## Desain dan Purwarupa Fuzzy Logic Control untuk Pengendalian Suhu Ruangan
Faisal Wahab 1 , Arif Sumardiono 2 , Adnan Rafi Al Tahtawi 3 , Agus Faisal Aziz Mulayari 4
1 Program Studi Teknik Elektro Konsentrasi Mekatronika, Universitas Parahyangan Jl. Ciumbuleuit No. 94 Bandung, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas 17 Agustus 45 Jl. Perjuangan No. 17 Cirebon, Indonesia
3,4 Program Studi Teknik Komputer, Politeknik Sukabumi Jl. Babakan Sirna No. 25 Kota Sukabumi, Indonesia faisal.wahab@unpar.ac.id

## Abstrak
Fuzzy  Logic  Control (FLC)  merupakan  salah  satu  metode  pengendalian  sistem  yang  saat  ini  banyak  digunakan  di beberapa disiplin ilmu, khususnya di bidang sistem kendali. Dalam perancangan FLC tidak diperlukan model matematis dari sistem yang akan dikendalikan. Hal ini menjadi salah satu keunggulan FLC sehingga perancangan pengendali lebih mudah  dilakukan  dengan  hanya  mengandalkan  aturan  logika.  Pada  makalah  ini,  akan  dirancang  FLC  untuk  sistem pendingin  ruangan  dan  direalisasikan  dalam  bentuk prototype untuk  kesederhanaan  perancangan.  Sistem  ini  memiliki masukan  suhu  ruangan  dan  banyaknya  orang  di  ruangan,  sedangkan  keluarannya  adalah  tingkat  pendinginan  ruangan tersebut.  Pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  keluaran  pengendali  melalui  simulasi Fuzzy Logic  Toolbox yang  tersedia  pada  MATLAB.  Dua  unit  purwarupa  dirancang  dengan  sensor  masukan  yang  berbeda sebagai perbandingan. Hasilnya menunjukkan bahwa purwarupa sistem pertama dan kedua mampu mengendalikan suhu ruangan dengan rata-rata kesalahan berturut-turut 1,31% dan 4,06% jika dibandingkan dengan simulasi MATLAB.
Kata kunci: fuzzy logic , pengendali, FLC, suhu, MATLAB

## Abstract
Fuzzy  Logic  Control  (FLC)  is  one  of  control  method  that  has  been  used  in  several  discipline  fields,  especially  in control system. In designing FLC doesn’t need mathematical model from the controlled plant. It is become one of the advantages  of  FLC  so  the  controller  will  be  designed  easily  depend  on  logic  rules.  In  this  paper,  FLC  for  room temperature  application  will  be  designed  and  implemented  in  form  of  prototype  for  simplicity.  This  system  has  two inputs that are temperature and amount of person, while the output is speed of the motor cooler in hardware prototype. System  test  is  done  by  comparing  the  hardware  prototype  output  and  Fuzzy  Logic  Toolbox  simulation  output  that available in MATLAB software. Two units of prototype are designed with different sensor input as a comparison. The result  shows  that  the  first  and  second  prototype  able  to  control  room  temperature  with  error  by  1.31%  and  4.06% respectively if compared with simulation MATLAB.
Keywords: fuzzy logic, controller, FLC, temperature, MATLAB

## I. P ENDAHULUAN
Fuzzy  Logic  Controller (FLC)  merupakan  salah satu  aplikasi  dari  logika  fuzzy di  bidang  sistem kendali.  FLC  telah  digunakan  di  beberapa  sistem dinamik  dari  mulai  yang  sederhana  sampai  yang kompleks. Kelebihan dari FLC salah satunya adalah tidak  diperlukannya  model  matematis  dari plant yang  akan  dikendalikan.  Mekanisme  pengambilan keputusan  ditanamkan  pada  pengendali  sebagai aturan dasar ketika pengendalian berlangsung.
Salah  satu  aplikasi  dari  FLC  adalah  digunakan untuk  mengendalikan  suhu  dalam  ruangan.  Sistem kendali  suhu  ruangan  dirancang  untuk  menjaga suhu  dalam  suatu  ruangan  sesuai  dengan  referensi. Sistem  ini  biasanya  ditanamkan  pada  komputer yang terintegrasi dengan pendingin ruangan. Untuk lebih  mengetahui  algoritma  fuzzy ini  bekerja  pada sistem tersebut, salah satu cara yang bisa dilakukan adalah  dengan  merancang  purwarupa  dari  sistem tersebut baik dalam skala kecil maupun skala besar.
Purwarupa  sistem  ini  dapat  dirancang  dengan menggunakan  mikrokontroler,  sensor  suhu  LM35 dan  kipas  motor  DC  [1].  Sistem  ini  menggunakan dua input yaitu suhu terukur dan suhu target. Selain itu,  sistem  ini  juga  dapat  diintegrasikan  dengan segmen  perangkat  lunak  antarmuka.  Simulasi  dari sistem  pendinginan  ruangan  berbasis  antarmuka dapat dirancang pula dengan menggunakan masukan luas ruangan, banyaknya orang di ruangan, dan  banyaknya  unit  pendingin  di  ruangan  tersebut [2].  Lebih  lanjut  lagi,  aplikasi  FLC  juga  dapat dirancang untuk kebutuhan di industri.
Pengendalian  suhu  pada plant kimia  merupakan salah  satu  contoh  penerapan  FLC  yang  juga  dapat dikombinasikan  dengan  pengendali  Proporsional- Integral-Derivatif  (PID)  [3].  Jika  dibandingkan, FLC  menunjukkan  unjuk  kerja  yang  lebih  baik daripada  pengendali  PID  dalam  mengendalikan suhu  ruangan  [4].  FLC  menghasilkan  respon  yang lebih  cepat  juga  lebih  menghemat  daya.  FLC  juga dapat  dirancang  sebagai  pengendali  suhu  ruangan dengan  menggunakan input kesalahan  ( error )  dan perubahannya  [5].  Pada  sistem  ini,  FLC  berfungsi untuk mengatur suhu ruangan agar dapat menjajaki setpoint. Sistem ini juga dapat ditingkatkan dengan menggunakan  teknik Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System (ANFIS)  [6]. Sebagai  tambahan dan  gambaran  lain,  sistem  serupa  FLC  untuk purwarupa  juga  telah  dirancang  untuk  aplikasi pemanasan pada mesin pemanggang kopi [7].
Pada  makalah  ini  akan  diuraikan  aplikasi  FLC pada  sistem  pendingin  ruangan  dalam  bentuk purwarupa dengan dua konfigurasi. Pada konfigurasi  pertama,  purwarupa  dirancang  dengan menggunakan  sensor  yang  masih  diasumsikan, sedangkan  purwarupa  kedua  menggunakan  sensor sebenarnya. Sebagai perbandingan, simulasi MATLAB  dari  sistem  ini  juga  akan  diuraikan. Berbeda  dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya, input yang  digunakan  yaitu  jumlah  orang  dalam ruangan dan suhu cuaca.

## II. F UZZY L OGIC C ONTROL

## A. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy merupakan  sebuah  logika  yang memiliki  derajat  keanggotaan  diantara  0  dan  1 dimana berbeda dengan logika klasik Boolean yang memiliki  nilai  0  dan  1  saja.  Dengan  demikian, variabel  dalam  logika  fuzzy  dideskripsikan  dalam bentuk  himpunan  fuzzy,  diantaranya  dalam  bentuk segitiga,  trapezoidal,  Gaussian,  Gaussian-bell  dan sigmoid. Gambar 1 menunjukkan salah satu bentuk himpunan  fuzzy. Membership  Function (MF) menunjukkan  besarnya  derajat  keanggotaan  untuk setiap nilai pada variabel.
Untuk  menentukan  derajat  keanggotaan  dari himpunan  fuzzy yang  dirancang,  maka  diperlukan fungsi dari himpunan tersebut.  Fungsi ini dibangun berdasarkan  persamaan  garis  yang  dibentuk  oleh himpunan  fuzzy  tersebut.  Contoh  fungsi  dari himpunan segitiga adalah sebagai berikut:
(          )
{ (1)
dimana (          ) adalah  derajat  keanggotaan, adalah  nilai  dari  variabel, berturut-turut adalah nilai awal, tengah dan akhir dari variabel.

## B. Fuzzy Logic Controller
Kendali logika fuzzy atau popular dengan istilah adalah  sebuah  skema  sistem  kendali  yang menggunakan  konsep  teori  himpunan  fuzzy dalam perancangannya. Terdapat tiga tahapan dalam FLC, yaitu fuzzifikasi, mekanisme inferensi dan defuzzifikasi.  Fuzzifikasi  merupakan  tahap  awal yang  bekerja  dengan  cara  mengubah  nilai  tegas ( crisp ) dari suatu variabel menjadi nilai fuzzy. Nilai yang  telah  berbentuk  fuzzy ini  selanjutnya digunakan  sebagai  masukan  dari  mekanisme inferensi. Pada tahap ini, akan dilakukan pengambilan  keputusan  dari  masukan  yang  ada berdasarkan  basis  aturan  logika  yang  dirancang. Terakhir,  nilai  keluaran  dari  mekanisme  inferensi yang  berbentuk  fuzzy selanjutnya  diubah  kembali kedalam  bentuk  tegas  melalui  proses  defuzzifikasi. Secara lebih lengkap, blok diagram dari FLC tersaji pada Gambar 2.
Gambar 1. Himpunan fuzzy segitiga
0 1 MF (µ) a b c x
Pada  tahap  defuzzifikasi,  terdapat  beberapa metode  yang  seringkali  digunakan.  Salah  satunya adalah metode Takagi-Sugeno-Kang (TSK).
Metode  ini  lebih  mudah  direalisasikan  ke  dalam bahasa  pemrograman  karena  memiliki  himpunan singleton pada variabel keluaran. Dengan demikian proses  defuzzifikasi  akan  lebih  mudah  dilakukan. Persamaan  keluaran  dari  metode  TSK  adalah sebagai berikut:
∑ ∑ (2) dimana
adalah  nilai  keluaran crisp, adalah derajat  keanggotaan  nilai  ke-i  dan adalah  nilai keluaran variabel ke-i.

## III. D ESAIN S ISTEM

## A.  Perangkat Keras
Sistem  kendali  suhu  dalam  suatu  ruangan  dapat dirancang  dalam  bentuk  purwarupa.  Secara  umum, desain  purwarupa  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar  3. Dua  unit  sensor  digunakan  sebagai masukan suhu ruangan (LM35) dan banyaknya orang  dalam  ruangan  ( photodioda ).  Sensor LM35  dapat  mengukur  suhu  dari  -55 ° C-150 ° C dengan  keluaran  0-1,5  V.  Karena  tegangan keluaran  yang  dihasilkan  relatif  kecil,  maka diperlukan  rangkaian  pengkondisi  sinyal  agar tegangan  yang dihasilkan menjadi  0-5 V untuk diolah  pada  mikrokontroler  melalui  fasilitas Analog to Digital Converter (ADC).
Pengkondisi sinyal  yang dapat digunakan salah satunya adalah IC LM358. Photodioda digunakan  sebagai  perangkat  yang  mendeteksi banyaknya  orang  dalam  ruangan.  Dua  unit sensor  ini  dipasang  sejajar  sehingga  dapat mendeteksi  orang  yang  masuk  dan  keluar. Mikrokontroler  yang digunakan  yaitu ATMega 328  pada  modul  Arduino  Uno  R3  dengan kecepatan clock 16  MHz.  Mikrokontroler berperan  sebagai  perangkat  komputasi  dimana FLC  ditanamkan.  Metode  defuzzifikasi  TSK digunakan pada sistem ini untuk kesederhanaan dalam  pemrograman.  Pada  bagian  keluaran, sebuah  motor  DC  dapat  digunakan  sebagai kipas  pendingin  dengan  pengaturan  kecepatan putaran menggunakan Pulse  Width  Modulation (PWM) melalui IC L298N.
B.  Desain FLC Fungsi keanggotaan untuk masukan dan keluaran dapat dilihat pada Gambar 4-Gambar 6.
Gambar 3. Diagram blok sistem
15 20 25 30 35 Suhu ruang (Celcius) 1 MF VL L 0 M H VH Gambar 4. Fungsi keanggotaan suhu ruang 1 10 20 30 40 Banyak orang 1 MF VL L 0 M H VH Gambar 5. Fungsi keanggotaan banyaknya orang 0 20 40 60 70 Kecepatan motor (rad/s) 1 MF 100 VL L M H VH

## Gambar 6. Fungsi keanggotaan kecepatan kipas
Fungsi  keanggotaan  suhu  ruang  dan  banyaknya orang  memiliki  lima  fungsi  dengan  menggunakan fungsi  segitiga  dengan  kategori  VL  ( Very  Low ),  L ( Low ), M ( Medium ), H ( High ) dan VH ( Very High ). Skenario suhu ruangan yang terukur yaitu 15-35 ᴼC, sedangkan banyak orang dalam ruangan 1-40 orang. Fungsi keanggotaan keluaran kecepatan kipas motor DC  juga  terbagi  menjadi  lima  tetapi  dalam  bentuk satu  nilai  tegas  ( singleton )  sesuai  dengan  metode TSK.  Kecepatan  putaran  ini  direalisasikan  dalam bentuk pengaturan Pulse Width Modulation (PWM) dalam motor  driver L298N.  Basis  aturan  yang dirancang  berdasarkan  masukan  keluaran  dan keluaran yang ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 1. Dengan  menggunakan Fuzzy  Logic  Toolbox pada MATLAB,  diperoleh  fungsi  basis  aturan  seperti pada Gambar 7.
Tabel 1. Tabel basis aturan Gambar 7. Fungsi permukaan basis aturan Jika disajikan dalam bentuk bahasa pemrograman,  basis  aturan  pada  Tabel  1  akan menjadi sebagai berikut:
1. if  (temp  =  VL  &&  person  = VL){speed = VL}
2. if (temp = VL && person = L){speed = VL}
3. if (temp = VL && person = M){speed = VL}
4. if (temp = VL && person =  H){speed = VL}
5. if  (temp  =  VL  &&  person  = VH){speed = L}
6. if (temp = L && person = VL){speed = VL}
7. if  (temp  =  L  &&  person  =  L){speed = VL}
8. if  (temp  =  L  &&  person  =  M){speed = L}
9. if  (temp  =  L  &&  person  =  H){speed = L}
10. if (temp = L && person = VH){speed = L}
11. if (temp = M && person = VL){speed = L} 12. if  (temp  =  M  &&  person  =  L){speed = M} 13. if  (temp  =  M  &&  person  =  M){speed = M} 14. if  (temp  =  M  &&  person  =  H){speed = M} 15. if (temp = M && person = VH){speed = H} 16. if (temp = H && person = VL){speed = H} 17. if  (temp  =  H  &&  person  =  L){speed = H} 18. if  (temp  =  H  &&  person  =  M){speed = H}
19. if  (temp  =  H  &&  person  =  H){speed = VH}
20. if (temp = H && person = VH){speed = VH}
21. if  (temp  =  VH  &&  person  =
VL){speed = H} 22. if (temp = VH && person = L){speed = VH}
23. if (temp = VH && person = M){speed = VH}
24. if (temp = VH && person = H){speed = VH}
25. if  (temp  =  VH  &&  person  = VH){speed = VH}

## IV. I MPLEMENTASI

## A. Simulasi
Simulasi dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui  kinerja  dari  sistem  yang  dirancang sebelum diuji pada perangkat keras. Selain itu, hasil simulasi  juga  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dan perbandingan  terhadap  hasil  pengujian  perangkat keras. Fuzzy  Logic  Toolbox pada  MATLAB digunakan  sebagai  perangkat  lunak  untuk  simulasi. Tampilan dari perangkat simulasi dapat dilihat pada Gambar  8.  Pada  perangkat  tersebut,  kita  dapat merancang  fungsi  keanggotaan  masukan  dan keluaran  sesuai  dengan  metode  defuzzifikasi. Setelah  itu,  basis  aturan  dapat  dimasukkan  melalui menu Edit  Rules. Kemudian  hasil  dari  simulasi dapat  dilihat  pada  menu View  Rules seperti  pada Gambar 9.
Gambar 8. Fuzzy Logic Toolbox
Gambar 9. Hasil simulasi

## B. Realisasi Purwarupa
Realisasi  dari  purwarupa  yang  dirancang  dapat dilihat  pada  Gambar  10  dan  Gambar  11.  Pada Gambar  10,  sensor  yang  digunakan  digantikan dengan sebuah potensiometer. Suhu dan banyaknya orang  dalam  ruangan  diasumsikan  dengan  putaran dari  potensiometer  tersebut.  Pada  Gambar  11, sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  yang sebenarnya.  Untuk  pendeteksi  suhu  ruangan digunakan  sensor  LM35,  sedangkan  banyaknya orang dalam ruangan dideteksi dengan menggunakan photodioda. Untuk  pengujian  suhu ruangan,  digunakan  pendinginan  dengan  cara mendekatkan  sensor  dengan  bongkahan  es  dan kondisi  panas  diuji  menggunakan  api.  Dua  unit photodioda berfungsi  untuk  pendeteksian  orang yang  masuk  dan  keluar  dari  ruangan.  Walau bagaimanapun,  desain  purwarupa  ini  masih  dapat ditingkatkan ke dalam realisasi sebenarnya.

## C. Hasil Pengujian
Purwarupa yang dirancang selanjutnya diuji  dan dibandingkan  hasilnya  dengan  simulasi  pada MATLAB.  Pengujian  dilakukan  pada  kedua purwarupa. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Hasil pengujian purwarupa pertama
Pengujian Ke- Masukan Keluaran (PWM) Error (%) Suhu ( ° C) Jml. Orang Simulasi Purwarupa 1 15 2 20 20 0,00 2 20 37 40 40 0,00 3 33 9 92 90 2,17 4 21 39 49 48,3 1,42 5 31 14 85 85,7 0,82 6 26 20 64 64 0,00 7 20 26 40 40 0,00 8 17 31 28 30 7,14 9 32 34 100 100 0,00 10 16 39 37,7 38,3 1,59 Rata-rata 1,31
Tabel 3. Hasil pengujian purwarupa kedua [8] Pengujian Ke- Masukan Keluaran Error (%) Suhu Jml. Orang Simulasi Purwarupa 1 26 2 107 109 1,86 2 26 13 153 153 0,00 3 22 2 62 73 17,74 4 21 13 61,2 61 0,32 5 16 2 51 51 0,00 6 17 13 53 61 15,09 7 31 2 204 204 0,00 8 31 13 194 183 5,67 9 35 2 214 214 0,00 10 35 19 255 255 0,00 Rata-rata 4,06

## Gambar 10. Realisasi purwarupa pertama

## Gambar 11. Realisasi purwarupa kedua [8]
Dari  sepuluh  data  pengujian  pada  Tabel  2  dan Tabel  3  menunjukkan  bahwa  purwarupa  pertama mampu  mengendalikan  suhu  ruangan  dengan  rata- rata kesalahan lebih kecil dari purwarupa kedua jika dibandingkan  dengan  simulasi  MATLAB.  Hal  ini
terjadi karena pada purwarupa pertama sensor yang digunakan masih diasumsikan menggunakan potensiometer  sehingga  data  yang  dihasilkan  lebih akurat.  Pada  purwarupa  kedua,  sensor  yang digunakan  adalah  sensor  yang  sebenarnya  dengan spesifikasi  yang  sederhana.  Walaupun  demikian, dengan  meningkatkan  spesifikasi  sensor  dan pengolahan  sinyal  yang  baik,  besarnya  nilai kesalahan akan dapat diminimalisasi untuk keperluan realisasi pada kondisi aktual.

## V. K ESIMPULAN
Desain  FLC  untuk  sistem  pengendalian  suhu ruangan telah berhasil dilakukan dan
diimplementasikan  dalam  bentuk  purwarupa.  Dua unit  purwarupa  dirancang  dengan  perbedaan  pada sensor
masukannya. Purwarupa pertama menggunakan  sensor  yang  masih  diasumsikan, sedangkan  yang  kedua  menggunakan  sensor sebenarnya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa purwarupa  sistem  pertama  dan  kedua  mampu mengendalikan  suhu  ruangan  dengan  rata-rata kesalahan  berturut-turut  1,31%  dan  4,06%  jika dibandingkan  dengan  simulasi  MATLAB.  Hal  ini terjadi  karena  purwarupa  kedua  menggunakan sensor yang sebenarnya dengan tingkat akurasi data yang kurang.

## R EFERENSI
[1]  P.  Singhala,  dkk,  “Temperature  Control  using Fuzzy Logic”, International Journal of
Instrumentation  and  Control  Systems  (IJICS) ,  Vol. 4 No. 1, 2014
[2]  Kartina  D.,  Zulfa  N.,  “Penerapan  Inferensi  Fuzzy untuk  Kendali  Suhu  Ruangan  pada  Pendingin Ruangan”, Seminar Nasional Informatika (SemnasIF) , 2010
[3]  Er. Rakesh K., et al, “Intelligent Fuzzy Hybrid PID Controller  for  Temperature  Control  in  Procces Industry”, The  5th  IEEE  International  Conference on  Advance  Computing  and  Communication Technologies (ICACCT), 2011
[4]  Jay  Kumar,  et  al.  “Comparative  Analysis  of  Room Temperature  Controller  using  Fuzzy  Logic  and PID”, Advance  in  Electronic  and  Electric Engineering, Vol. 3 No. 7, 2013
[5]  R.M.  Aguilar.,  et  al,  “Control  Application  Using Fuzzy  Logic:  Design  of  a  Fuzzy  Temperature Controller”, Fuzzy  Inference  System  –  Theory  and Applications, Intechopen, 2012
[6]  Lizawati, “Automatic Room Temperature Control”, Project  Report,  Universiti  Tun  Hussein  Onn Malaysia, 2013
[7]  Eko  Joni  P.,  dkk.  “Sistem  Pengendali  Pemanas Pemanggang  Kopi  Menggunakan  Logika Fuzzy ”, INKOM, Vol. 10 No. 2, November 2016 [8]  Agus  F.  dan  Adnan  R.,  “Rancang  Bangun Purwarupa Sistem Kendali Suhu Ruangan Menggunakan Logika  Fuzzy”, Tugas Akhir Diploma Politeknik Sukabumi , 2016