IMPLEMENTASI KENDALI LOGIKA FUZZY PADA SISTEM PENGATURAN TEMPERATUR PROSES PENURUN KADAR AIR SUSU

IMPLEMENTASI KENDALI LOGIKA

FUZZY PADA SISTEM PENGATURAN

TEMPERATUR PROSES PENURUN KADAR

AIR SUSU

Hariyadi Singgih 1) , Siswoko 2) , Maskuri3)

1,2)

Jurusan Teknik Elektro, 3) Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Malang

1)

hariyadi.singgih07@gmail.com, 2)siswako@gmail.com

3)

maskurisaia@polinema.ac.id

Abstrak

Susu merupakan bahan minuman yang mempunyai kandungan gizi tinggi tetapi rentan terhadap bakteri sehingga tidak tahan lama dan mudah rusak (kadaluarsa). Oleh karena itu, perlu adanya pengolahan susu untuk mengoptimalkan kualitas dan ketahanan susu, yang disebut proses pasteurisasi atau mengurangi kadar air pada susu disebut dengan susu kental.

Pada penelitian ini dilakukan penelitian proses penurunan kadar air susu (±27%) hingga menjadi susu kental dengan metode kendali logika fuzzy. Metode kendali logika fuzzy digunakan untuk mengontrol kestabilan temperatur yang digunakan untuk memanaskan susu pada temperatur konstan 80 ºC secara otomatis dengan masukan setpoint

temperatur sesuai persyaratan pengolahan susu hingga dicapai kadar air

susu menjadi ≤ 40% (susu kental). Sumber pemanas menggunakan actuator kompor listrik yang dibantu dengan sistem evaporasi vacum dengan setpoint antara (800- - 900)C,

Hasil pengujian produk prototype diperoleh nilai optimasi waktu terbaik = 6 jam, (%) kadar air = 27% dengan tekstur hasil bahan uji terbaik berwarna coklat kekuningaan.

Kata-kata kunci: susu-kental, kendali fuzzy, temperature, setpoint

quality and resistance, which is called the process of pasteurization or reduce the water content in milk called condensed milk.

In this research, the process of decreasing milk content (± 27%) was carried out to become condensed milk using fuzzy logic control method. Fuzzy logic control method is used to control temperature stability which is used to heat milk at a constant temperature of 80ºC automatically with temperature setpoint input according to milk

processing requirements until it reaches milk water content to ≤40%

(condensed milk). Heating sources use electric stove actuators which are assisted by vacuum evaporation systems with a setpoint between (800- 900) C,

The results of the prototype product testing obtained the best value of optimization time = 6 hours, (%) moisture content = 27% with the best texture from the yellowish brown test material.

Keywords: milk-thick, fuzzy control, temperature, setpoint

1. PENDAHULUAN

Susu merupakan bahan minuman yang mempunyai kandungan gizi tinggi tetapi rentan terhadap bakteri sehingga tidak tahan lama dan mudah rusak (basi) [1]. Produksi susu sapi perah di wilayah kabupaten Malang sangat melimpah. Karena tingkat pengetahuan tentang pengolahan hasil produksi susu perah masih tergolong rendah, maka hasil produksi susu petani ternak sapi banyak yang rusak. Oleh karena itu, perlu adanya pengolahan susu untuk mengoptimalkan kualitas dan ketahanan susu yang mana nantinya bisa mengurangi kerugian peternak di dalam mendistribusikan susu dan mengurangi tenaga manusia dalam pengolahan susu tersebut. Salah satu contoh pengolahan susu adalah menguapkan kadar air dalam susu hingga 40 % menjadi susu kental yang dapat disimpan hingga 2 bulan. [2].

Oleh karena itu, untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan alat penurun kadar air dalam susu yang terkendali dengan implementasi kendali logika fuzzy untuk mendapatkan suhu stabil yang diinginkan secara otomatis dengan hanya menentukan setpoint suhu sesuai dengan metode pada proses produksi susu kental. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat kajian terhadap kendali Fuzzy dalam merespon setpoint suhu 80 °C. pada proses sistem penurun % kadar air dalam susu.

2. KAJIAN PUSTAKA 2. 1 Susu Kental (Evaporasi)

Susu merupakan sumber gizi terbaik bagi mamalia yang baru dilahirkan. Susu disebut sebagai makanan yang hampir sempurna karena kandungan zat gizinya yang lengkap. Selain air, susu mengandung protein, karbohidrat, lemak, mineral, enzim-enzim, gas serta vitamin A, C dan D. Susu kental adalah susu murni yang dipanaskan selama beberapa waktu akan terubah menjadi evaporated milk. Susu ini terbentuk melalui pemanasan susu dengan menggunakan pompa vaccum untuk menghilangkan kira-kira 40% kadar airnya. [4]. Selain penghilangan kandungan air, dalam pembuatan evaporated milk ini juga dilakukan penambahan vitamin D serta standardisasi nutrisi. Selanjutnya susu ini akan dipanaskan pada suhu 115,5-118,5 °C selama 15 menit untuk sterilisasi. Hasilnya, evaporated milk akan berstruktur lebih pekat dibandingkan susu murni, dan mengandung kira-kira 25% padatan susu bukan lemak. [4].

2.2 Struktur Dasar Fuzzy Logic

Fuzzy Rule Base

Fuzzifikasi Defuzzifikasi Fuzzy

Inference Engine

Gambar 1. Struktur Dasar Sistem Fuzzy [5] [6].

2.2.1 Fuzzifikasi

Fuzzifikasi adalah proses yang dilakukan untuk mengubah variabel nyata menjadi variabel Fuzzy, fungsinya agar masukan kontroler Fuzzy bisa dipetakan menuju jenis yang sesuai dengan himpunan Fuzzy. Terdapat beberapa jenis penggambaran fungsi keanggotaan, antara lain Gaussian, Segitiga, Trapesium, dan Bahu. [5].

2.2.2 Fuzzy Rule Base

Merupakan kaidah dasar yang berisi aturan-aturan secara linguistik yang menunjukkan kepakaran terhadap plant. [7]. 2.2.3 Inferensi Fuzzy Logic

Inferensi Fuzzy adalah sebuah proses formulasi pemetaan masukan terhadap keluaran dengan menggunakan logika Fuzzy. Proses dari inferensi Fuzzy melibatkan fungsi keanggotaan operator logika Fuzzy, dan aturan IF-THEN. Terdapat dua metode inferensi yang paling dikenal yaitu metode inferensi Mamdani menggunakan fungsi keanggotaan Fuzzy pada bagian keluarannya. [7].

2.2.4 Defuzzifikasi

3. METODE

Secara garis besar metode penelitian ini digambarkan dalam diagram alir Gambar 2. Dengan hasil luaran sebuah prototype Alat. dan model system kendali menggunakan implementasi Fuzzy Logic (Gambar 3) pada proses penurun (%) kadar air dalam susu. Disain dan perancangan hardware digambarkan dalam Diagram Blok dalam Gambar 2.

3.4 Disain dan Perancangan Sistem Diagram Blok

Diagram blok sistem merupakan bagian dari perancangan rangkaian hardware elektronik dari penelitian ini. Bagian-bagian dari sebuah sitem yang menghubungkan antara input , proses dan output yang ditunjukan Gambar 2.

Gambar 2. Sistem Diagram Blok

MULAI DENGAN PARAMETER MASUKAN / SENSOR :

1. % KADAR AIR SUSU (1,028)

2. TEKANAN TABUNG VACUM (0,78 Atm)

7. PEMASANGAN 3-buah SENSOR

SIMULASI

Kontrol Fuzzy

Driver Kompor _listrik

sensor DS18B20

+

-e

de

Gambar 4. Diagram Blok Kendali Logika Fuzzy. [6].

Penjelasan Diagram Blok Kendali Logika Fuzzy 4) Fuzzycontroller

Digunakan untuk mengatur suhu pemanas listrik proses pembuatan susu kental dengan feedback masukan dari sensor DS18B20.

5) Plant

Pada perencangan ini, plant yang dimaksud ialah Driver pemanas listrik.yang bekerja mengontrol temperatur sesuai aturan kendali fuzzy controller

6) Sensor DS18B20

Digunakan untuk mendektaksi/membaca nilai temperature di dalam tungku.

3.5 Perancangan Kendali Logika Fuzzy

Perancangan kendali logika fuzzy terdiri dua masukan dan satu keluaran. Dua masukan tersebut adalah nilai error(E) dan

nilai ∆error(dE). Keluaran berupa tegangan untuk mengatur besar

tegangan pada Pemanas listrik. Error dan ∆Error dapat di definikasn sebagai berikut :

Error = S* – S Nilai Sebenarnya ……… (1). Keterangan:

Set point:besarnya nilai yang diinginkam (S*) - Nilai Sebenarnya (S) : besarnya nilai yang terbaca oleh sensor

∆Error = Error(t) –Error(t-1)

3.2.1 Fungsi Keanggotaan Masukan.

Pada perancanaan ini terdapat dua keanggotaan yaitu keanggotaan error(E) dan keanggotaan ∆error(dE). Keanggotaan error(E) mempunyai empat variabel fungsi keanggotaan yaitu Negatif (N), Zero (Z), Positif Kecil (Pk), dan Positif Besar (Pb),

Pada keanggotaan ∆error(dE) mempunyai tiga variabel fungsi

keanggotaan yaitu ∆error Negatif, ∆error Zero, dan ∆error

Positif. Masukan dari fungsi keanggotaan berupa nilai suhu yang dibaca oleh sensor DS18B20. Gambar 5. dan 6. Ditunjukan fungsi keanggotaan masukan Errordan masukan ∆error(de)

Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Masukan Error

Gambar 6. Fungsi Keangotaan Masukan ∆Error(De)

3.2.2 Fungsi Keanggotaan Keluaran

Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Keluaran

3.2.3 Fuzzy Rule Base, berisi pernyataan-pernyataan logika fuzzy. Fuzzy Rule Base mempunyai bentuk format tabular (Tabel 1) yang menyatakan penyataan suatu kondisi.

Tabel 1. Aturan Fuzzy

N Zero Pk Pb

Negatif Kecil Kecil Sedang Besar

Zero Kecil Kecil Sedang Besar

Positif Kecil Kecil Sedang Besar

3.3 Perancangan Logika Software

START

Nilai set point

Sensor suhu

fuzzy

Driver kompor

Baca arus

A

Set point sudah sesuai

Arus sudah sesuai

Finish B

B

B

Ya

Tidak Tidak

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Prototype hasil rancang bangun penelitian ini diperlihatkan dalam Gambar 9.

4.1 Pengujian Sistem Kendali Logika Fuzzy

Pengujian Kendali logika fuzzy pada proses pemanasan dilakukan dengan memasukkan setiap fungsi keanggotaan pada set point yang diberikan, serta menganalisis respon system yang diberikan logika fuzzy. Gambar 9. Menunjukan proses operasional setting-point 800C.

Gambar 9. Prototype Hasil Rancang Bangun Penelitian

4.1.2 Set point 800C, dengan Beban Sampel Susu 10 liter

Gambar 11. Respon Sistem Kontrol Logika Fuzzy Dengan Sampel Susu 10 Liter Dengan Set Point 800c

Grafik Gambar 11 merupakan respon system mengunakan Fuzzy Logic dengan beban sampel susu 10 liter. dan set point 800C system membutuhkan waktu 6 jam. Dalam Gambar 17. juga menunjukkan bahwa ketika suhu sudah mendekati set point 800C nilai suhu mulai stabil yang menunjukkan bahwa Kendali Logika Fuzzy bekerja dengan baik.

4.1.3 Pengujian Fungsi Sistem

Tabel 2. Data Hasil Pengujian Sistem

No. WAKTU_(JAM) ARUS_(Amp) KADAR _{AIR (%)} HASIL PRODUK BAHAN UJI TEKSTUR

warna dihasilkan coklat kekuningan pada setpoint suhu 800C. Sehingga dapat disimpulkan semakin lama waktu proses penurunan kadar air, mengakibatkan warna susu bahan uji semakin gelap, karena susu terlalu kental.

5. KESIMPULAN

Hasil penelitian Rancang bangun ini diperoleh luaran-luaran sebagai berikut :

1) Model prototype Alat penurun kadar air dalam susu menjadi produk susu kental dengan kapasitas 30 liter.

2) Hasil produk terbaik berdasar parameter efisiensi waktu, (%) kadar air dan tekstur warna, maka dipilih nilai optimasi system hasil uji nomor : 3 (Tabel 2).

3) Model kendali Logika Fuzzy cukup baik sebagai control kestabilan temperature.

6. DAFTAR PUSTAKA

[1]. Anonimus, 1998. Dewan Standardisasi Nasional, SNI Susu Segar (SNI 01- 3141-1998). Dewan Standardisasi Nasional, Jakarta.

[2]. Dirjen Industri Argo dan Kimia., 2009. RoadMap Industri susu. Departemen Perindustrian Jakarta.

[3]. ENIZA SALEH, 2004. TEKNOLOGI PENGOLAHAN SUSU DAN HASIL IKUTAN TERNAK Program Studi Produksi Ternak Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara . [4]. Hartayanie, Laksmi dan Ita Sulistyawati.2010.Sentuhan

Teknologi Untuk Meningkatkan Nilai Susu Sapi. Semarang:UnikaSoegijapranata, Fakultas Teknologi Pertanian.

[5]. Amri Mutiara Nisa, Bambang Susilo, Yusuf Hendrawan. 2015, Pengaruh Pengendalian Suhu Berbasis Logika Fuzzy Dan Kecepatan Pengadukan Pada Evaporator Vakum Double Jacket Terhadap Karakteristik Fisik Permen Susu [6]. Yusuf Hendrawan, dkk, 2016, Optimasi Dengan Algoritma