UJI KINERJA SISTEM KONTROL UNTUK PENGENDALIAN SUHU PADA ALAT PENGERING BIJI-BIJIAN BERBASIS FUZZY LOGIC

  • Dwi Santoso Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Borneo Tarakan
  • Abdul Waris Departemen Teknologi Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Hasanuddin
Keywords: fuzzy logic, mikrokontroler, pengeringan

Abstract

Mesin pengering hasil pertanian akan baik jika dirancang berbasiskan logika fuzzy untuk menunjukkan hasil pengembangan maka sistem kontrol fuzzy logic diterapkan pada mesin pengering hasil pertanian tipe batch. Penelitian ini bertujuan menghasilkan  prototype alat pengering hasil pertanian  menggunakan  sistem  kontrol  fuzzy logic dan  mengetahui cara penerapan fuzzy logic pada alat pengering tipe batch. Penelitian ini menerapkan metode hybrid (himpunan fuzzy dan crispntuk mendesain kaidah-kaidah logika fuzzy kemudian mengonversi sinyal kontrol menjadi sinyal yang dapat digunakan untuk menggerakkan aktuator mesin. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa penerapan sistem kontrol fuzzy logic pada alat pengering biji-bijian tipe batch menunjukkan kinerja lebih baik, tidak terjadi overshoot, dan mampu menghemat penggunaan energi gas LPG selama proses pengeringan. Jumlah daya yang digunakan sistem kontrol selama proses pengujian dilakukan yaitu 304.760 (Watt.jam).

Downloads

Download data is not yet available.

References

Adriansyah, M.G. (2017). Studi Eksperimen Pengaruh Variasi Kecepatan Dan Temperatur Udara Terhadap Kualitas Pengeringan Bagasse Pada Mesin Pengering Tipe Pneumatic/Flash Dryer. Institute Technology Sepuluh Nopember.

Argo, B.D., & Rahayu, C. (2012). Model Simulasi Pengendalian Suhu Udara Pada Mesin Pengering Cabe Dengan Kontrol Logika Fuzzy. Jurnal Teknologi Pertanian, 5(3).

Chbat, N.W., & Badami, V.V. (2000). Systems And Methods For Determining Drying Time For A Clothes Dryer: Google Patents.

Dewi, S., & Hartati, S. (2010). Neuro-Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy Dan Jaringan Syaraf, Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Dufour, P. (2006). Control Engineering In Drying Technology: Review And Trends. Drying Technology, 24(7), 889-904.

Harsono, P. W., Budiharti, U., & Mulyantara, F. T (2011). Pengujian Unit Pengering ERK-Hybrid Untuk Padi Kapasitas 5 Ton. Balai Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian.

Hasibuan, R. (2004). Mekanisme Pengeringan. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Hasnan, M. (2017). Rancang Bangun Sistem Pengering Gabah Dengan Menggunakan Arduino. Skripsi. Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.

Kakomole, J.B. (2012). Karakteristik Pengeringan Biji Pala (Myristica Fragrans H) Menggunakan Alat Pengering Energi Surya Tipe Rak. Cocos, 1(1).

Kasabov, N.K., & Song, Q. (2002). DENFIS: Dynamic Evolving Neural-Fuzzy Inference System And Its Application For Time-Series Prediction. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 10(2), 144-154.

Munir, R. (2011). Sistem Inferensi Fuzzy. Teknik Informatika-STEI ITB, Bandung.

Murdianto, D., & Santoso, D. (2019). Pemodelan Mesin Pengering Biji-Bijian Tipe Batch Menggunakan Hybrid Petri Net. Jurnal Pertanian Berkelanjutan, 7(2), 115-120.

Naba, A. (2009). Belajar Cepat Fuzzy logic Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.

Nasution, H. (2012). Implementasi Logika Fuzzy Pada Sistem Kecerdasan Buatan. ELKHA, 4(2).

Santoso, D., Muhidong, D., & Mursalim, M. (2018). Model Matematis Pengeringan Lapisan Tipis Biji Kopi Arabika (Coffeae arabica) dan Biji Kopi Robusta (Coffeae cannephora). Jurnal Teknologi Pertanian Andalas, 22(1), 86-95.

Soemarsono, B.E., Listiasri, E., & Kusuma, G.C. (2016). Alat Pendeteksi Dini Terhadap Kebocoran Gas LPG. TELE, 13(1).

Supriyono, H., Ariwibowo, S., & Irsyadi, F. Y.A. (2015). Rancang-Bangun Pengering Panili Otomatis Berbasis Mikrokontroler. Prosiding Simposium Nasional RAPI XIV - 2015 FT UMS, 50-56.

Wang, L.-X., & Wang, L.-X. (1997). A Course In Fuzzy Systems And Control (Vol. 2): Prentice Hall PTR Upper Saddle River, NJ.

Published
2020-03-24