## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang

## Penerapan Fuzzy Inference System Untuk Mengendalikan Kecepatan Motor Induksi 3 Phase
Sugeng
Prodi Teknik Elektro FT UNPAM Jln. Puspiptek Raya No 11Buaran, Tangerang Selatan 15310  INDONESIA
1 penulis1@unpam.ac.id

## ABSTRAK
Penerapan Fuzzy Inference System untuk mengendalikan kecepatan Motor Induksi 3 phase. Salah satu kelemahan motor induksi adalah memiliki beberapa karakteristik parameter  yang tidak linier terutama resistansi rotor yang memiliki nilai yang bervariasi untuk kondisi operasi yang  berbeda,  sehingga  tidak  dapat  mempertahankan  kecepatannya  secara  konstan  bila terjadi  perubahan  beban.  Oleh  karena  itu  untuk  mendapatkan  kecepatan  yang  konstan terhadap  perubahan  beban  diperlukan  suatu  kontroler.  Tujuan  penelitian  ini  untuk menerapkan  sistem  pengendali  motor  induksi  3  phase  dengan  menggunakan  Fuzzy Inference  System  metode  Mamdani  melalui  simulasi  menggunakan  Fuzzy  Logic  Toolbox GUI  pada  MATLAB.  Dengan  adanya  pengendali  tersebut  diharapkan  kecepatan  motor induksi  dapat  konstan  walaupun  mendapat  perubahan  beban.  Berdasarkan  hasil  uji  coba sistem  pengendali  dengan  Fuzzy  Inference  System  metode  Mamdani  menghasilkan kecepatan  yang  konstan  pada  saat  motor  induksi  diberi  beban  mulai  dari  0,5  Nm  sampai dengan 1,75 Nm.
Kata kunci :Motor Conveyor, Kontroler,  FIS

## ABSTRACT
Application  Fuzzy  Inference  System  for  Speed  Control  of  Three  Phase  Induction Motor.
One
disadvantage ofthe induction motoris to
havesomecharacteristicparametersarenotlinear, especially therotorresistancehas avaluewhich variesfordifferent operating conditions, so itcan not maintaina constantspeedwhenthe loadchanges. Therefore, toobtainaconstantspeedto load changesrequires  acontroller.  The  purposeof  this  studyto  implementa3  phaseinductionmotor controller  systemby  using  themethod  ofMamdaniFuzzyInference  Systemviasimulationusing theFuzzy  LogicToolboxinMATLABGUI.  Withthespeedcontrolof  induction  motorisexpected tobeconstantevengot aload change. Based on theresults of testingthe systemcontrollerswithMamdaniFuzzyInference
Systemmethodsproducea constant speedinduction motoratratedloadranging from0.5Nmto1.75Nm .
Keywords :Conveyor Motor, Controller, FIS

## PENDAHULUAN
otor  induksi  merupakan  motor  yang paling umum digunakan pada peralatan  industri  karena  perancangannya yang  sederhana,  murah  dan  mudah  didapat dan  dapat  langsung  disambungkan  ke sumber  daya  AC.  Kerja  motor  induksi berdasarkan  prinsip  interaksi  elektromagnet.
Apabila sumber tegangan tiga phase dipasang  pada  kumparan  medan  (stator), akan  timbul  medan  putar  dengan  kecepatan sinkronsebesar  Ns  =  120f/p  rpm,  dimana  f adalah  frekwensi  dalam  Hertz  dan  p  jumlah kutub magnit yang digunakan. Jadi kecepatan  putaran  motor  induksi  sangat tergantung  pada    sumber  yang  digunakan serta  jumlah  kutub  magnit  dari  kumparan motor.  Dalam  penggunaan  motor  induksi  3
M

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
phase,  terdapat  beberapa  permasalahan antara lain salah satunya pada kondisi tanpa beban,  kecepatan  motor  dapat  sesuai  yang diinginkan,  tetapi  setelah  diberi  beban kecepatan motor  akan  turun,  semakin  besar beban  yang  diberikan  maka  penurunan kecepatan  motor  juga  akan  semakin  besar. Hal ini disebabkan karena dengan pemberian  beban  akan  menyebabkan  torsi beban  bertambah  besar  sehingga  slip bertambah  besar  yang  akan  menyebabkan putaran  berkurang.  Beberapa  penelitian pengaturan  kecepatan  motor  induksi  telah dilakukan antara lain Ratna Ika Putri (2007), Penerapan Adaptif  Fuzzy pada  pengaturan kecepatan  Motor  Induksi  3  phase,Era Purwanto dkk. (2008) Pengembangan Inverter Fuzzy Logic
Control untuk pengendalian  Motor  Induksi.Agus  Setiawan dkk,  (2010) Neural  Fuzzy  For  Speed  Control of  Three  Phase  Induction  Motor. Demikian juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh.Rathod Nirali  dan  S.K.  Shah  ( 2011 ), Fuzzy  Decsion Based  Soft  Multi  Agent  Controller  for  Speed Control of Three Phase Induction Motor Pada penelitian  ini  akan  dibangun  suatu  sistem pengendalian  kecepatan  motor  induksi  3 menggunakan Fuzzy    Inference  System
dengan
tujuan mengoptimalkan sistempengendaliankecepatan  motor  induksi 3 phase sehingga kecepatannyadapat konstan  walaupun  mendapat  perubahan beban  dan  pada  akhirnya  menghasilkan performen    kerja  yang  tinggi.Perbedaan utama  penelitian  yang  akan  dilakukan dengan  penelitian-penelitian  tersebut  adalah pendekatan sistem kontrolnya menggunakan Fuzzy  Inference  System metode  Mamdani melalui simulasi menggunakan Fuzzy
LogicToolbox Graphical User Interface (GUI) pada software MATLAB.

## METODOLOGI

## Implementasi Sistem Kendali Motor
Pengendalian  kecepatan  Motor  Induksi  3 phase diimplementasikan pada sistem dengan  diagram  blok  seperti  Gambar  1 dibawah ini:
Gambar 1. Diagram Blok Sistem kendali kecepatan Motor Induksi

## Bahan dan Alat
Dalam  penelitian  ini  pelaksanaannya hanya  merupakan  simulasi  dari  penerapan Fuzzy  Inference  System metode  Mamdani untuk  mengendalikan  kecepatan  Motor Induksi  3  phase  dengan  menggunakan Fuzzy Logic Toolbox Graphical User
Interface (GUI)  pada software MATLAB. Oleh  karena  itu  kebutuhan  yang  sangat mendasar  dalam  penelitian  ini  adalah Perancangan  sistem  kendali  dan  sebuah Komputer  atau  Laptop  yang  berisi  software MATLAB.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  dalam penelitian ini menggunakan peralatan sebuah Laptop ( hardware ) dengan spesifikasi  Intel(R)  Core  (TM)  Duo  CPU T2450@  2.00  GHz,  2GHz of  RAM dan software MATLAB R2011b dengan Operating  System  Microshoft  Windows  XP professional Version 2002 Srvice Pack 3.

## Tata Kerja
Untuk  merancang  pengendali  dalam penelitian  ini,  maka  diterapkan Fuzzy Inference System pada sistem pengendalian kecepatan  motor  induksi  3  phase  dengan menggunakan  metode  Mamdani.  Sistem kendali dirancang  memiliki 2 buah masukan yaitu  masukan  yang  berupa  beban  setting (e) dan beban yang terbaca oleh sensor (∆e) yang  berfungsi  sebagai feedback dan memiliki  satu  output  (∆z)  yaitu  perintah kecepatan motor conveyor sesuai  gambar  2 dibawah ini:

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
Kontrol Logika
Fuzzy Motor Conveyor Beban Sensor Output Kecepatan Beban Setting e ∆e + _ ∆z Gambar 2 Diagram Blok Sistem Pengendalian Kecepatan Motor Induksi secara otomatis

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil
1.  Rancangan  Simulasi  sistem  Kendali kecepatan  Motor  Induksi    dengan
Fuzzy Inference System metode Mamdani
Pembuatan  pengujian  (simulasi)  dengan menggunakan  perangkat  lunak  MATLAB R2011b.  MATLAB  atau Matrix  Laboratory , dipilih sebagai lingkungan percobaan karena kemampuannya  mensimulasikan  berbagai perhitungan matematis. Dibangun oleh Math Works  Inc, MATLAB  menyediakan  berbagai perangkat  pendukung  untuk  melakukan percobaan  pengendalian  antara  lain Fuzzy Logic  Toolbox .  Fungsi-fungsi  yang  terdapat Fuzzy Logic Toolbox dapat digunakan untuk membangun  sistem  pengendali  kecepatan Motor  Induksi  berbasis Fuzzy  Inference System metode  Mamdani  yang  digunakan dalam penelitian ini.
Hal-hal  yang  menjadi  perhatian  utama dalam  membuat  rancangan  simulasi  dan mengaplikasikan  sistem  Kendali  Logika Fuzzy dalam  pengontrolan  suatu  sistem adalah  pembuatan  bentuk Membership function pada  setiap  variabel  input  dan output serta pembuatan rule base
2.  Pembuatan  Variabel  Input  dan  Output pada Software MATLAB R2011b
Hasil  rancangan  sistem  inferensi fuzzy pada Fuzzy  Inference  System  (FIS)  editor pada gambar dibawah ini:

## Gambar 3
Perancangan Fuzzy Inference System (FIS editor)
Selanjutnya  dibuat  perancangan  fungsi keanggotaan  ( membership  function )  pada setiap input dan output pada Membership Function Editor .
Hasil  rancangan Membership  function untuk Variabel Input 1 (bebansetting) seperti gambar dibawah ini:
Gambar 4. Rancangan Membership function untuk Variabel Input 1 (bebansetting)
Hasil  rancangan Membership  function untuk Variabel Input 2 (bebansensor) seperti gambar dibawah ini:

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
Gambar 5
Rancangan Membership function untuk Variabel Input 2 (bebansensor)
Hasil  rancangan Membership  function untuk  Variabel  output  (kecepatan)  seperti gambar dibawah ini:
Gambar 6 Rancangan Membership function untuk Variabel output (kecepatan)

## 3.  Pembuatan  Aturan-Aturan  (Rule  Base)
pada Sofware MATLAB
Hasil rancangan Rule Base pada MATLAB  Graphical  User  Interface  (GUI) seperti gambar dibawah ini:
Gambar 7 Perancangan Rule Base

## 4.  Pengujian Hasil Simulasi
Setelah dilakukan perancangan parameter-parameter  sistem  Kendali  Logika Fuzzy ,  kemudian  dilanjutkan    uji  coba  untuk menguji    hasil  perancangan  yang  telah dibuat.
Uji  coba  untuk  menguji  hasil  rancangan dilakukan dengan menggunakan Rule
Viewer  pada  MATLAB    Graphical  User Interface  (GUI) sehingga  dapat  dianalisa hasil output dari sistem apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan    12  kali  uji coba untuk menguji hasil rancangan yaitu:
Gambar 8 Hasil uji coba input bebansetting 0,1 Nm dan bebansensor 0,5 Nm

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
Gambar 9
Hasil uji coba input bebansetting 0,1 Nm dan bebansensor 0,8 Nm
Gambar 10 Hasil uji coba input bebansetting 0,1 Nm dan bebansensor 1,4 Nm
Gambar 11
Hasil uji coba input bebansetting 0,1 Nm dan bebansensor 1,75 Nm
Gambar 12
Hasil uji coba input bebansetting 0,3 Nm dan bebansensor 0,5 Nm
Gambar 13
Hasil uji coba input bebansetting 0,3 Nm dan bebansensor 0,8 Nm
Gambar 14
Hasil uji coba input bebansetting 0,3 Nm dan bebansensor 1,4 Nm

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
Gambar 15
Hasil uji coba input bebansetting 0,3 Nm dan bebansensor 1,75 Nm
Gambar 16
Hasil uji coba input bebansetting 0,6 Nm dan bebansensor 0,5 Nm
Gambar 17 Hasil uji coba input bebansetting 0,6 Nm dan bebansensor 0,8 Nm
Gambar 18
Hasil uji coba input bebansetting 0,6 Nm dan bebansensor 1,4 Nm
Gambar 19
Hasil uji coba input bebansetting 0,6 Nm dan bebansensor 1,75 Nm
Selanjutnya  Grafik  tiga  dimensi  yang merupakan  hubungan  antara  input  dan output  berdasarkan aturan-aturan  ( rulers ) yang  dibuat  dalam  perancangan  dapat ditampilkan  melalui Surface  Viewer pada Fuzzy Logic Toolbox Graphical User Interface (GUI) Tollbox .
Grafik  tiga  dimensi  hasil  perancangan sistem  dalam  penelitian  ini  seperti  gambar dibawah ini:

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
Gambar 20

## Grafik Tiga dimensi hasil Perancangan Sistem
Selain  menunjukkan  grafik  tiga  dimensi hasil  perancangan  sistem, Surface  Viewer juga  dapat  menampilkan  grafik  dua  dimensi hubungan  antara  input  1  (bebansetting) dengan output dan antara input 2 (bebansensor)  dengan output hasilnya seperti terlihat  pada gambar dibawah ini:
Gambar 21
Grafik Dua Dimensi input 1 (bebansetting) dengan output
Kemudian  grafik  dua  dimensi  yang menun-  jukkan  hubungan  antara input 2 (bebansensor)    dengan output hasilnya dapat dilihat gambar dibawah ini:
Gambar. 22
Grafik Dua Dimensi input (bebansensor) dengan output

## B. Pembahasan
Dari  uji  coba  yang  dilakukan,  untuk menguji  hasil  dalam  penelitian  ini  setelah melalui  proses  pada  MATLAB  yang  diawali dengan Fuzzification Input beban seting dan Input beban  sensor  kemudian  melakukan inference yang  terdiri  dari  fungsi  implikasi dengan  metode min dan  komposisi  antar aturan  dengan  metode max yang  diakhiri dengan proses defuzification metode
centroid menghasilkan  gambar-gambar Rule Viewer yang  menunjukan  bahwa  pada eksperimen  pertama  dengan  input  beban seting  sebesar  0,1  Nm  dan  beban  sensor besarnya bervariasi yaitu berturut-turut sebesar  0,5  Nm,  0,8  Nm,  1,4  Nm  dan  1,75 Nm  memberikan  dampak output kecepatan motor    tidak  berubah  yaitu  sebesar  1500 rpm.  Selanjutnya  pada  uji  coba  kedua dengan  input  beban  seting  sebesar  0,3  Nm dan  beban  sensor  besarnya  bervariasi  yaitu berturut-turut  sebesar  0,5  Nm,  0,8  Nm,  1,4 Nm  dan  1,75  Nm.  memberikan  dampak output kecepatan  motor  tidak  berubah  yaitu sebesar 1500 rpm. Kemudian pada eksperimen  ketiga  dengan  input  beban seting  sebesar  0,6  Nm  dan  beban  sensor besarnya bervariasi yaitu berturut-turut sebesar  0,5  Nm,  0,8  Nm,  1,4  Nm  dan  1,75 Nm  memberikan  dampak output kecepatan motor tidak berubah yaitu sebesar 1500 rpm Selanjutnya    untuk  mempermudah    meli- hat  langsung    hasil  uji  coba  yang  dilakukan,

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang
dalam  pembahasan  penelitian  ini  diringkas kedalam tabel-tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Uji Coba Pertama N o Input1 (bebanse tting} Input 2 (bebansen sor) Output Kecepatan( rpm) 1 0,1 Nm 0,5 Nm 1500 rpm 2 0,1 Nm 0,8 Nm 1500 rpm 3 0,1 Nm 1,4 Nm 1500 rpm 4 0,1 Nm 1,75 Nm 1500 rpm Tabel 2. Uji Coba Kedua No Input1 (bebanset ting) Input 2 (bebanse nsor) Output Kecepatan( rpm) 1 O,3 Nm O,5 Nm 1500 rpm 2 0,3 Nm 0,8 Nm 1500 rpm 3 0,3 Nm 1,4 Nm 1500 rpm 4 0,3 Nm 1,75 Nm 1500 rpm
Tabel 3. Uji Coba Ketiga
N o Input1 (bebansett ing) Input 2 (bebansen sor) Output Kecepatan( rpm) 1 O,6 Nm O,5 Nm 1500 rpm 2 0,6 Nm 0,8 Nm 1500 rpm 3 0,6 Nm 1,4 Nm 1500 rpm 4 0,6 Nm 1,75 Nm 1500 rpm
Tingkat  optimalisasi  beban  yang  dikontrol bila dibandingkan dengan penelitian sebelumnya dihitung dengan rumus: Tingkat Optimalisasi = x 100%
Dimana:
Bhp  =  Beban yang dikontrol hasil penelitian Bps  =  Beban  yang  dikontrol  penelitian sebelum nya.
Tingkat  optimalisasi  beban  yang  dikontrol dalam penelitian ini sebesar:
Tingkat Optimalisasi = x100 %
=   75 % Kemudian Grafik tiga dimensi yang ditun- jukkan  pada  Gambar  20  memperlihatkan
grafik  hubungan  seluruh  variabel-variabel yang dibuat dalam perancangan sistem yaitu bebansetting, beban dari sensor dan kecepatan  motor.  Pada  grafik  tersebut ditunjukkan bahwa kecepatan motor conveyor akan  berputar  pada  kecepatan tetap  yaitu  1500  rpm  saat  bebansetting maupun  bebansensor  yang  berubah-ubah nilainya.
Dari  Grafik  dua  dimensi  yang  ditunjukkan pada  Gambar  21    memperlihatkan  grafik hubungan  antara input 1  yaitu  bebansetting dengan output yang  diinginkan.  Pada  grafik tersebut ditunjukkan bahwa dengan bebansetting  yang  berubah-ubah  kecepatan motortetap sebesar 1500 rpm.
Selanjutnya  Grafik  dua  dimensi  yang ditunjukkan pada Gambar 22
memperlihatkan  grafik  hubungan  antara input 2  yaitu  bebansensor  dengan output yang  diinginkan.  Pada  grafik  tersebut ditunjukkan  bahwa  dengan  bebansensor yang  berubah-ubah  kecepatan  motor  tetap sebesar 1500 rpm.

## KESIMPULAN
Penerapan Fuzzy  Inference  System metode Mamdani  melalui  proses  yang  diawali dengan Fuzzification Input beban seting dan Input beban  sensor  kemudian  melakukan inference yang  terdiri  dari  fungsi  implikasi dengan  metode min dan  komposisi  antar aturan  dengan  metode max yang  diakhiri dengan proses defuzification metode centroid dapat  membantu  mengoptimalkan sistem pengendalian kecepatan motor Induksi 3 phase sehingga kecepatan motordapat  konstan  walaupun  mendapat beban  berubah-ubah  dari  0,5  Nm  sampai dengan  1,75  Nmdengan  tingkat  optimalisasi beban sebesar 75% dari penelitian
sebelumnya

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang

## DAFTAR PUSTAKA
BUKU:
[1]  Robandi,  I.  (2006). Desain  Sistem Tenaga  Modern Optimasi, Logika Fuzzy dan  Algoritma  Genetika. Yogyakarta:
Andi Ofset [2]  Rose,  T.  J.  (2010). Fuzzy  Logic  with Engineering  Application. John  Wiley  &
Sons Ltd.
[3]  Suyanto. (2008). Soft Computing, Membangun Mesin Ber-IQ Tinggi. Bandung: Informatika. [4]  Kusumadewi, S. (2003). Artifical Intellegence (Teknik dan Aplikasi). Graha. [5]  Parekh.  (2003). AC  Induction  Motors Fundamentals. AN887 Microchip Technology.
[6]  Melin,  O.  C.  (2008). Fuzzy  Logic  : Theory and Application. Berlin: Springer.
[7]  Passino,  K.,  &  Yurkovic,  S.  (1998). Fuzzy Control. Addison Wesley
Longmen Inc.

## JURNAL:
[1]   Nirali, R., & Shah, S. (2011). Fazzy Decsion Based Soft Multi Agent Controller for Speed Control  of  Three  Phase  Induction  Motor.
International  Journal  on  Soft  Computing (IJSC) Vol.2 No.3 .
[2]   Putri,  I.  R.  (2007).  Penerapan  Adaftif  Fuzzy pada  pengaturan  kecepatan  Motor  Induksi tiga  Fasa. Jurnal  Teknik  Gelegar  Vol.  18 No.1 .
[3]   Agustiawan.  (2010).  Neural  Fuzzy  For Speed  Control  of  Three  Phase  Induction Motor. International  Journal  of  Computer Science and Network Security (IJCSNS) Vol 10 No.10 .
[4]   Nirali, R., & Shah, S. (2011). Fazzy Decsion Based Soft Multi Agent Controller for Speed Control  of  Three  Phase  Induction  Motor. International  Journal  on  Soft  Computing (IJSC) Vol.2 No.3 .
[5]   Iswati,  L.,  &  Wahid,  F.  (2005).  Alat  bantu Sistem  Inferensi  Fuzzy  Metode  Sugeno Orde Satu. SNATI ISBN 979-756-061-6 .

## Journal Of Electrical Power, Instrumentation and Control (EPIC) Teknik Elektro – Universitas Pamulang