DOI: 10.29303/jrpb.v8i1.161 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## UJI KINERJA SISTEM KONTROL UNTUK PENGENDALIAN SUHU PADA ALAT PENGERING BIJI-BIJIAN BERBASIS FUZZY LOGIC
Performance Test of Control Systems for Temperature Control in Seeds Dryer based on Fuzzy Logic
Dwi Santoso 1,*) , Abdul Waris 2
1 Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Borneo Tarakan Jl. Amal Lama No.1, Tarakan 77126, Indonesia
2 Departemen Teknologi Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Hasanuddin Jl. Perintis Kemerdekaan Km.10, Makassar 90245, Indonesia
Email *) : dwiborneo11@gmail.com
Diterima: Desember 2019 Disetujui: Februari 2020

## ABSTRACT
The dryer of agricultural products is more appropriate if designed based on fuzzy logic and expert system. To show the development results, then the control system of fuzzy logic is set on the  batch  dryer  of  agricultural  products.  This  study  aimed  to  produce  prototype  the  batch Agricultural product dryer using fuzzy logic system control and to find out the implementation of fuzzy logic and in the dryer body types. This study employed a Hybrid method (fuzzy and crisp sets) to design control rules of fuzzy logic in converting the control signal to be a signal that can be used to move the mechanical actuator. The results showed that the application of the fuzzy logic control system in the dryer machine type batch showed better performance, did not occur overshoot and was able to save the use of LPG gas energy during the drying process. The  amount  of  power  used  by  the  control  system  during  the  testing  process  is  304,760 (Watt.hours).

## Keywords : fuzzy logic, microcontroller, drying

## ABSTRAK
Mesin  pengering  hasil  pertanian  akan  baik  jika  dirancang  berbasiskan  logika fuzzy untuk menunjukkan  hasil  pengembangan  maka  sistem  kontrol fuzzy  logic diterapkan  pada  mesin pengering  hasil  pertanian  tipe batch .  Penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan prototype alat pengering hasil pertanian  menggunakan  sistem  kontrol fuzzy logic dan  mengetahui cara penerapan fuzzy logic pada alat pengering tipe batch . Penelitian ini menerapkan metode hybrid (himpunan fuzzy dan crisp untuk mendesain kaidah-kaidah logika fuzzy kemudian mengonversi sinyal kontrol menjadi sinyal yang dapat digunakan untuk menggerakkan aktuator mesin. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa penerapan sistem kontrol fuzzy logic pada alat pengering biji- bijian  tipe batch menunjukkan  kinerja  lebih  baik,  tidak  terjadi overshoot ,  dan  mampu menghemat  penggunaan  energi  gas  LPG  selama  proses  pengeringan.  Jumlah  daya  yang digunakan sistem kontrol selama proses pengujian dilakukan, yaitu 304.760 (Watt.jam).
Kata kunci: fuzzy logic, mikrokontroler, pengeringan

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Mesin  pengering  hasil  pertanian  saat ini  lebih  banyak  menggunakan  gas  LPG sebagai tenaga pemanas karena lebih efisien, murah  dan  praktis  dalam  penggunaannya. Namun, gas LPG sulit dikendalikan dengan sistem kontrol biasa karena dapat membuat fluktuasi  suhu  yang  besar  (Soemarsono, dkk.,  2016).  Berdasarkan  Argo  &  Rahayu (2012)  salah  satu  cara  untuk  mendapatkan hasil  pengeringan  bahan  yang  baik  adalah dengan membuat alat pengering terkendali. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem cerdas  yang  mampu  mengendalikan  suhu pada tungku pengering sehingga suhu ruang pengering diharapkan tidak akan mengalami fluktuasi.  Bahan  yang  dikeringkan  tidak akan  mengalami  kerusakan  karena  bahan menerima  suhu  yang  sesuai  untuk pengeringan  bahan  tersebut    (Hasibuan, 2004).  Selain  itu,  penggunaan  sistem kendali  suhu  pada  pengering  adalah  untuk penghematan  penggunaan  energi  karena besarnya energi yang diberikan ke pemanas diatur  oleh  sistem  kendali  cerdas  sesuai dengan  suhu  yang  digunakan  untuk pengeringan (Chbat & Badami, 2000).
Saat  ini  teknologi fuzzy  logic telah banyak digunakan pada berbagai mesin dan alat elektronik.
Penerapan
sistem kecerdasan  buatan  berdasarkan  (Nasution, 2012),  yaitu  seperti  mesin  elektronik berbasis fuzzy logic , pemanas dan pendingin ruangan.
Mengacu  pada  permasalahan  untuk membuat  alat  pengering  terkendali  yang sejalan  dengan  perkembangan  teknologi, (Dufour, 2006) menjelaskan bahwa perlunya  pengembangan  mengenai  sistem pengendalian  suhu  udara  pada  alat pengering  produk  pertanian  dengan  sistem kontrol fuzzy  logic .  Dengan  demikian dibutuhkan suatu rancangan untuk mempelajari cara penerapan fuzzy logic pada alat pengering biji-bijian .
Tujuan Tujuan penelitian ini adalah merancang prototype alat  pengering  yang menggunakan fuzzy  logic dan  untuk mempelajari cara penerapan fuzzy logic pada alat pengering biji-bijian.

## METODE PENELITIAN

## Deskripsi Alat Pengering Biji-Bijian
Alat pengering hasil desain ini terdiri dari  tungku  dan  kotak  pengering,  tungku terdiri  atas  ruang  pembakaran,  ruang penukar  panas,  kompor  dan blower. Sedangkan pada kotak pengering terdiri atas ruang pengeringan dan ruang plenum. Alat pengering ini dikendalikan oleh mikrokontroler yang telah terprogram.
Gambar 1. Alat pengering biji-bijian berbasis logika fuzzy
Spesifikasi:
1. Dimensi tungku: 54 cm x 40 cm x 66 cm
2. Dimensi kotak pengering:
90 m x 60 cm x 54 cm
3. Kapasitas pengeringan: 40 kg
4. Dinding Tungku terbuat dari plat alumunium 1 mm dan 0,7 mm
5. sumber pemanas: Kompor gas dengan total energi 3600 Watt
6. Blower berukuran 3 inch
7. Sumber energi: gas LPG

## Rancangan Penelitian

## Merancang Sistem Alat Pengering berbasis Fuzzy logic
Kegiatan  pertama  yang  dilakukan pada penelitian ini, yaitu merancang sistem alat  pengering.  Alat  pengering  biji-bijian
Katup pengontrol
Heat exchanger
Kotak pengeringan Sumber pemanas
terdiri  dari  beberapa  bagian  utama  yaitu ruang  plenum,  ruang  pengeringan  dan tungku  (Murdianto  &  Santoso,  2019). Tungku terdiri dari ruang bakar, blower dan plat  pembatas.  Sistem  alat  pengering  biji- bijian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sistem Alat Pengering
Untuk  mengendalikan  suhu  di  ruang pengering,  pada  ruang  bakar  terdapat  dua kompor  berbahan  bakar  gas  LPG.  Setiap kompor  dihubungkan  oleh solenoid  valve , dimana solenoid  valve berfungsi  sebagai pengatur  laju  pembakaran  gas. Solenoid dihubungkan  ke  mikrokontroler  yang  telah diberi program fuzzy yang berfungi sebagai perintah untuk mengatur bukaan katup pada aktuator. Perancangan alat pengering harus memenuhi beberapa syarat untuk mendapatkan model yang baik dan efisien, diantaranya  kebutuhan  udara  pengeringan dan kebutuhan energi pengeringan (Dufour, 2006).
Kebutuhan Udara Pengeringan Untuk mengetahui ukuran blower yang tepat untuk tungku, dilakukan penghitungan kebutuhan  udara  pengering  menggunakan grafik psychrometric (Adriansyah,  2017). Pada  penelitian  ini,  kebutuhan  udara pengering  untuk  alat  pengering  biji-bijian kapasitas 40 kg  yaitu 0,055 m 3 /detik. Oleh karena  itu,  dipilih  blower 3  inch  dengan kecepatan  udara  0,055  m 3 /detik  karena sesuai dengan kebutuhan udara
pengeringan.
Kebutuhan Energi Pengeringan
Kebutuhan  energi  pengeringan  adalah jumlah energi atau daya yang dibutuhkan di dalam  tungku  pemanas  (Santoso,  dkk., 2018).  Daya  yang  diperlukan  untuk  alat pengering kapasitas 40 kg dengan kadar air awal  60%  agar  mencapai  kadar  air  10% adalah 1800 Watt. Untuk mencapai kondisi efisiensi termal, maka daya 1800 Watt perlu ditambah. Oleh karena itu, dalam penelitian ini  ditetapkan  kebutuhan  energi  pengering sebesar 3200 watt.
Merancang Hardware dan Software Sistem Kontrol
Pada  penelitian  ini,  setiap  prosesnya terdiri dari satu input dan satu output. Input terbagi  menjadi Error dan Delta  Error. Berdasarkan  sistem  MISO  ( multi  input single output) , diperoleh hasil desain model sistem  kontrol  alat  pengering  seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Model Sistem Kontrol Proses Alat Pengering
Berdasarkan  Dewi  &  Hartati  (2010), Logika fuzzy merupakan  salah  satu penyelesaian  masalah  kontrol  dengan pendekatan berbasis aturan, dan output yang dihasilkan adalah bilangan analog, kemudian bilangan analog tersebut diaplikasikan  dalam  bentuk  nyata (real time) .
1. Simulasi Offline Simulasi offline , yaitu proses memetakan  ruang  input  ke  dalam  ruang output  sesuai  dengan  kaidah-kaidah fuzzy, simulasi  menggunakan software Matlab (Kasabov & Song, 2002). Jika nilai masukan sudah  sesuai  dengan  nilai  keluaran  yang diinginkan,  maka  kaidah-kaidah fuzzy dianggap  sudah  benar.  Namun,  jika  nilai simulasi  belum  sesuai  dengan  hasil  yang diinginkan,  maka  kembali  ke  semesta pembicaraan untuk menentukan range yang sesuai.

## 2. Penerapan Kontrol Logika Fuzzy
Penerapan  kontrol logika  Fuzzy dilakukan oleh mikrokontroler ATMega 32 yang  digunakan  untuk  proses  pengeringan. Mikrokontroler dirangkai dengan catu daya, sensor  suhu, display  LCD , Relay dan Solenoid membentuk  satu  sistem  kontrol alat pengering biji-bijian yang diinjeksikan atau  di- upload ke  dalam software  logika Fuzzy. Apabila hasil analisis respon sistem belum  sesuai  yang  diinginkan,  maka dilakukan  simulasi  menggunakan  Matlab untuk  mencari  kaidah  mana  yang  belum bekerja.  Hasil  simulasi  dijadikan  dasar untuk tuning secara real-time (Naba , 2009). Pengujian alat terbagi atas dua bagian, yaitu uji fungsional dan uji kinerja.
Uji Fungsional Dalam  uji  fungsional  dilakukan pengujian  kontrol  tanpa  bahan.  Jika pengujian  menunjukkan  hasil  yang  baik, berarti  komponen  yang  membangun  alat pengering  sudah  berjalan  sesuai  fungsi masing-masing (Hasnan, 2017). Sebaliknya, jika  hasil  belum  sesuai  dengan  yang diharapkan, maka dilakukan perbaikan.
Uji Kinerja Pengujian  kinerja  kontrol  bertujuan untuk mengetahui kinerja penerapan sistem kontrol selama proses pengeringan, parameter yang diamati meliputi suhu udara pengering,  kestabilan  terhadap  gangguan, konsumsi  daya  serta  penurunan  kadar  air. Tungku  menggunakan  dua  kompor  gas merek  Rinnai  dengan  total  daya  yang dihasilkan,  yaitu  3600  Watt,  untuk memenuhi  kebutuhan  energi  pengeringan sebesar 3200 Watt.
Besaran  daya  pada  tungku (gain) mempengaruhi kinerja kontrol dan fisik dari bahan  yang  dikeringkan.  Jika  daya  tungku terlalu besar maka akan memberikan respon yang terlalu cepat akibatnya suhu berlebih di awal proses ( overshoot) dan cenderung tidak stabil  serta  bahan  yang  berupa  biji-bijian dapat mengalami retak pada permukaannya. Namun, jika tungku terlalu kecil cenderung akan terjadi offset (suhu lebih kecil dari yang diharapkan)  dan  bahan  seperti  biji-bijian yang memiliki protein tinggi dapat berjamur karena proses pemanasan yang lambat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Kontrol Tanpa Bahan
Gambar  4  menunjukkan  respon  suhu udara  selama  pengujian  kontrol  tanpa menggunakan  bahan.  Pengujian  dilakukan selama  kurang  lebih  15  menit,  grafik menunjukkan suhu mampu mencapai setting point pada suhu 60°C secara perlahan. Hal ini  menunjukkan  komponen  di  dalam  alat pengering dapat bekerja dengan baik.
Gambar 4. Respon Suhu Udara pada Uji Tanpa Bahan
Berdasarkan  grafik  diketahui  bahwa waktu  yang  diperlukan  untuk  mencapai setting point adalah  8  menit.  Hal  ini menunjukkan  bahwa gain alat  pengering cukup  besar,  dengan  kata  lain  daya  yang digunakan  cukup  baik  untuk  melakukan proses  pengeringan.  Kenaikan  suhu  relatif cepat  yaitu  sebesar  3°C/menit,  kondisi seperti  ini  memperlihatkan  seberapa  baik kinerja  sistem  kontrol  dalam  mengatasi energi gain alat pengering yang cukup besar. Pada grafik nampak terjadi overshoot 1°C di atas setting  point selama  beberapa  detik, kemudian suhu perlahan kembali turun. Hal ini  menunjukkan  bahwa  sistem  kontrol sudah bekerja sesuai dengan kaidah-kaidah fuzzy yang diberikan.
Grafik tersebut menunjukkan terjadinya  osilasi  suhu  selama  pengujian, setelah  mencapai setting  point suhu perlahan-lahan  mengalami  osilasi  atau penurunan  suhu  hingga  mencapai  2°C  di bawah setting  point. Hal  ini  disebabkan karena  ruang  plenum  tidak  tertutupi  oleh tumpukan bahan, yang mengakibatkan suhu langsung keluar ke lingkungan (Kakomole, 2012).    Harsono,  dkk.,  (2011),  juga menjelaskan  bahwa  tidak  adanya  bahan yang  dikeringkan  membuat  udara  panas yang  masuk  ke  ruang  plenum  tidak terakumulasi,  sehingga  suhu  sulit  untuk naik.

## Analisis Suhu Udara Pengering
Analisis  suhu  udara  pengering dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat ketelitian  sistem  kontrol  selama  proses pengeringan. Gambar 5 menunjukkan hasil pengamatan  suhu  udara  pengering  selama pengujian  kontrol.  Variabel  yang  diamati yaitu proses perubahan suhu terhadap lama pengeringan.  Pada  gambar  terlihat  bahwa respon  suhu  sistem  kontrol  cukup  stabil dengan  waktu  menetap  ( setling  time) yang relatif kecil.
Gambar 5. Respon Suhu Udara Pada Kontrol Logika Fuzzy
Terdapat  dua  kondisi  pada  kontrol expert, yaitu  daya  tinggi  (3600  Watt)  dan daya kecil (1400 Watt); jika suhu di bawah titik atur ( Setting Point ), maka kontrol akan memakai  daya  tinggi  (3600  Watt)  dan  jika suhu  mendekati  titik  atur  ( Setting  Point ), maka  kontrol  akan  memakai  daya  kecil (1400 Watt).
Kontrol logika  Fuzzy membutuhkan waktu  14  menit  untuk  mencapai  titik  atur ( Setting  Point ),  hal  ini  karena  semakin mendekati titik atur maka kontrol merespon dengan  memberikan  daya  sesuai  perintah. Gambar  5  juga  menunjukkan  bahwa  suhu berosilasi  di  bawah  titik  atur  dan  tidak terjadi overshoot ,  keadaan  suhunya  juga stabil dan kerja kontrol lebih halus. Kontrol logika  fuzzy mampu  memberikan  respon lebih cepat karena bekerja ketika suhu turun 0,5°C  di  bawah  titik  atur.  Sistem  kerja logika fuzzy akan  merespon  lebih  cepat terhadap  segala  interaksi  dengan  faktor- faktor lingkungan (Wang & Wang, 1997).

## Kestabilan Terhadap Gangguan
Gangguan  yang  dimaksud  yaitu dengan cara mengaduk-aduk tumpukan biji kopi selama 10 menit dan mengamati respon masing-masing  sistem  kontrol  selama gangguan  dilakukan.  Selama  gangguan dilakukan, suhu yang telah terakumulasi di dalam ruang plenum cenderung turun karena udara panas yang telah terkumpul keluar ke lingkungan  melalui  celah  pada  saat pengadukan tumpukan biji. Penurunan suhu langsung  direspon  oleh  sistem  kontrol dengan memberikan daya sesuai kebutuhan,
Kemampuan mereduksi gangguan yang baik dapat  mengurangi  konsumsi  gas  selama proses pengeringan berlangsung.
Gambar 6. Respon Kontrol Logika Fuzzy Terhadap Gangguan
Gambar  6  menunjukkan  kemampuan kontrol logika  fuzzy dalam  merespon gangguan,  pada  grafik  terlihat  bahwa  suhu stabil selama  gangguan  dilakukan,  suhu berosilasi  di  bawah  titik  atur  dan  tidak terjadi overshoot. Hal  ini  karena  kontrol logika  fuzzy lebih  cepat  mengatasi gangguan, ketika suhu turun 0,5°C di bawah titik  atur  maka  kontrol  langsung  merespon dengan  memberikan  daya  yang  sesuai kebutuhan (Wang & Wang, 1997).

## Konsumsi Daya
Penggunaan  daya  tergantung  pada kondisi  suhu,  jika  suhu  yang  terbaca  oleh sensor di bawah suhu atur atau ketika terjadi gangguan,  maka  sistem  kontrol  akan menggunakan  semua  daya  yang  tersedia (Supriyono, dkk., 2015).
Gambar 7. Konsumsi Daya pada Kontrol
Logika Fuzzy
Gambar 7 memperlihatkan pada awal pengeringan  sistem  kontrol, fuzzy  logic menggunakan  daya  besar  (3600  Watt) diberikan  ketika  suhu  di  bawah  titik  atur ( setting  point )  dan  daya  kecil  (1400  Watt) diberikan ketika suhu mulai mendekati titik atur  (selisih  2°).  Hal  ini  tentu  membuat konsumsi  daya  lebih  besar,  namun  kontrol logika fuzzy mampu mengurangi penggunaan  daya  ketika  suhu  mendekati suhu atur ( setting point ).
Saat  suhu mulai  mendekati  titik  atur, daya  berangsur-angsur  dikurangi  sampai keadaan tunak tercapai. Daya turun menjadi 2650 Watt ketika suhu selisih 2°C dan turun lagi menjadi 2350 Watt ketika suhu selisih 1°C,  ketika  telah  mencapai  titik  atur  maka daya turun menjadi 1400 Watt. Hal ini yang menyebabkan  suhu  tidak overshoot dan tidak offset. Jumlah  daya  yang  digunakan sistem  kontrol  selama  proses  pengujian dilakukan yaitu 304.760 (Watt.jam). Hal ini disebabkan kontrol logika fuzzy terdiri atas beberapa aturan atau kaidah fuzzy sehingga konsumsi  daya  diatur  sesuai  kebutuhan (Munir, 2011) .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  alat  pengering  biji-bijian , dapat  disimpulkan  bahwa  telah  dihasilkan sistem  kontrol fuzzy  logic dan  berhasil diterapkan  pada  alat  pengering  hasil pertanian  tipe batch. Jumlah daya  yang digunakan  sistem  kontrol  selama  proses pengujian dilakukan yaitu 304.760 (Watt.jam).  Suhu  yang  stabil  dan  dapat menghemat penggunaan gas LPG
menunjukkan  bahwa  sistem  kontrol fuzzy logic dapat bekerja dengan baik.

## DAFTAR REFERENSI
Adriansyah, M.G. (2017). Studi Eksperimen Pengaruh  Variasi  Kecepatan  Dan Temperatur Udara Terhadap Kualitas Pengeringan  Bagasse  Pada  Mesin Pengering  Tipe  Pneumatic/Flash
Dryer. Institute  Technology  Sepuluh Nopember.
Argo,  B.D.,  &  Rahayu,  C.  (2012).  Model
Simulasi  Pengendalian  Suhu  Udara Pada  Mesin  Pengering  Cabe  Dengan Kontrol Logika Fuzzy . Jurnal
Teknologi Pertanian, 5 (3).
Chbat,  N.W.,  &  Badami,  V.V.  (2000).
Systems And Methods For Determining  Drying  Time  For  A Clothes Drye r: Google Patents.
Dewi, S., & Hartati, S. (2010). Neuro-Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy Dan Jaringan Syaraf ,  Edisi  2.  Yogyakarta:  Graha
Ilmu.
Dufour,  P.  (2006).  Control  Engineering  In Drying  Technology:  Review  And Trends. Drying  Technology,  24 (7),
889-904.
Harsono,  P.  W.,  Budiharti,  U.,  & Mulyantara,  F.  T  (2011). Pengujian Unit  Pengering  ERK-Hybrid  Untuk Padi  Kapasitas  5  Ton .  Balai  Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian.
Hasibuan, R. (2004). Mekanisme
Pengeringan .  Yogyakarta:  Graha
Ilmu. Hasnan, M. (2017). Rancang Bangun Sistem Pengering Gabah Dengan Menggunakan Arduino . Skripsi.
Universitas  Islam  Negeri  Alauddin Makassar.
Kakomole,  J.B.  (2012).  Karakteristik Pengeringan  Biji  Pala  (Myristica
Fragrans  H)  Menggunakan  Alat Pengering  Energi  Surya  Tipe  Rak. Cocos , 1 (1).
Kasabov,  N.K.,  &  Song,  Q.  (2002). DENFIS:  Dynamic  Evolving  Neural- Fuzzy Inference  System  And  Its
Application For Time-Series Prediction. IEEE  Transactions  on Fuzzy Systems, 10 (2), 144-154.
Munir,  R.  (2011). Sistem  Inferensi  Fuzzy . Teknik
Informatika-STEI ITB,
Bandung.
Murdianto,  D.,  &  Santoso,  D.  (2019). Pemodelan  Mesin  Pengering  Biji- Bijian  Tipe Batch Menggunakan Hybrid  Petri  Net. Jurnal  Pertanian Berkelanjutan, 7 (2), 115-120.
Naba, A. (2009). Belajar Cepat Fuzzy logic Menggunakan  Matlab .  Yogyakarta: Andi.
Nasution,  H.  (2012).  Implementasi  Logika Fuzzy  Pada  Sistem  Kecerdasan Buatan. ELKHA, 4 (2).
Santoso, D., Muhidong, D., & Mursalim, M. (2018). Model Matematis Pengeringan  Lapisan  Tipis  Biji  Kopi Arabika  ( Coffeae arabica )  dan  Biji Kopi  Robusta  ( Coffeae  cannephora ). Jurnal  Teknologi  Pertanian  Andalas, 22 (1), 86-95.
Soemarsono, B.E., Listiasri, E., & Kusuma,
G.C.  (2016).  Alat  Pendeteksi  Dini Terhadap Kebocoran Gas LPG. TELE,
13 (1).
Supriyono, H., Ariwibowo, S., & Irsyadi, F.
Y.A. (2015). Rancang-Bangun
Pengering  Panili  Otomatis  Berbasis Mikrokontroler. Prosiding Simposium Nasional RAPI XIV  - 2015 FT UMS ,
50-56.
Wang,  L.-X.,  &  Wang,  L.-X.  (1997). A Course In Fuzzy Systems And Control ( Vol .  2):  Prentice  Hall  PTR  Upper Saddle River, NJ.