ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Sistem monitoring dan penyiraman otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang didukung oleh logika fuzzy memberikan solusi inovatif dalam sektor pertanian dengan memungkinkan pemantauan kondisi tanaman secara langsung. Hal ini dapat dilakukan melalui sensor kelembapan tanah dan intensitas cahaya yang dipasang di lapangan, sehingga dapat memantau kondisi tanaman secara real-time. Data yang diperoleh dari sensor ini kemudian diproses oleh sistem untuk memberikan respon yang cepat dan akurat terhadap perubahan lingkungan yang terjadi di lapangan. Dengan penggunaan logika fuzzy, sistem dapat menganalisis data sensor dan membuat keputusan penyiraman yang optimal sesuai dengan kondisi tanah. Selama proses kalibrasi sensor kelembapan tanah, didapatkan nilai offset sebesar 1.43, yang didapatkan dari penyesuaian batas atas dan batas bawah pembacaan kelembapan tanah, guna meningkatkan ketepatan pengukuran kelembapan dan menghasilkan keputusan yang lebih akurat. Hasil pengujian sistem ini menunjukkan bahwa kecepatan penyiraman dapat disesuaikan berdasarkan tingkat kelembapan tanah dan intensitas cahaya yang terdeteksi oleh sensor. Misalnya, ketika tanah berada dalam kondisi kering (≤58%), pompa akan aktif dengan kecepatan tinggi (ON) untuk memenuhi kebutuhan air tanaman. Sementara itu, pada kondisi kelembapan tanah normal (62%–79%), pompa akan beroperasi dengan kecepatan sedang. Jika tanah tergolong basah (≥85%), pompa akan mati (OFF) karena penyiraman tidak lagi diperlukan. Meskipun intensitas cahaya turut berperan dalam pengoperasian pompa, keputusan utama tetap bergantung pada tingkat kelembapan tanah. Dalam kondisi intensitas cahaya rendah (±24.000 lux), pompa tetap beroperasi dengan kecepatan sedang selama kelembapan tanah dalam kategori normal. Pada intensitas cahaya sedang (±27.000–45.000 lux), kecepatan pompa akan disesuaikan dengan tingkat kelembapan tanah, dan berlaku untuk intensitas cahaya tinggi (±53.000–59.000 lux), untuk intensitas cahaya dilakukan dengan mengaktifkan mode tertinggi untuk memastikan akurasi sensor intensitas cahaya pada library. Sistem ini terbukti mampu menjaga kelembapan tanah dengan tepat tanpa pemborosan air. Dengan tingkat akurasi maksimal, sistem ini dapat berfungsi secara tepat dengan kebutuhan penyiraman berdasarkan kondisi tanah.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2023•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Generator sinkron memerlukan alat yang berfungsi untuk mengatur tegangan terminal tetap terjaga, alat tersebut dikenal sebagai Automatic Voltage Regulator (AVR) atau alat yang dapat mengontrol tegangan dan arus eksitasi yang disuplai ke generator sehingga tegangan terminal generator tetap stabil. Penelitian ini membandingkan dua kendali yang berbeda yaitu logika fuzzy dan jaringan saraf tiruan pada AVR yang diharapkan dapat mengatur tegangan terminal generator pada nominal 220V. Data pelatihan jaringan saraf tiruan diambil dari input dan output kendali PID sedangkan desain rule logika fuzzy menggunakan metode trial and error pada AVR yang sama. Hasil penelitian menunjukkan respon transient kinerja generator dengan hasil sebagai berikut. Logika fuzzy menghasilkan respon delay time (t_d) 1.058s, rise time (t_r) 2.576s, peak time (t_p) 20s, settling time (t_s) 5.354s, max overshoot (Mp) 0%, error steady state (e_ss) 0%. Jaringan saraf tiruan menghasilkan respon delay time (t_d) 1.031s, rise time (t_r) 1.518s, peak time (t_p) 3.128s, settling time (t_s) 2.3286s, max overshoot (Mp) 1.345%, error steady state (e_ss) 0.045%. Berdasarkan nilai respon transient logika fuzzy memiliki respon lebih lambat dibandingkan jaringan saraf tiruan, akan tetapi logika fuzzy dapat meminimalisir overshoot.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2022•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Transformator step down merupakan alat elektronika yang berguna untuk menurunkan tegangan menjadi lebih kecil. Artinya, trafo step down ini memiliki sistem kinerja utama untuk mengubah besaran tegangan listrik. Dalam penelitian ini bertujuan menganalisis keandalan trafo step down dalam menyeimbangkan beban menggunakan metode logika fuzzy. Penyeimbangan beban pada beberapa trafo yang berada pada feeder 2. Data yang digunakan hasil pengukuran pada tahun 2021 bulan januari, februari, agustus dan september dan hasil pengukuran selanjutnya diolah menggunakan metode fuzzy untuk mendapatkan hasil yang seimbang. Persentase ketidakseimbangan beban menurut Std.446-1980 yaitu sebesar 5 s/d 20% mak. Sebelum menggunakan metode fuzzy mamdani, pada trafo YDS 191 pada bulan februari menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling tinggi sebesar 46,1%. Pada trafo SLM 377 pada bulan februari menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling rendah yaitu 20,7%. Sedangkan Setelah menggunakan Metode Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling tinggi sebesar 17% pada trafo YDS 083 pada bulan agustus dan pada trafo SLM 241 pada bulan februari menghasilkan nilai ketidakseimbangan arus beban paling rendah yaitu 2,6%. Hal ini membuktikan bahwa dengan menggunakan logika fuzzy nilai ketidakseimbangan menjadi lebih baik sehingga program dapat bekerja pada saat sistem seimbang dan pada saat sistem tidak seimbang.
