secara real  time  dan  kebanyakan  diaplikasikan  pada  perangkat  digital [20].  Embedded  dapat  dikategorikan  menjadi  beberapa kelompok yaitu standalone, Real Time, Hard real time,  dan soft real  time.  Perangkat  standalone  dapat  berfungsi  secara independent  daripada  perangkat  keras  yang  lain,  dan  tidak terintegrasi kedalam suatu perangkat lainnya[20]. Perangkat real time dapat melakukan tugas-tugas spesifik yang dapat dilakukan dalam  periode  waktu  yang  spesifik.  Perangkat  real  time  terdiri dari  hard  real  time  dan  soft  real  time.  Sistem  hard  real  time adalah  system  yang  harus  memlaksanakan  tugas  dengan deadline yang tepat, misal sebuah alat harus membuka setiap 10 mili  detik.  System  hard  real  time  sering  kali  digunakan  untuk pengontrol  aplikasi  dedicated  memiliki  batasan  waktu  yang tetap  dan  sudah  didefinisi  dengan  baik.  Pemrosesan  harus selesai pada batasan yang sudah didefinisikan atau system Akan gagal.  Sistem  soft  real  time  tidak  memerlukan  deadaline. Contohnya  adalah  DVD  player  yang  Akan  berfungsi  ketika diberi  perintah  dengan  memencet  tombol  dari  system  atau dengan  remote  control.  Delay  pada  system  tidak  akan mengakibatkan sesuatu yang serius[13].
Microcontroller adalah sebuah mesin komputasi berukuran kecil di dalam satu sirkuit yang berisi inti prosesor, memori, dan perangkat  input/output  yang  dapat  diprogram,  dan  di  buat khusus  untuk  dipakai  dalam  kebutuhan  tertentu.  Ukuran mikrokontroller  yang  kecil  dibuat  menyesuaikan  kebutuhan, beberapa  ada  yang  dibuat  lebih  kecil  untuk  memaksimalkan ruang dalam system agar perangkat mekanik lebih leluasa untuk bekerja [13].

## III. LOGIKA FUZZY
Dalam  suatu  system  diperlukan  suatu  logika  yang  digunakan agar  system  berjalan  sesuai  dengan  desain  system  yang diinginkan,  Menggunakan  logika  fuzzy  suatu  system  dapat digunakan  untuk  mendefinisikan  nilai  diantara  benar  atau  salah dalam  bentuk  variable  yang  ditentukan,  rancangan  sistem melakukan  suatu  perintah  untuk  memproses  input  yang  berasal
dari  berbagai  hal  yang  digunakan  untuk  membuat  suatu  output berdasarkan  aturan  yang  dibuat.  Salah  satu  pengaplikasian  dari fuzzy  logic  adalah  mesin  pencuci,  konsep  kerjanya  adalah dengan mendefinisikan input dari karakteristik bahan yang akan dicuci  yang  akan  diproses  untuk  mendapatkan  output  berupa kecepatan motor yang akan memutar mesin cuci pada kecepatan tertentu sesuai dari karakteristik bahan tersebut.
Rancangan  fuzzy  kontroler  terdiri  dari  pemilihan  variabel input berupa variabel linguistik. Pada mesin cuci, variabel input yang  digunakan  adalah  tingkat  kekotoran  pakaian,  jenis  kain, jenis  kotoran  dan  volume  pakaian.  Pada  tahap  input,  nilai memetakan informasi sensor ke fungsi keanggotaan yang sesuai dan  nilai  kebenaran  variabel  yang  juga  dikenal  sebagai  proses Fuzzification.  Setelah  itu  variabel  diolah  menggunakan  aturan yang  sesuai  berupa  pernyataan  IF-THEN  dan  menghasilkan hasil  dari  setiap  aturan.  Output  diperoleh  dengan  mengubah hasil  aturan  kembali  ke  nilai  output  yang  juga  dikenal  sebagai Defuzzification [9].

## Gambar 1
Logika  fuzzy  paling  baik  diterapkan  di  bidang  di  mana banyak  ketidakpastian  atau  ketidakjelasan  terjadi.  Dalam inferensi  sistem  fuzzy,  teori  himpunan  fuzzy  diterapkan  untuk memetakan  input  (atau  atribut)  ke  output.  Proses  fuzzifikasi melibatkan  pengubahan  nilai  yang  tajam  dari  berbagai  tingkat aturan  untuk  aturan  linguistik  himpunan  fuzzy.  Fungsi digunakan untuk mengaitkan nilai ke masing-masing dan setiap variabel linguistic [11].

## IV. METODE MAMDANI
Pada  system  pencucian  teknik  yang  digunakan  untuk mendesain  system  kontrolernya  adalah  metode  mamdani, metode mamdani menggunakan empat tahapan yaitu fuzzyfikasi variebel input, evaluasi aturan, pengumpulan aturan output, dan defuzzyfikasi untuk memperoleh output. Pada proses fuzzyfikasi karakteristik  dibuat  nilai  rentang  dalam  bentuk  angka  .  Rentan nilai  yang  digunakan  dapat  berupa  persentase  nilai  dengan angka 0 sampai 100,atau  menggunakan rentan dalam kata  yang dapat dibuat menjadi angka. Proses evaluasi aturan menggunakan  logika  jika-maka  untuk  membuat  aturan  dari input  yang  memiliki  rentan  dan  hasil  yang  akan  dilakukan, misalnya adalah jika bahan yang akan dicuci cukup berat maka putaran  mesin  akan  lebih  cepat.  Dari  tiap  tiap  input  dibuat aturan  untuk  menentukan  nilai  output  yang  berupa  kombinasi dari  input  input  pada  system  yang  menghasilkan  keluaran berupa  nilai  kecepatan  putaran  motor.  Dari  proses  yang dilakukan diperoleh hasil yang digabungkan menjadi satu untuk mendapatkan  nilai  yang  dibutuhkan  proses  ini  disebut defuzzyfikasi.
Dalam membuat menyatakan variable dalam bentuk angka perlu dibuat nilai maksimum atau minimum agar variable sesuai dengan yang ada pada kenyataan. Misalnya adalah berat bahan, tidak  mungkin  berat  bahan  bernilai  0  untuk  itu  perlunya  dibuat nilai  minimum  dan  maksimum  untuk  menghindari  nilai  dari variable  yang  tidak  rasional  agar  mendapatkan  nilai  output sesuai dengan input yang diberikan.

## V. METODE
Simulasi  menggunakan  matlab  dengan  fungsi  fuzzy  untuk melakukan  analisis  terhadap  variable  variable  yang  digunakan dan  juga  untuk  menghitung  nilai  dari  hasil  kecepatan  putaran motor yang ditentukan berdasarkan aturan yang dibuat.
Gambar 2

## Gambar 3
Evaluasi  dari  aturan  digunakan  untuk  menentukan  output yang bergantung pada data nilai masukan seperti pada gambar 2, apabila  tingkat  kekotoran  tinggi  maka  putaran  motor  akan semakin  tinggi,  begitupun  sebaliknya.  Nilai  dari  min  dan  max digunakan  untuk  fungsi  implikasi  pada  aturan.  Defuzzifikasi untuk mengubah fungsi menjadi output yang diinginkan.
Penyesuaian  terhadap  variable  input  berupa  jumlah  input yang dimasukkan dan juga rentang dari nilai input tersebut. Dari nilai  variable  variable  tersebut,  dibuat  aturan  untuk  mengatur fungsi  dari  input  yang  dimasukkan  terhadap  output  sesuai dengan kondisi yang ada pada realita yang terjadi.
Aturan  yang  dibuat  dapat  disesuaikan  jumlahnya  jika system  yang  dibuat  cukup  sederhana  maka  aturan  yang  dibuat dapat  menjadi  sedikit,  semakin  banyak  jumlah  aturan  yang dibuat  nilai  yang  dihasilkan  akan  mendekati  dengan  nilai  yang akan di hasilkan dengan simulasi nyata.

## VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai output yang telah di dapatkan dari hasil simulasi yang berasal  dari  input  dapat  disajikan  dalam  bentuk  grafik  untuk dapat  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  dan  untuk  diambil kesimpulan.
Muhammad Fatih Azhari Asyauqi: SIMULASI SISTEM PENCUCI ………….
Didapatkan  data  seperti  pada  table  1,  dengan  pengetesan nilai  minimal  (1)  diperoleh  nilai  13,016  yang  merupakan persentase  dari  kecepatan  maksimum  motor  yang  dapat dihasilkan,  secara  logis  bahan  yang  akan  dicuci  pasti membutuhkan  tenaga  untuk  melakukan  pencucian  sekecil apapun kekotorannya dengan nilai yang minimal
sekalipun  system  membutuhkan  nilai  untuk  bergerak  tidak mungkin misalnya ketika nilai 1 maka kecepatan motor 1 persen dari  kecepatan  maksimum,  jika  demikian  maka  system  tidak akan  bekerja  efektif  dan  sia  sia  saja.  Dengan  pengetesan  nilai maksimum diperoleh nilai 87 persen dari kecepatan maksimum, nilai  tersebut  didapat  dari  aturan  yang  dibuat  sesuai  dengan logika  pada  realita  melalui  nilai  input  yang  dibuat,  nilai  dibuat dibawah nilai maksimum kecepatan motor karena mungkin saja jika  kecepatan  berada  pada  100  persen  mungsin  saja  system tidak  akan  stabil  dan  juga  motor  dapat  mengalami  penggunaan yang berlebihan.

## Grafik 1

## Grafik 2
Dari grafik 1 data sampel  dapat terlihat pada nilai outpun 45-60  grafik  akan  mengalami  kenaikan  dimana  pada  nilai tersebut  nilai  input  berada  di  tengah  nilai  maksimum  dan minimum, sedangkan pada nilai 10 sampai 40 dan 65 sampai 85 grafik  cenderung  landai  pada  output  mendakati  maksimal  dan minimal  hal  tersebut  terjadi  karena  batas  batas  pada  nilai minimum  dan  maksimum,  pada  nilai  minimum  diberi  batas minimal  motor  berputar  ketika  input  bernilai  sedikit,  dan  pada nilai maksimum diberi batas maksimum pada system ketika nilai input banyak.
Pada grafik 2 nilai satu input terhadap output dengan input yang  lain  bernilai  0,  mendapatkan  hasil  yang  sama,  karena perbandingan pada setiap input  memiliki arah  yang sama. Jenis kotoran  dan  tingkat  kekotoran  berbanding  lurus  dengan  berat bahan  dan  jenis  bahan/tingkat  kekasaran  bahan.  Jika  saja  salah satu pada input berbanding terbaling terhadap input lainya maka grafik  yang  dihasilkan  akan  berbeda. Pada  grafik  terlihat  untuk nilai 10 sampai 40 grafik cenderung landai dan untuk nilai yang lebih  besar  grafik  akan  naik  tajam,  hal  tersebut  terjadi  karena aturan  yang  dimasukkan  memuat  berdasarkan  seluruh  input ketika  mendapat  nilai  jadi  misalnya  ketika  berat  berada  pada nilai minimum dan kekotoran memiliki nilai tertentu maka akan mendapatkan  nilai  sesuai  dengan  perhitungan  yang  dibuat  oleh aturan, untuk nilai berat bahan pastinya tidak mungkin memiliki nilai  0  jadi  ketidaksesuaian  akan  terjadi  ketika  setiap  input memiliki  nilai  yang  tidak  rasional.  Untuk  mengatasinya  dapat dibuat  nilai  minimum  atau  maksimum  pada  setiap  input sehingga hasil yang didapatkan menjadi lebih baik.

## VII. KESIMPULAN
Logika  fuzzy  adalah  logika  yang  digunakan  untuk menyatakan  variable  linguistic  kedalam  variable  angka  dengan perbandingan  nilai  tertentu.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk merancang  system  yang  dapat  dioperasikan  secara  digital melalui  input  yang  berupa  variable  linguistic  yang  tidak  dapat secara langsung dikenali oleh mesin.
Dari  simulasi  yang  dilakukan  tahapan  untuk  melakukan logika  fuzzy  adalah  fuzzyfikasi  menyatakan  variable  lingustik kedalam  variable  angka,  membuat  aturan  berdasarkan  logika yang ada pada kehidupan nyata, dan defuzzyfikasi mengkonfersi hasil dalam variable lain yang sesuai untuk mendapatkan output yang diinginkan.
Pada  hasil  simulasi  diperoleh  nilai  pada  saat  minimum diperoleh  nilai  13,016  bukan  0  agar  system  dapat  bekerja  dan sesuai  dengan  logika  kerena  untuk  memcuci  membutuhkan tenaga yang cukup. Dan untuk nilai maksimal diperoleh nilai 87 bukan  100  untuk  menghindari  ketidakstabilan  system  apabila nilai  berada  diatas  100  dan  untuk  menghindari  kerusakan  yang terjadi apabila motor berputar melebihi maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mia  Kastina,  Marzuki  Silalahi  (2016).  Logika  Fuzzy
Metode  Mamdani  Dalam  Sistem  Keputusan  Fuzzy  Produksi Menggunakan Matlab.
[2] Pamungkas  Jati,  Sunarno,  Sujarwata  (2017)  .Simulasi kendali   proportional  integral  derivative  dan  logika  fuzzy  pada sistem   eksitasi  automatic  voltage  regulator  dengan  simulink Matlab.
[3]
Ahmet  Kayabaşı,  Berat  Yıldız  (2018).  DESIGN  OF THE DIRECT CURRENT MOTOR SPEED CONTROLLER  WITH EMBEDDED SYSTEM USING FUZZY LOGIC
[4] Lidilia  Cruz  Rivero,  Rogelio  García  Rodríguez,  Ma. Del Rosario Pérez, Carlos Mar, Zuleyma Juárez(2015). Fuzzy logic and RULA method for assessing the risk of working.
[5] Radim B'elohlavek(2004). Concept lattices and order in fuzzy logic.
[6] D.  Nagarajan,  M.  Lathamaheswari,  J.  Kavikumar,  and E.  Deenadayalan(2019).  Interval  Type-2  Fuzzy  Logic Washing Machine
[7] Muhammad  Akram,  Shaista  Habib  and  Imran Javed(2014).  Intuitionistic  Fuzzy  Logic  Control  for Washing Machines.
[8] N  Wulandari  and  A  G  Abdullah  (2018).  Design  and Simulation  of  Washing  Machine  using  Fuzzy  Logic Controller (FLC).
[9] G  G  Hungilo,  G  Emmanuel,  J  Maiga,  A  J  Santoso (2019)  .Fuzzy  Logic  Control  Application:  Design  and
Simulation forWashing Machine.
[10] Tarik  Ahmed,  Aziz  Ahmad,  Ashu  Toki  (2016).  Fuzzy Logic Controller for Washing Machine with Five input
& three output.
[11] Ankur  Agarwal,  Ankur  Mishra,  Mukesh  Dixit  (2016). Design  of  an  Improved  Fuzzy  Logic  based  Control System for Washing Machines.
[12] Twanda mUshiri, Abigal Mahachi, Charles
Mbohwa(2017).  A  Model  Reference  Adaptive  control (MRAC) System for the Pneumatic Valve of the Bottle Washer in Beverages Using Simulink.
[13] Febriadi Santosa.(2013)embedded-system
[14] Aditya Jain, Balakrushna Tripathy (2017). Advances in Application of Fuzzy Sets in Electrical Engineering.
[15] Mehmet  Çunkaş1,  Omer  Aydoğdu  (2010).  Realization Of Fuzzy Logic Controlled Brushless Dc Motor Drives Using Matlab/Simulink.
[16] N.  Sahab,  H.  Hagra  (2011).  Adaptive  Non-singleton Type-2  Fuzzy  Logic  Systems:  A  Way  Forward  for Handling  Numerical  Uncertainties  in  Real  World Applications.
[17] Anil  Kumar  Rajagiri  ,  Sandhya  Rani  MN,  Syed Sarfaraz  Nawaz  ,  and  Suresh  Kumar  T  (2019).  Speed Control of DC Motor using Fuzzy Logic Controller by
PCI 6221 with MATLAB. [18] Mustafa Demetgul, Osman Ulkir, Tayyab
Waqar.(2014). Washing Machine Using Fuzzy Logic.
[19] Manoharan,  P.  K.,  Jha,  S.,  &  Singh,  B.  K.  (2012).
Modeling  the  risk  factors  in  ergonomic  processes using fuzzy logic
[20] Asef Triwahyudi. (2017). Pengenalan Sistem Embedded .https://asef95.wordpress.com/2017/03/08/pengenalan- sistem-embedded/