Abstrak —Kehandalan  alat  sentrifugasi  yang  banyak  digunakan oleh  para  pengusaha Virgin  Coconut  Oil (VCO)  saat  ini  masih terbilang  rendah.  Alat  sentrifugasi  yang  ada  saat  ini  cenderung hanya  diperuntukkan  dalam  proses  pembuatan  VCO  dengan pemerasan  santantanpa  penambahan  air,  bukan  untuk  santan dengan penambahan air. Pada penelitian ini telah dirancang dan dibuat  sistem  pengendali  kecepatan  pada  alat  sentrifugasi dengan  metode  logika  fuzzy  untuk  meningkatkan  kehandalan alat  sentrifugasi  dalam  proses  pembuatan  VCO,  baik  tanpa penambahan  air  maupun  dengan  penambahan  air.  Sistem  ini dirancang agar menyesuaikan kecepatan sentrifugasi berdasarkan  kekentalan  atau  konsentrasi  santan  serta  durasi waktu  proses.  Sensor  kecepatan  yang  terdapat  pada  alat sentrifugasi ini memiliki tingkat error mencapai  1,52 %. Logika fuzzy  mampu  mengendalikan  kecepatan  sentrifugasi  sesuai dengan set point . Pada  kondisi tanpa  beban, settling time terbaik dari  kontroler  logika  fuzzy  pada set  point 400  dan  800  rpm, dengan  waktu  30  detik.  Sedangkan  pada  kondisi  berbeban, settling time terbaik terjadi pada set point 600 rpm, dengan waktu 30  detik.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  ini  mampu meningkatkan keandalan alat sentrifugasi yang sudah ada.
Kata Kunci —Alat Sentrifugasi, Kekentalan, Logika Fuzzy, VCO.

## I. PENDAHULUAN
LAT  sentrifugasi  adalah  suatu  alat  pemisah  yang memanfaatkan  perbedaan  efek  gaya  sentrifugal  pada setiap molekul senyawa penyusun suspensi dari gerak putar.
Gaya sentrifugal adalah gaya semu  yang  mendorong benda menjauhi titik pusat putar yang timbul pada suatu benda yang bergerak  berputar  pada  kerangka  non-inersia.  Kerangka  non- inersia  pada  alat  sentrifugasi  adalah  botol  tempat  suspensi ditempatkan,  dimana  botol  menjaga  agar  suspensi  tidak tumpah  tetapi  tidak  mempertahankan  posisi  molekul-molekul senyawa  penyusun  suspensi.  Efek  gaya  sentrifugal  akan mendorong setiap molekul-molekul menjauhi titik pusat putar [1].
Dalam bidang industri UMKM, alat sentrifugasi digunakan pada  proses  pembuatan Virgin  Coconut  Oil (VCO).VCO adalah  minyak  kelapa  yang  diproses  dengan  sedikit pemanasan. Terdapat dua metode pemisahan dalam pembuatan  VCO,  yaitu  metode  pendiaman  dan  sentrifugasi. Pada metode pendiaman, santan didiamkan dengan memanfaatkan  efek  gaya  gravitasi.  Sedangkan  pada  metode sentrifugasi, santan dimasukkan dalam wadah alat sentrifugasi dengan memanfaatkan efek gaya sentrifugal. Penggunaan alat sentrifugasi  akan  mempercepat  proses  pemisahan,  serta memperkecil  potensi  kerusakan  minyak  selama  proses pemisahan.
Alat  pemisah  atau  sentrifugasiyang  banyak  digunakan  oleh
para  pengusaha  VCO  belum  bisa  efisien  dari  sisi  kecepatan sentrifugasi.  Spesifikasi  kecepatan  putar  sentrifugasi  yang didasarkan  pada  spesifikasi  kecepatan  putar  motor  bukanlah cara  yang  tepat.  Karena  besar  massa  atau  berat  beban  yang diputar  motor  saat  proses  sentrifugasi  akan  mempengaruhi kecepatan putar motor. Kecepatan motor akan turun sebanding dengan penambahan beban yang diputarnya.
Selain  itu,  alat  sentrifugasi  konvensional  berputar  dengan kecepatan penuh dari awal sampai dengan akhir proses, tanpa ada  penyesuaian  kecepatan  dengan  kondisi  suspensi  santan yang dipisahkan. Kondisi yang dimaksudkan diantaranya:
1. kondisi suspensi santan masih tercampur,
2. kondisi suspensi santan sudah mulai terpisah,
3. kondisi suspensi santan sudah terpisah,
4. kondisi suspensi santan sudah banyak yang terpisah,
5. kondisi  suspensi  santan  sudah  mencapai  titik  jenuh pemisahan,
Sebagai  contoh  pada  saat  motor  berada  pada  kecepatan penuh,  namun  kondisi  santan  sudah  mencapai  titik  jenuh, maka  proses  pemisahan  tidak  efisien  dikarenakan  efek  gaya sentrifugal  yang  ditimbulkan  motor  sudah  tidak  berpengaruh pada suspensi santan.
Penambahan  kontroler  pengendali  kecepatan  yang  mampu menyesuaikan  dengan  kondisi  suspensi  diharapkan  mampu meningkatkan  efisiensi  alat  sentrifugasi.  Kontroler  logika fuzzy  adalah  salah  satu  metode  kontroler  yang  sedang berkembang  saat  ini.  Logika  fuzzy  merupakan  metode kontroler  yang  memungkinkan  proses  secara  penalaran bahasa,  sehingga  dalam  perancangan  sistem  kendali  atau kontrol  tidak  memerlukan  persamaan  matematik  dari  objek yang  akan  dikendalikan  [2].  Kontroler  logika  fuzzy  akan diimplementasikan dalam pengendali kecepatan alat sentrifugasi  untuk  meningkatkan  efisiensi  pemisahan  VCO dari suspensi santan
Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  alat  sentrifugasi  yang dilengkapi dengan pengendali kecepatan yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi alat sentrifugasi sesuai dengan kondisi dari suspensi santan dalam waktu tertentu.

## II. METODE PENELITIAN
Alat  sentrifugasi  yang  dirancang  pada  penelitian  ini dilengkapi  dengan  sistem  kontroler  logika  fuzzy.  Konsentrasi dan  waktu proses sentrifugasi dari suspensi  menjadi  masukan logika  fuzzy  kecepatan set  point sentrifugasi.  Nilai  kecepatan set point dari logika fuzzy pertama akan diakusisi oleh logika fuzzy  kedua,  dimana  nilai set  point akan  menjadi  nilai parameter  untuk  kecepatan  putar  aktual  alat  sentrifugasi.

## Pengendali Kecepatan pada Alat Sentrifugasi Menggunakan Metode Logika Fuzzy
Garudio Kusuma Aji, Djoko Purwanto dan Muhammad Rivai Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : djoko@ee.its.ac.id, muhammad_rivai@ee.its.ac.id
A
Kecepatan  putar  aktual  diperoleh  dari  akusisi  data  sensor kecepatan.  Perbedaan  nilai  dari  kecepatan set  point dan kecepatan  aktual  yaitu error ,  dan  perubahan error setiap perulangan  sistem  yaitu deltaError ,  akan  menjadi  masukan bagi  logika  fuzzy  kestabilan  kecepatan.  Kedua  parameter  ini akan diproses untuk mendapatkan nilai PWM yang tepat untuk mencapai set point [3].

## A. Antarmuka
Gambar 1  menunjukkan  skema sistem antarmuka pada alat sentrifugasiyang  terdiri  dari keypad 4x3  sebagai  perangkat masukan, Arduino Uno sebagai perangkat mikrokontroler, dan LCD  16x2  sebagai  perangkat display .  Komunikasi  antar perangkat  menggunakan  metode  komunikasi I2C .  Metode komunikasi I2C dipilih  dikarenakan  keterbatasan port  I/O pada Arduino Uno.

## B. Logika Fuzzy Set Point Kecepatan Sentrifugasi
Data  karakterisasi  variabel  konsentrasi,  waktu,  dan kecepatan menjadi acuan dalam fuzzifikasi dan rule base dari logika  fuzzy.  Nilai  konsentrasi  dan  waktu  menjadi  variabel masukan  untuk  menentukan  variabel  kecepatan  sentrifugasi, ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Selama  proses  sentrifugasi, keypad dinonaktifkan.
Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  untuk  fuzzifikasi seluruh  variabel  masukan,  konsentrasi  dan  proses  waktu adalah  kurva bentuk  “bahu”,  ditunjukkan pada Gambar 3 dan 4.  Pemilihan  representasi  bentuk  bahu  ini  dikarenakan kemudahan  pengaplikasian  dalam  program  mikrokontroler [3][4][5][6][7], dan [8].
Mamdani  adalah  metode  inferensi  yang  digunakan  pada logika  fuzzy set  point kecepatan  sentrifugasi.  Metode Min Operation adalah rule  evaluation yang  digunakan  untuk menentukan  besar  nilai  derajat  keanggotaan  dari  kedua variabel masukan disetiap periode perulangan sistem.
Gambar 1. Skema sistem antarmuka alat sentrifugasi.
Gambar 2. Diagram blok sistem logika fuzzy set point kecepatan sentrifugasi.
Gambar 3. Kurva keanggotaan variabel masukan konsentrasi.
Gambar 4. Kurva keanggotaan variabel masukan waktu proses.
Tabel 1.
Rule base logika fuzzy set point kecepatan sentrifugasi.
Tabel  1  adalah ruled  baseouput logika fuzzy  set  point kecepatan  sentrifugasi.  Metode Max  Function adalah rule aggregation yang  digunakan  untuk  menentukan  besar OutputSet  Point kecepatan  dari Rule  Base yang  telah dirancang. Rule  base akan  disesuaikan  kembali  dengan  data karakterisasi  suspensi  santan.Metode center  of  gravity digunakan  untuk  defuzzifikasi  dalam  menentukan set  point kecepatan  sentrifugasiyang  dibutuhkan  alat  ini  untuk memisahkan suspensi disetiap periode perulang sistem [9].
Gambar 5. Skematik sensor encoder.
Gambar 6. Skema “piring” alat sentrifugasi.

## C. Sensor Kecepatan Sentrifugasi
Sensor  kecepatan sentrifugasi pada penelitian ini dirancang berbasiskan  sensor increment  encoder ,  ditunjukkan  pada Gambar  5.  Perangkat  yang  menyusun  subsistem  Sensor Kecepatan Sentifugasi diantaranya: Sensor Increment Encoder “piring” sentrifugasi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6, dan Arduino Uno. Jumlah pulsa increment dalam satu putaran sentrifugasi  adalah  30  pulsa  bernilai  “HIGH”  dan  30  pulsa benilai  “LOW”.  Kecepatan putar sentrifugasi dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan:
Dengan  setiap  periode  perulangan  sistem  proses  adalah  0,1 detik  atau  10  Hz.  Besar  kecepatan  sentrifugasi  dalam  setiap perulangan sistem adalah:

## D. Logika Fuzzy Kestabilan Kecepatan Sentrifugasi
Hasil  keputusan  logika  fuzzy Set  Point Kecepatan Sentrifugasi menjadi variabel parameter pada Kontroler logika fuzzy  Kestabilan  Kecepatan  Sentrifugasi  yang  harus  dipenuhi [10].  Variabel  yang  masuk  pada  logika  fuzzy  Kestabilan Kecepatan  Sentrifugasi  adalah error dan deltaError yang dinyatakan:
Gambar  7.  Skema  diagram  blok  logika  fuzzy  kestabilan  kecepatan sentrifugasi.
Gambar 8. Kurva keanggotaan variabel masukan error .
Gambar 9. Kurva keanggotaan variabel masukan deltaError .
Variabel masukan pada Logika Fuzzy Kestabilan Kecepatan Sentrifugasi  adalah Error dan deltaError ,  ditunjukkan  pada Gambar  8  dan  9.  Nilai Error diperoleh  dari  perbedaan  nilai kecepatan Set Point dengan kecepatan aktual. Sementara nilai deltaError diperoleh dari perbedaan error periode sistem saat ini  dengan error periode  sistem  sebelumnya.  Tabel  2  adalah rule  base yang  digunakan  pada  logika  fuzzy  kestabilan kecepatan sentrifugasi. Metode defuzzifikasi centre of gravity digunakan  untuk  menentukan Output koreksi duty  cycle dari PWM  agar  kecepatan  aktual  sentrifugasi  mencapai  kecepatan set point .
Tabel 2.
Rule base logika fuzzy kestabilan kecepatan sentrifugasi.
Gambar 10. Bentuk realisasi alat sentrifugasi.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 -1 50 -1 35 -1 20 -1 05 -9 0 -7 5 -6 0 -4 5 -3 0 -1 5 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 D era ja t K ea n g g o ta a n Kecepatan Putar (rpm) Negatif Besar Negatif Kecil Hampir Nol Positif Kecil Positif Besar 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 -50-45-40-35-30-25-20-15-10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 D era ja t K ea n g g o ta a n Kecepatan Putar (rpm) Negatif Besar Negatif Kecil
Hampir Nol Positif Kecil Positif Besar

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pengujian Kecepatan Maksimal Alat Sentrifugasi
Pengujian  dilakukan  dengan  menyalakan  alat  sentrifugasi dan menghubungkan pin enable B dengan pin jumper . Dengan menghubungkan pin enable B, maka motor DC akan berputar dengan  kecepatan  penuh.  Pengukuran  dilakukan  dengan menggunakan  tachometer  digital  tipe  DT-2234C + .  Hasil pengujian kecepatan ini ditunjukkan pada Tabel 3 dan 4.
Dari  kedua  hasil  pengujian  kecepatan  maksimal  alat sentrifugasi  ini  menunjukkan  bahwa  pembebanan  pada  alat sentrifugasi  mempengaruhi  kecepatan  sentrifugasi.  Rata-rata kecepatan sentrifugasi aktual tanpa beban adalah 1134,25 rpm, sedangkan  saat  berbeban  adalah  931,75  rpm.  Setelah  pembe- banan, kecepatan sentrifugasi turun 202,5 rpm.
Tabel 3. Kecepatan maksimal alat sentrifugasi tanpa beban.
Tabel 4. Kecepatan maksimal alat sentrifugasi berbeban (3 x 66 gram).

## B. Pengujian Sensor Kecepatan Sentrifugasi
Pengujian dilakukan dengan  melihat sinyal  keluaran sensor increment  encoder terhadap  kecepatan  putar  “piring”  sentri- fugasi pada tegangan tertentu. Sinyal keluaran sensor encoder ditampilkan  pada  osiloskop  untuk  melihat  bentuk  dan frekuensi pulsa yang dikeluarkan sensor increment encoder . Dari  data  yang  tertera  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa perubahan  jumlah  pulsa  setiap  detik  yang  dikeluarkan  pada sensor increment encoder berbanding lurus dengan perubahan tegangan.  Terdapat  perbedaan  hasil  pembacaan  antara  sensor increment encoder  dengan  DT-2234C + ,  dimana  dari  enam pengujian  rata-rata  perbedaan  sebesar  31,67  rpm.  Perbedaan tertinggi terdapat pada tegangan 6 volt yang mencapai 71 rpm, sedangkan  perbedaan  terkecil  terdapat  pada  tegangan  15  volt yang hanya 1 rpm.

## C. Pengujian Duty Cycle Terhadap Sistem Penggerak Sentrifugasi
Tabel  6  menunjukkan  hasil  pengujian  pada  sistem penggerak  alat  sentrifugasi.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk melihat  respon  sistem  penggerak  alat  sentrifugasi  terhadap perubahan Duty Cycle PWM.

## D. Pengujian Logika Fuzzy Set Point Kecepatan Sentrifugasi
Pengujian ini dilakukan untuk melihat respon sistem logika fuzzy dalam menetukan kecepatan set point terhadap beberapa level konsentrasi dengan durasi waktu proses tertentu.
Tabel 5.
Sinyal Pulsa Keluaran Sensor Encoder
Tabel 6. Duty cycle terhadap sensor kecepatan.
Gambar 11. Respon logika fuzzy set point kecepatan terhadap perubahan waktu proses pada beberapa tingkat konsentrasi.
Pada Gambar 11 menunjukkan bahwa logika fuzzy set point kecepatan sentrifugasimampu mengatur kecepatan sentrifugasi sesuai  dengan  perubahan  variabel  waktu  proses.  Untuk  setiap konsentrasi santan memiliki pola respon yang berbeda-beda.

## E. Pengujian Logika Fuzzy Kestabilan Kecepatan Sentrifugasi
Pada  pengujian  ini,  logika  fuzzy  akan  mendapat  masukan variabel  parameter  berupa  kecepatan set  point dan  variabel feedback berupa  kecepatan  aktual.  Variabel  kecepatan set
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 Ke ce p a ta n Pu ta r (rp m) Waktu Proses (menit)
100% 80% 60% 40%
point bersifat  tetap  yang  ditanamkan  ke  dalam  program. Sedangkan kecepatan aktual didapatkan dari akuisisi data dari sensor kecepatan sentrifugasi.
1. Pengujian Tanpa Beban
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  beberapa tingkat  variabel  parameter  kecepatan set  point .  Gambar 12-15  menunjukkan  grafik time  response kontroler terhadap beberapa nilai kecepatan set point tanpa beban.
Gambar 12. Grafik time response pada set point 200 rpm tanpa beban.
Gambar 13. Grafik time response pada set point 400 rpm tanpa beban.
Gambar 14. Grafik time response pada set point 600 rpm tanpa beban.
Gambar 15. Grafik time response pada set point 800 rpm tanpa beban.

## 2. Pengujian Berbeban
Perlakuan  pada  pengujian  ini  sama  dengan  pengujian tanpa beban, hanya yang membedakan pada pengujian ini adalah  adanya  beban  yang  harus  diputar  oleh  alat sentrifugasi.  Gambar  16-19  menunjukkan  grafik time response kontroler  terhadap  beberapa  nilai  kecepatan set point berbeban.
Gambar 16. Grafik time repons pada set point 200 rpm berbeban.
Gambar 17. Grafik time response pada set point 400 rpm berbeban.
Gambar 18. Grafik time response pada set point 600 rpm berbeban.
Gambar 19. Grafik time respons pada set point 800 rpm berbeban.
0 50 100 150 200 250 300 350 0 .1 3 .8 7 .5 1 1 .2 1 4 .9 1 8 .6 2 2 .3 26 2 9 .7 3 3 .4 3 7 .1 4 0 .8 4 4 .5 4 8 .2 5 1 .9 5 5 .6 5 9 .3 63 6 6 .7 7 0 .4 7 4 .1 7 7 .8 8 1 .5 8 5 .2 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 100 200 300 400 500 600 1 25 49 73 97 1 2 1 1 4 5 1 6 9 1 9 3 2 1 7 2 4 1 2 6 5 2 8 9 3 1 3 3 3 7 3 6 1 3 8 5 4 0 9 4 3 3 4 5 7 4 8 1 5 0 5 5 2 9 5 5 3 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 200 400 600 800 1000 1 37 73 1 0 9 1 4 5 1 8 1 2 1 7 2 5 3 2 8 9 3 2 5 3 6 1 3 9 7 4 3 3 4 6 9 5 0 5 5 4 1 5 7 7 6 1 3 6 4 9 6 8 5 7 2 1 7 5 7 7 9 3 8 2 9 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 200 400 600 800 1000 1 39 77 1 1 5 1 5 3 1 9 1 2 2 9 2 6 7 3 0 5 3 4 3 3 8 1 4 1 9 4 5 7 4 9 5 5 3 3 5 7 1 6 0 9 6 4 7 6 8 5 7 2 3 7 6 1 7 9 9 8 3 7 8 7 5 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 50 100 150 200 250 300 350 0 .1 3 .9 7 .7 1 1 .5 1 5 .3 1 9 .1 2 2 .9 2 6 .7 3 0 .5 3 4 .3 3 8 .1 4 1 .9 4 5 .7 4 9 .5 5 3 .3 5 7 .1 6 0 .9 6 4 .7 6 8 .5 7 2 .3 7 6 .1 7 9 .9 8 3 .7 8 7 .5 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 100 200 300 400 500 600 0 .1 3 .5 6 .9 1 0 .3 1 3 .7 1 7 .1 2 0 .5 2 3 .9 2 7 .3 3 0 .7 3 4 .1 3 7 .5 4 0 .9 4 4 .3 4 7 .7 5 1 .1 5 4 .5 5 7 .9 6 1 .3 6 4 .7 6 8 .1 7 1 .5 7 4 .9 7 8 .3 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 .1 3 .8 7 .5 1 1 .2 1 4 .9 1 8 .6 2 2 .3 26 2 9 .7 3 3 .4 3 7 .1 4 0 .8 4 4 .5 4 8 .2 5 1 .9 5 5 .6 5 9 .3 63 6 6 .7 7 0 .4 7 4 .1 7 7 .8 8 1 .5 8 5 .2 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik) 0 200 400 600 800 1000 1200 0. 1 4. 4 8. 7 13 17. 3 21. 6 25. 9 30. 2 34. 5 38. 8 43. 1 47. 4 51. 7 56 60. 3 64. 6 68. 9 73. 2 77. 5 81. 8 86. 1 90. 4 94. 7 99 103 .3 107 .6 K ec ep a ta n Pu ta r (rp m ) Waktu (detik)
Bedasarkan  data  pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  pada kondisi  tanpa  beban,  kontroler  mampu  mencapai  keadaan settling  time terbaik  pada set  point 400  dan  800  rpm  dengan waktu  30  detik.  Pada  kondisi  berbeban,  kontroler  mencapai keadaan settling  time terbaik  pada set  point 600  rpm  dengan waktu 35 detik.
Tabel 7.
Spesifikasi respon transien kontroler

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  dan  dibuat  sebuah  alat sentrifugasi  yang  dilengkapi  dengan  sistem  pengendali kecepatan.  Sensor  kecepatan  yang  terdapat  pada  alat sentrifugasi  ini  memiliki  tingkat error mencapai    1,52  %. Logika  fuzzy  mampu  menentukan set  point kecepatan  alat sentrifugasi  berdasarkan  perubahan  waktu  dan  konsentrasi santan.  Kontroler  logika  fuzzy  mampu  mengendalikan kecepatan  sentrifugasi  sesuai  dengan set  point .  Pada  kondisi tanpa  beban, settling  time terbaik  dari  kontroler  logika  fuzzy
pada set  point 400  dan  800  rpm,  dengan  waktu  30  detik. Sedangkan pada kondisi berbeban, settling time terbaik terjadi pada set point 600 rpm, dengan waktu 30 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
T. Yuwono, Biologi Molekular . Jakarta: Erlangga, 2009. [2]
Kusumadewi, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  pendukung  keputusan .
Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013. [3]
A.  Heri  and  Darmawan  Aan, Arduino  Belajar  Cepat  Dan Pemrograman . Bandung: Informatika, 2015. [4] L. Riadhi, M. Rivai, and F. Budiman, “Sistem Pengaturan Oksigen Terlarut Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis
Mikrokontroler  Teensy  Board,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  6,  no.  330–334, 2017.
[5] D. A. Rahman, M. Rivai, and R. Dikairono, “Sistem Navigasi Pada Balon  Udara  Menggunakan  GPS  dan  Kontrol  Logika  Fuzzy,” J.
Tek. ITS , vol. 5, pp. A173-178, 2011.
[6] D.  H.  Fandiantoro,  M.  Rivai,  and  R.  Dikairono,  “Sistem  Penjejak pada Balon Udara dengan Menggunakan Kamera dan Kotrol Logika Fuzzy,” J. Tek. ITS , vol. 5, pp. A892-897, 2016.
[7] F.  A.  Muhammad,  M.  Rivai,  and  Suwito,  “Perancangan  Sistem Stabilisasi  Kamera  Tiga  Sumbu  dengan  Metode  Kontrol  Fuzzy untuk Mobile Surveilance Robot,”
J. Tek. ITS , 2016.
[8] M.  Rivai,  K.  Sambodho,  and  Dwi  Purnomo  H,  “Identification  of Levee  Strength  for  Early  Warning  System  Using  Fuzzy  Logic,”  in International
Conference on Information, Communication Technology and System (ICTS) , 2014.
[9] A. Thorat, S. Yadav, and S. Patil, “Implementation of Fuzzy Logic System for DC Motor Speed Control using Microcontroller,” Int. J. Eng. Res. Appl. , vol. 3, pp. 950–956, 2013.
[10] R.  Aljabar,  M.  Rivai,  and  Suwito,  “Rancang  Bangun  Omni  untuk Mencari Sumber Gas Menggunakan Kontrol Logika Fuzzy Berbasis Mikrokontroler  ARM  STM-32,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  7,  pp.  17–22, 2018.