## PERANCANGAN  SIMULASI  KENDALI  VALVE  DENGAN  ALGORITMA LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN BAHASA VISUAL BASIC

## Triyanto Pangaribowo
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana Jakarta Email : triyanto.pangaribowo@mercubuana.ac.id
Abstrak -  Algoritma  Logika  Fuzzy akan lebih mudah dipahami baik proses  maupun  aplikasinya dengan cara  melakukan  simulasi. Dalam pembelajaran  algoritma    Logika Fuzzy akan lebih lengkap jika belajar dengan melakukan simulasi  bukan hanya  pembelajaran  secara  teori. Dengan  simulasi  yang dibangun diharapkan akan
mendorong pengembangan  aplikasi  algoritma Logika   Fuzzy   di    bidang   teknik elektro yang lebih luas. Dalam penelitian ini digambarkan dalam bentuk simulasi aplikasi algoritma    Logika    Fuzzy  untuk kendali katup(Valve)  menggunakan visual  basic,    yang  memudahkan dalam memahami dan  mengerti  alur algoritma  Logika  Fuzzy.  Jadi tujuan dari penelitian ini adalah membuat model simulasi kendali katup dengan algoritma Logika  Fuzzy menggunakan  bahasa  visual basic dengan tampilan yang lengkap mulai
dari masukan serta  menampilkan setiap keluaran  aturan  Logika  Fuzzy. Pemodelan simulasi kendali valve menggunakan metode  Logika  Fuzzy, yang terdiri  dari  tahapan-tahapan perancangan sistem,meliputi perancangan sistem kendali  Logika Fuzzy,  perancangan  antarmuka  dan pengujian  perangkat  lunak. Kendali katup pada program simulasi dipengaruhi oleh 2(dua) buah masukan  yaitu  level  air dan  suhu. Pengujian  juga dilakukan  terhadap rule-rule  dari  Logika  Fuzzy  yang sudah dibuat untuk mengetahui apakah sistem sudah  dapat bekerja dengan baik dan benar.
Kata Kunci : Logika Fuzzy, Kendali Valve,Simulasi, Level Air, Level Suhu

## PENDAHULUAN
Logika
Fuzzy pertama dikenalkan  pada  tahun  1965 oleh Profesor Lotfi  Zadeh dari Universitas
Kalifornia,Berkley.    Logika    Fuzzy
sejak tahun 1985 terjadi perkembangan  yang sangat  pesat terutama  dalam  penyelesaian  yang berhubungan dengan dalam bidang teknik   kendali   terutama   masalah non-linear dan  masalah  perhitungan yang kompleks.
Logika  Fuzzy  menjadi  salah satu  mata kuliah  teknik  elektro  yang diajarkan di hampir semua perguruan tinggi. Dalam memahami dan mengaplikasikan Algoritma  Logika Fuzzy lebih  mendalam  dalam  bidang teknik  elektro  perlu  adanya simulasi yang  memudahkan
dalam
mempelajari algoritma tersebut.
Banyak  mahasiswa yang  hanya memahami  logikanya  saja tanpa mengetahui aplikasinya.
Algoritma    Logika  Fuzzy untuk pengendalian suatu obyek kendali    sebagai    salah  satu kompetensi  di  jurusan  Teknik Elektro   mengharuskan mahasiswanya    memahami  alur proses  algoritma tersebut.
Pemahaman  algoritma  Logika  Fuzzy ini  tidak  bisa didapatkan  sepenuhnya dari    teori-teori    tentang  kendali Fuzzy, pemahaman  dengan  cara simulasi dengan tampilan yang lengkap  akan  jauh  lebih  membantu
mahasiswa  dalam    memahami aplikasi    Logika    Fuzzy  bidang kendali.  Secara  prakteknya  di  dunia industry, instrumentasi  kendali tidak semudah  yang diceritakan  dibuku- buku.  Kebutuhan    pemahaman kendali  dengan  Logika  Fuzzy ini menuntut adanya pembelajaran dengan simulasi yang mampu memodelkan kendali  industri  namun dalam  skala  yang lebih  kecil  dan sederhana sebagai media pembelajaran mahasiswa.
Salah satu  aplikasi  teknik instrumentasi kendali  yang sering ditemukan di industri  adalah control valve (katup). Hampir semua industri minyak  dan    gas  menggunakan control  valve  yang dikendalikan  baik oleh    motor  maupun pneumatic sebagai  aktuatornya.  Biasanya  yang dikendalikan adalah ketinggian, tekanan,  aliran  dan suhu dan  salah satu    metode  kendalinya    adalah dengan menjaga level
Berdasarkan   pemaparan diatas  maka  penulis  tertarik  untuk membuat simulasi kendali katup(valve)  dengan    algoritma Logika  Fuzzy  yang dipengaruhi oleh 2  (dua)  variabel masukan  yaitu  suhu dan   ketinggian   ( level )   air   sebagai
gambaran proses kendali  yang ada di dunia industri  menggunakan  Logika Fuzzy metode Tsukamoto

## KAJIAN PUSTAKA Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  adalah  suatu cara  yang tepat  untuk  memetakan suatu  ruang input  ke  dalam  suatu ruang output.  Alasan  digunakannya Logika Fuzzy adalah :
1. Konsep    Logika    Fuzzy    mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari  penalaran fuzzy sangat  sederhana  dan  mudah dimengerti
2.  Logika Fuzzy sangat fleksibel
3.  Logika  Fuzzy  memiliki  toleransi terhadap    data-data    yang   tidak tepat
4. Logika           Fuzzy           mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat  kompleks.
5.  Logika  Fuzzy  dapat  membangun dan mengaplikasikan  pengalaman- pengalaman  para  pakar secara langsung tanpa  harus  melalui proses pelatihan.
6.  Logika  Fuzzy  dapat  bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
7. Logika   Fuzzy   didasarkan   pada bahasa alami.

## HimpunanFuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu  group  yang mewakili  suatu kondisi  atau keadaan  tertentu dalam suatu  variabel  fuzzy.  Pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan  terletak pada rentang 0  sampai  1.  Apabila  x memiliki   nilai   keanggotaan   fuzzy µ A[ x]  = 0  berarti  x  tidak  menjadi anggota  himpunan  A,  demikian  pula apabila x  memiliki  nilai  keanggotaan fuzzy µA[ x]  =  1  berarti  x  menjadi anggota penuh  pada himpunan  A. Kemiripan  antara keanggotaan  fuzzy dengan probabilitas terkadang menimbulkan kerancuan, karena memiliki  nilai  pada interval  [0,1], namun  interpretasi  nilainya  sangat berbeda. Keanggotaan fuzzy memberikan suatu ukuran terhadap pendapat  atau keputusan, sedangkan probabilitas  mengindikasikan proporsi  terhadap keseringan suatu hasil  bernilai  benar dalam  jangka panjang[3].  Himpunan  fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu:
a.  Linguistik,  yaitu penamaan suatu group yang mewakili suatu
keadaan    atau    kondisi    tertentu
Vol.6 No.2 Mei 2015
⎩
dengan     menggunakan     bahasa alami,seperti   :   Muda,   Parobaya, Tua.
Fungsi Keanggotaan segitiga
𝟎𝟎 ; 𝒙𝒙 < 𝑎𝑎 𝒂𝒂𝒕𝒕𝒂𝒂𝒖𝒖 𝒙𝒙 > 𝑐𝑐 ⎧ ( 𝒙𝒙 − 𝒂𝒂 )
b. Numeris,  yaitu suatu  nilai (angka)
𝝁𝝁 ( 𝒙𝒙 ) = ; 𝒂𝒂 ≤ 𝒙𝒙 ≤ 𝒃𝒃 𝒃𝒃 − 𝒂𝒂 ⎨ ( 𝒄𝒄 − 𝒙𝒙 ) yang   menunjukkan   ukuran   dari suatu variabel seperti : 25, 40,60.

## Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan  adalah suatu kurva  yang menunjukkan  pemetaan titik-titik input  data  ke  dalam  nilai keanggotaan  yang memiliki  nilai interval  antara  0  dan  I.  Salah  satu cara  yang dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai    keanggotaan adalah  dengan melalui  pendekatan fungsi[3].  Salah  satu  representasi fungsi   keanggotaan   dalam   fuzzy yang  akan dipakai  adalah  represntasi segitiga.    Kurva    segitiga  pada dasarnya  merupakan    gabungan antara 2  garis  (linear) seperti  terlihat pada gambar 2.2.
1 derajat
keanggotaan
µ(x)
0 a                      b                     c
Gambar 1. Kurva Segitiga Logika Fuzzy
; 𝒃𝒃 < 𝑥𝑥 ≤ 𝒄𝒄 𝒄𝒄 − 𝒃𝒃
Operator    Dasar    Zadeh    Untuk Operasi Himpunan Fuzzy
Nilai  keanggotaan  sebagai  hasil  dari operasi  2  himpunan  sering  dikenal dengan  nama  fire  strength  atau α - predikat.  Ada  3  operator  dasar  yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu:

## Operator AND
Operator   ini   berhubungan   dengan operasi  interseksi  pada  himpunan. α – predikat sebagai  hasil operasi  dengan operator AND diperoleh dengan mengambil  nilai    keanggotaan terkecil    antar  elemen  pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.
µA ∩ B  =  min(µA[x], µB[y])
Misalkan nilai keanggotaan 27 tahun pada  himpunan  MUDA  adalah  0,6 (µMUDA[27]=0,6);        dan        nilai keanggotaan   Rp   2.000.000,-   pada himpunan      penghasilan      TINGGI adalah                                             0,8 (µGAJITINGGI[2x106]=0,8);   maka α –predikat  untuk  usia  MUDA   dan berpenghasilan TINGGI adalah:
MUDA ∩ GAJITINGGI                    = min(ÂµMUDA[27], ÂµGAJITINGGI[2x10 6 ) = min(0,6; 0,8) = 0,6

## Operator OR
Operator  ini berhubungan  dengan operasi  union  pada himpunan. α – predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan mengambil  nilai    keanggotaan terbesar    antar    elemen  pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.
µA ∪ B  =  max(µA[x], µB[y])
Operator NOT Operator  ini berhubungan  dengan operasi  komplemen  pada himpunan.
α –predikat sebagai hasil operasi dengan  operator NOT  diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan  elemen  pada himpunan yang bersangkutan dari 1. µA’= 1-µA[x]

## Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy merupakan proses pengolahan data dalam bentuk crisp  input  yang melalui  beberapa tahapan  dalam  sistem  fuzzy untuk menghasilkan   data   dalam   bentuk crips  output.  Terdapat  tiga  metode
sistem  inferensi  fuzzy, yaitu : Mamdani,  Sugeno  dan Tsukamoto[3].  Tahap  sistem inferensi  fuzzy  yang  harus  dilalui, yaitu[3] :

## a. Nilai Input
Berupa masukan  dalam  bentuk  nilai pasti (crisp).

## b. Komposisi Fuzzy
Proses merubah  crisp input  menjadi fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan,  setiap  variabel  fuzzy dimodelkan ke dalam fungsi keanggotaan yang dipilih.
c. Aturan - aturan (rules)
Aturan-aturan  yang  akan  dijadikan dasar untuk  mencari  nilai  dari  crisp output yang akan dihasilkan
d. Dekomposisi Fuzzy
Merupakan  proses  merubah kembali data  yang  dijadikan  fuzzy  ke  dalam bentuk crisp kembali.
e. Nilai output
Merupakan  hasil  akhir  yang dapat  dipakai  untuk pengambilan keputusan Namun  terkadang sistem fuzzy dapat  berjalan  tanpa  harus melalui komposisi atau dekomposisi fuzzy. Nilai output dapat diestimasi secara  langsung    dari    nilai keanggotaan yang berhubungan dengan antesedennya.

## Sistem Kendali
Teknik  kontrol    didasarkan  pada dasar-dasar  teori  umpan  balik  dan analisis sistem linear , dan menghasilkan konsep-konsep teori jaringan  dan teori komunikasi . Oleh karena itu  ,  teknik  kontrol  tidak terbatas  pada disiplin  rekayasa tetapi berlaku untuk penerbangan, kimia, mekanik , lingkungan ,  sipil  , dan teknik listrik . Sebuah sistem  kontrol adalah interkoneksi komponen membentuk konfigurasi  sistem  yang akan   memberikan   respon   sistem yang   diinginkan    .    Dasar    untuk analisis sistem  adalah  dasar  yang disediakan oleh  sistem linear,  yang mengasumsikan  hubungan causeeffect untuk komponen sistem.

## Sistem Kendali Loop Tertutup
Sebuah  sistem  kontrol  loop  tertutup seperti   gambar   2.1,   menggunakan ukuran tambahan output aktual untuk membandingkan       output       aktual dengan       respon       output       yang diinginkan    .    itu    ukuran    output disebut  sinyal  umpan  balik  .  Sebuah sistem  kontrol  umpan  balik  adalah sistem     kontrol     yang     cenderung menjaga    hubungan    satu    variabel sistem     ke     sistem     lain     dengan
membandingkan fungsi variabel tersebut dan  menggunakan perbedaan sebagai  alat  kontrol . Sebagai sistem menjadi lebih kompleks , keterkaitan tersebut variabel terkendali banyak  dapat dipertimbangkan  dalam    skema kontrol . Contoh dari sistem kontrol loop  tertutup  adalah  orang kemudi mobil  oleh  melihat  lokasi  auto  di jalan dan membuat penyesuaian  yang diperlukan .

## Gambar 2. Sistem Kendali Loop
Tertutup

## Sistem Kendali Loop Terbuka
Sebuah  sistem  kontrol  loop  terbuka menggunakan        controller        atau actuator  control  untuk  mendapatkan respon  yang  diinginkan  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.2 Sistem kontrol   loop  terbuka   menggunakan perangkat         penggerak         untuk mengontrol   proses  secara  langsung tanpa    menggunakan    perangkat    . sebuah  contoh  sistem  kontrol  loop
terbuka    adalah    pemanggang    roti listrik .
Gambar 3. Sistem Kendali Loop Tertutup

## Sistem Kendali Automatik
Diagram   blok   umum   dari   sistem kendali       automatik       level       air ditunjukkan     pada     Gambar     2.3.
kesalahan gun a mengurangi kesalahan  yang terjadi untuk kembali ke kondisi  sistem  seperti  semula (kondisi normal).

## PERANCANGAN SISTEM KENDALI
Perancangan Sistem kendali
Sistem kendali yang dibangun ditunjukkan    pada  diagram    blok
seperti dibawah ini Input Detektor            kesalahan            akan membandingkan        sinyal        yang Proses Output diperoleh melalui  elemen umpan-
balik sebagai  fungsi  dari  respons keluaran  dengan sinyal  referensi masukannya
Gambar 2.3. Diagram blok umum sistem kendali Loop Tertutup Perbedaan    antara    sinyal    referensi masukan   dan   sinyal   keluaran   ini disebut  sinyal  kesalahan  atau  sinyal penggerak,  yang  akan  mengaktifkan elemen  kendali.  Selanjutnya  elemen kendali  ini  akan  memperkuat  sinyal
Gambar 4 Diagaram blok kendali level air
Input  pada  system  kendali  pada gambar 3.1  meliputi  level  air dan suhu.  Perubahan  level  air dan  suhu akan berpengaruh terhadap output yaitu  derajad  putaran    valve.  Pada blok  proses  terdapat    algoritma Logika  Fuzzy  yang bertindak  sebagai pengambil keputusan.

## Variabel Input
Himpunan  Fuzzy  meliputi  2  variabel inputan yaitu himpunan Suhu dan Level. Pada    gambar    3.2  menunjukkan himpunan Suhu dengan 3 buah keanggotaan  yaitu  Rendah,  Sedang dan Tinggi.
a)     Keanggotaan Suhu Sedangkan  untuk  kategori  keanggotaan 1 µ(x) Rendah Sedang                            Tinggi Level  sama  dengan  keanggotaan  Suhu berikut ini: a)       Keanggotaan Level
Keanggotaan  Level  memiliki  3  anggota yang  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada
0                  40            50          60

## Gambar 3.2. Himpunan Fuzzy untuk
Suhu Range nilai untuk masing-masing keanggotaan  suhu  dijelaskan sebagai berikut :
Himpunan Rendah (R) 40 − 𝑥𝑥 𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 )  = � 40 − 0 ; 0  < 𝑥𝑥 < 40 0; 𝑥𝑥 > 40 Himpunan Sedang (S) 0; 𝑥𝑥 < 40 100 tabel
Tabel.3.2. Keanggotaan Level
Nilai  keanggotaan  Level  pada  tabel  3.2. tersebut dapat dijelaskan dalam keanggotaan  segitiga  Logika  Fuzzy dengan   himpunan   keanggotaan  Tinggi (T)  ,  Sedang  (S),  Rendah  (R),  Lebih
𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 ) = ⎧ ⎪ 𝑥𝑥 − 40  ; 40 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 50 50 − 40
⎨ 60 − 𝑥𝑥 ⎪ 60 − 50 ; 50 < 𝑥𝑥 ≤ 60
jelasnya  digambarkan  pada  gambar  3.2. sebagai berikut :
⎩ 0; 𝑥𝑥 > 60 Rendah Sedang                           Tinggi
Himpunan Tinggi (T) 𝑥𝑥 − 60
𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 ) = � 100 − 60 ; 60 < 𝑥𝑥 < 100
0; 𝑥𝑥 > 40
Tabel   keanggotaan   suhu   ditunjukkan sebagai berikut:
Tabel 3.1. Keanggotaan Suhu 1 µ(x 0 40            50          60 Gambar 3.2. Himpunan Fuzzy untuk Level
Himpunan Rendah (R)
40 − 𝑥𝑥 𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 ) = � 40 − 0 ; 0 < 𝑥𝑥 < 40 0; 𝑥𝑥 > 40 100
Himpunan Sedang (S) 0; 𝑥𝑥 < 40
Rule -2  :  Jika  Suhu  Rendah  Dan  Level
Rendah Maka Valve buka Sedang
𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 ) = ⎧ ⎪ 𝑥𝑥 − 40  ; 40 ≤ 𝑥𝑥 ≤ 50 50 − 40
Rule -3  :  Jika  Suhu  Rendah  Dan  Level
⎨ 60 − 𝑥𝑥 ⎪ 60 − 50 ; 50 < 𝑥𝑥 ≤ 60
Sedang Maka Valve buka Kecil
Rule -.4  :  Jika  Suhu  Sedang  Dan  Level ⎩ 0; 𝑥𝑥 > 60 Himpunan Tinggi (T) 𝑥𝑥 − 60 𝜇𝜇 ( 𝑥𝑥 ) = � 100 − 60 ; 60 < 𝑥𝑥 < 100 0; 𝑥𝑥 > 40

## Variabel Keluaran Logika Fuzzy
Keluaran himpunan Logika
Fuzzy   adalah   control   valve.   Control valve  memiliki  3  (tiga)  himpunan  yaitu Kecil , Sedang dan Besar.
Tinggi Maka Valve buka Kecil
Rule -5  :  Jika  Suhu  Sedang  Dan  Level Rendah Maka Valve buka Sedang Rule -6  :  Jika  Suhu  Sedang  Dan  Level Sedang Maka Valve buka Sedang
Rule -7  :  Jika  Suhu  Tinggi  Dan  Level Tinggi Maka Valve buka Kecil
Rule -8  :  Jika  Suhu  Tinggi  Dan  Level Rendah Maka Valve buka Besar
Rule -9  :  Jika  Suhu  Tinggi  Dan  Level 1 µ(x Kecil Sedang                           Besar Sedang Maka Valve buka Sedang Perancangan Antarmuka Antarmuka  sistem  kendali  dibangun dengan  menggunakan    Ms.  Access dengan bahasa Visual Basic
0                 30            40         50 90
Gambar 3.3. Control Valve

## Aturan Logika Fuzzy
Langkah selanjutnya yaitu membuat rule atau aturan  Logika  Fuzzy  untuk  kendali valve. Aturan
Logika Fuzzy
menghubungkan masukkan dengan
keluaran.  Dalam  perancangan  simulasi ini  dibuat  9 aturan  untuk proses pengendalian.  Aturan  tersebut  sebagai berikut :
Rule -1  :  Jika  Suhu  Rendah  Dan  Level Tinggi Maka Valve buka Kecil
Gambar 3.4. Interface Simulasi
Kendali Interface perangkat  lunak seperti  pada gambar  3.4  memiliki  2  inputan  yaitu variabel  suhu  dan  level.  Ketika  sensor
Vol.6 No.2 Mei 2015
G 40 − 40 −
Untu
suhu  dan  level  mendeteksi  besaran  fisis maka  Logika  Fuzzy  akan  memberikan keluaran  ke  valve  sehingga  valve  akan terbuka dengan besaran  sesuai  dengan rule(aturan) yang telah dirancang.

## HASIL PENGUJIAN SISTEM KENDALI LOGIKA FUZZY
Pengujian    yang    dilakukan    meliputi pengujian         derajad         keanggotaan, pengujian  keluaran  masing-masing  rule dan          pengujian     keluaran     secara keseluruhan            serta            pengujian implementasi   aplikasi   sistem   kendali valve menyeluruh.
Hasil     Pengujian     Keluaran     Rule
sampai  dengan aturan  sembilan  (R_9) hanya aturan  ke-5  yang  mengalami perubahan yaitu sebesar 25. Aturan ke-5 :  Jika  Suhu  Sedang  Dan  Level  Rendah Maka Valve buka Sedang

## μ( x)

## 40                    50
Gambar 4.1 Keanggotaan untuk Suhu sedang 45 0 C
Secara  perhitungan  derajad  keanggotaan suhu    sedang    sebesar 45 0 C    sebagai berikut:
Logika Fuzzy
Pengujian       keluaran       aturan   ( rule )
𝑥𝑥 − 40 =
50 − 40 45 − 40 50 − 40 = 0,5
0
Logika  Fuzzy   dilakukan   untuk   dapat mengetahui    apakah    keluaran    sesuai dengan desain aturan yang dirancang.

## Tabel 4.1 Hasil Pengujian Keluaran
Aturan Logika Fuzzy
Untuk    suhu    sedang    45 C    diperoleh derajad keanggotaan 0,5. Untuk mencari dearajad keanggotaan untuk level rendah 12 meter dijelaskan sebagai berikut :
ambar 4.2 Keanggotaan untuk Level Rendah 12 meter
𝑥𝑥 40 − 12 = 0       40 − 0 = 0,7
Pada  masukan  level  12  meter  dan  suhu
45
0 C  keluaran  dari  aturan   satu  (  R_1)
k  level  rendah  12  meter  diperoleh
derajad keanggotaan 0,7
Sehingga  keluaran  aturan  ke-5  rata-rata adalah :
No Masukan Keluaran Level Suhu Putaran Valve (derajad) 2 12 45 0 C 45 3 22 45 0 C 44,50 4 23 45 0 C 44,25 5 24 45 0 C 44 6 26 45 0 C 43,50 7 30 45 0 C 42,50 8 41 45 0 C 41

## Gambar 4.3 Keanggotaan untuk Valve sedang
Secara  perhitungan  untuk  keluaran  rata –   rata   putaran   valve   sesuai   dengan gambar 4.1 adalah sebagai berikut 𝑥𝑥 1 − 30 = 0,5 40 − 30 Maka nilai x1 = 35
𝟓𝟓𝟎𝟎 − 𝒙𝒙𝟐𝟐 = 𝟎𝟎 , 𝟓𝟓 𝒎𝒎𝒂𝒂𝒌𝒌𝒂𝒂 𝒙𝒙𝟐𝟐 = 𝟓𝟓𝟓𝟓 𝟓𝟓𝟎𝟎 − 𝟒𝟒𝟎𝟎
Maka  rata-rata  keluaran  untuk  aturan ke-5 adalah 35+55 = 45 2 Perhitungan secara manual sama dengan hasil pengujian program yang dirancang. Pengujian program lebih jelasnya ditampilkan pada gambar 4.4 dibawah.
Gambar 4.4. Hasil Pengujian Level 12
meter dan Suhu 45 0 C
Berdasarkan hasil perbandingan perhitungan  manual  dengan  program diperoleh  hasil  yang  sama  yaitu  untuk level  12  meter  dan  suhu  45 0 C  keluaran aturan ke-1 adalah 45

## Hasil Pengujian Sistem Kendali Valve Dengan Algoritma Logika Fuzzy
Setelah    dilakukan    pengujian    setiap aturan  pada  Logika  Fuzzy  selanjutnya adalah pengujian sistem kendali putaran valve.  Pengujian  yang  dilakukan  adalah pengujian   dengan   masukan   level   dan suhu    seperti    pada    pengujian    setiap aturan   Logika   Fuzzy.   Hasil   keluaran harus    sesuai    dengan    rule-rule    yang sudah  dibuat  berdasarkan  aturan  Logika Fuzzy.    Setiap    bagian    dari    rule-rule Logika       Fuzzy      ini      akan      diuji kebenarannya,  apakah  program  aplikasi yang sudah dibuat dapat berjalan dengan baik atau tidak.
Tabel 4.2. Hasil Pengujian Sistem
Berdasarkan hasil  pengujian sistem seperti  ditunjukkan  pada  tabel  4.2 pada masukan  suhu  stabil  yaitu 45 0 C  maka dapat  dilihat  semakin  tinggi  level  air maka bukaan valve semakin kecil hai ini sudah  sesuai  dengan aturan  yang dirancang.

## Gambar 4.5. Hasil Pengujian Putaran Valve
Pada  gambar  4.5  masukan  suhu  sebesar 45 0 C  dan  Level  12  m diperoleh  output bukaan valve sebesar 45 dengan perhitungan sebagai berikut : Keluaran 𝑂𝑂𝑢𝑢𝑡𝑡𝑝𝑝𝑢𝑢𝑡𝑡 ( 𝑧𝑧 1 𝛼𝛼 1 ) + ( 𝑧𝑧 2 𝛼𝛼 2 ) + ( 𝑧𝑧 3 𝛼𝛼 3 ) + ( 𝑧𝑧 4 𝛼𝛼 4 ) + ( 𝑧𝑧 5 𝛼𝛼 5 ) + ( 𝑧𝑧 6 𝛼𝛼 6 ) +
(0 ∗ 30) + (0 ∗ 40) + (0 ∗ 30) + (0 ∗ 30) + (0,5 ∗ 45) + (0 ∗ 40) + (0 ∗ 30) +(0 ∗ 50) + (0 ∗ 30) =  (0 + 0 + 0 + 0 + 0,5 + 0 + 0 + 0 + 0)

## = 45
Berdasarkan   hasil   perhitungan   secara manual  dengan  hasil  program diperoleh output  bukaan  valve  yang  sama  yaitu sebesar 45

## KESIMPULAN
Berdasar    hasil    perancangan  dan pengujian     terhadap     sistem  kendali valve  dengan algoritma  Logika  Fuzzy maka    diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut.
1.  Perancangan rule-rule  Logika Fuzzy    mempengaruhi  hasil akhir  atau  keluaran dari  sistem kendali  yang dirancang.  Pada Aturan  yang dirancang  semakin tinggi  level air  maka  semakin kecil  bukaan  valve.  Hal  ini terlihat pada hasil pengujian dari level  12  meter  dengan  bukaan valve  45  sampai  dengan  level tinggi  yaitu 41 meter  bukaan valve turun menjadi 41 derajad 2.  Hasil  pengujian    aturan pada Logika    Fuzzy  menunjukkan pada  masukan  level 12  sampai dengan  30  m dan  masukan  suhu tetap  yaitu  45 0 C  ,  hanya  aturan = ( 𝑧𝑧 7 𝛼𝛼 7 ) + ( 𝑧𝑧 8 𝛼𝛼 8 ) + ( 𝑧𝑧 9 𝛼𝛼 9 ) 𝛼𝛼 1 + 𝛼𝛼 2 + 𝛼𝛼 3 + 𝛼𝛼 4 + 𝛼𝛼 5 + 𝛼𝛼 6 + 𝛼𝛼 7 + 𝛼𝛼 8 + 𝛼𝛼 9
ke      lima      yang      mengalami perubahan   keluaran   yaitu   dari 45   turun   sampai   dengan   42,5 Vol.6 No.2 Mei 2015
derajad..    Hal    ini    disebabkan oleh 𝛼𝛼 𝑝𝑝𝑟𝑟𝑒𝑒𝑑𝑑𝑖𝑖𝑐𝑐𝑎𝑎𝑡𝑡𝑒𝑒𝑑𝑑 = 0
3.    Hasil pengujian keluaran Aturan Logika  Fuzzy pada  level  41 sampai  dengan 50 hanya  aturan yang  ke-6  yang  mengalami perubahan     dikarenakan     nilai 𝛼𝛼 𝑝𝑝𝑟𝑟𝑒𝑒𝑑𝑑𝑖𝑖𝑐𝑐𝑎𝑎𝑡𝑡𝑒𝑒𝑑𝑑 = 0 untuk    aturan selain aturan ke-6

## DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi,Sri                            dan Purnomo,Hari.(2010),Aplikasi Logika    Fuzzy    untuk    Pendukung Keputusan , GrahaI lmu,Yogyakarta.
Kusumadewi,   Sri.   2006.   Neuro   – Fuzzy:Integrasi   Sistem Fuzzy dan Jaringan            Syaraf            Tiruan. GrahaIlmu,Yogyakarta. Kusumadewi,Sri.   (2003), Artificial Intelligence            ( Teknik            dan Aplikasinya ), Graha          Ilmu,
Yogyakarta.
Kusumadewi,  S, 2004.  Penentuan Tingkat Risiko Penyakit Menggunakan Tsukamoto Fuzzy
Inference  Sistem, seminar  nasional II :  the application  of  technology toward a better life Michael    Hovorson,2010,”Step    By Step”,  Microsoft  Visual  Basic  2010,
Microsoft  Press, A  Division of Microsoft  Corporation,  One
Microsoft Way, Redmond,

## Washington 98052-6399
Richard  C.  Dorf  and  Robert H.  Bishop, Modern   Control   Systems,   Prentice   Hall, 2001.
Disha,  Mr.  Pawan  Kumar  Pandey. Rajeev Chugh (2012),” Simulation of Water Level Control in a Tank Using Fuzzy  Logic”, IOSR  Journal  of Electrical and Electronics Engineering     (IOSRJEEE)     ISSN: 2278-1676  Volume 2,  Issue 3  (Sep- Oct. 2012), PP 09-12
Namrata  Dey,Ria  Mandal,    M Monica  Subashini(2013) ,“Design and   Implementation   of   a   Water Level  Controller  using  Fuzzy  Logic, International  Journal of Engineering Science   and   Technology   (IJEST),
Vol 5 No 3 Jun-Jul 2013
Abdelelah  Kidher    Mahmood, Hussam    Hamad    Taha  (2013), “Design  Fuzzy  Logic  Controller  for Liquid  Level  Control,  International Journal  of Emerging  Science  and Engineering   (IJESE)   ISSN:   2319–
6378,  Volume-1, Issue-11, September 2013