ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 454 - 466 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.454

## Optimasi
Racing Line pada ECU (Electronic Control Unit)

## Mobil Listrik Berbasis
Fuzzy Logic Control

## WIDYA CAHYADI, MUH.FAZAUDDIYAK SA’ID, ALI RIZAL CHAIDIR
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember Email: cahyadi@unej.ac.id
Received 3 Februari 2020 | Revised 28 Maret 2020 | Accepted 10 Mei 2020

## ABSTRAK
Racing  line  merupakan  daerah  lintasan  yang  berguna  untuk  pebalap  atau pengemudi  mendapatkan  akselerasi  maksimum.  Dalam  penelitian  mobil  listrik, racing line tidak hanya berguna untuk mendapatkan akselerasi maksimum, namun juga berguna untuk mendapatkan hasil efisiensi tertinggi terutama pada saat mobil berada di tikungan, hal ini disebabkan mobil listrik menghasilkan daya yang lebih besar pada saat berada di tikungan dibandingkan dengan lintasan lurus. Pemilihan racing  line  serta  proses  kontrol  kecepatan  pada  mobil  listrik  yang  baik  pada tikungan  bertujuan  untuk  mengurangi  konsumsi  daya  pada  motor  serta meningkatkan hasil efisiensi mobil. Untuk dapat meningkatkan hasil efisiensi pada mobil  listrik  perlu  ditambahkan  sebuah  ECU  (Electronic  Control  Unit)  dengan kontrol fuzzy logic sebagai pengendali kecepatan mobil secara otomatis pada saat mobil  berada di  tikungan,  dengan  penambahan  kontrol fuzzy  logic serta  sensor sudut belok ini konsumsi daya yang dihasilkan oleh mobil saat berada di tikungan menjadi lebih rendah serta hasil efisiensi mobil lebih tinggi.
Kata kunci : Racing Line, Sistem ECU, Logika Fuzzy

## ABSTRACT
In  the  research  of  electric  cars,  the  racing  line  is  not  only  useful  for  getting maximum acceleration, but  it is also useful to get the  highest  efficiency  results especially when the car is round the corner, this is due to electric cars producing greater power when in a curved compared to a straight track. The selection of a racing line and speed control process on a good electric car on the curved aims to reduce the power consumption of the motor and increase the efficiency of the car. To be able to increase the efficiency of the electric car, an ECU (Electronic Control Unit) is added by fuzzy logic controls as a car speed controller automatically when the car is in the corner, with the addition of fuzzy logic controls and turn-angle sensors. The car when on the curved becomes lower and the results of higher car efficiency.
Keywords : Racing Line, ECU System, Fuzzy  Logic

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  mobil  listrik  pada  saat x ini x berkembang  sangat x pesat, hal x ini x dapat x dilihat x dari berbagai penelitian dan produksi mobil listrik dari perusahaan mobil di  dunia.  Mobil listrik adalah mobil yang x menggunakan  listrik sebagai sumber tenaganya, karena  keterbatasan  akan  bahan  bakar  fosil  mobil  listrik  ini  dianggap  sebagai  salah  satu alternatif  untuk  menjawab  permasalahan  keterbatasan  sumber  energi.  Dalam  upaya pengembangan mobil listrik ini Indonesia, sudah banyak yang melakukan riset baik  dilakukan oleh pemerintah melalui perguruan tinggi maupun pihak swasta. Selain itu di Indonesia sendiri juga  sering  diadakan  kompetisi    mobil  listrik  yang  diikuti  berbagai  perguruan  tinggi  negeri maupun  swasta  dalam  rangka  mengembangkan  teknologi  mobil  listrik  dan  meningkatkan kreativitas mahasiswa.
Dalam penelitian dan pembuatan sistem kontrol pada mobil listrik, sistem kontrol pada mobil dikenal  dengan  sistem ECU (Electronic  Control  Unit), dimana ECU ini akan  berperan dalam proses kontrol dan manajemen sistem elektronik pada mobil (Alam, 2019) . Selain itu ECU berfungsi sebagai pengendali dan pengukuran arus maupun tegangan pada mobil. Manajemen sistem elektronik ini sangat berpengaruh pada hasil efisiensi mobil, semakin besar arus yang dihasilkan,  maka  tingkat  efisiensi  yang  dihasilkan  semakin  kecil.  Secara  teori  pengertian efisiensi adalah ukuran tingkat penggunaan sumber daya dalam suatu proses. Sedangkan pada mobil  listrik  efisiensi  adalah  jarak  terjauh  yang  dapat  ditempuh  oleh  mobil  dalam  satuan km/kWh. Biasanya mobil  menghasilkan arus  yang besar ketika berada  di tikungan,   hal ini terjadi karena kerja dari motor listrik semakin berat, perubahan titik berat mobil, serta belum adanya sistem pengendali kecepatan otomatis untuk meminimalkan arus yang dihasilkan. Hal ini mengakibatkan berkurangnya hasil efisiensi pada mobil.  Pada penelitian yang ber judul “Rancang Bangun Sistem Monitoring ECU (Electronic Control Unit) untuk Peningkatan Efisiensi Kerja  Motor  DC  pada  Mobil  Listrik  Universitas  Jember” (Hardiyanto,  2016) proses pengendalian  arus  pada  mobil  listrik  masih  menggunakan ECU (Kusumo,  2015) dengan sistem semi otomatis menggunakan bantuan relay ON OFF untuk mematikan dan menyalakan motor  ketika  arus  yang  terukur  melebihi  nilai  yang  telah  ditentukan,  penggunaan relay mekanis ini mengakibatkan lonjakan arus pada saat sistem bekerja.
Proses  pengendalian  kecepatan  juga  dilakukan  oleh  seorang operator  atau  wireless (Tripathy,  2017) ,  menggunakan  IoT  untuk  memonitoring (Babu,  2016) ,  hal  ini mengakibatkan  proses  pengendalian  mobil  listrik  menjadi  lebih  lama  dan  dianggap  kurang efisien.  Maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dibuat  untuk  mengendalikan  kecepatan, pengukuran  arus  dan  tegangan  otomatis  sehingga  dapat  mengurangi  konsumsi  arus  pada mobil, terutama pada saat mobil berada di tikungan, untuk mendapatkan hasil konsumsi daya yang  paling kecil.  Dengan  adanya  sistem  pengendalian  dan  monitoring  arus  dan  tegangan mobil  pada  tikungan  secara  otomatis  dan real  time (Chapman, 2005) ,  diharapkan  dapat meningkatkan tingkat efisiensi mobil. Penelitian ini menggunakan google spreadsheet  sebagai media monitoring  arus,  tegangan,  pwm  dan  sudut  belok  yang  dikirimkan  melalui  jaringan internet.  Selain  sebagai  sarana monitoring,  sistem  ini  juga  berfungsi  sebagai  pengendali kecepatan otomatis berbasis fuzzy logic control pada saat mobil berada di tikungan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah membandingkan data hasil pengujian pada ECU (Electronic Control Unit) pada prototype mobil listrik tipe urban concept. Mobil listrik tipe urban concept ini merupakan prototype mobil dengan desain semirip mungkin dengan mobil pada umumnya, menggunakan 4 roda, 1 penggerak motor DC tipe inwheel, menggunakan sumber baterai litium ion 48V, bodi mobil, serta asesoris lampu beserta fungsinya. Data yang diambil pada penelitian ini adalah hasil pengujian efisiensi pada prototype mobil listrik antara metode pengendali motor berbasis fuzzy logic control dengan tanpa menggunakan metode fuzzy.

## 2.1 Desain monitoring sistem ECU
Untuk mempermudah x dalam perancangan sistem, maka diperlukan beberapa komponen alat dan bahan penunjang. Alat dan bahan penunjang x tersebut meliputi baterai, sensor ACS758, sensor  pembagi  tegangan,  sensor  control  motor  DC,  motor  DC,  Arduino  Nano, board NodeMCU, wifi router, dan Personal Computer (PC) yang sudah terdapat tampilan pada google docs. Dari beberapa alat dan bahan x tersebut memiliki fungsi masing-masing x dalam rangkaian sistem.  Gambar  1  merupakan x blok  skema  sistem ECU,  dan  Gambar  2  merupakan  proses monitoring  energi  meter  pada  google  docs (Yanuarti,  2016) . Sistem  monitoring  yang digunakan  adalah  memanfaatkan  sistem  IoT,  dengan  menggunakan  IoT  hasil  pembacaan sensor dapat dimonitoring dengan memanfaatkan jaringan internet (Junaidi, 2015)
Gambar 1. Skematik ECU dan Modul Telemetri

## Gambar 2. Blok Diagram Proses Pengiriman Data

## 2.2  Kontrol Fuzzy
Kontrol yang digunakan pada penelitian ini adalah Logika Fuzzy, Logika Fuzzy digunakan untuk mendukung sebuah keputusa (Hadiyosi, dkk, 2015) (Valášková, dkk, 2014) . Himpunan Fuzzy digunakan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sehingga fungsi tersebut dapat mencakup bilangan real pada interval antara 0 dan 1. Sehingga nilai yang didapatkan tidak hanya ada dua macam yaitu benar (1) dan salah (0), akan tetapi masih ada nilai yang terletak diantara benar dan salah. Dalam penelitian kali ini, Fuzzy digunakan memanajemen kinerja  ECU. Membership  Fuzzy  yang  digunakan  ada  empat  yaitu  arus,    pwm  input,  pwm output dan sudut belok. (Kusumadewi, 2010).
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Parameter Arus Parameter Nilai (A) Arus Kecil 0-6 Arus Sedang 2-13 Arus Besar 9-15
Gambar 3. Representasi Variabel Himpunan Fuzzy Arus
Himpunan  fuzzy  pada  parameter  PWM input  memiliki  3  himpunan,  yaitu  himpunan  pwm rendah  dengan  nilai  0-100,  himpunan  pwm  sedang  dengan  rentang  nilai  25-225,  dan himpunan pwm tinggi dengan rentang nilai 150-255. Nilai PWM input ini diperoleh dari hasil pembacaan potensiometer pada throttle mobil. Representasi himpunan PWM input ditunjukkan pada Gambar 4.
Tabel 2. Himpunan Parameter PWM input Parameter Nilai (8 bit) Rendah 0-100 Sedang 25-225 Tinggi 150-255

## Gambar 4. Representasi Himpunan Fuzzy PWM input
Himpunan fuzzy pada parameter sudut memilik 3 himpunan yaitu himpunan kirifull dengan nilai  -20  sampai  -60  derajat,  himpunan  sedang  dengan  nilai  -21  sampai  21  derajat,  dan himpunan kananfull dengan nilai antara 20 sampai dengan 60 derajat. Parameter sudut ini diperoleh  dari  hasil  pembacaan  sensor  sudut  yang  dipasang  pada  as  kemudi  mobil. Representasi himpunan parameter sudut ditunjukkan pada Gambar 5.

## Tabel 3. Himpunan Parameter Sudut
Parameter Nilai ( o ) Kirifull -20 - -60 Sedang -21 - 21 Kananfull 20-60
Gambar 5. Representasi Himpunan Fuzzy Sudut
Himpunan parameter  PWM output memiliki  3 himpunan  anggota, seperti  pada PWM  input, yaitu himpunan rendah, sedang, dan tinggi. Representasi himpunan PWM output ditunjukkan pada Gambar 6.
Tabel 4. Himpunan Parameter PWM ouput Parameter Nilai (8 bit) Rendah 0-100 Sedang 25-225 Tinggi 150-255

## Gambar 6. Representasi Himpunan PWM Ouput

## 2.3 Rangkaian Driver Motor DC
Driver motor pada alat digunakan untuk mengendalikan motor pada mobil listrik. Rangkaian driver motor ini terdiri dari beberapa komponen utama yaitu baterai, dioda, resistor, kapasitor, optocopler 817, dan mosfet.

## Gambar 7. Rangkaian Driver Motor DC
Dimana rangkaian memperoleh sumber tegangan dari baterai 36V yang diturunkan menjadi 12V. Untuk dapat memutar motor, mosfet pada rangkaian harus diaktifkan. Tegangan yang dibutuhkan  untuk  mengaktifkan  yaitu  sebesar  12V  yang  didapatkan  dari  proses switching optocupler 817. Nilai pwm output yang diperoleh dari proses kontrol fuzzy akan mengaktifkan rangkaian optocoupler dan mengaktifkan gate dari mosfer IRF540. Gambar rangkaian driver motor dapat dilihat seperti Gambar 7 (Setiawan, 2012)

## 2.4 Diagram Blok Kontrol Fuzzy
Kontrol yang digunakan pada penelitian ini adalah untuk menjalankan sistem adalah kontrol FIS  yang  melakukan  perubahan  parameter  secara  otomatis  berdasarkan  perubahan  pada kondisi lingkungan. Nilai PWM output akan berubah sesuai dengan hasil pembacaan parameter arus yang dihasilkan oleh motor DC, serta hasil pembacaan sudut belok yang dihasilkan oleh mobil ketika berada pada tikungan. PWM output akan mengatur besar tegangan yang masuk ke motor DC pada penggerak mobil.

## Gambar 8. Blok Diagram Kontrol Fuzzy

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sensor Arus
Pada  sensor  arus  dilakukan  kalibrasi  dan  pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  pengukuran, berupa  nilai  arus yang terbaca  pada  sensor  sesuai  seperti  hasil  pengukuran  menggunakan amperemeter digital. Untuk sensor arus digunakan jenis ACS758. Keluaran dari sensor arus adalah nilai data analog yang nantinya masuk mikrokontroler dikonversi menjadi data digital. Perubahan nilai hasil data digital nantinya akan dibandingkan terhadap hasil pengukuran pada amperemeter dengan variasi arus yang berbeda. Data hasil kalibrasi sensor arus ditampilkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Pengujian sensor arus No dI (A) Arus Terbaca (A) Arus Sensor (A) E % 1 0 0 0 0.00 2 0.09 0.1 0.1 0.00 3 0.19 0.2 0.19 5.26 4 0.29 0.3 0.29 3.45 5 0.39 0.4 0.39 2.56 6 0.48 0.5 0.49 2.04 7 0.58 0.6 0.59 1.69 8 0.68 0.7 0.69 1.45 9 0.79 0.8 0.79 1.27 10 0.88 0.9 0.89 1.12 11 0.99 1 1 0.00 12 1.08 1.1 1.1 0.00 13 1.18 1.2 1.19 0.84 14 1.29 1.3 1.31 0.76 15 1.39 1.4 1.4 0.00 16 1.48 1.5 1.49 0.67 17 1.58 1.6 1.58 1.27 18 1.69 1.7 1.7 0.00 19 1.78 1.8 1.81 0.55 20 1.88 1.9 1.91 0.52 Rata-rata eror 1.17
Berdasarkan data yang telah didapatkan dari hasil kalibrasi dan pengujian sensor arus dalam satuan Ampere terdapat rata-rata eror sebesar 1,17%. Eror terbesar terdapat  saat  pembacaan  sensor  tegangan  sebesar  0,19  A  dengan  hasil pembacaan amperemeter 0,2 A. Sedangkan eror terkecil terdapat saat pembacaan sensor  tegangan  sebesar  1  A  dengan  hasil  pembacaan amperemeter  1  A  yaitu sebesar 0%. Pada grafik diperoleh suatu persamaan Y = 1,0048x + 0,01 ini akan dimasukan kedalam mikrokontroler.

## Gambar 9. Kalibrasi Sensor Arus

## 3.2 Pengujian Sensor Tegangan
Pada sensor ini dilakukan kalibrasi dan pengujian untuk mendapatkan hasil pengukuran nilai tegangan  terbaca  pada  sensor,  sesuai  dengan  hasil  pengukuran  menggunakan  voltmeter digital.  Untuk  sensor  tegangan  digunakan  dua  resistor  dengan  konsep  pembagi  tegangan. Keluaran dari sensor tegangan adalah nilai data analog yang nantinya masuk mikrokontroler dikonversi menjadi data digital.
Tabel 6. Pengujian Sensor Tegangan No ADC (10 bit) Tegangan Terbaca (V) Tegangan Sensor (V) E (%) 1 705 37.25 37.23 0.054 2 709 37.5 37.49 0.027 3 713 37.75 37.75 0.000 4 717 38 38.01 0.026 5 721 38.25 38.27 0.052 6 726 38.5 38.48 0.052 7 731 38.75 38.48 0.702 8 736 39 39 0.000 9 741 39.25 39.26 0.025 10 747 39.5 39.52 0.051 11 751 39.75 39.72 0.076 12 756 40 39.98 0.050 13 761 40.25 40.24 0.025 14 766 40.5 40.5 0.000 15 770 40.75 40.76 0.025 16 775 41 41.02 0.049 17 780 41.25 41.23 0.049 18 780 41.5 41.49 0.024 19 790 41.75 41.75 0.000 20 795 42 42.01 0.024 Rata-rata eror 0.065
y = 1.0048x + 0.01 R² = 0.9999 0 1 2 0 0.5 1 1.5 2 Ar us ( A ) Pembacaan Sensor Arus ( A ) Kalibrasi Sensor Arus Kalibrasi Arus Linear (Kalibrasi Arus)
Perubahan nilai hasil data digital nantinya akan dibandingkan terhadap hasil pengukuran pada voltmeter  dengan  variasi  tegangan  yang  berbeda.  Data  hasil  perbandingan  antara  sensor tegangan dengan voltmeter ditampilkan pada Tabel 6. Berdasarkan data yang telah didapatkan dari hasil kalibrasi dan pengujian sensor tegangan dalam satuan Volt terdapat rata-rata eror sebesar 0,065%. Eror terbesar terdapat saat pembacaan sensor tegangan sebesar 38,48 V dengan hasil pembacaan voltmeter 38,75 V. Sedangkan eror terkecil terdapat saat pembacaan sensor tegangan sebesar 37,75 V dengan hasil pembacaan voltmeter 37,75 V yaitu sebesar 0%. Pada grafik yang telah diuji diperoleh suatu persamaan Y = 0,0525x + 0,3271 ini akan dimasukan kedalam mikrokontroler.

## Gambar 10. Kalibrasi Sensor Tegangan

## 3.3 Pengujian Sensor Sudut
Pada sensor sudut belok ini dilakukan pengujian untuk mendapatkan hasil pengukuran pada sensor  dengan  perbandingan  pengukuran  menggunakan  penggaris  sudut.  Sensor  yang digunakan pada sudut belok ini adalah sebuah potensiometer yang dipasang sejajar dengan as  stir  mobil,  keluaran  dari  sensor  ini  berupa  nilai  analog  yang  akan  diterima  oleh mikrokontroller  dan  diolah  menggunakan  metode mapping  dengan  rentan  nilai  -60  sampai dengan 60 derajat. Data hasil perbandingan antara sensor sudut belok dengan penggaris sudut ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Sensor Sudut Belok
No ADC (10 bit) Sudut Busur (derajat) Sensor Sudut Belok (derajat) E(%) 1 372 -60 -60 0.00 2 396 -50 -49 2.04 3 418 -40 -39 2.56 4 441 -30 -30 0.00 5 464 -20 -20 0.00 6 488 -10 -10 0.00 7 510 0 0 0.00 8 533 10 10 0.00 9 557 20 20 0.00 10  580 30 31 3.23 11  603 40 39 2.56 12  627 50 50 0.00 13  651 60 60 0.00
y = 0.0525x + 0.3271 R² = 0.9979 37 38 39 40 41 42 43 700 720 740 760 780 800 Te ga ng an ( V ) ADC Kalibrasi Sensor Tegangan Kalibrasi Tegangan Linear (Kalibrasi Tegangan)
Dari hasil pengujian yang dilakukan, rata-rata eror persen pengukuran sebesar 0.79%. Eror persen terbesar diperoleh pada pengujian sudut 30 derajat yaitu sebesar 3.23%, sedangkan eror persen terkecil adalah 0% pada data ke 1, 4-9,dan data ke 12-13. Pada grafik diperoleh suatu persamaan Y = 0,431x – 220,4 ini akan dimasukan kedalam mikrokontroler .

## Gambar 11. Kalibrasi Sudut Belok

## 3.4 Pengujian Sistem Tanpa Metode
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui daya yang dihasilkan dari pengujian dinamis sistem ECU yang dibuat. Pengujian dilakukan dengan melakukan uji dinamis pada lintasan sepanjang 0,4km atau 1 putaran penuh. Data hasil pengujian sistem tanpa metode ini dapat dilihat dari Grafik 12.

## Gambar 12. Grafik Daya Pengujian Tanpa Metode
Dari Gambar 12 Grafik pengujian daya tanpa menggunakan metode ini, daya yang dihasilkan oleh mobil pada tiap waktu tidak stabil, hal ini dikarenakan besar arus yang dihasilkan oleh motor selalu berubah-ubah, pada saat data ke 1 sampai ke 9, terlihat terdapat lonjakan daya yang cukup tinggi, yaitu sebesar 404.12 Watt, hal ini disebabkan karena mobil yang awalnya dalam  posisi  diam  mulai  berjalan,  hal  ini  menimbulkan  lonjakan  arus  sehingga  daya  yang dihasilkan besar. Pada saat data ke 49 sampai 57 terjadi lonjakan daya sebesar 252.65 Watt dan pada data ke 89 sampai 96 terjadi lonjakan daya sebesar 238.95 Watt, hal ini disebabkan karena mobil berada pada belokan sehingga motor listrik mendapatkan beban yang berlebih, sehingga arus yang dihasilkan semakin besar.

## 3.5 Pengujian Sistem Dengan Metode Fuzzy Logic Control
Pada  pengujian  ini  sistem ECU  (Electronic  control  unit)  diuji  secara  dinamis  pada  lintasan dengan jarak tempuh 0,4km. Pengujian ini bertujuan untuk menganalisa daya yang dihasilkan oleh mobil, terutama pada saat mobil berada pada tikungan.
y = 0.4316x - 220.43 R² = 0.9999 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 0 200 400 600 800 Su du t Be lo k (d er aj at ) ADC Kalibrasi Sudut Belok Kalibrasi Sudut Belok Linear (Kalibrasi Sudut Belok) 0.00 100.00 200.00 300.00 400.00 500.00 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 d ay a (W ) waktu (s) Grafik pengujian daya tanpa metode

## Gambar 13. Grafik Daya Pengujian dengan Metode
Dari Gambar 13 grafik pengujian daya sistem kontrol ECU menggunakan metode fuzzy logic control,  terlihat  daya  yang  dihasilkan  pada  grafik  lebih  stabil  jika  dibandingkan  dengan pengujian  sebelumnya,  hal  ini  dikarenakan  kecepatan  mobil  dapat  menyesuaikan  atau dikendalikan secara otomatis oleh ECU. Pada saat mobil mulai berjalan terjadi lonjakan daya sebesar 265.43 Watt, hal ini disebabkan karena seluruh beban mobil dibebankan pada motor listrik,  sehingga  arus  yang  dihasilkan  semakin  besar,  ketika  mobil  sudah  berjalan  dalam beberapa saat maka daya yang dihasilkan oleh motor mengalami penurunan. Pada saat mobil berada pada belokan, arus yang dihasilkan relative kecil, berkisar antara 2.06 sampai dengan 2.57  Ampere,  hal  ini  dikarenakan  kecepatan  mobil  akan  menyesuaikan  dengan  hasil pembacaan sudut belok dan arus yang diproses oleh ECU menggunakan fuzzy logic control, meskipun joki menambah kecepatan mobil, jika arus yang dihasilkan besar maka mobil tetap pada kecepatan yang telah ditentukan pada program fuzzy -nya.
Pada  pengujian  ini  jarak  yang  digunakan  hanya  sepanjang  0,4  km.  Ini  merupakan sample pengujian dengan 1 putaran penuh. Peneliti tidak membahas data pada pengujian sebanyak 8 putaran penuh atau sepanjang 3,2 km dikarenakan banyaknya data serta nilai efisiensi yang dihasilkan oleh mobil hanya selisih 0,029 km/kwh. Hasil pengujian pada jarak 3,2 km atau 8 putaran menghasilkan energi total sebesar 25,457 Watt hours, atau sebesar 125,702 km/kWh.

## 3.6 Pengujian Software
Untuk menampilakan data hasil pengukuran ECU (Electronic Control Unit) pada mobil, peneliti menggunakan salah satu fitur yang tersedia di google, yaitu google spreadsheet. Tampilan pada google spreadsheet ditunjukkan pada Gambar 14. Data pengukuran yang dibaca oleh mikrokontroller  arduino  akan  dikirimkan  secara serial  ke  board  nodeMCU,  kemudian  board nodeMCU  mengirimkan  data  ke  google spreadsheet  melalui  jaringan  internet,  tampilan software  monitoring  pada  google  docs  meliputi  timestamp  untuk  mengetahui  waktu  dan tanggal  terima  data  dari  nodeMCU,  kemudian  arus,  tegangan,  pwm,  dan  sudut  belok. Pengiriman  data  yang  dilakukan  per  1  detik  sekali,  jika  dalam  kondisi  sinyal  atau  koneksi internet yang bagus, tidak terdapat delay yang lama sehingga proses monitoring bisa benar- benar real time. Data yang ditampilkan dalam google docs ini sudah dalam bentuk kolom dan tabel serta otomatis tersimpan pada google drive. Data juga dapat diunduh dengan format .xlsx, .ods, .pdf, .html, .csv maupun. tsv.
0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 300.00 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 d ay a ( W ) waktu (s) Grafik pengujian daya dengan metode
Gambar 14. Pengujian Software

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan,  diantaranya  adalah  rancangan hardware ECU (Electronic Control Unit) pada mobil listrik berjalan dengan baik, sebagai kontrol kecepatan serta manajemen daya pada mobil. Proses monitoring energi meter dapat berfungsi sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  pengiriman  data  energi  menggunakan  media  jaringan internet dan google docs sebagai media penyimpan data. Nilai jarak tempuh yang dihasilkan oleh mobil listrik menggunakan metode fuzzy logic control lebih efisien yaitu sebesar 125,731 Km/kWh, daripada tanpa menggunakan metode sebesar 93,8344 Km/kWh. Penggunaan daya rata-rata  pada  saat  pengujian  dinamis  menggunakan  metode  fuzzy  logic  control  sebesar 114,53 Watt dan tanpa menggunakan metode fuzzy logic control sebesar 153,462 watt. Arus puncak yang dihasilkan oleh mobil pada saat berada di tikungan dengan menggunakan metode fuzzy  logic  control  lebih  kecil  sebesar  3.11  Ampere  daripada  tanpa  menggunakan  metode sebesar 8,59 Ampere . Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menambahkan beberapa sensor pada ECU (Electronic Control Unit) seperti sensor tekanan ban, sensor kemiringan mobil, dan sensor getaran, sehingga dapat diketahui pengaruhnya terhadap efisiensi mobil.

## DAFTAR RUJUKAN
Alam, Md S. Ul. (2019). Securing Vehicle Electronic Control Unit (ECU) Communications and Stored Data . Kingston: Queen’s University.
Babu,  R  S.  T.  P.  (2016).  Internet  of  Things  (IOT)  Based  Weather  Monitoring  system. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 8 (4),105-109.
Chapman,  S.  J.  (2005). Electric  M  Achinery  Rjndamentals.  Fourth  Edition  .  New  York:
McGraw,Hill.
Hadiyosi,  S.,  Nursanto.,  Rizal,  A.  (2015).  Implementasi  Regulator  Oksigen  Otomatis berdasarkan Tingkat Pernafasan Menggunakan Logika Fuzzy. Jurnal Elkomika, 1 (3),
52-63.
Hardiyanto, D. L. (2016). Rancang Bangun Monitoring Sistem ECU (Electronic Control Unit) untuk  Peningkatan  Efisiensi  Kerja  Motor  Dc  pada  Mobil  Listrik  Universitas  Jember.
Jember: Universitas Jember.
Junaidi, A. (2015). Internet of Things, Sejarah, Teknologi dan Penerapannya : Review. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, 1 (3), 62-66.
Kusumo, Y. P. (2015). Rancang Bangun Sistem General Diagnostic Scanner Untuk Mengakses ECU Mobil Dengan Komunikasi Serial Obd-2. JCONES - Journal of Control and Network Systems, 69-82.
Kusumadewi, S. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Setiawan, M. R., Muslim, M. A., dan Nusantoro, G. D. (2012). Kontrol Kecepatan Motor DC
Dengan Metode PID Menggunakan Visual Basic 6.0 Dan Mikrokontroler ATmega 16.
EECCIS, 1-6.
Tripathy, B. K. J. A. (2017). Internet of Things (IoT): Technologies, Applications, Challenges and Solutions. India: CRC Press.
Valášková, K., Kliestik, T., Mišanková, M. (2014). The Role of Fuzzy Logic in Decision Making Process. 2nd  International  Conference  on  Management  Innovation  and  Business Innovation (ICMIBI), Volume 44.
Yanuarti, C. (2016). Sistem Monitoring Pengukuran Arus dan Tegangan Pada Alat Uji Efisiensi Motor DC Mobil Listrik Universitas Jember Berbasis Arduino Uno. Jember: Universitas Jember.