Achtelik, M., Zhang, et al. 2009. Visual Tracking and Control of a Quadcopter Using a Stereo Camera System and Inertial Sensors. IEEE Xplore (978-1-4244-2693-5).
Adi, Sulistia, A., & Yonatan, & Vydia, V. 2012. Aplikasi Pengenalan Objek Pariwisata Kalimantan Pada Mobil Smartphone Berbasis Andrid2.2. Jurnal TransIT. Kalimantan. Vol. 1, pp.1-15.
Andrianto, H. 2013. Pemrograman Mikrokontroler ATMega 16 Menggunakan bahasa C Code Vision AVR. Bandung: Informatika.
Agung, M. Prawira, & Dodi S. Laksono. 2017. Perancangan Kendali Robot pada Smartphone Menggunakan Sensor Accelerometer Berbasis Metode Fuzzy Logic. Jurnal Rekayasa Elektrika, Vol. 13 No. 2.
Andriansyah, Andi, 2010. Perancangan Pengendali Robot Bergerak Berbasis Perilaku Menggunakan Particle Swarm Fuzzy Controller. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, Vol. 3, No. 1.
Arys, Fitranda, & Mazharuddin A. & Suardinata, Wayan. 2011. Rancang Bangun Aplikasi Berpindah Pengendali Robot Berbasis Android Menggunakan Koneksi Bluetooth. Paper Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
A. M. Bierling, T., & W. J. Hocht, L., & Holzapfel. 2011. “Adaptive Control of a Quadcopter in the Presence of large/complete Parameter Uncertainties”.
American Institute of Aeronautics and Astronautics” (AIAA 2011-1485). (pp. 1 - 15).
Bobby, G. 2015. Design and Implementation of Balance Two Wheled Robot Based Microcontroller. Proceedings of The Second International Conference on Computer and Communication Technologies. Vol. 3 (pp. 45-33).
Budi S., D., & Wibawanto H. & Mulwinda A. 2018. Machine Prototype to deliver Goods Automatically Using Load Cell Based on Line Follower Robot. Jurnal Teknik Elektro, Vol.10 No.1, (pp. 23 – 29).
Budiharto, W., & Suhartono, D. 2014. Artificial Intelligence. Yogyakarta: ANDI.
Desa, H. & Ahmed, Faiz & Azfar, Zul. 2013. Adptive Hybrid Control Algorithm Design for Attitude. Ministry of Higher Education, Malaysia. Vol 66, No. 2 (ISSN 1661-464X).
Djuandi, Feri. 2011. Pengenalan Arduino. E-book, www.tobuku.com (diakses 17 Januari 2019).
Furqon, M. S. 2017. Pemanfaatan Android Sebagai Media Pengontrol Robot Pemindah Kubus Berbasis Arduino Uno. Sinkron, Jurnal & Penelitian Informatika. Vol. 2 No. 2.
Hidayat, Dody. 2016. Analisis Kestabilan Quadcopter dengan Metode Fuzzy Logic.
Master Tesis, Repository USU.
Jang, J.-S. R., Sun, C. T., & Mizutani, E. 1997. Neuro-Fuzzy And Soft Computing (Vols. ISBN 0-13-261066-3). Prentice-Hall.
Kadir, Abdul, 2015, Buku Pintar Pemrograman Arduino, Yogyakarta, Penerbit MediaKom.
Kadir, Abdul, 2015, From Zero to a PRO Android, Yogyakarta, Penerbit MediaKom.
Kadir, Abdul, 2015, From Zero to a PRO, Panduan Mempelajari Aneka Proyek Berbasis Mikrokontroller, Jakarta, Penerbit Andi.
Latif, M., & Budiharto, H. 2014. Perancangan Sistem Autonomous Quadcopter.
(ISSN 2407 - 1846).
Saefullah, Asep, 2014. Sistem Kontrol Robot Pemindah Barang Menggunakan Aplikasi Android Berbasis Arduino Uno.
Satya, Nuryono, 2009. Penerapan Multi-Mikrokontroler Pada Model Robot Mobil Berbasis logika Fuzzy. Telkomnika, Vol. 7, No. 3 : 213 – 218 (ISSN: 1693-6930)
Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta:
ANDI.
Tettamanzi, A., & Tomassini, M. 2001. Soft Computing. Germany: Springer.
Wahyudi, Susanto, A., Hadi, P. S., & Widada, W. 2009. Penentuan Faktor Kalibrasi Accelerometer MMA7260Q Pada Ketiga Sumbu. Jurnal Teknik Elektro , Jilid 11, Nomor 1 (p. 16-22), Jilid 11, Nomor 1, hlm. 16-22.
Datasheet VNH2SP30, VNH2SP30-E Automotive fully integrated Hybridge motor driver. www.st.com, pp. 1–33, 2013. (diakses 17 Januari 2019).
Lampiran-1
Tabel 1. Input Data Beban Data Input Beban (Gram)
0 24 48 72 96 120 144 168 192 216 240 264 1 25 49 73 97 121 145 169 193 217 241 265 2 26 50 74 98 122 146 170 194 218 242 266 3 27 51 75 99 123 147 171 195 219 243 267 4 28 52 76 10 124 148 172 196 220 244 268 5 29 53 77 101 125 149 173 197 221 245 269 6 30 54 78 102 126 150 174 198 222 246 270 7 31 55 79 103 127 151 175 199 223 247 271 8 32 56 80 104 128 152 176 200 224 248 272 9 33 57 81 105 129 153 177 201 225 249 273 10 34 58 82 106 130 154 178 202 226 250 274 11 35 59 83 107 131 155 179 203 227 251 275 12 36 60 84 108 132 156 180 204 228 252 276 13 37 61 85 109 133 157 181 205 229 253 277 14 38 62 86 110 134 158 182 206 230 254 278 15 39 63 87 111 135 159 183 207 231 255 279 16 40 64 88 112 136 160 184 208 232 256 280 17 41 65 89 113 137 161 185 209 233 257 281 18 42 66 90 114 138 162 186 210 234 258 282 19 43 67 91 115 139 163 187 211 235 259 283 20 44 68 92 116 140 164 188 212 236 260 284 21 45 69 93 117 141 165 189 213 237 261 285 22 46 70 94 118 142 166 190 214 238 262 286 23 47 71 95 119 143 167 191 215 239 263 287
Tabel 1. Input Data Beban (Lanjutan) Data Input Beban (Gram)
288 313 338 363 388 413 438 463 489 513 538 563 289 314 339 364 389 414 439 464 490 514 539 564 290 315 340 365 390 415 440 465 491 515 540 565 291 316 341 366 391 416 441 466 491 516 541 566 292 317 342 367 392 417 442 467 492 517 542 567 293 318 343 368 393 418 443 468 493 518 543 568 294 319 344 369 394 419 444 469 494 519 544 569 295 320 345 370 395 420 445 470 495 520 545 570 296 321 346 371 396 421 446 471 496 521 546 571 297 322 347 372 397 422 447 472 497 522 547 572 298 323 348 373 398 423 448 473 498 523 548 573 299 324 349 374 399 424 449 474 499 524 549 574 300 325 350 375 400 425 450 475 500 525 550 575 301 326 351 376 401 426 451 476 501 526 551 576 302 327 352 377 402 427 452 478 502 527 552 577 303 328 353 378 403 428 453 479 503 528 553 578 304 329 354 379 404 429 454 480 504 529 554 579 305 330 355 380 405 430 455 481 505 530 555 580 306 331 356 381 406 431 456 482 506 531 556 581 307 332 357 382 407 432 457 483 507 532 557 582 308 333 358 383 408 433 458 484 508 533 558 583 309 334 359 384 409 434 459 485 509 534 559 584 310 335 360 385 410 435 460 486 510 535 560 585 311 336 361 386 411 436 461 487 511 536 561 586 312 337 362 387 412 437 462 488 512 537 562 587
Tabel 1. Input Data Beban (Lanjutan) Data Input Beban (Gram)
588 613 638 663 688 713 738 764 789 814 839 864 589 614 639 664 689 714 739 765 790 815 840 865 590 615 640 665 690 715 740 766 791 816 841 866 591 616 641 666 691 716 741 767 792 817 842 867 592 617 642 667 692 717 742 768 793 818 843 868 593 618 643 668 693 718 743 769 794 819 844 869 594 619 644 669 694 719 745 770 795 820 845 870 595 620 645 670 695 720 746 771 796 821 846 871 596 621 646 671 696 721 747 772 797 822 847 872 597 622 647 672 697 722 748 773 798 823 848 873 598 623 648 673 698 723 749 774 799 824 849 874 599 624 649 674 699 724 750 775 800 825 850 875 600 625 650 675 700 725 751 776 801 826 851 876 601 626 651 676 701 726 752 777 802 827 852 877 602 627 652 677 702 727 753 778 803 828 853 878 603 628 653 678 703 728 754 779 804 829 854 879 604 629 654 679 704 729 755 780 805 830 855 880 605 630 655 680 705 730 756 781 806 831 856 882 606 631 656 681 706 731 757 782 807 832 857 884 607 632 657 682 707 732 758 783 808 833 858 886 608 633 658 683 708 733 759 784 809 834 859 888 609 634 659 684 709 734 760 785 810 835 860 890 610 635 660 685 710 735 761 786 811 836 861 895 611 636 661 686 711 736 762 787 812 837 862 897 612 637 662 687 712 737 763 788 813 838 863 900
Lampiran-2
Berikut ini lampiran dari data pengujian sebanyak 10 input beban yang dimasukkan, agar terlihat pergerakan derajat kemiringan dari keempat servo. Beban tersebut dimasukkan dengan inputan : 75, 135, 285, 350, 445, 510, 590, 630, 725.
Pengujian dengan Beban 75 Gram
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 20 % dari kecepatan awal.
Rule Pada Servo 3
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) dilihat kenaikan derajat servonya adalah 20 % dari kecepatan awal.
Rule Pada Servo 4
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 1 . (40 – 30)
= 40 – 10 = 30
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 30)
= 40 – 0 = 40
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 4
Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) (α-p1 + α-p2 + α-p3)
= (1 * 30) + (0 * 40) + (0 * 40) (1 + 0 + 0)
= 30 = 30 1
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 30 % dari kecepatan awal.
Pengujian dengan Beban 135 Gram Variabel Input Beban
µRINGAN(135) = 1 µSEDANG(135) = 0 µBERAT(135) = 0
Rule Pada Servo 1 Dan 2
[R1] IF Beban = RINGAN THEN Servo = LOW α-predikat 1 = min µRINGAN(135)
= min (1) = 1
[R2] IF Beban = SEDANG THEN Servo = MIDDLE α-predikat 2 = min µSEDANG(135)
= min (0)
= 0
[R3] IF Beban = BERAT THEN Servo = HIGH α-predikat 3 = min µBERAT(135)
= min (0)
= 0
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 1 . (40 – 20)
= 40 – 20 = 20
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 30)
= 40 – 0 = 40
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3)
(α-p1 + α-p2 + α-p3)
= (1 * 20) + (0 * 40) + (0 * 40) (1 + 0 + 0)
= 20 = 20 1
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 1 dan 2, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 20 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 3, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 20 % dari kecepatan awal.
Rule Pada Servo 4
= 30 = 30 1
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 30 % dari kecepatan awal.
Pengujian dengan Beban 285 Gram Variabel Input Beban
µRINGAN(285) = 300 – x 300 – 285 = 0,15 300–200 100
µSEDANG(285) = x – 200 285 – 200 85 = 0,42 400–200 200 200
µBERAT(285) = 0
Rule Pada Servo 1 Dan 2
[R1] IF Beban = RINGAN THEN Servo = LOW α-predikat 1 = min µRINGAN(285)
= min (0,15)
= 0,15
[R2] IF Beban = SEDANG THEN Servo = MIDDLE α-predikat 2 = min µSEDANG(285)
= min (0,42)
= 0,42
[R3] IF Beban = BERAT THEN Servo = HIGH α-predikat 3 = min µBERAT(285)
= min (0)
= 0
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0,15 . (40 – 20)
= 40 – 3 = 37
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin)
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 36,10 % dari kecepatan awal.
Rule Pada Servo 3
= 40 – 3 = 37 dilihat kenaikan derajat servonya adalah 39,21 % dari kecepatan awal.
Rule Pada Servo 4
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0,15 . (40 – 30)
= 40 – 1,5 = 38,5
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0,42 . (40 - 30)
= 40 – 4,2 = 35,8
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 4
Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) (α-p1 + α-p2 + α-p3)
= (0,15 * 38,5) + (0,42 * 35,8) + (0 * 40) (0,15 + 0,42 + 0)
= 5,77 + 15,03 + 0 = 20,8 = 36,49 0,57 0,57
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 36,49 % dari kecepatan awal.
Pengujian dengan Beban 350 Gram Variabel Input Beban
µRINGAN(350) = 0
µSEDANG(350) = x – 200 350 – 200 150 = 0,75 400–200 200 200
µBERAT(350) = 0
Rule Pada Servo 1 Dan 2
[R1] IF Beban = RINGAN THEN Servo = LOW α-predikat 1 = min µRINGAN(350)
= min (0)
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 32,5 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 3, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
= 0 + 24,37 + 0 = 24,37 = 32,5 0,75 0,75
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 32,5 % dari kecepatan sebelumnya.
Pengujian dengan Beban 445 Gram
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 32,3 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0. (40 – 30)
= 40 – 0 = 40
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0,77 . (40 - 30)
= 40 – 7,7 = 32,3
[Z3] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) = 40 – 0 . (40 - 40)
= 40 – 0 = 40
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 4
Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) (α-p1 + α-p2 + α-p3)
= (0 * 40) + (0,77 * 32,3) + (0 * 40) (0 + 0,77 + 0)
= 0 + 24,87 + 0 = 24,87 = 32,3 0,77 0,77
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 32,3 % dari kecepatan sebelumnya.
Pengujian dengan Beban 510 Gram Variabel Input Beban
µRINGAN(510) = 0
µSEDANG(510) = 600 – x = 600 – 510 = 90 = 0,45 600 – 400 200 200
µBERAT(510) = x - 500 = 510 - 500 = 10 = 0,1 600 – 500 100 100
Rule Pada Servo 1 Dan 2
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3)
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 1 dan 2, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 36,3 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
= 0 + 18 + 4 = 22 = 40 0,55 0,55
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 3, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
= (0 * 40) + (0,45 * 35,5) + (0,1 * 40) (0 + 0,45 + 0,1)
= 0 + 15,97 + 4 = 19,97 = 36,30 0,55 0,55
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 36,30 % dari kecepatan sebelumnya.
Pengujian dengan Beban 590 Gram
[Z2] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin)
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 39,96 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
[Z1] Zmax – α-predikat (Zmax – Zmin) dilihat kenaikan derajat servonya adalah 39,96 % dari kecepatan sebelumnya.
Pengujian dengan Beban 630 Gram
[R2] IF Beban = SEDANG THEN Servo = MIDDLE
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
[R1] IF Beban = RINGAN THEN Servo 3 = LOW α-predikat 1 = min µRINGAN(630)
= min (0) dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Pengujian dengan Beban 725 Gram
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 1 Dan 2 dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 3
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 3 dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Rule Pada Servo 4
Proses Defuzzyfikasi Pada Servo 4
Z Total = (αp1 * Z1) + (αp2 * Z2) + (αp3 * Z3) (α-p1 + α-p2 + α-p3)
= (0 * 40) + (0 * 40) + (1 * 40) (0 + 0 + 1)
= 0 + 0 + 40 = 40 1
Dari perhitungan pengujian pertama proses defuzzyfikasi pada servo 4, dapat dilihat kenaikan derajat servonya adalah 40 % dari kecepatan sebelumnya.
Lampiran–3
Percobaan berdasarkan desktop program arduino.ide
Gambar 1. Standby Sensor Load Cell
Pada gambar di atas, merupakan langkah awal setiap percobaan yang dihubungkan dengan prototype yang mana diawali dengan pembacaan scale pada sensor massa, dilanjutkan dengan pembacaan posisi standby penggunaan sensor.
Setelah itu dilanjutkan pada gambar di bawah ini, sebagai penghitungan bobot input beban.
Gambar 2. Kalibrasi dan fungsi Fuzzy Logic
Pada gambar di atas, pengujian dengan meletakkan benda di atas sensor massa, dengan beban berkisar 63 gram. Kalibrasi digunakan sebanyak sepuluh kali dengan tujuan agar mendapat bobot yang akurat. Setelah bobot di kalibrasi, maka dimasukkan
dalam klasifikasi ringan, klasifikasi sedang, dan klasifikasi berat. Setelah itu dilakukan proses penghitungan, agar mendapat persentasi kenaikan derajat kemiringan empat buah servo terhadap input beban. Setiap pengujian yang dilakukan, maka langkah-langkahnya sama seperti gambar di atas, dilakukan penghitungan, lalu terdapat hasil persentasi kenaikan terhadap empat buah servo.
Lampiran-4
s_kiri.attach(servo_kiri);
Serial.println("Before setting up the scale:");
Serial.println(scale.read());
Serial.println(scale.read_average(20));
Serial.println(scale.get_value(5));
Serial.println(scale.get_units(5), 1);
scale.set_scale(2280.f);
scale.tare();
Serial.println("After setting up the scale:");
Serial.println(scale.read());
Serial.println(scale.read_average(20));
Serial.println(scale.get_value(5));
Serial.println(scale.get_units(5), 1);
pinMode(buzzer,OUTPUT);
pinMode(tombol_start,INPUT_PULLUP);
pinMode(tombol_mode,INPUT_PULLUP);
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(100);
digitalWrite(buzzer,LOW); delay(100);
}
void bunyi_buzzer() {
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(100);
digitalWrite(buzzer,LOW); delay(100);
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(100);
digitalWrite(buzzer,LOW); delay(100);
if(digitalRead(tombol_mode)==1 && digitalRead(tombol_start)==0) { //MODE BIASA, Tombol Hijau TIDAK Ditekan
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(50);
else if (digitalRead(tombol_mode)==0 && digitalRead(tombol_start)==0) { //MODE FUZZY, Tombol Hijau DITEKAN
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(50);
digitalWrite(buzzer,LOW); delay(50);
digitalWrite(buzzer,HIGH); delay(50);
digitalWrite(buzzer,LOW); delay(50);
for(int a=0;a<10;a++) {
sensorBerat=(scale.get_units(10))*-10;
Serial.print("Sensor Berat="); Serial.println(sensorBerat);
}
FuzzyBerat();
RuleEvaluation();
defuzzyfication();
Serial.print("Sensor Berat="); Serial.println(sensorBerat);
Serial.print("Berat 1="); Serial.println(berat[0]);
Serial.print("Berat 2="); Serial.println(berat[1]);
Serial.print("Berat 3="); Serial.println(berat[2]);
Serial.print("Z Total 1="); Serial.println(Z_Total_Servo_1);
Serial.print("Z Total 2="); Serial.println(Z_Total_Servo_2);
Serial.print("Z Total 3="); Serial.println(Z_Total_Servo_3);
Serial.print("Z Total 4="); Serial.println(Z_Total_Servo_4);
bunyi_buzzer();
delay(10000);
kanan_fuzzy = map(Z_Total_Servo_1,20,40,90,75);
kiri_fuzzy = map(Z_Total_Servo_2,20,40,80,100);
bawah_fuzzy = map(Z_Total_Servo_3,20,40,85,55);
angkat_fuzzy= map(Z_Total_Servo_3,20,40,130,170);
turun_fuzzy(); delay(3000);
//KEKUATAN JEPIT TUTUP Sesuai PERHITUNGAN FUZZY s_kanan.write(kanan_fuzzy);
s_kiri.write(kiri_fuzzy);
s_bawah.write(bawah_fuzzy);
delay(2000);
s_angkat.write(angkat_fuzzy); //turun=90 naik=130-170
while(1){} // AKHIR Dari Program. Harus ditekan Tombol RESET }
else if (sensorBerat>ringan && sensorBerat<=sedang1) berat[0]=(sedang1-sensorBerat)/(sedang1-ringan);
else berat[0]=0;
// Untuk Sedang
if (sensorBerat==puncak) berat[1]=1;
else if(sensorBerat>ringan && sensorBerat<puncak) berat[1]=(sensorBerat-ringan)/(puncak-ringan);
else if(sensorBerat>puncak && sensorBerat<=beratt) berat[1]=(beratt-sensorBerat)/(beratt-puncak);
else berat[1]=0;
if (sensorBerat>=beratt) berat[2]=1;
else if(sensorBerat>sedang2 && sensorBerat<beratt) berat[2]=(sensorBerat-sedang2)/(beratt-sedang2);
//Aturan Servo 4
rule30=rule[0]; // (ringan = middle) rule31=rule[1]; // (sedang = middle) rule32=rule[2]; // (berat = high) }
void defuzzyfication() { float low = 20.0;
float middle = 30.0;
float high = 40.0;
Z_Total_Servo_1=rule00*(high-rule00*(high-low)) + rule01*(high-rule01*(high-middle)) + rule02*(high-rule02*(high-high));
Z_Total_Servo_2=rule10*(high-rule10*(high-low)) + rule11*(high-rule11*(high-middle)) + rule12*(high-rule12*(high-high));
Z_Total_Servo_3=rule20*(high-rule20*(high-low)) + rule21*(high-rule21*(high-high)) + rule22*(high-rule22*(high-rule21*(high-rule21*(high-high));
Z_Total_Servo_4=rule30*(high-rule30*(high-middle))+ rule31*(high-rule31*(high-middle)) + rule32*(high-rule32*(high-high));
Z_Total_Servo_1=Z_Total_Servo_1/(rule00+rule01+rule02);
Z_Total_Servo_2=Z_Total_Servo_2/(rule10+rule11+rule12);
Z_Total_Servo_3=Z_Total_Servo_3/(rule20+rule21+rule22);
Z_Total_Servo_4=Z_Total_Servo_4/(rule30+rule31+rule32);
}
Lampiran-5
Daftar Publikasi Ilmiah Penulis
No Judul Penulis Jenis Publikasi Waktu
Publikasi Penerbit