35. APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA OPTIMASI - Digilib

SEMINAR NASIONAL II
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
Daftar Isi
APLIKASI LOGIKA FUZZY PAD A OPTIMASI DAYA
LISRIK SEBAGAI SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
SUPRIYONO
*Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir - BATAN
Jl. Babarsari Kotak Pos 6101 YKBB Yogyakarta 55281
Telepon 0274-484085,489716,
Faksimili 0274-489715
Email: [email protected]
Abstrak
APLIKASI LOGIKA FUZZY PADA OPTIMASI DAYA LlSRIK SEBAGAI SISTEM PENGAMBILAN
KEPUTUSAN. Aplikasi logika fuzzy pada optimasi daya listrik sebagai sistem pengambilan keputusan.
Telah dibangun suatu sistem pengambilan keputusan yang optimal dalam menentukan daya listrik pada
suatu ruang, baik untuk ruang terbuka maupun ruang tertutup. Metode yang digunakan dalam optimasi ini
adalah logika fuzzy. Dalam penelitian ini sebagai variabel bebasnya adalah intensitas cahaya dan suhu yang
ada dalam ruang, sedangkan sebagai variabel tak bebasnya atau nilai yang dicari adalah daya listrik yang
seharusnya dipasang pada ruang tersebut. Variabel bebas intensitas cahaya diasumsikan dengan fungsi
keanggotaan Gelap, Senja dan Siang sedangkan variabel bebas suhunya diasumsikan dengan fungsi
keanggotaan Dingin, Normal dan Panas. Untuk variabel tak bebas daya listrik diasumsikan fungsi
keanggotaan adalah Padam, Redup dan Terang. Aturan fuzzy yang digunakan dimisalkan ada 9 aturan.
Untuk menyelesaikan persoalan tersebut, digunakan perangkat lunak MATLAB. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa untuk menentukan daya listrik pada suatu ruang dapat menggunakan sistem
pengambilan keputusan dengan logika fuzzy. Dalam penelitian ini, belum ditinjau tentang selera, estetika
dan luas ruangan.
Kata-kata kunci: Logika Fuzzy, optimasi, intensitas cahaya, suhu, daya listrik
Abstract
THE APPLICATION OF FUZZY LOGICS ON THE ELECTRICAL POWER OPTIMATION AS THE
DECISION SUPPORT SYSTEM. The optimum decision support system on the determination of electrical
power in the space, both in the opened space and closed spaced was developed. Fuzzy logics was adopted in
the optimation. In this research the light intensity and room temperature made up the independent variables
and the supposed installed electrical power in the space was the dependent variable. Light intencity was
assumed by the function of dark, twilight and day member and the temperature was assumed with the
function of Cold, normal and hot members. The electrical power was assumed as off, gloomy and bright.
There are nine Fuzzy rules. To address the issues, MATLAB was used. The result indicated that in
determining the electrical power in a room or space., the decision support system using fuzzy logic could be
adopted. The taste, esthetics, and room's width had not been reviewed in this research.
Keywords: Fuzzy logic, optimation, light intensity, temperature, cahaya, suhu, daya listrik
PENDAHULUAN
Dalam kehidupan sehari-hari, baik dalam
kehidupan di rumah maupun di kantor atau
pabrik pada kehidupan yang modem ini pasti
menggunakan listrik. Untuk negara-negara
maju dengan sumber energi listrik yang besar
mungkin penggunaan daya listrik pada suatu
Supriyono
285
tempat tidak perlu dibatasi, tetapi di Indonesia
dengan sumber energi listrik yang terbatas perlu
dilakukan efisiensi penggunaan daya listriknya
[Perdanahari, 2006]. Salah satu cara mencari
efisiensi daya listrik adalah menghitung
kebutuhan daya minimal yang diperlukan pada
suatu mango
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATAN
SEMINAR NASIONAL II 286
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
Untuk melakukan perhitungan kebutuhan
daya listrik yang efeletif, efisien dan fleksibel,
perlu dibangun suatu sistem pengambilan
keputusan berupa perangkat lunak yang mudah
dioperasikan
oleh
komputer.
Dalam
membangun sistem pengambilan keputusan ini,
metode atau teknik perhitungannya digunakan
logika fuzzy. Makalah ini merupakan hasil
penelitian awal, sehingga asumsi yang diambil
pun masih sederhana, yaitu bahwa besar daya
listrik dipengaruhi oleh intensitas cahaya dan
suhu ruangan (Soedojo, 1985 dan Nurmianto,
1996]. Dalam penelitian ini, faktor-faktor
selera, luas ruangan, seni dan kelembaban udara
belum
diperhitungkan.
Sehingga
untuk
penelitian lanjutannya akan memperhitungkan
faktor-faktor tersebut.
Dalam aplikasi logika fuzzy IllI,
penalaran yang digunakan adalah penalaran
fuzzy metode Mamdani (Kusuma Dewi, 2002].
Untuk variabel bebas intensitas cahaya
diasumsikan dengan fungsi keanggotaan Gelap,
Senja dan Siang sedangkan variabel bebas
suhunya
diasumsikan
dengan
fungsi
keanggotaan Dingin, Normal dan Panas. Untuk
variabel tak bebas daya listrik diasumsikan
fungsi keanggotaannya adalah Padam, Redup
dan Terang dengan tipenya trimf (segitiga) atau
trapmf (trapesium). Aturan fuzzy yang
digunakan sementara ini diasumsikan ada 9
(sembilan) aturan.
Untuk membangun sistem ini digunakan
perangkat lunak Matlab versi 6.5 dengan
menggunakan toolbox fuzzy. Dengan dapat
dibuatnya sistem pengambilan keputusan ini,
maka untuk mendapatkan daya listrik yang
optimal, pengguna tinggal
memasukkan
intensitas cahaya yang masuk ke dalam ruangan
clan suhu ruangan atau jika dibuat otomatisasi,
sistem ini dapat dihubungkan dengan sensor
intensitas cahaya clan sensor suhu ruangan.
Dengan memasukkan kedua variabel tersebut,
baik secara manual maupun secara otomatis
maka akan muncul daya listrik yang dibutuhkan
secara
optimal.
Penelitian
ini
akan
dikembangkan
dengan
memperhitungkan
faktor-faktor yang lain, misalkan luas ruangan,
kelembaban udara clan jumlah orang dalam
ruangan tersebut.
DASAR TEORI
Pada saat ini, logika fuzzy sudah banyak
diterapkan di berbagai bidang, baik di dunia
industri maupun penelitian. Bahkan pada
clasawarsa terakhir ini aplikasi logika fuzzy ini
semakin
menjamur
seiring
dengan
perkembangna teknologi komputasi yang luar
biasa pesatnya. Dengan pesatnya perkembangan
logika fuzzy ini dicoba untuk diaplikasikan
dalam bidang penelitian listrik.
Menurut
Maxwell
bahwa
cahaya
termasuk salah satu spektrum dari gelombang
elektromagnetik. Cahaya mempunyai intensitas
yang dapat dihitung dengan satuan Ix
(Illuminance) (Nurmianto, 1996]. Intensitas
cahaya dengan Ix dalam logika fuzzy
diasumsikan sebagai variabel bebas dengan
dimisalkan fungsi keanggotannya sebagai
berikut: :
x ~ 200
qJlntGelap[X]
200 ~ x ~ 400
rr
= 2((4~0 - x)/400
{
1- 2(x/400
x ~ 400
o
2(x/800
If'IntSenja [X]
=
x(200danx) 1400
200 ~ x ~ 400
)2
400 $x$800
1- 2((800 - x)/800 y
1- 2((x - 800)/800 Y
800 ~x~1200
2((1200 - x )/800 y
120~ x~ 1400
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATAN
(1.a)
286
(1.b)
Supriyono
SEMINAR NASIONAL II
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
o
({J'Siang [X]
800 ~
2 ((x - 800 )/800 Y
=
1 - 2((1400 1
Untuk merepresentasikan
dimisalkan :
X
800 ~ X
~
1200 ~
X ~
)/800 )
X ~
fungsi keanggotaan
y::;;
X
1200
1400
(1.c)
1400
variabel bebas suhu dengan satuan derajat
18
18::;;y::;;30
9's,,_~"[y]~ {(3~ ~ y)/12
y ~ 30
o
~s""'~,,(y]~ {
(2.a)
y ::;;18atau y::;;42
(y-18)/12
18 ::;;y::;;30
(42 - y)/120
30::;; y::;; 42
(2.b)
y ~18 atau y~42
18~y~30
q,o,,,",.=
- y)/120
[y]~ { (42
(y -18~12
adapun representasi
fungsi keanggotaan
30 ~y~42
variabel bebas daya listrik dirnisalkan :
qJDayaPadam[z]= (50-z)/(40)
{I
10 ::;;z~50
z~50
Z <10
o
o
<"",.R,,,", [z] ~ {
(2.c)
(3.a)
z ::;;25atau z~95
(z - 25)/35
25::;;z::;;600
(95-z)/35
60::;;z::;;95
(3.b)
z~700
70~z~110
q,o•• ".,,~,
z~110
[z] ~ {(z ~ 50)170
Dalam penelitian ini, aplikasi operator
fuzzy diasumsikan ada 9 buah aturan fuzzy,
yaitu :
1. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan
suhu ruangan dingin maka perlu daya listrik
yang terang.
2. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan
suhu ruangan normal maka perlu daya
listrik yang redup.
3. Jika intensitas cahaya masuk gelap dan
suhu ruangan panas maka perlu daya listrik
yang redup.
Supriyono
(3.c)
287
4.
5.
6.
7.
Jika intensitas cahaya masuk senja dan suhu
ruangan dingin maka perlu daya listrik yang
terang.
Jika intensitas cahaya masuk senja clan suhu
ruangan normal maka perlu daya listrik
yang redup.
Jika intensitas cahaya masuk senja dan suhu
ruangan panas maka perlu daya listrik yang
padam.
Jika intensitas cahaya masuk siang clan
suhu ruangan dingin maka perlu daya listrik
yang redup
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- RATA
SEMINAR NASIONAL II 288
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGY AKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
8. Jika intensitas eahaya masuk siang dan
suhu ruangan normal maka perlu daya
listrik yang padam.
9. Jika intensitas eahaya masuk siang dan
suhu ruangan panas maka perlu daya listrik
yang padam.
10. Banyak perangkat lunak yang dapat
digunakan untuk menyelesaikan Aplikasi
fuzzy tersebut di atas, salah satu perangkat
lunak tersebut adalah Matlab versi 6.5.
METODOLOGI PENELITIAN.
Sesuai
dengan
kebutuhan
dalam
penelitian ini langkah-Iangkah penelitiannya
adalah sebagai berikut :
Menurunkan
Persamaan Model
Persamaan (I a), (Ib), (Ie) sebagai
representasi fungsi keanggotaan variabel bebas
intensitas eahaya dan Persamaan (2a), (2b), (2e)
sebagai representasi
fungsi keanggotaan
variabel bebas suhu berfungsi sebagai input,
sedangkan Persamaan (3a), (3b), (3e) sebagai
representasi fungsi keanggotaan variabel tak
bebas daya listrik berfungsi sebagai output.
Menentukan Analisis Kebutuhan
Pembuatan Perancangan Sistem
Sistem yang baik adalah suatu sistem
yang
benar,
efisien
dan
mudah
pengoperasiannya serta menarik. Agar tereapai
tujuan membangun sistem yang baik, maka
proses perlu disusun analisis kebutuhan yang
meliputi :
a. Kebutuhan input.
Input yang diperlukan yang sesuai
dengan Persamaan (la),(lb), (Ie) maupun yang
sesuai dengan Persamaan (2a), (2b), (2e) yaitu
mengisi ukuran range dan memilih tipe fungsi
keanggotaan serta parameter yang diperlukan.
Hal serupa juga dilakukan untuk variabel tak
bebas daya listrik.
b. Kebutuhan proses.
Adapun
prosedur
pemrogramannya
adalah :
1. Menentukan input maupun output yang
akan digunakan dalam membangun logika
fuzzy, yaitu membuat FIS Editor input
frekuensi eahaya dan suhu serta output
daya listrik.
2. Menentukan Fungsi keanggotaan variabel
input intensitas eahaya pada suatu ruang.
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATAN
3. Menentukan Fungsi keanggotaan variabel
input suhu pada suatu ruang.
4. Menentukan Fungsi keanggotaan variabel
output daya listrik pada suatu ruang.
5. Menyususn aturan fuzzy.
Kelima prosedur di atas, listing
prosedurnya seeara lengkap ditampilkan pada
bab 3.4.
c. Kebutuhan output.
Sesuai dengan prinsip membangun
sistem, maka peranan output juga penting.
Dalam penelitian ini outputnya dihasilkan jika
sudah dimasukkan nilai-nilai input intensitas
eahaya dan suhu ruang.
d. Kebutuhan perangkat lunak dan perangkat
keras.
Dalam membangun sistem ada 2 hal
tentang
perangkat
keras
yang
perlu
diperhatikan, yang pertama adalah dengan
spesifikasi apa sistem itu dibangun dan dengan
spesifikasi apa sistem itu dapat dijalankan.
Sistem ini dibangun dengan perangkat keras
komputer pentium IV dengan RAM 128 MB.
Adapun perangkat lunak yang digunakan untuk
membangun sistem adalah Matlab versi 6.5
dengan sistem operasi Windows XP.
Dalam penelitian ini telah dilaksanakan
metode peraneangan, yaitu peraneangan fungsifungsi keanggotaan, peraneangan aturan fuzzy,
peraneangan
prosedur
dan
peraneangan
tampilan (antar muka).
Membangun Program Komputer.
Program komputer yang digunakan untuk
membangun sistem ini adalah perangkat lunak
Matlab versi 6.5 dengan alasan bahwa Matlab
versi 6.5 merupakan bahasa komputasi teknis
yang sangat populer dan sangat mudah
digunakan serta mudah pula untuk dipahami
struktur bahasanya [The Matlab, 1992]. Adapun
listing programya adalah sebagai berikut :
288
Supriyono
SEMINAR NASIONAL II
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGY AKARTA, 21-22 DESEMBER
ISSN 1978-0176
2006
dilakukan secara detail disampaikan pada bab
hasi1dan pembahasan berikut ini.
[System]
Name='Lampu1'
Type='mamdani'
Version=2.0
Num!nputs=2
NumOutputs=1
NumRules='17
AndMethod='min'
Orf."letnod='max'
Impt>l1eiliod='min'
AggMethod='max'
OefuzzMethod='centroid'
HASIL DAN PEMBAHASAN.
Hasil program komputer untuk fungsi
keanggotaan fuzzynya ada1ah 2 input intensitas
cahaya dan suhu serta 1 output daya 1istrik,
yang hasi1nya digambarkan pada Gambar 1.
[!nput1 ]
Name='lntensitas'
Range=[O 1600]
NumMFs=3
MF1='Gelap':'zmf,[O
400]
MF2='Biasa':'pimf,[200
800 BOO 1400]
MF3='T erang':'smf,[12oo1600]
[!npuQ]
Nan1€'='Suhu'
Range=[O 60J
NumMFs=3
MFI='Oingin':'trapmf,[O
MF2='Noonal':'trimf,[18
MF3='Panas':'trapmf,[30
018 30]
30 42J
42 60 60J
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan
Outputnya
[Outpul1J
Nan1€'='DayaListrik'
Range=[O 120]
NurnMF s=3
MF'I='Padam':'trapmf,[O
0"10 50]
MF2='Redup':'trimf,[25
60 95]
MF3='Terang':'trapmf
,[70 110120120]
Dari Gambar 1 di atas, dipilih input
intensitas
cahaya untuk
dibuat fungsi
keanggotaan yang lebih detail, yaitu untuk
fungsi keanggotaan Gelap, Senja dan Siang,
yang ketiganya mempunyai range antara 0 sid
1600 Ix. Untuk fungsi keanggotaan Gelap tipe
variabelnya adalah zmf dengan parametemya [0
400], sedangkan fungsi keanggotaan Senja tipe
variabelnya adalah pimf dengan parametemya
[200 800 800 1400] dan fungsi keanggotaan
Siang tipe variabe1nya ada1ah smf dengan
parametemya
[1200
1600].
Hasilnya
ditampilkan pada Gambar 2.
[Rules]
11,1 ('n: 1
'12,2(1):1
'13,2('1): 1
21,1
Input Dan
(1): 1
22,2 (1):1
23, 3 (I): 1
3'J,2('I):1
32, 3 (I) : 1
33,3 el): 1
11,3('1).:1
'12, 2 (1): 1
'1 3,2 ('I) :1
21,3('1):1
22, 2 (I) : 1
23,1 (1) : 1
31, 3 (1) : "
32,2f!):
1
Pengujian Program,
Setelah sistem selesai dibangun, maka
hams diuji apakah sistem dapat beIjalan dengan
baik dan mudah dioperasikan. Pengujian
Supriyono
289
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATA
SEMINAR NASIONAL II 290
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Input
Intensitas Cahaya Masuk
Dari Gambar 1 di atas pula, dipilih input
suhu untuk dibuat fungsi keanggotaan yang
lebih detail, yaitu untuk fungsi keanggotaan
Dingin, Normal dan Panas, yang ketiganya
mempunya
range antara 0 sid 60 derajat
Celsius. Untuk fungsi keanggotaan Dingin tipe
variabelnya
adalah
trapezium
dengan
parameternya [0 0 18 30], sedangkan fungsi
keanggotaan Normal tipe variabelnya adalah
segitiga dengan parameternya [18 30 42] dan
Panas tipe variabelnya
fungsi keanggotaan
adalah trapezium dengan parameternya [30 42
6060]. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 3.
dibuat fungsi keanggotaan yang lebih detail,
yaitu untuk fungsi keanggotaan Padam, Redup
dan Siang, yang ketiganya mempunya range
antara
0 sid 125 Watt.
Untuk
fungsi
keanggotaan
Pad am tipe variabelnya adalah
trapezium dengan parameternya 0 0 10 50],
Redup tipe
sedangkan
fungsi keanggotaan
variabelnya
adalah
segitiga
dengan
parameternya
[25
60
95]
dan
fungsi
keanggotaan
Panas tipe variabelnya adalah
trapezium dengan parameternya [70 110 120
120]. Hasilnya ditampilkan pada Gambar 4.
FISVariables
1ZXiDIIYlllkirik
FJSVaiiabl9$
.Si.diI
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Output
Daya Listrik
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Input Suhu
Dengan menyusun aturan fuzzy seperti
pada dasar teori di atas, dalam toolbox Matlab,
hasilnya adalah :
Demikian pula untuk output daya listrik,
dari Gambar 1 di atas, dipilih output daya listrik
Gambar 5. Aturan Fuzzy
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATAN
290
Supriyono
SEMINAR NASIONAL II
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKART A, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
Hasil
optimasi
dengan
memisalkan
intensitas cahaya 741 Ix dan suhu ruangan
dimisalkan 33,5 derajat Celsius, maka daya
listrik
yang
diperlukan
dengan
sistem
pengambilan
keputusan ini adalah 50 Watt.
Hasil program ditampilkan pada Gambar 6.
maka daya listrik yang diperlukan dengan
sistem pengambilan keputusan ini adalah 18,9
Watt. Hasil program ditampilkan pada Gambar
8.
lntensites ••'.46e"003
Fie
Edit•••••
$urn ••~.1
()(IyaU$1rik·'6.9
1
Optbm:
1{ier,I.,<
hlensilfl$"741
SUhu.• 33.5
istrk'l' 50
ZJ
I'"
2
I
, 1"-
I
11111
"
,
1
,
I
/i'"
/1"
/.
"
1
"-.
'
1
:3··E5§
I
o
1000
I
0
1
ZJ
..•••
,
1
.-..
~
I
,/
/'
I
".
•
[2""'.
a;,;:
1
1
/""
1
/"'-.
[S
:z:s=J
"
I
1
1
'2':.S::J
1
/1
I /~
roo
I
)
'"
~
)
'"
Gambar 8. Hasil Optimasi Dengan Intensitas Cahaya
1460 Lx Dan Suhu Ruangan 34,1 Derajat Celsius
Gambar 6. Hasil Optimasi Dengan Intensitas Cahaya
741 Lx dan Suhu Ruangan 33,5 Derajat Celsius
Dengan menggeser-geser
garis vertikal
pada variabel input frekuensi cahaya dan suhu,
dapat disusun daya listrik yang dibutuhkan
seperti dalam Tabell.
Jika
diberikan
dengan
input
lain,
misalkan intensitas cahaya 154 Ix dan suhu
ruangan dimisalkan 9,55 derajat Celsius, maka
daya listrik yang diperlukan dengan sistem ini
adalah 101 Watt. Hasil program ditampilkan
pada Gambar 7.
Tabe] 1. Daya Listrik Yang Diperlukan dengan Input
Frekuensi Cahaya dan Suhu
No.
9.1.
7.
5.
4,
10.
8.
6.
2.
3.
II
I
'1S
I
I
/
/1
1330
47
506
272
60
33
110
102
1550
30
756102
73
15
Intensitas
27,5
66,9
68,3
27,5
74,5
89,3
20,5
25,4
10,1
Suhu
Daya
(derajat
listrik
(Watt)
Celsius)
DBysij~hk"101
III1
1
1
'I
7
0
Cahaya
'"(Ix)
Suhu
/"••'~955••••
1
"'"/'"
II~
"'.
II ", ///"'-.,
/' I1II
",
1I1
,/"'-.,
1
./
1
".
1
<'I
• I
/I
• oI
/1
i6(jQ.
Gambar 7. Hasi] Optimasi Dengan Intensitas Cahaya
154]x dan Suhu Ruangan 9,55 Derajat Celsius
Cara lain menjalankan program dapat
dilakukan dengan menggeser-geser garis vetikal
pada variabel intensitas cahaya dan suhu,
misalkan garis vertikal pada variabel intensitas
digeser ke 1460 Ix dan garis vertikal pada
variabel suhu digeser ke 34,1 derajat Celsius,
Supriyono
Dari pengamatan pada Tabel 1 di atas
nampak bahwa semakin besar suhu dengan
intensitas yang konstan kebutuhan daya listrik
semakin kecil, demikian pula untuk suhu yang
konstan dengan intensitas cahaya semakin besar
kebutuhan daya listrik semakin kecil.
Penelitian ini akan dikembangkan dengan
menambah jenis inputnya, misalkan dengan
memperhatikan
kelembaban
udara, ukuran
ruangan,
selera,
jenis
isi ruangan
dan
menambah aturan-aturan yang lebih sempurna
29]
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATA
SEMINAR NASIONAL II 292
SDM TEKNOLOGI NUKLIR
YOGYAKARTA, 21-22 DESEMBER 2006
ISSN 1978-0176
serta mengukur ukuran masing-masing fungsi
keanggotaan yang lebih akurat. Sehingga sistem
pengambilan keputusan ke depan dapat lebih
mendekati kondisi yang sebenarnya.
TANYAJAWAB
1. Sukarman (STTN)
Pertanvaan : Penelitian ini sangat menarik
untuk system kendali, Bagaimana dengan
aplikasi sensornya?
Jawab : Penelitian ini mempakan penelitian
awal, sehingga belum dipikirkan tentang
penggunaan sensor.
KESIMPULAN
1.
2.
3.
4.
Telah
dapat
dibangun
suatu
sistem
pengambilan
keputusan
dengan
menggunakan
logika
fuzzy
untuk
menentukan kebutuhan daya listrik dalam
suatu mango
Sistem dapat membantu proses efisiensi
dalam rangka hemat energi listrik.
Intensitas cahaya semakin besar dan suhu
semakin
besar kebutuhan
daya listrik
semakin lebih kecil.
Sistem dapat membantu pengajar mata
kuliah
listrik
dan
ergonorni
dalam
menerangkan
perhitungan
efisiensi daya
listrik.
2. Jaja Sukmana (P2PN)
Pertanvaan
: Untuk
menentukan
daya
listrik, apakah hanya dipengaruhi oleh 2
variabel saja, yaitu intensitas cahaya dan
suhu?
Jawab : Karena penelitian ini mempakan
penelitian awal, sehingga bam dipikirkan
untuk variable inputnya intensitas cahaya
dan suhu. Pengembangan lebih lanjut akan
dipikirkan tentang variable input lainnya,
seperti : luas mangan, warna mangan, dsb.
DAFT AR PUST AKA
1. PERDANAHARI,
E,
2006,
."Kebijakan
Pengembangan Ketenagalistrikan Nasional",
Seminar Sosialisasi peningIatan Pemahaman
Masyarakat
Terhadap
PLTN
Sebagai
Pembangkit Listrik yang Aman Bagi
Masyarakat, Yogyakarta. Soedojo,P., "Azasazas Ilmu Fisika", Gajahmada University
Press, Yogyakarta, 1985.
2. NURMIANTO, E., 1996, Ergonomi Konsep
dasar dan Aplikasinya, Penerbit Guna Widya,
Surabaya.
3. KUSUMADEWI, S., 2002, Analisis Desain
Sistem Fuzzy Menggunakan 001 Box Matlab,
Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta ..
4. KUSUMADEWI, S. dan PURNOMO, H., 2004,
Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung
Keputusan, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta,
5. THE MATLAB CURRICULUM SERIES, 1992,
The Student Edition of Matlab, Prentice Hall,
Inc, New Jersey.
Daftar Isi
Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir- BATAN
292
Supriyono