Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN TEKNIK SOFT COMPUTING
Nopi Ramsari, Zen Munawar Universitas Nurtanio, Politeknik LP3I Bandung Jl. Pajajaran No. 219 Lanud Husein Sastranegara Bandung, Jl. Pahlawan No. 59 Bandung nopiramsarihatta2014@yahoo.com, munawarzen@gmail.com

## Abstrak
Soft Computing adalah sebuah metode yang baik untuk  melakukan  pengolahan  data.  Teknik soft computing telah  membawa  kemampuan  otomatisasi ke  aplikasi  tingkat  baru.  pengendalian  proses  adalah sebuah  aplikasi  penting  dari  industri  apapun  untuk mengendalikan  parameter  sistem  yang  kompleks, dengan  pengendalian  paramater  dapat  memberikan added value dari kemajuan tersebut. Pada pengendalian  konvensional  umumnya  berdasarkan pada  model  matematika  yang  menggambarkan perilaku  dinamis  dari  sistem  pengendalian  proses. Pada pengendalian konvensional terdapat kekurangan yang dapat dipahami, pengendali konvensional sering kalah dengan pengendali ( controllers ) cerdas. Teknik soft  computing memberikan  kemampuan  untuk membuat  keputusan dan belajar dari data yang dapat diandalkan.  Selain  itu,  teknik soft  computing dapat mengatasi  dengan  berbagai  lingkungan  dan  stabilitas ketidakpastian.  Makalah  ini  membahas  berbagai bagian  teknik soft  computing yaitu. fuzzy  logic , algoritma  genetika  dan  hibridisasi  dan  meringkas hasil  kasus  pengendalian  proses.  Hasil  kesimpulan diperoleh  pengendali soft  computing memberikan kontrol yang lebih baik pada kesalahan dibandingkan pengendali  konvensional.  Selanjutnya,  pengendali algoritma genetika hibrida berhasil dioptimalkan.
Kata kunci :
Fuzzy  logic ,  Algoritma  Evolusioner,  Algoritma Genetika, Turbin Compressor System

## Abstract
Soft  Computing  is  a  good  method  to  perform data  processing.  Soft  computing  techniques  have brought  automation  capabilities  to  a  new  level applications.  process  control  is  an  important application of any industry to control the parameters of  complex  systems,  the  control  parameters  can
provide  the  added  value  of  such  advances.  In  the conventional  control  is  generally  based  on  a mathematical  model  that  describes  the  dynamic behavior  of  the  process  control  system.  In  the conventional  control  there  are  deficiencies  that  can be  understood,  conventional  controllers  are  often inferior  to  the  controller  intelligent.  Soft  computing techniques provide the ability to make decisions and learn from reliable data. In addition, soft computing techniques can cope with different environments and stability  of  uncertainty.  This  paper  discusses  the various  parts  of  soft  computing  techniques  viz.  fuzzy logic,  genetic  algorithms  and  hybridization  and summarizes the results of a case control process. The conclusion  obtained  by  controlling  soft  computing provides  better  control  on  the  error  compared  to conventional controllers. Furthermore, genetic algorithms hybrid controllers successfully optimized.
Keywords:
Fuzzy  Logic,  Evolutionary  Algorithms,  Genetic Algorithms, Turbine Compressor System.

## I. P ENDAHULUAN
Pertumbuhan  yang  cepat  dalam  teknologi soft computing telah ditandai sebagai perkembangan baru seperti, pemodelan paradigma dan optimasi mekanisme  untuk  memecahkan  Masalah  kontroler yang  modern. soft  computing telah  memberikan metodologi  canggih  untuk  pengembangan  industri pengendali  proses.  Hal  ini  dianggap  sebagai pendekatan  seni  untuk  kecerdasan  buatan.  Dengan adanya  kinerja  daya  komputasi  yang  tinggi, perancangan  telah  diterapkan  pada  teknik  intelijen buatan  untuk  spektrum  yang  luas  dari  masalah  di dunia  nyata  yang    cerdas  dan  pengendalian  otonom. Dalam  satu  dekade  terakhir,  terlihat  perkembangan aplikasi  teknik soft  computing di  bidang  teknik. Seperti  penggunaan  teknik  ini  dalam  berbagai aplikasi  teknik  yaitu  membuat  alat  yang  sangat
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
diperlukan.  Unsur-unsur  pokok  pada soft  computing seperti  teori neuron,  fuzzy  logic ,    evolusi  komputasi, algoritma  genetika, chaostic sistem    dan  penalaran probabilistik. Terdapat dua teknik yang muncul yaitu logika fuzzy dan  algoritma  genetika  dapat  digunakan dalam penelitian ini untuk mengontrol proses sistem.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  teknik soft computing yang  berdasarkan  sistem fuzzy telah dikembangkan untuk solusi kontrol masalah. Alasannya  adalah  bahwa  banyak  masalah  kontrol dunia  nyata  hampir  tidak  bisa  dipecahkan  dengan teknik konvensional karena informasi yang dibutuhkan tidak tersedia atau sistem yang dipertimbangkan tidak baik. Prinsipnya soft computing adalah  memanfaatkan  toleransi  terhadap ketidaktepatan  ketidakpastian  parsial  kebenaran  dan pendekatan  untuk  mencapai  ketahanan  solusi  biaya rendah  dan  hubungan  yang  lebih  baik  dengan kenyataan  (Zadeh  LA.,  1997).    Dalam  arti soft computing ini meniru kemampuan manusia tertentu. Namun  dalam  penerapannya  teknik soft  computing hasilnya harus divalidasi dengan hati-hati
Teknik  soft  computing  mampu  menangani  non- linearitas dan menawarkan kesederhanaan komputasi. Logika fuzzy adalah  approximator  universal  fungsi multivariat karena dapat digunakan untuk pemodelan yang  non-linear,  pengendali  tidak  diketahui  atau sebagian  diketahui.  Logika fuzzy membantu  seorang insinyur  untuk  memecahkan  masalah  pengendalian non-linear  dalam  proses  pengendalian.  Dengan mengemulasi  penalaran  manusia  dan  menyediakan cara  intuitif  untuk  merancang  blok  fungsional  untuk sistem kontrol cerdas.
Algoritma  genetika  adalah  pencarian  heuristik yang  meniru  proses  evolusi  alami,  dan  dapat diterapkan  untuk  pengendali  optimasi  proses  karena menggunakan  operator  alami  yaitu.  mutasi  dan crossover (Chang & Ramakrishna, 2002). Berdasarkan  kajian  pustaka  teknik  soft  computing dapat  mengintegrasikan  untuk  model  sinergis  atau hybrid  dengan  yang  hasil  yang  lebih  baik.  Simulasi adalah realisasi model komputasi. Simulasi memungkinkan  seorang  insinyur  untuk  mengetahui bagaimana model berperilaku untuk variasi parameter tertentu.Simulasi  dapat  dilakukan  untuk  merancang dan pelaksanaan pengendalian konvensional proporsional  derivatif  integral  atau proportional integral  derivative (PID), fuzzy  logic  controller (FLC)  dan  pengendali hybrid  fuzzy  logic  genetic algorithms (Helga).  aplikasi  simulasi  dapat  secara
dinamis  menyesuaikan  berbagai  parameter  kontrol proses.

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Logika Fuzzy
Logika fuzzy mencoba  untuk  secara  sistematis dan matematis meniru nalar manusia dalam membuat keputusan  (Toufouti  ,  2006),  dan  menyediakan  cara intuitif  untuk  menerapkan  pengendalian  sistem, pengambilan  keputusan  dan  sistem  diagnostik  di berbagai  cabang  industri.  Logika fuzzy merupakan konsep yang sangat baik untuk menutup kesenjangan antara  akal  manusia  dan  logika  komputasi.  Terdapat v ariabel seperti kecerdasan,  kredibilitas, kepercayaan dan reputasi. Variabel tersebut tidak bisa direpresentasikan  sebagai  nilai-nilai,  namun  estimasi diperlukan,  sistem fuzzy adalah  teknologi  dengan target  aplikasi  industri  dan  menambahkan  dimensi baru  serta  menjanjikan  domain  yang  ada  dari  sistem pengendalian konvensional. Logika fuzzy memungkinkan  para  insinyur  untuk  mengeksploitasi mereka  pengetahuan  empiris  dan  heuristik  yang diwakili  dalam  aturan  IF-THEN  dan  mentransfernya ke  blok  fungsional.  Sistem  logika fuzzy dapat digunakan  untuk  aplikasi  teknik  canggih  seperti pengendalian  sistem  cerdas,  proses  diagnostik, deteksi kesalahan, dan pengambilan keputusan.

## II.2 Algoritma Genetika
Algoritma  evolusioner  yang  berbasis  populasi algoritma optimasi meta heuristik yang menggunakan  mekanisme  biologi  yang  terinspirasi dan  survival  pengujian  teori  untuk  memperbaiki solusi  iteratif  (Yakhchali  &  Ghodsypour , 2008). Algoritma genetika merupakan subclass dari algoritma  evolusioner    di  mana  unsur-unsur  dari ruang  pencarian  berupa  string  biner  atau  array  dari tipe  dasar  lainnya.  Algoritma  genetika  adalah  teknik pencarian  berbasis  komputer  berpola  mekanisme genetik  organisme  biologis  yang  telah  beradaptasi dan  berkembang  dalam  mengubah  lingkungan  yang sangat  kompetitif.  Saat  ini  telah  banyak  kemajuan yang  menarik  dalam  penggunaan  algoritma  genetika untuk  menyelesaikan  masalah optimasi dalam sistem kontrol  proses.  Algoritma  genetika  adalah  solusi untuk  optimasi  dari  masalah  sulit  yang  cepat,  akurat dan handal.

## II.3 Pengendali Konvensional
Hal  penting  dalam  pengendalian  industri  modern adalah  dapat  mengembangkan  metodologi,  konsep,
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
algoritma,  teknologi  untuk  desain  sistem  kontrol proses yang harus mampu berkembang, mengembangkan  diri,  mengorganisir  diri,  mandiri mengevaluasi  dan  untuk  diri  meningkatkan  (Adams & Rattan, 2001). Selama bertahun-tahun, pengendalian  proses  dan  sistem  dalam  industri  ini umum  dilakukan  oleh  para  ahli  melalui  pengendali konvensional  proporsional  derivatif  integral  karena kesederhanaan, desain biaya rendah dan kinerja yang kuat  dalam  kondisi  operasional  yang  luas.  sistem kontrol  konvensional  Berbagai  teknologi  dan modifikasi telah digunakan untuk mengatasi kesulitan-kesulitan  yang  ada,  termasuk  pengendali auto tuning derivatif  proporsional, teknik adaptif dan teknik kompensasi. Prosedur pencarian otomatis yang diperlukan  untuk  pengendali  parameter.  Konsep teknik  cerdas  dibuat  sebagai  sinergi  antara  sistem konvensional,  sistem  fuzzy  dan  algoritma  genetika sebagai  struktur  untuk  penyajian  informasi  dan metode  real  time  sebagai machine  learning . Metodologi  Soft  computing  telah  terbukti  sangat cocok  untuk  menangani  ketidakpastian  signifikan yang  mungkin  dihadapi  dalam  menyelesaikan masalah dunia nyata.

## II.4 Pengendali Fuzzy Logic
Kapasitas  pengendali  konvensional  berkurang secara  signifikan  bila  diterapkan  pada  sistem  dengan nonlinearities.  sistem fuzzy dapat  meningkatkan pengendali kinerja konvensional proporsional derivatif integral. Beberapa pendekatan telah diusulkan dan menerapkan sistem kontrol fuzzy untuk mengendalikan  proses.  Tujuan  dari  menggabungkan teknik fuzzy dalam  sistem  kontrol  proses  dari  batas- batas  teknik  konvensional  dan  untuk  meningkatkan alat  yang  ada  dengan  mengoptimalkan  kinerja dinamis. Fuzzy kontrol  adalah  pendekatan  fleksibel dan  efektif  untuk  menangani  non-linear  dan  sistem yang  pasti.  Sebuah  pengendali fuzzy proses  dapat dilakukan  oleh  fuzzification,  inferensi fuzzy dan defuzzifikasi komponen seperti pada gambar 1.
Sebuah  sistem  kontrol  fuzzy  khas  yang  terdiri plant dari sensor data yang diterapkan untuk konversi analog  ke  digital  diikuti  oleh  fuzzy  ke  konversi teratur yang lebih baik dibandingkan mesin inferensi. Di sisi lain, fuzzy untuk fuzzy konversi teratur diikuti oleh  konversi  digital  ke  analog,  yang  diterapkan sebagai  input  untuk  mengontrol  plant  dengan  cara fuzzy . Proses ini ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 1. Schematic of fuzzy logic control .
D/A: Digital to Analog conversion
A/D: Analog to digital conversion
C/F: Crisp to fuzzy F/C: Fuzzy to Crisp FIE: Fuzzy Inference Engine
Gambar 2. Systematic fuzzy process control system .
Dasar  dari  setiap  kontroler  fuzzy  adalah  mesin inferensi,  yang  terdiri  dari  seperangkat  aturan  yang mencerminkan  basis  pengetahuan  dan  struktur penalaran  untuk  solusi  dari  masalah.  metode  kontrol fuzzy  sangat  penting  untuk  memenuhi  tuntutan sistem non linear kompleks karena memberikan kuat, adaptif,  karakter  diri  untuk  sistem  yang  kompleks yang  menuntut  stabilitas  dan  fungsionalitas  tinggi  di luar  kemampuan  dari  metode  tradisional.  sistem fuzzy  dan  teori  kontrol  fuzzy  telah  menambahkan dimensi  baru  untuk  mengontrol  sistem  rekayasa. Sebuah  logika  fuzzy  dapat  menghasilkan  non-linear hukum  kontrol  sewenang-wenang  dan  kurangnya prosedur yang sistematis untuk konfigurasi parameter masih menjadi kendala utama dalam aplikasi praktis. Desain  kontroler  logika  fuzzy  telah  dikendalikan dengan algoritma genetika untuk lebih mengoptimalkan parameter kontroler.

## II.5 Pengendali Algoritma Genetika
Algoritma  genetika  yang  dimodelkan  pada strategi  evolusi  alami  adalah  metodologi  yang  telah diperkenalkan dan teknik optimasi untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks.  Selanjutnya, algoritma  genetika  mencari  memiliki  paralelisme
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
yang  melekat  yang  memungkinkan  identifikasi  cepat dari  daerah  kinerja  domain  tinggi  yang  kompleks tanpa mengalami masalah dengan dimensi tinggi.
Teori  algoritma  genetika  didasarkan  pada inisialisasi  kromosom,  memberikan  nilai  fitness kromosom  yang  sesuai  dengan  kriteria  kinerja mereka, reproduksi berdasarkan probabilitas crossover yang membagi kode biner dari setiap orang tua  menjadi  dua  atau  lebih  segmen  dan  kemudian menggabungkan ke memberikan keturunan baru yang telah  mewarisi  bagian  dari  coding  nya  dari  setiap orangtua,  proses  mutasi  di  mana  coding  dari keturunan  dilakukan  dengan  probabilitas  rendah. algoritma optimasi ini melakukan pencarian stokastik dengan  iterasi  dari  populasi  solusi  sesuai  dengan kebugaran  mereka.  Dalam  pengendalian  aplikasi, fitnes  terkait  dengan  ukuran  kinerja  dari  pengendali proses.  Kinerja  pengendali  logika  fuzzy  dapat ditingkatkan  jika  model  penalaran  fuzzy  dilengkapi dengan  mekanisme  algoritma  genetika.  Algoritma genetika memungkinkan kita untuk menghasilkan set optimal parameter untuk model logika fuzzy.
Sebuah  Algoritma  genetika  (Goldberg, D.E, 1989 )  dimulai  dengan  tebakan  dan  upaya  untuk meningkatkan  tebakan  oleh  evolusi.  Algoritma genetika biasanya akan memiliki lima bagian:
1. Representasi dari menebak disebut kromosom,
2. Suatu pool awal kromosom,
3. Fungsi fitness,
4. Fungsi seleksi dan
5. Crossover  operator  dan  operator  mutasi.  Sebuah kromosom  dapat  berupa  string  biner  atau  lebih rumit  struktur  data.  Kumpulan  awal  kromosom dapat  dihasilkan  secara  acak  atau  secara  manual dibuat.
Untuk  memenuhi  ditentukan  fungsi  fitness mengukur kesesuaian kromosom
Tujuan:  untuk  ATG  cakupan  berdasarkan, kromosom adalah fit jika itu sesuai dengan yang lebih besar  cakupan.  Fungsi  seleksi  yang  memutuskan kromosom  akan  berpartisipasi  dalam  evolusi  tahap algoritma  genetika  dibuat  oleh  crossover  dan  mutasi operator.
Crossover  operator  pertukaran  gen  dari  dua kromosom  dan  menciptakan  dua  kromosom  baru. Operator mutasi perubahan gen dalam kromosom dan menciptakan yang kromosom baru.
Algoritma  genetika  memiliki  langkah-langkah yang terdefinisi dengan baik:
Sebuah  algoritma  dasar  untuk  Algoritma genetika adalah sebagai berikut (Somerville, I.,2004)
Pseudo kode untuk Algoritma genetika adalah:
Initialize (population) Evaluate (population) While (stopping condition not satisfied) do {
Selection (population)
Crossover (population) Mutate (population) Evaluate (population) }
Algoritma  akan iterate sampai  populasi  k  telah berkembang  untuk  membentuk  solusi  untuk  masalah ini,  atau  sampai  jumlah  maksimum  iterasi  telah terjadi  (menunjukkan  bahwa  solusi  tidak  akan ditemukan diberikan sumber daya yang tersedia).

## II.6 Hibridasi dari Teknik Soft Computing
Hibridisasi  sistem  cerdas  adalah  bidang  yang menjanjikan
kecerdasan modern untuk pengembangan kontroler generasi berikutnya. Integrasi  teknik soft  computing dapat  memecahkan masalah  sulit  dalam  industri  kontrol  proses.  Teknik kecerdasan  buatan  Hybrid  menyediakan  pemecahan masalah model yang lebih kuat dan dapat diandalkan dibandingkan  model standalone. mengintegrasikan ini  teknik  meningkatkan  kekuatan  keseluruhan  dan mengurangi  kelemahan  sehingga  membantu  untuk memecahkan  keseluruhan  Masalah  kontrol  dengan cara yang efektif. Berbagai strategi, model dan desain telah diusulkan oleh peneliti  untuk  mengintegrasikan berbagai sistem cerdas untuk aplikasi praktis.
Tujuan  akhir  dari  integrasi  adalah  untuk memodelkan masalah dengan mengambil keuntungan dari  kekuatan  untuk  mencapai  efektivitas  dan efisiensi.  Model  matematika  dapat  digunakan  dalam hubungannya dengan teknik cerdas untuk meningkatkan  kinerja  sistem  hybrid  untuk  aplikasi dunia nyata. Aplikasi baru untuk masalah dunia nyata dari  sistem hybrid yang  terintegrasi  bertujuan  untuk mencapai  hasil  yang  lebih  baik  Hasil  dari  teknik mandiri. Sistem fuzzy dengan kemampuan belajar dan adaptasi,  komputasi  evolusioner  telah  memunculkan fuzzy sistem  hybrid  genetik  dengan  kemampuan adaptasi algoritma evolusioner.
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Fuzzy  sistem  telah  menunjukkan  kemampuan untuk  menunjukkan  alasan  perkiraan  khas  manusia dengan  cara  komputasi  yang  efisien.  Aalgoritma genetika,  di  sisi  lain,  merupakan  teknik  yang  kuat dalam  kompleksitas  masalah  optimasi,  identifikasi, pembelajaran  dan  adaptasi.  Juga  meningkatkan kemampuan untuk desain dan optimasi sistem fuzzy. Tujuan  utama  dari  kecerdasan  buatan  adalah  untuk menghasilkan  mesin  cerdas  yang  mensimulasikan dan meniru kecerdasan manusia.
Parameter  dari  sistem  fuzzy  ditentukan  oleh perancang.  Algoritma  genetika  telah  diusulkan sebagai metode pembelajaran yang dapat mengaktifkan  generasi  otomatis  parameter  optimal untuk  pengendali  fuzzy,  berdasarkan  beberapa kriteria  objektif.  algoritma  genetika  dapat  diterapkan dengan  kabur  dalam  tiga  cara.  Algoritma  genetika adalah suatu pendekatan yang efisien dan kuat untuk menghasilkan aturan fuzzy . Integrasi teori logika.
Fuzzy dengan algoritma genetika  memiliki  dua fungsi. Algoritma genetik digunakan untuk mengoptimalkan  parameter  fuzzy  logic  dan  kedua logika  fuzzy  secara  otomatis  mengubah  parameter genetik  seperti  mutasi,  tingkat  Crossover  selama proses  optimasi. Algoritma  untuk melakukan algoritma genetika logika fuzzy regresi dapat di lihat pada gambar 3.
Sebagai  bidang  studi  baru  Algoritma Hybrid pada computational  intelligence telah  memperoleh perhatian  luas  dari  banyak  sarjana.  Di  berbagai bidang  penelitian  dan  aplikasi,  semakin  banyak cabang computational  intelligence telah  membuat kemajuan besar, telah menjadi subjek penelitian yang populer.
Metode computational  intelligence ,  meskipun berbeda satu sama lain, berbagi properti menjadi non- simbolis  dan  beroperasi  secara bottom-up ,  di  mana struktur  muncul  dari  unordered  mulai  dan  berbeda dari  metode  yang  dikenakan  dalam  kecerdasan buatan (Esmaeili V., 2008).
Gambar 3. Blok diagram dari  hybrid fuzzy logic genetic algorithm . Computational intelligence
terutama mengadopsi  ideologi connectionism dan  benar-benar menggunakan ide-ide bionik untuk referensi, itu asal- usul  dari  meniru  fenomena  cerdas  di  alam  dan digambarkan  dalam  bahasa  matematika.  kecerdasan komputasi  mencoba  untuk  mensimulasikan  dan munculnya  kembali  karakter  kecerdasan  sehingga dapat  menjadi  domain  penelitian  baru  untuk merekonstruksi alam dan rekayasa. Bezdek menganggap bahwa kecerdasan Komputasi didasarkan  pada  data  yang  disediakan  oleh  operator daripada mengandalkan "pengetahuan", yang memecahkan  masalah  melalui  pembentukan  koneksi dengan pelatihan.
Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  (Zeng  Hui,  LI  Yuanxiang, (2010), mengusulkan pendekatan baru untuk machine intelligence ;  memisahkan  teknik hard  computing berdasarkan artificial  intelligence dari  teknik soft computing lunak  berbasis computational  intelligence (Gambar 4).
Hard  computing berorientasi  analisis  dan  desain proses  fisik  dan  sistem,  dan  memiliki  karakteristik presisi,  formalitas, categoricity .  Hal  ini  didasarkan pada  logika  biner, crisp  system ,  analisis  numerik, teori  probabilitas,  persamaan  diferensial,  analisis fungsional, pemrograman matematika, dan
pendekatan  teori  dan crisp  software .  Gambar  5: artificial  intelligence vs computational intelligence. Soft computing berorientasi analisis dan desain sistem cerdas.
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
Gambar 4. Virtual reality of arm wrestling. Fuzzy logic controller evolve based on human perception of Virtual reality. (Marcos Gestal Pose, 2010)
Gambar 5. Artificial Intelligence vs. Computational Intelligence
Meskipun  dalam hard  computing ketidaktepatan dan  ketidakpastian  adalah  properti  yang  tidak diinginkan,  dalam  komputasi  lembut  toleransi terhadap ketidaktepatan dan ketidakpastian dimanfaatkan  untuk  mencapai  solusi  yang  dapat diterima  dengan  biaya  rendah,  tractability,  tinggi Machine  Intelligence  Quotient (MIQ).  Prof.  Zadeh berpendapat bahwa soft computing, daripada komputasi  keras,  harus  dilihat  sebagai  dasar  dari kecerdasan  mesin  nyata.  soft  computing,  saat  ia menjelaskan, adalah konsorsium metodologi menyediakan  landasan  bagi  konsepsi  dan  desain sistem cerdas, ditujukan pada formalisasi kemampuan manusia yang luar biasa untuk membuat keputusan  yang  rasional  di  lingkungan  yang  tidak pasti dan tidak tepat.
Prinsip  dari soft  computing adalah:  Eksploitasi toleransi  terhadap  ketidaktepatan,  ketidakpastian  dan kebenaran  parsial  untuk  mencapai tractability , ketahanan,  solusi  biaya  rendah  dan  hubungan  yang lebih baik dengan kenyataan.
Fuzzy  logic (FL)  ini  terutama  berkaitan  dengan ketidaktepatan  dan  penalaran  perkiraan,  jaringan
saraf    terutama  dengan  belajar  dan curve  fitting , perhitungan  evolusioner    dengan  pencarian  dan optimasi.

## III. S TUDI KASUS – S ISTEM K ECEPATAN PADA T URBIN G AS
Turbin  gas  termasuk  non  linier  yang  memiliki beberapa input dan beberapa output (Balamurugan & Jeyakumar,  2009).  Karena  untuk  rotasi  dan  tinggi suhu  tinggi  dari  turbin  gas,  parameter  operasional harus  sering  di  rawat  dan  disetel.  Sistem  kontrol kecepatan  turbin  berdasarkan  pengendalian  dengan teknik  kecerdasan  buatan.  Turbin  gas  sering  ditemui di kilang dalam bentuk turbin uap yang menggunakan hidrolik untuk mengontrol kecepatan turbin (Merrington, 1993). Sebuah proporsional
konvensional  derivatif  dapat  digunakan  untuk mengontrol  sistem  turbin  kompresor.  Dalam  hal  ini adalah  sebuah  sistem  kontrol  umpan  balik  yang mengukur  variabel  output  dan  mengirimkan  sinyal kontrol ke kontroler. Controller membandingkan nilai sinyal output dengan  nilai referensi dan  memberikan sinyal  kontrol  untuk  elemen  kontrol  akhir  melalui aktuator.  Ziegler-Nichols  (Z-N)  metode  bergantung pada  loop  terbuka  respon  langkah  atau  tes  respon frekuensi loop tertutup. Sebuah proporsional derivatif integral  disetel  sesuai  dengan  tabel  berdasarkan respon  proses  uji.  Menurut  Zeigler-Nichols  kriteria tala respon frekuensi 0,6 p cu K = K, 0,5 i t = T dan 0,125 d t = T.
Untuk  proporsional  integral  derivatif  dalam  studi kasus ini, nilai-nilai tuning parameter yang diperoleh adalah  Kp  =  18,?  i  =  1,4,?  d  =  0,3  dan  P  =  30,  I  = 21,4,  D  =  9.  Biasanya,  nilai-nilai  desain  awal derivatif  integral  (PID)  proporsional  yang  diperoleh oleh  semua  berarti  perlu  disesuaikan  berulang  kali melalui  simulasi  komputer  sampai  sistem  loop tertutup  melakukan  atau  kompromi  seperti  yang diinginkan.  Perhitungan  dilakukan  di  Simulink. Proporsional integral derivatif memberikan overshoot dari  52,4%,  settling  time  dan  puncak  waktu  9,66 detik  dan  10,9  detik  masing-masing,  yang  cukup tinggi  dan  akan  menghasilkan  distorsi  tinggi  dalam sistem.  Karena  respon  yang  tinggi  di  pengendali proporsional integral derivatif, Hasilnya menyimpang dan  efisiensi  pabrik  jauh  berkurang  (Nagraj  & Rampriya,  2008).  Fuzzy  proporsional  derivatif integral (PID) pengendali adalah perpanjangan alami dari  konvensional  mereka  versi,  yang  melestarikan
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
struktur  linier  mereka  derivatif  integral.  Fuzzy proporsional  integral  derivatif  controller  dirancang menggunakan  prinsip  fuzzy  logic  control  untuk mendapatkan  controller  baru  yang  memiliki  formula analitis  sangat  mirip  dengan  proporsional  integral derivatif  digital.  Dalam  studi  eksperimental  ini, interpretasi  klasik  dari  operasi  logika  Mamdani diterapkan. Fuzzy logic controller (FLC) memberikan overshoot jauh lebih rendah, waktu penyelesaian dan waktu  puncak  daripada  konvensional proportional integral  derivatif (PID).  nilai  khas  overshoot  adalah 8.75%  dan  menetap  waktu  dan  puncak  waktu  yang 6,8  detik  dan  6,2  detik  masing-masing,  yang menunjukkan perbandingan perbaikan dalam kontroler fuzzy berdasarkan logika daripada konvensional proportional  integral  derivatif (PID) untuk  parameter  kontrol  proses  yang  berbeda. algoritma  genetika    adalah  teknik  optimasi  cerdas (Chang  Wook  Ahn  &  Ramakrishna,  2002)  yang mengandalkan  paralelisme  ditemukan  di  alam, khususnya  prosedur  pencarian  yang  yang  didasarkan pada mekanisme seleksi alam dan genetika. algoritma genetika,  dengan  ukuran  populasi  20  kromosom, jalankan  untuk  50  generasi.  Metode  roda  Roulette digunakan untuk seleksi kromosom, dengan dua titik Crossover,  memiliki  probabilitas  mutasi  0.01. Tanggapan langkah fuzzy algoritma genetika  sistem hybrid  menunjukkan  bahwa  transien  parameter respon  yang  lebih  baik  dioptimalkan  dari fuzzy  logic controller (FLC)  dan  konvensional proportional integral  derivatif (PID).  Hal  ini  menunjukkan keunggulan  algoritma  genetika  hybrid fuzzy lebih sebagai  pengendali  konvensional  dan  pengendali fuzzy mandiri.
Untuk  memverifikasi  hasil  Simulink  model berbasis  sistem  turbin  kompresor  menggunakan  blok optimum  set,  m-file  juga  dihasilkan  menggunakan perintah MATLAB. Melalui analisis komparatif flow control dari  sistem  turbin  kompresor, hybrid  fuzzy genetic  algoritma (HFLGA)  menunjukkan  overshoot hampir  diabaikan  dari  sekitar  1%  dan  peningkatan yang  luar  biasa  dalam  waktu  penyelesaian  dan puncak waktu yang nilai-nilai khas adalah sekitar 3,7 detik  dan  4,1  detik  masing-masing.  Perbandingan kinerja  kesalahan  parameter  yang  tidak  terpisahkan dari integral  of  absolut  error (IAE)  dan integral  of time  and  absolut  error (IAE)  dari proporsional integral derivatif (PID), fuzzy logic controller (FLC) dan hybrid  fuzzy  genetic  algoritma (HLFGA) controler menunjukkan  superioritas  kontroler  hybrid stand alone dan proporsional integral derivatif (PID)
controller. Integral  and  absolut  error (IAE)  dan Integral  of  time  and  absolut  error (ITAE)  dari proporsional integral derivatif (PID) adalah 0,98 dan 1,94  masing-masing.  Integral  of  absolut  error  (IAE) dan  tidak  terpisahkan  dari  Integral  of  time  and absolut error (ITAE) dari fuzzy logic controller (FLC) adalah  0,83  dan  0,91  masing-masing.  Integral  of absolut  error  (IAE)  dan  tidak    terpisahkan  dari Integral of time and absolut error (ITAE) dari hybrid fuzzy genetic algoritma (HLFGA) controller 0,76 dan 0,98,  yang  sangat  kurang  dan  menunjukkan  kontrol dioptimalkan  kontroler hybrid pada  kesalahan  dari turbin gas.

## IV. S TUDI KASUS –P ENGENDALIAN T ORSI L ANGSUNG D ARI M OTOR I NDUKSI
Pertama-tama,  teknik  kecerdasan  buatan  yang dimasukkan  untuk  mengatasi  kelemahan  yang melekat  skema  kontrol  torsi  langsung  konvensional, seperti  masalah  awal  dari  negara-negara  null, kebutuhan  torsi  dan  estimator  fluks  (Kumar  K., Sakthibala  D.  dan  Palaniswami  S.,2010).  Dalam metode kontrol torsi langsung konvensional, tegangan  diterapkan  untuk  seluruh  periode,  yang pada  gilirannya  menghasilkan  arus  stator  tinggi  dan torsi  elektromagnetik  dengan  hasil  riak  torsi  tinggi yang  dihasilkan  selama  operasi  bermotor  (Pujar  J.H dan S.F. Kodad, 2009).
Teknik  cerdas  untuk  menganalisis  kinerja  tinggi dipisahkan  fluks  dan  kontrol  torsi  memiliki dilaksanakan  dalam  pekerjaan  ini.  logika  fuzzy digunakan  untuk  memilih  negara  inverter  untuk mencapai  torsi  dan  nilai-nilai  referensi  fluks.  Untuk eksperimen,  3-fase,  1-kilowatt,  1300  rpm  induksi drive  motor  diambil.  fungsi  keanggotaan  segitiga digunakan untuk mewakili kesalahan fluks, kesalahan torsi  elektromagnetik  dan  sudut  fluks.  aturan  fuzzy yang  dihasilkan  oleh  metode  trial  and  error  untuk pemilihan  negara  inverter  yang  tepat.  Sebuah  motor dikenakan  frekuensi  10  KHz,  pengambilan  sampel waktu 0,1  ms, dan  memiliki torsi dan referensi fluks nilai 2,5 Nm dan 0,5 Wb masing-masing.
Algoritma  genetika  telah  diterapkan  untuk  150 generasi memiliki ukuran populasi 20 kromosom. 50% dari tingkat crossover dan 10% dari laju mutasi dengan crossover titik tunggal digunakan selama  simulasi.  Metode  Roulette  pilihan  roda dengan  nilai-nilai  fitness  dinormalisasi  digunakan untuk seleksi kromosom. Studi simulasi
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
menunjukkan  peningkatan  maksimum  23%  di  fluks kesalahan untuk logika fuzzy dan hybrid logika fuzzy algoritma genetika kontroler. untuk operasi kondisi a = 100%, b = 100%, fluks kesalahan 2.5e-3 dan 1,8 e- 3  telah  dicatat  untuk  logika  fuzzy  controller  dan hybrid  logika  fuzzy  algoritma  genetika  kontroler masing-masing.  Studi  simulasi  dilakukan  pada kondisi  operasi  yang  berbeda  dari  motor.  Hal  ini disimpulkan  dari  simulasi  hasil  bahwa  peningkatan kesalahan  fluks  di  logika  fuzzy  mandiri  dan  logika fuzzy hybrid genetik kontroler algoritma adalah 23%, 22%,  19%,  18%  dan  17%  untuk  kondisi  operasi  a  = 100%, b = 100%.
Selanjutnya, untuk kondisi operasi a = 50%, b = 50%, peningkatan  kinerja di fluks kesalahan berkisar dari  10%  menjadi  2%  untuk  logika  mandiri  dan logika  fuzzy  algoritma  genetika  hybrid  pengendali masing-masing.
Untuk  kondisi  operasi  di  atas,  persentase peningkatan  kesalahan  torsi  juga  telah  mencatat. Untuk  kondisi  operasi  a  =  100%,  b  =  100%,  kinerja peningkatan  sekitar  3%  dicatat  dalam  logika  fuzzy mandiri  dan  logika  fuzzy  hybrid  genetik  kontroler algoritma.  Untuk  kondisi  operasi  yang  berbeda peningkatan
kinerja
dicatat. Saya simpulkan  dari  hasil  simulasi  di  atas  bahwa peningkatan  kinerja  dalam  kesalahan  fluks  dan  error torsi  lebih  pada  kecepatan  awal  motor.  Singkatnya, logika  fuzzy  controller  berdasarkan  genetik  teknik algoritma melebihi kontroler logika mandiri fuzzy.

## V. S TUDI KASUS –P ERBANDINGAN M ETODE T RADISIONAL DAN S OFT COMPUTING DI

## A PLIKASI P ENGENDALIAN W AKTU
N YATA
Dalam contoh aplikasi ini, bola harus dipindahkan  sembarang  melalui  labirin  yang  yang dipasang  di  papan.  Gerak  bola  dicapai  dengan menggunakan  dua  motor  langkah.  Sebuah  kamera video  dipasang  di  atas  papan  untuk  mengamati  efek dari  gerakan  papan.  Pada  pandangan  pertama masalah  mungkin  muncul,  tapi  mirip  atau  terkait masalah (misalnya gerak atau masalah keseimbangan)  muncul  dalam  banyak  aplikasi industri. Gambar. 4 menunjukkan komponen perangkat keras (kiri) dan fotografi (kanan). Masalah keseluruhan diselesaikan dalam dua langkah berikutnya.  Pada  langkah  pertama  ( pre-processing )
itu  perlu  untuk  mendeteksi  posisi  bola  dan  dan  cara melalui labirin.
Hasilnya  adalah  jalur  dari  awal  ke  titik  target labirin berbentuk poligonal a. Langkah kedua adalah tahap  real-time  yang  bertanggung  jawab  untuk menavigasi  bola  sepanjang  jalan  dengan  mendekati titik  sudut  dari  satu  poligonal  demi  satu.  Awalnya, koordinat  baru  dari  pusat  bola  diperkirakan  dengan mempertimbangkan  beberapa  posisi  masa  lalu  dari ball.Then,  pusat  tepat  terlokalisir  di  daerah  ("jendela geser")  sekitar  estimasi  pusat  menggunakan  mis metode  pas  prototipe  (Keidl  M,  Kickingereder  R, 1997).  Posisi  saat  bola  dan  posisi  titik  target berikutnya  (sudut  poligonal)  digunakan  untuk menghitung  urutan  motor  langkah.  Ada  berbagai kemungkinan untuk menangani tugas ini.

## Gambar 4. Peralatan perangkat keras dari contoh aplikasi
Agar  diperoleh  hasil  yang  bisa  mewakili  semua data  pada  pengendali,  maka  setiap  tes  telah  diulang
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
dua  puluh  kali  dan  mean  dan  standar  deviasi  dari kriteria peringkat berikut telah ditentukan.
1. Jarak yang ditempuh bola (diukur dalam pixel);
2. Menjalankan waktu antara awal (start point) dan akhir (titik sasaran terakhir) gerak (diukur dalam detik)
3. Rata-rata deviasi (diukur dalam pixel)
4. Maks. penyimpangan bola (diukur dalam pixel)
5. Rata-rata jumlah siklus prosesor per perhitungan
6. Jumlah langkah bermotor
Jalan  melalui  labirin  telah  keras-kode  untuk menjamin  persis  jalan  yang  sama  untuk  setiap  tes dan,  karena  itu,  hasil  yang  sebanding.  Ini  "referensi jalan"  memiliki  panjang  1.139  piksel.  Hasil  untuk jaringan  dilatih  secara  online  akan  ditampilkan setelah  waktu  tertentu  pelatihan  online  (dengan pelatihan online jumlah siklus prosesor adalah sekitar 67000)

## Tabel 1. Hasil Percobaan (Keidl)
Paradigm Fuzzy controller Pre-trained Online trained NN Conv. Controller µ          σ µ          σ µ          σ µ          σ Distance 1478    26,3  1459    27,7 1410 31,7 1560  24,0 Run time 70,2    1,21    66,7     1,24 52,9 0,88 59,4   1,02 Avg. dev.  2,50     0,21 1,88 0,16  3,47   0,19 3,24   0,22 Max. dev.  12,1     1,40 10,4 1,89  13,9   1,36 16,6  4,02 Cycles 3669    0,73  10992  0,07  10911  0,06 465 5,31 Mot. Steps  12316   177  11244   134 9048 193 9520  284
Hal  ini  dapat  dilihat,  bahwa pre-trained jaringan  saraf  (yang  membutuhkan  fungsi  transfer dari  kontroler fuzzy untuk  pelatihan)  adalah  yang terbaik  untuk  menavigasi  bola  dekat  dengan  jalan yang  diberikan  (berarti  deviasi  rata-rata  1,88  piksel, berarti  deviasi  maksimum  10,4  piksel).  Jaringan dilatih  secara online panduan  bola  sangat  cepat melalui  labirin  (berarti  menjalankan  waktu  52,9 detik)  dan,  oleh  karena  itu,  rata-rata  ditutupi  jarak terpendek  (1410  piksel).  Selain  itu, controler ini membutuhkan  langkah  jumlah  bermotor  terkecil (9048).  Pada  akhirnya, controller konvensional memiliki algoritma kontrol yang sangat cepat (berarti jumlah siklus prosesor sebesar 465).

## VI. K ESIMPULAN
Hasil  analisis  stabilitas  logika  fuzzy  dan algoritma  genetika  berdasarkan  pengendali  non- linear. Percobaan pada non-linear dan kontrol kontrol kecepatan  kompresor  turbin  yang  khas  sistem  untuk mengendalikan  keluaran  gas  dilakukan  dengan menggunakan  strategi logika fuzzy dan teknik hybrid fuzzy  logic algoritma  genetika.  Bila  dibandingkan dengan kontroler konvensional, logika fuzzy memberikan  kontrol  yang  lebih  baik  pada  kesalahan sementara  dan  penggabungan  genetik  algoritma dengan  logika fuzzy akan  lebih  mengoptimalkan parameter  kontroler. Fuzzy  logic dan  teknik hybrid fuzzy logic algoritma genetika mengungguli pendekatan  konvensional  dalam  hal  minimalisasi kesalahan.    Untuk  menilai  jenis  kontroler  yang berbeda, masing-masing kontroler telah diuji menggunakan  labirin  yang  sama  dan  jalan  yang sama. Untuk membandingkan pengendali secara adil, setiap tes telah diulang dua puluh kali dan mean dan standar  deviasi  dari  kriteria  Peringkat  berikut  telah ditentukan
Hal  ini  terbukti  dari  hasil  studi  kasus  diambil dalam  makalah  ini  bahwa  teknik soft  computing dalam  penelitian  ini  dapat  mengatasi  proses  yang kompleks  non-linear  pengendalian  sistem.  Dapat ditarik kesimpulan bahwa logika fuzzy adalah sebuah pendekatan  sistematis  untuk  mengendalikan  proses. Selain fuzzy  logic ,  hibridisasi  dengan  algoritma genetik,  akan  lebih  memberikan  optimasi  yang  lebih baik.

## R EFERENSI
Adams  J.  M.  and  Rattan  K.  S.,  (2001),  “Genetic multi-stage  Fuzzy  PID  controller  with  a Fuzzy  switch”, IEEE  Transactions  on Systems,  Man,  and  Cybernetics ,  Vol.  4, pp.2239-2244.
Balamurugan S., Xavier R. and Jeyakumar A., (2009) , “Control of Heavy-duty Gas Turbine Plants for Parallel Operation Using Soft
Computing  Techniques”, Electric  Power Components and Systems , 37(11), pp.1275 – 1287.
Chang Wook Ahn and Ramakrishna, R.S., (2002), “A genetic  algorithm  for  shortest  path  routing problem  and  the  sizing  of  populations,”
Nopi Ramsari, Zen Munawar Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume II, No 3, 15 Agustus 2016
IEEE Transactions on Evolutionary Computation , 6(6), pp. 566-579.
Esmaeili V.,  Assareh  A., Shamsollahi  M.B. Maoradi M.H. and Arefian N.M. (2008), “Estimating thedepth  of  anesthesia  using  fuzzy  soft computation  applied  to  EEG  features,”
Intelligent data Analysis,12, pp. 393-407.
Goldberg,  D.E,  ,  (1989),  “Genetic  Algorithms:  in
Search, Optimization & Machine Learning,” Addison Wesley, MA.
Keidl  M,  Kickingereder  R.,  Maydl  M,  Ramsauer  M,
Schichl  G,  Seltzsam  S,  Volgelhuber V.,“,(1997), Praktikum im Vertiefungsgebiet Technische Anwendungen der Informatik-
Dokumentation. technical report, “, University of Passau.
Kumar K., Sakthibala D. and Palaniswami S., (2010), “Efficiency  optimization  of  Induction Motor  Drive  using  Soft  computational techniques,” International Journal of Computer Applications , 3(1), pp. 6-12.
Marcos  Gestal  Pose,  and  Daniel  Rivero  Cebrián (2010),  "Soft  Computing  Methods  for
Practical
Environment
Solutions: Techniques  and  Studies"  Release  Date: May, University of A Coruna, Spain.
Merrington,  G.  L.,  (1993),  “Fault  Diagnosis  in  Gas Turbines Using a Model Based Technique,” American  Society  of  Mechanical  Engineers, ASME Paper .
Nagraj  B.,  Subha  S.  and  Rampriya  B.,  (2008), “Tuning  Algorithm  for  PID  controller  using soft  computing  Techniques,”  International Journal  of  Computer  Science  and  network Security, 8(4), pp. 278-281.
Pujar  J.H  and  S.F.  Kodad,  “DigitalSimulation  of Direct Torque Fuzy of Control PMSM Servo System”, International  Journal  of  Recent
Trends in Engineering , 2(2), pp. 89.93, 2009.
Somerville, I., (2004), Software Engineering , 7th Ed. Addison-Wesley.
Toufouti  R.  Meziane  S.,  (2006),  “Direct  torque control  for  Induction  Motor  using  Fuzzy Logic,” ACSE Journal , 6(2), pp. 19-26.
Yakhchali  S.  H.  and  Ghodsypour  S.  H.,(2008),  “A Hybrid  Genetic  Algorithms  for  Computing the  Float  of  an  Activity  in  Networks  with Imprecise  Durations”, Proceedings  of  the IEEE  International  Conference  on  Fuzzy Systems ,FUZZ-2008, pp.1789-1794.
Zadeh  LA.  (1997),  “What  is  soft  computing?.”,  in: Soft Computing,vol. 1 no. 1, 1997.
Zeng  Hui,  LI  Yuanxiang,  (2010),  "Optimization  of Fuzzy  Controller  Based  on  Dynamic Evolutionary  Algorithm  ",  International Conference  on  Intelligent  Computing  and Cognitive Informatics.