Komparasi Simulasi Kontrol Suhu dan Level Air Pada Tanaman Hidroponik Menggunakan Sistem Fuzzy Mamdani dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Authors

  • Endah Fitiani Program Studi Teknik Elektro Universitas Bina Darma Palembang
  • Normaliaty Fithri Program Studi Teknik Elektro Universitas Bina Darma Palembang

DOI:

https://doi.org/10.31851/ampere.v6i1.5977

Keywords:

Temperature, Water Level, Mamdani, ANFIS

Abstract

In hydroponic planting, there are several things that must be considered so that plant growth is not disturbed, including controlling the temperature and water level. By using a fuzzy control system simulation we can adjust the work of the roof and the water pump to suit changes in temperature and water level. Apart from using the fuzzy control system, we can also use ANFIS in predicting roof control and water pumps. From the simulation results, it is found that there is a difference for the roof between 0.001 to 0.02, while for the water pump there is a difference between 0.006 to 0.01. With the average error obtained when using ANFIS is 0.0079496 for roof control and 0.01296 for water pump control.

 

Abstrak— Dalam menanam hidroponik ada beberapa hal yang harus diperhatikan agar pertumbuhan tanaman tidak terganggu, antara lain adalah pengontrolan suhu dan level air. Dengan menggunakan simulasi sistem kontrol fuzzy kita dapat mengatur kerja atap dan pompa air agar sesuai dengan perubahan suhu dan level air. Selain dengan menggunakan sistem kontrol fuzzy kita juga dapat menggunakan ANFIS dalam memprediksi kontrol atap dan pompa air. Dari hasil simulasi diperoleh terdapat selisih untuk atap antara 0.001 sampai 0.02 , sedangkan untuk pompa air terdapat selisih antara 0.006 sampai dengan 0.01. Dengan rata-rata error yang diperoleh pada saat menggunakan ANFIS adalah  0,0079496 untuk kontrol atap dan 0,01296 untuk kontrol pompa air.

References

Wang, J.S., Lee, C.S.G.,2002 "Self-Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems forClassification Applications", IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 10, 6, Dec.

Syahputra, R., Robandi, I., and Ashari, M., 2014a, “Optimization of DistributionNetwork Configuration with Integration of Distributed Energy Resources Using Extended Fuzzy Multi-objective Methodâ€, International Review of Electrical Engineering (IREE), vol.9, no.3, pp. 629-639.

Kusumadewi,Sri,dkk.2010. "Buku Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan". Edisi 2. Graha Ilmu.Yogyakarta (2-47)

T.Sutojo dkk, 2010. "Kecerdasan Buatan" , Penerbit Andi Offset . Yogyakarta (235)

Agus Naba, 2009 ,"Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan MATLAB,"Penerbit Andi Offset . Yogyakarta (118-120).

Jang, J-S, dkk.,Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice-Hall International, Inc., 1997.

Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati, 2010, "Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf"

Downloads

Published

2021-06-30

How to Cite

Fitiani, E., & Fithri, N. (2021). Komparasi Simulasi Kontrol Suhu dan Level Air Pada Tanaman Hidroponik Menggunakan Sistem Fuzzy Mamdani dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Jurnal Ampere, 6(1), 1–10. https://doi.org/10.31851/ampere.v6i1.5977