## Sistem Kendali Mesin Emulsifying Mixer
Menggunakan Fuzzy Logic Tipe Mamdani
Fajar Mustofa # , Muhammad Reza Hidayat Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cimahi 40531, Jawa Barat, Indonesia
# mustofajar99@gmail.com

## Abstrak
Otomatisasi dalam suatu pengontrolan sebuah alat sudah menjadi keharusan terutama di dalam sebuah industri. Saat ini banyak terdapat mesin yang masih memerlukan campur tangan manusia seperti contoh dalam memantau suhu atau viskositas  suatu  produk.  Salah  satunya  adalah  mesin emulsifying  mixer yang  digunakan  pada  industri  kosmetik  dan makanan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  sistem  kendali  mesin emulsifying  mixer menggunakan fuzzy  logic tipe  Mamdani.  Sistem  yang  akan  dibuat  adalah  miniatur  mesin emulsifying  mixer dengan  mikrokontroler yang  digunakan  adalah  Arduino  Uno.  Sistem  memiliki  masukan  berupa  sensor  suhu  dan  sensor  pH  dengan  keluaran berupa  putaran  kecepatan  motor  sebagai  pengaduk  bahan. Fuzzy  logic pada  sistem  ini  bertujuan  untuk  mengontrol output yang dikeluarkan  sesuai  dengan fuzzy rule tipe Mamdani. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa sistem kendali yang dirancang mampu mengendalikan kecepatan putaran motor berdasarkan suhu dan pH. Berdasarkan pengujian yang dilakukan  masih terdapat  selisih  dari  nilai aktual fuzzy dengan  simulasi  Matlab. Rata-rata error yang dihasilkan  yaitu sebesar 3,5% dan 2,48% pada dua suhu pengujian yang berbeda.
Kata kunci : emulsifying mixer , logika fuzzy , putaran motor, Mamdani

## Abstract
Automation in controlling a device that has become the main focus in an industry. Today many machines that are still  needed  are  mixed  with  human  hands  such  as  the  example  in  monitoring  the  temperature  or  the  viscosity  of  a product.  One  of  them  is  a  mixer  emulsifying  machine  used  in  the  cosmetics  and  food  industries.  The  purpose  of  this study is to design a systems that able to control mixer emulsifying machines using Mamdani fuzzy logic. The system to be made is a miniature mixer emulsifying machine with a microcontroller used is Arduino Uno. The system has an input consisting  of  a  temperature  sensor  and  a  pH  sensor  with  a  replacement  consisting  of  a  motor  speed  as  a  stirring material. Fuzzy logic in this system is designed to control the output issued in accordance with the Mamdani type fuzzy rules. The results showed that the control system was designed to be able to control motor speed based on temperature and pH. Based on the testing conducted there is still a difference from the actual value of fuzzy with Matlab simulation. The average error produced was 3.5% and 2.48% at two different test temperatures.
Keywords: emulsifying mixer , fuzzy logic , motor rotation , Mamdani

## I. P ENDAHULUAN
Sering  kali  dalam  melakukan  proses  produksi, waktu dalam melakukan proses pencampuran bahan menjadi hal yang sering diperhatikan untuk melihat seberapa  efisien  produksi  yang  dilakukan  dalam satu  kali  waktu.  Untuk  memaksimalkan  waktu tersebut, perusahaan memakai teknologi yang dapat menunjang proses produksi yang dapat menghasilkan  hasil  produk  yang  maksimal  [1]. Dalam  beberapa  hal,  teknologi  ini  sering  kali
membuat  perusahaan  untuk  melakukan  pelatihan kepada  operator  produksi  baik  yang  lama  maupun yang  baru  untuk  bisa  menjalankan  mesin  produksi tersebut  [2].  Namun,  tidak  semua  operator  tersebut dapat  langsung  mengerti  keadaan  bahan  produksi tersebut  seperti  pada  suhu,  viskositas,  kelembaban, volume  air,  dan  derajat  keasaman  (pH).  Dalam  hal ini, tentunya diperlukan mesin produksi  yang dapat menunjang kebutuhan tersebut guna untuk meminimalisir  kesalahan  yang  sering  terdapat  pada proses produk dan menjaga kualitas produk [3].
Emulsifier merupakan  bahan  tambahan  pada produk  farmasi  dan  makanan  yang  berfungsi sebagai  penstabil  pada  emulsi. Mixer adalah  suatu alat  elektro  mekanik  multiguna  yang  digunakan sebagai  pengaduk  bahan  baku  makanan,  zat tertentu,  dan  berbagai  jenis  bahan  baku  lainnya. Penggunaan  alat  ini  tentu  tidak  lepas  dari  sistem kendali. Penggunaan emulsifying mixer ini bertujuan untuk mencampurkan dan mempertahankan  konsistensi  dan  bentuk  produk agar tidak mudah terpisah [4].
Sebuah  metode  sistem  kendali  diperlukan  oleh mesin emulsifying mixer agar sistem mampu bekerja secara  otomatis.  Berbagai  metode  kendali  dapat diterapkan  seperti fuzzy  logic. Metode  ini telah banyak  digunakan  sebagai  pengendali  beberapa sistem seperti suhu [5] dan sistem irigasi [6].  Salah satu  alasan  pengontrolan  pada emulsifying  mixer menggunakan fuzzy  logic adalah mixer yang digunakan  oleh  perusahaan  belum  bersifat  kendali umpan balik. Hal ini menyebabkan pengguna mixer membutuhkan  waktu  dan  tenaga  yang  lebih  [7]. Proses  pengontrolan emulsifying  mixer dapat menggunakan  logika fuzzy dengan  masukan  berupa suhu  dengan  derajat  keasaman.  Hasil  pengontrolan berupa  putaran  motor  yang  bergerak  sebagai pengaduk  larutan  berupa  zat  cair  dengan  beberapa jenis  cairan  yang  digabung  [8].  Sistem fuzzy  logic ini juga akan membuat mesin akan mengatur waktu pengadukan secara otomatis  tanpa memerlukan lagi sebuah timer sehingga  akan  membuat  efisiensi dalam  melakukan  pekerjaan  proses  produksi pencampuran bahan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk merancang sistem kendali pada miniatur emulsifying mixer menggunakan metode fuzzy logic tipe Mamdani. Sistem dibuat dalam bentuk miniatur untuk  mengetahui  apakah  bisa  diimplementasikan pada  mesin  sesungguhnya  di  industri  [9]-[12]. Metode fuzzy logic dirancang  untuk mengendalikan kecepatan  motor  berdasarkan  masukan  suhu  dan derajat  pH.  Untuk  proses  validasi  pengujian,  pada penelitian ini juga dilakukan simulasi menggunakan perangkat lunak Matlab.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Plant Emulsifying Mixer Tank
Gambar  1  merupakan plant emulsifying  mixer tank yang  akan  dikendalikan  pada  penelitian  ini. Pada sistem tersebut terdapat tiga tangki yaitu water tank , water  heater  tank ,  dan emulsifier  mixer  tank . Motor pompa 12 V berfungsi mendorong  suplai air dari water  tank ke water  heater  tank yang selanjutnya  dipanaskan  sesuai  dengan  pengaturan pada thermocontrol .  Air  yang  sudah  dipanaskan  di dalam water  heater  tank dialirkan  secara  gravitasi ke mixer tank sebagai pemanas dalam double jacket tank untuk  memanaskan  produk  yang  dibuat.  Air yang  telah  terpakai  dalam double  jacket  tank kembali  ke water  tank untuk  ditampung  kembali dan  digunakan  kembali.  Proses  ini  berlanjut  sama secara  terus-menerus.  Penelitian  ini  difokuskan pada  pengendalian  kecepatan  motor  yang  berfungsi melakukan  proses mixing pada emulsifying  mixer tank berdasarkan suhu dan kadar pH dari cairan.

## Gambar 2. Diagram blok perangkat keras

## B. Perancangan Perangkat Keras
Diagram  blok  perangkat  keras  yang  dirancang dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Seperti  dapat  dilihat bahwa  sistem  yang  dibuat  menggunakan  sistem loop terbuka  dengan  dua  buah  masukan  dan  satu keluaran.    Pada  bagian  masukan  terdapat  sensor suhu thermocouple dan  sensor  pH. Fuzzy  logic diimplementasikan dalam bentuk pemrograman dan ditanamkan  di  mikrokontroler  Arduino  dengan  tipe Mamdani. Pada bagian keluaran terdapat motor DC yang  diasumsikan  sebagai  kecepatan  pengadukan dalam mesin emulsifying mixer.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar  3  menunjukan  proses  kontrol plant system  mixer saat  bekerja.  Sensor thermocouple berfungsi  untuk  membaca  suhu  yang  terpantau  di dalam  tangki  dan  sensor  pH  mendeteksi  derajat keasaman  di  dalam  tangki  tersebut.  Setelah pembacaan sensor thermocouple dan pH dilakukan, mikrokontroler  Arduino  sebagai  perangkat  kendali utama akan memproses data berdasarkan parameter- parameter fuzzy  logic berupa  suhu  dan  derajat  pH tesebut.  Mikrokontroler  akan  mulai  menginsialisasi data  pada thermocouple dan  sensor  pH.  Nilai input suhu  dari thermocouple dan  nilai input pH  dari sensor pH masuk ke mikrokontroler kemudian akan diproses  dua  nilai  tersebut  menggunakan Fuzzy Inference  System (FIS)  tipe  Mamdani.  Dalam  FIS ini  terdapat  tiga  proses  yang  dilakukan  yaitu fuzzification , inference ,  dan defuzzification untuk mendapatkan output putaran  motor.  Jika output putaran motor yang didapatkan sudah sesuai dengan nilai  yang  diinginkan,  maka  motor  DC  melakukan putaran dan mengaduk bahan di dalam tangki mixer secara otomatis tanpa timer sesuai dengan data dari fuzzy logic.

## D. Perancangan Fuzzy Logic
Pada  perancangan fuzzy  logic ini,  peneliti menggunakan  jenis  fungsi  keanggotaan  trapezium yang dinyatakan dengan persamaan sebagai berikut:
Gambar 3. Diagram alir kontrol plant system
[ ] { (   ) (   )
(   ) (   ) (1)
dengan [ ] adalah  derajat  keanggotaan  terhadap nilai , adalah nilai minimum fungsi keanggotaan trapesium, dan adalah  nilai  tengah  fungsi
keanggotaan  trapesium,  dan adalah  nilai maksimum fungsi keanggotaan trapesium. Penentuan  nilai  keanggotaan  ini  berdasarkan  pada variabel input  thermocouple .  Dengan  himpunan dingin,  hangat,  dan  panas.  Fungsi  keanggotaan  tiap himpunan dapat dilihat pada Gambar 4 dengan nilai rentang  0 o C-70 o C.  Penentuan  nilai  keanggotaan pada  variabel input sensor  pH  juga  dirancang menggunakan fungsi keanggotaan trapesium dengan
himpunan asam, netral, dan basa. Fungsi keanggotaan tiap himpunan derajat pH dapat dilihat pada  Gambar  5  dengan  nilai  rentang  pH  0-14. Penentuan  nilai  keanggotaan  pada  variabel output kecepatan  motor  dirancang  dengan  himpunan lambat, sedang, dan cepat juga menggunakan fungsi keanggotaan  trapesium.  Fungsi  keanggotaan  tiap himpunan dapat dilihat pada Gambar 6 dengan nilai rentang 0-600 RPM.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan thermocouple
Gambar 5. Fungsi keanggotaan sensor pH
Gambar 6. Fungsi keanggotaan kecepatan motor
Gambar 7. Fuzzy rule sistem emulsifying mixer
Tabel 1. Aturan fuzzy thermocouple dan pH Fuzzy Rule pH Asam Netral Basa Thermo- couple Dingin Cepat Lambat  Lambat Hangat Sedang  Lambat  Sedang Panas Lambat  Lambat Cepat
Setelah  menentukan  nilai  keanggotaan  tiap variabel input dan output ,  selanjutnya  adalah membuat aturan fuzzy yang ditunjukan pada Tabel 1. Aturan fuzzy menunjukkan hubungan input thermocouple dan  sensor  pH  dengan output kecepatan motor.
Aturan fuzzy dibuat  pada fuzzy  rule pada perangkat  Matlab  sesuai  dengan  aturan  pada  Tabel 1. Fuzzy  rule dibuat  dengan  sembilan  aturan menggunakan  hubungan and .  Cara  menambahkan aturan  adalah  dengan  memilih  hubungan input dan output kemudian add  rule .  Gambar  7  menunjukkan sembilan  buah fuzzy  rule yang  dibuat  pada  simulasi Matlab.  Pada  Gambar  8  dapat  dilihat  diagram surface untuk  rancangan fuzzy  rule yang  dibuat dengan input suhu dan derajat keasaman serta output berupa kecepatan motor.
Gambar 8. Diagram surface

## E. Perancangan Sistem Elektronika
Gambar 9 merupakan rangkaian elektronika yang dirancang  menggunakan  mikrokontroler  Arduino sebagai  pusat  pengendalian  sistem  alat  dengan menggunakan metode fuzzy logic . Input menggunakan thermocouple dengan  menggunakan modul MAX6675 untuk menghubungkan thermocouple dengan Arduino. Selain itu, sensor pH digunakan untuk mengetahui kadar derajat keasaman pada mixer  tank . Output menggunakan  motor  DC 12V untuk mengaduk bahan pada mixer tank dengan menggunakan  modul driver motor  DC  tipe  L298N. L298N  adalah  jenis driver motor  yang  dapat mengendalikan  arah  putaran  dan  kecepatan  motor DC ataupun motor stepper yang mampu mengeluarkan output sebesar 50 V [13].
Gambar 9. Rangkaian elektronika sistem yang dibuat
Untuk controller  plant  emulsifying  mixer  tank
yang digunakan adalah Arduino dengan spesifikasi secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 2.  Untuk input suhu  yang  digunakan  adalah thermocouple tipe  K  dengan  spesifikasi  secara lengkap  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Untuk input derajat  keasaman  yang  digunakan  adalah  pH sensor  dengan  spesifikasi  secara  lengkap  dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 2. Spesifikasi Arduino Uno
Spesifikasi Keterangan Tegangan operasi 5V Tegangan input 7-12V Batas tegangan input 6-20V Pin digital I/O 14 (dimana 6 pin output PWM) + A10 Pin analog input 6 Arus DC per I/O pin 40 mA Arus DC untuk pin 3,3V 50 mA Flash memory 32 KB (ATmega328) SRAM 2 KB (Atmega328) EEPROM 1 KB (Atmega328) Clock 16 MHz
Tabel 3. Spesifikasi thermocouple tipe K Spesifikasi Keterangan Tegangan kerja 3-5,5V DC Arus 50 mA Temperature resolution 0,25 C Temperature range 0-1024 C SPI output pins GND VCC SCK CS SO Tabel 4. Spesifikasi pH sensor Spesifikasi Keterangan Pemanasan tegangan 0,2V (AC - DC) Arus kerja 5-10 mA Deteksi kisaran konsentrasi PH 0-14 Jangkauan deteksi suhu 0-80 C Waktu respon < 5 S Waktu stabilitas < 60 S Konsumsi daya 0,5 W Suhu kerja -10 C - 50 C (nominal suhu 20 C) Output Analog sinyal output tegangan

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Gambar  10  merupakan  bentuk  keseluruhan  fisik dari plant  miniatur  emulsifying  mixer  tank .  Pada plant ini  terdapat controller  plant yang  digunakan adalah Arduino Uno dengan input sensor menggunakan thermocouple sebagai  sensor  suhu dan  pH  sensor  sebagai  sensor  derajat  keasaman. Output yang  digunakan  adalah  motor  DC  untuk mengaduk  produk  yang  akan  dicampur  pada mixer tank .

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan dengan  pengujian  bahan  yang  dilakukan  dengan beberapa  sampel  untuk  melihat  sistem  apakah sesuai dengan  nilai  yang ditetapkan pada fuzzy rule yang dibuat atau belum. Tabel 5 menunjukkan hasil pengujian  bahan  dipanaskan  saat  suhu  mencapai 50 o C menggunakan water heater . Input berupa suhu dideteksi  menggunakan thermocouple tipe  K  dan pH  menggunakan  pH  sensor. Output motor  berupa RPM  dalam  tabel  terdapat  dua  perbandingan  yaitu Fuzzy Matlab  dan  nilai  aktual. Fuzzy Matlab merupakan  hasil  dari fuzzy  logic yang  sudah dihitung sesuai dengan fuzzy rule dengan menggunakan  perangkat  Matlab,  sedangkan  nilai aktual  merupakan  hasil  dari fuzzy  logic yang  sudah dihitung sesuai dengan fuzzy rule dengan mikrokontroler  Arduino.  Nilai error merupakan selisih antara nilai fuzzy Matlab dengan aktual pada alat.
Gambar 10. Plant miniatur emulsifying mixer tank
Tabel 5. Pengujian water heater pada suhu 50 C Input Output Motor (RPM) Error (%) Suhu ( C) pH Fuzzy Matlab Nilai Aktual 40,00 1,51 200 192,95 3,5 40,00 1,51 200 192,95 3,5 40,00 1,51 200 192,95 3,5 40,00 1,50 200 192,95 3,5 40,00 1,50 200 192,95 3,5
Fuzzy Matlab  menghasilkan  nilai  RPM  sebesar 200 RPM, sedangkan untuk nilai aktual menghasilkan output RPM  sebesar  192,95  RPM. Nilai error yang  didapat  rata-rata  sebesar  3,5% sebanyak  lima  kali  percobaan.  Untuk  perhitungan nilai error diperoleh  berdasarkan  persamaan berikut:
(2) Tabel 6 menunjukkan pengujian bahan dipanaskan  saat suhu mencapai 70 o C menggunakan water  heater . Input berupa  suhu  menggunakan thermocouple tipe  K  dan  pH  menggunakan  pH sensor. Output motor  berupa  RPM  dalam  tabel terdapat  dua  perbandingan  yaitu Fuzzy Matlab  dan nilai aktual.
Fuzzy Matlab  menghasilkan  nilai  RPM  sebesar 61,8 RPM, sedangkan untuk nilai aktual menghasilkan output RPM  sebesar  63,33  RPM. Nilai error yang  didapat  rata-rata  sebesar  2,48  % sebanyak lima kali percobaan.
Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  didapati bahwa  nilai error yang  terjadi  dengan  mengambil sampel  sebanyak  lima  percobaan  terdapat  nilai error sebesar  2%-3,5  %  antara  simulasi  dengan pada plant .  Hal  ini  terjadi  dengan  dipengaruhi beberapa  faktor  antara  lain  adanya noise pada rangkaian kontrol, perubahan arus listrik yang tidak stabil, serta sensor yang sensitif terhadap perubahan cairan yang dideteksinya. Untuk dapat meminimalisir  hal  tersebut,  ada  beberapa  hal  yang dapat dilakukan antara lain menggunakan controller yang cocok sesuai dengan spesifikasi kebutuhan alat serta  sensor  yang  digunakan  memiliki  keakuratan yang lebih baik dengan penelitian yang sebelumnya.
Berdasarkan hasil pengujian keseluruhan, pengendali fuzzy logic dapat mengendalikan putaran motor sesuai masukan suhu dan pH larutan.  Sistem kendali  yang  dirancang  masih  bersifat open  loop seperti  pada  [5]  dan  [6].  Jika  sistem  dibuat closed loop ,  maka  kecepatan  motor  akan  menjadi setpoint pengendalian  dengan  masukan fuzzy berupa  nilai error dan  perubahannya  seperti  pada  [14]. Perbedaannya  terletak  pada  karakteristik  sistem kendali  dimana  pada  sistem closed  loop nilai pembacaan sensor akan diumpanbalikkan ke bagian kontroler untuk memperbaiki nilai error. Meskipun sistem  yang  dibuat open  loop ,  hasil  yang  diperoleh pada  penelitian  ini  dapat  dicapai  sesuai  dengan harapan.
Tabel 6. Pengujian water heater pada suhu 70°C
Input Output Motor (RPM) Error (%) Suhu ( C) pH Fuzzy Matlab Nilai Aktual 68,00 1,28 61,8 63,33 2,48 68,00 1,30 61,8 63,33 2,48 68,00 1,30 61,8 63,33 2,48 68,00 1,28 61,8 63,33 2,48 68,00 1,30 61,8 63,33 2,48 IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem kontrol pada miniatur emulsifying mixer  tank ini  menghasilkan output yang  stabil sebesar 63,33 RPM pada saat suhu heater 70 dan 192,95  RPM.  Pada  saat  suhu heater 50 juga berkesesuaian dengan  nilai simulasi Matlab sebesar 61,8 RPM pada saat suhu heater 70 dan 200 RPM pada saat suhu heater 50 . Selisih yang didapatkan dari  nilai  aktual fuzzy Arduino  Uno  dan fuzzy simulasi  Matlab  memiliki  rata-rata error dengan nilai  yang  stabil  sebesar  3,5%  dan  2,48%  selama dari  lima  kali  percobaan.  Untuk  penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  implementasi  pada mesin  secara  langsung  serta  bisa  ditambahkan bahan emulsifier yang lainnya sebagai perbandingan bahan pengujian yang sebelumnya dan membandingkan  hasil output putaran  motor  yang dikeluarkan.

## R EFERENSI
[1]  B.  S.  Siregar,  A.  N.  Jati,  and  D.  Darlis,  “Analisis Logika Fuzzy Sebagai  Metode Kendali Pada Mesin Pencampuran  Zat  Cair,” e-Proceeding  of Engineering , vol. 2, no.1, pp. 625-630, 2015.
[2]  D.  L.  Rahakbauw,  F.  J.  Rianekuay,  and  Y.  A. Lesnussa,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Karet  (Studi Kasus:  Data  Persediaan  Dan  Permintaan  Produksi Karet  pada  PTP  Nusantara  XIV  (Persero)  Kebun Awaya,  Teluk  Elpaputih,  Maluku  -  Indonesia),”
Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan , vol. 16, no. 1,  pp. 119-127, 2019.
[3]  R.  N.  Aini,  “Optimasi  Konsentrasi  Pengemulsi Terhadap Tingkat Pengembangan dan Daya Terima Roti  Tawar  Berbahan  Dasar  Tepung  Singkong,”
Disertasi  Doktor ,  Universitas  Muhammadiyah Surakarta, 2015.
[4]  A.  F.  Saragih,  P.  Pangaribuan,  and  A.  S.  Wibowo, “Sistem  Kendali Mixer Otomatis  di  Industri Makanan,” e-Proceeding of Engineering , vol. 4, no. 3, pp. 3106-3113, 2017.
[5]  F.  Wahab,  A.  Sumardiono,  A.  R.  Al  Tahtawi,  and A.  F.  A.  Mulayari,  “Desain  dan  Purwarupa  Fuzzy Logic Control Untuk Pengendalian Suhu Ruangan,” JTERA  (Jurnal  Teknologi  Rekayasa) ,  vol.  2,  no.  1, pp. 1-8, 2017.
[6]  F.  Suryatini,  M.  Maimunah,  and  F.  I.  Fauzandi, “Implementasi  Sistem  Kontrol  Irigasi  Tetes Menggunakan  Konsep  IoT  Berbasis  Logika  Fuzzy Takagi-Sugeno,” JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , vol. 4, no. 1, pp. 115-124, 2019.
[7]  S.  Romadhan,  B.  Setiyono,  and  S.  Sumardi, “Menggunakan  Kontrol Fuzzy Untuk  Pengaturan Suhu Cairan Berbasis Atmega16,” Transient , vol. 3, no. 4, pp. 90-95, 2014.
[8]  M.  Abrori  and  A.  H.  Prihamayu,  “Aplikasi  Logika Fuzzy  Metode  Mamdani  dalam  Pengambilan Keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi,” Kaunia vol. XI, no. 2, pp. 91-99, 2015.
[9]  I.  S.  Doraya,  “Pengaruh Emulsifier Terhadap Stabilitas  Emulsi Salad  Dressing dari  Minyak Kedelai  dan  Air  Jeruk  Lemon,” Tugas  Akhir Diploma Fakultas Teknik , Universitas   Diponegoro, Semarang, 2012.
[10]  I. W. R.  Ardana and I.  P. Sutawinaya,  “Pemodelan Sistem  Kontroler  Logika Fuzzy Pada  Pengaturan Kecepatan  Motor  Induksi  Menggunakan  Perangkat Lunak Matlab/Simulink,” Jurnal Matrix , vol. 7, no. 1, pp. 1-6, 2017.
[11]  J.  Nasir  and  J.  Suprianto,  “Analisis Fuzzy  Logic
Menentukan  Pemilihan  Motor  Honda  Dengan Metode Mamdani,” Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika , vol. 3, no. 2, pp.177-186, 2017.
[12]  B.  Fechera,  J.  Kustija,  and  S.  Elvyanti,  “Optimasi Penggunaan Membership  Function Logika Fuzzy pada Kasus Identifikasi Kualitas Minyak Transformator,” Electrans , vol. 11, no. 2, pp. 27-35, 2012.
[13] A. Adriansyah and O. Hidyatama, “Rancang Bangun Prototipe  Elevator  Menggunakan Microcontroller Arduino  Atmega  328p”, Jurnal  Teknologi  Elektro , vol. 4, no.3, pp. 100-112, 2013.
[14]  F.  Isdaryani,  “Desain  Pengendali  pH  pada Continous Stirred Tank Reactor (CSTR) menggunakan  Kontrol  Fuzzy,”  in Prosiding Industrial  Research  Workshop  and  National Seminar , Bandung, 2019, p. 115-120.