## CONTROL TEMPERATURE ON PLANT BABY INCUBATOR WITH FUZZY LOGIC

## Noor Yulita Dwi Setyaningsih
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro Universitas Muria Kudus Email: noor.yulita@umk.ac.id
Alif Catur Murti Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: alif.catur@umk.ac.id

## ABSTRAK
Inkubator  bayi  merupakan  salah  satu  media  medis  yang  digunakan  untuk  menjaga  kondisi  suhu  dari  bayi prematur atau bayi yang baru lahir. Suhu merupakan salah satu faktor yang sangat penting untuk dijaga bagi bayi baru lahir, karena kondisi bayi baru lahir yang tidak stabil dan belum bisa melakukan produksi panas sendiri untuk menghangatkan  tubuhnya  dan  memproduksi  panas  untuk  menjaga  kestabilan  tubuhnya.  Kendali  logika fuzzy digunakan  untuk  mengendalikan  suhu  pada  penelitian  ini,  karena  kebutuhan  bayi  yang  berbeda-beda  sehingga pemanfaatan  sistem  kendali fuzzy ini  sangat  mempermudah  dalam  melakukan  pengendalian.  Parameter  yang digunakan dalam pengendalian ini adalah nilai Error , d-eror, dan sinyal kontrol. Hasil penggunaan sistem kendali logika fuzzy untuk pengendalian suhu pada plant inkubator bayi adalah kesalahan yang terjadi dapat dikurangi dan kestabilan  dapat  dipertahankan.  Meskipun  adanya  gangguan  yang  diberikan  pada  sistem,  dengan  pemanfaatan sistem kendali fuzzy ini, dapat menjaga sistem pada keadaan yang stabil.
Kata kunci: sistem kendali, temperature , inkubator bayi, plant , logika fuzzy , new born .

## ABSTRACT
Baby  incubator  is  one  of  medical  tools  used  to  maintain  body  temperature  of  premature  or  new born.  Temperature  is  one  of  factors  which  are  really  important  to  maintain  for  new  born  because  new born have unstable condition and could not produce their own heat yet, to keep warm or stabilize their body.  Fuzzy  logic  control  used  to  control  temperature  in  this  research,  because  each  baby  needs  is different so the use of fuzzy logic control system make the control job a lot easier. Indicators used in this control  system  are  error  score,  d-error,  and  control  signal.  Result  from  using  the  fuzzy  logic  control system  to  control  temperature  in  baby  incubator  is  less  error  happens  and  could  maintain  stability. Although there is a problem given to the system, fuzzy logic control system could maintain the system in stable condition.
Keywords: control system, temperature, baby incubator, plant, fuzzy logic, new born.

## 1. PENDAHULUAN
Angka tingkat kematian bayi paling tinggi dilaporkan terjadi di sejumlah negara berkembang. Di Indonesia, angka kematian bayi termasuk masih tinggi dibandingkan dengan negara ASEAN yang lain. Angka kematian bayi di Indonesia 4,6 kali lebih tinggi dari Malaysia, 1,3 kali lebih tinggi dari Philipina, dan 1,8 kali lebih tinggi dari Thailand [1]. Di Amerika Serikat lebih dari 490.000 bayi lahir prematur pada tahun 2003 [2]. Kondisi bayi baru lahir belum stabil. Ketidakstabilan kondisi tersebut juga dialami bayi prematur baru lahir, yaitu tingkat pertukaran panas  antara  permukaan  kulitnya  dengan  kondisi  lingkungan  sekitar  sangat  tinggi,  bahkan  tingkat  pengeluaran panas yang terjadi dapat melebihi total produksi panas metabolisme bayi itu sendiri [3]. Bayi prematur adalah bayi yang  lahir  dalam  kondisi  yang  tidak  normal,  disebabkan  karena  umur  kandungan  yang  belum  cukup  atau  berat badan  saat  lahir  di  bawah  rata-rata  bayi  normal.  Jika  hal  ini  dibiarkan  akan  berakibat  bayi  meninggal  [4][5][6]. Salah satu tempat untuk meletakkan bayi adalah inkubator bayi. Inkubator bayi adalah sebuah wadah tertutup yang kehangatan lingkungannya dapat diatur dengan cara memanaskan udara dengan suhu tertentu, yang berfungsi untuk menghangatkan bayi [5][7]. Inkubator bayi membutuhkan kelembapan yang stabil agar kondisi dalam inkubator tetap  terjaga  sesuai  dengan set  point [8].  Untuk  penentuan  suhu  sesuai  dengan  kebutuhan  bayi  di  dalam plant inkubator dibutuhkan suatu logika pengendalian yang mempunyai logika tidak tegas. Logika tidak tegas dibutuhkan
dalam penentuan tingkat suhu dan kelembapan suhu itu dingin atau panas, begitupun dengan kelembapan termasuk lembap atau kering. Penentuan jarak nilai tingkat keadaan tidak dapat ditentukan dengan nilai 1 atau 0, tapi dapat ditentukan nilai dengan jarak 0 sampai 1. Logika fuzzy dikembangkan untuk menangani permasalahan yang tidak dapat ditangani oleh logika tradisional (logika crisp), dengan logika tradisional hanya dikenal 0 dan 1 atau ‘ya’ dan ‘tidak’. Logika fuzzy mengakomodasi nilai  yang berada antara  ‘ya’ dan  ‘tidak’  [9]. Oleh  karena kebutuhan bayi yang menggunakan plant inkubator tersebut berbeda-beda. Ukuran suhu yang hangat antara pengguna plant sangat berbeda. Penelitian ini memanfaatkan metode pengendalian logika fuzzy . Sehubungan dengan metode logika fuzzy yang  digunakan  adalah  logika  yang  memungkinkan  untuk  memperhitungkan  nilai  kompleks  yang  dinamis  dari peubah suhu secara langsung. Selain itu, sistem kendali logika fuzzy tidak memiliki ketergantungan pada peubah- peubah dari proses kendali [10].

## 1.1 Sistem Kendali Fuzzy
Logika fuzzy merupakan  model  fundamental  yang  memiliki  hubungan input-output terdiri  dari  empat komponen yaitu fuzzifier, inference engine, defuzzifier , dan fuzzy rule base [11]. Beberapa fungsi keanggotaan yang biasa digunakan adalah sebagai berikut [12]:
a. Fungsi Keanggotaan Segitiga
Gambar1. Fungsi Keanggotaan Segitiga [12]
(1)

## b. Fungsi keanggotaan trapesium
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Trapesium [12]
c. Fungsi keanggotaan gausian
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Gausian [12]
(3)
d. Fungsi keanggotaan lonceng
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Lonceng [12]
(4)
Struktur dasar pengendali logika fuzzy ditunjukkan pada Gambar 5 yang meliputi empat bagian utama yaitu fuzzyfikasi , basis pengetahuan, logika pengambilan keputusan dan defuzzyfikasi [13].
Gambar 5. Struktur Dasar Pengendali Fuzzy [13]
Metode mamdani digunakan pada penelitian ini. Metode ini sering digunakan dalam aplikasi-aplikasi karena strukturnya  yang  sederhana,  yaitu  menggunakan  operasi MIN-MAX atau MAX-PRODUC .  Untuk  mendapatkan output dari metode ini, diperlukan empat tahapan berikut [14]:
a. Fuzzifikasi
b. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk IF-THEN)
c. Aplikasi  fungsi  implikasi  menggunakan  fungsi  MIN  dan  komposisi  antar  rule  menggunakan  fungsi  MAX (menghasilkan himpunan fuzzy baru).
d. De fuzzy fikasi menggunakan metode centroid, seperti pada persamaan 5.
(5)
.

## 1.2 Inkubator Bayi
Inkubator  Bayi  adalah  suatu  kotak  yang  dirancang  untuk  mempertahankan  suhu  internal  yang konstan  dengan  menggunakan  suatu  termostrat  [15].  Bayi  prematur  mempunyai  kesulitan mempertahankan suhu tubuh yang tetap dan mudah terjadi variasi [4]. Bayi yang baru lahir di Indonesia mempunyai dimensi fisik rata-rata dengan panjang bayi 55 cm, lebar dada bayi 45 cm, dan berat bayi 3 kg [16].  nilai-nilai  suhu  perkembangan  bayi  dalam  inkubator  telah  distandarkan  oleh  WHO  seperti  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Rekomendasi Suhu pada Inkubator Sesuai Usia [17]
Berat Badan Bayi Suhu Inkubator Sesuai Usia Pasca Kelahiran 35 34 33 32 < 1,5 Kg 1  -  10 ha ri 11  hari  -  3 minggu 3 -5 minggu > 5 min ggu 1,5  -  2,0 Kg 1 - 20 hari 11  hari  -  4 minggu > 4 min ggu 2,1  -  2,5 Kg 1 - 2 bulan 3 hari - 3 minggu > 3 min ggu > 2,5 Kg 1 -2 hari > 2 hari

## 1.3 Bayi Berat Lahir Rendah
Bayi  berat  lahir  rendah  (BBLR)  adalah  bayi  dengan  berat  lahir  kurang  dari  2500  gram  tanpa memandang  umur  gestasi.  Secara  umum  gambaran  klinis  pada  bayi  berat  lahir  rendah  adalah  panjang kurang dari 45 cm,  lingkaran  dada kurang dari 30 cm, lingkaran  kepala  kurang dari 33  cm  [18]. BBLR dapat  dikelompokkan  menjadi  prematuritas  dan  dismaturitas.  Prematuritas  adalah  bayi  dengan  masa kehamilan kurang dari 37 minggu dan berat badan sesuai dengan berat badan untuk umur kehamilannya. Sedangkan dismaturitus adalah bayi dengan berat badan kurang dari berat badan yang seharusnya untuk usia kehamilannya [17].
Berat badan lahir rendah (BBLR) dibedakan dalam dua katagori yaitu: BBLR karena prematur (usia kandungan kurang dari 37 minggu) atau BBLR karena intrauterine growth retardation (IUGR) yaitu bayi cukup bulan tetapi berat kurang untuk usianya [19].
Bayi  prematur  adalah  bayi  yang  lahir  dalam  kondisi  yang  tidak  normal,  karena  umur  kandungan yang  belum  mencapai  masa  kelahiran  atau  berat  badan  saat  kelahiran  di  bawah  rata-rata  bayi  normal sehingga  diperlukan  proses  adaptasi  lingkungan  di  luar  rahim  dalam  kondisi  yang  terkendali.  Kondisi yang  serba  terbatas,  baik  asupan  gizi  maupun  kebutuhan  lainnya  yang  sangat  diperlukan  dalam  tumbuh kembangnya  bayi,  perlu  perawatan  yang  intensif.  Pada  proses  kelahiran  prematur,  suhu  kulit  bayi  dan suhu badan cenderung mengalami penurunan [5][17][20].
Makin  pendek  umur  kehamilan  ibu,  maka  kemungkinan  terjadinya  komplikasi  pada  bayi  semakin besar.  Selain  penggolongan  berdasarkan  umur  kehamilan,  bayi  prematur  juga  dapat  digolongkan  dari berat badan bayi. Bayi yang terlahir dengan berat badan di bawah 1500 gram dapat digolongkan kedalam bayi  prematur  [21].  Bayi  prematur  mempunyai  kesulitan  mempertahankan  suhu  tubuh  yang  tetap  dan mudah terjadi variasi [4].

## 1.4 Model Suhu Inkubator
Pilot  plant dari  inkubator  bayi  terbuat  dari  sebuah  box  dengan  bahan  akrilik  transparan  dengan tinggi  50cm,  panjang  80cm  dan  lebar  40cm.  Model  suhu  dan  kelembapan  dibangun  dari  dua  macam model,  yaitu  untuk  model  linier  suhu  dan  kelembapan  dibangun  dari  fungsi orthonormal  basis dan Laguerre  basis .  Fungsi Laguerre memiliki  kelebihan  dalam  memodelkan  kondisi  transien,  dapat dikontruksikan dalam sebuah bentuk filter sederhana linier dengan orde pendekatan. Adapun untuk model non- linier  dari  suhu  dan  kelembapan  dibangun  dari  Hammerstein  [22].  Persamaan  umum  dari  fungsi orthonormal SISO linier dapat dilihat pada Persamaan 6 .
Dengan adalah fungsi orthonormal , ci adalah koefisien. Diasumsikan Φi(z) adalah z transform  diantara  Φi(k)  dan  li(k)  adalah  keluaran  dari  Φi(z),  ketika input sinyal  adalah  u(k).  Untuk model output y(k) dapat terlihat seperti Persamaan 7.
(7)
Adapun ci adalah koefisien dan li(k) adalah sinyal [22].
Pada penelitian diasumsikan bahwa pulsa bentuk sinyal input (magnitude 2) diterapkan pada sistem. K-step  prediksi  model Laguerre dengan  nilai  p=0,99  dan  n=6.  Untuk  masing  masing  model  memiliki dinamika  perilaku  yang  berbeda.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses  perubahan  dinamis  sebagai  fungsi sinyal input [22]. Nilai koefisien Laguerre untuk suhu dapat dilihat pada Persamaan 2.4.

## (8)

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun alur yang dilakukan adalah seperti pada Gambar 6.
Mulai Perancangan Logika Fuzzy Perancangan Plant Suhu Penggabungan Plant dan Fuzzy Data Kendali Analisa Selesai Data=SP

## Gambar 6. Langkah Penelitian
Adapun  proses  pelaksanaan  ini  adalah  melakukan  perancangan  logika fuzzy ,  yaitu  merancang masukan fuzzy yang  berupa  parameter  eror  dan  delta  eror,  kemudian  keluaran  yang  berupa  parameter sinyal kendali. Selanjutnya kendali fuzzy digabungkan dengan plant yang sudah di buat untuk melakukan pengendalian. Kemudian pengambilan data dilakukan dan analisa hasil yang ada.

## 2.1 Perancangan Logika Fuzzy
Adapun  perancangan  parameter  kendali  logika fuzzy dalam  sistem  pengendalian  ini  dapat  dilihat seperti  Gambar  7  untuk  parameter  eror  ,  Gambar  8  untuk  parameter  delta  eror  dan  Gambar  9  untuk parameter sistem kendali yang memanfaatkan software Matlab.
Gambar 7. Parameter Eror
Dimana  keterangan  dari  Gambar  7  sumbu  X  merupakan  nilai  range  dari  parameter error sistem kemudian sumbu Y adalah nilai derajat keanggotaan parameter error .
Gambar 8. Parameter Delta Error
Dimana  keterangan  dari  Gambar  8  sumbu  X  merupakan  nilai  range  dari  parameter  delta  - error sistem kemudian sumbu Y adalah nilai derajat keanggotaan parameter delta- error .

## Gambar 9. Parameter Sinyal Kendali
Dimana  keterangan  dari  Gambar  9  sumbu  X  merupakan  nilai  range  dari  parameter  sinyal  kendali sistem  kemudian  sumbu  Y  adalah  nilai  derajat  keanggotaan  parameter  sinyal  kendali.  Untuk  rule  yang digunakan  pada  pengendalian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel 3.1.,  dimana  pada  rule  ini  menggunakan  tiga variabel  yang digunakan  untuk  masukan  maupun  keluaran,  yaitu : DG ( Dingin), SJ ( Sejuk ) dan PN ( Panas ).
Tabel 2. Rule Logika Fuzzy de DG SJ PN e DG DG DG SJ SJ DG SJ PN PN SJ PN PN

## 2.2 Perancangan Plant Temperatur
Untuk  perancangan Plant temperatur  tanpa  adanya  gangguan  dapat  dilihat  seperti  Gambar  10,  sedangkan untuk sistem yang diberikan gangguan lebih besar dapat dilihat pada Gambar 11, dan Gambar 12 untuk gangguan yang lebih kecil.
Gambar 10. Plant Temperatur
Gambar 11. Plant dengan gangguan lebih besar
Gambar 12. Plant dengan gangguan lebih kecil

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  pengendalian  temperatur  pada Plant tanpa  adanya  gangguan  dapat  dilihat  pada Gambar  13.  Untuk  hasil  pengendalian  dengan  adanya  gangguan  yang  lebih  besar  dapat  dilihat  pada Gambar  14  dan  untuk  hasil  pengendalian  dengan  gangguan  yang  lebih  kecil  dapat  dilihat  pada  Gambar 15.

## Gambar 13. Hasil Pengendalian Tanpa Gangguan
Dimana keterangan dari Gambar 13 sumbu X merupakan waktu dari proses sistem kemudian sumbu Y adalah data Setting Point dari suhu yang dikendalikan. Serta dari hasil pengendalian yang terlihat pada Gambar  13  terlihat  bahwa  pengendalian  menggunakan  metode  FLC  memiliki  kondisi  yang  baik  dalam mempertahankan kondisi  yang diinginkan, pada penelitian  ini suhu  yang diinginkan adalah terjaga pada kondisi  35 ⁰ C,  dengan  memanfaatkan  FLC  sistem  dapat  menuju  ke  keadaan steady  state pada  detik  ke 171.5.

## Gambar 14. Hasil Pengendalian dengan Gangguan Besar
Dimana keterangan dari Gambar 14 sumbu X merupakan waktu dari proses sistem kemudian sumbu Y adalah data Setting Point dari suhu yang dikendalikan.
Gambar  14  menunjukkan  kondisi  sistem  yang  diberikan  gangguan  yang  lebih  besar  dari  kondisi masukan  yang  diinginkan,  ternyata  dengan  memanfaatkan  FLC  sistem  dapat  mengembalikan  kondisi steady  state  pada  detik  ke  660,5   meskipun  diawal  sistem  mengalami  kenaikan  suhu  yang  cukup  tinggi dimana  hampir sampai pada kondisi 60 ⁰ C. Sistem dengan gangguan tinggi akan mengalami kondisi yang overshoot  di  awal  sistem,  tetapi  dengan  metode  FLC  dapat  mengembalikan  kondisi  FLC  pada  kondisi steady state .

## Gambar 15. Hasil Pengendalian dengan Gangguan Kecil
Dimana keterangan dari Gambar 15 sumbu X merupakan waktu dari proses sistem kemudian sumbu Y  adalah  data Setting  Point dari  suhu  yang  dikendalikan.  Gambar  14  menunjukkan  bahwa  sistem diberikan keadaan gangguan  kecil, lebih  kecil dari  kondisi  masukan  yang ada. Dapat dilihat bahwa  saat kondisi awal sistem mengalami kondisi yang kurang stabil tapi dengan FLC sistem dapat mengembalikan ke kondisi steady state di detik 159,5.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa :
a. Dengan menggunakan kendali logika fuzzy dapat menjaga sistem pada keadaan sesuai dengan setting point yang diinginkan.
b. Waktu  yang  dibutuhkan  sistem  untuk  mencapai  kondisi steady  state tanpa  adanya  gangguan  adalah  171,5 secon .
c. Waktu yang dibutuhkan sistem untuk mencapai kondisi steady state saat adanya gangguan yang lebih kecil adalah 159,5 secon .
d. Waktu yang dibutuhkan sistem untuk mencapai kondisi steady state saat adanya gangguan yang lebih besarl adalah 660,5 secon

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  D.  Astuti,  H.  H.  Sholikhah,  and  T.  J.  Angkasawati,  “Estimasi  Risiko  Penyebab  Kematian Neonatal  di  Indonesia  Tahun  2007,” Buletin  Penelitian  Sistem  Kesehatan ,  vol.  13,  Surabaya,  pp. 297–308, 2008.
[2] G. Mathur, “ Fuzzy Logic Control For Infant Incubator Systems,” 2006.
[3] D. Bouattoura, P. Villon, and G. Farges, “Dynamic programming approach for newborn’s incubator humidity control.,” IEEE Trans. Biomed. Eng. , vol. 45, no. 1, pp. 48–55, 1998.
[4] M. R. APRIYADI, “Miniatur Pemantau Suhu Inkubator Bayi Berbasis Mikrokontroler Atmega 8535 Dan Jaringan Nirkabel,” Jakarta, 2012.
[5] fitri  adi  iskandarianto  catur  darmayanto,  “Optimalisasi  Kelembaban  Udara  Pada  Tabung  Baby Incubator Melalui Integrasi Pengendalian Temperatur Dan Kelembaban,” Surabaya, 2007.
[6] K.  Suprihatin,  “Studi  Pengaruh  Kontak  Kulit  Ke  Kulit  Antara  Ayah  dan  BBLR  Terhadap  Suhu Tubuh Ayah dan Bayinya di Rumah Sakit Umum Daerah Sidoarjo,” 2012.
[7] Syahrul,  “Pengembangan Inkubator Bayi dan Sistem Pemantauan Remote,” Tekno  Insentif ,  vol.  6, no. 38, pp. 9–17, 2012.
[8] D. Soeprijanto, “Elektro Medik Sekilas Tentang Infant Incubator Poly 022 SC,” 2013. .
[9] A. A. Khoiruddin, “Algoritma Genetika Untuk Menentukan Jenis Kurva Dan Parameter Himpunan Fuzzy ,” in Seminar nASIONAL aPLIKASI tEKNOLOGI iNFORMASI 2007 (snati 2007) , 2007, vol. 1907–5022, no. Snati, p. B 93 – B96.
[10] S.  Bachri,  “Sistem  kendali  Hybrid  PID-Logika Fuzzy Pada  Pengaturan  Kecepatan  Motor  DC,” Makara Teknol. , vol. 8, no. 1, pp. 25–34, 2004.
[11] S. Wangnipparnto and T. Suksri, “The relative humidity control,” ICROS-SICE Int. Jt. Conf. 2009 , pp. 5216–5219, 2009.
[12] W. Meilia Safitri, Aris Triwiyanto, “Perancangan Sistem Kontrol Genetic- Fuzzy Studi  Kasus  Pada Pengendalian  Top  And  Side  End  Point  Composition  dan  Bottom  Refluksi  Temperature  Pada Distillation Column,” Transmisi , 2012.
[13] I. W. Sutikno, “Perbandingan Metode Defuzzifikasi Sistem Kendali Logika Fuzzy Model Mamdani Pada Motor Dc,” vol. 2, pp. 27–38, 2013.
[14] D.  M.  Sukandy,  A.  T.  Basuki,  and  S.  Puspasari,  “Penerapan  Metode Fuzzy Mamdani  untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Minyak  Sawit  Berdasarkan  Data  Peresediaan  dan  Jumlah Permintaan,” 2008.
[15] E. S.  Adhi Ksatria Theopaga, Achmad Rizal,  “Design and  Implementation Of PID  Control Based Baby Incubator,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 70, no. 1, pp. 19–24, 2014.
[16] Budiono, “Desain dan Pembuatan Inkubator Berdasarkan Distribusi Temperatur,” J. GAMMA , vol. 2086–3071, no. September, pp. 140–147, 2012.
[17] R. A. Wahyuono, R. Hantoro, and G. Nugroho, “Analisis distribusi temperatur dan aliran udara pada inkubator bayi dengan variasi tipe dinding dan overhead screen,” pp. 1–11.
[18] D.  Alya,  “Faktor  -  Faktor  yang  Berubungan  dengan  Bayi  Berat  Lahir  Rendah  (BBLR)  di  Rumah Sakit Ibu dan Anak Banda Aceh Tahun 2013,” 2014.
[19] S. S. Sarimawar Djaja, “The Cause Of Neonatal Death And The Attributed Health Care System In Indonesia  Mortality  Study  Of  Household  Health  Survey  200,”  in Buletin  Penelitian  Kesehatan , 2001.
[20] E. P. Kurniawan, R. Hantoro, and G. Nugroho, “Pengaruh Jarak Antar Dinding terhadap Distribusi Temperatur pada Inkubator Bayi Berdinding Ganda,” vol. 2, no. 1, 2013.
[21] I. H. Veri Permana, Achmad Rizal, “Perancangan Sistem Pengendalian Suhu dan Kelembaban Pada Inkubator Bayi Berbasis Mikrokontroler.”
[22] G. H. C. Oliveira, M. F. Amorim, K. J. Latawiec, C. Pr, and B. Zip, “Multiple Model Identification And Control Of Neonate Incubators Using Laguerre Basis,” 2005.