Abstrak—Penelitian ini fokus pada pengendalian suhu dan kumbung  jamur tiram dengan kontrol fuzzy  gain scheduling yang digunakan untuk mentuning Kp, Ki, dan Kd agar diperoleh respon yang terbaik untuk aktuator sprayer dan blower. Pemodelan matematis ARX untuk membuat fungsi pengendalian suhu terhadap kelembaban. Variabel input yang digunakan dalam kontrol logika fuzzy GS ini adalah nilai setpoint suhu dan error  suhu.  Hasil  output  dari kontrol logika fuzzy  adalah nilai otomatis tuning dari Kp, Ki, Kd Dari hasil fitting data real plant dengan data estimasi dengan menggunakan pemodelan ARX, diperoleh angka 66, 69% dan 54,49% untuk hasil fitting data real plant  dengan data validasi. Dilihat dari bentuk kurva yang diperoleh, terdapat kesamaan tren antara data real plant dengan data estimasi maupun validasi.  Telah dilakukan uji open loop dan juga close  pada sistem pengendalian yang dirancang. Pemberian nilai set point pada suhu yang sesuai untuk pertumbuhan jamur yaitu pada suhu 28° C dapat dicapai dan dipertahankan dengan nilai maximum overshoot dari pengendali tersebut sebesar 0.89% dan time settling  sekitar 325  detik. Fungsi suhu terhadap kelembaban dengan pemodelan ARX menghasilkan respon sistem dengan maximum overshoot dari pengendali tersebut sebesar 35% dan time settling sekitar  240 detik, dan error steady state sebesar 0,03%.
Kata Kunci—Suhu, , autoregressive exogeneus,  kontrol  logika fuzzy

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  budidaya jamur tiram saat ini mengalami pertumbuhan yang sangat pesat ditandai dengan semakin banyaknya petani pembibit maupun pembesaran jamur yang berbanding lurus dengan banyaknya jumlah pelaku usaha makanan di bidang jamur. Dalam proses pembesaran jamur pada kumbung sangat tergantung pada faktor fisik seperti suhu,kelembaban, cahaya, pH media tanam, dan aerasi, udara. jamur tiram dapat menghasilkan tubuh buah secara optimum pada rentang suhu 26-28 °C, kelembaban udara 80-90% dan pH media tanam yang agak masam antara 5-6 [1].
Seiring berjalannya waktu para petani ternyata mengalami hambatan dalam melakukan pengendalian suhu kumbung jamur sehari-hari. Upaya yang mereka lakukan biasanya adalah dengan manual menggunakan sprayer yang disemprotkan pada kumbung jamur saat pagi dan sore setiap harinya. Selain kurang praktis, ada kelemahan lain yang terjadi dengan metode yang seperti itu, yaitu jika kondisi suhu dan kelembaban berfluktuasi sepanjang hari seperti yang biasa
terjadi pada pergantian musim saat ini, maka tidak cukup hanya disemprot dengan sprayer tiap pagi  dan  sore  hari. fluktuasi suhu dan kelembaban sangat tinggi dan ini menyebabkan hasil panen mereka terganggu. Sebagai contoh yang terjadi pada petani jamur di Mojokerto, Sidoarjo dan Malang, pada masa pergantian musim kemarau ke musim hujan saat bulan September 2012 mereka mengalami penurunan panen jamur rata-rata sampai 20-40% per hari nya. Akan menjadi sebuah permasalahan tersendiri apabila para petani harus sepanjang waktu berada di kumbung jamur untuk melakukan penyemprotan. Oleh karena itu pada tugas akhir ini, akan dibahas mengenai sistem pengendalian suhu kumbung jamur tiram dengan Logika Fuzzy

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Pengambilan Data Termodinamik  Kumbung
Data yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah data kondisi suhu dan kelembaban di dalam dan di  luar plant kumbung jamur tiram dengan lokasi di desa kwangsan, kecamatan sedati, sidoarjo pada setiap rentang waktu 2 jam pada pukul 06.30 – 20.30 WIB

## B. Perancangan Sistem Pengendalian Suhu  pada Kumbung Jamur
Perancangan sistem untuk tugas akhir ini terdiri dari aktuator blower dan sprayer, sensor suhu ,  plant kumbung jamur, dan kontrol logika fuzzy .  Secara diagram blok sistem dapat dilihat pada gambar. Tujuan dari pemodelan sistem ini adalah agar sistem secara keseluruhan dapat dilihat dengan lebih mudah (lihat Gambar 1).
Untuk mendapatkan fungsi transfer plant kumbung dari parameter suhu, digunakan pendekatan neraca energi dalam melakukan pemodelan. Sedangkan dari parameter kelembaban (RH), digunakan pendekatan model matematis ARX ( Autoregressive Exogeneus ) untuk mendapatkan fungsi transfer nya.  Aktuator yang digunakan untuk melakukan aksi pada plant adalah blower dan sprayer. Fungsi transfer akan didapatkan dengan acuan psychometric process yang terdiri dari proses Cooling dan Humidifying. Kontroler yang dipakai menggunakan Kontrol Logika Fuzzy Gain Scheduling tipe Mamdani dengan sistem MIMO (Multi Input, Multi Output). Input sistem yang digunakan pada KLF ini adalah error suhu (eT) dan suhu set point dengan output nilai Kp’, Kd’, alfa (α).

## Perancangan Sistem Pengendalian Suhu Kumbung Jamur dengan Logika Fuzzy
Mahendra Ega Higuitta dan Hendra Cordova Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 email: hendracordova@yahoo.com
P
Gambar.  1.  Diagram blok sistem pengendalian suhu kumbung jamur dengan kontrol logika fuzzy .
Gambar. 2. Skema konsep pemodelan suhu pada plant kumbung jamur.

## \
Gambar. 3. Fungsi transfer suhu pada kumbung jamur.
Gambar. 4. Ukuran riil kumbung jamur .
Gambar. 5. Skema adiabatic mixing dari dua actuator.
C. Pemodelan  Komponen Pengendalian Suhu    pada Kumbung Jamur Perancangan Kendali Logika Fuzzy
- Suhu (kumbung)
Persamaan neraca energi : 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝜑𝜑̇ 𝑑𝑑𝑑𝑑 - 𝑤𝑤̇ 𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑚𝑚̇ 𝑖𝑖 ℎ 𝑖𝑖 − 𝑚𝑚̇ 𝑒𝑒 ℎ 𝑒𝑒 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(1)
Visualisasi suku sambung diberikan pada Gambar 2. Karena tidak ada kerja mekanis, maka 𝑤𝑤̇ 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 0, sistem tertutup dan
tidak ada aliran keluaran sehingga 𝑚𝑚̇ 𝑒𝑒 =0.  Sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut : 𝑑𝑑𝑑𝑑 .𝑑𝑑𝑝𝑝.𝑉𝑉.𝑇𝑇~ 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑈𝑈𝑈𝑈(𝑇𝑇 ~ − 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) + 𝑚𝑚̇ 𝑖𝑖 ℎ 𝑖𝑖 . . . .  . . . . . . . . . . . . . . (2)
𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝 𝑉𝑉 𝑑𝑑𝑇𝑇𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑈𝑈𝑈𝑈(𝑇𝑇 ~ − 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) + 𝑚𝑚̇ 𝑖𝑖 ℎ 𝑖𝑖 . . . . . . . . . . . . . . . . . .(3)
Kemudian dilakukan transformasi laplace pada persamaan (3.8), sehingga diperoleh persamaan sebagai berikut : 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝 𝑉𝑉𝑉𝑉𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 (𝑉𝑉) = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑇𝑇 ~ − 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 (𝑉𝑉) + 𝑚𝑚 𝑖𝑖 (𝑉𝑉)ℎ 𝑖𝑖 . . . . . . . . (4) 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 (𝑉𝑉)(𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝 𝑉𝑉𝑉𝑉  + 𝑈𝑈𝑈𝑈) = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑇𝑇 ~ + 𝑚𝑚 𝑖𝑖 (𝑉𝑉)ℎ 𝑖𝑖 . . . . . .. . . .... (5) 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 (𝑉𝑉) = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑇𝑇~ 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑝𝑝𝑉𝑉𝑉𝑉 +𝑈𝑈𝑈𝑈 + 𝑚𝑚𝑖𝑖(𝑉𝑉)ℎ𝑖𝑖 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑝𝑝 𝑉𝑉𝑉𝑉 +𝑈𝑈𝑈𝑈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... (6)
Fungsi  transfer suhu pada kumbung jamur yang diperoleh diberikan dalam Gambar 3.
Karena material yang digunakan pada kumbung jamur adalah kayu bambu, maka didapatkan nilai U = 0,145. Sedangkan nilai A didapat dari luas seluruh penampang kumbung jamur, berikut ini  adalah gambaran ukuran plant kumbung jamur di desa kwangsan, kecamatan sedati, sidoarjo (lihat Gambar 4).
Luas penampang keseluruhan adalah : A  = 2A1 𝑈𝑈      = 2𝑈𝑈 1 + 2𝑈𝑈 2 + 2𝑈𝑈 3 + 𝑈𝑈 4
= 2.(10.3+10.3) + 2.(3.22) + 2.(3.22) + 10.22 = 120 + 132 + 132 + 220 = 704 𝑚𝑚 2
Nilai Volume Kumbung  adalah 990 𝑚𝑚 3 , dengan 𝑑𝑑 = 1,024 kg/m3Konstanta panas jenis udara (Cp) diperoleh pada tabel termodinamika A20 yaitu sebesar 1,005 kJ/kgK. Nilai entalpi udara dari aktuator, hi, dihitung dari psychometric chart pada C-8SI pada sea level sebesar 85kJ / kg.
Dari persamaan (3.11) diperoleh 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑 (𝑉𝑉) = 102,8.𝑇𝑇~ 1018828 𝑉𝑉 +102,8 + 85000 𝑚𝑚𝑖𝑖(𝑉𝑉) 1018828 𝑉𝑉 +102,8 . . .  . . . . . .... (7) -

## Kelembaban
Dilakukan perancangan model matematis berbasis auto regressive exogeneus (ARX) untuk memberikan pemodelan fungsi suhu terhadap kelembaban.
Berikut ini adalah persamaan dasar model matematis ARX : A(q -1 )y(kT) = B(q -1 )u(kT-nT) . . . . . . . . . . . .   . .(3.3) Dimana T adalah waktu sampling, q -1 operator backward-shift, n adalah bilangan delay dari input ke output, dan A dan B adalah bilangan polynomial dalam  q -1 dengan     A(q -1 ) = 1 + a 1 q -1 + a 2 q -2 + ....+ a n q -n ,
Setelah diturunkan ke domain s, maka fungsi transfer kelembaban terhadap suhu, dari plant kumbung jamur adalah :
𝑓𝑓𝑅𝑅𝑅𝑅  (𝑉𝑉) 𝑓𝑓𝑇𝑇 (𝑉𝑉) = 𝑃𝑃(𝑉𝑉) 𝑍𝑍(𝑉𝑉) =
−0,2843𝑉𝑉 9 − 6,041.10 −5 . 𝑉𝑉 8 − 7,21.10 −8 . 𝑉𝑉 7 − 6,322.10 −12 . 𝑉𝑉 6 − 3,922.10 −15 . 𝑉𝑉 5 + 7,839.10 −19 . 𝑉𝑉 4 + 1,693.10 −22 . 𝑉𝑉 3
+3,056.10 −26 . 𝑉𝑉 2 + 6,576.10 −30 . 𝑉𝑉 + 3,494. 10 −34
𝑉𝑉 9 −  0,000152. 𝑉𝑉 8 − 3,599.10 −7 . 𝑉𝑉 7 + 3,805.10 −11 . 𝑉𝑉 6
− 3,833.10 −14 .𝑉𝑉 5 + 2,498.10 −18 . 𝑉𝑉 4 + 1,313.10 −21 . 𝑉𝑉 3 +4.10 −26 . 𝑉𝑉 2 + 1,055.10 −29 . 𝑉𝑉 + 1,237.10 −34
Aktuator
T s T R Kontrol Logika Fuzzy Aktuator Pemodelan Kumbung (T) Pemodelan ARX Kumbung (RH) ℎ 𝑖𝑖 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝 𝑉𝑉𝑉𝑉  + 𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑇𝑇 ~ 𝑈𝑈𝑈𝑈 𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑝𝑝 𝑉𝑉𝑉𝑉  + 𝑈𝑈𝑈𝑈 + + 𝑚𝑚̇ 𝑇𝑇 𝑑𝑑𝑑𝑑
Persamaan dasar yang dapat diaplikasikan sesuai dengan proses tersebut adalah sebagai berikut 𝑚𝑚̇ = 𝑚𝑚̇ 1 - 𝑚𝑚̇ 2 . . .  . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(8)
𝑊𝑊 3 = 𝑚𝑚̇1 𝑚𝑚̇ 𝑊𝑊 1 + 𝑚𝑚̇2 𝑚𝑚̇ 𝑊𝑊 2 . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(9)
ℎ 3 = 𝑚𝑚̇1 𝑚𝑚̇ ℎ 1 + 𝑚𝑚̇2 𝑚𝑚̇ ℎ 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (10)
Dengan mengeliminasi 𝑚𝑚̇ , maka diperoleh 𝑚𝑚̇1 𝑚𝑚̇23 = ℎ2−ℎ3 ℎ3−ℎ1 = 𝑊𝑊2−𝑊𝑊3
𝑊𝑊3−𝑊𝑊1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (11)
Dari persamaan tersebut digunakan pendekatan persamaan yang melibatkan suhu dry-bulb dari aliran udara untuk menemukan kondisi udara campuran. 𝑚𝑚̇ ( 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑊𝑊 3 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑤𝑤 )𝑑𝑑 3 =  𝑚𝑚̇ 1 ( 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑊𝑊 1 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑤𝑤 )𝑑𝑑 1 + 𝑚𝑚̇ 2 ( 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑝𝑝 + 𝑊𝑊 2 𝑑𝑑 𝑝𝑝𝑤𝑤 )𝑑𝑑 2 . . . . . . .  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(12)
Atau bisa juga didefinisikan sebagai berikut : 𝑚𝑚̇𝑑𝑑 𝑝𝑝3 𝑑𝑑 3 =  𝑚𝑚̇ 1 𝑑𝑑 𝑝𝑝1 𝑑𝑑 1 + 𝑚𝑚̇ 2 𝑑𝑑 𝑝𝑝2 𝑑𝑑 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (13)
𝑚𝑚̇ = 𝑚𝑚̇1𝑑𝑑𝑝𝑝1𝑑𝑑1+ 𝑚𝑚̇2𝑑𝑑𝑝𝑝2𝑑𝑑2 𝑑𝑑𝑝𝑝3𝑑𝑑3 . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (14)
Dikarenakan 𝑑𝑑 𝑝𝑝1 = 𝑑𝑑 𝑝𝑝2 = 𝑑𝑑 𝑝𝑝3 , maka nilai 𝑚𝑚̇ dapat didefinisikan sebagai berikut : 𝑚𝑚̇ = 𝑚𝑚̇1𝑑𝑑1+ 𝑚𝑚̇2𝑑𝑑2 𝑑𝑑3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(15)
Dimana 𝑑𝑑 1 adalah suhu air, 𝑑𝑑 2 adalah suhu udara, 𝑑𝑑 3 adalah suhu campuran. Dari data lapangan yang diambil, maka dapat dihitung sebagai berikut :
𝑚𝑚̇ = 𝑚𝑚̇1.24+ 𝑚𝑚̇2.29,2 28,8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .(16) 𝑚𝑚̇ =  0,833. 𝑚𝑚̇ 1 +  1,01. 𝑚𝑚̇ 2 . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . (17)

## Kontrol Logika Fuzzy
Prosedur pengaturan menggunakan kontrol logika fuzzy merupakan kumpulan dari aturan-aturan kontrol yang menjadi acuan bagi aksi kontroller. Aturan tersebut disusun berdasarkan pengamatan atau perkiraan terhadap respon dinamik suatu sistem. Untuk menentukan rule base digunakan metode pendekatan secara linguistik, yaitu dengan melakukan pengamatan respon terhadap masukan. Selanjutnya ditentukan rule base kontrol logika fuzzy yang disesuaikan dengan kondisi yang terjadi.Pada tugas akhir ini digunakan fuzzy gain schedulling dengan tipe mamdani  [2].  Langkah-langkah atau prosedur dalan perancangan kontrol logika fuzzy :
a. Menentukan variabel masukan dan keluaran.
Variabel input dalam kontroller ini adalah nilai set point suhu dan error suhu. Hasil output dari kontrol logika fuzzy Kp adalah nilai Kp’, untuk logika fuzzy Kd adalah nilai Kd’, Logika Fuzzy Alfa  (α)  adalah  untuk  mencari  nilai  Alfa  (α). Nilai Kp’, Alfa (α), Kd’ yang diperoleh nanti akan digunakan untuk mendapatkan nilai Kp, Ki, Kd untuk pengendalian pada aktuator sprayer dan blower
b. Menentukan fungsi keanggotaan (membership function) Masukan dan keluaran logika fuzzy dinyatakan dalam fungsi keanggotaan ( membershipfunction ) untuk melakukan pengelompokan variabel-variabel yang ada.  Berikut adalah fungsi keanggotaan yang digunakan dalam sistem
Gambar. 6.  Fungsi keanggotaan input set point suhu pada fuzzy kp’, fuzzy kd’, dan fuzzy alfa (α).
Gambar.  7.    Fungsi  keanggotaan input error suhu fuzzy kp’, fuzzy kd’, dan fuzzy alfa (α).
Gambar. 8. Fungsi Keanggotaan Output Fuzzy Kp’.
Gambar. 9. Fungsi keanggotaan output fuzzy kd’.
Gambar 10. Fungsi keanggotaan output fuzzy alfa.
c. Menentukan Fuzzy Rule Base Rulebase merupakan sekumpulan aturan sebab akibat yang digunakan untuk mengambil keputusan akhir. Data masukan berupa suhu set point dan error suhu akan diolah dan menghasilkan keluaran berupa Kp’ untuk Fuzzy Kp, Kd’untuk fuzzy Kd, dan juga Alfa ( α) untuk Fuzzy Alfa ( α) yang akan digunakan untuk menghitung Ki.
Gambar. 11. Surface kontrol logika fuzzy kp.
Gambar. 12. Surface kontrol logika fuzzy kd.
Gambar. 13. Surface kontrol logika fuzzy alfa.
Gambar. 14. Simulink untuk persamaan 20
Dari rule base yang dibentuk, maka akan terbentuk surface seperti pada Gambar 11-13.
Setelah penentuan nilai Kp’, Kd’, dan α, proses selanjutnya adalah menghitung nilai parameter kendali Kp, Kd, dan Ki berdasarkan persamaan berikut:
𝐾𝐾 𝑝𝑝 = �𝐾𝐾 𝑝𝑝,𝑚𝑚𝑝𝑝𝑚𝑚 − 𝐾𝐾 𝑝𝑝,𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚 �𝐾𝐾 𝑝𝑝 ′ + 𝐾𝐾 𝑝𝑝,𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚 . . . . . .  (18) 𝐾𝐾 𝑑𝑑 = �𝐾𝐾 𝑑𝑑,𝑚𝑚𝑝𝑝𝑚𝑚 − 𝐾𝐾 𝑑𝑑,𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚 �𝐾𝐾 𝑑𝑑 ′ + 𝐾𝐾 𝑑𝑑,𝑚𝑚𝑖𝑖𝑚𝑚 . . . . . .  (19) 𝐾𝐾 𝑖𝑖 = 𝐾𝐾 𝑝𝑝 2 /(𝛼𝛼𝐾𝐾 𝑑𝑑 ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  (20)
Rangkaian simulink untuk Pers.  18-20 diberikan dalam Gambar 14-16.
Gambar. 15. Simulink untuk persamaan 19.
Gambar. 16. Simulink untuk keseluruhan persamaan 20.
Gambar. 17.  Hasil fitting data estimasi.
Gambar. 18. Hasil fitting data validasi.

## D. Hasil Pemodelan ARX kelembaban kumbung jamur
Dari pemodelan ARX yang telah dilakukan, diperoleh fitting data estimasi sebesar 66,69% dan data validasi sebesar 54,49%. Secara prosentase kesesuaian data estimasi dan data validasi dengan data riil memang terlihat masih bernilai kecil. Akan tetapi jika melihat asumsi data riil yang digunakan, prosentasi sebesar lebih dari 50% merupakan indikasi baik bahwasannya pemodelan yang dilakukan telah cukup sesuai jika juga melihat kesamaan tren grafik yang ditunjukkan baik oleh data estimasi maupun data validasi terhadap data riil plant (garis hitam dengan garis biru, lihat Gambar 17-18).
Uji Close Loop
Gambar. 19. Pemodelan kontrol logika fuzzy pada simulink matlab.
Gambar . 20. Hasil respon close loop dengan setpoint suhu 28 c, dan suhu luar
34 ° c, simulation stop time 1000s.
Gambar.  21. Hasil respon close loop kelembaban dengan setpoint suhu 28 c, dan suhu luar 34 ° c, simulation stop time 1000s.
Gambar.  22. Hasil respon close loop dengan setpoint suhu 28 c, dan suhu luar
37 ° c, simulation stop time 1000s.
Gambar. 23. Hasil respon close loop dengan setpoint suhu 28 c, dan suhu luar 37 ° c, simulation stop time 1000s.
Gambar. 24. Hasil respon close loop dengan setpoint suhu 28 c, dan suhu luar
40 ° c, simulation stop time 1000s.
Gambar 25 Hasil Respon Close Loop dengan Setpoint Suhu 28 C, dan Suhu
Luar 40 ° C, simulation stop time 1000s
Gambar. 26 .Hasil respon close loop fungsi suhu luar terhadap waktu.
Gambar . 27. Hasil respon close loop suhu dengan gaussian noise .
Gambar. 28. Hasil respon close loop kelembaban dengan gaussian noise .
Sistem ini akan disimulasikan dengan set point suhu 28  C, dengan 𝑇𝑇 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑝𝑝𝑙𝑙 34   C , simulation stop time 1000s, dan simulation mode : normal.
Grafik hasil simulasi pengendalian suhu dengan Fuzzy Gain Schedulling, ditunjukkan pada gambar 4.9. Berdasarkan gambar tersebut, didapatkan bahwa minimum undershoot dari pengendali tersebut sebesar 3% dan time settling sekitar  325 detik.  Berdasarkan gambar 19-28, didapatkan bahwa maximum overshoot dari pengendali tersebut sebesar 35% dan time settling sekitar 240  detik.   Respon sistem dengan suhu luar 37 C dan 40 C memiliki nilai-nilai yang sama baik dari maksimum overshoot,minimum undershoot hingga time settling nya. Ini menunjukkan performansi aktuator dalam sistem berjalan mengendalikan dengan respon yang sesuai
0 1 2 3 4 5 6 x 10 4 27 27.5 28 28.5 29 29.5 30 30.5 Time (s) S uhu ( C ) 0 200 400 600 800 1000 1200 25 26 27 28 29 30 31 Time (s) S uhu ( C ) 0 200 400 600 800 1000 1200 40 50 60 70 80 90 100 110
setpoint yang dikehendaki  Dikarenakan simulation stop time mencapai 50.400s maka respon yang terlihat samar dan kecil jika tidak diperbesar. Jika diperbesar akan  terlihat bahwa maximum  overshoot dari pengendali tersebut juga sebesar 0.89% dan time settling sekitar 325  detik.  Grafik hasil simulasi pengendalian suhu dengan Fuzzy Gain Schedulling menggunakan gaussian noise , ditunjukkan pada gambar 4.11. Berdasarkan gambar tersebut, didapatkan bahwa error yang terjadi adalah 3% .

## III. KESIMPULAN/RINGKASAN
Dari hasil pengujian dan analisa penerapan pengendali logika fuzzy pada sistem kontrol kelembapan dan suhu  pada kumbung jamur tiram ini didapatkan beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
a) Penggunaan ARX untuk memodelkan kelembaban kumbung jamur sudah sangat sesuai meski fitting data estimasi yang dihasilkan hanya dapat mencapai 66, 69%, dan fitting data validasi 54.49%,  akan tetapi jika melihat tren yang memiliki kesamaan, dapat diasumsikan sesuai
b) Pemberian nilai set point pada suhu yang sesuai untuk pertumbuhan jamur yaitu pada suhu 28° C dapat
dicapai dan dipertahankan dengan nilai minimum undershoot dari pengendali tersebut sebesar  3% dan time settling sekitar 325  detik.
c) Fungsi suhu terhadap kelembaban dengan pemodelan ARX menghasilkan respon sistem dengan maximum overshoot dari pengendali tersebut sebesar 35% dan time settling sekitar 240  detik, dan error steady state sebesar 0,03%

## IV. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada yayasan KSE yang telah memberikan bantuan finansial melalui Beasiswa Tugas Akhir KSE tahun 2012-2013”.

## V. D AFTAR P USTAKA
[1] Susilawati., Raharjo, Budi. 2010. Budidaya Jamur Tiram yang Ramah Lingkungan . Report No 50. STE Final. Palembang [2] Zhao, Z.-Y., Tomizuka, M., & Isaka, S. (1993). Fuzzy  Gain Scheduling of PID Controller . IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS , 23 (5), 1392-1398.