## Implementasi Fuzzy Tsukamoto dalam Membangun Model Solar Tracking Otomatis

## Tommy
Program Studi Teknik Informatika
Universitas Harapan Medan
Jl. Imam Bonjol No. 35 Medan tommy.unhar@harapan.ac.id Dedy Irwan Program Studi Teknik Informatika Universitas Harapan Medan Jl. Imam Bonjol No. 35 Medan dedy_irwan.unhar@harapan.ac.id
Abstract — Solar  Energi  merupakan  energi  listrik  yang  diperoleh  dari  konversi energi cahaya menjadi energi listrik. Penerapan solar panel sebagai komponen untuk mentransformasikan energi cahaya menjadi energi listrik banyak diimplementasikan diberbagai  negara,  hal  ini  disebabkan  rendahnya  dampak  terhadap  lingkungan, namun  memiliki  ketergantungan  terhadap  gelombang  cahaya  matahari,  dari  hasil beberapa penelitian, kebanyakan dari mereka lebih fokus menggunakan sensor LDR sebagai  input  untuk  mendeteksi  posisi  matahari  atau  sumber  cahaya.  Dalam penelitian  ini,  kami  mengusulkan  metode  fuzzy  model  Tsukamoto  kedalam  model solar tracking dengan pembacaan tegangan pada tiap sudut sebagai pengganti sensor LDR,  sehingga  lebih  mengoptimalkan  solar  tracking  dalam  pergerakan  sudut penampang  solar  panel  agar  memperoleh  energi  yang  lebih  optimal,  dari  hasil pengujian  dalam  bentuk  simulasi  pergerakan  sudut  penampang  solar  panel,  model yang diusulkan dengan pendekatan metode fuzzy terbukti lebih efesien menghasilkan Voltase  energi  listrik  sebesar  75.25%  dibandingkan  tanpa  fuzzy,  selain  itu  biaya lebih efesien dibanding dengan penerapan sensor LDR.
Kata Kunci — Solar Tracking, Logika Fuzzy, Tsukamoto, Solar Panel, Optimasi Solar Tracking

## I. PENDAHULUAN
Sumber  energi  terbarukan  memiliki  peranan  penting dalam  pembangkitan  listrik,  hal  ini  disebabkan meningkanya  permintaan  kebutuhan  sumber  daya listrik.  Solar  Energi  merupakan  energi  listrik  yang diperoleh dari konversi energi cahaya menjadi energi listrik [1] dengan memanfaatkan komponen semikonduktor  P-N  Junction  [2].  Penerapan  solar panel  sebagai  komponen  mentransformasikan  energi cahaya menjadi energi listrik banyak diimplementasikan diberbagai negara, hal ini disebabkan  rendahnya  dampak  terhadap  lingkungan, namun  memiliki  ketertangungan  terhadap gelombang cahaya  matahari.  Solar  cell  panel  menerima gelombang  cahaya  matahari  untuk  menghasilkan energi  listrik,  perubahan  pergerakan  matahari  sangat berpengaruh  terhadap  energi  listrik  yang  dihasilkan, sehingga  memerlukan  sebuah  metode  yang  optimal untuk  menyesuikan  pergerakan  solar  cell  panel terhadap  pergerakan  matahari,  salah  satunya  adalah menggunakan teknik fuzzy.
Penerapan  logika  fuzzy  dalam  mengatasi ketergantungan cahaya matahari pada solar cell panel banyak  diusulkan  peneliti,  seperti  Hamed  dan  El- Moghany  memanfaatkan  metode  fuzzy  dalam melacak intensitas cahaya matahari untuk menentukan pergerakan solar cell panel [3]. Bawa dan Patil  mengembangkan  perangkat  berbasis  Arduino untuk  mengimplementasikan  sistem  kendali  fuzzy dalam mencari gelombang intensitas cahaya matahari yang  baik  untuk  menggerakkan  permukaan  solar  cell panel  [4].  Louchene  yang  mana  menggunakan implementasi  penalaran  fuzzy  dalam  melakukan pencarian intensitas cahaya matahari pada permukaan solar cell panel [5]-[6].
Logika  fuzzy  merupakan  logika  yang mempunyai  konsep  kebenaran  sebagian,  dimana logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1 [7], Logika fuzzy juga memiliki kemampuan untuk  menyimpulkan  hasil  yang  valid  (ketepatan dalam  pengukuran)  dari  basis  aturan  yang  berisi pengetahuan yang diekstraksi berdasarkan pengetahuan dan pengalaman pakar yang menjadikan
popularitas  logika  fuzzy  meningkat  [8],  logika  fuzzy terbukti  akurat  dalam  menyelesaikan  permasalahan ketidakpastian [8]-[12].
Hasil  beberapa  penelitian  banyak  memanfaatkan tambahan  sensor  cahaya  untuk  menentukan  proses penalaran  fuzzy  dalam  menggerakan  perangkat  solar cell menggunakan input dari sensor LDR sebagai alat bantu  pendeteksi  posisi  matahari  [13]-[15].  Pada penelitian ini akan dilakukan pengembangan terhadap model  sistem  tracking  pada  sistem solar  energy  cell dengan  menggunakan  pendekatan  model  fuzzy tsukamoto  kedalam  model  solar  tracking  dengan pembacaan  tegangan  pada  tiap  sudut  sebagai pengganti sensor LDR, kerangkan pengujian dilakukan dalam bentuk simulasi, kemudian dilakukan  analisa  efisiensi  pergerakan  dari  model solar tracking yang diusulkan.
II. METODE YANG DIUSULKAN
Penelitian  ini  kami  mengusulkan  pendekatan  model logika Fuzzy Tsukamoto untuk mengoptimalkan solar tracking  dalam  bentuk  simulasi  pergerakan  sudut penampang solar panel agar memperoleh energi yang lebih  optimal.  Tahapan  proses  penentuan  sudut penampang yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Model Solar Tracking

## Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  Tsukamoto [7]  menggunakan  aturan  yaitu setiap  konsekuen  pada  aturan  berbentuk IF-THEN harus  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy , dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya, output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan dengan berdasarkan predikat ( fire strength ). Hasil  akhir  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot  [8].  Misalkan  ada  2  variabel input ,  yaitu  x dan  y  serta  satu  variabel  output  z.  Variabel  x  terbagi atas  dua  himpunan  yaitu  A1  dan  A2,  sedangkan variabel y terbagi atas himpunan B1 dan B2. Variabel z  juga  terbagi  atas  dua  himpunan  yaitu  C1  dan  C2.
Tentu  saja  himpunan  C1  dan  C2  harus  merupakan himpunan  yang bersifat  monoton.  Ada  2  aturan  yang digunakan, yaitu:
Pada  metode  fuzzy  Tsukamoto,  proses  inferensi dilakukan  dengan  aturan  (rule)  berbentuk  IF-THEN dan menggunakan operasi AND, dimana akan dipilih nilai  yang  lebih  minimum  (MIN)  dari  dua  variabel yang ada [9].
III. PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  4  (empat)  variabel fuzzy  model  Tsukamoto  untuk  mengoptimalkan pergerakan  sudut  penampang  solar  panel  agar memperoleh energi yang lebih optimal, yaitu:
1. Variabel  VoltaseKiri,  merupakan  variable  yang mengandung  nilai  voltase  pada  posisi  kiri  atau sudut 45 derajat searah jarum jam.
2. Variabel  Voltase  Tengah,  merupakan  variable yang  mengandung  nilai  voltase  pada  posisi tengah atau sudut 90 derajat.
3. Variabel VoltaseKanan, merupakan variable yang mengandung nilai voltase pada posisi kanan atau sudut 135 derajat searah jarum jam.
4. Variabel  SudutPutar,  merupakan  variable  output yang  menyatakan  nilai  sudut  rotasi  yang  harus diputar pada penampang solar panel.
Setiap  variabel  fuzzy  memiliki  fungsi  keanggotaan, yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Adapun  fungsi  keanggotaan  dari  variable  fuzzy yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut.
a. Fungsi Keanggotaan VoltaseKiri Rendah Sedang Tinggi 4 8 6 12 0 1 Gambar 2 Fungsi Keanggotaan VoltaseKiri Tabel 1 Himpunan Variabel VoltaseKiri No.
Nilai Himpunan 1 Rendah [0;0;4]
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
2 Sedang [0;6;12]
3 Tinggi [8;12;12]
b. Fungsi Keanggotaan VoltaseTengah Rendah Sedang Tinggi 4 8 6 12 0 1 Gambar 3 Fungsi Keanggotaan VoltaseTengah
Adapun  tabel  fungsi  keanggotaan  dapat  dilihat  pada tabel 2 berikut
Tabel 2 Himpunan Variabel VoltaseTengah No. Nilai Himpunan 1 Rendah [0;0;4] 2 Sedang [0;6;12] 3 Tinggi [8;12;12]
Adapun fungsi keanggotaan dapat dijabarkan sebagai berikut :
Rendah Sedang Tinggi 4 8 6 12 0 1 Gambar 3 Fungsi Keanggotaan VoltaseKanan
Adapun  tabel  fungsi  keanggotaan  dapat  dilihat  pada tabel 3 berikut Tabel 3 Himpunan Variabel VoltaseKanan No. Nilai Himpunan 1 Rendah [0;0;4] 2 Sedang [0;6;12] 3 Tinggi [8;12;12]
Adapun fungsi keanggotaan dapat dijabarkan sebagai berikut :
d. Fungsi Keanggotaan SudutPutar
Kiri Tengah Kanan 80 100 90 135 0 1 Gambar 4 Fungsi Keanggotaan SudutPutar
Pada  tabel  4  merupakan  tabel  himpunan  variabel sudut putar,
Tabel 4 Himpunan Variabel Sudut Putar No. Nilai Himpunan 1 Kiri [0;0;80] 2 Tengah [0;90;135] 3 Kanan [100;135;135]

## 2. Rule Fuzzy dan Defuzyfikasi
Rule fuzzy yang digunakan pada penelitian ini adalah sebanyak  27  rule  yang  mana  masing  –  masing  rule akan menentukan arah sudut penampang solar panel . Adapun rule fuzzy yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Tengah
2. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Kanan
3. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Kanan
4. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Tengah
5. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Kanan
6. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Kanan
7. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Tengah
8. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Tengah
9. IF  VoltaseKiri  =  Rendah  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Tengah
10. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Kiri
11. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Tengah
12. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then
SudutPutar = Kanan
13. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Kiri
14. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then
SudutPutar = Tengah
15. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Kanan
16. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Tengah
17. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Tengah
18. IF  VoltaseKiri  =  Sedang  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Tengah
19. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Kiri
20. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Kiri
21. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Rendah  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Tengah
22. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Kiri
23. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Kiri
24. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Sedang  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Tengah
25. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Rendah  Then SudutPutar = Kiri
26. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Sedang  Then SudutPutar = Kiri
27. IF  VoltaseKiri  =  Tinggi  And  VoltaseTengah  = Tinggi  And  VoltaseKanan  =  Tinggi  Then SudutPutar = Tengah
Proses  defuzyfikasi  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  defuzyfikasi  perhitungan  rata  –  rata terbobot  (Average)  dengan  menggunakan  persamaan berikut [10] :
Pengujian yang dilakukan terhadap model fuzzy yang dibangun  menggunakan  beberapa  sampel  data  input yang  dibangkitkan  secara  acak  untuk  nilai  voltase pada sudut kiri, sudut tengah dan sudut kanan dengan output  sudut  putar  penampang  kea  rah  kiri,  kanan ataupun tengah. Pada gambar 6 model rangkaian yang diusulkan,  tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  dan peningkatan voltase yang diterima berdasarkan waktu dibandingkan  dengan  tanpa  menggunakan  model fuzzy,  sedangkan  hasil  dalam  bentuk  grafik ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 6 model rangkaian yang diusulkan Pada  gambar  6  merupakan  model  rangkaian  yang diusulkan  dimana  perangkat  pendukung    ditujukkan pada tabel 5
Tabel 5 Tabel perangkat pendukung Nama Jumlah  Komponen U1 1 LCD 16 x 2 U2 1 Arduino Uno R3 Rpot2, Rpot3 2 10 kOhm, Potentiometer R1 1 200 ohm Resistor BAT1 1 9V Battery SERVO1 1 Micro Servo Tabel 6 Hasil pengujian No.  Waktu Tanpa Fuzzy (Volt) Mengguna kan  Fuzzy (Volt) Efisiensi (%) 1 07:00 2.12 6.09 187.26 2 10:00 4.33 8.54 97.23 3 12:00 10.45 10.61 1.53 4 14:00 8.29 9.26 11.70 5 16:00 5.77 7.11 23.22 6 18:00 1.01 2.45 142.57 Efisiensi Rata - Rata 77.25
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 5, pendekatan model fuzzy tsukamoto yang diusulkan menghasilkan 75.25% tingkat efesiensi dibandingkan tanpa menggukanan model fuzzy dan model yang diusulkan lebih  efesien  dibandingkan  dengan  model  solar tracker yang dilengkapi dengan sensor LDR.
Gambar 5 Perbandingan Voltase
IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  fuzzy  model Tsukamoto  untuk  mengoptimalkan  solar  tracking dalam  pergerakan  sudut  penampang  solar  panel  agar memperoleh  energi  yang  lebih  optimal,  model  yang diusulkan  dengan  pendekatan  metode  fuzzy  terbukti lebih efesien menghasilkan Volt energi listrik sebesar 75.25%  dibandingkan  tanpa  fuzzy  dan  biaya  lebih efesien  dibanding  dengan  model  solar  tracker  yang dilengkapi  dengan  sensor  LDR,  selain  itu  hasil  ini masih  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  dengan menggunakan  perbandingan  metode  lainnya  seperti model  Mamdani  maupun  model  Sugeno  atau  metode Neural Network.

## REFERENSI
[1] Fajri,  I.,  &  Nazir,  R.  (2014).  Fuzzy  Logic- Based  Voltage  Controlling  Mini  Solar Electric Power Plant as an Electrical Energy
Reserve  For  Notebook.  2nd  International Conference on Sustainable Energy
Engineering and Application, ICSEEA 2014.
[2] Huang,  Y.  J.,  &  Wu,  B.  C.  (2009).  Solar Tracking  Fuzzy  Control  System  Design using  FPGA.  Proceedings  of  the  World Congress on Engineering 2009 Vol I.
[3] Hamed, B. M., & El-Moghany, M. S. (2012). Fuzzy  Controller  Design  using  FPGA  for
Sun  Tracking  in  Solar  Array  System.  I.J. Intelligent  Systems  and  Applications,  2012,
1, 46-52 .
[4] Bawa, D., & Patil, C. (2013). Fuzzy Control Based  Solar  Tracker  Using  Arduino  Uno.
International  Journal  of  Engineering  and Innovative  Technology  (IJEIT),  Volume  2,
Issue 12.
[5] Louchene,  A.,  Benmakhlouf,  A.,  &  Chaghi, A.  (2007).  Solar  Tracking  System  With
Fuzzy  Reasoning  Applied  To  Crisp  Sets. Revue  des  Energies  Renouvelables  Vol.  10
N0. 2.
[6] Stamatescu,  I.,  Stamatescu,  G.,  Arghira,  N.,
Ioana,  &  Iliescu,  S.  S.  (2014).  Fuzzy Decision Support System for Solar Tracking Optimization. Suceava: International Conference  on  DEVELOPMENT  AND APPLICATION SYSTEMS, Romania. [7] Husein, A M., Model Manajemen Persediaan Berdasarkan Permintaan Menggunakan Teknik  Fuzzy  Mamdani,  Jurnal  Teknik Informatika  Prima,  ISSN  2088-6101,  Vol  7, No 2, Oktober 2014.
[8] Husein,  A  M.,  The  implementation  of  two stages  clustering  (k-means  clustering  and adaptive  neuro  fuzzy  inference  system)  for prediction  of  medicine  need  based  on
medical  data,  IOP  Conf.  Series:  Journal  of Physics:  Conf.  Series  978  (2018)  012019, 2018.
[9] P.  Umami,  L.A.  Abdillah,  I.Z.  Yadi,  Sistem penunjang  keputusan  pemberian  beasiswa bidik  misi,  Konferensi  Nasional  Sistem Informasi  (KNSI),  STMIK  Dipanegara Makassar, Sulawesi Selatan, 2014.
[10] Murti, T., Abdillah, L., A., Sobri, M., Sistem Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian
Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Seminar Nasional Inovasi dan Tren
(SNIT)2015.
[11] Novita, N., Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan  Beasiswa.  Jurnal  &  Penelitian Teknik  Informatika,  Volume  1  Nomor  1,
Oktober 2016, e-ISSN : 2541-2019. [12] Syafitri, N., Simulasi Sistem Untuk
Pengontrolan  Lampu  Dan  Air  Conditioner Dengan Menggunakan Logika Fuzzy. JURNAL  INFORMATIKA  Vol.  10,  No.  1, Jan 2016.
[13] Huang,  C.-H.,  Pan,  H.-Y.,  &  Lin,  K.-C.
(2016).  Development  of  Intelligent  Fuzzy
Controller  for  a  Two-Axis  Solar  Tracking System. Applied Science, 6, 130; doi:10.3390.
[14] Sinha, D., & Hui, N. B. (2016). Fuzzy Logic- based  Dual  Axis  Solar  Tracking  System.
International Journal of Computer Applications  (0975  –  8887).  Volume  155  – No 12.
[15] Usta, M., Akyazı, Ö., & Altaş, İ. H. (2011).
Design  and  Performance  of  Solar  Tracking System  with  Fuzzy  Logic  Controller. International Advanced Technologies Symposium (IATS’11).