J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017

## 
Abstract — Vacuum  Drying  Oven  (VDO)  is  used  in  soft lens  drying  process  by  applying  vacuum  pressure  to  soft lens. The vacuum pressure is produced by vacuum pump. Because  performance  of  vacuum  pump  has  a  big  effect to drying  process,  so  vacuum  pump  performance  need  to know  to  keep  in  optimum  performance  (vague).  Existing measurement  device  can  only  measure  vacuum  pressure, thus vacuum pump performance is analyzed manually. To solve  this  problem,  research  is  conducted  to  existing measurement  of  Pirani  Gauge.  Output  from  Pirani  gauge is connected to computer via RS-232 communication to be processed  using  C#  program  and Fuzzy logic  so measurement  result  of  vacuum  pressure  and  vacuum pump  performance  can  be  displayed  on  computer  screen. Result of research is vacuum pressure measurement result and  vacuum  pump  performance  are  displayed  on computer  screen  and  define  the Fuzzy rule  that  suitable with  vacuum  pump  performance  reference  that  analyzed manually.
Keyword:  Pirani  Gauge,  Vacuum  pump,  Vacuum pressure, Fuzzy Logic

## I. PENDAHULUAN
MESIN Vacuum Drying Oven (VDO) digunakan untuk proses pengeringan  lensa  kontak.  Mesin  VDO  bekerja  dengan memompa  ruangan  ( chamber )  yang  berisi  lensa  kontak menggunakan pompa vakum sehingga tercipta kondisi tekanan vakum.  Proses  pengeringan  ini  bergantung  pada  daya  hisap pompa  vakum,  sehingga  performa  pompa  vakum  perlu diketahui  agar  tidak  berdampak  pada  proses  pengeringan lensa.
Alat  ukur  yang  ada  di  pasaran  hanya  dapat  mengukur tekanan  vakum  namun  tidak  mampu  menganalisis  performa pompa.  Sehingga  proses  analisis  dilakukan  secara  manual. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  mengembangkan alat ukur  Pirani Gauge agar  dapat  mengukur  dan  menganalisis
performa  pompa  vakum.  Keluaran  dari  Pirani Gauge dihubungkan  ke  komputer  untuk  diolah  menggunakan program C# dan logika Fuzzy . Hasil pengukuran dan performa pompa ditampilkan pada layar komputer.

## II. DASAR TEORI

## A. Sistem Vakum
Kata  vakum  berasal  dari  bahasa  Latin  yaitu vacuus yang berarti  kosong.  Dengan  demikian,  pengertian  vakum  adalah keadaan  tidak  terdapat  materi  apapun  dalam  suatu  ruang. Namun  untuk  mencapai  keadaan  yang  benar-benar  vakum tidak  dapat  dilakukan  di  bumi.    Sehingga  pengertian  vakum yang paling tepat adalah ruang dengan tekanan gas yang lebih sedikit dari tekanan atmosfir [1].
Pada suhu ruangan dan tekanan atmosfir normal, dalam 1 ft 3 (0.3  m 3 )  udara  terkandung  sekitar  7  x  10 23 molekul  yang bergerak dengan arah acak berkecepatan 1000 mph atau 1600 km/jam.  Gas  didalam  udara  tekanan  atmosfir  dapat  dilihat pada Tabel I.
Terdapat  beberapa  satuan  yang  digunakan  untuk  tekanan vakum,  salah  satu  satuan  yang  umum  digunakan  di  industri adalah  Torr.  Satuan  Torr  bukan  merupakan  satuan  standar internasional  namun  umum  digunakan  pada  sistem  vakum. Satuan Torr ditemukan oleh ilmuan Italia bernama Evangelista Torricelli (penemu prinsip barometer pada tahun 1644).  Satu “Torr”, digunakan untuk menghormati Torricelli setara dengan

## Pirani Gauge Inficon BPG400 Sebagai Alat Ukur dan Analisis Tekanan Pompa Vakum Berbasis Logika Fuzzy
M. Syafei Gozali 1* dan Oki Arista Dianto 2
Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: syafei@polibatam.ac.id

## TABEL I
KOMPOSISI UDARA PADA KELEMBAPAN 50 % [1]
Grade Percent N 2 Nitrogen 78,08 O 2 Oxigen 20,95 Ar Argon 0,93 CO 2 Carbon Dioxida 0,033 Ne Neon 1,8 x 10 -3 He Helium 5,24 x 10 -4 CH 4 Methane 2 x 10 -4 Kr Krypton 1,1 x 10 -4 H 2 Hydrogen 5 x 10 -5 N 2 O Nitrous Oxide 5 x 10 -5 Xe Xenon
8,7 x 10 -6 H 2 o
Water
1,57
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017
1  mmHg,  dimana  tekanan  1  atmosfir  sama  dengan  760  Torr [1].

## B. Tingkatan Vakum
Tekanan  vakum  umumnya  diukur  menggunakan  satuan Torr.  Semakin  kecil  nilai  tekanan  maka  semakin  sempurna kondisi  vakum  yang  dihasilkan.  Tingkatan  vakum  dibagi menjadi  beberapa    rentang  nilai  tekanan  yang  dapat  dilihat pada Tabel II.
Adapun  penjelasan  tingkatan  vakum  adalah  sebagai berikut:
1. Atmospheric  Pressure adalah  tekanan  atmosfir  yang distandarkan pada nilai 760 Torr.
2. Low  Vacuum juga  disebut rough  vacuum ,  merupakan tekanan  vakum  rendah  yang  dapat  dicapai  dengan peralatan sehari-hari seperti vacuum cleaner .
3. Medium  Vacuum merupakan  tekanan  vakum  yang biasanya  sudah  dapat  dicapai  menggunakan  satu  pompa vakum. Medium  vacuum dapat  diukur  menggunakan thermal gauge atau capacitance gauge . 4. High  Vacuum merupakan  tekanan  vakum  yang  dapat dicapai  menggunakan  beberapa  pompa  vakum  dengan metoda multi-stage  pumping dan  pengukuran  tekanan menggunakan Ion Gauge . 5. Ultra-High  Vacuum merupakan  tekanan  vakum  yang biasanya  dapat  dicapai  dengan  metoda pumping ditambah  dengan  metoda  baking  terhadap  ruangan  yang di vakum.
6. Deep  Space umumnya  memiliki  ruang  yang  jauh  lebih kosong dibanding dengan kondisi vakum buatan.
7. Perfect  Vacuum merupakan  kondisi  vakum  ideal  tanpa terdapat  materi  sama  sekali. Perfect  vacuum tidak  dapat dibuat di bumi dan hanya terdapat di ruang angkasa.

## C. Pirani Gauge
Pirani Gauge ditemukan  pada  tahun  1906  oleh  Marcello Pirani.  Pirani Gauge merupakan  sensor  tekanan  yang  bekerja khusus  pada  tekanan  vakum  berdasarkan  konduktivitas thermal.  Pirani Gauge terdiri  dari  sebuah  filamen  logam, biasanya  berbahan  Platinum  atau  Tungsten  yang  terhubung dalam  sebuah  tabung.  Tabung  tersebut  akan  dihubungkan dengan  sistem  vakum  untuk  diukur  besar  tekanan.  Rangkaian
sensor Pirani Gauge dapat dilihat pada Gambar 1.
Perubahan  tekanan  pada  tabung  menyebabkan  tinggi temperatur  di  dalam  tabung  (yg  berisi  filament)  berubah. Perubahan  temperatur  ini  berpengaruh  pada  besar  hambatan dari  filamen.  Karena  perubahan  nilai  hambatan  filamen  yang sangat  kecil,  maka  filamen  dihubungkan  dengan  rangkaian jembatan wheatstone .  Perubahan  nilai  tahanan  filamen berpengaruh pada nilai tegangan keluaran yang mengindikasikan perubahan tekanan.
Rumus  dari  jembatan Wheatstone ditunjukan  pada persamaan (1) dan (2):
R 1 . R 4 = R 2 . R 3 (1)
V G = ( ) (2)
Keterangan:
R 1 = R 2 = R 3 = R 4 : tahanan (Ohm) V G : tegangan keluaran (Volt) Vs : tegangan masukan (Volt)
Pirani gauge INFICON  BPG400  memiliki  dua  tipe keluaran  yaitu  berupa  tegangan  0  –  10  VDC  dan  berupa  data string yang  dikirim  melalui  koneksi  RS-232.  Sembilan  data string dikirim  secara  berkesinambungan  setiap  20  ms  pada data rate sebesar  9600 baud .  Adapun  format  keluaran  data string yang  dikirim  oleh  Pirani gauge INFICON  BPG400 ditunjukan pada Tabel III.
Hasil  pengukuran  tekanan  vakum  diambil  dari  data High Byte dan Low Byte dengan menggunakan persamaan (3):

## TABEL II
RENTANG TINGKATAN VAKUM [1]
Vacuum Level Pressure (Torr) Atmospheric Pressure 760 Low Vacuum (Rough) 760 to 25 Medium Vacuum (Rough) 25 to 1 x 10 -3 High Vacuum (Hard) 1 x 10 -3 to 1 x 10 -9 Ultra-High Vacuum 1 x 10 -9 to 1 x 10 -12 Extremely High Vacuum (Deep Space) <1 x 10 -12 Outer Space (Perfect Vacuum) 1 x 10 -6 to < 3 x 10 -17 Gambar 1. Rangkaian sensor pirani gauge

## TABEL III
FORMAT KELUARAN STRING PIRANI GAUGE INFICON BPG400 [2] Byte No Function Value Comment 0 Length of data string 7 (Set value) 1 Page Number 5 (For BPG400) 2 Status  Status Byte 3 Error  Error Byte 4 Measurement High Byte 0 … 255  Calculation of pressure value 5 Measurement Low Byte 0 … 255  Calculation of pressure value 6 Software Version 0 … 255 Software version 7 Sensor Type 10 (For BPG400) 8 Check sum 0 … 255  Synchronization
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017
P )            ) (3) Keterangan:
P : nilai tekanan vakum (Torr)
High byte : nilai high byte Pirani Gauge Low byte : nilai low byte Pirani Gauge
D. Fuzzy  Logic
Sebelum muncul logika Fuzzy , terdapat logika tegas ( Crisp Logic ) yang memiliki dua kondisi pasti yaitu “ya” dan “tidak” atau  disebut  dengan  nilai  biner.  Angka  0  mendeskripsikan “tidak”  dan  1  untuk  mendeskripsikan  “ya”.  Sedangkan  pada logika Fuzzy berlaku  konsep  nilai  yang  tidak  pasti  seperti lambat,  sedang,  cepat,  sangat  lambat,  sangat  cepat,  dan sebagainya. Sehingga pada logika Fuzzy berlaku nilai antara 0 hingga 1. Suatu nilai pada logika Fuzzy dapat berada pada dua kategori  bersamaan,  sedangkan  pada  logika  tegas  suatu  nilai hanya  berada  pada  satu  kategori.  Sebagai  contoh  kategori kecepatan,  mobil  yang  melaju  dengan  kecepatan  70  km/jam dapat  dikatakan  cepat  dan  dapat  juga  dikatakan  lambat. Sedangkan  apabila  menggunakan  logika  tegas  hanya  dapat digolongkan pada satu kategori yaitu cepat atau lambat.
Proses  logika Fuzzy terdiri  dari  tiga  proses  utama,  yaitu fuzzification , inference Fuzzy , dan defuzzification . Fuzzification merupakan  proses  mengubah  variabel input dan output ke  bentuk  himpunan Fuzzy dimana  tiap  himpunan memiliki  derajat  keanggotaan  tertentu  [3].  Diagram  dari sistem logika Fuzzy ditunjukkan pada Gambar 2.
Himpunan Fuzzy merupakan  kelompok  suatu  kategori  atau
kondisi  dari  variabel  dalam  sistem Fuzzy .  Contoh  Himpunan Fuzzy untuk variable kecepatan dapat dilihat pada Gambar 3. Fungsi  keanggotaaan  merupakan  suatu  derajat  atau  nilai dari  variabel  dengan  interval  antara  0  hingga  1.  Adapun  nilai derajat  variabel  yang  berbentuk  garis  lurus  disebut representasi linear. Terdapat dua kondisi garis lurus yaitu garis yang  mengarah  naik  dari  0  ke  1  (linear  naik)  dan  garis  yang mengarah  dari  1  ke  0  (linear  turun).  Bentuk  dari  representasi linear  naik  dan  representasi  linear  turun  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Cara menentukan nilai variabel titik x yang berada diantara nilai  a  dan  b  sebagai  represenstasi  linear  naik  dapat menggunakan  rumus  (4).  Sedangkan  cara  mencari  nilai variabel  titik sebagai  representasi  linear  turun  dapat menggunakan rumus (5).
µ (x)naik (4)
µ (x)turun (5)
Keterangan: µ (x)naik :  nilai keanggotaan x pada representasi linear naik µ (x)turun :  nilai keanggotaan x pada representasi linear turun
:  nilai pada µ (x) = 0
:  nilai pada µ (x) = 1
Sistem Inference  Fuzzy merupakan  metode  pengambilan kesimpulan  dari  aturan  yang  telah  ditetapkan.  Salah  satu metode  dari inference  Fuzzy adalah  metode  Mamdani  yang juga sering dikenal dengan metode Max-Min. Tahapan proses inference  Fuzzy untuk  metode  Mamdani  adalah  sebagai berikut:
1. Pembentukan himpunan Fuzzy baik untuk  variabel input maupun variabel output .
2. Menghitung derajat keanggotaan kedua input berdasarkan himpunan Fuzzy .
Gambar 2.  Diagram sistem logika Fuzzy [4]
Gambar 3. Contoh himpunan Fuzzy untuk variabel kecepatan
Gambar 4. (a) Representasi linear naik dan (b) Representasi linear turun
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017
3. Melakukan  fungsi  implikasi  menggunakan  operator AND.  Persamaan  untuk  operator  AND  ditunjukan  pada persamaan (6).
µA∩B = min (µA (x) , µB (y) )                           (6) (2. 6)
4. Defuzzifikasi  atau  penegasan  yaitu  pengambilan output dari  komposisi  yang  diperoleh  dari  aturan Fuzzy .  Salah satu  metode  defuzzifikasi  mamdani  adalah  metode Centroid . Adapun persamaan metode centroid ditunjukan pada rumus (7).
(7)
Keterangan :
*    : output defuzzifikasi
: nilai keanggotaan himpunan keanggotaan output µ ( z j ) : hasil operator AND himpunan keanggotaan input

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Rancangan Sistem
Penelitian  dilakukan  dengan  cara  mengembangkan  Pirani Gauge INFICON  BPG400,  yaitu  menghubungkan  data keluaran  Pirani Gauge dengan  perangkat  komputer  untuk diolah.  Sehingga  hasil  pengukuran  tekanan  dan  hasil  analisis performa  pompa  dapat  ditampilkan  pada  layar  komputer. Peralatan  yang  digunakan  adalah  Pirani gauge INFICON BPG400, Power  Supply Mean  Well  S-50GD,  koneksi  kabel RS-232, dan komputer. Skema dari penelitian ditunjukan pada
Gambar  5.  Adapun wiring diagram  koneksi  kabel  RS-232 untuk  menghubungkan  Pirani Gauge dengan  komputer  dan power supply dapat dilihat pada Gambar 6.
Rancangan  perangkat  lunak  dibuat  program  menggunakan program  C#.  Adapun  diagram  alir  dari  rancangan  perangkat lunak ditunjukan pada Gambar 7.

## B. Acuan Performa Pompa
Adapun performa pompa yang dijadikan acuan di lapangan ditunjukan pada Tabel IV.

## IV. A TURA N F UZZY
Tiga  aturan Fuzzy yang  digunakan untuk  proses  analisis pompa vakum adalah sebagai berikut:
1. Aturan Fuzzy Model 1
a. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  “Tekanan Vakum”.  Himpunan  keanggotaan input tekanan  vakum model 1 dapat dilihat pada Gambar 8.
b. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  “Waktu” (Gambar 9).

## Gambar 5. Diagram blok pengembangan alat ukur
TABEL IV ACUAN PERFORMA POMPA DI LAPANGAN Menit ke- BAD GOOD EXCELLENT 3:00 < 150 T < 50 T < 20 T 6:00 < 100 T < 20 T < 1 T 9:00 < 10 T < 750 mT < 300 mT 12:00 < 1 T < 500 mT < 100 mT 15:00 < 750 mT < 300 mT < 10 mT
Gambar 6. Wiring diagram [2]
Gambar 7. Diagram alir perangkat lunak
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017
2. Aturan Fuzzy Model 2
a. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  Tekanan Vakum (Gambar 10).
b. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  “Waktu” (Gambar 11).
3. Aturan Fuzzy Model 3
a. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  “Tekanan Vakum” (Gambar 12).
b. Himpunan  Keanggotaan Input untuk  variabel  “Waktu” (Gambar 13).
Perbedaan ketiga model Fuzzy yang dibuat adalah nilai titik puncak  digeser  sedemikian  rupa.  Sehingga  nilai  dan  bentuk fungsi keanggotaan berbeda satu sama lain.
4. Nilai Output Aturan Fuzzy Himpunan  keanggotaan output untuk  variabel  “Kondisi Pompa  Vakum”  yang  digunakan  ketiga  model Fuzzy ditunjukan pada Gambar 14. 5. Evaluasi Aturan Aturan Fuzzy yang  digunakan  untuk  ketiga  model Fuzzy ditunjukan pada Tabel V.

## V. HASIL DAN ANALISIS

## A. Hasil Pengukuran Tekanan Vakum
Uji peralatan dilakukan dengan mengukur tekanan vakum pada 3 pompa yang berbeda. Hasil pengukuran setiap pompa dapat dilihat pada Tabel VI, Tabel VII, dan Tabel VIII.
Berdasarkan  data  hasil  pengukuran  tekanan  vakum  pada ketiga pompa  yang ditunjukan pada Tabel VI, Tabel VII, dan Tabel  VIII  dapat  ditampilkan  grafik  hasil  pengukuran  yang ditunjukan pada Gambar 15.
Berdasarkan  data  hasil  pengukuran  ketiga  pompa  dapat diketahui  bahwa  akurasi  tertinggi  dari  pengukuran  tekanan vakum berada pada nilai 99.34% dan akurasi terendah berada pada  nilai  86.91%.  Hasil  pengukuran  ketiga  pompa  vakum digabungkan dan diurutkan berdasarkan nilai tekanan tertinggi hingga nilai tekanan terendah. Rentang pengukuran ini sebagai acuan pembuatan alat agar menghasilkan kestabilan akurasi di atas  95%.  Gambar  16  merupakan  bentuk  grafik  dari  data pengukuran  yang  telah  diurutkan  dan  letak  rentang pengukuran yang memiliki nilai akurasi di atas 95%.
Gambar 9. Himpunan keanggotaan input “waktu” model 1
Gambar 10.  Himpunan keanggotaan input tekanan vakum model 2
Gambar 11. Himpunan keanggotaan input “waktu” model 2
Gambar 12.  Himpunan keanggotaan input tekanan vakum model 3
Gambar 13. Himpunan keanggotaan input “waktu” model 3
Gambar 14. Himpunan keanggotaan o utput “Kondisi Pompa Vakum”
TABEL V ATURAN FUZZY Waktu Tekanan Pompa Vakum Tidak Bagus Normal Bagus Lambat Not Good Not Good Good Agak Lambat Not Good Good Good Normal Not Good Good Excellent Agak Cepat Not Good Good Excellent Cepat Good Excellent Excellent
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  16  dipaparkan  bahwa tingkat  akurasi  pengukuran  berada  di  atas  95%  ketika pengukuran tekanan antara 20 Torr hingga 0.020 Torr.

## B. Hasil Pengujian Logika Fuzzy
Berdasarkan data hasil pengujian pada Tabel IX, Tabel X, dan  Tabel  XI  sebagian  besar  keputusan  dari  ketiga  aturan Fuzzy adalah  sama,  sehingga  dapat  dikatakan  ketiga  aturan Fuzzy tersebut  adalah  sejenis.  Namun  aturan Fuzzy yang cukup  sesuai  dengan  hasil  analisis  di  lapangan  adalah  aturan Fuzzy 3.  Karena  performa  pompa  sudah  mulai  menurun  ( No Good )  pada  menit  ke-12  dan  kurang  dari  300  mTorr, walaupun  pada  menit  ke-15  tekanan  pompa  melebihi  300 mTorr dan di bawah 500 mTorr.

## TABEL VI HASIL PENGUKURAN PADA POMPA 1
Menit ke- Nilai  tekanan  pada display mesin (Torr) Nilai Tekanan pada komputer (Torr) Error (Torr) Akurasi (%) 3 40,5 4,13 x 10 1 5,9 87,50 6 7,55 7,6 x 10 0 -0,05 99,34 9 3,85 3,9 x 10 0 -0,05 98,70 12 3,85 x 10 -1 3,97 x 10- 1 -0,012 96,88 15 7,95 10 -2 8,14 x 10 -2 -0,0019 97,61 TABEL VII HASIL PENGUKURAN PADA POMPA 2 Menit ke- Nilai tekanan pada display mesin (Torr) Nilai Tekanan pada komputer (Torr) Error (Torr) Akurasi (%) 3 40,5 3,52 x 10 1 5,3 86,91 6 7,60 x 10 -1 7,86 x 10 -1 -0,026 96,58 9 1,10 x 10 -1 1,15 x 10 -1 -0,005 95,45 12 6,75 x 10 -2 6,95 x 10 -2 -0,002 97,04 15 5,10 x  10 -2 5,26 x 10 -2 -0,0016 96,86 TABEL VIII HASIL PENGUKURAN PADA POMPA 3 Menit ke- Nilai tekanan pada display mesin (Torr) Nilai Tekanan pada komputer (Torr) Error (Torr) Akurasi (%) 3 16 1,56 x 10 1 0,4 97,5 6 2 x 10 -1 2,09 x 10 -1 -0,009 95,5 9 2,45 x 10 -2 2,47 x 10 -2 -0,0002 99,18 12 1,55 x 10 -2 1,16 x 10- 2 -0,00110 92,9 15 1,5 x  10 -2 1,58 x 10 -2 -0,0008 94,67
Gambar 15. Pengukuran Tekanan Vakum
Gambar 16. Grafik Rentang Pengukuran dengan Akurasi > 95 %
TABEL IX
HASIL ANALISIS PERFORMA POMPA ATURAN FUZZY 1
P o mp a
Menit Nilai Tekanan (Torr) Hasil Analisis Fuzzy 1 Acuan Kondidi Pompa di Lapangan Bobot (%) Kondisi Pompa P o mp a 1 3 4,13 x 10 1 55 Good Good 6 7,6 x 10 0 55 Good Good 9 3,9 x 10 0 55 Good Good 12 3,97 x 10- 1 25,91 Good Not Good 15 8,14 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 2 3 3,52 x 10 1 55 Good Good 6 7,86 x 10 -1 55 Good Good 9 1,15 x 10 -1 100 Excellent Excellent 12 6,95 x 10 -2 100 Excellent Excellent 15 5,26 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 3
3 1,56 x 10 1 55 Good Good 6 2,09 x 10 -1 100 Excellent Excellent 9 2,47 x 10 -2 100 Excellent Excellent 12 1,66 x 10- 2 100 Excellent Excellent 15 1,58 x 10 -2 55 Good Good
TABEL X
HASIL ANALISIS PERFORMA POMPA ATURAN FUZZY 2 P o mp a
Menit Nilai Tekanan (Torr) Hasil Analisis Fuzzy I Acuan Kondidi Pompa di Lapangan Bobot (%) Kondisi Pompa P o mp a 1
3 4,13 x 10 1 55 Good Good 6 7,6 x 10 0 55 Good Good 9 3,9 x 10 0 55 Good Good 12 3,97 x 10- 1 33,87 Good Not Good 15 8,14 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 2
3 3,52 x 10 1 55 Good Good 6 7,86 x 10 -1 55 Good Good 9 1,15 x 10 -1 100 Excellent Excellent 12 6,95 x 10 -2 100 Excellent Excellent 15 5,26 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 3
3 3,52 x 10 1 55 Good Good 6 7,86 x 10 -1 100 Excellent Excellent 9 1,15 x 10 -1 100 Excellent Excellent 12 6,95 x 10 -2 100 Excellent Excellent 15 5,26 x 10 -2 55 Good Good
J OURNAL OF APPLIED ELECTRICAL ENGINEERING ( E -ISSN: 2548-9682), VOL . 1, N O . 1, O CTOBER 2017

## TABEL XI
HASIL ANALISIS PERFORMA POMPA ATURAN FUZZY 3 P o mp a
Menit Nilai Tekanan (Torr) Hasil Analisis Fuzzy I Acuan Kondidi Pompa di Lapangan Bobot (%) Kondisi Pompa
P o mp a 1
3 4,13 x 10 1 55 Good Good 6 7,6 x 10 0 55 Good Good 9 3,9 x 10 0 55 Good Good 12 3,97 x 10- 1 10 Good Not Good 15 8,14 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 2
3 3,52 x 10 1 55 Good Good 6 7,86 x 10 -1 55 Good Good 9 1,15 x 10 -1 100 Excellent Excellent 12 6,95 x 10 -2 100 Excellent Excellent 15 5,26 x 10 -2 55 Good Good
P o mp a 3
3 3,52 x 10 1 55 Good Good 6 7,86 x 10 -1 100 Excellent Excellent 9 1,15 x 10 -1 100 Excellent Excellent 12 6,95 x 10 -2 100 Excellent Excellent 15 5,26 x 10 -2 55 Good Good

## VI. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini antara lain sebagai berikut:
1. Keluaran  dari  Pirani Gauge BPG400  dapat  dihubungkan pada komputer sehingga hasil pengukuran dapat ditampilkan pada layar komputer.
2. Data pengukuran pada komputer dapat diolah menggunakan  logika Fuzzy sehingga  performa  pompa vakum  dapat  dianalisa  secara  langsung  bersamaan  dengan pengukuran tekanan pompa.
3. Nilai  akurasi  pengukuran  Pirani Gauge pada  layar komputer  mencapai  kestabilan  di  atas  95  %  pada  rentang pengukuran antara 20 Torr hingga 0.020 Torr.
4. Aturan Fuzzy yang  cukup  sesuai  dengan  acuan  kondisi
pompa di lapangan adalah aturan Fuzzy 3.

## R EFERENSI
[1] Fradette,  R.  J.,  “Understanding  Vacuum  and  Vacuum Measurement”, Solar Manufacturing, Inc., 2016.
[2] “Alpert  Pirani  Gauge  BPG400  BPG400-SD  BPG400-SP (Operating Manual)”, Inficon, 2004.
[3] Sumantri  K.R.  ST.  MT. 1 ,  Eko  Rudiawan  ST. 2 ,  Wahyu Wibowo 3 , “Plant Integrity Monitoring Menggunakan Ultrasonic Dengan  Metode Fuzzy Decision  Support  Berbasis  Wireless”, pp. 4.
[4] Risandriya,  S.  K.,  et  al., “Plant  Integrity  Monitoring Menggunakan  Ultrasonic  Dengan  Metode Fuzzy Decision Support  Berbasis  Wireless”,  Jurnal  Integrasi,  vol.  7(1),  pp.  1- 11, 2015.