IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC UNTUK PENGATURAN

KELEMBABAN TANAH PADA TANAMAN CABAI

Perkembangan teknologi dalam dunia pertanian yang semakin pesat akan membutuhkan suatu system yang dapat bekerja secara otomatis sehingga dapat mengurangi penggunaan tenaga dari manusia. Sistem kontrol yang ak an dibuat b ertujuan untuk mengetahui tingkat kelembaban dari tanah untuk kemudian akan dilakukan suatu pengaturan sehingga didapatkan tingkat kelembapan normal sesuai kebutuhan tanaman. Sistem kontrol yang dimaksud adalah suatu " Implementasi Metode Fuzzy Logic untuk pengukuran Kelembapan tanah pada tanaman cabai"

Sensor kelembapan tanah

Sensor kelembapan adalah alat yang digunakan untuk mendeteksi/mengukur kelembaban tanah dan mengubahnya menjadi tegangan dan arus listrik

Gambar blok sistem di bawah terbagi menjadi 3 bagian yaitu Input, Prosesor , dan Output. Pada bagian input terdiri dari Sensor, Filter dan Amplifier. Sensor dipasang pada tanah untuk mendeteksi tingkat kelembaban dan suhu dari tanah dan akan mengeluarkan sinyal yang kemudian akan dibuang noisenya dan akan menguatkan sinyal asli dengan menggunakan Filter dan Amlifier. Untuk bagian yang kedua yaitu bagian proses yang akan menggunakan microkontroler. Pada pros es ini akan digunakan metode fuzzy logic untuk melakukan proses pad a input dan mengatur output.

 Aktuator akan menjalankan aksi berdasarkan perintah dari microkontroler sesuai dengan kondisi kelembaban tanah. misalnya : jika kondisi tanah kering maka actuator akan melakukan aksi dengan menyemprotkan air ke tanah sampai didapatkan kelembaban tanah normal sesuai kebutuhan cabai. Timer akan digunakan untuk mengatur volume air yang akan disemprotkan ke tanah sehingga n anti akan di dapatkan kelembaban tanah normal sesuai kebutuhan tanaman. Sedangkan untuk kondisi tanah dengan kelembaban tanah tinggi aktuator akan melakukan aksi dengan memberikan tanda alarm untuk membaritahu user.

Pada gambar di atas terdapat dua gambar yang dilihat dari atas area dan dilihat dari samping area. Untuk g ambar yang dilihat dari atas , akan digunakan media tanah dengan ukuran 32 cm x 28 cm x 11 cm. untuk area itu akan ditanami tiga batang cabai denga jarak masing-masing cabai 20 cm. untuk penempatan dari mikrocontroler, alarm, dan pompa air akan diletakan di luar area kebun. Untuk gambar yang kedua merupakan area kebun jika dilihat dari samping. Dari arah samping ini dapat dilihat untuk ketebalan tan ah yaitu 11 cm, jarak penyemprot dengan permukaan tanah adalah 1 m, dan untuk sensor suhu di tanam di bawah tanah dengan kedalaman 5 cm dari atas permukaan tanah. Keseluruhan proses logika fuzzy sebag ai berikut :

Kesimpulan

Setelah melakukan perencanaan dan pembuatan sistem kemudian dilakukan pengujian dan analisanya, ada beberapa k esimpulan yang dapat diambil dari system pengatur kelembaban tanah otomatis dengan mengatur jumlah volume air, antara lain :

1. Sensor yang baik untuk proyek akhir ini adalah tembaga dengan nilai konduktivias 5,7 x 107 σ,S/m ,dengan luas elektrode 12cm x 4cm x 2mm jarak antara elektrode 25cm, sinyal input berupa dc 5volt, dengan panjang elektrode sampai diatas permukaan tanah.

2. Kelembaban tanah mempunyai pengaruh terhadap nilai resistansi tanah dan mempunyai  perbandinganterbalik.

Aplikasi Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Logika

Fuzzy(Studi Kasus : Penentuan Spesifikasi Komputer Untuk

Suatu Paket Komputer Lengkap)

Logika Fuzzy memiliki beberapa karakteristik yaitu himpunan Fuzzydan fungsi keanggotaan. Pada logikaboolean, sebuah individu dipastikan sebagai anggota dari salah satu himpunan saja, sedangkan pada himpunan fuzzy sebuah individu dapat masuk pada dua himpunan yang berbeda. Seberapa besar eksistensinya dalam himpunan tersebut dapat dilihat pada nilai keanggotaannya

Himpunan fuzzy A pada semesta X dinyatakan sebagai himpunan pasangan berurutan (set of ordered pairs) baik diskrit maupun kontinu.

Dimana fungsi keanggotaan himpunan fuzzy A. Fungsi keanggotaan memetakan setiap pada suatu nilai antara [0,1] yang disebut derajat keanggotaan (membership gradeataumembership value)

Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titikinput data ke dalam nilai keanggotaannya (disebut juga dengan derajatkeanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapatdigunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melaluipendekatan fungsi [5]. Derajat keanggotaan dalam himpunan (degree ofmembership) dilambangkan dengan μ. Dalam kasus yang dibahas, fungsi keanggotaan yang dipakai adalah Representasi Kurva Segitiga dan Representasi Kurva Bahu. Representasi Kurva Segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis.

Sedangkan representasi kurva bahu merupakan daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan sisi kirinya akan naik dan turun.  Himpunan fuzzy bahu digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy.

Operator OR merupakan operator yang berhubungan dengan operasi union pada himpunan. Fire strengthsebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar antara elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.

Serta operator NOT yang merupakan operator yang berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan.Fire strengthsebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari  1.

Pada proses perancangan sistem yang akan dibuat, dibutuhkan suatu basis data fuzzy. Basis data fuzzy dapat diartikan sebagai representasi, pemasukan, dan manipulasi informasi yang tidak tepat dan tidak pasti.Querypada logikafuzzy dapat digunakan untuk pengambilan data yang diinginkan, tanpa memerlukan pendefinisian parameter yang pasti. Proses query fuzz ymencakup logika boolean yang hasil pencariannya berupa nilai benar atau salah dan juga akan menghasilkan nilai x% mendekati benar atau x% mendekati salah dari nilai keanggotaannya. Basis data fuzzy bertujuan untuk memecahkan setiap permasalahan yang berhubungan dengan representasi dan menangani informasi yang tidak tepat [6]. Logikafuzzy terdiri dari 3 proses utama, yaitu fuzzifikasi, Inferensi fuzzy dan defuzzifikasi. Fuzzifikasi adalah pengubahan seluruh variabel input/output ke bentuk himpunan fuzzy. Rentang nilai variabel input dikelompokkan menjadi beberapa himpunan fuzzy dan tiap himpunan mempunyai derajat keanggotaan tertentu.

 Bentuk fuzzifikasi yang dipakai pada sistem ini adalah bentuk segitiga dan bentuk bahu. Bentuk fuzzifikasi menentukan derajat keanggotaan suatu nilai rentang input/output. Derajat keanggotaan himpunan fuzzy dihitung dengan menggunakan rumus fungsi keanggotaan dari segitiga fuzzifikasi [4]. Setelah fungsi keanggotaan untuk variabel masukan dan keluarannya ditentukan, basis aturan pengendalian dapat dikembangkan untuk menghubungkan aksi keluaran pengendali terhadap kondisi masukannya. Tahap ini disebut sebagai tahap inferensi, yakni bagian penentuan aturan dari sistem logika fuzzy.Sejumlah aturan dapat dibuat untuk menentukan aksi pengendali fuzzy [7]. Pada basis aturan, aturan If-Then tersebut dapat menghubungkan banyak variabel masukan dan keluaran. Masukanxdipetakan menjadi keluarany.Aturanif-then diinterpretasikan sebagai implikasi fuzzy. Terdapat banyak sekali model interpretasi implikasi yang telah dikembangkan. Pada sistem ini, metode yang digunakan adalah Metode MAMDANI.