## Simulasi Perangkat Lunak Alat Pengeruk Sampah Otomatis Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani

## Gusti Saputra
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Universitas Trilogi email: gustisap@trilogi.ac.id
Abstrak  Alat pengeruk sampah menjadi salah satu alat yang dinilai tingkat ke- efektifannya cukup tinggi dalam mengatasi masalah sampah yang ada di sungai sekitaran DKI Jakarta. Namun, alat pengeruk yang saat ini sudah tersedia masih bergerak secara manual dalam pengoperasiannya sehingga berakibat dengan penjadwalan sumber daya manusia yang kurang optimal dalam  setiap  pengoperasiannya.  Hal  ini  memerlukan  sebuah  alat  pengeruk  sampah  yang  pengoperasiannya  dapat  bekerja secara otomatis, sehingga penjadwalan sumber daya manusia dalam pengoperasian alat pengeruk sampah menjadi optimal. Dalam  penelitian  ini  akan  disimulasikan  alat  pengeruk  sampah  otomatis  menggunakan  Fuzzy  Inference  System.  Simulasi berupa  pembuatan  knowledgment  terhadap  keputusan  -  keputusan  yang  nantinya  akan  ada  pada  alat  pengeruk  sampah otomatis menggunakan fuzzy inference system.
Kata Kunci  Simulasi, Alat Pengeruk Sampah Otomatis, Fuzzy Mamdani.
Abstract − The garbage crusher is one of the tools that is considered to have a high level of effectiveness in overcoming the problem of garbage in the river around DKI Jakarta. However, the dredging tool that is currently available is still moving manually i n operation, which results in scheduling human resources that are less than optimal in every operation. This requires a garbage dredger whose operation can work automatically so that the scheduling of human resources in the operation of the garbage crusher is optimal. In this research, automatic garbage scrapers will be simulated using a Fuzzy Inference System. Simulation in the form of knowledge making on decisions that will later be on automatic garbage scrapers using a fuzzy inference system. Keywords – Simulation, Automatic Garbage Crusher, Fuzzy Mamdani.

## I. PENDAHULUAN
Alat  pengeruk  sampah  yang  kini  sudah  ada  di  setiap pintu air atau aliran sungai – sungai sekitar Jakarta menjadi titik tumpu dalam pengangkutan sampah yang terbawa oleh arus  sungai.  Namun,  semua  alat  pengeruk  sampah  yang beroperasi masih menggunakan cara kerja manual sehingga membutuhkan penjadwalan khusus, sumber daya manusia, dan  waktu  yang  dinilai  masih  kurang  optimal.  Maka dibutuhkan  alat  pengeruk  sampah  yang  dapat  bekerja secara  cerdas  dan  otomatis  untuk  mengatasi  masalah  – masalah  tadi  dengan  menggunakan  kecerdasan  buatan berupa  simulasi  perangkat  lunak  alat  pengeruk  sampah otomatis  menggunakan  logika fuzzy dengan  metode mamdani.
Kecerdasan  buatan  merupakan  pilihan  yang dinilai  tepat  untuk  menggerakan  alat  pengeruk  sampah secara  otomatis  agar  dapat  menyesuaikan  dengan  kondisi yang terus berubah sesuai dengan kondisi alami atau buatan manusia  yang  dapat  mempengaruhi  sifat  dari  sungai  dari beberapa  aspek,  seperti  kedalaman,  kecepatan  arus,  dan volume  sampah  yang  ada  di  pintu  air  sungai.  Dengan Logika Fuzzy yang compatible terhadap  permasalahan yang sederhana dan mampu memberikan nilai tidak hanya 0 dan 1 dinilai akan memberikan hasil yang diinginkan[1].
Logika Fuzzy atau Fuzzy  Inference  System merupakan salah satu logika yang dapat diterapkan dalam pembuatan Artificial  Intelligence .  Dalam  permasalahan Simulasi Alat Pengeruk Sampah ini  dipilih Fuzzy Inference System sebagai  dasar  logika  yang  akan  diprogramkan. Fuzzy  Logic adalah  pengembangan  logika  klasik  yang berdasarkan dengan biner 1 atau 0. Sedangkan, Fuzzy Logic
yang  arti  katanya  samar  atau  tidak  jelas  memiliki  nilai kebenaran  0  sampai  1  yang  berarti  nilainya  memiliki  arti “iya  dan  tidak”. Fuzzy  Logic dinilai  fleksibel  dan  mudah dalam penerapannya karena  itu logika  ini  menjadi  pilihan untuk melakukan simulasi alat pengeruk sampah ini dengan harapan memperoleh hasil yang diinginkan[2].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Permasalahan yang diangkat pada penelitian [3] tentang masalah  penerimaan  beasiswa  yang  masih  kurang  sesuai dengan sasaran yang kemudian diangkat menjadi penelitian untuk diselesaikan dengan melakukan pensortiran menggunakan Artificial Intelligence menggunakan metode Fuzzy atau  Logika  Samar  yang  model  matematikanya  ia buat sedetail mungkin sehingga maksud dari penelitiannya tersampaikan dengan baik, adapun tujuan yang [3] maksud dalam penelitian adalah untuk memastikan bahwa beasiswa yang dihibahkan diterima oleh mahasiswa yang memenuhi kriteria dari pemilik beasiswa tersebut. Alasan [3] memilih memakai  metode Fuzzy karena  cara  kerja  dari  metode Fuzzy cukup  sederhana  dan  mudah  diaplikasikan  juga menurut [3] Fuzzy memiliki range yang cukup luas dalam menentukan nilai kebenaran. Dengan keleluasaan tersebut penulis dapat melakukan penelitian dengan lebih dari satu sudut  pandang  agar  tingkat  kebenaran  dan  nilai keluarannya semakin baik dalam penggunaannya. [3]
Dalam  penelitian  lain  yang  diangkat  oleh  [4] tentang masalah sampah di sungai yang menurutnya masih menjadi  sebuah  permasalahan  bersama  yang  belum mendapat porsi yang tepat dalam penanganannya, dan dia angkat  masalah  tersebut  menjadi  penelitian  untuk diselesaikan  dengan  porsi  yang  menurutnya  tepat  dengan
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Robot  Kapal  Pemungut  Sampah  dengan  menggunakan Mikrokontroler Arduino Uno yang  ia  selaraskan android sebagai  alat  untuk  mengkontrol  gerak  robot  tersebut  agar lebih  mudah  digunakan  dan  tidak  membutuhkan  tenaga yang besar dalam pengoperasiannya. Tujuan dari penelitian tersebut  agar  orang  yang  bertugas  memungut  sampah  di sungai  lebih  mudah  dalam  melakukan  tugasnya. Sedangakan  alasan  [4]  menggunakan  Mikrokontroler Arduino sebagai media solusi karena dengan menggunakan Arduino sebagai  salah  satu  perangkat IOT  (  Internet  Of Things ) yang kendalinya dapat dilakukan  jarak  jauh atau tidak  menyentuh  alat  tersebut  secara  langsung,  sehingga pengoperasiannya  tidak  memerlukan  tenaga  manusia sebagai penggerak utama secara langsung melainkan hanya mengontrol  dari remote yang  di  implementasikan  di android . [4] Untuk  penelitian yang berkaitan  simulasi pengendalian  temperatur  yang  diteliti  oleh  [5]  yang  judul penelitiannya  adalah  Simulasi  Pengendalian  Temperatur Pada Heat Exchanger Menggunakan Teknik Neuro Fuzzy
Adaptif    memiliki  sebuah  masalah  dimana  sulitnya pengaturan  konstanta  –  konstanta  hingga  membutuhkan seorang  ahli  untuk  mengerjakannya  dan  menurut  [5]  hal tersebut  membutuhkan  penerapan Neuro  Fuzzy untuk menggantikan  cara  kerja  ahli  dengan  kecerdasan  buatan sehingga  masalah  kebutuhan  ahli  dapat  diselesaikan. Simulasi  perangkat  lunak  merupakan  cara  untuk  meneliti kemampuan dari metode yang dipilih terhadap masalah dan penyelesaian yang disajikan dengan menimalisir pengeluaran  jika  terjadinya  kesalahan  –  kesalahan  dan simulasi dinilai  memiliki  hasil kebenaran  yang tidak  jauh berbeda  dengan  percobaan  langsung  dengan  perangkat keras, sebagai opsi yang mudah dan murah simulasi dipilih oleh  [5]  agar  penelitian  tersebut  dapat  berjalan  dengan mudah, aman dan nyaman. [5]

## III. METODOLOGI PENELITIAN A. Flowchart Metode
Berikut  adalah  alur  dari  Metodologi  Penelitian  dan Pembahasan  dalam  penelitian  Alat  Pengeruk  Sampah Otomatis  yang  menggunakan  Logika Fuzzy metode Mamdani,  dimana  dari  pengumpulan  data  untuk variable yang  akan  digunakan  dalam  penghitungan Fuzzy lalu memasukkan  data  –  data  yang  dibutuhkan  ke  dalam MATLAB untuk dilakukan uji coba, setelah memasukkan dan  memproses  data  ke  dalam  MATLAB  maka  akan dapatkan  hasil  berupa  informasi  cocok  atau tidak  metode yang dipilih untuk simulasi yang dimaksudkan. Dan berikut adalah gambar Flowchart nya.
Gambar. 1 Flowchart B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diperlukan  guna  untuk menyiapkan variable  –  variable input  atau  output  yang diperlukan dalam penerapan logika fuzzy . Selain itu nilai – nilai yang bisa dihitung lengkap dengan satuan besaran-nya agar  tidak  terjadi  kerancuan  dalam  penghitungan  saat penerapannya.  Dengan  pengumpulan  data  yang  tepat  dan pas  diharapkan minimnya  terjadi  kesalahan  saat penghitungan.
Tabel I. Tabel Data Nama Nilai Min Nilai Max Kekuatan Arus 10 meter/menit 20 meter/menit Luas Pintu Air 4.500m 2 9.500m 2 Kedalaman Sungai 210 cm 1.000cm Kekuatan Keruk 4000 kgf 1.100 kgf Kedalaman Keruk 140 cm 800cm Perulangan Keruk 15 kali 70 kali
Dari  tabel  –  tabel  data  di  atas  menunjukkan  nilai terendah dari keadaan dan sungai, pintu air dan kemampuan alat pengeruk sampah  yang saat ini sudah ada, maka data tersebut  akan  menjadi  variable  -  variabel  dalam  semesta yang akan di jelaskan di tabel selanjutnya.
Tabel II. Tabel Variabel dan Semesta Jenis Nama Pembicaraan Semesta Input Kekuatan Arus [10 – 15  – 20] Luas Pintu Air [4500 – 6300 – 9500] Kedalaman Sungai [210 – 600 – 1000] Output Kekuatan Keruk [4000 – 6750 – 11000] Kedalaman Keruk [140 – 400 – 800] Perulangan Keruk [15 – 35 – 70] Tabel  di  atas  akan  menentukan  setiap  nama variable input dan output sekaligus  domain  dalam  himpunan semestanya.  Tabel  selanjutnya  adalah  daftar  himpunan lengkap dengan nama himpunan juga domain per variabel.
Tabel III. Tabel Variabel dan Himpunan Jenis Variabel Himpunan Pembicaraan Semesta Domain Input Kekuatan Arus (Lemah, Stabil, Deras) [10 – 30] [10-16, 12-26, 22-30] Luas  Pintu Air (Standar, Besar, [4500 – 9500] [4500- 6000,
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Sangat Besar) 5300- 8500,
7500-
9500] Kedalaman Sungai (Dangkal, Dalam, Curam) [210 – 1100] [210-450, 350-850, 750- 1100] Output Kekuatan Keruk (Lemah, Stabil, Kuat) [0 – 11500] [0-4000, 2700- 8500, 7000- 11500] Kedalaman Keruk (Dangkal, Dalam, Curam) [0 – 850] [0-300, 200-620, 550-850] Perulangan Keruk (Sedikit, Sedang, Banyak) [0 – 100] [0-30, 20-70, 33-100]

## C. Pengolahan Data di MATLAB
Pengolahan atas data yang telah didapatkan yang akan lebih rinci dalam Bab IV Hasil dan Pembahasan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Fuzzifikasi
Proses  penginputan  nilai  dari  variabel  –  variabel (input/output) , dalam pengubahan nilai real dengan satuan yang sesuai dengan kebutuhan ke dalam bentuk nilai fuzzy dimana  nilai  hanya  kisaran  0  sampai  1.  Mendaftarkan variable input dan output yang sudah dirangkum
Gambar.2 Input Variabel
1. Pembuatan fungsi keanggotaan yang terdiri dari :
a. Kuat arus ( Variable Input )
Gambar.3 Keanggotaan Kuat Arus
b. Luas Pintu Air ( Variable Input )
Gambar.4 Keanggotaan Luas Pintu Air
c. Kedalaman Sungai ( Variable Input )
Gambar.5 Keanggotaan Kedalaman Sungai
d. Kekuatan Keruk ( Variable Ouput )
Gambar.6 Keanggotaan Kekuatan Keruk e. Kedalaman Keruk ( Variable Output ) Gambar.7 Keanggotaan Kedalaman Keruk
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
f. Perulangan Keruk

## Gambar.8 Keanggotaan Perulangan Keruk
Dalam pembuatan  fungsi keanggotaan di atas penulis menggunakan  kurva linear untuk  nilai  himpunan  yang paling  rendah  dan  paling  tinggi,  sedangkan  untuk himpunan  menegah  menggunakan  kurva  segitiga  karena untuk meminimalisir kesalahan dari nilai yang dikeluarkan jika  nilai  masukkan  sudah  semakin  mendekati  himpunan nilai tertinggi

## B. Inferensi
1. Pembuatan  aturan  –  aturan  ke  dalam  sistem penghitungan  untuk  mengolah variable  input menjadi variable output .
Gambar.9 Rules
C. Defuzzifikasi
1. Penampilan  hasil  percobaan  sebagai  bukti penegasan dari nilai yang sudah didapatkan
Gambar.10 Bagan Rules View

## V. PENUTUP
Simulasi  perangkat  lunak  Alat  Pengeruk  Sampah Otomatis  guna  membuktikan  bahwa  metode Fuzzy Mamdani  dapat  digunakan  sebagai  metode  dalam
pengotomatisasian  Alat Pengeruk Sampah sehingga dapat dilakukan penelitian selanjutnya dalam hal penerapan.
DAFTAR PUSTAKA [1] Fakhrana,  A.  (2016)  ‘Pembuatan  prototype  robot kapal pemungut sampah menggunakan mikrokontroler arduino uno dengan aplikasi pengendali berbasis android. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 21(3), 185–195.gut sampah m’, Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa , 21(3), pp. 185–195.
[2] Hussein, H. T., Ammar, M. and Hassan, M. M. (2016) ‘Induction  motors  stator  fault  analysis  based  on artificial  intelligence’, Indonesian  Journal  of Electrical  Engineering  and  Computer  Science ,  2(1), pp. 69–78. doi: 10.11591/ijeecs.v2.i1.pp69-78.
[3] Mulyanto,  A.  and  Haris,  A.  (2016)  ‘Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang di PT Asahi Best Base Indonesia ( ABBI ) Bekasi Abstrak’, Informatika SIMANTIK , 1(1), pp. 1–11.
[4] Novita, N. (2016) ‘Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan  Beasiswa’, Jurnal  &  Penelitian  Teknik Informatika , 1(1), pp. 51–54. doi: 2541-2019.
[5] Syahputra,  R.  (2016)  ‘Application  of  neuro-fuzzy method  for prediction of vehicle  fuel consumption’, Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information Technology , 86(1), pp. 138–150.
[6] Heldiana,  H.,  Rusdinar,  A.,  &  Susanto,  E.  (2015). Pada  Mobil  Listrik  Dengan  Metode  Fuzzy  Logic Design and Implementation of Brake Control System As  Object  Distance  Adjusters  on  Electric  Car  With Fuzzy Logic, 2 (2), 2184–2191.