Abstrak—Kerusakan  pada  motor  induksi  3  fasa  pada  mesin kompresor  di  PT  X  umumnya  disebabkan  oleh  gangguan thermal  dan  arus  lebih  yang  bermula  dari  masalah  internal motor  induksi.  Seperti  kumparan  motor  yang  sudah  mulai rusak, gearbox atau bearing yang sendat, dan kipas pendingin yang  tidak  berfungsi.  Proyek  Akhir  ini  bertujuan  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dengan  merancang    Sistem Proteksi Gangguan Thermal dan Arus Lebih Motor Induksi 3 Fasa  pada  Mesin  Kompresosr  Menggunakan  Metode  Logika Fuzzy.  Proyek  Akhir  ini  juga  bertujuan  untuk  aplikasi  fitur mobile  app  untuk  monitoring  nilai  temperatur  dan  arus  pada motor induksi serta dapat memutus daya motor induksi 3 fasa secara  online.  Prinsip  kerja  sistem  proteksi  ini  yaitu  ketika kendali logika fuzzy menetapkan motor induksi dalam kondisi peringatan  maka  sistem  secara  otomatis  mengirimkan peringatan  berupa  notifikasi  kepada  pengguna.  Begitu  juga ketika temperatur dan arus terdeteksi melampaui nilai nominal maka motor trip. Dari hasil pembacaan temperatur oleh sensor DS18B20  dan  termometer  digital,  terdapat  rata-rata  error sebesar 0,64%. Hasil pembacaan arus oleh sensor ACS712 dan amperemeter, terdapat rata-rata error sebesar < 1%. Pengujian dilakukan  terhadap  motor  induksi  3  fasa  berdaya  0,3  HP. Dengan  hasil  pengujian  ketika  didapatkan  pembacaan  arus motor  sebesar  0,51;  0,53;  dan  0,52  A  kontrol  logika  fuzzy menentukan  motor  dalam  kondisi  peringatan.  Sementara kontrol  logika  fuzzy  menentukan  motor  dalam  kondisi gangguan  ketika  didapatkan  pembacaan  arus  motor  sebesar 0,68; 0,69; dan 0,67 A.

## Kata Kunci—Gangguan Thermal dan Arus Lebih, Fitur Mobile
App,  Metode  Logika  Fuzzy,  Motor  Induksi  3  Fasa,  Sensor DS18B20, Sensor ACS712.

## I. PENDAHULUAN
ESIN  kompresor  dengan  jenis oil free screw compressor di  PT  X  menggunakan  sebuah  motor induksi 3 fasa yang berdaya besar.  Motor induksi 3 fasa yang digunakan  pada  mesin  kompresor  ini  adalah  motor  induksi rotor sangkar, di mana motor jenis ini sangat baik digunakan pada  mesin-mesin  berkapasitas  besar  dengan  kecepatan konstan  karena  konstruksinya  yang  kuat.  Salah  satu permasalahan  yang  dihadapi  oleh  PT  X  adalah  mesin kompresor  ini  beroperasi  24  jam  nonstop  selama  proses produksi  berjalan.  Sementara  setiap  harinya  teknisi  hanya dapat memonitor mesin kompresor ini selama 1 shift atau 8 jam kerja. Sehingga  di luar jam kerja  tersebut teknisi tidak dapat  memastikan  motor  induksi  pada  mesin  kompresor beroperasi  dalam  kondisi  normal.  Apabila  motor  induksi terjadi  gangguan  dan  berhenti  beroperasi,  kondisi  motor induksi  selama  beroperasi  tidak  terekam  secara  otomatis
sehingga  teknisi  memerlukan  waktu  untuk  menentukan indikasi  gangguan  motor  induksi.  Umumnya  gangguan thermal dan arus lebih motor induksi yang terjadi di  PT  X disebabkan  oleh  kumparan  motor  yang  sudah  mulai  rusak, gearbox atau bearing yang sendat, dan kipas pendingin yang tidak berfungsi.
Untuk menjamin kelangsungan operasional motor induksi, perlu  diperhatikan  keamanan  motor  tersebut  baik  terhadap gangguan internal atau gangguan dari motor induksi sendiri maupun  gangguan  eksternal.  Maka  dari  itu,  motor  induksi pada  mesin  kompresor  tersebut  masih  perlu  dilengkapi dengan sistem proteksi dan sistem monitoring, karena pada operasinya motor induksi tidak terlepas dari gangguan yang dapat  terjadi.  Sehingga  apabila  motor  induksi  pada  mesin kompresor  ini  mengalami  gangguan,  maka  sistem  proteksi yang dikendalikan oleh Arduino Mega 2560 memerintahkan pemutus daya untuk memutus rangkaian motor ( trip ). Hal ini bertujuan    bahwa  motor  induksi  dapat  dimonitor  selama beroperasi sehingga teknisi dapat memastikan bahwa motor induksi beroperasi dalam kondisi normal maupun gangguan. Selain  itu  juga  kondisi  motor  induksi  dapat  terekam  dalam bentuk grafik yang menjadi acuan teknisi dalam menentukan indikasi gangguan yang terjadi pada motor induksi.
Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan, penulis memiliki  sebuah  gagasan  untuk  merancang  sebuah  sistem proteksi  dan  monitoring  motor  induksi  3  fasa  pada  mesin kompresor  di  PT  X  menggunakan  mikrokontroler Arduino Mega 2560 dan dilengkapi dengan fitur mobile app .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Proteksi
Sistem  proteksi  diaplikasikan  pada  peralatan-peralatan listrik yang terpasang pada suatu sistem tenaga, salah satunya adalah  motor  induksi.  Sistem  proteksi  dibuat  sebagai tindakan  pengamanan  terhadap  kondisi  operasi  yang abnormal pada sistem itu sendiri. Kondisi abnormal tersebut dapat berupa antara lain hubung singkat, arus lebih, tegangan lebih,  beban  lebih,  frekuensi  sistem  rendah,  dan  lain sebagainya.
Tujuan aplikasi sistem proteksi pada peralatan listrik, yaitu menghindari  ataupun  mengurangi  kerusakan  peralatan- peralatan  akibat  gangguan  atau  kondisi  abnormal  operasi pada sistem. Semakin cepat respon perangkat proteksi yang digunakan  maka  akan  semakin  sedikit  pengaruh  gangguan yang menyebabkan kerusakan pada peralatan.

## M

## Sistem Proteksi Gangguan Thermal dan Arus Lebih Motor Induksi 3 Fasa pada Mesin Kompresor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Dilengkapi Fitur Mobile App
Edo Andhika Praditya Jaya, Arif Musthofa, dan Ciptian Weried Priananda Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: arif@ee.its.ac.id
Melakukan tindakan cepat dan tepat melokalisir unit-unit sistem  yang  terdampak  oleh  gangguan  menjadi  seminimal mungkin. Mengamankan manusia atau tenaga kerja terhadap bahaya  yang  ditimbulkan  dari  gangguan  atau  kondisi abnormal pada sistem [1].

## B. Motor Induksi
Motor  listrik  berfungsi  untuk  mengubah  energi  listrik menjadi  energi  mekanik  yang  berupa  tenaga  putar.  Motor listrik terdiri dari dua bagian utama yaitu stator atau bagian yang  diam  dan  rotor  atau  bagian  berputar.  Pada  motor AC, kumparan  rotor  tidak  menerima  energi  listrik  secara langsung,  tetapi  secara  prinsip  induksi  elektromagnetik seperti  yang  terjadi  pada  kumparan  transformator.  Oleh karena itu motor AC dikenal dengan motor induksi. Dilihat dari kesederhanaannya, konstruksinya yang kuat, dan kokoh serta mempunyai karakteristik kerja yang baik, motor induksi 3 fasa yang tepat dan paling banyak digunakan dalam bidang industri [2].
Penggunaan motor induksi yang banyak digunakan dalam bidang industri mempunyai keunggulan sebagai berikut:
1. Memiliki bentuk yang sederhana dengan konstruksi yang kuat dan hampir tidak pernah mengalami kerusakan yang berarti.
2. Harga relatif murah namun dapat diandalkan.
3. Efisiensi  tinggi  pada  keadaan  operasi  normal,  tidak memerlukan  sikat  sehingga  rugi-rugi  daya  yang diakibatkan dari gesekan dapat diminimalisir.
4. Untuk  pengasutan  tidak  membutuhkan  motor  bantu sebagai starter .
Namun di samping hal tersebut, terdapat pula faktor-faktor kekurangan dari motor induksi yaitu sebagai berikut: 1. Pengaturan kecepatan motor induksi dapat mempengaruhi efisiensinya.
2. Tidak  seperti  motor  DC  atau  motor shunt ,  kecepatan motor  induksi  akan  menurun  seiring  dengan
bertambahnya beban.
3. Kopel awal mutunya rendah dibandingkan dengan motor DC shunt .

## C. Kendali Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  suatu  metode  yang  tepat  untuk memetakan  ruang  input  ke  dalam  ruang  output.  Sehingga dengan  menggunakan  logika  fuzzy  ini,  output  yang diinginkan merupakan hasil pengejawantahan dari input yang ada  dengan  menggunakan  aturan-aturan  yang  terkait.  Di bawah ini dapat dilihat gambar hubungan antara ruang input dan ruang output dalam logika fuzzy [3].
Sebagai  suatu  metode  logika,  logika  fuzzy  mempunyai beberapa  keunggulan  bila  dibandingkan  dengan  metoda logika lainnya, seperti berikut:
1. Sifatnya yang fleksible.
2. Memiliki toleransi cukup besar terhadap data yang tidak pasti.
3. Dapat  digunakan  untuk  sistem  yang  non-linier  dan kompleks,  terutama  untuk  sistem  yang  tidak  dapat dengan mudah dibuat persamaan model matematis antara masukan dan keluaran sistem.
4. Bahasa yang dipakai dalam logika fuzzy adalah bahasa yang digunakan oleh manusia pada umumnya ( variable linguistic ) sehingga akan lebih mudah untuk dipahami. Sebagai suatu algoritma yang merepresentasikan keadaan yang tidak pasti, maka dalam logika fuzzy ini dikenal dengan apa  yang  disebut  sebagai  fungsi  keanggotaan  ( membership function ).  Fungsi  keanggotaan  ini  menyatakan  suatu  harga yang  berfungsi  untuk  memetakan  tiap  elemen  himpunan A kedalam  suatu  tingkat  keanggotaan  tertentu  untuk  suatu
Gambar 1. Diagram blok sistem.
Gambar 2.II Diagram kontrol sistem proteksi gangguan thermal.
Gambar 3. Diagram kontrol sistem proteksi gangguan arus lebih.
Gambar I Fungsi keanggotaan input temperatur.
Gambar 5. Fungsi keanggotan input arus.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan output kondisi.
pernyataan linguistic yang mempunyai nilai antara 0 dan 1. Bila  dinyatakan  dalam  bentuk  matematis,  maka  himpunan fuzzy A dapat dinyatakan dalam persamaan (1) berikut [3].
𝐴 =   {(𝑥, 𝜇 𝐴 (𝑥)); 𝑥 ∈ 𝑋} (1)
Dengan 𝜇 𝐴 (𝑥) sama dengan fungsi keanggotaan x di dalam A, di mana nilai dari A tersebut berada diantara 0 dan 1.
Secara  umum,  penulisan  himpunan  fuzzy dapat diklasifikasikan  kedalam  2  kelompok,  yaitu  untuk  semesta yang diskrit dan untuk semesta yang kontinu.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Sistem Proteksi Gangguan Motor Induksi
Secara garis besar, operasi sistem proteksi thermal dan arus lebih motor induksi 3 fasa ini dimulai ketika motor induksi yang terhubung dengan sistem dioperasikan. Dimana ketika temperatur motor induksi dideteksi oleh sensor DS18B20 dan nilai arus motor induksi juga dideteksi oleh sensor ACS712. Apabila salah satu dari nilai yang terdeteksi nyaris mencapai setting point yang ditentukan, Arduino Mega 2560 + Wi-Fi mengirimkan notifikasi via Blynk App kepada pengguna atau teknisi bahwa motor dalam kondisi mendekati abnormal atau gangguan.  Di  saat  tersebut,  pengguna  atau  teknisi  dapat menghentikan  operasi  motor  induksi  dari  jarak  jauh  secara online melalui Blynk App. Namun ketika salah satu dari nilai yang terdeteksi telah mencapai setting point yang ditentukan, Arduino  Mega  2560  +  Wi-Fi  memberikan  perintah  relay untuk  memutus  rangkaian  daya  motor  induksi.  Sehingga motor  induksi  berhenti  beroperasi  dan  tugas  teknisi
selanjutnya  yaitu  memeriksa  kondisi  motor  induksi  secara nyata.  Untuk  diagram  perancangan  sistem  proteksi  thermal dan arus lebih motor induksi 3 fasa  pada  mesin kompresor dapat dilihat pada Gambar 1.
Adapun  desain  sistem  kontrol  yang  dibuat  dalam  sistem proteksi gangguan motor induksi ini meliputi sistem kontrol closed  loop proteksi  temperatur  dan  arus  dengan  kendali logika fuzzy. Diagran blok sistem kontrol proteksi gangguan thermal maupun arus lebih motor induksi 3 fasa dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## B. Fuzzyfikasi
Untuk  menentukan  nilai  setiap  himpunan  keanggotaan input temperatur seperti pada Gambar 4, berdasarkan tahap pengujian  pada  motor  induksi  3  fasa  dan  standar  NEMA untuk  kelas  isolasi  F  yang  berbunyi  bahwa  temperatur referensi  atau  ambient  motor  induksi  ditetapkan  sesuai dengan  suhu  ruangan  yaitu  40°C.  Temperatur  operasional maksimum yang diperbolehkan untuk kelas isolasi F sebesar 155°C.  Peningkatan  temperatur  yang  diperbolehkan  ketika beban  penuh  adalah  105°C  untuk  service  faktor  1.0. Peningkatan  temperatur  yang  diperbolehkan  ketika  beban penuh adalah 115°C untuk service factor 1.15. Dan hot spot atau titik suhu terpanas bertambah sebanyak 10°C. Di mana dalam fuzzy kemudian dapat dibagi menjadi 3 buah variabel
Gambar III Nilai derajat keanggotaan input temperatur 95°c.
Gambar IV Nilai derajat keanggotaan input arus 0,44 A.
Gambar V Proses implikasi pada daerah output kondisi.
Gambar 10. Hasil implikasi pada daerah output kondisi.
Gambar 11. Bagian-bagian implikasi pada daerah output kondisi.
Gambar 12. Hasil simulasi sistem pada MATLAB.
yang membentuk himpunan fuzzy yaitu rendah, tinggi, dan lebih. Dengan range himpunan keanggotaan sebagai berikut: μrendah(x)  = trapmf (x; 40, 40, 80, 100)
μtinggi(x) = trimf (x; 80, 100, 100, 120) μlebih(x) = trapmf (x; 100, 120, 160, 160)
Untuk  menentukan  nilai  setiap  himpunan  keanggotaan input arus seperti pada Gambar 5, berdasarkan spesifikasi dan tahap  pengujian  pada  motor  induksi  3  fasa  di  mana  dapat dibagi  3  buah  variabel  yang  membentuk  himpunan  fuzzy yaitu  rendah,  tinggi,  dan  lebih.  Dengan  range  himpunan keanggotaan sebagai berikut: μrendah(x)  = trapmf (x; 0, 0, 0.44, 0.6) μtinggi(x) = trimf (x; 0.44, 0.6, 0.6, 0.76) μlebih(x) = trapmf (x; 0.6, 0.76, 1.2, 1.2)
Untuk  menentukan  nilai  setiap  himpunan  keanggotaan output kondisi seperti pada Gambar 6, berdasarkan tindakan proteksi yang diinginkan terhadap nilai temperatur dan arus motor  induksi  3  fasa  di  mana  dapat  dibagi  menjadi  3  buah variabel  yang  membentuk  himpunan  fuzzy  yaitu  normal, peringatan,  dan  gangguan.  Dengan  range  himpunan keanggotaan sebagai berikut: μnormal(x)
= trimf (x; 0, 0.5, 0.5, 1)
μperingatan(x)  = trimf (x; 1, 1.5, 1.5, 2) μgangguan(x) = trimf (x; 2, 2.5, 2.5, 3)

## C. Inferensi
Setelah  menentukan  masukan  dan  keluaran  dari  sistem proteksi, tahap selanjutnya adalah menentukan aturan fuzzy (fuzzy  rules)  yang  merupakan  logika  dasar  dari  sistem proteksi  untuk  menentukan  tindakan  atas  perubahan  yang terjadi pada inputnya. Berikut merupakan 9 buah aturan fuzzy yang digunakan pada sistem proteksi motor induksi 3 fasa.
1. [R1]  Jika  temperatur  rendah  dan  arus  rendah,  maka kondisi normal
2. [R2]  Jika  temperatur  rendah  dan  arus  tinggi,  maka kondisi peringatan
3. [R3] Jika temperatur rendah dan arus lebih, maka kondisi gangguan
4. [R4]  Jika  temperatur  tinggi  dan  arus  rendah,  maka kondisi peringatan
5. [R5] Jika temperatur tinggi dan arus tinggi, maka kondisi peringatan
6. [R6] Jika temperatur tinggi dan arus lebih, maka kondisi gangguan
7. [R7] Jika temperatur lebih dan arus rendah, maka kondisi gangguan
8. [R8] Jika temperatur lebih dan arus tinggi, maka kondisi gangguan
9. [R9] Jika temperatur lebih dan arus lebih, maka kondisi gangguan
Aturan  fuzzy  tersebut  berdasarkan  bahwa  ketika  sistem mengalami  gangguan,  motor  induksi  3  fasa  mengalami pembebanan  berlebih  bahkan  kerusakan  mekanik  sehingga kenaikan  nilai  arus  dan  temperatur  menjadi  tidak  wajar sehingga  motor induksi mengalami kondisi abnormal. Pada kondisi  tersebut  dilakukan  tindakan  proteksi  dengan  cara memutus daya motor induksi 3 fasa yang akan menghentikan operasi  motor  induksi  untuk  kemudian  dilakukan pemeriksaan oleh teknisi.

## D. Defuzzyfikasi
Tahap defuzzyfikasi ini adalah tahap untuk mencari nilai akhir dari output fuzzy. Hasil akhirnya adalah berupa angka atau variabel numerik. Pada kasus ini, hasil akhirnya adalah berupa nilai kondisi motor induksi. Terdapat berbagai metode yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  proses defuzzyfikasi. Pada kasus ini, akan digunakan metode yang cukup sederhana, yaitu mencari pusat atau centroid ( Center of Area ) dari hasil komposisi output yang diperoleh, di mana hasil dari defuzzyfikasinya adalah titik pusat area dari fungsi keanggotaan keluarannya. Berikut adalah rumus matematisnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  proteksi  motor  induksi  3  fasa  dengan Logika  Fuzzy  ini  dilakukan  dengan  menarik  data  beberapa kondisi yang terjadi pada motor induksi 3 fasa. Pengujian ini bertujuan  untuk  mengetahui  bahwa  sistem  proteksi  dengan logika  fuzzy  mampu  memberikan  tindakan  yang  tepat terhadap gangguan  yang  terjadi  pada  motor  induksi  3  fasa. Pengujian  sistem  proteksi  dengan  logika  fuzzy,  didapatkan hasil  yang  telah  sesuai  dengan  rancangan  sistem  prtoteksi. Sementara pengujian dilakukan dengan menggunakan motor induksi 3 fasa dengan spesifikasi sebagai berikut:
Daya = 0,3 HP = 0,22 KW Arus = 0,62 A Tegangan = 460 V Frekuensi = 50 Hz RPM = 1572 r/min
Kelas isolasi  = F

## A. Pengujian Sistem Proteksi Gangguan Thermal
Pengujian  prototipe  untuk  sistem  proteksi  gangguan thermal  pada  motor  induksi  3  fasa  dilakukan  dengan  cara mengoperasikan motor induksi 3 fasa yang terhubung dengan
Tabel 1.
Hasil pengujian thermal motor induksi 3 fasa dengan logika fuzzy
Data No. Temperatur DS18B20 (°C) Kategori Temperatur Tindakan Proteksi 1 40,0 Normal Tidak Trip 2 52,0 Normal Tidak Trip 3 60,5 Normal Tidak Trip 4 65,5 Normal Tidak Trip 5 71,5 Normal Tidak Trip 6 76,5 Normal Tidak Trip 7 83,0 Normal Tidak Trip 8 95,0 Tinggi Peringatan 9 97,5 Tinggi Peringatan 10 105,0 Tinggi Peringatan 11 108,5 Tinggi Peringatan 12 111,5 Lebih Trip Tabel I Hasil pengujian arus lebih motor induksi 3 fasa dengan logika fuzzy Data No. Arus ACS712 (A) Kategori Arus Tindakan Proteksi I R I S I T 1 0,14 0,16 0,17 Normal Tidak Trip 2 0,23 0,24 0,21 Normal Tidak Trip 3 0,28 0,29 0,28 Normal Tidak Trip 4 0,30 0,31 0,30 Normal Tidak Trip 5 0,34 0,34 0,34 Normal Tidak Trip 6 0,37 0,37 0,36 Normal Tidak Trip 7 0,41 0,39 0,40 Normal Tidak Trip 8 0,43 0,44 0,43 Normal Tidak Trip 9 0,51 0,53 0,52 Tinggi Peringatan 10 0,61 0,63 0,63 Tinggi Peringatan 11 0,65 0,67 0,65 Tinggi Peringatan 12 0,68 0,69 0,67 Lebih Trip
prototipe sistem  proteksi ini. Prototipe  sistem diaplikasikan di  antara  inverter  dan  motor  induksi  3  fasa.  Pengujian dilakukan  pada  motor  induksi  yang  dioperasikan  dengan mengunci  putarannya,  sehingga  motor  sama  halnya menerima  beban  melebihi  batas  spesifikasinya.  Dalam kondisi  tersebut  arus motor  induksi  akan meningkat  tinggi, dan apabila motor dioperasikan dalam durasi yang lama akan mengalami  kenaikan  temperatur.  Ditentukan  setting  point untuk  sistem  mengirimkan  peringatan  atau  notifikasi temperatur  tinggi  dan  setting  point  maksimum  untuk gangguan  thermal  berdasarkan  program  logika  fuzzy  yang telah dibuat seperti pada perancangan sistem.
Dari Tabel 1 dapat diuraikan bahwa terjadi kenaikan nilai temperatur motor induksi 3 fasa seiring dengan durasi motor induksi dioperasikan dengan beban. Selama durasi pengujian yang dilakukan, terjadi kenaikan temperatur motor induksi 3 fasa  yang  cukup  tinggi.  Besarnya  perubahan  kenaikan temperatur  tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  motor  induksi  3 fasa yang beroperasi dalam kondisi dengan beban sehingga kinerja atau daya yang dilakukan oleh motor induksi 3 fasa tersebut  cukup  besar.  Pada  data  no.  1  hingga  7  didapatkan nilai temperatur sebesar 40,0°C hingga 83,0°C. Pada kondisi tersebut  sistem  proteksi  gangguan  thermal  menganggap bahwa motor induksi beroperasi dalam kondisi normal. Hal tersebut  dibuktikan  dengan  tindakan  proteksi  yang  terjadi adalah  tidak  trip.  Sementara  pada  data  no.  8  hingga  11 didapatkan nilai temperatur sebesar 95,0°C hingga 108,5°C. Pada  kondisi  tersebut  sistem  proteksi  gangguan  thermal menganggap bahwa motor induksi beroperasi dalam kondisi temperatur  tinggi.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  tindakan proteksi yang terjadi adalah peringatan. Serta pada data no. 12 didapatkan nilai temperatur sebesar 111,5°C. Pada kondisi tersebut  sistem  proteksi  gangguan  thermal  menganggap bahwa  motor  induksi  beroperasi  dalam  kondisi  gangguan. Hal tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah trip.

## B. Pengujian Sistem Proteksi Arus Lebih
Pengujian prototipe untuk sistem proteksi gangguan arus lebih  pada  motor  induksi  3  fasa  dilakukan  dengan  cara mengoperasikan motor induksi 3 fasa yang terhubung dengan prototipe sistem proteksi ini. Prototipe  sistem diaplikasikan di  antara  inverter  dan  motor  induksi  3  fasa.  Pengujian dilakukan  pada  motor  induksi  yang  dioperasikan  dengan mengunci  putarannya,  sehingga  motor  sama  halnya menerima  beban  melebihi  batas  spesifikasinya.  Dalam kondisi  tersebut  motor  induksi  akan  mengalami  kenaikan arus.  Ditentukan  setting  point  untuk  sistem  mengirimkan peringatan  atau  notifikasi  arus  tinggi  dan  setting  point maksimum untuk gangguan arus lebih berdasarkan program logika  fuzzy  yang  telah  dibuat  seperti  pada  perancangan sistem.
Motor  induksi  3  fasa  yang  digunakan  mempunyai I n sebesar 0,6 A pada nameplate -nya. Dengan nilai I n sebesar itu maka  dapat  dicari  untuk setting  point pada  gangguan  arus lebih yaitu dengan persamaan berikut:
𝐼 𝑠𝑒𝑡 =   𝐼 𝑛 × 110%
𝐼 𝑠𝑒𝑡 =  0,62  × 110%
𝐼 𝑠𝑒𝑡 ≈ 0,68 𝐴𝑚𝑝𝑒𝑟𝑒
Dari Tabel 2 dapat diuraikan bahwa terjadi kenaikan nilai arus motor induksi 3 fasa seiring dengan durasi motor induksi dioperasikan  dengan  beban.  Selama  durasi  pengujian  yang dilakukan,  terjadi  kenaikan  arus  motor  induksi  3  fasa  yang cukup  tinggi.  Besarnya  perubahan  kenaikan  temperatur tersebut  juga  dipengaruhi  oleh  motor  induksi  3  fasa  yang beroperasi dalam kondisi dengan beban sehingga kinerja atau daya yang dilakukan oleh motor induksi 3 fasa tersebut cukup besar. Pada data no. 1 hingga 8 didapatkan nilai arus sebesar 0,23; 0,24; dan 0,21 A hingga 0,43; 0,44; dan 0,43 A. Pada kondisi  tersebut  sistem  proteksi  gangguan  arus  lebih menganggap bahwa motor induksi beroperasi dalam kondisi normal.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  tindakan  proteksi yang  terjadi  adalah  tidak  trip.  Sementara  pada  data  no.  9 hingga 11 didapatkan nilai arus sebesar 0,51; 0,53; dan 0,52 A hingga 0,65; 0,67; dan 0,65 A. Pada kondisi tersebut sistem proteksi  gangguan  arus  lebih  menganggap  bahwa  motor induksi  beroperasi  dalam  kondisi  arus  tinggi.  Hal  tersebut dibuktikan  dengan  tindakan  proteksi  yang  terjadi  adalah peringatan. Serta pada data no. 12 didapatkan nilai temperatur sebesar 0,68; 0,69; dan 0,67 A. Pada kondisi tersebut sistem proteksi  gangguan  arus  lebih  menganggap  bahwa  motor induksi  beroperasi  dalam  kondisi  gangguan.  Hal  tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah trip.

## C. Perhitungan Logika Fuzzy Hasil Pengujian Sistem Proteksi Gangguan Thermal dan Arus Lebih
Dari hasil pengujian sistem proteksi gangguan thermal dan arus lebih motor induksi didapatkan untuk input temperatur, bahwa temperatur motor induksi yang terdeteksi sensor salah satunya  bernilai  95,0°C.  Nilai  temperatur  ini  akan  menjadi patokan  awal  untuk  mencari  masing-masing  derajat keanggotaan  dari  input  temperatur.  Pada  Gambar  7  nilai temperatur  sebesar  95,0°C  akan  memotong  fungsi keanggotaan rendah dan tinggi. Kemudian dari titik ini, dapat ditentukan  masing-masing  derajat  keanggotaannya  dengan cara menarik garis horizontal ke arah sumbu y.
Untuk  mencari  nilai  derajat  keanggotaan  pada  sumbu  y, perlu  diketahui  persamaan  garis  yang  melalui  titik perpotongan  himpunan  rendah  dan  tinggi.  Sebuah  fungsi keanggotaan  trapesium  dan  segitiga  memiliki  nilai  fungsi yang berbeda. Untuk mencari nilai derajat keanggotaannya, dapat diselesaikan dengan persamaan berikut.
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = 100 − 𝑥 100 − 80 = 100 − 95 100 − 80 = 5 20 = 0,25
𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) = 𝑥 − 80 100 − 80 = 95 − 80 100 − 80 = 15 20 = 0,75 𝜇 𝑙𝑒𝑏𝑖ℎ (𝑥) = 0
Didapatkan bahwa himpunan fuzzy untuk input temperatur pada nilai 95°C adalah sebagai berikut.
Himpunan fuzzy temperatur rendah = μ rendah (95) = 0,25 Himpunan fuzzy temperatur tinggi = μ tinggi (95) = 0,75 Himpunan fuzzy temperatur lebih = μ lebih (95) = 0
Dari hasil pengujian sistem proteksi gangguan thermal dan arus lebih motor induksi didapatkan untuk input arus, bahwa arus  motor  induksi  yang  terdeteksi  sensor  bernilai  0,44 A. Nilai  arus  ini  akan  menjadi  patokan  awal  untuk  mencari masing-masing  derajat  keanggotaan  dari  input  arus.  Pada Gambar  8,  nilai temperatur sebesar 0,44 A akan memotong fungsi  keanggotaan  rendah  dan  tinggi.  Kemudian  dari  titik
ini, dapat ditentukan masing-masing derajat keanggotaannya dengan cara menarik garis horizontal ke arah sumbu y.
Untuk  mencari  nilai  derajat  keanggotaan  pada  sumbu  y, perlu  diketahui  persamaan  garis  yang  melalui  titik perpotongan  himpunan  rendah  dan  tinggi.  Sebuah  fungsi keanggotaan  trapesium  dan  segitiga  memiliki  nilai  fungsi yang berbeda. Untuk mencari nilai derajat keanggotaannya, dapat diselesaikan dengan persamaan berikut.
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = 0,6 − 𝑥 0,6 − 0,44 = 0,6 − 0,44 0,6 − 0,44 = 0,16 0,16 = 1 𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) = 𝑥 − 0,44 0,6 − 0,44 = 0,44 − 0,44 0,6 − 0,44 = 0 0,16 = 0 𝜇 𝑙𝑒𝑏𝑖ℎ (𝑥) = 0
Didapatkan bahwa himpunan fuzzy untuk input arus pada nilai 0,44 A adalah sebagai berikut.
Himpunan fuzzy arus rendah = μ rendah (0,44) = 1 Himpunan fuzzy arus tinggi = μ tinggi (0,44) = 0 Himpunan fuzzy arus lebih = μ lebih (0,44) = 0 Penggunaan  logika and atau  dan  dapat  mengindikasikan penggunaan fungsi min dalam perhitungannya, yaitu mencari nilai  yang  paling  kecil.  Penyelesaian  di  bawah  merupakan proses untuk memperoleh nilai alpha , yaitu nilai yang akan digunakan  pada  proses  selanjutnya.  Nilai  yang  dihasilkan pada  tahap  ini  akan  digunakan  untuk  mencari  daerah implikasi pada output.
[R1] Jika temperatur rendah dan arus rendah , maka kondisi normal
𝛼1 =  𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(95);  𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(0,44))
=  𝑚𝑖𝑛(0,25;  1)
=  0,25
[R2] Jika temperatur rendah dan arus tinggi , maka kondisi peringatan
𝛼2 =  𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(95);  𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(0,44))
=  𝑚𝑖𝑛(0,25;  0) =  0
[R3] Jika temperatur tinggi dan arus rendah , maka kondisi peringatan
𝛼3 =  𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(95);  𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(0,44))
=  𝑚𝑖𝑛(0,75;  1)
=  0,75
[R4]  Jika  temperatur tinggi dan  arus tinggi ,  maka  kondisi peringatan
𝛼4 =  𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(95);  𝜇𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(0,44))
=  𝑚𝑖𝑛(0,75;  0)
=  0
Dari hasil perhitungan nilai alpha tersebut, diperoleh hasil untuk α 1 = 0,25; α 2 = 0; α 3 = 0,75; dan α 4 = 0. Nilai-nilai ini adalah  nilai  derajat  yang  berada  pada  sumbu  y.  Tahap selanjutnya  adalah  menarik  nilai-nilai  ini  ke  fungsi keanggotaan output, sesuai dengan aturan if-then yang telah ditetapkan. Nilai α 1 akan digunakan untuk memotong fungsi kenaggotaan kondisi normal, sebab hal ini memenuhi kriteria
pada  aturan  pertama.  Nilai  α 2 juga  digunakan  untuk memotong  fungsi  keanggotaan  kondisi  normal,  sebab memenuhi  kriteria  pada  aturan  kedua.  Sementara  nilai  α 3 akan digunakan untuk memotong fungsi kenaggotaan kondisi peringatan,  sebab  hal  ini  memenuhi  kriteria  pada  aturan ketiga. Serta nilai α 4 juga digunakan untuk memotong fungsi keanggotaan  kondisi  peringatan,  sebab  memenuhi  kriteria pada aturan keempat. Titik-titik perpotongan ini selanjutnya ditarik  ke  bawah  untuk  dicari  nilainya  pada  sumbu  x,  ini adalah  kebalikan  dari  proses  sebelumnya.  Dengan mengetahui persamaan garis yang memotong fungsi normal dan  peringatan,  maka  nilai  sumbu  x  dengan  sangat  mudah dapat  diketahui.  Proses  untuk  mencarinya  dapat  digunakan penyelesaian-penyelesaian berikut dan hasilnya dapat dilihat pada Gambar 9.
𝑡 1 = 𝑡 1 − 0 0,5 − 0 = 0,25
𝑡 1 = (0,25 × 0,5) + 0 = 0,125
𝑡 2 = 1 − 𝑡 2 1 − 0,5 = 0,25 𝑡 2 = 1 − (0,25 × 0,5) + 0 = 0,875
𝑡 3 = 𝑡 3 − 1 1,5 − 1 = 0,75
𝑡 3 = (0,75 × 0,5) + 1 = 1,375
𝑡 4 = 2 − 𝑡 4 2 − 1,5 = 0,75
𝑡 4 = 2 − (0,75 × 0,5) = 1,625
Hasil akhir dari tahap ini adalah dapat diperoleh titik-titik implikasi.  Setelah  memperoleh  titik-titik  ini,  pembahasan dapat  kita  lanjutkan  ke  tahap  berikutnya,  yaitu menggabungkan  daerah-daerah  implikasi  yang  telah diketahui.
Komposisi dari semua  output dapat  dilihat  pada  Gambar 10.  Terlihat  hasil  dari  daerah  komposisi  adalah  dua  buah trapesium  dengan  luasan  yang  berbeda.  Setelah  diperoleh daerah implikasi,  maka  tahap terakhir yang akan dilakukan yaitu defuzzyfikasi.  Dari  daerah  implikasi  tersebut  dapat ditentukan persamaan (2) himpunan fuzzy yang baru sebagai berikut:
𝜇(𝑧) = { 0; 𝑧 ≤ 0 𝑧−0 0,5−0 ; 0 ≤ 𝑧 ≤ 0,125
0,25; 0,125 ≤ 𝑧 ≤ 0,875 1−𝑧 1−0,5 ; 0,875 ≤ 𝑧 ≤ 1 𝑧−1 1,5−1 ; 1 ≤ 𝑧 ≤ 1,375 0,75; 1,375 ≤ 𝑧 ≤ 1,625
2−𝑧
2−1,5 ; 1,625 ≤ 𝑧 ≤ 2
0, 𝑧 ≥ 2 (2)
Dapat dibagi hasil daerah implikasi menjadi enam bagian, seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  11.  Tampak  bahwa trapesium  akan  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  berbentuk segitiga  dan  persegi  panjang.  Rumus  mencari  luas  segitiga sudah  lazim,  yaitu  alas  dikali  tinggi  dibagi  dua,  sedangkan rumus mencari luas pesegi panjang adalah panjang dikalikan
dengan lebar. Proses untuk mencari luas daerah implikasi (A) dapat digunakan penyelesaian-penyelesaian berikut.
𝐴 1 = (0,125 − 0) × 0,25
2
= 0,015625
𝐴 2 = (0,875 − 0,125) × 0,25 = 0,1875
𝐴 3 = (1 − 0,875) × 0,25
2
= 0,015625
𝐴 4 = (1,375 − 1) × 0,75 2
= 0,140625
𝐴 5 = (1,625 − 1,375) × 0,75 = 0,1875
𝐴 6 = (2 − 1,625) × 0,75

## 2
= 0,140625
Berdasarkan  persamaan  (2),  dinyatakan  bahwa  untuk mencari pusat daerah implikasi, momen dibagi dengan luas daerah. Luas daerah implikasi (A) sudah diperoleh, sementara momen (M) dapat diperoleh dengan memasukkan nilai z ke dalam persamaan (2), kemudian diintegralkan dengan batas atas dan batas bawah tertentu. Untuk mencari momen (M), dapat disederhanakan persamaan (2) menjadi persamaan (3). Persamaan baru disederhanakan dengan membagi pembilang dengan penyebutnya, sehingga  diperoleh bentuk yang lebih sederhana  (tidak  melibatkan  bentuk  pecahan).  Persamaan baru  yang  disederhanakan  akan  menjadi  seperti  persamaan (3) berikut:
𝜇(𝑧) =
{
0; 𝑧 ≤ 0
2𝑧; 0 ≤ 𝑧 ≤ 0,125
0,25; 0,125 ≤ 𝑧 ≤ 0,875 2 − 2𝑧; 0,875 ≤ 𝑧 ≤ 1
2𝑧 − 2; 1 ≤ 𝑧 ≤ 1,375
0,75; 1,375 ≤ 𝑧 ≤ 1,625 4 − 2𝑧; 1,625 ≤ 𝑧 ≤ 2 0, 𝑧 ≥ 2 (3)
Dari  persamaan  (3)  dapat  diketahui  bahwa  integral dilakukan  terhadap  variabel  z.  Dengan  demikian,  perlu dikalikan  setiap persamaan dengan  nilai  z, kemudian  dapat diintegralkan.  Karena  terdapat  batas  atas  dan  batas  bawah, maka  persamaan  dapat  diselesaikan  dengan  memasukkan batas  atas  pada  hasil  integrasi,  dikurangi  dengan  batas bawahnya.  Proses  untuk  mencari  momen  daerah  implikasi (M) dapat diselesaikan dengan cara sebagai berikut.
𝑀1 =   ∫ (2𝑧)𝑧𝑑𝑧
0,125 0 =  0,0013 𝑀2 =   ∫ (0,25)𝑧𝑑𝑧 0,875 0,125 =  0,25 ∫ 𝑧𝑑𝑧 0,875 0,125 =  0,25 [ 𝑧 1+1 1 + 1 ] 0,125 0,875 =  0,25[0,5𝑧 2 ] 0,125 0,875
=  0,25 × 0,375
=  0,09375 𝑀3 =   ∫ (2 − 2𝑧)𝑧𝑑𝑧 1 0,875 =   ∫ 2(1 − 𝑧)𝑧𝑑𝑧 1 0,875 =  2 ∫ (1 − 𝑧)𝑧𝑑𝑧 1 0,875 =  2( ∫ 𝑧𝑑𝑧 1 0,875 ∫ 𝑧 2 𝑑𝑧 1 0,875 ) =  2 × (0,1171875 − 0,011002) =  0,01432 𝑀4 =   ∫ (2𝑧 − 2)𝑧𝑑𝑧
1,375
1
=   [𝑧 2 (𝑧 − 1) − ∫(𝑧 2 𝑑𝑧)]
1 1,375 =   [𝑧 2 (𝑧 − 1) − 𝑥 3 3 ] 1 1,375 =   [ 1 3 (2𝑧 3 − 3𝑧 3 )] 1 1,375 =  0,17578125 𝑀5 =   ∫ (0,75)𝑧𝑑𝑧 1,625 1,375 =  0,75 ∫ 𝑧𝑑𝑧 1,625 1,375 =  0,75 [ 𝑧 1+1 1 + 1 ] 1,375 1,625
=  0,75[0,5𝑧 2 ] 1,375 1,625 =  0,75  × 0,375 =  0,28125 𝑀6 =   ∫ (4 − 2𝑧)𝑧𝑑𝑧 2 1,625 =   ∫ 4 − 2𝑧 2 𝑑𝑧 2 1,625 =   ∫ 4𝑧𝑑𝑧 2 1,625 − ∫ 2𝑧 2 𝑑𝑧 2 1,625 =  2,71875 − 2,47264
=  0,24610
Setelah  luas  (A)  dan  momen  daerah  implikasi  (M)  telah ditemukan,  dengan  menggunakan  rumus  centroid,  yaitu jumlah momen (M) dibagi dengan total luas daerah implikasi (A), sehingga akan menjadi penyelesaian sebagai berikut.
𝑧 = ∫ 𝜇(𝑧)𝑧𝑑𝑧 ∫ 𝜇 (𝑧)𝑑𝑧
𝑧 = 𝑀 1 + 𝑀 2 + 𝑀 3 + 𝑀 4 + 𝑀 5 + 𝑀 6
𝐴 1 + 𝐴 2 + 𝐴 3 + 𝐴 4 + 𝐴 5 + 𝐴 6
𝑧 = 0,0013 + 0,09375 + 0,01432 + 0,17578125 + 0,28125 + 0,24610 0,015625 + 0,1875 + 0,015625 + 0,140625 + 0,1875 + 0,140625
𝑧 = 0,81250125

## 0,6875

## 𝑧 = 1,18182
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  diperoleh  kondisi  motor induksi dengan nilai temperatur = 95 dan arus = 0,44 adalah sebesar 1,18182. Dapat dibandingkan hasilnya dengan hasil pengujian  sistem  proteksi  gangguan  thermal  dan  arus  lebih bahwa pada nilai temperatur dan arus yang sama maka sistem menetapkan kondisi peringatan dan mengirimkan notifikasi. Dapat  dibandingkan  juga  hasilnya  dengan  simulasi  pada MATLAB. Pada Gambar 12, terlihat bahwa hasil perhitungan manual tepat sama dengan hasil simulasi pada MATLAB.

## V. KESIMPULAN
Hasil  dari  pengujian  serta  analisis  data  “Sistem  Proteksi Gangguan  Thermal  dan Arus  Lebih  Motor  Induksi  3  Fasa pada Mesin Kompresor Menggunakan Metode Logika Fuzzy Dilengkapi Fitur Mobile App ”, dapat disimpulkan bahwa: Pada pengujian sistem proteksi gangguan thermal data no. 1 hingga 8 didapatkan nilai arus sebesar 0,23; 0,24; dan 0,21 A hingga 0,43; 0,44; dan 0,43 A. Pada kondisi tersebut sistem proteksi  gangguan  arus  lebih  menganggap  motor  induksi beroperasi  dalam  kondisi  normal.  Hal  tersebut  dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah tidak trip.
Sementara  pada  data  no.  9 hingga  11  didapatkan  nilai  arus sebesar 0,52; 0,53; dan 0,52 A hingga 0,65; 0,67; dan 0,65 A. Pada  kondisi  tersebut  sistem  proteksi  gangguan  arus  lebih menganggap  motor  induksi  beroperasi  dalam  kondisi  arus tinggi. Hal tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah peringatan. Serta pada data no. 12 didapatkan nilai temperatur sebesar 0,68; 0,69; dan 0,67 A. Pada kondisi tersebut  sistem  proteksi  gangguan  arus  lebih  menganggap motor  induksi  beroperasi  dalam  kondisi  gangguan.  Hal tersebut  dibuktikan  dengan  tindakan  proteksi  yang  terjadi adalah trip.
Pada pengujian sistem proteksi gangguan arus lebih data no. 1 hingga 8 didapatkan nilai arus sebesar 0,23; 0,24; dan 0,21 A hingga 0,43; 0,44; dan 0,43 A. Pada kondisi tersebut sistem  proteksi  gangguan  arus  lebih  menganggap  motor induksi  beroperasi  dalam  kondisi  normal.  Hal  tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah tidak trip.  Sementara  pada  data  no.  9  hingga  11  didapatkan nilai arus  sebesar  0,52; 0,53;  dan 0,52 A  hingga  0,65; 0,67; dan 0,65 A. Pada kondisi tersebut sistem proteksi gangguan arus lebih  menganggap  motor  induksi  beroperasi  dalam  kondisi arus tinggi. Hal tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang  terjadi  adalah  peringatan.  Serta  pada  data  no.  12 didapatkan nilai temperatur sebesar 0,68; 0,69; dan 0,67 A. Pada  kondisi  tersebut  sistem  proteksi  gangguan  arus  lebih menganggap  motor  induksi  beroperasi  dalam  kondisi gangguan. Hal tersebut dibuktikan dengan tindakan proteksi yang terjadi adalah trip.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Tasiam, Proteksi  Sistem  Tenaga  Listrik  1 .  Surabaya:  Teknosains ITS, 2017.
[2]  T.  Wijatmiko,  “Rancang  Bangun  Alat  Pengatur  Kecepatan  Motor Universal Pada Sewing Machine Motor,” Departemen Teknik Elektro: Universitas Negeri Semarang, 2007.
[3]  D.  Firman, “Penggunaan  Pengendali Logika  Fuzzy  untuk Koordinasi Pensaklaran Braking Resistor, Reaktor, dan Kapasitor pada Perbaikan Stabilitas  Peralihan  Sistem  Tenaga  Listrik,”  Departemen  Teknik Elektro: Universitas Indonesia, 2008.