Kumpulan Skripsi & Artikel Jurnal Ilmiah

2009

Simulasi odour recognition dengan menggunakan fuzzy logic

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : , BILLY

Odour Sensor Technology has increased rapidly, therefore this can be used to detect an odour. Each odour has its own characteristic, this can be used to identify the odour. The purpose of this final project is to detect an odour using fuzzy logic methodology. There were DAT Files which any 15 kinds of odour. The data were created from 4 sensors: TGS 2600, TGS 2610, TGS 2611 and TGS 2620. Each kind of odour had 20 concentrated representing the odour used as the database. The others data would be used as the data testing to detect a kind of odour. The method of recognition was used Fuzzy Logic methodology. This project used 2 types of Fuzzy Logic system. The first Fuzzy Logic system produced accuracy up to 96% and the second Fuzzy Logic system produced accuracy up to 99%.

Keyword : automatic, control, computer, program, fuzzy, logic, odour, recognition

Sumber : http://repository.petra.ac.id/2018/

Pembuatan program fuzzy PLC Schneider TSX 37/21 untuk aplikasi kontrol motor DC

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : SANTOSA, TEDDI

Fuzzy logic merupakan salah satu metode pengontrolan pada masa ini. Tugas akhir ini dibuat dengan tujuan membuat program fuzzy pada PLC TSX micro 37/21 sehingga dapat mengontrol kecepatan motor DC. Motor DC yang digunakan adalah motor kepunyaan tugas akhir Oscar Finaldi ( nomor tugas akhir : 00/E/EL/035/472). Untuk mengontrol motor DC ini menggunakan hardware bantuan F to V converter untuk mengetahui kecepatan motor, dan untuk menggerakan motor dari output PLC ditambahkan rangkaian PWM, dan current amplifier. Program fuzzy dibuat dalam PL7 menggunakan modul analog I/O sebagai input dan output dari PLC. Program fuzzy ini dibuat dalam structured text pada PL7 yang dibagi menjadi 2 buah suboutine. Subroutine 1 berisi fuzzyfication input, dan rule evaluation untuk mendapatkan nilai fuzzy setiap rule. Subroutine 2 pertama berisi membership function, memanggil subroutine 1, rule evaluation untuk mendapatkan nilai fuzzy label output, dan proses defuzzfication.Kemudian motor dikontrol menggunakan program fuzzy tersebut dengan set point tertentu. Berdasarkan hasil pengujian, program fuzzy yang dibuat ini dapat mengontrol pergerakan motor DC sesuai dengan set point. Duty cycle dari program fuzzy ini dengan rule maksimal adalah 7.695 ms.

Keyword : fuzzy, fuzzyfication, rule evaluation, subroutine, plc tsx micro 37/21

Sumber : http://repository.petra.ac.id/2436/

Rancang bangun pembuatan mikrokontroller sistem kontrol traksi elektrikal vehicle model dengan sistem kontrol PID fuzzy

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : BINTORO, FERRY

Dari hasil-hasil penelitian ilmiah yang pernah dilakukan, sistem kontrol traksi (TCS) mampu mempertahankan stabilitas kendaraan, yaitu pada permukaan jalan dengan koefisien gesek adhesive ?L yang rendah dengan cara mengontrol ratio slip diantara ban dan permukaan jalan. Penulisan ini merencanakan dan membuat model/prototype mikrocontroller sistem kontrol traksi (TCS) kendaraan dengan bantuan software computer dan hardware. Hasil analisis teoritis dikatakan bahwa sistem kontrol dengan akses gain PID dan Fuzzy memberikan respon hasil yang significant yang berbeda (Ian Hardianto Siahaan, Thesis: Sistem Kontrol Traksi dengan Sistem Kontrol PID Fuzzy). Waktu saat kontrol traksi terjadi, dengan delay time yang sama dengan hasil eksperimen 1 detik. Respon stabil bersama pada slip 0,10-0,20 bisa dicapai pada respon stabil dari kedua kondisi dengan nilai terbesar. Rancang bangun microcontroller ini bermaksud untuk mengontrol spin agar tidak terjadi dan selanjutnya dilakukan dengan kontroller Fuzzy.

Keyword : prototype, microcontroller, fuzzy, spin

Sumber : http://repository.petra.ac.id/3279/

Perancangan dan pembuatan fuzzy expert system untuk analisis penyakit kulit pada anjing

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : INDRIATI, DEBORA

Penyakit kulit pada anjing memiliki gejala yang dapat terlihat langsung pada tubuh. Namun demikian, terdapat tingkat kesulitan yang cukup untuk mencari informasi penyakit kulit pada anjing. Bahkan beberapa dari penyakit tersebut dapat menyebar pada manusia dan hewan lain, terutama kucing dan kelinci. Pembuatan fuzzy expert system dimulai dengan analisa dan pengumpulan data tentang penyakit-penyakit kulit pada anjing. Hasil analisa ini kemudian melalui proses filter menjadi informasi yang siap digunakan dalam sistem pakar. Sistem pakar ini dibuat dengan menggunakan metode forward chaining dan analisa history, termasuk membangun suatu relasi antar penyakit menggunakan metode perhitungan fuzzy. Aplikasi sistem pakar ini menggunakan Microsoft Access 2003 untuk penggunaan basis data, dan Borland Delphi 7.0 untuk pembuatan program. Dari hasil implementasi dan pengujian aplikasi sistem pakar ini, menunjukkan dapat memproses gejala-gejala yang berhubungan dengan penyakit, dan penyakit yang berhubungan dengan penyakit lainnya secara otomatis. Sehingga dapat menghasilkan informasi kemungkinan anjing tersebut terserang suatu penyakit, dengan nilai perbandingan yang tertinggi.

Keyword : expert system, forward chaining, fuzzy, history

Sumber : http://repository.petra.ac.id/4803/

Penyesuaian ukuran sampel dan frekuensi sampel dengan metode fuzzy di PT. Triyuda Perkasa

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : RIWONG, ANITA

Proses pengendalian kualitas yang selama ini dijalankan di PT. Triyuda Perkasa ternyata kurang mewakili. Jumlah sampel dan frekuensi pengambilan sampel yang selama ini dilakukan tidak dapat memberikan hasil yang memuaskan. Masih banyak produk cacat yang lolos dari proses inspeksi. Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah untuk mendapatkan ukuran sampel dan frekuensi sampel yang sesuai sehingga proses dalam keadaan tidak terkendali dapat lebih cepat terdeteksi. Pengolahan data dilakukan dengan Peta Kendali VSS, VSI dan VSSI serta Peta Kendali Shewhart. Kemudian dari semua Peta Kendali tersebut dilakukan perhitungan ARL dan ATS. Dengan menggunakan metode fuzzy, proses dalam keadaan terkendali dapat lebih cepat terdeteksi. Hal ini dapat dilihat dari hasil perbandingan ATS.

Keyword : fuzzy, vss chart, vsi chart, vssi chart, shewhart chart, arl, ats

Piranti uji kelayakan alat pabrik terhadap temperatur

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : BASUKI, HARI

Pada tugas akhir ini dibuat piranti uji kelayakan alat pabrik terhadap temperatur. Piranti tersebut dapat mensimulasikan kondisi suhu ruang pada pabrik sehingga uji coba peralatan elektronik pabrik dapat dilakukan di luar area pabrik. Hal ini akan meningkatkan efisiensi dalam perawatan dan pembelian suku cadang elektronik mesin pabrik. Piranti uji tersebut menggunakan PLC festo FEC-30 dengan metode fuzzy yang dikenal sebagai FuzzIPC. Dimensi piranti uji kontrol suhu 30cm x 30cm x 45cm dengan bahan tripleks dan pintu kaca. Sumber panas yang digunakan adalah 4 buah lampu 100 Watt, 2 buah kipas sebagai pendingin serta sensor suhu PT100 dengan RI Transmiter yang berkomunikasi dengan ADC. Piranti uji mampu mensimulasikan suhu dari 25 derajat C-60 derajat C. Interval suhu ini cukup mewakili suhu pabrik pada kondisi mesin dingin maupun panas. Kemampuan piranti uji untuk menstabilkan suhu terhadap gangguan luar cukup baik yaitu berkisar ?1 derajat C. Untuk perubahan ekstrim misal dari suhu 25 derajat C ke suhu 60 derajat C, alat ini membutuhkan waktu 23 menit pada pemanasan maksimum.

Keyword : PLC, STL festo, fuzzy, temperature, fuzzIPC

Sumber : http://repository.petra.ac.id/875/

Perencanaan dan pembuatan fuzzy expert system untuk analisa penyakit dalam pada manusia

Filed under: Uncategorized — Tags: , , , , , , , , — dvanhlast @ 7:31 am

Author : SUGIANTO, FEKY

Gejala merupakan suatu unsur penting dalam menentukan suatu pasien mengidap penyakit tertentu. Dalam kehidupan nyata dokter akan menanyakan gejalagejala pada pasiennya sebelum ia menentukan penyakit pasiennya. Dibuatnya software ini mengambil cara kerja dokter dalam menganalisa pasiennya. Cara kerja software menggunakan metode forward chaining dalam menentukan prediksi awal suatu penyakit setelah pasien memasukkan gejala yang dideritanya. Kemudian dari prediksi penyakit awal, software menggunakan metode backward chaining dalam menanyakan gejala-gejala lain yang pasien belum masukkan.. Software ini dibuat dengan menggunakan metode Fuzzy Set dalam mengolah data pada knowledge-based sistem. Metode Fuzzy mengenal kebenaran secara parsial. Hal ini sangat berguna agar sistem yang dibuat memiliki kecerdasan menyerupai manusia. Metode fuzzy set merupakan generalisasi dari crisp set dimana elemen dalam suatu set mempunyai nilai dalam interval 0 sampai dengan 1. Knowledge-based sistem dipakai untuk menyimpan informasi dari pakar tentang hubungan antara gejala dengan suatu penyakit menurut intensitas dan frekuensi. Sistem operasi yang bekerja dalam software ini adalah Microsoft Windows XP Professional, dengan database Microsoft Access 2002 sebagai media penyimpanan knowledge-basenya dan pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman Delphi 6.0 Pengujian software ini adalah dengan memasukkan beberapa gejala kemudian sejauh mana software mampu membuat kesimpulan penyakit yang mengandung gejala-gejala tersebut.

Keyword : symptom, disease, forward chaining, backward chaining, fuzzy set, fuzzy, knowledge-based, database, experiment

Sumber : http://repository.petra.ac.id/1633/

Blog at WordPress.com.