Abstrak—Proses penakaran dengan menggunakan cara manual dan  menggunakan  timbangan  analog  dengan  kapasitas maksimal  lebih  besar  dari  produk  yang  ditimbang  tentunya akan  sulit  untuk  menyeragamkannya.  Tentunya  disetiap penakarannya  akan  berlebih  maupun  kurang.  Jika  dalam penakaran selalu berlebih maka akan berdampak kerugian bagi pengusaha. Maka dibutuhkan suatu sistem kontrol penakaran yang  memiliki  skala  kecil  dan  dapat  mengurangi  kelebihan dalam  penakaran.  Salah  satu  kontrol  yang  dapat  digunakan adalah  dengan  menggunakan  kontrol  logika  fuzzy.  Pemilihan logika  fuzzy  sebagai  kontrol  pada  sistem  penakar  ini  adalah kesederhanaan metodenya dan mudah diterapkan pada banyak hal. Dalam logika fuzzy terdapat tiga tahapan, yaitu fuzzyfikasi, inferensi,  dan  defuzzyfikasi.  Dari  hasil  defuzzyfikasi  nantinya akan  digunakan  untuk  mengendalikan  kecepatan  screw conveyor  sehingga  hasil  penakaran  tidak  melebihi  dari  target. Pengujian dilakukan dengan dua variasi penimbangan yaitu 50 gram  dan  100  gram.  Hasil  penakaran  dengan  menggunakan logika  fuzzy  dengan  target  netto  50  gram  menghasilkan penakaran  dengan  kesalahan  rata-rata  sebesar  1,17  gram dengan rata-rata waktu proses penakaran 6,3 detik. Sedangkan dengan target netto 100 gram menghasilkan penakaran dengan rata-rata kesalahan sebesar 1,78 gram dengan rata-rata waktu penakaran 7,02 detik .
Kata Kunci—Kontrol, Logika Fuzzy, Netto Produk, Penakaran.

## I. PENDAHULUAN
ENCANTUMAN  label  suatu  produk  merupakan  suatu keharusan  bagi  pelaku  usaha,  dengan  tujuan  agar konsumen mendapatkan hak atas informasi yang benar, jelas dan  jujur  mengenai  kondisi  suatu  produk.  Sehingga  tidak menimbulkan keraguan bagi konsumen untuk membeli, dan mengonsumsinya.  Selain  itu,  aturan  tersebut  memiliki maksud untuk mengupayakan agar barang dan/atau jasa yang beredar  di  masyarakat  merupakan  produk  yang  layak  edar berupa  asal  usul,  kualitas  sesuai  dengan  informasi  dari pengusaha  baik  melalui  label,  etiket,  iklan,  dan  lain sebagainya.
Salah satu hal yang penting setelah produk olahan dibuat adalah  memasarkannya.  Dalam  rangka  pemasaran  produk perlu dilakukan pengemasan. Dengan cara dikemas, produk dapat terlindungi dan pengemasan akan meningkatkan harga jual  dari  suatu  produk.  Dalam  pengemasan  suatu  produk, penakaran  merupakan  suatu  proses  yang  wajib  dilakukan untuk menjamin keseragaman antara isi kemasan satu dengan lainnya.
Proses penakaran dengan cara manual, yaitu memasukkan produk ke dalam kemasan lalu ditimbang. Jika berat kurang dari berat bersih produk, maka akan ditambahkan. Sedangkan jika berat melebihi berat bersih, maka produk akan dikurangi, sehingga akan menambah waktu dalam proses
pengemasannya.  Timbangan  yang  digunakan  adalah timbangan  analog  (jarum)  dengan  kapasitas  maksimal timbangan 10 kg. Sedangkan produk yang ditimbang sekitar 100  gram.  Dengan  melihat  perbandingan  antara  kapasitas maksimal  timbangan  dengan  produk  yang  ditimbang,  skala yang  digunakan  terlalu  besar,  sehingga  berat  produk  sulit untuk diseragamkan.
Berdasarkan pengamatan yang dilakukan di lapangan, dari 15  sampel  terdapat  kelebihan  berat  bersih  (netto)  dari  yang ditentukan. Rata-rata berat bersih yang terukur melebihi berat bersih dari label yang ada yaitu 122 gram. Jika semua hasil penakaran  tersebut  melebihi  dari  berat  bersih  yang ditentukan,  hal  tersebut  tentunya  membuat  pengusaha  tidak akan memperoleh keuntungan, bahkan cenderung rugi.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rahmat Alvian pada  tahun  2014,  dengan  judul  Prototipe  Penimbang  Gula Otomatis  Menggunakan  Sensor  Berat  Berbasis  Atmega16. Pada penelitian tersebut berhasil membuat sebuah alat yang dapat  menakar  sesuai  dengan  berat  yang  dipilih.  Pada  alat tersebut  juga  terdapat  sebuah  mekanisme  katup  yang terhubung dengan motor DC. Katup tersebut memiliki fungsi mengatur banyaknya gula yang keluar menuju penimbangan [1].  Meskipun  sudah  terdapat  fasilitas  pemilihan  berat takaran,  tetapi  pengguna  tidak  dapat  menentukan  dengan bebas  berat  takaran.  Pada  penelitian  tersebut  juga  belum diterapkannya  metode  kendali  pada  prototipe  tersebut. Sehingga  perlu  adanya  penerapan  kendali  dalam  sistem penakar yang dibuat.
Oleh  karena  itu  perlu  adanya  perancangan  sebuah prototype alat  takar  yang  dapat  mempermudah  dan mempersingkat  waktu  serta  meningkatkan  keakuratan penakaran  produk  khususnya  pada  produk  skala  rumahan atau UMKM.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Tahap Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  merupakan  gambaran  garis  besar  pada sistem  alat  yang  akan  dibuat.  Maka  dari  itu  gambaran  ini diharapkan  dapat  menjelaskan  garis  besar  sistem  alat  yang dirancang. Perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Sistem  yang  dirancang  memiliki  2  masukan  yaitu  hasil pembacaan  sensor loadcell dan  hasil  pembacaan  sensor kecepatan.
B. Tahap Perancangan Logika Fuzzy
Pada  penelitian  ini  menggunakan  logika fuzzy dengan metode  mamdani.  Logika fuzzy dipilih  dikarenakan kemudahan  dalam  memahami  algoritmanya,  felksibel  dan

## Sistem Implementasi Sistem Kontrol Penakar Bubuk Jamu Menggunakan Logika Fuzzy di Lini Proses Pegemasan
Iqbal Sholehudin Ghofur, Slamet Budiprayitno, dan Lucky Putri Rahayu Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: slamet@elect-eng.its.ac.id
P
dapat  bekerja  sama  dengan  teknik  kendali  konvensional. Selain  itu  logika fuzzy masukkannya  berupa  numerik  dan keluarannya  juga  numerik  [2].  Dalam  logika fuzzy terdapat beberapa proses yaitu penentuan himpunan fuzzy , penerapan aturan IF- THEN dan proses inferensi fuzzy [3].
Logika  fuzzy  berfungsi  sebagai  pengendali  pada mikrokontrol  dan  untuk  mengatur  banyaknya  jamu  yang ditakar.  Kontrol  kecepatan screw  conveyor digunakan  agar takaran tidak melebihi dari target yang ditentukan. Masukan untuk kontrol logika fuzzy berasal dari perbedaan pembacaan sensor  berat  dengan  target  dari  berat  yang  diinginkan  dan kecepatan screw conveyor . Keluaran logika fuzzy adalah nilai PWM yang digunakan untuk mengatur kecepatan dari screw conveyor . Pembagian keanggotaan selisih dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 fungsi keanggotaan untuk variabel selisih dibagi  menjadi  tiga  pengamatan  linguistik,  yaitu  kecil, menengah,  dan  besar.  Untuk  keanggotaan  kecil  memiliki rentang  dari  0  sampai  dengan  70.  Keanggotaan  menengah memiliki rentang dari 10 sampai 70, dan untuk keanggotaan besar memiliki rentang 70 sampai 250.
Pembagian  keanggotaan  kecepatan  dapat  dilihat  pada Gambar 3. Pada Gambar 3 fungsi keanggotaan untuk variabel selisih dibagi menjadi tiga pengamatan linguistik, yaitu slow , medium , dan fast . Untuk keanggotaan slow memiliki rentang dari  0  sampai  dengan  300.  Keanggotaan medium memiliki rentang  dari  100  sampai  500,  dan  untuk  keanggotaan fast memiliki  rentang  300  sampai  600.  Sedangkan  untuk pembagian keanggotaan PWM dapat dilihat pada Gambar 4.
Untuk keluaran dari sistem perupa nilai PWM yang dibagi menjadi  tiga  keanggotaan.  Keanggotaan  PWM  meliputi lambat,  sedang,  dan  cepat.  Untuk  keanggotaan  lambat memiliki  rentang  dari  0  sampai  dengan  90.  Keanggotaan sedang  memiliki  rentang  dari  30  sampai  170,  dan  untuk keanggotaan cepat memiliki rentang 125 sampai 255.
Dari  hasil  perancangan  fungsi  keanggotaan,  maka dihasilkan  9  aturan.  Aturan-aturan  yang  dibuat  meliputi beberapa  kondisi  yang  diinginkan  dari  sistem.  Berikut beberapa  aturan  yang  dijalankan  pada  sistem  dapat  dilihat pada Tabel 1.

## C. Perancangan Program
Perancangan  program  kendali fuzzy dapat  dilihat  pada Gambar 5. Gambar 5 merupakan diagram alir sistem dengan
menggunakan logika fuzzy . Diagram  ini merupakan kondisi kedua  pengujian.  Nilai  PWM  akan  berubah  dengan seiringnya  perubahan  berat  yang  terbaca  oleh load  cell . Sistem  penakaran  dimulai  dengan  memilih  jamu  dan memasukkan  atau  menentukan  netto  produk.  Kemudian sensor proximity mendeteksi  objek,  jika  terdeteksi  objek maka akan memulai membaca berat produk dan melakukan pembentukan  himpunan fuzzy dari  masukan  sensor.  Setelah itu  dilakukan  pengolahan  masukan  yang  ada  sesuai  dengan aturan  yang  dibuat.  Setelah  didapatkan  hasil  selanjutnya penegasan atau defuzzyfikasi pembentukan nilai tegas sebagai keluarannya berupa nilai PWM untuk mengendalikan motor.
D. Perancangan Perangkat Keras Elektrik
Berdasarkan  Gambar  6, load  cell digunakan  sebagai masukan  pendeteksi  berat  produk  yang  akan  diukur. Kemudian  sinyal  yang  dikirimkan  oleh load  cell diperkuat menggunakan amplifier HX711 dan data dikirimkan ke Mega 2560  Wifi  untuk  diolah  menjadi  data  massa  dalam  satuan gram.  Untuk  menentukan  berat  maksimal  produk  yang diinginkan  dapat  melalui keypad . Keypad di  sini  juga memiliki  fungsi  untuk  memulai  kerja  dari  sistem.  Ketika selesai menentukan berat maksimal produk, sistem tidak serta merta langsung memulai kerja.
Sensor inframerah digunakan sebagai masukan pendeteksi adanya kemasan produk. Ketika sensor tersebut mendeteksi adanya objek, maka motor akan berputar dan menggerakkan screw  conveyor .  Sensor  kecepatan  digunakan  untuk membaca  kecepatan  motor  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  masukan  pada  logika fuzzy .  Selama  proses  tersebut berlangsung, load  cell akan  selalu  melakukan  pembacaan berat dan Mega 2560 akan mengolahnya. Motor akan secara otomatis  akan  berhenti  berputar  ketika  berat  yang  diukur sudah sesuai dengan berat yang diinginkan pengguna. Selama proses  berlangsung,  pengguna  dapat  melihat  berat  produk yang  diukur  melalui LCD 20x4.  Penggunaan Database sebagai penyimpan data dari proses penimbangan dan website sebagai penampil data yang berasal dari database itu sendiri.

## E. Perancangan Perangkat Keras Mekanik
Dalam  perancangan  mekanik  ini,  alat  haruslah  memiliki konstruksi  yang  kuat  agar  dapat  menahan  komponen- komponen pendukung yang  terdapat di  dalam  alat.  Gambar perancangan penakar dapat dilihat pada Gambar 7.
Fuzzy Logic Controller
Actuator (Motor)
Sensor Loadcell Plant (Screw Conveyor) + - Output (Berat Produk Jamu) Input (Berat Produk yang diinginkan) Sensor Kecepatan + - Fuzzy Logic Controller
Gambar 1. Diagram blok sistem penakar.
Alat  yang  dirancang  menggunakan  bahan  dasar  akrilik dengan  ketebalan  5  mm.  Dimensi  yang  akan  dibuat  adalah 305 mm x 110 mm x 377 mm.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pengujian Pengendali On-Off Netto 50 gram
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  karakteristik sistem  jika  tanpa  menggunakan  logika fuzzy dan  melihat perbedaannya.  Parameter  yang  digunakan  meliputi  waktu yang  diperlukan  untuk  melakukan  penimbangan,  serta perbandingan  hasil  penimbangan  dengan  target  netto  yang diinginkan. Pada percobaan ini, netto yang diinginkan sebesar 50 gram. Data percobaan dapat dilihat pada Tabel 2.
Jika  dilihat  dari  Tabel  2,  berat  takaran  melebihi  target penakaran dengan rata-rata pengukuran sebesar 55,79 gram. Perbedaan pengukuran dari target takar memiliki simpangan yang  cukup  besar  yaitu  5,08  gram  dan  persen  rata-rata kesalahan  sebesar  10,16%.  Sehingga  bisa  dikatakan  setiap kemasan memiliki kelebihan takaran sebesar 5 gram. waktu yang dibutuhkan dalam proses penakaran memiliki rata-rata 4.68 detik. Hal ini dikarenakan  ketika motor berhenti, produk jamu yang ada dalam tabung screw conveyor tidak langsung berhenti  begitu  saja,  terdapat  jeda  waktu  untuk  produk
tersebut masuk ke dalam kemasan dan ditimbang. Sehingga mengakibatkan  produk  yang  ditakar  melebihi  berat  takar yang diinginkan.

## B. Pengujian Pengendali On-Off Netto 100 gram
Pada pengujian ini parameter yang digunakan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penakaran, serta perbandingan hasil  penimbangan  dengan  target  netto  yang  diinginkan. Netto yang diinginkan sebesar 100 gr. Data percobaan dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan hasil percobaan pada tabel 3, hasil penakaran terpaut  jauh  berat  neeto  yang  diinginkan  yaitu  114.12  gr dengan  persen  kesalahan  sebesar  14,12%.  Ini  terjadi dikarenakan  ketika  berat  yang  terbaca  sensor  sudah  sama dengan berat target, screw conveyor berhenti. Namun, produk yang  ada  di  ujung screw  conveyor tetap  akan  masuk  ke penakar  dikarenakan  penghentian screw  conveyor yang mendadak  sehingga  akan  menambah  berat  takaran. menujukan  rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  penakaran  selama  7  detik.  Waktu  yang dibutuhkan lebih lama dari penakaran dengan target netto 50 gr. Hali ini dikarenakan kapasitas produk yang ditakar lebih banyak.

## C. Pengujian Pengendali Fuzzy Netto 50 gram
Pengujian dilakukan untuk mengetahui perbedaan setelah ditambahkan  logika fuzzy .  Parameter  yang  digunakan  sama seperti  sebelumnya  yaitu  waktu  yang  diperlukan  untuk melakukan penimbangan, serta perbandingan hasil penimbangan  dengan  target  netto  yang  diinginkan.  Pada percobaan ini juga menggunakan target pengukuran 50 gram. Data pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Gambar 2. Fungsi keanggotaan selisih.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan kecepatan.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan PWM.
Mulai Menentukan netto produk Mendeteksi kemasan Selesai A A Tidak Memilih produk jamu Kirim data ke Website Ya Baca berat produk Sinyal PWM Hitung Selisih Fuzzyfikasi FIS Motor menyala Screw Conveyor berputar Saklar mati Ya C C Tidak Defuzzyfikasi Tampilkan data ke LCD Berat takar = berat target B Tidak Ya B Gambar 5. Diagram pengendali fuzzy.
Pada tabel 4 didapatkan rata-rata pengukuran sebesar 51,33 gram. Jika dibandingkan dengan target berat yang diinginkan memiliki  simpangan  dengan  rata-rata  1,33  gram.  Jika dibandingkan  dengan  tabel  4,  hasil  penakaran  dengan menggunakan logika fuzzy lebih baik dibandingkan dengan kendali on-off . Hal ini dikarenakan kecepatan screw conveyor akan  melambat  ketika  berat  takaran  mendekati  berat  target penakaran.  Sehingga  berat  produk  yang  ditakar  tidak melebihi  berat  target  penakaran.  Rata-rata  waktu  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  penakaran  selama  6.45  detik. Jika  dibandingkan  dengan  tabel  1,  waktu  yang  dibutuhkan lebih  lama.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  kecepatan screw conveyor berubah  dengan  seiringnya  perubahan  berat  yang dibaca oleh sensor.

## D. Pengujian Pengendali Fuzzy Netto 100 gram
Parameter  yang  digunakan  pada  pengujian  ini  meliputi waktu  yang  diperlukan  untuk  penakaran,  dan  perbandingan hasil penimbangan dengan target netto yang diinginkan. Pada
pengujian kali ini, netto yang diinginkan sebesar 100 gr. Data pengujian disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 merupakan perbandingan hasil penakaran dengan target  netto  yang  diinginkan,  yaitu  100  gr.  Hasil  penakaran memiliki simpangan sebesar 2,06 gram dengan persen rata- rata  kesalahan  sebesar  2,06  %.  Meskipun  hasil  penakaran tidak tepat dengan target penakaran, hasil tersebut sudah baik dikarenakan  persen  kesalahan  lebih  kecil  dari  pada  hanya menggunakan kendali on-off .

## E. Perbedaan Respons Kendali On-Off dengan Kendali Fuzzy
Pada subbab ini membahas perbedaan respons kendali on- off  dengan  kendali fuzzy .  Perbedaan  yang  dilihat  meliputi waktu jeda ( t d ), waktu naik ( t r ), waktu puncak ( t p ), dan persen overshoot ( M p ).  waktu  jeda  merupakan  waktu  yang dibutuhkan oleh tanggapan/respons untuk mencapai setengah (50%)  nilai  akir  waktu  pertama.  Waktu  naik  merupakan waktu  yang  diperlukan  tanggapan/respons  untuk  naik  dari 10%  menjadi  90%.  Waktu  puncak  merupakan  waktu  yang diperlukan untuk mencapai puncak pada saat overshoot [4]. Grafik uji kendali On-Off dengan target 50 gram dapat dilihat pada Gambar 8.
Pada  Gambar  8  dapat  dilihat,  seiring  berjalannya  waktu netto akan bertambah. Bertambahnya nilai netto diakibatkan karena bertambahnya berat yang terbaca oleh sensor. Ketika netto  sudah  mencapai  netto  yang  dinginkan  (target  netto),
Gambar 9. Hasil uji kendali fuzzy netto 50 gram.
Gambar 10. Hasil uji kendali on-off netto 100 gram.
Gambar 11. Hasil uji kendali fuzzy netto 100 gram.
Gambar 6. Diagram perancangan perangkat keras.
Gambar 7. Perancangan penakar jamu tampak depan dari samping..
Gambar 8. Hasil uji kendali on-off netto 50 gram.
maka  sinyal  PWM  yang  dikirimkan  oleh  mikrokontroler berubah menjadi 0 dan motor akan berhenti.
Meskipun  motor  berhenti,  nilai  dari  netto  (berat  terbaca) tetap bertambah. Hal ini dikarenakan ketika motor berhenti, produk  jamu  yang  ada  dalam  tabung screw  conveyor tidak
langsung  berhenti  begitu  saja,  terdapat  jeda  waktu  untuk produk  tersebut  masuk  ke  dalam  kemasan  dan  ditimbang. Sehingga mengakibatkan produk yang ditakar melebihi berat takar  yang  diinginkan  dengan  nilai  persen overshoot ( Mp ) sebesar  6,52%.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai puncak  pada  saat overshoot ( t p )  4,8  detik.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  setengah  dari nilai  akhir waktu pertama sebesar 2, 3 detik. Selain itu terdapat pula grafik uji kendali fuzzy seperti yang disajikan pada Gambar 9.
Pada  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  nilai  berat  terukur bertambah hingga sejajar dengan garis target netto. Ini artinya nilai yang didapat mendekati dengan nilai target penakaran. Bisa  dikatakan  nilai  yang  didapatkan  sudah  menunjukkan nilai  yang  baik.  Berdasarkan  pada  tabel  pengujian  Tabel  4 Perbandingan Hasil Penakaran Kendali Fuzzy dengan Target 50  gram,  didapatkan  kesalahan  rata-rata  1,17  gram  dengan persen  kesalahan  sebesar  2,34%.  Sehingga  nilai  ini  sudah dapat digunakan sebagai masukan pada logika fuzzy .
Berdasarkan  pada  Gambar  9  nilai  persen overshoot ( Mp ) sebesar  0,53%.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai puncak  pada  saat overshoot ( t p )  5,4  detik.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  setengah  dari nilai  akhir waktu pertama sebesar 2, 9 detik.
Untuk  perbandingan  grafik  pengujian  kendali  On-Off dengan  kendali fuzzy dengan  target  100  gram  dapat  dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Pada  Gambar  10  terlihat  hasil  penakaran  melebihi  dari target  netto  yang  diinginkan  dengan  nilai  persen overshoot ( Mp )  sebesar  14,61%.  Hal  ini  dikarenakan screw  conveyor berhenti  tepat  ketika pembacaan  sensor  sama  dengan  target netto. Waktu yang dibutuhkan untuk mencapai puncak pada saat overshoot ( t p ) 8,4 detik. Waktu yang dibutuhkan untuk mencapai setengah dari nilai akhir waktu pertama sebesar 3,9 detik.
Pada Gambar 11 terlihat grafik berat terukur tidak melebihi dari  target  netto.  Hal  ini  dikarenakan  sinyal  PWM  akan berkurang  ketika  berat  terukur  hampir  mendekati  target, sehingga  berat  terukur  tidak  melebihi  berat  target.  Jika dibandingkan  dengan  grafik  Gambar  10,  hasil  penakaran menggunakan  logika fuzzy dengan  berat  target  100  gram terlihat  lebih  baik.  Perubahan  nilai  dari  PWM  dikarenakan perubahan  keanggotaan  dari  variabel  selisih  menjadi  kecil. Sehingga  keanggotaan  keluaran  dari fuzzy juga  berubah menjadi  pelan.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai puncak  pada  saat overshoot ( t p )  8,4  detik.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  setengah  dari nilai  akhir waktu pertama sebesar 3,9 detik. Dengan kendali fuzzy nilai persen overshoot lebih  rendah  daripada  kendali  on-off.  Sehingga hasil penakaran lebih baik, namun nilai waktu puncak lebih lama dibandingkan dengan kendali on off.
Tabel 1. Rule Evaluation Fuzzy
kecepatan Selisih berat loadcell dengan set point kecil menengah besar slow lambat lambat lambat medium sedang sedang sedang fast cepat cepat cepat Tabel 2. Perbandingan hasil penakaran dengan target 50 gram Data ke- Waktu (detik) Berat Terukur (gram) Simpangan %error 1 4.5 55,28 5,28 10,56 2 4.44 56,26 6,26 12.52 3 4 56,85 6,85 13,7 4 4.61 56,36 6,36 12,72 5 4.4 56,45 6,45 12,9 6 4.67 57,72 7,72 15,44 7 4.71 53,14 3,14 6,28 8 4.42 54,97 4,97 9,94 9 4.81 54,85 4,85 9,7 10 4.54 55,79 5,79 11,58 Rata-rata 5,08 55,79 4.68 10,16 Tabel 3. Perbandingan hasil penakaran dengan target 100 gram Data ke- Waktu (detik) Berat Terukur (gram) Simpangan %error 1 7.52 119.46 14.01 14.01 2 6.39 115.99 11.9 11.9 3 6.96 116.63 14.49 14.49 4 7 115.15 16.68 16.68 5 6.82 115.18 13.42 13.42 6 6.51 115.24 13.31 13.31 7 5.85 114.25 15.09 15.09 8 7.18 117.11 14.21 14.21 9 7.52 117.8 14.17 14.17 10 7.56 117.61 14.01 14.01 Rata-rata 7.09 114.12 14.17 14.12
Tabel 4. Perbandingan hasil penakaran dengan target 50 gram Data ke- Waktu (detik) Berat Terukur (gram) Simpangan %error 1 6.2 50,53 0,53 1,06 2 6.4 52,81 2,81 5,62 3 6.5 51,28 1,28 2,56 4 7 52,72 2,72 5,44 5 5.2 51,93 1,93 3,86 6 8.5 50,93 0,93 1,86 7 5,7 51,82 1,82 3,64 8 5.2 51,12 1,12 2,24 9 5.7 51,18 1,18 2,36 10 4.2 50,59 0,59 1,18 Rata-rata 6.45 51,33 1,33 2,6 Tabel 5. Perbandingan hasil penakaran dengan target 100 gram Data ke- Waktu (detik) Berat Terukur (gram) Simpangan %error 1 7.26 100.57 0.57 0.57 2 6.1 101.3 1.3 1.3 3 6.92 100.73 0.73 0.73 4 7.58 100.8 0.8 0.8 5 7.89 102.68 2.68 2.68 6 6.33 100.89 0.89 0.89 7 6.26 104.91 4.91 4.91 8 7.53 100.83 0.83 0.83 9 6.23 100.1 0.1 0.1 10 7.93 101.87 1.87 1.87 Rata-rata 7,02 102,06 2,06 2,06

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan analisa data, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan menggunakan kendali fuzzy waktu penakaran  bertambah  jika  dibandingkan  dengan  kenali  On- Off, namun lebih cepat dari penakaran manual yaitu selama 7,02  detik.  Dengan  menggunakan  kendali fuzzy membuat jumlah  produksi  lebih  banyak  dari  pada  kendali  On-Off dikarenakan nilai persen overshoot lebih rendah yaitu 1,78% daripada  kendali  on-off  sebesar  14,61%.  Nilai overshoot tersebut merepresentasikan jumlah kelebihan dalam setiap
penakarannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Alvian, "Prototipe Penimbang Gula Otomatis Menggunakan Sensor Berat Berbasis Atmega16," Universitas Brawijaya, 2014.
[2]  M.  N.  A.  Pradhana,  “Simulasi  Feedforward  Control  Untuk  Menjaga Stabilitas  Silumans-1  (Space  Integrated  Payload  Unmanned  System) Berbasis Logika Fuzzy,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2014.
[3]  Marimin,  “Teori  dan  Aplikasi  Sistem  Pakar  dalam  Teknologi Manajerial,”  Bogor: IPB Press, 2005.
[4]  F.  S.  N.  Rohman,  "Rancangan  bangun  kontroller  pendingin  untuk peltier berbasis fuzzy logic," Jurnal Teknik Elektro, pp. 401-407, 2020.