## Optimasi Kontrol Motor Induksi Menggunakan Metode Fuzzy

## Dan Algoritma Genetika
Rahman Aulia Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia rahmanaulia50@gmail.com Muhammad Zarlis Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia m.zarlis@usu.ac.id Mahyuddin K. M. Nasution* Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia mahyuddin@usu.ac.id
Abstrak — Kinerja conveyor dalam  proses  produksi  suatu  industri  sangat  berpengaruh  dalam mengoptimalkan  hasil  produksi.  Penggunaan conveyor tidak  terlepas  dengan  motor  penggerak conveyor ,  sehingga  kondisi  prima  motor  juga  harus  diperhatikan  agar  proses  produksi  tidak terhenti  yang  mengakibatkan  kerugian  yang  relatif  besar  bagi  industri  yang  memiliki  tingkat produksi  tinggi.  Untuk  mengetahui  dan      menentukan  kondisi  dari  motor  –  motor  yang  akan dibebani  dalam  kondisi  baik  maka  digunakan  logika fuzzy .  Logika fuzzy harus  dioptimalkan penggunaanya dengan Algoritma genetika dalam menentukan nomor motor berapa saja yang harus hidup sehingga sesuai dengan beban yang dipikul. Menetukan dan mengetahui kondisi motor dan menentukan  nomor  motor  yang  harus  beroperasi  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  berjalannya suatu sistem conveyor . Hasil yang didapat pada penelitian ini yaitu Optimasi yang paling baik dari tiga kali pengujian adalah terjadi pada pengujian ke dua dengan jumlah motor sebanyak 60 buah memakai  tegangan  110  V  dengan  memikul  beban  300  kg  mendapatkan  hasil  11,7  %  dengan nomor motor yang hidup adalah 12, 19, 20, 21, 26, 32. dan 40.
Kata kunci — Conveyor, Motor Induksi, Logika Fuzzy, Algoritma Genetika

## I. P ENDAHULUAN
Motor  Induksi  adalah  motor  yang    paling  banyak digunakan  dalam  dunia  industri,  hal  ini  dikarenakan motor  induksi  mempunyai  kelebihan  dari  segi  ekonomis dan  dari  segi  teknis  yaitu  konstruksi  yang  sederhana, kokoh,  harganya  relatif  murah,  serta  perawatannya  yang mudah,  sehingga  motor  induksi  mulai  menggeser penggunaan motor DC pada industri [7].
Dalam  proses  produksi  di  industri  banyak  sekali kebutuhan  untuk  memindahkan  barang  menggunakan conveyor agar  proses  produksi  semakin  cepat  sehingga usaha peningkatan jumlah dan mutu hasil produksi dapat tercapai  sesuai  target.  Penggunaan conveyor tidak terlepas  dengan  motor  penggerak conveyor ,  sehingga kondisi prima motor juga harus diperhatikan agar proses produksi  tidak  terhenti  yang  mengakibatkan  kerugian yang  relatif  besar  bagi  industri  yang  memiliki  tingkat produksi tinggi. Hal - hal yang harus diperhatikan adalah dalam menjaga kondisi motor dan keberlangsungan kerja conveyor adalah  dengan  tidak  memaksa  motor  bekerja pada saat kualitas motor memiliki kondisi tidak baik dan mengoperasikan  motor  sesuai  dengan  spesifikasi  motor tersebut.
Parameter yang harus diperhatikan dalam mengetahui kondisi motor adalah suhu, kecepatan putaran, tegangan, frequensi  pada  motor  tersebut.  Apabila  salah  satu
parameter  memiliki  nilai  diluar  atau  melebihi  toleransi nilai  standard  spesifikasi  motor  maka  motor  tersebut dikatakan  motor  yang  memiliki  kondisi  yang  tidak  baik dan  apabila  dipaksa  untuk  dioperasikan  maka  akan mengakibatkan semakin bertambahnya kerusakan motor, tidak  hanya  itu  apabila  motor  tersebut  di  operasikan berkelompok dengan motor – motor yang lain maka akan berakibat  dapat  merusak  motor  –  motor  yang  lain dikarenakan  beban  yang  harusnya  di  tanggung  oleh motor  dengan  kondisi  yang  tidak  baik  tersebut  menjadi ditanggung  oleh  motor  –  motor  yang  lain,  hal  ini  akan berakibat motor yang lain akan menjadi kelebihan beban atau over load. Oleh sebab itu untuk menentukan kondisi dari motor  – motor yang akan dibebani  maka digunakan logika fuzzy , dalam hal ini dapat kita peroleh data motor induksi  dan  beban  yang  dipikul  untuk  inisialisasi populasi yang bisa kita pakai sebagai input logika fuzzy . Selain  diakibatkan  karena  kondisi  beberapa  motor yang  tidak  baik  pada  saat  kumpulan  motor    bekerja, kelebihan  beban  juga  terjadi  dikarenakan  perubahan beban  yang  tidak  sesuai  dengan  kapasitas  kumpulan motor yang digunakan. Oleh sebab itu dalam masalah ini metode fuzzy harus  dioptimalkan  penggunaanya  dengan Algoritma  genetika  dalam  menentukan  nomor  motor berapa  saja  yang  harus  hidup  sehingga  sesuai  dengan beban  yang  dipikul  dengan  melihat  parameter  yaitu
Tegangan, Speed (Radian Per Menit), dan Power ( Horse Power ). Dalam penelitian sebelumnya telah dikaji performansi  motor  induksi  tiga  fasa  dengan  sumber tegangan dan frequensi variabel yang membahas tentang kualitas  motor  terhadap  gangguan  tegangan  harmonik, dalam pembahasannya penentuan  kualitas  motor menggunakan  alat  ukur Power  Quality  Analizer yang dianalisa  pada  variasi  fequensi  dan  tegangan  tanpa menggunakan  metode  yang  dipakai  pada  bidang computer  [2]).  Kemudian  Penelitian  yang  dilakukan adalah menentukan parameter pengendali PID ( Proportional, Integral, Derivative ) menggunakan Algoritma Genetika dengan sistem Fuzzy Logic [6]. Pada penelitian  –  penelitian  sebelumnya  belum  ada  yang menjurus tentang penentuan kualitas motor induksi yang menentukan  motor  tersebut  dalam  kondisi  baik  dan nomor  motor  berapa  saja  untuk  dioperasikan  sehingga memberikan kemampuan optimal pada conveyor .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Motor Induksi
Motor  induksi  merupakan  motor  arus  bolak-balik (AC)  yang  memiliki  kontruksi  yang  kuat  dan karakteristik  kerja  yang  baik  serta  paling  sering digunakan  karena  kesederhanaannya  [7].  Prinsip  kerja motor  induksi  yaitu  kumparan  rotor  tidak  menerima energi listrik secara langsung, Dilihat dari kesederhanaannya,  konstruksinya  yang  kuat  dan  kokoh serta mempunyai karekteristik kerja yang baik.

## B. Fuzzy Logic
Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Lotfi Zadeh  ( UC  Berkeley )  pada  tahun  1965,  untuk menyatakan  keadaan  yang  tidak  menentu  (samar) memakai  cara  matematis  dalam  kehidupan  sehari-hari. Suatu  kondisi  sering  diinterpretasikan  dengan  ketidak- pastian  atau  tidak  memiliki  ketepatan  secara  kuantitatif maka  diperoleh  Ide  ini  didasarkan  pada  kenyataan, misalnya panas, dingin, dan cepat.
Logika fuzzy ini  didasarkan  pada  teori fuzzy set  atau himpunan fuzzy ,  yang  merupakan  perkembangan  dari teori  himpunan  klasik  (Crisp).  Konsep fuzzy ini  dikenal sejak  penerapannya  pada  sistematika  kontrol  pada tahun 1980-an.  Pada  dasarnya,  logika fuzzy adalah  suatu  cara untuk  memetakan  ruang-ruang  input  ke  dalam  suatu ruangan  output  yang  sesuai.  Ada  banyak  cara  untuk memetakan  ruang  input  ke  output  ini,  seperti  dengan sistem  linear,  jaringan  saraf,  dan  persamaan  differensial. Meskipun  banyak  cara  selain fuzzy ,  namun fuzzy dianggap  memberikan  solusi  terbaik  karena  dengan menggunakan fuzzy akan lebih cepat dan lebih murah [4]. Dalam  Pendekatan  Logika Fuzzy ,    kontrol fuzzy adalah salah satu yang paling terkenal pada logika fuzzy . Kontrol Fuzzy akan memberikan kesimpulan berdasarkan
aturan fuzzy .  Dalam  sebuah  logika fuzzy aturan  If-Then secara  simbolis  dinyatakan  R  :  IF  <Criteria Fuzzy > THEN  < Fuzzy conclusion>  yang  mana  Criteria Fuzzy dan Fuzzy conclusion merupakan senyawa dari proposisi fuzzy .  Aturan  tersebut  dapat  dilihat  sebagai  hubungan kausal  antara  pengukuran  dan  nilai  –  nilai  kontrol  dari sebuah  proses.  Sebuah  aturan  dasar  semuanya  berisi aturan fuzzy yang  dibutuhkan  untuk  sebuah  mekanisme inferensi  dalam  memberikan  kesimpulan  ( control signals ) dari sinyal masukan [3].

## C. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  adalah  algoritma  pencarian heuristik  yang  didasarkan  atas  mekanisme  evolusi biologis.  Keberagaman  pada  evolusi  biologis  adalah variasi  dari  kromosom  antar  individu  organisme. Algoritma  Genetika  pertama  kali  dikembangkan  oleh John  Holland  dari  universitas  Michigan  (1975).  John Holland  mengatakan  bahwa  setiap  masalah  yang berbentuk  adaptasi  (alami  maupun  buatan)  dapat diformulasikan  dalam  terminologi  genetika.  Algoritma genetika adalah simulasi dari proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom.
Algoritma  Genetika  adalah  metode  yang  efektif dalam  ruang  yang  besar  dan  panjang  yang  telah dikodekan  variabelnya  sehingga  menyebabkan  solusi optimal.  Keuntungan  dari  variabel  dikodekan  adalah bahwa  kode  adalah  kemampuan  untuk  mengubah  ruang berkesinambungan menjadi ruang yang sederhana [1].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Flowchart Rancangan Penelitian
Flowchart rancangan  penelitian  optimasi  dengan metode Fuzzy dan  algoritma  Genetika  pada  kontrol motor  induksi. Flowchart rancangan  penelitian  dapat dilihat pada gambar berikut :
Volume 1 Nomor 2, April 2017
Gambar 1. Flowchat Rancangan Penelitian

## B. Representasi Kromosom
Untuk setiap kromosom mengkodekan Nomor Motor, Tegangan, Speed dan Power ,  jadi  panjang  satu kromosom  terdiri  dari  3  gen.  Populasi  awal  tersebut kemudian  dibangkitkan  secara  acak  untuk  selanjutnya dilakukan proses evaluasi setiap kromosomnya. Sebelum diolah  oleh  proses  genetika  dilakukan  koding  terhadap masalah  antara  lain  kode  motor,  kode  tegangan,  kode kecepatan  ( Speed )  dan  kode power (HP)  dengan menggunakan  nilai  numerik  untuk  setiap  gen.  Koding nilai  tegangan  dapat  dilihat  seperti  pada  Tabel  dibawah ini :
Tabel 1. Tegangan
Koding  nilai  kecepatan  ( Speed) dapat  dilihat  seperti pada Tabel dibawah ini :
Tabel 2. Speed
Koding  nilai power (HP)  dapat  dilihat  seperti  pada Tabel dibawah ini :
Tabel 3. Power
Representasi  kromosom  pemilihan  motor  induksi yang  dihidupkan  diperlukan  representasi  kromosom. Sebuah  kromosom  diwakili  oleh  matriks  dibuat  secara acak dengan cara sebagai berikut:
a. Menentukan motor induksi yang akan dihidupkan.
b. Acak nilai gen IDMotor dari 1 sampai 10
c. Acak nilai gen IDTegangan dari 1 sampai 3
d. Acak nilai gen ID Speed dari 1 sampai 6 e. Acak nilai gen ID Power dari 1 sampai 4
f. Jumlah RPM sesuai kebutuhan pada kasus
Dari  koding  Tegangan, Speed dan power ,  jadi representasi gen-gen pada setiap kromosom dapat dilihat seperti pada Tabel dibawah ini :
Tabel 4. Represenatasi Kromosom

## C. Inisialisasi Populasi
Adapun  tahapan  proses  dari  inisialisasi  populasi adalah sebagai berikut :
a. Inisialisasi  dibuat  dengan  memasukkan  nilai parameter genetika yaitu populasi awal.
b. Populasi awal = n (jumlah individu).
c. Inisialisasi  populasi  dibuat  dari  representasi kromosom sebanyak n.
Inisialisasi  populasi  dalam  penelitian  ini  berupa individu dapat dilihat seperti pada Tabel dibawah ini :
Tabel 5.  Inisialisasi Kromosom Individu

## D. Proses Seleksi
Dalam  penelitian  ini,  metode  seleksi  yang digunakan  adalah  seleksi  roda roulette .  Pada  seleksi  ini, orang tua yang akan dipilih berdasarkan nilai fitness yang
dimilikinya,  semakin  besar  nilai fitness -nya  akan mendapatkan  kemungkinan  yang  lebih  besar  untuk terpilih  sebagai  induk.  Besarnya  kemungkinan  bagi setiap kromosom adalah tergantung dari nilai fitness -nya seperti pada Tabel berikut :
Tabel 6. Nilai Fitness

## E. Proses Crossover
Crossover yang  digunakan  pada  penilitian  ini adalah crossover satu titik. Pada crossover ini dilakukan dengan  cara  menukar  nilai  gen  pada  posisi  gen  yang sama dari kedua induk. Berikut ini adalah tahapan proses crossover kromosom  dua  individu  induk  dengan menukarkan  nilai  gen  IDTegangan,  ID Speed dan ID Power .

## F. Proses Mutasi
Kromosom  yang  bermutasi  dipilih  secara  acak  dan kedua  gen  yang  ada  yaitu  IDTegangan,  ID Speed dan ID Power dipilih secara acak juga. Mutasi akan dilakukan dengan  cara  memilih  secara  acak  dua  posisi  gen  dari kromosom  dan  kemudian  nilainya  diganti  dengan  nilai acak  juga.  Berikut  ini  adalah  tahapan  proses  mutasi kromosom  dua  individu  induk  dengan  menukarkan  gen IDTegangan.  Kromosom  terpilih  secara  acak  sebanyak nilai probabilitas mutasi adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Mutasi IDTegangan

## G. Proses Fuzzy
Proses Fuzzy berfungsi untuk melakukan pemilihan motor induksi yang memenuhi kualitas yang akan diolah nantinya pada proses genetika lanjutan.
Nilai parameter pada Tabel dibawah ini  adalah nilai yang  diambil  dari  motor  induksi  yang  digunakan.  Nilai variabel  dan  semesta  pembicaraan  serta  himpunan fuzzy dapat dilihat seperti pada Tabel berikut :
Tabel 8. Variabel dan Semesta Pembicaraan
Tabel 9. Variabel dan Semesta
Dalam  penentuan  nilai  motor  induksi  setelah ditentukan himpunan fuzzy maka ditentukan nilai derajat keanggotaan fuzzy Langkah  selanjutnya  adalah  dengan mendefinisikan aturan Fuzzy yang akan digunakan. Dari sejumlah  variabel  yang  ada  diperoleh  sejumlah  aturan Fuzzy yang  terbentuk.  Hasil Fuzzy fikasi  terhadap  nilai Suhu, Speed ,  Tegangan  dan  Frekuensi kemudian dimasukan  ke  dalam  aturan Fuzzy yang  terbentuk  dan kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  motor  induksi yang baik sesuai tabel berikut :
Tabel 10. Nilai Motor induksi yang baik
Dari  tabel  diatas  dapat  diperoleh  aturan  sebagai berikut:
a. If nilai Fuzzyfication antara  367  sampai  565 maka kualitas motor induksi baik.
b. If  nilai Fuzzyfication lebih kecil dari 367 atau lebih  besar  dari  565  maka  kualitas  motor  induksi jelek.

## IV. H ASIL DAN ANALISIS
Pada  penelitian  ini  logika Fuzzy digunakan  untuk melakukan  pemilihan  motor-motor  yang  memenuhi syarat,  sedangkan  proses  genetika  berfungsi  untuk menentukan  nomor  motor  yang  dihidupkan  berdasarkan jumlah  beban  yang  diinput.  Pada  pengujian  algoritma menggunakan  logika fuzzy dengan  data  motor  yang  di input acak didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 11. Hasil pengujian logika fuzzy
Pada  pengujian  Algoritma  Genetika  dilakukan dengan  menggunakan  jumlah  motor  induksi  berbeda. Parameter genetika  yang digunakan adalah seperti  yang dapat dilihat pada Tabel berikut :
Tabel 12. Parameter Genetika
Apabila  hasil  dari  logika fuzzy telah  didapat  maka hasilnya  akan  dibuat  sebagai  inputan  dari  proses genetika  sehingga  dapat  diketahui  nomor  motor  yang hidup dan dapat diperoleh persentase  motor yang hidup (jumlah  motor  yang  hidup  dibagi  jumlah  keseluruhan motor  dikali  100  %).  Hasil  dari  proses  genetika  dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 13. Hasil Proses Genetika
Penentuan  nilai  optimasi  kontrol  motor  induksi dalam  hal  ini  adalah  penentuan  kualitas  dan  nomor motor yang hidup tergantung dari nilai persentase motor yang  hidup.  Semakin  kecil  nilai  persentase  dengan kebutuhan  motor  yang  bekerja  dengan  baik  sesuai dengan  beban  yang  dipikul  maka  semakin  optimal pengunaan motor yang hidup.

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Algoritma Fuzzy dan  Genetika  dapat  digunakan untuk  optimasi  jumlah  motor  induksi  untuk
penggerak conveyor .
2. Optimasi  yang paling baik dari tiga kali pengujian adalah  terjadi  pada  pengujian  ke  dua  dengan jumlah motor sebanyak 60 buah memakai tegangan 110 V dengan memikul beban 300 kg mendapatkan hasil  11,7  %  dengan  nomor  motor  yang  hidup adalah 12, 19, 20, 21, 26, 32. dan 40.
3. Dengan  menentukan  motor  yang  berkualitas  baik dan  menentukan  nomor  motor  berapa  saja  yang hidup  sesuai  dengan  kebutuhan  beban  dan tegangan  yang  dipakai  adalah  salah  satu  cara mengoptimalkan penggunaan motor .

## REFERENSI
[1] Bagherinasab, A., Zadehbagheri, M., Khalid, S. A.,
Gandomkar, M. & Azli, N. A. 2013. Optimal placement  of D-STATCOM  using  hybrid  genetic  and  ant  colony algorithm  to  losses  reduction.  Internasional  Journal  of
Aplied Power Engineering, 2(2)  : 53 - 60
[2] Djatmiko, I. W. & Kustono. 2009. Performansi motor induksi  tiga  fasa  dengan  sumber  tegangan  dan  frekuensi variable. Edukasi @Elektro 5(1) : 19 – 28
[3] Sugiarto  I.,  Tung  L.  L.  U.,  &  Rahman  M.  I..  2009. Inplementation  of Fuzzy  Logic in FPGA for Maze Traking of  a  mobile  robot  based  on  ultrasonic  distance measurement. Electrical  Engineering  ,  9(1)  :  96- 102.
[4] Effendi,  H.  2009.  Aplikasi  logika  fuzzy  untuk  peramalan beban  listrik  jangka  pendek  mengunakan  matlab.  Sainstek 12(1) : 52 – 58.
[5] Permadi,  I.  &  Subanar.  2010.  Penerapan  Algoritma Genetika untuk optimasi penjadwalan tebangan hutan. Juita 1(1) : 19 - 27
[6] Suprapto,  B.  Y.  &  Sariman.  2012.  Metode  algoritma genetika  dengan  sistem fuzzy logic  untuk  penentuan parameter  pengendalian  PID.  Rekayasa  Elektrika  10(1)    : 32 – 38
[7] Prakoso I. J., Warsito A., & Sukmadi T. 2012. Perancangan Pengasutan  Bintang  –  Segitiga  dan  Pengereman  Dinamik pada  Motor  Induksi  3  Fasa  dengan  Menggunakan Programmable Logic Controller ( PLC ). Transmisi, 14(1) : 13-19.