Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Optimasi Metode Fuzzy Dengan Algoritma Genetika Pada Kontrol Motor Induksi

## Rahman Aulia
Universitas Sumatera Utara Pasca sarjana Fakultas Ilmu Komputer Medan, Indonesia Rahmanaulia50@gmail.com
Abstract — Dalam  memproduksi  suatu  barang,  industri  memerlukan  pemindahan  barang  – barang  yang diperlukan agar dapat  mengikuti prosedur pembuatan barang tersebut. Barang tersebut dipindahkan  menggunakan  motor  penggerak  yang  biasanya  industri  memakai  motor  induksi.  Agar kualitas  produksi  tidak  terganggu  kualitas  motor  penggerak  harus  juga  diperhatikan  dan ditentukan kualitasnya. Penentuan kualitas motor induksi disini digunakan fuzzy logic dengan melihat beberapa kriteria  sehingga  dapat  ditentukan  bahwa  motor  induksi  tersebut  memiliki  kualitas  yang  baik sehingga  dapat  digunakan.  Akan  tetapi  untuk  mengoptimalkan  kontrol  motor  dengan  menentukan motor nomor berapa saja yang harus hidup dalam memindahkan barang dengan berat tertentu maka fuzzy logic harus digabung dengan Algoritma Genetika.
Kata Kunci — motor induksi, Fuzzy logic, algoritma genetika

## I. P ENDAHULUAN
Motor  Induksi  adalah  motor  yang    paling  banyak digunakan  dalam  dunia  industri,      Hal  ini  dikarenakan motor induksi mempunyai kelebihan dari segi ekonomis dan  dari  segi  teknis  yaitu  konstruksi  yang  sederhana, kokoh, harganya relatif murah, serta perawatannya  yang mudah,  sehingga  motor  induksi  mulai  menggeser penggunaan motor DC pada industri.
Dalam  proses  produksi  di  industri  banyak  sekali kebutuhan  untuk  memindahkan  barang  menggunakan conveyor  agar  proses  produksi  semakin  cepat  sehingga usaha peningkatan jumlah dan mutu hasil produksi dapat tercapai  sesuai  target.  Penggunaan  conveyor  tidak terlepas  dengan  motor  penggerak  conveyor,  sehingga kondisi prima motor juga harus diperhatikan agar proses produksi  tidak  terhenti  yang  mengakibatkan  kerugian yang relatif besar bagi industri yang bersangkutan. Hal - hal  yang  harus  diperhatikan  adalah  dalam  menjaga kondisi  motor  adalah  dengan  tidak  memaksa  motor bekerja  pada  saat  kualitas  motor  memiliki  kondisi  tidak baik  dan  mengoperasikan  motor  sesuai  dengan spesifikasi motor tersebut.
Parameter yang harus diperhatikan dalam mengetahui kondisi motor adalah suhu, kecepatan putaran, tegangan, frequensi  pada  motor  tersebut.  Apabila  salah  satu parameter  memiliki  nilai  diluar  atau  melebihi  toleransi nilai  standard  spesifikasi  motor  maka  motor  tersebut dikatakan  motor  yang  memiliki  kondisi  yang  tidak  baik dan  apabila  dipaksa  untuk  dioperasikan  maka  akan mengakibatkan semakin bertambahnya kerusakan motor, tidak  hanya  itu  apabila  motor  tersebut  di  operasikan berkelompok dengan motor – motor yang lain maka akan
berakibat  dapat  merusak  motor  –  motor  yang  lain dikarenakan  beban  yang  harusnya  di  tanggung  oleh motor  dengan  kondisi  yang  tidak  baik  tersebut  menjadi ditanggung  oleh  motor  –  motor  yang  lain,  hal  ini  akan berakibat motor yang lain akan menjadi kelebihan beban atau over load. Oleh sebab itu untuk menentukan kondisi dari motor – motor yang akan dibebani maka digunakan metode fuzzy.
Selain  diakibatkan  karena  kondisi  beberapa  motor yang  tidak  baik  pada  saat  kumpulan  motor    bekerja, kelebihan  beban  juga  terjadi  dikarenakan  perubahan beban  yang  tidak  sesuai  dengan  kapasitas  kumpulan motor yang digunakan. Oleh sebab itu dalam masalah ini metode  fuzzy  harus  dioptimalkan  penggunaanya  dengan Algoritma  genetika  dalam  menentukan  nomor  motor berapa  saja  yang  harus  hidup  sehingga  sesuai  dengan beban yang dipikul dengan melihat parameter.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Motor Induksi
Motor  induksi  didefinisikan  sebagai  motor  yang bekerja  berdasarkan    induksi  medan  magnet  stator  ke rotornya.  Arus  rotor  motor  ini  bukan  diperoleh  dari sumber  tertentu,  tetapi  merupakan  arus  yang  terinduksi sebagai  akibat  adanya  perbedaan  relatif  antara  putaran rotor dengan medan putar (rotating magnetic field) yang dihasilkan  oleh  arus  stator.Motor  induksi  sering  disebut motor  tidak  serempak.  Disebut  demikian  karena  jumlah putaran  rotor  tidak  sama  dengan  putaran  medan  magnit stator.  Jadi  pengertian  motor  induksi  tiga  fasa  adalah suatu  mesin  listrik  yang  merubah  energi  listrik  menjadi energi  gerak  dengan  menggunakan  gandengan  medan
listrik  dan  mempunyai  slip  antara  medan  stator  dan medan  rotor  yang  dioperasikan  pada  sistem  tenaga  tiga fasa.

## B. Fuzzy Logic
Pengertian  Fuzzy  secara  bahasa  yang  diterjemahkan dalam bahasa inggris berarti kabur atau tidak jelas, maka istilah  logika  fuzzy  berarti  logika  yang  kabur.  Dalam logika  yang  biasa  kita  hanya  mengenal  nilai  salah  dan benar  atau  0  dan  1,  namun  dalam  logika  fuzzy  dikenal dengan  nilai  antara  0  dan  1  artinya  Kebenaran  dalam logika  fuzzy  dapat  dinyatakan  dalam  derajat  kebenaran yang nilainya antara 0 sampai 1. Contohnya dalam dalam masalah  umur,  dewasa  didefinisikan  dengan  berusia  17 tahun ke atas. Jika menggunakan logika tegas, seseorang yang  berusia  17  tahun  kurang  1  hari  akan  didefinisikan sebagai tidak dewasa. Namun dalam logika fuzzy, orang tersebut dapat dinyatakan
dengan hampir dewasa.(Hutomo, 1995).

## 1) Sistem Logika Fuzzy
Konfigurasi sistem logika fuzzy terdapat 4 komponen utama,  yaitu  unit  fuzzifikasi,  basis  pengetahuan  yang terdiri  dari  basis  data  dan  basis  aturan,  logika pengambilan  keputusan,  dan  unit  defuzzifikasi.  Proses fuzzifikasi dipergunakan untuk mengubah data masukkan  tegas  bentuk  derajat  keanggotaan.  Basis pengetahuan dipergunakan untuk menghubungkan himpunan  masukan  dengan  himpunan  keluaran.  Logika pengambilan keputusan dipergunakan untuk mengkombinasi  aturan-aturan  yang  terdapat  pada  basis aturan  suatu  pemetaan  dari  suatu  himpunan  fuzzy  input ke  suatu  himpunan  fuzzy  output.  Defuzzifikasi  adalah langkah terakhir dalam suatu sistem logika fuzzy dengan tujuannya  adalah  mengkonversi  setiap  hasil  dari inference  engine  yang  diekspresikan  dalam  bentuk himpunan fuzzy ke suatu bilangan real.

## 2) Operasi Himpunan Fuzzy
Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item  x  dalam  suatu  himpunan  A,  yang  sering  ditulis dengan  µA[x],  memiliki  2  kemungkinan  (Kusumadewi S, 2004) yaitu:
Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.

## 3) Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data  kedalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan)  yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1. Salah satu  cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui pendekatan  fungsi.  Apabila  U  menyatakan  himpunan
universal dan A adalah himpunan fungsi fuzzy dalam U, maka  A  dapat  dinyatakan  sebagai  pasangan  terurut  Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan.

## 4) Representasi Linear
Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke  derajat keanggotaannya  digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus. Bentuk  ini  paling  sederhana  dan  menjadi  pilihan  yang baik  untuk  mendekati  suatu  konsep  yang  kurang  jelas. Ada  2  keadaan  himpunan  fuzzy  yang  linear.  Pertama, kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai  domain  yang memiliki  derajat  keanggotaan  nol(0)  bergerak  ke  kanan menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih tinggi (Kusumadewi S, 2002). Kedua, merupakan  kebalikan  dari  yang  pertama.  Garis  lurus dimulai  dari  nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak  menurun  ke nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.

## C. Algoritma Genetika

## 1)  Pengertian Algoritma Genetik
Algoritma  Genetika  adalah  algoritma  pencarian heuristik  yang  didasarkan  atas  mekanisme  evolusi biologis.  Keberagaman  pada  evolusi  biologis  adalah variasi dari kromosom antar individu organisme. Variasi kromosom  ini  akan  mempengaruhi  laju  reproduksi  dan tingkat  kemampuan  organisme  untuk  tetap  hidup.  pada dasarnya  ada  4  kondisi    yang  sangat  mempengaruhi proses  evaluasi  yaitu  kemampuan  organisme  untuk melakukan  reproduksi,  keberadaan  populasi  organisme yang bisa melakukan reproduksi, keberagaman organisme dalam suatu populasi, perbedaan kemampuan untuk survive
Individu  yang  lebih  kuat  (fit)  akan  memiliki  tingkat survival  dan  tingkat  reproduksi  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  individu  yang  kurang  fit.  Pada kurun  waktu  tertentu  (sering  dikenal  dengan  istilah generasi), populasi secara keseluruhan akan lebih banyak memuat organisme yang fit.
Algoritma Genetika pertama kali dikembangkan oleh John  Holland  dari  universitas  Michigan  (1975).  John Holland  mengatakan  bahwa  setiap  masalah  yang berbentuk  adaptasi  (alami  maupun  buatan)  dapat diformulasikan  dalam  terminologi  genetika.  Algoritma genetika adalah simulasi dari proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom.

## 2) Stuktur Umum Algoritma Genetik
Pada  algoritma  ini  teknik  pencarian  dilakukan sekaligus  atas  sejumlah  solusi  yang  mungkin  yang dikenal  dengan  populasi.  Individu  yang  terdapat  dalam satu  populasi  disebut  istilah  kromosom.  Kromosom  ini merupakan  suatu  solusi  yang  masih  berbentuk  simbol. Populasi awal dibangun secara acak, sedangkan populasi
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016
berikutnya merupakan hasil evolusi kromosom- kromosom  melalui  iterasi  yang  disebut  dengan  istilah generasi.  Pada  setiap  generasi,  kromosom  akan  melalui proses  evaluasi  dengan  menggunakan  alat  ukur  yang disebut dengan fungsi fitness.
Nilai fitness dari suatu kromosom akan menunjukkan kualitas  kromosom  dalam  populasi  tersebut.  Generasi berikut dikenal dengan istilah anak (offspring) terbentuk dari  gabungan  2  kromosom  generasi  sekarang  yang bertindak  sebagai  induk  (parent)  dengan  menggunakan operator  penyilangan  (crossover).  Selain  operator penyilangan,  suatu  kromosom  juga  dapat  dimodifikasi dengan menggunakan operator mutasi. Populasi generasi yang baru dibentuk dengan cara menyeleksi nilai fitness dari  kromosom  induk  (parent)  dan  nilai  fitness  dari kromosom  anak  (offspring),  serta  menolak  kromosom- kromosom  yang  lainnya  sehingga  ukuran  populasi (jumlah  kromosom  dalam  suatu  populasi)  konstan. Setelah  melalui  beberapa  generasi,  maka  algoritma  ini akan konvergen
ke
kromosom
terbaik.(Michalewicz,1999)

## 3) Algoritma Genetika Komponen-komponen Utama
Ada  6  komponen  utama  dalam  algoritma  genetika, yaitu :

## a.  Teknik Penyandian
Teknik penyandian disini meliputi penyadian gen dari kromosom. Gen merupakan bagian dari kromosom. Satu gen  biasanya  akan  mewakili  satu  variabel.  Gen  dapat dipresentasikan  dalam  bentuk:  string  bit,  pohon,  array bilangan  real,  daftar  aturan,  elemen  permutasi,  elemen program, atau representasi lainnya yang dapat diimplementasikan untuk operator genetika.

## b.  Prosedur Inisialisasi
Ukuran populasi tergantung pada masalah yang akan dipecahkan  dan  jenis  operator  genetika  yang  akan diimplementasikan.  Setelah  ukuran  populasi  ditentukan, kemudian  harus  inisialisai  terhadap  kromosom  yang terdapat  pada  populasi  tersebut.  Inisialisasi  kromosom dilakukan  secara  acak,  namun  demikian  harus  tetap memperhatikan domain solusi dan kendala permasalahan yang ada.

## c.   Fungsi Evaluasi
Ada  2  hal  yang  harus  dilakukan  dalam  melakukan evaluasi  kromosom,  yaitu:  evaluasi  fungsi  objektive (fungsi  tujuan)  dan  konversi  fungsi  objektive  kedalam fungsi  fitness.  Secara  umum,  fungsi  fitness  diturunkan dari  fungsi objektive dengan nilai tidak  negatif.  Apabila ternyata  fungsi  objektive  memiliki  nilai  negatif,  maka perlu  ditambahkan  suatu  konstanta  C  agar  nilai  fitness yang terbentuk menjadi tidak negatif.
d.  Seleksi
Seleksi  ini  bertujuan  untuk  memberikan  kesempatan reproduksi  yang  lebih  besar  bagi  anggota  populasi  yang paling fit.

## e.   Operator Genetika
Ada 2 operator genetika, yaitu:
Operator  untuk  melakukan  rekombinasi,  yang  terdiri dari:  rekombinasi  bernilai  biner  (crossover).  Mutasi. mutasi bernilai biner

## f. Penentuan parameter
Yang  disebut  parameter  disini  adalah  parameter kontrol  algoritma  genetika,  yaitu:  ukuran  populasi (popsize),  peluang  crossover  (Pc),  dan  peluang  mutasi (Pm).  Nilai  parameter  ini  ditentukan  juga  berdasarkan permasalahan  yang  akan  dipecahkan.  Ada  beberapa rekomendasi yang bisa digunakan, antara lain:

## 4)  Istilah-istilah dalam algoritma genetik
Algoritma  genetik  merupakan  algoritma  pencarian yang  bekerja  berdasarkan  mekanisme  seleksi  alam  dan genetika. Pada  genetika,  kromosom  terdiri dari  gen-gen. Tiap  gen  mempunyai  sifat  tertentu  (allele),  dan  posisi tertentu  (locus).  Satu  atau  lebih  kromosom  bergabung membentuk paket genetik yang disebut genotif. Interaksi genotif  dengan  lingkungannya  disebut  fenotif.  Pada algoritma  genetik,  kromosom  berpadanan  dengan  string dan  gen  dengan  karakter.  Setiap  karakter  mempunyai posisi  (locus)    dan  arti  tertentu  (allele).  Satu  atau  lebih string  bergabung  membentuk  struktur  (genotif),  dan apabila  struktur  tersebut  di-decode-kan  akan  diperoleh salah satu alternative solusi (fenotif). (Afandi, 2009)

## Tabel 1. Susunan Gen Ilmu Genetik
Ilmu genetic Algoritma genetik Kromosom String Gen Karakter Allele Nilai karakter Locus Posisi dalam individu Genotif Struktur Fenotif parameter

## 5) Aplikasi Algoritma Genetik
Sejak  dirintis  oleh  John  holland,  Algoritma  Genetik telah dipejari, diteliti dan diaplikasikan  secara  luas pada berbagai  bidang.  Algoritma  Genetik  banyak  digunakan pada  masalah  praktis  yang  berfokus  pada  pencarian parameter-parameter  optimal.  Hal  ini  membuat  banyak
orang  mengira  bahwa  Algoritma  Genetik  hanya  bisa digunkan  untuk  masalah  optimasi.  Pada  kenyataannya, Algoritma  Genetik  juga  memiliki  performansi  yang bagus untuk masalah-masalah selain optimasi.

## 6) Operator Genetik
Operator genetik digunakan untuk
mengkombinasikan  (modifikasi)  individu  dalam  aliran populasi  untuk  menghasilkan  individu  pada  generasi berikutnya.  Ada  tiga  operator  genetik  yaitu  ,  crossover dan mutasi.(Suyanto, 2005)
7) Parameter Genetik
Parameter-parameter genetik berguna dalam pengendalian  operator-operator genetik.  Pemilihan penggunaan nilai-nilai parameter genetik sangat berpengaruh  terhadap  kinerja  algoritma  genetik  dalam menyelesaikan  suatu  masalah.  Parameter-parameter genetik yang digunakan antara lain :

## a. Ukuran populasi
Ukuran  popolasi  mempengaruhi  ukuran  efektivitas dan  kinerja  algoritma  genetik.  Tidak  ada  aturan  yang pasti  tentang  berapa  nilai  ukuran  populasi.  Apabila ukuran  populasi  kecil  berarti  hanya  tersedia  sedikit pilihan  untuk  crossover  dan  sebagian  kecil  dari  domain solusi  saja  yang  dieksplorasi  untuk  setiap  generasinya. Sedangkan  apabila  terlalu  besar,  kinerja  algoritma genetik  akan  menurun.  Penelitian  menunjukan  ukuran populasi  besar  tidak  mempercepat  pencarian  solusi. Disarankan ukuran populasi berkisar antara 20 – 30.

## b. Jumlah generasi
Jumlah  generasi  berpengaruh  terhadap  banyaknya iterasi  yang  akan  dikerjakan  dan  domain  solusi  yang akan  dieksplorasi  untuk  setiap  generasinya.  Semakin besar  jumlah  generasi  berarti  semakin  banyak  iterasi yang  dilakukan,  dan  semakin  besar  solusi  yang dieksplorasi. Sedangkan semakin kecil jumlah generasinya,  maka  akan  semakin  kecil  iterasi  yang  akan dilakukan,  dan  semakin  kecil  pula  solusi  yang dieksplorasi untuk tiap generasinya.

## c. Probabilitas crossover ( c P )
Probabilitas  crossover  akan  mengendalikan  operator crossover  dalam  setiap  generasi  dalam  populasi  yang mengalami  crossover.  Semakin  besar  nilai  probabilitas crossover,  akan  semakin  cepat  struktur  individu  baru terbentuk  ke  dalam  populasi.  Sedangkan  apabila  nilai probabilitas  crossover  terlalu  besar,  individu  yang merupakan  kandidat  solusi  terbaik  mungkin  akan  dapat hilang lebih cepat pada generasi selanjutnya. Disarankan nilai probabilitas crossover berkisar antara 80 % - 95 %.
d. Probabilitas mutasi ( m P )
Probabilitas  mutasi  akan  mengendalikan  operator mutasi  pada  setiap  generasi.  Peluang  mutasi  yang digunakan  biasanya  lebih  kecil  daripada  peluang crossover. Pada seleksi alam murni, mutasi jarang sekali muncul. Oleh karena itu, operator mutasi pada algoritma genetik  juga  tidak  selalu  terjadi.  Untuk  itulah  nilai peluang  mutasi  dibuat  lebih  kecil  untuk  setiap  generasi. Disarankan nilai probabilitas mutasi kecil berkisar antara 0.5 % - 1 %.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A.  Flowchart Rancangan Penelitian
Flowchart  rancangan  penelitian  optimasi  dengan metode  Fuzzy  dan  algoritma  Genetika  pada  kontrol motor induksi terdiri dari 2 bagian yaitu flowchart proses Fuzzifikasi  dan  flowchart  proses  Genetika  dapat  dilihat seperti Flowchart Penelitian Gambar berikut :

## Gambar 1. Flowchat Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  diatas  dapat  dilihat  proses  Fuzzy  yaitu penentuan kualitas setiap motor induksi berada ditengah- tengah  proses  genetika  antara  Inisialisasi  Populasi dengan proses  genetika lainnya  yaitu  Seleksi,  Crossover dan Mutasi.

## B.    Flowchart Proses Fuzzy
Flowchart Proses  Fuzzy  adalah  urutan  proses  untuk mendapatkan kualitas setiap motor induksi yang tersedia dengan  inputan  Input  data  Suhu,  Speed,  Tegangan  dan Frekuensi.  Flowchart  Proses  Fuzzy  dapat  dilihat  seperti pada Gambar dibawah ini
Gambar 2. Flowchat Proses Fuzzy
Keterangan :
i                                  = jumlah input data (Suhu, Speed,
Tegangan dan Frekuensi) rule                              = aturan untuk inferensi fuzzy Fuzzy Inferensi         =  penelusuran  data  berdasarkan rule
Derajat keanggotaan   = nilai keanggotaan setiap kriteria data
Defuzzyfikasi = perhitungan nilai fuzzy
C.   Flowchart Proses Genetika
Flowchart proses Genetika berfungsi untuk mendapatkan  motor  induksi  yang  akan  dihidupkan. Flowchart  proses  Genetika  yang  dapat  dilihat  pada Gambar dibawah ini dengan keterangan.
Keterangan :
a.  Input  Data  running  time,  speed,  beban  dan  pinalti Input
data  running  time,  speed,  beban  dan  pinalti  dalam format angka numerik antara 1 sampai 10. b. Inisialisasi Kromosom
Proses pembentukan kromosom motor induksi dengan spesifikasi gen tertentu.
c. Inisialisasi Pinalti
Proses  penentuan  aturan-aturan  untuk  perhitungan nilai fitness setiap kromosom. d. Perhitungan nilai fitness
Proses  ini  berfungsi  untuk  perhitungan  nilai  fitness setiap kromosom.
e.  Pembentukan  Populasi  Kromosom  yang  memiliki
Nilai
Fitnes = 1.
Proses  membentukan  sejumlah  kromosom  yang  tidak terkena pinalti :
a. Crossover Secara Pasangan Proses kawin silang dengan pasangan-pasangan kromosom
b. Mutasi Gen Acak
Proses mutasi gen secara acak pada kromosom yang terpilih.
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Gambar 3. Flowchat Proses Genetika
Pada  Tabel  dibawah  ini  diberikan  sebuah  kasus  untuk mendapatkan  urutan  motor  induksi  yang  memenuhi kriteria.
Tabel 2. Contoh Kasus
Tabel 3. Data Spesifikasi Motor Induksi
Keterangan :
Besar power mesin induksi 1 hp dapat mengangkut beban  100  kg.  Jika  beban  pada  contoh  kasus  Tabel  3 adalah 1500 kg, maka power yang dibutuhkan 1500/100 =  15  HP.  Jadi  motor  yang  harus  dihidupkan  adalah motor dengan speed minimal 1500 RPM dengan running time  4  jam.  Agar  motor  induksi  yang  terpilih  lebih efisien, maka dilakukan dengan proses genetika.
Dalam  proses  pemilihan  motor  induksi,  ada beberapa  hal  penting  yang  harus  dilakukan  untuk penerapan  agoritma  genetika  seperti  pengkodean kromosom,  membangkitkan  populasi  awal,  proses seleksi,  proses  crossover,  proses  mutasi  sampai  dengan proses  perulangan  regenerasi  memenuhi  syarat  atau tidak.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  Contoh  Kasus  diatas  setelah  melalui proses  menggunakan  Algoritma  Genetika  disimpulkan bahwa  motor  induksi  yang  hidup  dengan  kondisi  pada kasus  diatas  adalah  IDMotor  no  1  dengan  spesifikasi running  time  4  jam  (IDRT=4),  kecepatan  putaran  1700 rpm (IDSpeed=4), power 2 HP ( IDPower=3). Dan hasil Fuzzy  nya  adalah  diperoleh  kualitas  motor  induksi sebesar  552.57  (>80)  artinya  kualitas  motor  induksi adalah “Sangat Baik”.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Haryanto,  w.  &  wahyu,  2001,  Analisis  dan  Desain  system Kontrol dengan Matlab, Andi ,Yogyakarta,
[2] Hutomo,& Hadi. 1995. Perencanaan dan Pembuatan Fuzzy Logic Unit dengan  Memakai  ASCII  Unit  pada  PLC  C200H dan  Salah Satu Aplikasinya. STTS
[3] Cordova,  H  ;  2004;  PID  Self-Tuning  Based  On  Auto  Switch Algorithm To Control pH; Teknik Fisika, FTI, ITS.
Volume 1 Nomor 1, Oktober 2016
[4] Kusumadewi,  S.,  Analisis  dan  Desain  Sistem  Fuzzy,  GRAHA ILMU Yogyakarta, 2002.
[5] Kusumadewi,  S.,  Hari,  P.,  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan, GRAHA ILMU Yogyakarta, 2004.
[6] Michalewicz , Zbigniew. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer. New York:1999
[7] Afandi,  Fachrudin.  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk Masalah  Penjadwalan  Job  Shop  pada  Lingkungan  Industri Pakaian”. Skripsi Sarjana, Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Sepuluh November (ITS), Surabaya, 2009.
[8] Suyanto.  Algoritma  Genetika  dalam  Matlab.  Andi,  Yogyakarta, 2005.