PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK

(1)

1

PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK

(Anita Faruchi, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.) Jurusan Teknik Fisika – Fakultas Teknologi Industri

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Keputih – Sukolilo, Surabaya 60111

Email : [email protected] Abstrak

Benda asing baik terapung maupun yang ada di dasar laut, dapat mempengaruhi kecelakaan. Untuk itu diperlukan adanya sistem pengendalian pada manuvering kapal untuk menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak. Benda asing yang dimaksud adalah jaring-jaring ikan, batu karang, bangkai kapal dan kapal nelayan. Setpoint sistem pengendalian pada penelitian ini adalah lintasan (jarak antara benda asing dengan posisi kapal yang diharapkan). Objek yang digunakan sebagai penelitian adalah kapal niaga. Tipe logika fuzzy yang digunakan adalah fuzzy Sugeno dengan masukan error yaw (e) dan yaw rate (r). Keluaran fuzzy adalah sinyal command rudder (δc). Performansi dari sistem logika fuzzy yang dirancang, memiliki kemampuan yang baik. Hal ini dapat dilihat dari pengujian yang dilakukan. Kondisi kestabilan saat sudut 27.5o yaitu sekitar 470 detik. Pada uji pengendalian lintasan, pengujian I memiliki performansi lebih baik dibanding uji dengan setpoint perubahan posisi terhadap waktu, yaitu dengan error terkecil sebesar 0,34%. Sedangkan uji sistem pengendalian dengan halangan benda asing, sistem pengendali mampu menghindari benda asing tersebut.

Kata Kunci: logika fuzzy, kapal niaga, benda asing, lintasan. I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pelabuhan Tanjung Perak di Surabaya merupakan pelabuhan penghubung utama untuk kawasan timur Indonesia (dari Kalimantan ke Papua). Sebagai pelabuhan pusat, tentunya Pelabuhan Tanjung Perak harus memberikan fasilitas yang baik dari segi pelayaran dan adsministrasi. Namun di daerah perairan ini terdapat beberapa benda asing yang dapat menggangu manuvering kapal niaga. Benda-benda asing tersebut diasumsikan sebagai batu karang di dasar laut dengan koordinat 070-11’-10” LS, 1120-41’-14” BT, jaring penangkap ikan pada daerah koordinat 070-09’-34” LS hingga 070-10’-31” LS dan 1120-40’-36” BT hingga 1120-41’-10” BT, dan terkadang terdapat kapal nelayan yang berhenti untuk menangkap ikan di tengah laut. Untuk batu karang dan jaring penangkap ikan, letaknya berada di bawah permukaan air. Sehingga tidak terlihat oleh kasat mata. Daerah seperti ini biasa disebut dangerous area yang tidak boleh dilalui oleh kapal. Dalam pelayaran, nahkoda terkadang tidak begitu memperhatikan daerah-daerah tersebut. Selain itu, pengaruh disturbance dari alam juga mempengaruhi jalannya kapal. Sehingga kapal berpotensi untuk menyimpang dari alur yang telah ditentukan. Selanjutnya akan dapat terjadi tabrakan dan menimbulkan kerugian yang besar. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pengendalian cerdas pada manuvering kapal niaga untuk menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak. Agar tercipta suatu kemudi yang baik sesuai lintasan yang diharapkan.

Kapal niaga memiliki fungsi yang cukup strategis di bidang perekonomian. Namun, adanya benda asing membuat suatu hal yang harus diperhatikan. Pada tugas akhir ini, dibuat suatu strategi pengendalian baru yang dapat menjaga kapal dalam keadaan aman dan menghindari benda asing yang melintas didepannya. Perancangan sistem pengendalian kemudi kapal yang dibuat, berbasis pada kendali logika fuzzy (Artificial

Intelegent). Terdapat beberapa penelitian pendukung yang membahas tentang sistem kendali kemudi pada kapal. Termasuk sistem pengendalian yang menggunakan logika Fuzzy. Sistem kendali kepakaran ini memiliki performa respon yang lebih baik dibanding yang lain, sehingga diharapkan diperoleh suatu kendali yang dapat bekerja sesuai target.

1.1 Perumusan Masalah

Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana merancang suatu pengendalian berbasis logika fuzzy pada manuvering kapal niaga untuk menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak. Benda asing yang dimaksud adalah batu karang dan jaring penangkap ikan.

1.2 Batasan Masalah

Batasan permasalahan dalam penelitian ini adalah: 1. Model dinamika kapal yang digunakan adalah model

dinamika kapal niaga dengan spesifikasi diperoleh dari Laboratorium Hidrodinamika Indonesia (LHI). 2. Data masukan yang digunakan untuk menyusun

simulasi adalah data dari koefisien hidrodinamika kapal niaga.

3. Metode perancangan sistem pengendalian berdasar logika fuzzy dengan algoritma sama dengan peneliti sebelumnya

4. Daerah lintasan yang digunakan adalah alur barat pelayaran Tanjung Perak dari kode suar Naval Base hingga Karang Jamuang.

5. Variabel yang dikendalikan adalah sudut yaw kapal, dengan masukan dari lintasan yang diinginkan. 6. Benda asing yang dimaksud dalam keadaan diam,

yaitu batu karang, jalang ikan dan kapal nelayan. 7. Analisa yang dilakukan berupa analisa tentang

performansi sistem pengendalian untuk menghindari benda asing pada manuvering kapal niaga.

(2)

2 8. Perancangan sistem pengendalian dilakukan secara

simulasi dan disimulasikan menggunakan software bantu berupa Matlab.

1.3 Tujuan dan Manfaat

Tujuan penelitian dalam Tugas Akhir ini adalah merancang sebuah sistem pengendalian berbasis logika fuzzy pada manuvering kapal niaga untuk menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak secara simulasi.

Manfaat penelitian dalam Tugas Akhir ini adalah menciptakan suatu pengendalian berbasis logika fuzzy pada manuvering kapal niaga untuk menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak sesuai dengan lintasan yang ada tanpa terjadi gangguan dari segi perairan. Penelitian ini juga dapat digunakan sebagai referensi untuk pengembangan sistem kontrol kemudi berbasis kepakaran (artificial intelegent) pada kapal yang lain.

II. STRATEGI PERANCANGAN SISTEM

KONTROL PADA MANUVERING KAPAL NIAGA 2.1 Pemodelan Sistem Dinamika Kapal

Secara umum gerakan yang dialami sebuah kapal ketika melaju di lautan ada dua macam, yaitu gerak rotasi dan translasi. Gerak translasi adalah heave, surge dan sway. Sedangkan gerak rotasi adalah yaw, roll, dan pitch. Dari Gambar 2.1 dapat dilihat gerakan-gerakan yang dialami oleh kapal, antara lain gerakan yaw adalah gerakan memutar ke samping, gerakan heave adalah gerakan ke atas, gerakan roll adalah gerakan memutar ke bawah, gerakan surge adalah gerakan maju, gerakan sway adalah gerakan ke samping, dan gerakan pitch adalah gerakan memutar ke depan.

Gambar 2.1 Body-fixed and earth-fixed reference frames [3]

Bentuk umum persamaan kendali manuvering kapal dinyatakan dalam bentuk :

L

τ

υ

ν

+ D

=

M

&

(2.1)

dengan ν = [u, v, r]T merupakan vektor kecepatan, yang nantinya akan diturunkan dalam bentuk pemodelan kedalam dua range frekuensi, yaitu frekuensi rendah dan frekuensi tinggi, dan τL merupakan vektor kendali gaya dan momen. M dan D merupakan matrik inersia dan redaman yang diperoleh dari linierisasi persamaan gaya dan momen pada arah surge, sway dan yaw. Persamaan kecepatan dan sistem kemudi kapal akan didasarkan pada beberapa asumsi, yaitu:

a. Distribusi massa homogen dan bidang xz simetris (Ixy = Iyz = 0)

b. Mode heave, roll dan pitch dapat diabaikan (ω = p = q = ω = p = q = 0 )

Kemudian gunakan asumsi diatas ke dalam persamaan :

Surge : m(u – νr – xGr2) = X (2.2) Sway : m(+ ur + xGr) = Y (2.3) Yaw : Izr + mxG(+ ur)= N (2.4)

Model plant dari dinamika manuvering kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Nomoto (1957) sebagai bentuk matematis orde 2. Di bawah ini adalah fungsi transfer dari model Nomoto :

( )

₍

(

₎₍

)

₎

s T s T s s T K s r R R 1 2 3 1 1 1 + + + = δ (2.5) Parameter – parameter dari fungsi transfer diatas diperoleh dari :

( )

N M T T det det 2 1 = (2.6) ) det( 12 21 21 12 11 22 22 11 2 1 N m n m n m n m n T T + = + − − (2.7) ) det( 2 11 1 21 N b n b n KR − = (2.8) ) det( 2 11 1 21 3 N b m b m T K_R = − (2.9)

Dimana elemen mij, nij dan bi ( i = 1,2 dan j = 1,2) didapatkan dari matriks berikut:

M= _      − − − − r z v G r G v N I N mx Y mx Y m & & & & ;N(uo)=       − − − − r G r N u mx N Y mu Y 0 0 υ υ _; b =       δ δ N Y _(2.10) dengan det (N) = Yv

(

Nr −mxGu

)

−Nv

(

Yr −mu

)

(2.11) det (M)=

(

m−Y_&_v

)(

I_z−N_r_&

) (

−mx_G−N_v_&

)(

mx_G−Y_&_r

)

(2.12) dimana n11= − , n21=Y_v −Nv

(

)

(

)

M N Y mx Y N I b z r G r det 1 δ δ & & − − − = (2.13)

(

)

(

)

M Y N mx N Y m b v G v det 2 δ δ & & − − − = (2.14)

Pada matriks M dan N di atas mengandung parameter hidrodinamika kapal, dimana m = massa kapal,

v

Y

'

_&= turunan gaya arah sway terhadap

v

&

,

Y

'

_r_&= turunan

gaya yaw terhadap

r

&

,

N

'

_r_&= turunan momen yaw terhadap

r

&

,

Y'

_v= turunan gaya arah sway terhadap v,

r

Y '

= turunan gaya arah yaw terhadap r,

N '

_v= turunan momen sway terhadap v,

N

'

_v_&= turunan momen sway terhadap

v

&

,

N '

_r= turunan momen yaw terhadap r,

x

G=

pusat massa.

Perubahan koefisien tak berdimensi di atas menjadi berdimensi, dapat menggunakan pendekatan pada aturan Comstock (1967) dan Newman (1977). Sehingga dapat diperkirakan koefisien hidrodinamik yang dinyatakan dalam persamaan 2.15 – 2.20, dimana notasi (‘) aksen menggantikan variabel nondimensi.

′ = = −( − ) (2.15) ′ = = ′ + ′ (2.16)

(3)

3 ′ = = −(′ − ′) + ′ (2.17) ′ = =_!′ (2.18) "′ = # = $_!%# (2.19) _"′ ₌ # = − &" ′ (2.20)

Di mana adalah koefisien drag kapal, ρ

(kg/m3) adalah massa jenis laut, T (m) adalah kedalaman, U (m/s) adalah kecepatan kapal, Aδ (m2) adalah daerah rudder, Iz (kgm2) adalah momen inersia.

'(= )*+&+ ' (2.21)

dimana m(kg) adalah massa kapal dan r adalah notasi putaran kapal dan,

'= ),& dimana 0,15L < r < 0,3L (2.22)

xp = xg ± 0,1L

2.2 Model Gangguan pada Kapal

Berikut adalah pemodelan dari fungsi transfer gelombang berdasarkan pendekatan dari persamaan Later Saelid, Jenssen dan Balchen (1983). Persamaan ini memperbaiki persamaan model linier gelombang sebelumnya yaitu dengan menambahkan pengaruh damping pada dinamika posisi kapal agar diperoleh spektrum kapal yang lebih baik. Persamaannya dapat ditulis:

ℎ(.) = /01

1 _2&34₅₁₂₄

5 (2,23)

Dimana koefisien gain konstan dapat ditulis:

Kω=2 ξω0σm (2.24)

67 menyatakan nilai konstan dari intensitas gelombang.

8 adalah koefisien rasio peredam dan 9: adalah frekuensi

gelombang.

2.3 Kendali Logika Fuzzy (KLF)

Logika fuzzy adalah salah satu bagian dari artificial intelegent. Pertama kali dikenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, profesor ilmu pengetahuan komputer dari Universitas California, Barkeley. Pada tahun 1965, Zadeh memodifikasi teori himpunan dimana setiap anggotanya memiliki derajat keanggotaan yang bernilai kontinu antara 0 sampai 1. Himpunan ini disebut himpunan kabur (Fuzzy Set). Logika fuzzy memiliki beberapa model implikasi. Pada penenlitian ini menggunakan tipe fuzzy Sugeno. Fuzzy Sugeno merupakan logika fuzzy dimana masukannya berupa linguistik dan keluarannya numerik. Kaidah fuzzy dari tipe ini dapat dinyatakan :

FRi: IF Rpq THEN ui = ρi(x1, x2, . . . , xn)(2.25)

Dimana ρi adalah fungsi dan x1, x2, . . . , xn adalah nilai

masukan. Jika ρi adalah fungsi yang linier, ρi = a0i+a1ix1+a2ix2+· · ·+anixn dan koefisien a1i = a2i = · · · = ani = 0, maka kaidah peraturan Fuzzy Takagi - Sugeno

menjadi

FRi : IFRpq THEN ui = a0i = Apq (2.26)

Dimana Apq adalah fuzzy singleton.

Berdasarkan Gambar 2.2 di bawah, terdapat beberapa istilah yang digunakan dalam logika fuzzy. Fuzzifikasi adalah penentuan crisp masukan menjadi suatu himpunan fuzzy. Rule base adalah aturan yang digunakan sebagai acuan sistem. Inference adalah evaluasi aturan/rule base agar menghasilkan keluaran dari setiap aturan. Dan defuzzifikasi adalah perhitungan

crisp keluaran. Untuk lebih jelasnya, berikut ini adalah uraian singkat tentang istilah dan bagian-bagian dari logika fuzzy.

Gambar 2.2 Struktur kendali logika fuzzy [4] 2.3.1 Fuzzifikasi

Tahapan ini berfungsi untuk mentransformasikan sinyal masukan yang bersifat crisp ke himpunan fuzzy dengan menggunakan operator fuzzifikasi. Dalam fuzzifikasi terdapat fungsi keanggotaan himpunan fuzzy, merupakan sebuah kurva yang menggambarkan pemetaan dari masukan ke derajat keanggotaan antara 0 dan 1. Setiap fungsi keanggotaan himpunan fuzzy, memiliki beberapa bagian keanggotaan. Fungsi keanggotaan yang digunakan pada penelitian ini adalah fungsi segitiga. Berikut cara penentuan fuzzy masukan menggunakan fungsi segitiga.

Gambar 2.3. Bentuk fungsi keanggotaan Segitiga Penentuan nilai masukan dengan fungsi keanggotaan segitiga adalah sebagai berikut:

;<*= = 0; * ≤ A atau * ≥ C (2.29) =(DEF)_(GEF); A < * ≤ I

=(JED)_(JEG); I < * < C

2.3.2 Fuzzy Rule Base

Fuzzy rule base merupakan inti dari logika fuzzy yang mempunyai kemampuan seperti manusia dalam mengambil keputusan. Aksi atur fuzzy disimpulkan dengan menggunakan implikasi fuzzy dan mekanisme inferensi fuzzy. Umumnya, aturan-aturan fuzzy dinyatakan dalam bentuk “IF…THEN”. Untuk mendapatkan aturan “IF…THEN” ada dua cara utama :

1. Menanyakan ke operator manusia yang dengan cara manual telah mampu mengendalikan sistem tersebut, dikenal dengan “human expert”.

2. Dengan menggunakan algoritma pelatihan berdasarkan data-data masukan dan keluaran. 2.3.3 Defuzzifikasi

Tahapan ini berfungsi untuk mentransformasikan kembali nilai yang bersifat fuzzy menjadi nilai sebenarnya yang bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifikasi. Dalam menerapkan kendali logika fuzzy. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah

a 1.0 b 0 Segitiga µ c

(4)

4 center of area(COA). Metode COA didefinisikan sebagai berikut:

:

=

K L(DMN M)DM K L(D_MN M) (2.31) Keterangan: v0 = nilai keluaran m = tingkat kuantisasi vk = elemen ke-k

µk(v) = derajat keanggotaan elemen-elemen pada fuzzy set v

v = semesta pembicaraan

III PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA MANUVERING KAPAL NIAGA

3.1 Program Utama Penelitian

Program penelitian ini disusun berdasarkan beberapa tahapan penelitian. Tahapan-tahapan tersebut, sesuai dengan flowchart sebagai berikut.

Gambar 3.1 Flowchart Penelitian

Lintasan yang digunakan sebagai setpoint pada sistem pengendalian penelitian ini adalah lintasan yang dilalui kapal selama berlayar dari Naval Base menuju ke Karang Jamuang. Gambar 3.2 adalah peta pelayaran di daerah Perairan Tanjung Perak yang harus dilalui oleh kapal niaga selama pelayaran.

Gambar 3.2 Peta Alur Pelayaran Barat Tanjung Perak Benda asing yang telah diasumsikan sebelumnya, berada di daerah perikanan di sekitar perairan Tanjung Perak bagian barat. Pemodelan yang dilakukan berdasarkan letak daerah perikanan yang ditampilkan dalam bentuk koordinat XY. Berikut ini daerah perikanan di sekitar perairan Tanjung Perak dalam koordinat XY. Tabel 3.2 Koordinat XY pada Daerah Perikanan

No. DMS Koordinat (x,y)

1 07 0_{-09’-34” LS} (12543441, -800465) 1120_{-40’-36” BT} 2 07 0_{-09’-34” LS} (12544338, -800465) 1120_{-41’-05” BT} 3 07 0_{-10’-31” LS} (12544492, -798766) 1120_{-41’-10” BT}

Rancangan sistem pengendalian lintasan, berdasarkan diagram blok berikut ini.

Gambar 3.3 Diagram Blok Sistem Pengendalian Lintasan dengan Halangan Benda Asing

3.2 Perancangan Sistem Pengendalian Berbasis Logika Fuzzy

Sistem pengendalian pada penelitian ini adalah Logika Fuzzy. Jenis fuzzy yang digunakan adalah fuzzy Sugeno. Hal ini mengacu pada penelitian sebelumnya. Masukan KLF berupa selisih sudut heading kapal dengan setpoint atau error yaw (e) dan turunan pertama dari sudut heading kapal yaitu yaw rate (r). Basis aturan yang digunakan adalah 49 aturan. Serta metode penyelesaian menggunakan metode AND.

(5)

5 Gambar 3.4 Diagram Alir Kendali Logika Fuzzy

3.2.1 Fuzzifikasi

Tahap fuzzifikasi adalah perubahan nilai sebenarnya menjadi nilai masukan fuzzy. Desain KLF dilakukan melalui Fuzzy Interference System (FIS) editor. Perancangan KLF dapat dilihat pada Gambar 3.5 di bawah ini. Di bagian kiri adalah masukkan fuzzy. Bagian poros tengah menunjukkan jenis fuzzy yang digunakan. Sedangkan bagain kanan atas adalah keluaran fuzzy berupa sinyal command rudder (δr).

Gambar 3.5 FIS untuk Perancangan KLF

Gambar 3.7 dan 3.8 merupakan FIS masukan fuzzy. Masukan error yaw(e) memiliki rentang antara -35 hingga 35. Sesuai dengan rentang yang dimiliki rudder untuk berbelok ke kanan dan ke kiri yaitu sebesar -35o hingga 35o. Sedangkan untuk yaw rate (r), memiliki rentang antara -7 hingga 7. Hal ini sesuai dengan laju rudder yaitu antara -7 o/s hingga 7 o/s. Masing-masing fungsi keanggotaan error yaw dan yaw rate adalah 7, yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big).

Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Error Yaw (e)

Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Yaw Rate (r) Keluaran KLF adalah masukan bagi rudder kapal yang berbentuk sinyal command rudder (δr). Fungsi

keanggotaan keluaran KLF terdapat 7 fungsi, yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif Small), Z (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big). Karena fuzzy yang digunakan adalah fuzzy Sugeno, maka nilai yang masuk pada tiap fungsi keanggotaan adalah nilai yang tegas (tidak samar). Seperti halnya penelitian sebelumnya, rentang fungsi keanggotaan adalah -3 hingga 3.

Gambar 3.8 Fungsi Keanggotaan Keluaran 3.2.2. Basis Aturan

Aturan-aturan yang dibentuk pada penelitian ini sebanyak 49 aturan. Aturan ini merupakan penyempurnaan dari penelitian sebelumnya tentang sistem pengendalian sudut heading kapal dengan menggunakan kendali logika fuzzy. Beikut ini adalah basis aturan (rule base) yang dibangun.

Tabel 3.2 Basis Aturan Pengendalian pada KLF

NB NM NS Z PS PM PB NB PB PB PB PB PM PS Z NM PB PB PB PM PS Z NS NS PB PB PM PS Z NS NS ZE PB PM PS Z NS NS NS PS PM PS Z NS NS NS NM PM PS Z NS NS NS NM NM PB Z NS NS NS NM NM NM 3.2.3 Defuzifikasi

Tahap defuzzifikasi merupakan tahap perubahan fuzzy keluaran menjadi crisp keluaran atau nilai yang tegas/sebenarnya. Hal ini diperlukan oleh aktuator berupa rudder yang berada setelah KLF. Nilai crisp keluaran, berubah-ubah sesuai error yaw dan delta error/ yaw rate dari kapal. Metode yang digunakan untuk defuzzifikasi adalah metode COA(Center Of Area). Atau dapat pula disebut sebagai COG (Center of Grafity). Metode ini dipilih karena jenis fuzzy yang digunakan adalah Fuzzy Sugeno.

OP =

K ;(*Q)*Q ) Q

K_Q);(*_Q) (3.1)

IV ANALISA PERANCANGAN SISTEM

PENGENDALIAN PADA MANUVERING KAPAL NIAGA

4.1 Analisa Pengendali Logika Fuzzy pada Sistem Pengendalian Manuvering Kapal Niaga untuk Menghindari Benda Asing

Proses awal yang dilakukan pada logika fuzzy adalah fuzzifikasi. Tahap ini merupakan tahap perubahan nilai sebenarnya/tegas menjadi fuzzy masukan. Masukan logika fuzzy berupa error yaw (e) dan yaw rate (r). Masing-masing masukan tersebut memiliki 7 fungsi keanggotaan, yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif

(6)

6 Medium), NS (Negatif Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big). Untuk error yaw, memiliki rentang antara -35 hingga 35. Hal ini mengacu pada kemampuan rudder yang hanya dapat berputar pada -35o hingga 35o. Sedangkan masukan yaw rate memiliki rentang antara -7 hingga 7. Hal ini sesuai dengan kemampuan laju rudder yaitu antara -7 o/s hingga 7 o/s. Pada tahap fuzzifikasi, masukan berupa error sistem (setpoint dikurangi sudut heading kapal) akan disesuaikan dengan fungsi keanggotaan error yaw. Begitu pula dengan hasil perhitungan derivative sudut heading kapal, akan disesuaikan dengan fungsi keanggotaan yaw rate.

Setelah fuzzy masukan diperoleh, tahap selanjutnya adalah pengambilan keputusan berdasarkan basis aturan/rule base yang telah dibangun. Basis aturan yang dibangun berjumlah 49 aturan dengan mengacu pada pengetahuan tentang proses yang terjadi pada kapal dan kepakaran dari ahlinya. Fungsi keanggotaan dari keluaran fuzzy sebanyak 7 fungsi, yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big). Karena jenis fuzzy yang digunakan adalah fuzzy sugeno, maka nilai keanggotaan dari masing-masing fungsi adalah nilai yang tegas. Nilai-nilai tersebut adalah NB = -3, NM = -2, NS = -1, ZE = 0, PS = 1, PM = 2 dan PM = 3.Metode pengambilan keputusan yang digunakan adalah AND(min).

Proses berikutnya adalah perubahan nilai fuzzy keluaran menjadi crisp keluaran atau biasa disebut defuzzifikasi. Perhitungan nilai ini berdasar metode COA (Center Of Area). Metode ini adalah membagi hasil penjumlahan RVUW μ(xU)xU dengan RVUW μ(xU). Nilai

keluaran yang dihasilkan akan menjadi masukan dari aktuator berupa rudder yang dimodelkan menjadi fungsi transfer orde satu. Hasil keluaran dari rudder, akan menjadi masukan bagi model dinamika/plant kapal yang merupakan fungsi transfer orde tiga. Keluaran dari rudder inilah yang nantinya membuat kapal berbelok ke kanan atau ke kiri sebesar yang ditentukan oleh sistem berdasar pada sudut heading yang dihasilkan oleh kapal.

Penelitian Tugas Akhir ini memiliki titik fokus pada bagaimana kapal niaga yang sedang berlayar dapat menghindari benda asing yang berada tepat di depannya berdasarkan setpoint lintasan. Terdapat dua pengujian tentang keadaan benda asing. Pertama, benda asing telah ditentukan sebelumnya, yaitu daerah perikanan di sepanjang alur pelayaran Tanjung Perak. Dan kedua, benda asing yang tidak diketahui letak sebelumnya atau tiba-tiba muncul di depan kapal. Informasi dari radar ditambahkan pada sistem pengendalian ini. Namun kedua pengujian ini menggunakan KLF yang sama.

4.2 Pengujian Dinamika Kapal Niaga Secara Loop Terbuka

Pada subbab ini, menampilkan hasil dari suatu simulasi diagram blok loop terbuka (open loop). Setpoint sistem berupa sinyal step dengan sudut heading 20o. Berikut ini adalah respon yang dihasilkan dari uji step tanpa pengendalian.

Gambar 4.1 Respon Kapal Niaga Tanpa Pengendali Pada Saat Turning Step 20o

4.3 Pengujian Dinamika Kapal Niaga Secara Loop Tertutup

Bagian ini menjelaskan tentang hasil pengujian sistem pengendalian logika fuzzy pada manuvering kapal niaga dengan setpoint sudut heading konstan/tetap. Pada model simulasi, terdapat gain yang terletak sebelum dan sesudah KLF. Besar gain tersebut berdasarkan hasil iterasi yang telah dilakukan sebelumnya, yaitu 0,5 sebelum KLF dan -1 setelah KLF.

Gambar 4.2 Respon Sistem Pengendalian Setpoint Konstan pada KLF dengan Gain Konstan

Dapat dilihat pada Gambar 4.2, bahwa keluaran sistem dapat mendekati nilai setpoint dengan error yang cukup kecil. Error steady state dari hasil respon di atas cukup kecil yaitu 0,316 dari setpoint atau sekitar 1%. Nilai error ini masih dalam rentang kestabilan sistem yaitu 3%-5%. Namun kestabilan sistem untuk nilai setpoint 27,5, diperlukan dalam waktu yang cukup lama yaitu sekitar 470 satuan waktu.

4.4 Pengujian Dinamika Kapal Niaga Melalui Alur Tanjung Perak-Karang Jamuang

Pengujian ini adalah pengujian sistem dengan setpoint berupa alur lintasan kapal dari Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya menuju Karang Jamuang. Model sistem pengendalian yang digunakan adalah Model simulasi pada subbab sebelumnya.

a) Pengujian I

Sistem pengendalian lintasan yang dirancang pada penelitian ini bertujuan untuk menjaga kapal agar selalu berada pada alur yang telah ditentukan. Alur yang dilalui adalah perairan barat Tanjung Perak, yaitu dari Naval Base hingga Karang Jamuang. Koordinat yang digunakan berdasarkan koordinat suar yang berapa di tepi laut. Karena titik fokus pada lintasan kapal, maka setpoint yang digunakan adalah alur lintasan dalam bentuk koordinat XY.

Pada pengujian bagian ini, setpoint yang digunakan adalah titik koordinat XY secara langsung. Sesuai dengan waktu tempuh yang sesungguhnya. Nilai koordinat yang berdasarkan fungsi waktu tersebut disimpan secara urut pada toolbox workspace. Nilai koordinat XY akan berubah menjadi sudut setelah melalui fungsi trigonometri. Nilai setpoint yang berubah-ubah, menjadi

(7)

7 poin penting pada nilai error yang dihasilkan dari sistem pengendalian ini. Karena untuk mencapai satu nilai setpoint, dibutuhkan waktu yang relatif lama. Yaitu sekitar 470 detik satuan waktu pada software Matlab.

Setiap perubahan sudut heading memiliki error steady state (ess) masing-masing. Berdasarkan perhitungan dengan data yang ada, diketahui bahwa nilai error terkecil sebesar 0,003. Dan nilai error steady state sebesar 0,34%. Pada kondisi ini, kapal niaga berada dalam kondisi stabil yang sudah diterapkan.

Jika melihat grafik hasil simulasi, besar selisih keluaran/output sistem sangat berhubungan dengan perubahan besar sudut heading sebagai setpoint. Semakin besar perubahan yang terjadi, maka semakin besar pula error yang terjadi. Dan semakin kecil perubahan, maka semakin kecil pula error yang terjadi.

Keterangan:

1 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar West Channel Kamal 2 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar Bouy No.12

3 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar Bouy No.10

4 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar Typison

6 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar K1158.55

11 = respon kapal menuju ke titik koordinat suar Karang Jamuang

Gambar 4.3 Respon Sistem Pengendalian berupa Lintasan Dari Tanjung Perak Ke Karang Jamuang Pada Pengujian I

Keluaran sistem pengendalian dapat mengikuti alur setpoint yang ditentukan, walaupun tidak dapat mendekati setpoint secara sempurna. Hal ini dapat dikarenakan oleh dinamika kapal yang tidak dapat berubah secara sempurna dalam waktu yang singkat. Dalam keadaan yang sebenarnya, jarak yang ditempuh dari Pelabuhan Tanjung Perak ke Karang Jamuang adalah 38, 21 km. Kecepatan yang digunakan olehkapal niaga pada sistem pengendalian ini adalah 80% dari kecepatan normal, yaitu sekitar 12 knots atau sekitar 21,6 km/jam. Sehingga waktu yang dibutuhkan adalah 1 jam 46 menit.

Keterangan:

A = Naval Base B = West Channel Kamal C = Bouy no. 12 D = Bouy no.10 E = Typison F = Bouy no. 8 G = K1158.55 H = Bouy no. 13 I = Bouy no. 6 J = Bouy no. 11 K = Bouy no. 4 L = Karang Jamuang

Gambar 4.4 Grafik Lintasan Hasil Pengujian Sistem Pengendalian berupa Lintasan dari Tanjung Perak ke Karang Jamuang pada Pengujian I

Hasil simulasi dari sistem pengendalian ini dapat digambarkan pada grafik koordinat lintasan pada gambar di bawah ini. Tabel 4.1 di bawah ini menampilkan error/ selesih(dalam meter) koordinat yang seharusnya dicapai dengan koordinat aktual yang dilalui. Koordinat XY yang ditampilkan hanya 12 titik.

Tabel 4.1 Koordinat Lintasan Kapal pada Pengujian I

No Nama Suar Koordinat XY Ya Yd Xa Xd Error Lints 1 Karang Jamuang -801148 -801147 12550374 12550368 6 2 Bouy No.4 -799808 -799786 12549076 12549051 33 3 Bouy No.11 -800575 -800590 12547496 12547485 19 4 Bouy No.6 -799823 -799817 12545091 12545073 19 5 Bouy No.13 -798740 -798735 12543902 12543874 28 6 K1158.55 -793701 -793664 12541525 12541486 54 7 Bouy No.8 -791676 -791654 12540746 12540730 27 8 Typison -783224 -783212 12541929 12541936 14 9 Bouy No.10 -779727 -779717 12544039 12544064 27 10 Bouy No.12 -776349 -776254 12546282 12546348 116 11 West Channel Kamal -775240 -775234 12546854 12546867 14 12 Naval Base -771056 -771059 12549053 12549073 20 a) Pengujian II

Pengujian sistem pengendalian bagian ini memiliki perbedaan dengan sebelumnya terletak pada pemodelan setpoint. pengujian ini, memodelkan setpoint menggunakan persamaan garis. Masing-masing koordinat X dan Y dimodelkan menjadi persamaan garis berdasarkan perubahan waktu tempuh tiap perubahan titik koordinat suar. Berikut ini persamaan garis yang dibentuk.

x = a t + b (4.1)

[ = A&\ + I& (4.2)

Dari pemodelan ini dapat diketahui secara lebih mudah letak kapal yang sedang berlayar. Bentuk informasi yang diperoleh adalah berupa waktu satuan deti Matlab dan koordinat XY. Informasi-informasi ini dapat mempermudah monitoring pergerakan kapal baik secara individu maupun secara terpusat.

Keterangan:

Gambar 4.5 Respon Sistem Pengendalian berupa Lintasan dari Tanjung Perak ke Karang Jamuang pada Pengujian II

(8)

8 Berdasarkan data yang ada, nilai error sistem berupa selisih antara nilai keluaran sistem dengan setpoint memiliki nilai terkecil sebesar 0.062. jika dirubah menjadi error steady state pada kondisi ini, nilainya sebesar 6,1%. Angka ini memang cukup besar, hal ini dapat dipengaruhi oleh perubahan-perubahan setpoint yang cukup drastis dari awal simulasi hingga akhir.

Keterangan:

A = Naval Base B = West Channel Kamal C = Bouy no. 12 D = Bouy no.10 E = Typison F = Bouy no. 8 G = K1158.55 H = Bouy no. 13 I = Bouy no. 6 J = Bouy no. 11 K = Bouy no. 4 L = Karang Jamuang

Gambar 4.6 Grafik Lintasan Hasil Pengujian Sistem Pengendalian berupa Lintasan dari Tanjung Perak ke Karang Jamuang ada Pengujian II Gambar 4.6 merupakan lintasan aktual yang dicapai oleh kapal niaga selama berlayar dari Naval Base Tanjung Perak hingga Karang Jamuang. Lintasan berupa grafik koordinat XY hasil pengujian di atas secara garis besar sama dengan lintasan desire. Namun sebenarnya lintasan tersebut memiliki error/selisih lintasan. Besar selisih tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.2 di bawah ini.

Tabel 4.2 Koordinat Lintasan Kapal pada Pengujian II

No Nama Suar Koordinat XY Ya Yd Xa Xd Error Lints 1 Karang Jamuang -801147 -801147 12550374 12550368 6 2 Bouy No.4 -799863 -799786 12549130 12549051 110 3 Bouy No.11 -800547 -800590 12547561 12547485 87 4 Bouy No.6 -799852 -799817 12545190 12545073 122 5 Bouy No.13 -798782 -798735 12543952 12543874 91 6 K1158.55 -793829 -793664 12541588 12541486 194 7 Bouy No.8 -791777 -791654 12540783 12540730 134 8 Typison -783636 -783212 12541871 12541936 429 9 Bouy No.10 -779855 -779717 12543955 12544064 176 10 Bouy No.12 -776434 -776254 12546224 12546348 219 11 West Channel Kamal -775291 -775234 12546831 12546867 67 12 Naval Base -771231 -771059 12548962 12549073 205

4.5 Pengujian Dinamika Kapal Niaga dengan Halangan Benda Asing

4.5.1 Pengujian Dinamika Kapal Niaga dengan Halangan Benda Asing di Daerah Perikanan

Berdasarkan keadaan yang sebenarnya, letak benda asing digambarkan pada satu grafik lintasan seperti gambar 4.7. Dari gambar diketahui bahwa benda asing yang cukup dekat dengan alur lintasan kapal adalah saerah perikanan. Karena benda asing yang dimaksud mendekati koordinat suar Typison, maka desain lintasan yang dirancang akan menghindari daerah Typison pada jarak 8Lpp Kapal niaga atau sekitar 670m dari benda asing. Kapal akan berpindah 50m ke arah kiri ketika

berada pada keadaan bahaya. Dan ketika sudah dalam keadaan aman, kapal akan kembali pada alur yang semestinya.

Gambar 4.7 Alur Lintasan Kapal Beserta Benda Asing Gambar 4.7 di atas, menunjukkan alur lintasan kapal di daerah Tanjung Perak beserta halangan berupa benda asing yang sifatnya diam. Tampak pada gambar, benda asing yang letaknya cukup dekat dengan alur lintasan kapal adalah daerah perikanan. Sehingga, fokus sistem pengendalian pada daerah perikanan. Model desain halangan yang dibuat pada Bab sebelumnya telah mengacu pada daerah perikanan.

Keterangan:

Gambar 4.8 Respon Simulasi Sistem Pengendalian Lintasan untuk Menghindari Benda Asing di Daerah Perikanan

Nilai error berupa selisih keluaran sistem dengan setpoint, nilai terkecil yang dihasilkan dari pengujian mencapai angka 0,011 atau jika dihitung error steady state (ess) sebesar 1% dari setpoint yang telah ditentukan. Nilai error ini dipengaruhi oleh waktu tempuh dan perubahan setpoint yang dibentuk. Jika waktu untuk mencapai suatu setpoint cukup lama dan perubahan yang terjadi tidak terlalu besar, maka error yang dihasilkan akan kecil.

(9)

9 Keterangan: A = Naval Base B = West Channel Kamal C = Bouy no. 12 D = Bouy no.10 E = Typison F = Bouy no. 8 G = K1158.55 H = Bouy no. 13 I = Bouy no. 6 J = Bouy no. 11 K = Bouy no. 4 L = Karang Jamuang

Gambar 4.9 Grafik Lintasan Hasil Pengujian Sistem Pengendalian untuk Menghindari Benda Asing di Daerah Perikanan

Meskipun kapal niaga belum dapat mencapai dengan baik, tetapi kapal niaga dapat mencapai alur yang telah ditentukan. Hal ini dapat dilihat dari selisih jarak koordinat X dan Y yang cukup kecil pada Tabel 4.3. Sehingga kapal masih dalam keadaan aman. Untuk daerah perikanan, terletak pada titik koordinat no 5. Titik koordinat yang sebenarnya adalah (12543874,-798735). Karena harus bergeser ke daerah yang lebih kiri, titik koordinat tersebut dirubah menjadi (12543824,-798835). Berdasarkan data, ternyata kapal berpindah ke titik (12543898,-798876). Hasil ini memang masih memiliki error lintasan. Namun error/ selisih yang dihasilkan tidak terlalu besar. Sehingga alur lintasan kapal masih dapat dijaga.

Tabel 4.3. Koordinat Lintasan Kapal Pada Sistem Pengendalian Untuk Menghindari Benda Asing Di Daerah Perikanan. No Nama Suar Koordinat XY Ya Yd Xa Xd Error Lints 1 Karang Jamuang -801148 -801147 12550374 12550368 6 2 Bouy No.4 -799781 -799786 12549078 12549052 26 3 Bouy No.11 -800576 -800590 12547496 12547485 18 4 Bouy No.6 -799823 -799817 12545091 12545074 18 5 Bouy No.13 -798876 -798837 12543898 12543823 85 6 K1158.55 -793699 -793664 12541523 12541486 50 7 Bouy No.8 -791668 -791654 12540738 12540730 15 8 Typison -783224 -783212 12541930 12541936 13 9 Bouy No.10 -779726 -779718 12544038 12544063 26 10 Bouy No.12 -776332 -776252 12546293 12546349 98 11 West Channel Kamal -775241 -775234 12546854 12546867 14 12 Naval Base -771057 -771059 12549053 12549073 20

4.5.2 Pengujian Dinamika Kapal Niaga dengan Halangan Benda Asing yang Tiba-Tiba Muncul

Pemodelan benda asing untuk bagian ini, menggunakan masukan berupa fungsi random. Karakteristik yang digunakan sebagai fungsi random, dapat dimasukkan sebagai fungsi acak. Dalam pengujian, halangan akan bergerak selama simulasi berlangsung. Hal ini untuk menciptakan benda asing yang bisa tiba-tiba muncul di lintasan pelayaran kapal. Benda asing

tetap diasumsikan berada di depan kapal selama lintasan dan diam. Meskipun pergerakan benda asing selama simulasi tidak hanya di depan kapal, tetapi yang digunakan pada sistem ini adalah yang ada di depan kapal niaga.

Setpoint yang digunakan pada sistem pengendalain ini adalah lintasan berupa titik koordinat yang dirubah menjadi sudut heading dengan menggunakan fungsi trigonometri arc tan. Perbandingan selisih titik koordinat aktual dan desire (∆y/∆x) akan menjadi setpoint.

Sistem yang diinginkan atau dirancang pada bagian ini adalah kapal niaga dapat menghindari dari benda asing yang tiba-tiba muncul di depannya. Dengan karakteristik sebagai berikut: jika radar mendapatkan sinyal benda asing di depannya ≤ 1000 m atau 1km, kapal niaga akan bergeser ke kanan sejauh 50m. Prinsip ini telah dimasukkan pada sistem menggunakan fungsi ‘Matlab Function’. Meskipun halangan yang dirancang bergerak, tetapi diharapkan kapal niaga dapat bergeser sesuai perintah yang diberikan.

Hasil pengujian yang telah dilakukan membuktikan bahwa sistem pengendalian yang telah dilakukan dapat mengikuti alur setpoint yang telah ditentukan. Berdasarkan Gambar 4.10, keluaran sistem berupa sudut heading dapat mendekati setpoint yang memiliki bentuk yang berbeda dengan bentuk setpoint sebelumnya. Perbedaan bentuk ini, dapat dikarenakan selisih lintasan aktual dan lintasan desire yang berbeda. Sehingga berpengaruh terhadap setpoint.

Gambar 4.10 Respon Simulasi Sistem Pengendalian untuk Menghindari Benda Asing yang Tiba-tiba Muncul

Pada simulasi, benda asing dalam keadaan bergerak. Terdapat beberapa lintasan kapal yang dilalui oleh benda asing. Namun benda asing tidak dalam keadaan yang berhadapan dengan kapal. Jika benda asing berada pada jarak yang dekat dengan kapal, benda asing tersebut diasumsikan akan berhenti atau dalam keadaan diam. Hal ini sesuai dengan batasan masalah yang diangkat, bahwa benda asing yang berada pada perairan dalam keadaan diam. Meskipun bergerak pada alur yang sama, kapal tidak akan menabrak benda asing jika jarak kapal dan benda asing masih dalam batas aman.

Dengan adanya informasi dari radar berupa jarak kapal dengan halangan benda asing yang bergerak, sistem akan menentukan lintasan terbaik untuk kapal niaga agar ketika terjadi tabrakan dengan benda asing di depannya. Benda asing tersebut hanya menggangu alur lintasan kapal pada bagian awal. Jika dilihat dari Koordinat Suar, benda asing tersebut melintas di daerah menara Bouy 6 dan Bouy 11. Sedangkan Gambar 4.11 adalah lintasan aktual yang dilalui kapal selama perjalanan dari Naval Base menuju Karang Jamuang.

(10)

Keterangan: A = Naval Base B = West Channel Kamal C = Bouy no. 12 D = Bouy no.10 E = Typison F = Bouy no. 8 G = K1158.55 H = Bouy no. 13 I = Bouy no. 6 J = Bouy no. 11 K = Bouy no. 4 L =

Gambar 4.11 Lintasan Hasil Pengujian Sistem Pengendalian untuk Menghindari Benda Asing

Tiba Muncul

Berdasarkan data hasil pengujian, diketahui lintasan yang dihasilkan oleh sistem pengendalian. 12 Titik Koordinat yang disebutkan pada Tabel 4.4. di bawah ini adalah titik koordinat acuan. Namun karena lintasan desire pelarayan kapal berbeda dengan pengujian sebelumnya, maka yang digunakan sebagai

hanya pada koordinat X. Berikut adalah tabel selisih lintasan yang dilalui kapal.

Tabel 4.4 Koordinat Lintasan Kapal pada Sistem Pengendalian untuk Menghindari Benda Asing yang Tiba

Muncul No Nama Suar Koordinat XY Xa Xd Ya 1 Karang Jamuang 12550374 12550368 -801351 2 Bouy No.4 12549057 12549051 -799987 3 Bouy No.11 12547491 12547485 -800790 4 Bouy No.6 12545079 12545073 -800017 5 Bouy No.13 12543879 12543873 -798933 6 K1158.55 12541492 12541486 -793864 7 Bouy No.8 12540736 12540730 -791851 8 Typison 12541942 12541936 -783412 9 Bouy No.10 12544070 12544064 -779918 10 Bouy No.12 12546354 12546348 -776462 11 West Channel Kamal 12546873 12546867 -775434 12 Naval Base 12549079 12549073 -771259 V.KESIMPULAN

Berdasarkan simulasi perancangan sistem pengendalian pada manuvering kapal niaga un menghindari benda asing di perairan Tanjung Perak, dapat diambil kesimpulan bahwa

1. Diperoleh suatu rancangan sistem pengendalian lintasan pada kapal niaga menggunakan fuzzy sugeno dengan parameter sebagai berikut.

berupa error yaw (e) dan yaw rate (r). Sedangkan keluaran fuzzy berupa sinyal command rudder (δ Masing-masing masukan memilik 7 fungsi keanggotaan. Error yaw memiliki rentang data antara -35 hingga 35. Yaw rate memiliki rentang data hingga 7. Untuk fungsi keanggotaan ke

merupakan nilai tunggal, yaitu NB =

-= -1, ZE -= 0, PS -= 1, PM -= 2 dan PB -= 3. aturan terdiri dari 49 aturan. Metode pengambilan

10 Keterangan: A = Naval Base B = West Channel Kamal C = Bouy no. 12 D = Bouy no.10 E = Typison F = Bouy no. 8 G = K1158.55 H = Bouy no. 13 I = Bouy no. 6 J = Bouy no. 11 K = Bouy no. 4 L = Karang Jamuang

Lintasan Hasil Pengujian Sistem Pengendalian ntuk Menghindari Benda Asing yang

Tiba-Berdasarkan data hasil pengujian, diketahui error lintasan yang dihasilkan oleh sistem pengendalian. 12 Titik Koordinat yang disebutkan pada Tabel 4.4. di bawah ini adalah titik koordinat acuan. Namun karena pelarayan kapal berbeda dengan pengujian sebelumnya, maka yang digunakan sebagai titik acuan hanya pada koordinat X. Berikut adalah tabel selisih

ada Sistem Pengendalian ang Tiba-Tiba Koordinat XY Yd Error Lints 801351 -801351 6 799987 -799987 6 800790 -800790 6 800017 -800017 6 798933 -798933 6 793864 -793864 6 791851 -791851 6 783412 -783412 6 779918 -779918 6 776462 -776462 6 775434 -775434 6 771259 -771259 6

Berdasarkan simulasi perancangan sistem pengendalian pada manuvering kapal niaga untuk erairan Tanjung Perak, Diperoleh suatu rancangan sistem pengendalian lintasan pada kapal niaga menggunakan fuzzy sugeno Masukan fuzzy berupa error yaw (e) dan yaw rate (r). Sedangkan keluaran fuzzy berupa sinyal command rudder (δc). masing masukan memilik 7 fungsi Error yaw memiliki rentang data antara 35 hingga 35. Yaw rate memiliki rentang data -7 hingga 7. Untuk fungsi keanggotaan keluaran fuzzy, -3, NM = -2, NS 1, ZE = 0, PS = 1, PM = 2 dan PB = 3. Basis Metode pengambilan

keputusan adalah min atau AND.

menggunakan metode Center of Area (COA). 2. Pengujian sistem pengendalian

diperoleh waktu untuk m sudut 27,5o yaitu sekitar 470 detik

3. Pengujian sistem pengendalian dengan setpoint lintasan, menunjukkan respon terbaik pada Pengujian I dengan error steady state

angka 0,34 %. Sedangkan pada Pengujian II, minimal mencapai angka 6,1 %.

4. Untuk pengujian dengan halangan benda asing, masing-masing pengujian telah dapat mengikuti alur setpoint yang telah ditentukan.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Anitasari Ruri, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A., 2010, Perancangan Sistem Kendali Manuver Untuk Menghindari Tabrakan Pada Kapal Tangki Berbasis Logika Fuzzy, Surabaya.

[2] Efendi Moch.Aries, Aisjah, A.S., Iskandarianto, F.A., 2010, Perancangan Kendali

Kecepatan Kapal Pada Jalur Pelayaran Karang Jamuang – Tanjung Perak Berbasis Logika Fuzzy Surabaya.

[3] Fossen T.I., 1999, Guidance and Control of Ocean Vihicles, John Willey and Sons, New York.

[4]. Kovacic Zdenko, Bogdan, Stjepan, 2 Controller Design Theory And Applications Press.

[5] Lewis Edward V., 1989, Architecture Second Revision

Architects and Marine Engineers 601 PavoniaAvenue, Jersey City.

[6] Ray David, 2008, Reforma

Indonesia dan UU Pelayaran Tahun 2008.

[7] Rizianiza Illa, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A, 2010, Design Tracking Control Of Ship Based On Fuzzy Logic, Surabaya.

[8] Velagic Jasmin, Vukic Zoran, Omerdic Edin, 2001, Adaptive Fuzzy Ship Autopilot For Track

Bosnia

[9] Yu Zhenyu, Bao Ximping, Nonami Kenzo, 2007, Mixed H2/H∞ based Course

Small Low Cost Autonomous Boat, BIODATA PENULIS :

Nama TTL Alamat

12A _{Mojokerto, Jawa Timur} Email Pendidikan : • SDN Gedongan 1 Mojokerto (199 • SLTP (200 • SMA (200

• S1 Teknik Fisika FTI (200

keputusan adalah min atau AND. Untuk defuzzifikasi menggunakan metode Center of Area (COA).

sistem pengendalian pada setpoint konstan diperoleh waktu untuk mencapai kestabilan pada

sekitar 470 detik.

Pengujian sistem pengendalian dengan setpoint lintasan, menunjukkan respon terbaik pada Pengujian I dengan error steady state (ess) minimal mencapai %. Sedangkan pada Pengujian II, ess

ka 6,1 %.

Untuk pengujian dengan halangan benda asing, masing pengujian telah dapat mengikuti alur

tukan.

Anitasari Ruri, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A., 2010, Perancangan Sistem Kendali Manuver Untuk Menghindari Tabrakan Pada Kapal Tangki Berbasis Efendi Moch.Aries, Aisjah, A.S., Iskandarianto, F.A., Perancangan Kendali Otomatis Haluan dan Kecepatan Kapal Pada Jalur Pelayaran Karang Tanjung Perak Berbasis Logika Fuzzy, Guidance and Control of Ocean , John Willey and Sons, New York.

Kovacic Zdenko, Bogdan, Stjepan, 2006, Fuzzy Controller Design Theory And Applications, CRC Lewis Edward V., 1989, Principles oof Naval Architecture Second Revision, The Society of Naval Architects and Marine Engineers 601 PavoniaAvenue, Reformasi Sektor Pelabuhan Indonesia dan UU Pelayaran Tahun 2008.

Rizianiza Illa, Aisjah, A.S, Masroeri, A.A, 2010, Design Tracking Control Of Ship Based On Fuzzy Velagic Jasmin, Vukic Zoran, Omerdic Edin, 2001, Autopilot For Track-Keeping, Yu Zhenyu, Bao Ximping, Nonami Kenzo, 2007, ∞ based Course-following Control for a Small Low Cost Autonomous Boat, Japan.

: Anita Faruchi

: Mojokerto, 2 Sept 1988 Alamat : Perum Wikarsa Blok B no

ojokerto, Jawa Timur

: [email protected] Pendidikan : Gedongan 1 Mojokerto (1995-2001) SLTP N 2 Mojokerto (2001-2004) N 1 Sooko Mojokerto (2004-2007)

S1 Teknik Fisika FTI-ITS (2007-2011)

PERANCANGAN SISTEM KONTROL BERBASIS LOGIKA FUZZY PADA KAPAL NIAGA UNTUK MENGHINDARI BENDA ASING DI PERAIRAN TANJUNG PERAK

τ

υ

ν

+ D

=

M

&

( )

(

(

)(

)

)

( )

( )

(

)

(

)

(

)(

) (

)(

)

(

)

(

)

(

)

(

)

Y

'

v

&

Y

'

r

&

N

'

r

&

Y'

Y '

N '

N

'

v

&

N '

x

=

OP =

₍

₎₍

₎

OP =