## Automatisasi Penggilingan Bumbu Masakan Menggunakan Metode Logika Fuzzy

## Angkasa Julio Putra Perdana
Universitas Trilogi rakajulio@trilogi.ac.id

## Abstrak
Mesin  penggiling  bumbu  yang  berada  pada  industri  memakan  daya  yang  tinggi  karena  tidak disesuaikan dengan kapasitas dan bumbu yang akan digiling. Maka dari itu dibutuhkan sistem yang dapat meminimalisir pengeluaran daya yang digunakan untuk menggiling bumbu. Penelitian ini menggunakan metode logika fuzzy untuk mengatur daya yang akan dikeluarkan dengan mengurangi kinerja penggiling bumbu.
Kata kunci: Logika Fuzzy;Mesin Penggiling Bumbu; Automatisasi.

## Abstract
Flavour  grinding  manchine  in  the  industry  has  consumed  much  electricity  because  it  can’t adjusted  with  capacity  of  flavour  want  to milled.  Based  on  these  problem  it  need  system  for minimize consumed electricity has been used for flavour grinding manchine. This research used Fuzzy logic method to adjust energy with decrease perfomance flavour grinding manchine. Keywords : Fuzzy logic; Flavour grinding manchine; automation.

## PENDAHULUAN
Peredaran produk makanan yang menggunakan  bumbu  siap  saji  sangatlah  besar. Bumbu yang sudah siap saji tersebut diolah dan digiling  menggunakan  mesin  penggilingan  yang berada di pabrik pembuatan produk tersebut.
Pembuatan bumbu siap saji menggunakan alat penggiling
bumbu membutuhkan tenaga listrik agar mesin tersebut dapat  bergerak.  Namun,  permasalahannya adalah terkadang bumbu yang dimasukan dengan kinerja mesin tersebut tidak seimbang.
Ketidakseimbangan proses tersebut
menyebabkan penggunaan daya terlalu banyak.
Maka  dari  itu,  dibutuhkan  sistem  yang dapat mengatur kinerja mesin penggiling bumbu agar kinerja penggiling bumbu dapat menyamakan kebutuhan bahan yang digiling agar daya yang digunakan mesin berkurang.
Salah satu cara mengatasi masalah diatas adalah  menggunakan  Logika  Fuzzy. [1] Fuzzy
adalah kata kerja yang berarti kabur, tidak jelas. Dari pengertian diatas dapat disimpulkan bahwa Logika  Fuzzy  adalah  Suatu  logika  yang  “tidak jelas”.  Karena  tingkat  kebenarannya  berada diantara  0  dan  1 [1] .  Parameter  input  yang  akan diukur  pada  penelitian  ini  adalah  massa  bumbu dan  tekstur  dari  bahannya.  Output  dari  proses tersebut  adalah  kinerja  penggiling  bumbu tersebut.

## METODE
Langkah kerja dalam penelitian ini adalah :
1. Analisis Data
Pada  analisis  data,  ditentukan  parameter input dan output yang merupakan bagian dari Logika Fuzzy
Parameter input pada penelitian ini adalah : (1) Jumlah bumbu yang akan digiling dengan satuan  Gram,  (2)  tekstur  (Hardness)  dengan satuan g/mm 2 . Sedangkan Parameter output dari  penelitian  ini  adalah  :  (1)kecepatan putaran  dari  mesin  dengan  satuan  rpm,  (2)
Tekanan yang diberikan mesin kepada bumbu dengan satuan Gram.
2. Penetuan Batas Awal dan Akhir (Semesta) Pada  tahap  ini,  ditentukan  batas  awal  dan akhir  semua  parameter. [1] Semesta  adalah keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy [1] .
Tabel 1. Anggota Semesta Setiap Parameter Parameter Satuan Batas Awal Batas Akhir Jumlah Gram 10 20000 Tekstur g/mm 2 0 10000 Kecepatan Putaran rpm 10 45 Tekanan Gram 0 15000 3. Penentuan  Batas  Awal  dan  Akhir  Setiap Parameter Tabel 2. Pembagian Keanggotaan Paremeter Parameter  Himpunan Batas Awal Batas Akhir Jumlah Sedikit 10 6700 Sedang 6650 13400 Banyak 13350  20000 Tekstur Lembut 0 3340 Sedang 3330 6680 Keras 6670 10000 Kecepatan Putaran Pelan 10 22 Sedang 21 32 Cepat 31 45 Tekanan Pelan 0 5000 Sedang 4900 10000 Kencang 9900 15000 4. Pembuatan Fungsi Keanggotaan
a. Parameter Jumlah
Gambar 1. Kurva Fungsi Keanggotaan “Jumlah”
b. Parameter Tekstur
Gambar 2. Kurva Fungsi Keanggotaan “Tekstur”

## c. Parameter Kecepatan Putaran
Gambar 3. Kurva Fungsi Keanggotaan “Kecepatan Putaran”
d. Parameter Tekanan
Gambar 4. Kurva Fungsi Keanggotaan “Tekanan”

## 5. Pembuatan Rules.
Rules digunakan untuk menentukan hasil
proses parameter input.
Kecepatan Putaran
 If  Jumlah  =  Sedikit  AND  Tekstur  =
Lembut  Than  Kecepatan  Putaran  = Pelan.
 If  Jumlah  =  Sedikit  AND  Tekstur  =
Sedang  Than  Kecepatan  Putaran  = Pelan.
 If  Jumlah  =  Sedikit  AND  Tekstur  = Keras  Than  Kecepatan  Putaran  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Sedang  AND  Tekstur  = Lembut  Than  Kecepatan  Putaran  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Sedang  AND  Tekstur  = Sedang  Than  Kecepatan  Putaran  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Sedang  AND  Tekstur  = Keras  Than  Kecepatan  Putaran  = Cepat.
 If  Jumlah  =  Banyak  AND  Tekstur  = Lembut  Than  Kecepatan  Putaran  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Banyak  AND  Tekstur  = Sedang  Than  Kecepatan  Putaran  = Cepat.
 If  Jumlah  =  Banyak  AND  Tekstur  = Keras  Than  Kecepatan  Putaran  = Cepat.
Tekanan
 If  Jumlah  =  Sedikit  OR  Tekstur  =
Lembut Than Tekanan  = Pelan.
 If  Jumlah  =  Sedikit  OR  Tekstur  = Sedang Than Tekanan  = Pelan.
 If Jumlah = Sedikit OR Tekstur = Keras Than Tekanan  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Sedang  OR  Tekstur  = Lembut Than Tekanan  = Pelan.
 If  Jumlah  =  Sedang  OR  Tekstur  = Sedang Than Tekanan  = Sedang.
 If Jumlah = Sedang OR Tekstur = Keras Than Tekanan  = Kencang.
 If  Jumlah  =  Banyak  OR  Tekstur  = Lembut Than Tekanan  = Sedang.
 If  Jumlah  =  Banyak  OR  Tekstur  = Sedang Than Tekanan  = Kencang.
 If Jumlah = Banyak OR Tekstur = Keras Than Tekanan  = Kencang.
6. Fuzzyfikasi.
a. Parameter Jumlah
i. Sedikit Fungsi keanggotaan = (b-x)/(b-a)
ii. Sedang c  adalah  titik  maksimum  dalam suatu  fungsi  keanggotaan  yang bernilai 1.
Fungsi keanggotaan =
(c-a)/(x-a);  a ≤ x ≤ c (c-x)/(c-b);  b ≤ x ≤ c iii. Banyak Fungsi keanggotaan = (x-a)/(b-a) b. Parameter Tekstur
i. Lembut
Fungsi keanggotaan = (b-x)/(b-a) ii. Sedang c  adalah  titik  maksimum  dalam suatu  fungsi  keanggotaan  yang bernilai 1.
Fungsi keanggotaan = (c-a)/(x-a);  a ≤ x ≤ c (c-x)/(c-b);  b ≤ x ≤ c iii. Keras
Fungsi keanggotaan = (x-a)/(b-a)
Keterangan : a = batas minimum suatu himpunan b = batas maksimum suatu himpunan
7. Pengoperasian Operator.
Untuk  menentukan  Kecepatan  Putaran  dan Tekanan,  digunakan [1] operator  dasar  dari Zadeh [3] .  Untuk  mendapatkan  Kecepatan Putaran, digunakan operator AND. Sedangkan  untuk  Tekanan  menggunakan operator OR.
8. Defuzzyfikasi K adalah hasil proses pengoperasian operator
dalam fungsi keanggotaan.
a. Paremeter Kecepatan Putaran
i. Pelan
x = b-(z(b-a)) ii. Sedang x = (c-a)+za/z
x = c – (z(c-b))
iii. Cepat x = (z(b-a))+a b. Paremeter Tekanan i. Pelan x = b-(z(b-a)) ii. Sedang x = (c-a)+za/z
x = c – (z(c-b))
iii. Kencang
x = (z(b-a))+a

## Keterangan :
a = batas minimum suatu himpunan b = batas maksimum suatu himpunan z = hasil defuzzyfikasi x = nilai fungsi keanggotaan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  uji  coba  dari  metode  logika fuzzy menggunakan MathLab
Gambar 5. Hasil Uji Coba
Dari  contoh  kasus  diatas  jumlah bahan  yang  diolah  sebanyak  3980  Gram. Tekstur  yang  dimiliki  bahan  tersebut  adalah
1630  g/mm 2 .  Dalam  fungsi  keanggotaan jumlah, 3980 termasuk dalam sedikit. Setelah pengelompokkan fungsi keanggotaan, angka tersebut  mengalami  proses  fuzzyfikasi  dan hasil  dari  fuzzyfikasi  dibandingkan  dengan rules  yang  telah  dibuat.  Setelah  memenuhi rules  dilakukan  proses  defuzzyfikasi  dan menghasilkan  output  berupa  kinerja  mesin penggiling bumbu.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Automatisasi  penggilingan  bumbu  ini  berfungsi untuk  mengurangi  penggunaan  daya  listrik penggilingan  bumbu  yang  digunakan  oleh industri.  Penggilingan  bumbu  ini  menggunakan metode  logika  fuzzy  agar  output  dari  mesin penggiling  bumbu  sesuai  dengan  kebutuhan penggilingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Indonesia. 2014. Outlook Energi Indoensia 2014.
[2] Endro Prihastono. Teknologi Sistem Fuzzy. Semarang. Universitas Stikubank Semarang. [3] Feng, Geng. 2010. Analysis and Sythesis of Fuzzy Control Systems: A Model-based Approach. CRC Press. US. [4] Kusumadewi, S., & Guswaludin, I. (2005). Fuzzy Multi-Criteria Decision Making. Media Informatika, 3(1), 25–38. http://doi.org/10.1007/978-0-387-76813-7
[5] Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[6] Martin Djamin. 2008. Penghematan Energi dan Kebebasan Konsumen.
[7] Lee Kwang H. 2005. First Course on Fuzzy Theory and Applications. South Korea. [8] Passino Kevin M & Yurkovich Stephen. Fuzzy Control. The Ohio State University. USA. [9] Poslad Stefan. 2009. Ubiquitous Computing. University of London. UK. [10] Riley Mike. 2012. Programming Your Home Automate with Arduino, Android, and Your Computer. USA.