Aplikasi Logika Fuzzy pada Microcontroller dengan Simulasi Pengereman Kendaraaan Bermotor
Sumantri K.Risandriya,ST., MT. *
 Batam Polytechnics Mechatronics Engineering study Program Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: sumantri@polibatam.ac.id

## Abstrak
Logika  Fuzzy  banyak  diartikan  sebagai  logika  samar,  logika  ini  berguna  untuk  sistem  kontrol  yang memerlukan  keputusan tidak hanya seperti logika biner 1 dan 0 saja akan tetapi diantara 1 dan 0. Sehingga jika diaplikasikan pada sistem kontrol akan menghasilkan respons yang fleksibel dan akurat. Seperti yang disimulasikan  pada  pengereman  kendaraaan  bermotor,  tidaklah  mungkin  kendaraan  bermotor  akan mengerem = 1 dan tidak mengerem = 0, akan tetapi ada kalanya akan melakukan pengereman soft, medium dan hard. Logika Fuzzy pada penelitian ini  diaplikasikan pada Microcontroller yang memiliki kelebihan bentuknya  kecil,  arus  yang  digunakan  kecil  dan  memiliki  sifat  dapat  diprogram  seperti  komputer.  Jenis Microcontroller  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Arduino  Uno  dengan  chip  ATMega328,  dan memanfaatkan  Memory  sebesar  8Kb  dari  kapasitas  maksimum  32Kb  memory  pada  chip  ATMega328. Program  dapat  berjalan  dengan  baik  dengan  input  berupa  jarak  dan  kecepatan  yang  masing-masing memiliki  4  membership  function  untuk  jarak  dan  3  membership  function  untuk  kecepatan.  Dan  output berupa presentase pengereman dengan metode singleton dengan 4 membership function.
Keywords : Logika Fuzzy, Microcontroller, pengereman.

## 1 Pendahuluan
Logika Fuzzy merupakan  logika  samar  yang bernilai  diantara  1  dan  0.    Logika  Fuzzy  sangat bermanfaat  dalam  sistem  kontrol  yang  lebih fleksibel.  Tidak  hanya  mengenal  logika  biner  1 dan 0 akan tetapi diantaranya. Ada kalanya sebuah system kontrol tidak hanya mengenal logika 1 dan 0  seperti  halnya  system  pengereman  kendaraan bermotor , 1 = rem dan 0 tidak mengerem. Namun ada fase pengereman secara soft, medium dan hard. Sehingga  diperlukan  metode  pendekatan  metode logika  Fuzzy.  Logika  Fuzzy  secara  umum diaplikasikan pada computer PC dan menggunakan antar muka Microcontroller . Dalam penelitian ini Logika Fuzzy diaplikasikan di dalam Microcontroller .  data  dimasukan  melalui  Serial komunikasi kemudian diproses dengan menggunakan  logika  Fuzzy  pada  microcontroller dan hasil ditampilkan di PC dengan menggunakan komunikasi SerialRS-232.

## 2. Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  diciptakan  untuk  mengurangi kekakuan dari logika kendali biner yang berlogika 1 dan 0. Pada logika Fuzzy berlaku logika diantara 1 dan 0. Logika Fuzzy pada umumnya terdiri dari Fuzzification,  Membership  function,  Rule dan Defuzzification.
Untuk  menentukan  membership  function dengan menggunakan metode Max-min menggunakan persamaan seperti di bawah:
  )) ( ), ( max( xi kf xi df xi df     (1)
Sedang untuk
Defuzifikasi menggunakan persamaan di bawah :
(2)    ) ( ) ( . j z j z j z z  
Article History
Received 13 February 2012
Accepted 16 March 2012
Jurnal Integrasi vol. 4, no. 1, 2012, 16-18
ISSN: 2085-3858 (print version)
2.1. Logika Fuzzy pada pengereman kendaraan bermotor
Metode Fuzzy yang digunakan pada simulasi pengereman kendaraan bermotor ini menggunakan metode  Mamdani  atau  metode  Max-Min . metode ini  digunakan  selain  lebih  sederhana  juga disesuaikan  dengan  kapasitas  memori  dari Microcontroller  yang  digunakan.  Pada  aplikasi pengereman  kendaraan  bermotor  input  fuzzy adalah  kecepatan  dan  jarak  kendaraan  di  depan. Dimana untuk kecepatan  memiliki 3  membership function  yaitu  ;  Low,  medium  dan  high.  Sedang jarak antar dua kendaraaan memiliki 4 membership function yaitu; Short, Medium, Long dan  very  long.  Sedang  output  memiliki  tipe singleton dengan membership function; No break, soft, moderat, Hard. Grafik membership nya dapat dilihat pada gambar 1 di bawah:

## Gambar 1. Membership Function input dan output aplikasi sistem pengereman kendaraan bermotor
Sedang  Rule  yang  digunakan  menggunakan 2 input dapat dilihat pada gambar 2 di bawah :
Gambar 2. Fuzzy Rule pengereman kendaraaan bermotor

## 3. Aplikasi pada Microcontroller
Untuk  aplikasi  pada  microcontroller  yang menggunakan  ATMega  328  diperlukan  piranti input-  output  berupa  komunikasi  RS-232  pada computer.  Kapasitas  memori  yang  digunakan sebesar 8Kb dari total memori 32Kb pada ATMega 328.
Flowchart  program  pada  microcontroller dapat dilihat pada gambar di bawah:
Gambar 3. Flowchart Logika Fuzzy pada
Microcontroller
Sedang program untuk membership function pada jarak dan kecepatan dapat dilihat pada list program di bawah:
float MF_jarak(float a, float b, float c){ if ((data_1>=a) && (data_1 < b)) { member_jarak=(data_1-a)/(b-a); } if ((data_1>=b) & (data_1 < c)) { member_jarak=(c-data_1)/(c-b); } if ((data_1 < 2) || (data_1 > 14)) { member_jarak=1;
} if ((data_1 > c) || (data_1 < a)) { member_jarak=0; }
}
Sedang    pemrograman  rule  evaluation  pada microcontroller dapat dilihat pada list di bawah:
min1=min(u1,y1); //short - low --> moderate min2=min(u1,y2); // short - medium -->hard min3=min(u1,y3); // short - high --> hard min4=min(u2,y1);// medium - low --> soft min5=min(u2,y2);  //  medium  -  medium  --> moderate min6=min(u2,y3); // medium - high --> hard
START Ambil data input jarak & kecepatan Membership jarak & kecepatan Rule Evaluation Defuzifikasi output END
min7=min(u3,y1); // long - low --> no brake min8=min(u3,y2); // long - medium --> soft min9=min(u3,y3); // long - high --> moderate min10=min(u4,y1);  //  very  long  -  low  -->  no brake min11=min(u4,y2); // very long - medium --> no brake min12=min(u4,y3); // very long - high --> soft sedang    Defuzifikasi  pada  microcontroller  dapat dilihat pada list program di bawah:
pembilang=(min1*50)+(min2*100)+(min3*100)+ (min4*25)+(min5*50)+(min6*100)+(min7*0)+ (min8*25)+(min9*50)+(min10*0)+(min11*0)+ (min12*25);
penyebut=min1+min2+min3+min4+min5+min6+ min7+min8+min9+min10+min11+min12; out=pembilang/penyebut;

## 4. Hasil dan Pembahasan
Hasil  yang  didapat  bahwa  aplikasi  Logika Fuzzy  pada  Microcontroller  dengan  simulasi pengereman kendaraan bermotor dapat diaplikasikan  dan  tingkat  keberhasilan  100%. Dimana  dicoba  dilakukan  pemberian  input  dan output  melalui  computer  dengan  menggunakan komunikasi  serial  RS-232.  Hasil  yang  didapat 100% tingkat keberhasilannya.
Dimana  output  dapat  diidentifikasi  dengan melihat  derajat  pengirimannya.  Jika  derajat pengeriman  ‘hard’  maka  derajat  pengeriman 100% , moderate 50% , soft 25% dan No brake 0%. Dimana  grafik  derajat  pengereman  vs  kecepatan dan jarak dapat dilihat pada gambar 4 di bawah:
Gambar 4. Grafik respon derajat pengereman vs kecepatan dan jarak
Dari  grafik  response  yang  diberikan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pada  jarak  yang  pendek  dan kecepaatan  yang  tinggi  diperlukan  tingkat pengereman  yang  tinggi  (100%).  Demikian sebaliknya untuk kecepatan rendah tidak
diperlukan  pengereman  yang  tinggi  (25%)  atau soft.

## 5. Kesimpulan
Dari  aplikasi  logika  Fuzzy  pada  microcontroller, dapat diambil beberapa kesimpulan bahwa ;
1. Sistem  aplikasi  Logika  Fuzzy  pada microcontroller dengan simulasi pengereman  kendaraaan  bermotor  dapat berjalan sempurna. Dengan 4
membership jarak, 3 membership kecepatan  dan  4  membership  output dengan metode singleton.
2. Output  dan  input  dilakukan  dengan menggunakan computer
dengan komunikasi RS-232.
3. Total  memori  yang  digunakan  dalam pembuatan program aplikasi Fuzzy pada
Micrcontroller  ini  adalah  8Kb  dari kapasitas maksimum dari Microcontroller sebesar 32Kb 6. Referensi
[1] Achmad  Arifin,  “Artificial  Intelligent”, Lecturer Note,  Sepuluh Nopember Institut of Technology (ITS), 2011.
[2] H.Syamsul  Bahri,  “Sistem  kendali  Logika Fuzzy  pada  motor  DC”, Makara  Teknologi Proceding , vol.8 No.1 2004,pp25-34.
[3] Rimuljo  Hendradi,M.Si,  , Aplikasi  Logika Fuzzy, ITS, 2009.

## 7. Biografi
Sumantri Kurniawan R,ST., MT. lahir di Surabaya  pada  7  april  1976.  Menyelesaikan pendidikan  Diploma  3  di  PENS-ITS,  kemudian melanjutkan  jenjang  Sarjana  pada  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)  pada  2002 dan melanjutkan jenjang Master (S2) di ITS pada 2009 dengan program  studi Elektronika. Menjadi dosen tetap di Politeknik Negeri Batam sejak 2004 hingga  sekarang.  Penulis  juga  aktif  di  beberapa kegiatan  ilmiah  dan  pembimbing  Robotika  di Politeknik Negeri Batam sejak 2005, ketertarikan beliau  di  bidang  Kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligent) dan Signal Processing telah mengantarkan penulis menjadi penulis di beberapa jurnal nasional.