IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SEBAGAI OPTIMASI SISTEM KENDALI PH LARUTAN NUTRISI HIDROPONIK


Novi Dwi Rahmawati, 5301418037 (2023) IMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) SEBAGAI OPTIMASI SISTEM KENDALI PH LARUTAN NUTRISI HIDROPONIK. Under Graduates thesis, UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG.

[thumbnail of 5301418037_Novi Dwi Rahmawati.pdf] PDF - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Hidroponik adalah metode bercocok tanam tanpa menggunakan media tanah melainkan menggunakan larutan nutrisi. Keseimbangan unsur hara pada larutan nutrisi hidroponik dipengaruhi beberapa faktor salah satunya adalah pH. Larutan nutrisi hidroponik harus memiliki pH yang stabil pada rentang 5,5 – 6,6. Sistem kendali pH larutan nutrisi hidroponik yang menggunakan fuzzy logic masih memiliki karakteristik error steady state sebesar 6,7% dan maximum overshoot sebesar 9,8%. Berdasarkan karakteristik tersebut sistem kendali pH larutan nutrisi dengan fuzzy logic belum optimal, sehingga diperlukan algoritma optimasi untuk memperoleh sistem kendali dengan standar error steady state 2% - 5%. Optimasi dilakukan dengan mengimplementasikan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) pada sistem kendali pH larutan nutrisi. Algoritma ANFIS memiliki arsitektur yang terdiri dari lima layer. ANFIS pada penelitian ini menggunakan fuzzy tipe sugeno dengan fungsi keanggotaan trapesium dan segitiga. Fuzzy sugeno yang digunakan memiliki dua masukan yaitu error dan delta error dengan masing-masing lima himpunan fuzzy serta aturan fuzzy sebanyak 25 aturan. Keluaran hasil ANFIS berupa sudut bukaan motor servo sebagai aktuator untuk memutar valve dan mengalirkan cairan penaik pH. Hasil implementasi sistem kendali pH larutan nutrisi hidroponik menggunakan ANFIS memiliki error steady state sebesar 1% - 1,45% dan maximum overshoot sebesar 6,27% - 7,74%. Berdasarkan karakteristik tersebut diketahui bahwa sistem kendali pH larutan nutrisi menggunakan algoritma ANFIS menunjukkan hasil optimasi sebesar 18,5% - 90,74% dibanding menggunakan fuzzy logic. Perbedaan karakteristik yang dimiliki setiap respon sistem kendali pH larutan nutrisi dapat dipengaruhi yaitu kondisi larutan nutrisi, temperatur lingkungan, error pembacaan sensor pH dan hasil komputasi sistem inferensi fuzzy pada ANFIS.

Item Type: Thesis (Under Graduates)
Uncontrolled Keywords: hidroponik, pH, sistem kendali, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), optimasi
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
T Technology > TK Electrical and Electronic Engineering
Fakultas: Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Elektro, S1
Depositing User: Setyarini UPT Perpus
Date Deposited: 12 Nov 2024 04:25
Last Modified: 12 Nov 2024 04:25
URI: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/65496

Actions (login required)

View Item View Item