Simulasi Pengendalian Kecepatan Putar Motor DC Menggunakan Metode Logika Fuzzy
Duma Kristina Yanti Hutapea 1* , Haenuki Sachi 2 , Willy Kusmanto 2 , David Herianto 2 , Nico Fernanto 2 , Karel Octavianus Bachri 1
1 Program Studi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Jend. Sudirman No.51, Karet Semanggi, Setiabudi, Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12930
2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jalan Raya Cisauk, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345

## Article Info Abstract
Article history:
Received 6 September 2023 Accepted 7 September 2023 This  paper  discusses  DC  motor  rotational  speed  control  using  fuzzy  logic method. The system works by utilizing ultrasonic sensors to detect distance. The detected  distance  affects  the  rotational  speed  of  the  DC  motor  which  is controlled by the Arduino UNO microcontroller. Fuzzy logic is applied to the Arduino UNO microcontroller in which distance as the input, and the rotational speed of the DC motor in  the form  of Pulse Width  Modulation  as the output. There are several classifications of distance: very close, close, normal, far and very  far.  In  addition,  there  are  several  classifications  in  the  motor  rotational speed response: slow, very slow, medium, fast, and very fast. The design of the fuzzy logic system is carried out in the Arduino IDE application and MATLAB using the Mamdani method at the inference stage. Fuzzy logic system is run on the Arduino UNO microcontroller in which the simulation is carried out through Proteus  application.  The  test  results  show  that  the  largest  percentage  of errors/discrepancies  between  the  Proteus  system  design  and  the  MATLAB  is 1.55%.  In  the  future,  this  simulation  can  be  applied  to  systems  such  as  self- driving cars. Keywords: Kecepatan Putar, Motor
DC, Fuzzy Logic, Mamdani, Sensor Ultrasonik, PWM

## 1. LATAR BELAKANG
Self-driving  car merupakan  suatu  teknologi berupa  mobil  yang  dapat  beroperasi  sendiri  tanpa adanya  kemudi  manual  yang  dilakukan  oleh manusia.  Teknologi  ini  berkembang  seiring  se- makin  padatnya  transportasi  di  jalan  raya  serta tingginya  angka  kecelakaan  yang  disebabkan  oleh kesalahan  manu-sia/human  error.  Dalam  beberapa tahun terakhir, self-driving car telah dilengkapi oleh teknologi  seperti computer  vision,  artificial intelligence,  sensor  fusion,  localization,  path planning , dan control (Ondruš et al., 2020).
Aplikasi self-driving  car sendiri  dapat diimplementasikan melalui sebuah simulasi sederhana dengan menggunakan motor DC sebagai penggeraknya. Dikarenakan sifatnya hanya simulasi,  maka  penerapannya  cenderung  terbatas seperti  hanya  mengontrol  kecepatan  berdasarkan jarak  dengan  obyek  di  depannya.  Dengan menggunakan  logika  biasa  pada  program  ( if-else ), simulasi self-driving  car dapat  dilakukan  dengan mengambil nilai jarak yang dibaca sensor ultrasonik sebagai  masukan  sehingga  dapat  mengontrol  nilai kecepatan  pada  motor  DC.  Akan  tetapi,  logika  ini cenderung  sederhana  dan  tidak  memiliki  toleransi
terhadap  data-data  yang  kurang  bersesuaian. Akibatnya, penggunaan daya pada motor DC relatif boros.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  muncul suatu  ide  untuk  membuat  simulasi  sistem  self- driving  car  menggunakan  logika  lain  yang  lebih baik  dibandingkan  dengan  hanya  menggunakan logika  biasa.  Logika  itu  dikenal  dengan  logika fuzzy.  Logika  fuzzy  cenderung  mudah  dimengerti dan sangat fleksibel. Selain itu, logika ini memiliki toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat (Nugroho  et  al.,  2014).  Alhasil,  pengontrolan kecepatan motor DC dapat dilakukan lebih baik dan memungkinkan penghematan daya.

## 2. LANDASAN TEORI
a. Mikrokontroler
Mikrokontroler adalah sebuah board elektronik  yang  memiliki  beberapa  mikroprosesor dan  memori  yang  digabungkan  menjadi  suatu sistem  untuk  menjalankan  suatu  sistem  otomatis atau  sistem  kontrol.  Sistem  yang  menggunakan mikrokontroler  sering  disebut  sebagai embedded system atau dedicated system (Wahyuni, 2015).
Mikrokontroler yang digunakan pada simulasi kali ini adalah Arduino UNO. Arduino UNO adalah mikro-kontroler  yang  menggunakan  basis  IC ATmega328. Arduino ini terdiri dari 14 pin input- output dengan 6 pin  yang dapat  berfungsi  sebagai output  PWM,  6  input  analog  (16  MHz  osilator kristal),  koneksi  USB,  input  power,  dan  tombol reset.  Pin-pin  ini  merupakan  pin  yang  umum digunakan  untuk  operasi  mikro-kontroler,  baik membaca  nilai  dari  sen-sor,  ataupun  memberikan perintah  pada  aktuator.  Mikrokontroler  terhubung ke  komputer  dengan  kabel  USB.  Sumber-sumber tegangan  bisa  didapat  dari  adap-tor  AC-DC  atau baterai (Components101.com, 2011).

## Gambar 1. Arduino UNO

## b. Motor DC
Motor DC merupakan salah satu  jenis motor yang  mengubah  gaya  listrik  menjadi  gaya  gerak listrik  dengan  menggunakan  arus  searah  atau  DC (Wahyuni, 2015).
Motor  DC  dapat  menghasilkan  putaran  atau biasa dapat disebut dengan Revolutions Per Minute (RPM). Arah putaran dari motor DC dapat diubah dengan  cara  membalikan  polaritas  yang  diberikan pada motor DC tersebut (Aprilyani et al., 2019).
Gambar 1.
Motor DC
Motor  DC  memiliki  prinsip  kerja  dengan mengikuti  kaidah  pada  Gaya  Lorentz,  yang
berbunyi  “Jika  sebatang  penghantar  listrik  yang dialiri  arus  berada  di  dalam  medan  magnet,  maka pada  kawat  penghantar  tersebut  akan  terbentuk suatu  gaya”  (Bagia  dan  Parsa,  2020).  Penghantar listrik  tersebut  akan  bergerak  di  dalam  medan magnet  dan  menyebabkan  terjadinya  gaya  gerak listrik induksi (Bagia dan Parsa, 2020).

## c. Sensor Ultrasonik
Dalam  perancangan  proyek  ini,  sensor ultrasonik yang digunakan adalah sensor HC-SR04. Sensor  HC-SR04  merupakan  sensor  yang  dapat mengu-bah  besaran  listrik  menjadi  gelombang ultrasonik,  dimana  gelombang  ini  di-manfaatkan untuk melakukan penguku-ran jarak objek terhadap sensor  (Purwanto  et  al.,  2019).  Sensor  HC-SR04 memiliki  dua  unit,  yaitu  transmitter  dan  receiver (Purwanto et al., 2019).
Gambar 3. Sensor HC-SR04
Dalam penggunaan sensor HC-SR04, dibutuhkan  tegangan  DC  sebesar  5  V  dan  arus sebesar 15 mA . Selain itu, sensor HC-SR04 dapat melakukan pengukuran jarak berkisar 2 cm sampai dengan 4 m dengan sudut deteksi maksimal sebesar 15˚ (Purwanto et al., 2019).
Sensor  HC-SR04  memiliki  em-pat  pin,  yang diantaranya terdiri dari pin Vcc, pin Trig, pin Echo, dan pin Ground. Fungsi-fungsi dari masing-masing pin  dari  sensor  HC-SR04  dapat  ditunjukkan  oleh Tabel 1.
Tabel 1.
Pin-pin sensor HC-SR04 Nama Pin Fungsi Vcc Sebagai sumber tegangan kerja dari sensor HC-SR04, berkisar 5 V.
Trig Mengirimkan gelombang ultrasonik. Echo Menerima pantulan gelombang ultrasonik. Ground Menghubungkan ke ground dari suatu rangkaian.
Sensor HC-SR04 bekerja dengan
memanfaatkan transmitter dan receiver melalui pin Trig  dan  pin  Echo.  Mula-mula,  pin  Trig  yang berperan  sebagai  transmitter  akan  memancarkan sinyal ultrasonik dan kemudian sinyal tersebut akan merambat  sebagai  sinyal  atau  gelombang  bunyi (Sukmawati  et  al.,  2020).  Ketika  gelombang tersebut mengenai objek, maka gelom-bang ini akan dipantulkan  dan  diterima  oleh  pin  Echo  yang berperan sebagai receiver (Sukmawati et al., 2020).

## d. Driver Motor L293D
Driver Motor L293D adalah driver quadruple half-H  arus  tinggi  yang  dapat  menyediakan  arus sampai  dengan  600  mA  pada  tegangan  yang berkisar 4.5 V sampai 36 V. Driver atau pengendali ini  dibuat    untuk  mengendalikan  beban  induktif seperti  solenoida,  motor  stepper,  serta  beban  arus tinggi  atau  tegangan  tinggi  lainnya  dalam  aplikasi suplai positif (Syaiful, 2007).

## Gambar 4. Driver L293D

## e. Liquid Crystal Display (LCD)
LCD 16×2 display adalah layar yang tersusun dari Liquid Crystal Display yang dapat memiliki 2 baris  dan  mampu  menampilkan  16  karakter  dalam tiap baris. Hal tersebutlah yang membuat LCD tipe ini  disebut  16×2.  Ukuran  setiap  karakter  adalah sebesar  5×8  =  40  piksel,  sehingga  total  terdapat 1280 piksel dalam LCD Display 16×2 (Sparkfun.com).

## f. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  logika yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan berdasarkan  input  yang  diberikan.  Tidak  seperti logika boolean, logika ini mempertimbangkan nilai- nilai  yang terletak pada range 0 hingga 1. Sesuatu dapat  bernilai  “baik”  maupun  “buruk”  sekaligus, tergantung  besar  nilai  keanggotaannya.  Logika fuzzy ini memiliki kelebihan di antaranya memiliki toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat, konsep  matematis  yang  mudah  dimengerti,  dan penggunaan bahasa alami/bahasa sehari-hari (Hasanh dan Widiastuti, 2014).
Suatu  sistem  fuzzy  terdiri  atas  beberapa tahapan seperti fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi.  Tahap  fuzzifikasi  merupakan  proses mengubah  nilai  tegas  menjadi  nilai  fuzzy,  dengan menggunakan beberapa bentuk fungsi keanggotaan seperti  segitiga,  trapesium,  sigmoid,  dan  lain-lain. Nilai  fuzzy  dari  hasil  fuzzifikasi  akan  digunakan dalam  tahapan  inferensi.  Di  tahapan  ini,  terjadi pengaplikasian  beberapa  aturan (rule  base )  sesuai dengan  pengalaman  para  pakar  maupun  peneliti. Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam proses  inferensi  yakni  metode  Sugeno,  Mamdani, dan Tsukamoto.
Tahapan  terakhir  dari  sistem  fuzzy  ialah defuzzifikasi. Pada defuzzifikasi, terjadi perubahan kembali dari nilai fuzzy ke nilai tegas. Defuzzifikasi dapat dilakukan dengan metode Mean of Maximum (MOM), Largest of Maximum (LOM), Smallest of Maximum  (SOM),  Center  of  Area  (CoA),  dan bisector  (Sujarwata,  2014).  Adapun  skema  sistem fuzzy secara keseluruhan dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 6.
Skema sistem fuzzy

## 3.  METODOLOGI  PENELITIAN  DAN PENGUJIAN
a. Blok Diagram
Penelitian ini menggunakan software Proteus dan  Arduino  IDE  untuk  merancang  sistem pengendalian  motor  DC  menggunakan  logika fuzzy. Software Proteus berisikan rangkaian sistem. Arduino  IDE  sendiri  merupakan  perangkat  lunak yang  digunakan  untuk  membuat  program  logika fuzzy yang nantinya akan diinjeksi ke Proteus.
Berikut  adalah  blok  diagram  dan  rangkaian skematik dari rancangan sistem.

## Gambar 7.
Blok diagram rancangan sistem
Gambar 8. Rangkaian skematik
Adapun penjelasan dari diagram blok tersebut yaitu:
a. Sensor ultrasonik berfungsi untuk membaca jarak.  Nilai  jarak  akan  menjadi  input  bagi sistem fuzzy.
b. Push button stop berguna untuk memberhentikan motor secara darurat.
c. Switch  berfungsi  untuk  mengindikasikan arah putaran motor.
d. Mikrokontroler  yang  digunakan  yakni Arduino  UNO  R3.  Mikrokontroler  ini berfungsi  untuk  mengatur  masukan  (dari sensor)  dan  keluaran  berupa  PWM  untuk mengatur kecepatan motor DC.
e. IC  L293D  merupakan  suatu  motor  driver yang  mampu  mengatur  arah  putaran  dan kecepatan motor. IC ini nantinya memperoleh sinyal dari mikrokontroler.
f. Silicon Controlled Rectifier (SCR)
digunakan  sebagai  pemicu  pengaktifan motor DC.

## b. Flowchart dan Cara Kerja
Dalam  merancang  suatu  sistem,  diperlukan suatu  diagram  alir  kegiatan/flowchart.  Flowchart sendiri juga berfungsi untuk menjelaskan cara kerja sistem.  Adapun  flowchart  perancangan  sistem  ini ditunjukkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.

## Gambar 9.
Flowchart (bagian 1)
Gambar 10. Flowchart (bagian 2)
Sistem  ini  dirancang  mampu  mengatur kecepatan  motor  DC  dengan  jarak  maksimum 100  meter  (asumsi  sensor  ultrasonik  mampu membaca  jarak  hingga  100  meter).  Mula-mula
dilakukan  pembacaan  terhadap  jarak  dengan menggunakan  sensor  ultrasonik.  Nilai  dari  jarak tersebut  akan  diinput  ke  sistem  fuzzy.  Sistem fuzzy nantinya akan menghasilkan output berupa PWM  yang  mampu  mengatur  kecepatan  dari motor DC.
Selain  itu,  terdapat  switch  yang  mampu mengubah  arah  putaran  motor.  Switch  yang ditekan akan menghasilkan putaran searah jarum jam  pada  motor.  Sedangkan  bila  terbuka,  motor akan berputar berlawanan arah jarum jam. Untuk mengatur  arah  putaran  motor  melalui  switch, motor  DC  harus  dalam  keadaan  mati  terlebih dahulu. Motor DC dapat berhenti bila push button stop  ditekan  atau  jarak  yang  terbaca  oleh  sensor ultrasonik kurang dari 5 meter.

## c. Perancangan Sistem Fuzzy
Arsitektur logika fuzzy yang diterapkan pada sistem ini yaitu Single Input Single Output (SISO) dengan  metode  Mamdani.  Pemilihan  metode Mamdani  didasari  karena  terdapat  library  yang mampu  membuat  kinerja  mikrokontroler  lebih efisien (tidak memerlukan resources code berlebih) dan  pengecekkannya  dapat  melalui  MATLAB. Input sistem fuzzy berupa nilai jarak yang diperoleh dari  pembacaan  sensor  ultrasonik.  Nilai  jarak mengalami fuzzifikasi dengan menggunakan fungsi keanggotaan (Membership Function).
Fungsi keanggotaan yang digunakan bertipe segitiga. Variabel fuzzy “Jarak” terdiri atas lima himpunan  fuzzy  yaitu  SangatDekat,  Dekat, Normal,  Jauh,  dan  SangatJauh.  Sementara variabel  fuzzy  output  (Kecepatan)  terdiri  dari SangatLambat,  Lambat,  Sedang,  Cepat,  dan SangatCepat. Fungsi keanggotaan untuk variabel “Jarak”  dan  variabel  “Kecepatan”  dapat  dilihat pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Fungsi keanggotaan “Jarak”

## Gambar 12.
Fungsi keanggotaan pada ”Kecepatan”
Proses  fuzzifikasi  dilakukan  dengan  cara menggunakan metode matematika berupa persamaan garis. Persamaan garis ini nantinya akan memperoleh nilai 𝑦 (derajat keanggotaan) dari suatu titik 𝑥 , dengan 𝑥 merupakan jarak hasil pembacaan sensor ultrasonik. Apabila dilihat pada persamaan di atas, masing-masing himpunan pada variabel fuzzy ”Jarak”  dan  ”Kecepatan”  memiliki  batasnya masing-masing.  Batas  atau  range  masing-masing himpunan yaitu sebagai berikut.

## Jarak]
{ 1, x ≤ 0
25-x 25 , 0 ≤ x ≤ 25 0, x ≥ 25 .............................  (1)
µDekat[Jarak] { 0, x ≤ 0 atau x ≥ 50 50-x
50-25 , 25 ≤ x ≤ 50 x-0 25-0 , 0 ≤ x ≤ 25 .................. (2) µNormal[Jarak] { 0, x ≤ 25 atau x ≥ 75 75-x
75-50 , 50 ≤ x ≤ 75 x-25 50-25 ,
25 ≤ x ≤ 50 ..............  (3) µJauh[Jarak] { 0, x ≤ 50 atau x ≥ 100 100-x
100-75 , 75 ≤ x ≤ 100 x-50 75-50 , 50 ≤ x ≤ 75
..............  (4)

## µSangatJauh[Jarak]
{ 0, x ≤ 75 x-75 100-75 , 75 ≤ x ≤ 100 1, x ≥ 100 ............ (5)
µSangatLambat[Kecepatan] { 1, x ≤ 0 64-x 64 ,
0 ≤ x ≤ 64 0, x ≥ 64 ...... (6)
µLambat[Kecepatan] { 0, x ≤ 0 atau x ≥ 128 128-x 128-64 , 64 ≤ x ≤ 128 x-0 64-0 , 0 ≤ x ≤ 64 ........ (7)
µSedang[Kecepatan]
{ 0, x ≤ 64 atau x ≥ 192
192-x
192-128 , 128 ≤ x ≤ 192 x-64 128-64 , 64 ≤ x ≤ 128 .......... (8) µCepat[Kecepatan] { 0, x ≤ 128 atau x ≥ 255
255-x 255-192 , 192 ≤ x ≤ 255 x-128 192-128 , 128 ≤ x ≤ 192 ...........  (9)

## µSangatCepat[Kecepatan]
{ 0, x ≤ 192
x-192 255-192 ,
192 ≤ x ≤ 255 1, x ≥ 255 ..... (10)
Berdasarkan  metode  matematis  tersebut, range masing-masing himpunan dapat disederhanakan  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  2 dan tabel 3.

## Table 2.
Range Himpunan Fuzzy Variabel ”Jarak
Variabel Linguistik Range (m) Sangat Dekat 0-25 Dekat 0-50 Normal 25-75 Jauh 50-100 Sangat Jauh 75-100

## Table 3.
Range Himpunan Fuzzy Variabel ”Kecepatan” Variabel Linguistik Range (PWM) SangatLambat 0-64 Lambat 0-128 Sedang 64-192 Cepat 128-255 SangatCepat 192-255
Hasil  dari  fuzzifikasi  selanjutnya  akan diproses  kembali,  dengan  tahapan  yang  dikenal sebagai inferensi. Pada tahap ini, terjadi penerapan aturan-aturan  (rule  base)  yang  telah  dibuat  sesuai dengan pemikiran logis dan akal manusia. Adapun rule  base  yang  disusun  dapat  dilihat  dari  tabel berikut ini.

## Table 4.

## Range Himpunan Fuzzy Variabel ”Kecepatan”
If Jarak Then Kecepatan Sangat Dekat Sangat Lambat Dekat Lambat Normal Sedang Jauh Cepat Sangat Jauh Sangat Cepat Tahap selanjutnya setelah melakukan inferensi ialah defuzzifikasi. Input dari defuzzifikasi  adalah  himpunan fuzzy  yang  didapat dari  komposisi  aturan  yang  telah  diberikan sebelumnya.  Output  dari  defuzzifikasi  ini  berupa nilai  pada  domain  himpunan  fuzzy  tersebut.  Pada perancangan  sistem  ini,  digunakan  metode  Center of  Area  (COA)  seperti  yang  dirumuskan  pada persamaan berikut.
𝑍 ∗ = ∫ 𝑧µ(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 ∫ µ(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 …………………………   (11)
Ultrsonik  yaitu  sebesar  60  m,  sehingga menghasilkan  kecepatan  sebesar  154  PWM. Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  untuk mengubah nilai  tersebut  adalah dengan melakukan fuzzifikasi  terhadap  nilai  60  m.  Hasil  fuzzifikasi akan berupa nilai derajat keanggotaannya terhadap masing-asing himpunan. Berikut adalah perhitungan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan  matematika  yang  telah  dirumuskan sebelumnya.
µSangatDekat[60] = 0 ................................   (12)
µDekat[60] = 0 ...........................................   (13) µNormal[60] = 75−𝑥 75−50 = 0,6 ......................   (14)
µJauh[60] = 𝑥−50 75−50 = 0,4 ..........................   (15) µSangatJauh[60] = 0 ..................................   (16)
Setelah  proses  fuzzifikasi  selesai,  akan diterapkan  rule  base  (penerapan  fungsi  implikasi) pada  nilai-nilai  derajat  keanggotaan  yang  telah diperoleh.  Dikarenakan  arsitektur  sistem  fuzzy  ini bersifat  SISO,  maka  dapat  diketahui  nilai µNormal[60] akan memotong kurva µSedang[Kecepatan] dan nilai µJauh[60] memotong  kurva  µSangatCepat  [Kecepatan]. Berikut adalah gambar perpotongan masing-masing nilai tersebut.

## Gambar 13.
Hasil komposisi antar aturan
Selanjutnya  dilakukan  defuzzifikasi  pada tahap akhir.  Langkah yang harus dilakukan adalah menghitung  momen  dan  luas  dari  grafik  hasil komposisi antar aturan. Perhitungan luas A1 dan A2 ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
µSedang[Kecepatan] = 𝑥−64 128−64 ................   (17) 0,6 = 𝑥−64 128−64 ..............................................    (18) 𝑥 = 102,4 ..............................................    (19)
µSedang[Kecepatan] = 192−𝑥 192−128 .............    (20) 0,6 = 192−𝑥 192−128 ...........................................     (21) 𝑥 = 153,6 ..............................................     (22) 𝑎 = 153,6 − 102,4 = 51,2 ....................     (23) 𝑏 = 192 − 64 = 128 .................................    (24) 𝐴1 = ( 51,2+128 2 ) 0,6 .....................................   (25) 𝐴1 = 53,76 ..............................................    (26) 𝐴2 = (255 − 192) 0,4 ...............................   (27)
𝐴2 = 25,2 ..................................................   (28)
Selain  perhitungan  luas,  dilakukan  perhitungan momen M1, M2, M3, M4, dan M5.
𝑀1 =   ∫ 𝑧−64
64 𝑧 𝑑𝑧 = 1032,192 102,4 64 ...........   (29)
𝑀2 =   ∫ 0,6 𝑧 𝑑𝑧 = 3932,16 153,6 102,4 ...........   (30) 𝑀3 =   ∫ 192−𝑧 64 𝑧 𝑑𝑧 = 1021,269 166,4 153,6 .........   (31) 𝑀4 =   ∫ (0,4) 𝑧 𝑑𝑧 = 5023,816 229,8 166,4 .........   (32) 𝑀5 =   ∫ 255−𝑧 63 𝑧 𝑑𝑧 = 1200,5 255 229,8 .............   (33)
𝑍 ∗ = 𝑀1+𝑀2+𝑀3+𝑀4+𝑀5 𝐴1+𝐴2 ............................   (34) 𝑍 ∗ = 154,63 ............................................   (35)

## d. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan  aplikasi MATLAB  sebagai  pembanding  hasil  keluaran program  oleh  Arduino  IDE.  Dalam  melakukan pemrograman pada sistem fuzzy, digunakan library khusus metode Mamdani untuk kode program yang lebih  efisien  dan  efektif.  Adapun  hasil  percobaan yang dilakukan dapat ditunjukkan pada tabel 5.

## Table 5.
Range Himpunan Fuzzy Variabel ”Jarak”
Jarak (m) Matlab (PWM) Arduino (PWM) Error (%) 10 52 52,81 1,55 20 62,5 61,61 1,42 30 79,5 80,44 1,18 40 101 101,13 0,12 50 128 128 0 60 154 154,51 0,33 70 176 175,17 0,47 80 193 194 0,5 90 203 202,63 0,18 100 235 234,65 0,14
Dari tabel hasil pengujian di atas, dapat dilihat bahwa  persentase  error  yang  diperoleh  dari pengujian  berkisar  0-1,55  %.  Adapun  perbedaan nilai PWM tersebut dapat disebabkan karena sistem pembulatan  yang  dilakukan  oleh  MATLAB maupun  Arduino  IDE.  Sistem  tersebut  berhasil dijalankan  mengingat  semakin  besar  nilai  jarak, maka  semakin  cepat  putaran  motor  DC  (PWM semakin besar). Hal itu sesuai dengan logika/penalaran  manusia.  Sistem  fuzzy  yang diterapkan juga mampu menentukan besaran PWM yang diberikan sehingga terjadi penghematan daya dibanding  bila  digunakan  logika  biasa.  Selain pengujian besaran PWM, pengujian juga dilakukan pada arah putar motor DC. Pergantian arah putaran motor DC berhasil dilakukan dengan syarat kondisi motor harus berhenti terlebih dahulu, sesuai logika dimana  mobil  harus  berhenti  apabila  ingin mengganti ke persneling mundur.

## 4.  KESIMPULAN
Simulasi  pengaturan  kecepatan  putar  motor DC  menggunakan  metode  logika  fuzzy  berhasil membandingkan  perbedaan  nilai  keluaran  dari logika fuzzy yang dilakukan pada simulasi aplikasi Proteus  dan  aplikasi  MATLAB.  Dari  hasil pengujian pada rancangan di Proteus, error terbesar yang  didapatkan  senilai  1,55  %.  Error  disini mengacu  pada  perbedaan  pembulatan  antara rancangan  sistem  logika  fuzzy  pada  MATLAB dengan  penerapan  pada  Arduino  UNO  yang dilakukan  melalui  simulasi  Proteus.  Selain  itu, pengujian  ini  membuktikan  pula  bahwa  library logika fuzzy yang digunakan dapat bekerja dengan baik sesuai teori.

## REFERENCES
1. Aprilyani, Irianto & Sunarno, E. 2019. Desain dan Komparasi Kontrol Kecepatan Motor DC.
Jurnal ECOTIPE, 7 , 127-134.
2. Bagia, I. N. & Parsa, I. M. 2020. Motor-Motor Listrik, Bali, CV. Rasi Terbit.
3. Components101.Com.  2011. Datasheet  HC- SR04
[Online]. Available: https://components101.com/asset/sites/default/ files/component_datasheet/HCSR04%20Datas heet.pdf [Accessed 24 Oktober 2021].
4. Hasanh,  S.  N.  &  Widiastuti,  N.  I.  2014. Representasi  Emosi  Menggunakan  Logika Fuzzy  Pada  Permainan  Bonny’s  Tooth  Booth Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika
(Komputa), 3 , 68-73.
5. Nugroho, T. I., Sujanarko, B. & Hadi, W. 2014. Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika Fuzzy. Artikel  Ilmiah  Hasil  Penelitian
Mahasiswa Tahun 2014, 1 , 1-6.
6. Ondruš,  J.,  Kolla,  E.,  Vertaľ,  P.  &  Šarić,  Ž. 2020.  How  Do  Autonomous  Cars  Work? Transportation  Research  Procedia, 44 , 226- 233.
7. Purwanto, H., Riyadi, M., Astuti, D. W. W. & Kusuma, I. W. a. W. 2019. Komparasi Sensor Ultrasonik  HC-SR04  dan  JSN-SR04T  untuk Aplikasi Sistem Deteksi Ketinggian Air. Jurnal SIMETRIS, 10 , 717-724.
8. Sparkfun.Com. Specification  of  LCD  Module [Online]. Available:
https://www.sparkfun.com/datasheets/LCD/A DM1602K-NSW-FBS  3.3v.pdf  [Accessed  25 Oktober 2021].
9. Sujarwata  2014. Buku  Ajar  Sistem  Fuzzy  dan Aplikasinya, Yogyakarta, Deepublish.
10. Sukmawati,  N.,  Asti,  S. &  N,  R.  M.  G.  2020. Rancang Bangun Seleksi Kendaraan Sederhana
Menggunakan Sensor HC-SR04. . SAINTIFIK Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya, 6 , 49-56.
11. Syaiful, M. 2007. Sistem Pengendali Motor DC dengan PWM. Universitas Mercu Buana.
12. Wahyuni, S. 2015. Rancang Bangun Prototipe Elevator Menggunakan Microkontroller Arduino  Atmega  328P. Jurnal  Teknologi
Elektro, 4 , 100-112.