Paper Template in Two-Column Format

CITEE 2010
ISSN: 2085-6350
PROCEEDINGS OF
CONFERENCE ON
INFORMATION TECHNOLOGY
AND ELECTRICAL ENGINEERING
Yogyakarta, 20 July 2010
SESI NASIONAL
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
AND INFORMATION TECHNOLOGY
FACULTY OF ENGINEERING
GADJAH MADA UNIVERSITY
Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE)
Yogyakarta, 20 July 2010
ORGANIZER
Advisory Board
 Tumiran (UGM)
 Lukito Edi Nugroho (UGM)
 Anto Satrio Nugroho (BPPT)
 Son Kuswadi (PENS)
General Chair
 Risanuri Hidayat
Steering Committee
 Adhi Susanto (UGM)
 Hamzah Berahim (UGM)
 Thomas Sri Widodo (UGM)
 Dadang Gunawan (UI)
 Mauridhi Heri Purnomo (ITS)
 Yanuarsyah Harun (ITB)
 Anto Satrio Nugroho (BPPT)
 Son Kuswadi (PENS)
Organizing Chairs
 Bambang Sutopo
 Widyawan
 F. Danang Wijaya
 Budi Setiyanto
 Suharyanto
 Sri Suning Kusumawardhani
 Bimo Sunarfri Hantono
Program Chairs
 Astria Nur Irfansyah
 Yusuf Susilo Wijoyo
 Igi Ardiyanto
Publication Chair
 Enas Duhri
Finance Chair
 Eny Sukani Rahayu
 M. Isnaeni BS
Secretariats
 Avrin Nur Widyastuti
 Lilik Suyanti
Technical Program Committee
 Ryuichi Shimada (Tokyo Institute of
Technology Japan)
 Martin Klepal (Cork Institute of
Technology, Ireland)
 Maarten Wyen (Antwerp University,
Belgium)
 David Lopez Perez (University of
Bedfordshire, London, UK)
 Martin Koubek (Cork Institute of
Technology, Ireland)
 Paulus Insap Santosa (Gadjah Mada
University)
 T. Haryono (Gadjah Mada University)
 Litasari (Gadjah Mada University)
 Samiadji Herdjunanto (Gadjah Mada
University)
 Sujoko Sumaryono (Gadjah Mada
University)
 Sarjiya (Gadjah Mada University)
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Faculty of Engineering Gadjah Mada University
Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE) 2010
Yogyakarta, 20 July 2010
FOREWORD
First of all, praise to Almighty God, for blessing us with healthy and ability to come here, in the Conference
on Information Technology and Electrical Engineering 2010 (CITEE 2010). If there is some noticeable
wisdoms and knowledge must come from Him.
This conference is the second annual conference organized by the Department of Electrical Engineering and
Information Technology, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University. It is expected that CITEE 2010
can serve as a forum for sharing knowledge and experiences in the field of Information Technology and
Electrical Engineering, especially between academics and industries researchers.
On behalf of the committee members, I would like to say thank you to all of the writers, who come here
enthusiastically to share experiences and knowledge. I also would like to say thank you to all keynote
speakers for the participation and contribution as keynote speakers in this conference.
According to our data, there are 54 papers in this conference and will be held in the two parallel sessions.
Twenty papers will be presented in the international session (English), and 35 papers will be in the national
session (Bahasa Indonesia). There are 18 papers in the field of Electrical Power Systems, 30 papers in the
area of Systems, Signals and Circuits, and 6 papers in Information Technology. Most of these papers are
from universities. The proceedings of this conference is expected to be used as reference for the academic
and practitioner researchers.
Finally, I would like to say thank you to all of the committee members, who worked hard to prepare this
conference. Special thanks to Electrical Engineering Department, Gadjah Mada University, of supporting on
facilities and funds.
Thank you and enjoy the conference, CITEE 2010, and the city, Yogyakarta
20 July 2010
Risanuri Hidayat
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
iii
Conference on Information Technology and Electrical Engineering (CITEE) 2010
Yogyakarta, 20 July 2010
SCHEDULE
07.30 – 08.00:
08.00 – 08.10:
Registration
Opening Speech
1. Chairman of the Organizing Committee
2. Rector of Gadjah Mada University
PLENARY SESSION (at Room A): Keynote Speech
Moderator: F. Danang Wijaya
08.10 – 08.40
Ministry of National Education, Republic of Indonesia
08.40 – 09.10 Innovative Power Switch Named MERS for Renewable and Power Saving Applications
Prof. Ryuichi Shimada
Tokyo Institute of Technology, Japan
09.10 – 09.40 Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor-Based
Computing Environment
Widyawan
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
09.40 – 10.00
Morning Coffee Break
PARALLEL SESSION (Room A, B, C, D)
Allocated duration per paper
 GREEN lamp
 YELLOW lamp
 RED lamp
No.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
Time
Moderator
10.00 – 10.20
10.20 – 10.40
10.40 – 11.00
11.00 – 11.20
11.20 – 11.40
11.40 – 12.00
12.00 – 13.00
Moderator
13.00 – 13.20
13.20 – 13.40
13.40 – 14.00
14.00 – 14.20
14.20 – 14.40
14.40 – 15.00
15.00 – 15.20
Moderator
15.20 – 15.40
15.40 – 16.00
:
:
:
:
20 minutes (max.)
10 minutes (max.) presentation
10 minutes (max.) discussion
END of allocated duration
Code of Presented Papers (see Table of Contents for the details)
Room A
Room B
Room C
Room D
Cahyo T (P-Ugm #24)
Haryono (P-Teti #11)
Suhartomo (S-Jkt #11)
Anat (S-Teti #13)
P-Jkt #21
I-Bdg #21
P-USA #11
I-MCD #11
P-Bdg #21
S-Bgr #21
P-USA #12
I-Yog #11
P-Jbr #21
S-Mlg #21
P-JPN #11
S-ALG #11
P-Smg #21
S-Sby #23
P-JPN #12
S-Jkt #12
P-Smg #22
S-Sby #22
P-JPN #13
S-Sby #11
P-Ugm #21
I-Ugm #21
P-Ugm #11
S-Ugm #12
Lunch Break
A. Syakur (P-Ugm #11)
P-Teti #11
P-EGP #11
S-Kds #21
S-Smg #23
S-Smg #24
S-Smg #25
Udayanto (S-Ugm #12)
Indah S. (S-Teti #21)
P-Ugm #24
S-Jkt #11
S-Pwk #21
S-Ugm #11
S-Yog #21
S-Teti #11
S-Yog #22
S-Teti #12
P-Ugm #23
S-Teti #13
P-Ugm #22
S-Ugm #13
Afternoon Coffee Break
Enas (S-Teti #11)
Okie (S-Teti #12)
S-Ugm #21
S-Teti #21
P-Teti #21
S-Teti #22
Ardi R. (I-Ugm #22)
S-Sby #21
S-Smg #21
S-Smg #22
S-Yog #23
I-Yog #21
I-Yog #22
Galang (S-Ugm #13)
S-Teti #23
S-Ugm #22
Paper codes (see Table of Contents for the details):
 Italic-Bold font (for example: I-MCD #11): International (English) session
 Regular font: National (Indonesia) session
 I, P, S: Information, Power, Signal/System/Circuit
Certificate of presentation is available after completing your presentation.
iv
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
CITEE 2010
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
Table of Contents
Inner Cover
Organizer
Foreword
Schedule
Table of Contents
i
ii
iii
iv
v
KEYNOTE
1.
Key #1
Ministry of National Education, Republic of Indonesia
2.
Key #2
Innovative Power Switch Named MERS for Renewable and Power Saving Applications
Prof. Ryuichi Shimada
Tokyo Institute of Technology
1
3.
Key #3
Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor-Based
Computing Environment
Widyawan
Dept. of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
11
TEKNIS
1.
I-Bdg
#21
Comparison Analysis Policing Traffic and Shaping Traffic For Management Traffic on
TCP/IP Network
Lita Lidyawati, Lucia Jambola
21
2.
I-Yog
#21
Desain dan Implementasi Sistem Komunikasi Data Rencana Penerbangan Untuk
Kepentingan Identifikasi Sasaran Berbasis Web Online
Panca Prawira, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
29
3.
I-Yog
#22
Kualitas Website Pemerintah Daerah di Indonesia Sebagai
Penyelenggaraan Pemerintahan yang Terbuka dan Partisipatif
Puguh Prasetya Utomo
4.
I-Ugm
#21
Aplikasi Facebook untuk Sistem Monitoring Billing Warnet Berbasis Web Menggunakan
Jaringan Internet Telkom Speedy
Ardi Rahman, Harry Yuliansyah, Risanuri Hidayat
42
5.
P-Jkt
#21
Sistem Peningkatan Mutu Minyak Transformator Berdasarkan Tegangan Tembus Pada
1BBT01
A.Sofwan, A.Priyono, dan I.Setiawan
46
6.
P-Bdg
#21
Evaluasi Unjuk Kerja Multirate-GPC Controller
Ali Mashar
51
7.
P-Jbr
#21
Analisa Gangguan Simultan Hubungan Paralel-Paralel Pada Sistem Tenaga Listrik
Triwahju Hardianto
56
8.
P-Smg
#21
Pengaruh Sinyal Injeksi Harmonisa Orde Ketiga Terhadap Kinerja Motor Induksi Tipe
Volt/Hertz
Leonardus H. Pratomo
61
9.
P-Smg
#22
Sistem Manual MPPT – Inverter Sebagai Interface Antara PV dan Beban
Ari Hardwin S., Slamet Riyadi
65
10.
P-Ugm
#21
Strategi Kontrol Kecepatan dan Torsi Motor Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS)
Hidayat, Sarjiya, Sasongko, P.H, Suharyanto
69
11.
P-Ugm
#22
Relationship between Contact Angle and Stoichiometry Value On Epoxy Resin Polymer
Insulating Materials
Nurlailati, Abdul Syakur, Sarjiya, Hamzah Berahim
76
Media
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
Pendukung
33
v
ISSN: 2085-6350
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
12.
P-Ugm
#23
Studi Penempatan Kapasitor Pada Jaringan Distribusi Radial Menggunakan Algoritma
Genetika
Yuli Asmi Rahman, Soedjatmiko, Sarjiya
80
13.
P-Ugm
#24
Aplikasi Programmable Logic Controller dan Microcontroller sebagai Induction Generator
Controller pada Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro
Cahyo Tri Wibowo, Suharyanto, M. Isnaeni B.S.
85
14.
P-Teti
#21
Studi Pengaruh Pemasangan PLTS Gamping terhadap Analisis Aliran Daya Jaringan
Distribusi 20 KV Penyulang GDN-3
F. Danang Wijaya, Bazel Amadani, Avrin Nur Widiastuti
89
15.
S-Bgr
#21
Pemrosesan Sinyal Gyroscope 3-Axis Menggunakan Modifikasi Algoritma Quaternion
Wahyu Widada
93
16.
S-Mlg
#21
Desain dan Uji Performasi Kontroler PID yang Ditala dengan Algoritma Genetika Berbasis
ITAE pada Pengaturan Posisi Motor DC Servo
Muhammad Aziz Muslim, Goegoes Dwi Nuswantoro, Jefri Wijaya
97
17.
S-Sby
#21
Aplikasi Interval Type-2 Fuzzy PIPD Untuk Optimal Load Frequency Control Pada Sistem
Tenaga Listrik Dua Area
Mochamad Avid Fassamsi, Muh. Budi R. Widodo, Muhammad Abdillah, Rio
Indralaksono, Imam Robandi
103
18.
S-Sby
#22
Ultrasonic Level Transmitter Berbasis Mikrokontroler ATmega8
Thiang, Indra Permadi Widjaja, Muliadi Tedjotjahjono
107
19.
S-Sby
#23
Karakterisasi Variasi Spasial Temporal Sel Hujan di Surabaya
Sis Soesetijo, Achmad Mauludiyanto, Gamantyo Hendrantoro
112
20.
S-Kds
#21
Pengujian Karakteristik Resistansi Sensor Gas Dari Bahan Polimer
Budi Gunawan, Muchammad Rivai, Hendro Juwono
116
21.
S-Smg
#21
Kendali On-Off Peralatan Elektronik Menggunakan PC dengan Komunikasi Serial RS-485
Hendra Wiraatmaja
122
22.
S-Smg
#22
Maximum Power Point Tracker pada Photovoltaic Module dengan Menggunakan Fuzzy
Logic Controller
Ade Rinovy Dwi Rusdi, Leonardus Heru Pratomo, Yulianto Tejo
126
23.
S-Smg
#23
Pemanfaatan Mikrokontroler Tipe AT89S52 Sebagai Pengendalian Daya Maksimum Pada
Sistem Photovoltaic
Dedy Adi Saputra, Leonardus Heru Pratomo, Yulianto Tejo
131
24.
S-Smg
#24
PLL sebagai Modem FM
Frisca Dina Desita, FX. Hendra Prasetya
135
25.
S-Smg
#25
Metode Pengendali Daya Panel Surya dengan Kendali Adaptif
Eridanus Abdi Samudera, Leonardus Heru Pratomo,T. Brenda Chandrawati
141
26.
S-Pwk
#21
Analisis Penerapan Automatic Solar Tracker pada Pemasak Surya (Solar Cooker) Tipe
Konsentrator PSC 2009b
Priswanto, Ropiudin, Hari Prasetijo
145
27.
S-Yog
#21
Kajian Voice Traffic Dalam Upaya Meningkatkan Layanan Public Swithced Telephone
Network Mabesau
Cahya Heru Setiawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
151
28.
S-Yog
#22
Desain dan Implementasi Sistem Pengaman Via Saluran Telepon Berbasis Mikrokontroler
AT89S51
Rudi Setiawan
159
vi
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
CITEE 2010
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
29.
S-Yog
#23
Analisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode Dekomposisi dan
Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet)
Agfianto Eko Putra, Catur Atmaji
163
30.
S-Ugm
#21
Identifikasi 4/16/64 QAM Berdasar jarak Simbol dan Berdasar PAPR
Ristyandani1,Anugerah Galang P, Budi Setiyanto, Litasari
168
31.
S-Ugm
#22
Implementasi Pengirim OFDM Pada FPGA Xilinx Spartan-3E
Adi Mahmud Jaya Marindra, Risanuri Hidayat, Astria Nur Irfansyah
173
32.
S-Teti
#21
Aplikasi Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Meminimalkan Pengaruh Derau pada Segmentasi
Adaptif Citra Medis
Indah Soesanti, Adhi Susanto, Thomas Sri Widodo, Maesadji Tjokronegoro
179
33.
S-Teti
#22
Segmentasi Citra Adaptif Berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Analisis Luasan
Kelainan pada Citra Medis
Indah Soesanti, Adhi Susanto, Thomas Sri Widodo, Maesadji Tjokronegoro
185
34.
S-Teti
#23
Perancangan Kedok Spektrum dan Penyama Kanal OFDM pada FPGA Menggunakan
VHDL
Astria Nur Irfansyah, Budi Setiyanto, Hidayat Azza Lazuardi
190
Department of Electrical Engineering and Information Technology, Gadjah Mada University
vii
CITEE 2010
Gadjah Mada University
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
1
1
ISSN: 2085-6350
2
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
Gadjah Mada University
2
CITEE 2010
Gadjah Mada University
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
3
3
ISSN: 2085-6350
4
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
Gadjah Mada University
4
CITEE 2010
Gadjah Mada University
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
5
5
ISSN: 2085-6350
6
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
Gadjah Mada University
6
CITEE 2010
Gadjah Mada University
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
7
7
ISSN: 2085-6350
8
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
Gadjah Mada University
8
CITEE 2010
Gadjah Mada University
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
ISSN: 2085-6350
9
9
ISSN: 2085-6350
10
Keynote
Yogyakarta, 20 July 2010
CITEE 2010
Gadjah Mada University
10
CITEE 2010
Keynote
ISSN: 2085-6350
Indoor Localization and Navigation for Pervasive and Sensor‐Based Computing Environment
Computing Environment
Widyawan
Electrical Engineering and Information Technology Department
Gadjah Mada University
•
•
•
•
•
•
Vision of Pervasive Computing
Indoor Localization
Fingerprinting‐based Indoor Localization
Particle Filter algorithm
Pedestrian Dead Reckoning
Challenges Remain
Gadjah Mada University
Yogyakarta, 20 July 2010
11
1
ISSN: 2085-6350
Keynote
CITEE 2010
Old Paradigm
• For over forty years, computation has centered about machines, not people. We t d b t
hi
t
l W
have catered to expensive computers, pampering them in air‐conditioned rooms or carrying them around with us. Purporting to serve us, they have actually forced us to serve them …. [MIT Oxygen Project]
Vision of Pervasive Computing
• In the future, computation will be human‐
centered. centered
• It will be available everywhere (embedded sensors, invisible, ambient intelligence)
• Post‐desktop [Mark Weiser, 1988]
• Context‐aware application, e.g.: – Print this document to Mr. Risanuri
P i t thi d
t t M Ri
i
– Follow me GUI
• Knowing user location is key … !
12
Yogyakarta, 20 July 2010
Gadjah Mada University
2
CITEE 2010
Keynote
ISSN: 2085-6350
Localization Technologies
Methods
Trilateration
Multilateration
Fingerprint
Dead Reckoning
Gadjah Mada University
Yogyakarta, 20 July 2010
13
3
ISSN: 2085-6350
Keynote
CITEE 2010
Localization in Industrial Scenario
Open Wearable Computing Framework
JContextAPI /.Net context Position / Context
Client
Client Tool
Data
(Data gathering)
Tracking Engine
(Data fusion)
Position
Signal Fingerprint
Signal Level (dBm)
Server
Coverage Map
Administrator
Site Survey Tool
(Calibration)
RSSI
DB of Signal Fingerprint
www.ubiaware.com
Calibration
14
Yogyakarta, 20 July 2010
Gadjah Mada University
4
CITEE 2010
Keynote
ISSN: 2085-6350
Sequential Bayesian Filtering
p (x t x t −1 )
Xt‐1
Xt
Xt+1
p (x t z t )
p (x t −1 z t −1 )
p (z t x t )
zt‐1
zt
Zt+1
Hidden Markov Model
p (x t z t ) = k p(z t x t )
∫ p(x
t
x t −1 ) p(x t −1 z t −1 ) dx t −1
Particle Filter for Localization
p (x1 z1 ) = k p(z1 x1 )
∫ p(x x ) p(x
1
0
0
z 0 ) dx 0
motion model
a posteriori distribution at t =1
Gadjah Mada University
measurement model
Yogyakarta, 20 July 2010
a posteriori distribution at t =0
15
5
ISSN: 2085-6350
Keynote
CITEE 2010
Measurement Model
• For incorporating sensor measurement into the particle filter
Based on 3 types of dissimilarities
Based on 3 types of dissimilarities
phit
pmiss
z+
Fingerprint z
pextra
z
+
1
|K |
⎡
⎤
p (z t x t ) = ⎢∏ phit ( ztk | x t )⎥ .∏ pmiss ( ztk | x t ).∏ pextra ( ztk | x t ).β
k∈M
⎣ k∈K
⎦ k∈L
Motion Model & Map Filtering
⎧0
wti ⎨
i
⎩ p(z t | x t )
⎡ xti ⎤ ⎡ xti−1 + vti cos(α ti )Δt + nt ⎤
x = ⎢ i⎥ = ⎢ i
⎥
i
i
⎣ yt ⎦ ⎣ yt −1 + vt sin(α t )Δt + nt ⎦
i
t
16
Yogyakarta, 20 July 2010
Gadjah Mada University
6
CITEE 2010
Keynote
ISSN: 2085-6350
Test‐bed Experiment [Video]
Dead Reckoning
• Widely Used in
Gadjah Mada University
Yogyakarta, 20 July 2010
17
7
ISSN: 2085-6350
Keynote
CITEE 2010
Sensors
Tools to be Used
18
Yogyakarta, 20 July 2010
Gadjah Mada University
8
CITEE 2010
Keynote
ISSN: 2085-6350
Applications
• Pedestrian Dead Reckoning
Detecting the Steps
Gadjah Mada University
Yogyakarta, 20 July 2010
19
9
ISSN: 2085-6350
Keynote
CITEE 2010
Particle Filtering for Dead Reckoning [Video]
Challenges Ahead
• The ubiquity of accurate, low‐powered sensors
• The ‘killer’ applications
– Energy saving, assisted living, office/productivity, convenience ?
• Standards and interoperability
Standards and interoperability
• Privacy and Security
• Internet of things
20
Yogyakarta, 20 July 2010
Gadjah Mada University
10
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Comparation Analysis Policing Traffic and Shaping Traffic For
Management Traffic on TCP/IP Network
Lita Lidyawati (1), Lucia Jambola (2)
Jurusan Teknik Elektro – Institut Teknologi Nasional Bandung
Jl. PHH Mustafa No. 23 Bandung 40124 Indonesia
[email protected]
ABSTRACT
Data communication and internet access need
a management traffic for using a limited network
resource (transfer rate). Router based on Linux
provide a control traffic like moduls such as CBQ
and HTB, but bthe applications need a basic
methods like policing and shaping.
Traffic policing and traffic shaping that used
token bucket control transfer rate on router
interface. In policing method, data packet over the
burst value will be dropped, otherwise shapping
method will keep the data packet that over the burst
on buffer.
In this research, traffic policing and traffic
shaping using Fedore Core 10. First scenario
applicate both methods to arrange time interval
0,390625 seconds and second scenario arrange time
interval 1,5 seconds. Third scenario using FTP
server and fourth scenario using web server.
Transfer rate download is arranged from 128 kbps,
256 kbps, 384 kbps to 512 kbps.
The result shows the throughput on traffic
shaping method is greatest than traffic policing (1,6
– 79,498 bps). Packet drop on traffic policing is
greatest than traffic shaping (12 % - 33 % ).
Keywords : Traffic policing, Traffic shaping,
Throughput, Packet drop, transfer rate and CIR
I. PENDAHULUAN
I.1 Latar Belakang Masalah
Konsep traffic management memegang
peranan penting dalam memberikan alokasi transfer
rate bagi pengguna internet maupun ditujukan bagi
aplikasi yang digunakan. Pada router berbasis
Linux telah disediakan modul traffic control seperti
CBQ (Class Based Queuing), dan HTB
(Hierarchical Token Bucket). Namun pada
penerapannya modul traffic control tersebut
membutuhkan metoda dasar seperti policing dan
shaping untuk mendukung suatu disiplin antrian.
I.2 Maksud dan Tujuan
Maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Mengimplementasikan
serta
menganalisis
performansi dari kedua metoda traffic
Universitas Gadjah Mada
management yaitu traffic policing dan traffic
shaping.
2. Mengetahui karakteristik kedua metoda traffic
management yang dianalisis berdasarkan data
yang diperoleh.
I.3 Perumusan Masalah
Permasalahan – permasalahan yang akan
dibahas pada penelitian ini adalah :
1. Proses pengaturan trafik dengan metoda traffic
management.
2. Penerapan traffic management untuk aplikasi –
aplikasi yang berbeda pada jaringan.
3. Parameter yang dianalisis dari dua metoda
pengaturan trafik yaitu throughput, packet
drop, dan ketepatan alokasi transfer rate.
I.4 Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Traffic management yang diteliti adalah traffic
policing dan traffic shaping.
2. Implementasi traffic management dilakukan
pada router berbasis sistem operasi Linux
Fedora Core 10.
3. Metoda traffic policing yang digunakan adalah
srTM (Single Rate Traffic Meter) dan metoda
traffic shaping yang digunakan adalah token
bucket traffic shaper.
4. Aplikasi jaringan yang digunakan adalah HTTP
dan FTP.
5. Pembatasan
kecepatan
download
yang
digunakan sebesar 128 kbps, 256 kbps, 384
kbps , dan 512 kbps.
II. DASAR TEORI
II.1 Mekanisme QoS (Quality of Service)
Jaringan IP akan menyediakan layanan best
effort jika tanpa mekanisme QoS. Pada tipe layanan
best effort, semua paket tidak dibedakan satu sama
lain dan diberikan perlakuan yang sama.
Mekanisme QoS pada jaringan IP menyediakan
layanan untuk membedakan paket – paket data dan
memberikan perlakuan (treatment) yang berbeda.
Untuk menyediakan QoS pada jaringan IP, harus
melakukan dua tahap yaitu :
1. Task I – membedakan trafik – trafik data pada
jaringan seperti mengelompokkan ke dalam
kelas – kelas layanan.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
21
ISSN: 2085-6350
Teknis
2. Task II – memperlakukan trafik – trafik data
yang telah dibedakan dengan menyediakan
jaminan sumber daya jaringan.
Mekanisme traffic policing dan traffic shaping
berada pada Task II yang mendukung mekanisme
QoS pada jaringan IP. Mekanisme QoS pada
jaringan IP dapat diterapkan pada perangkat router
yang menjadi pengatur lalu lintas trafik yang masuk
dan keluar jaringan.
Berikut adalah beberapa parameter yang
terdapat dalam mekanisme QoS yang akan dibahas
pada penelitian ini:
 Throughput
Throughput menyatakan kecepatan transfer data
aktual yang terukur, dinyatakan dengan satuan bps
(bit per second).
 Packet Drop
Packet drop merupakan perbandingan antara
paket yang mengalami pembuangan (drop)
terhadap total paket data yang dikirimkan. Berikut
adalah perbandingannya :
Packet drop =
k
…………… [2.1]
n
dimana : k = jumlah paket yang didrop
n = total paket yang dikirimkan
II.2 Traffic Policing
Traffic
policing
merupakan
sebuah
mekanisme yang digunakan untuk membatasi
(limiting) jumlah aliran trafik data. Policing
memungkinkan pengaturan nilai maksimum dari
penerimaan dan pengiriman paket trafik pada
sebuah interface. Penerapan policing pada sebuah
interface dapat dilakukan di sisi input (inbound)
maupun output (outbound). Ada tiga istilah trafik
dalam policing yaitu : conforming, excess, dan
violate. Ketika jumlah trafik (traffic rate) melebihi
jumlah maksimum yang dikonfigurasi, mekanisme
policing melakukan proses droping (pembuangan)
terhadap trafik lebih (excess traffic). Walaupun
dalam mekanisme policing tidak mempunyai
buffer, tetapi mekanisme antrian (queue) diterapkan
pada interface yang memungkinkan
trafik
conforming untuk menunggu sebelum dilewatkan.
Traffic policing menggunakan token bucket
untuk mengatur jumlah maksimum trafik.
Algoritma ini digunakan untuk menyatakan jumlah
trafik maksimum yang diperbolehkan pada satu
interface. Algoritma token bucket sangat
bermanfaat dalam mengatur transfer rate jaringan
pada kasus di mana beberapa paket dengan ukuran
besar dikirimkan dalam aliran trafik yang sama.
Token diisikan dalam bucket dengan kecepatan
tertentu. Dengan policing, token bucket menentukan
apakah paket dengan kategori exceed atau conform
yang diterapkan nilainya.
22
CITEE 2010
II.2.1 Single Rate Traffic Meter
Single-rate color marker merupakan
mekanisme
pengukuran
trafik
untuk
mengelompokkan arus trafik menjadi trafik
conforming dan non-comforming. Penandaan ini
berguna dalam membedakan perlakuan terhadap
paket. Marker dapat menandai paket dengan warna
hijau, kuning, dan merah, yang menyebabkan
perlakuan spesifik terjadi pada masing – masing
warna. Pada single-rate pengukuran berdasarkan
parameter CIRS (Committed Information Rate).
Sebagai contoh, router mungkin membuang
(discard) semua paket – paket merah karena
melebihi ukuran committed dan excess burst, memforward paket - paket kuning dengan metoda best
effort ( tidak jaminan paket sampai dengan benar ),
dan mem-forward paket – paket hijau dengan
kemungkinan drop yang rendah.
Rumus menghitung besarnya burst size (token
ember C) adalah :
CIR = bc / tc …………………… [2.2]
tc = waktu pengisian bucket
[second]
bc = jumlah token dalam bucket [bit atau byte]
II.3 Traffic Shaping
Traffic shaping adalah mekanisme untuk
mengubah kecepatan aliran trafik yang datang pada
router menjadi aliran trafik yang sudah diatur
sebelumnya. Jika aliran trafik yang datang melebihi
kecepatan yang diatur maka digunakan buffer untuk
menampung
trafik
dan
meminimalisasi
kemungkinan drop.
III. IMPLEMENTASI JARINGAN
Pada penelitianini jaringan yang digunakan
adalah sebagai berikut :
Router
Client
eth0
192.168.0.0/24
Server
eth1
192.168.1.0/24
Gambar 3.1 Model Jaringan
Skenario pengukuran
pada
penelitian
Penelitian ini dibagi ke dalam 4 skenario. Tiap
skenarionya dilakukan 4 pengaturan transfer rate
atau CIR sebesar 128kbps, 256kbps, 384kbps, dan
512kbps untuk metoda Traffic Policing dan Traffic
Shaping.
.
IV.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
ANALISIS HASIL IMPLEMENTASI
TRAFFIC MANAGEMENT
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Berdasarkan tujuan awal penelitian maka
parameter yang dianalisis adalah throughput,
packet drop, dan ketepatan alokasi transfer rate.
Rumus – rumus berikut digunakan untuk
menghitung parameter – parameter tersebut pada
semua skenario :
bit
Throughput=
waktu(sekon)
= ukuran _ data [bps]… [4.1]
waktu _ download
Packetdrop
= jumlah _ paket _ drop x100% [%]…..[4.2]
jumlah _ paket _ diterima
Ketepatan alokasi transfer rate
= throughput x100%
[%] … [4.3]
CIR
IV.1 Analisis Skenario Dengan Pengaturan Time
Interval (tc) Sebesar 0,390625 detik
ISSN: 2085-6350
CIR = 128kbps
CIR = 256kbps
CIR = 384kbps
CIR =512kbps
IV.1.1 Throughput
Berdasarkan tabel – tabel di atas dapat
diketahui bahwa pada skenario ini traffic shaping
cenderung menghasilkan throughput yang lebih
besar sekitar 5,11–28,375 kbps daripada traffic
policing. Kurva - kurva di bawah ini menunjukkan
throughput yang dihasilkan dari masing-masing
pengukuran pada skenario ini :
Tabel – tabel berikut adalah hasil rata – rata
pengukuran pada CIR 128kbps, 256kbps, 384kbps,
dan 512kbps :
Tabel 4.1 Hasil Pengukuran Skenario I
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
Ketepatan
transfer rate (%)
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
Ketepatan
transfer
rate
(%)
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
Ketepatan
transfer
rate
(%)
Traffic
Policing
108,2
Traffic
Shaping
113,31
43,672
84,531
18,747
88,523
223,4
244,125
28,397
87,266
10,152
95,361
338,625
367
26,45
88,184
6,579
95,573
463,875
490,75
Throughput
(kbps)
4,547
Packet drop (%) 25,557
90,601
95,85
Ketepatan
transfer
rate
(%)
Keterangan (berlaku untuk semua skenario):
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
23
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Gambar 4.2 Nilai Pencapaian Transfer rate Pada
Skenario I
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
375,6
379,8
30,452
1,257
Ketepatan
transfer rate (%)
97,813
98,906
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
495,4
509,5
26,329
0,256
96,757
99,518
Gambar 4.1 Throughput Pada Skenario I
Berdasarkan gambar di atas dapat diketahui
bahwa ripple yang dihasilkan traffic shaping
cenderung lebih smooth dibandingkan traffic
policing. Kondisi ini didapat dari hasil pengukuran
yang dilakukan secara berturut – turut.
IV.1.2 Packet Drop
Berdasarkan data – data pada Tabel 4.1 dapat
diketahui secara keseluruhan parameter drop yang
dihasilkan traffic shaping cenderung lebih kecil
dari traffic policing antara 18% - 25%. Dengan
adanya CIR yang berbeda maka dapat diketahui
pula nilai drop menurun jika CIR semakin besar.
Hal ini terjadi pada kedua metoda.
IV.1.3 Ketepatan Alokasi Transfer Rate
Ketepatan alokasi transfer rate yang
dihasilkan traffic shaping lebih baik dibandingkan
traffic policing. Hal ini berdasarkan data pada
Tabel 4.1 yang menunjukkan perbedaan ketepatan
pengalokasian transfer rate antara traffic shaping
dan traffic policing sebesar 3% - 8%. Gambar
berikut menunjukkan grafik pencapaian transfer
rate untuk traffic policing dan traffic shaping pada
masing – masing CIR.
24
Ketepatan
transfer rate (%)
IV.2 Throughput
Berdasarkan Tabel 4.2 traffic shaping
cenderung menghasilkan throughput yang lebih
besar sekitar 1,6 – 14,1 kbps dibandingkan traffic
policing. Adapun traffic policing menghasilkan
throughput yang lebih besar 0,3 kbps dari traffic
shaping tetapi terjadi hanya pada satu pengukuran
yaitu pada CIR 128 kbps. Kurva – kurva dibawah
ini menunjukkan throughput yang dihasilkan pada
skenario ini :
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Gambar 4.4 Nilai Pencapaian Transfer rate Pada
Skenario II
IV.3 Analisis Skenario Menggunakan FTP
Server
Tabel 4.3 di bawah ini merupakan hasil rata –
rata pengukuran terhadap traffic policing dan traffic
shaping pada skenario ini.
Gambar 4.3 Throughput Pada Skenario II
Berdasarkan kurva – kurva di atas dapat
diketahui bahwa ripple yang dihasilkan traffic
shaping lebih smooth dibandingkan traffic policing.
Dari pengukuran demi pengukuran yang dilakukan,
traffic shaping relatif menghasilkan kecepatan yang
konstan dibandingkan traffic policing.
IV.2.1 Packet Drop
Besarnya packet drop yang dihasilkan pada
skenario II ini, berdasarkan data yang diperoleh
dapat
diketahui
bahwa
traffic
shaping
menghasilkan nilai yang lebih kecil sekitar 26% 33% dibandingkan nilai packet drop yang
dihasilkan traffic policing.
IV.2.2 Ketepatan Alokasi Transfer Rate
Berdasarkan Tabel 4.3 ketepatan alokasi
transfer rate pada traffic shaping cenderung lebih
baik dibandingkan traffic policing
0,6 % - 3
%. Namun pada CIR 128 kbps traffic policing
ketepatan alokasi transfer ratenya lebih besar
0,234% daripada traffic shaping tetapi terlalu
signifikan. Gambar 4.4 menunjukkan pencapaian
tranfer rate untuk masing – masing CIR pada
kedua metoda traffic policing dan traffic shaping.
Tabel 4.3 Hasil Pengukuran Skenario III
Traffic
Traffic
Policing
Shaping
Throughput
125,292
124,232
(kbps)
31,43
4,542
Packet drop (%)
Ketepatan
transfer rate (%)
97,884
97,056
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
251,64
250,104
19,904
3,528
Ketepatan
transfer rate (%)
98,297
97,697
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
371,784
377,776
15,642
3,004
Ketepatan
transfer rate (%)
96,819
98,379
Throughput
(kbps)
Packet drop (%)
507,84
507,216
15,621
2,554
Ketepatan
transfer rate (%)
99,188
99,067
IV.3.1 Throughput
Berdasarkan data yang diperoleh dapat
diketahui bahwa perbedaan throughput yang
dihasilkan tidak terlalu signifikan antara traffic
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
25
ISSN: 2085-6350
Teknis
policing dan traffic shaping. Pada target
pembatasan atau CIR 128kbps, 256kbps, dan
512kbps throughput yang dihasilkan traffic policing
lebih besar sekitar 0,624 – 1,536 kbps dari traffic
shaping. Sedangkan pada saat target pembatasan
384kbps throughput yang dihasilkan traffic shaping
lebih besar 5,992 kbps dari traffic policing. Gambar
4.5 di bawah ini menggambarkan throughput yang
dihasilkan kedua metoda pada skenario ini.
CITEE 2010
mengindikasikan bahwa traffic shaping cenderung
menghasilkan throughput yang konstan.
IV.3.1 Packet Drop
Parameter packet drop yang dihasilkan traffic
shaping jauh lebih kecil dibandingkan traffic
policing. Dari empat target pembatasan kecepatan,
packet drop traffic shaping berbeda 12% - 27% dari
traffic policing. Dari data yang diperoleh dapat
diketahui pula bahwa dengan ukuran data download
sebesar 1,8 Mbyte dengan adanya perbedaan
kecepatan menunjukkan besarnya packet drop yang
menurun ketika kecepatan bertambah. Hal ini
terjadi pada traffic policing dan traffic shaping.
IV.4 Analisis Skenario Menggunakan WEB
Server
Berikut adalah hasil pengukuran rata-rata pada
skenario menggunakan WEB Server :
Tabel 4.4 Hasil Pengukuran Skenario IV
Traffic
Policing
94,972
Traffic
Shaping
115,205
35,83
4,061
74,197
90,004
Throughput
(kbps)
Packet drop
(%)
Ketepatan
transfer rate
(%)
207,919
252,643
25,472
1,95
81,218
98,689
Throughput
(kbps)
Packet drop
(%)
Ketepatan
transfer rate
(%)
323,002
402,5
23,369
1,323
84,115
104,818
Throughput
(kbps)
Packet drop
(%)
Ketepatan
transfer rate
(%)
478,57
520,716
22,155
1,266
93,471
101,702
Throughput
(kbps)
Packet drop
(%)
Ketepatan
transfer rate
(%)
Gambar 4.5 Throughput Pada Skenario III
Dari kurva perubahan throughput untuk target
pembatasan kecepatan 128 kbps, 256 kbps, 384
kbps, dan 512 kbps menunjukkan bahwa traffic
shaping menghasilkan kurva dengan ripple yang
lebih smooth dibandingkan traffic policing. Hal ini
26
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
IV.4.1 Throughput
Berdasarkan data – data yang diperoleh
diketahui bahwa traffic shaping menghasilkan
throughput lebih besar sekitar 20,233 – 79,498 kbps
dibandingkan traffic policing. Namun, pada CIR
384 kbps dan 512 kbps untuk metoda traffic
shaping terjadi ketidakakuratan throughput 8,716
kbps dan 18,5 kbps . Gambar 4.7 di bawah ini
menggambarkan perubahan throughput yang
dihasilkan kedua metoda dari masing – masing
target pembatasan kecepatan.
ISSN: 2085-6350
IV.4.2 Packet Drop
Parameter packet drop pada traffic shaping
jauh lebih kecil sekitar 20,889% - 31,769%. Dari
data yang diperoleh dapat diketahui pula bahwa
dengan ukuran data download sebesar 1,06 Mbyte
dengan adanya perbedaan kecepatan menunjukkan
besarnya packet drop yang menurun ketika
kecepatan bertambah. Hal ini terjadi pada traffic
policing dan traffic shaping.
IV.4.3 Ketepatan Alokasi Transfer Rate
Ketepatan alokasi transfer rate pada traffic
shaping lebih baik antara 8,231% - 20,703%
dibandingkan traffic policing. Namun pada traffic
shaping terjadi ketidakakuratan 4,818% pada CIR
384 kbps dan 1,702% pada CIR 512 kbps.
IV.4 Analisis Penggunaan Buffer
Berdasarkan teori kedua metoda traffic
management dapat diketahui bahwa perbedaan
utama traffic shaping dan traffic policing yaitu
penggunaan buffer pada traffic shaping untuk
mengurangi bahkan menghindari terjadinya packet
drop. Pengaruh penggunaan buffer yaitu adanya
overlimit pada hasil monitoring perangkat router.
Kondisi overlimit ini mengindikasikan paket –
paket data yang melebihi burst dan menunggu di
buffer sebelum dapat ditransmisikan oleh router.
Berikut adalah data rata – rata yang dihasilkan dari
keempat skenario :
Tabel 4.5 Kondisi Overlimit Pada Traffic Shaping
Skenario dan Target
Pembatasan Kecepatan
(CIR)
128 kbps
256 kbps
Skenario I
384 kbps
512 kbps
128 kbps
256 kbps
Skenario II
384 kbps
512 kbps
128 kbps
256 kbps
Skenario III
384 kbps
512 kbps
128 kbps
256 kbps
Skenario IV
384 kbps
512 kbps
Gambar 4.7 Throughput Pada Skenario IV
Dari kurva – kurva di atas dapat diketahui
bahwa traffic shaping cenderung menghasilkan
kurva yang lebih smooth dibandingkan traffic
policing. Ripple yang dihasilkan pada kurva traffic
policing mengindikasikan bahwa throughput yang
dihasilkan dari pengukuran ke pengukuran lainnya
fluktuasinya tidak tetap.
Overlimit
897
1555
2191
2820
825
1458
2121
2808
2667
2670
2661
2655
2424
2366
2329
2312
Berdasarkan data yang diperoleh di atas dapat
diketahui bahwa metoda traffic shaping akan
mengakibatkan kondisi overlimit apabila data yang
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
27
ISSN: 2085-6350
Teknis
datang pada TBF memiliki rate yang lebih besar
daripada rate token. Apabila menggunakan buffer
maka ketika kondisi overlimit data akan menunggu
sebelum token tersedia. Walaupun parameter ini
tidak menjadi titik berat penelitian yang dilakukan
tetapi dengan mengetahuinya kita dapat mengetahui
karakteristik lain dari metoda traffic shaping. Pada
metoda traffic policing tidak terjadi paket overlimit
karena tidak menggunakan buffer.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
V.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dari bab sebelumnya
maka dapat diambil beberapa kesimpulan pada
penelitian penelitian ini yaitu:
 Dari segi throughput, metoda traffic shaping
cenderung menghasilkan throughput lebih besar
sekitar 1,6 – 79,498 kbps dibandingkan traffic
policing. Hal ini disebabkan karena traffic
shaping akan mentrasmisikan paket data setiap
time interval dengan nilai yang sama sehingga
CIR yang merupakan long term yang hendak
dicapai mendekati target pembatasan kecepatan.
Sedangkan pada metoda traffic policing yang
cenderung men-drop paket data ketika melebihi
nilai set maka pentransmisian trafik tidak sama
karena tergantung kondisi paket yang datang
apakah conform atau exceed. Sehingga traffic
shaping menghasilkan throughput lebih baik
dibandingkan traffic policing.
 Dari segi packet drop, metoda traffic policing
menghasilkan nilai yang lebih besar sekitar 12 –
33 % dibandingkan traffic shaping. Hal ini jelas
terjadi karena secara teoritis traffic policing
akan men-drop paket jika melebihi nilai set
(atau burst) sedangkan traffic shaping akan
mengurangi bahkan menghindari paket yang didrop dengan menggunakan buffer. Ini terbukti
dari hasil analisa bahwa packet drop pada traffic
policing jauh lebih besar dibandingkan traffic
shaping.
 Dari segi ketepatan alokasi transfer rate,
metoda traffic shaping cenderung lebih
mendekati CIR (pada penelitian ini CIR sebesar
128, 256, 384, dan 512 kbps) dengan persentasi
0,6 – 15,885 % lebih besar dibandingkan traffic
policing. Namun, pada penggunaan traffic
shaping terjadi ketidaktepatan alokasi transfer
rate sekitar 8,716 kbps – 18,5 kbps atau 1,7% –
5% melebihi CIR. Sedangkan traffic policing
tidak pernah melebihi CIR atau target
pembatasan kecepatan. Hal ini bisa disebabkan
karena karakteristik traffic policing yang akan
men-drop paket jika melebihi burst sehingga
dalam long term tidak akan melebihi CIR.
Sedangkan karakteristik traffic shaping yang
menggunakan buffer untuk mengurangi drop
maka ketidaktepatan alokasi throughput ini bisa
28
CITEE 2010
disebabkan karena pada kondisi short burst
router bisa mentrasmisikan paket yang melebihi
nilai burts.
V.2 Saran
 Perlu dilakukan penelitian lebih lanjut dengan
menerapkan pada aplikasi yang bersifat
inelastic seperti VOIP dan Video Streaming
untuk mengetahui karakteristik kedua metoda
(traffic policing dan traffic shaping) pada
aplikasi ini.
 Untuk sistem operasi Linux perlu dicoba
penggunaan TCNG (Traffic Control Next
Generation) pada penerapan traffic control atau
traffic management khususnya policing dan
shaping.
VI. DAFTAR PUSTAKA
1. ________________. “The Essential Unix
– Linux Reference”.
2. ________________.“Traffic
Control
HOWTO”. http://www.sourceforge.com
3. CISCO Documentation, "Policing and
shaping
overview",
March
2000.http://www.cisco.com/univercd/cc/t
d/doc/product/software/ios120/12cgcr/qo
s_c/qcpart4/qcpolts.htm
4. Clark, Martin P., “Data Network, IP and
the Internet Protocols, Design and
Operation”, John Wiley & Sons Ltd,
England, 2003.
5. Hubert, Bert, “Linux Advanced Routing &
Traffic Control HOWTO”, 2002.
http://latc.org
6. Odom, Wendell, “Computer Networking
First – Step”, Cisco Systems Inc., USA,
2004.
7. Park, Kun I., “QoS In Packet Networks”,
Springer, USA, 2005.
8. Siris, Vasilios A. and Georgios Fotiadis,
“A test-bed investigation of QoS
mechanisms for supporting SLAs in
IPv6”, University of Crete and FORTH
Heraklion, Greece, 2005.
9. Stalling S, Wiliam, “Data And Computer
Communication”, Prentice Hall, New
Jersey, 1997.
10. Stanic, Milan P., “tc – traffic control Linux
QoS control tool”, http://www.islnet.com
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Desain dan Implementasi Sistem Komunikasi Data Rencana
Penerbangan Untuk Kepentingan Identifikasi Sasaran
Berbasis Web Online
Panca Prawira, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara
Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002
[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]
Abstract—Air Defense Operations (ADO) actions carried
out in three stages, namely detection, identification and
prosecution.
In the process of identification of
correlation, the operators of Military and Civil
Coordination (MCC) to send the flight plan information
through a radio communication channel High Frequency
(HF) who are vulnerable to weather disturbances, so that
the identification process is often delayed. In this paper
presented the design and implementation of Flight Plan
Data Communications Systems (FDCS) between the
MCC to the Sector Operations Center (SOC) to identify
the correlation data online web-based targets. FDCS
implemented using Hypertext Preprocessor (PHP) and
MySQL on a web server. From the analysis of test
results are assessed using the parameters of Quality of
Service (QoS), performance of systems that are designed
to provide response time (t) an average of 453 ms, the
value of success (s), and content (content (c)) 100 %
acceptable and an average throughput of 6985 B/s. With
these performance values Identification Officer in SOC
can perform the correlation process of identifying target
data quickly and accurately.
Keywords– identification of the target correlation, air
deffense operation, PHP and MySQL, FDCS, QoS, online
web
I. PENDAHULUAN
Operasi Pertahanan Udara (Opshnaud) dilaksanakan
dalam tiga tahap tindakan, yaitu deteksi, identifikasi dan
penindakan [1]. Pada proses identifikasi korelasi,
operator Military and Civil Coordination (MCC) yang
berada di Angkasa Pura melaporkan data penerbangan
dan rencana penerbangan (flight plan) ke Pos Operasi
Sektor (Posek) Hanudnas melalui saluran komunikasi
voice radio High Frequency (HF) yang sangat rentan
terhadap kondisi cuaca. Pada saat cuaca baik, informasi
yang disampaikan melalui saluran komunikasi radio
(voice) akan berlangsung dengan baik, namun pada
situasi sebaliknya, komunikasi radio akan terganggu
sehingga akan menghambat pengiriman informasi
penerbangan dan rencana penerbangan tersebut dan
memperlambat identifikasi korelasi.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dalam
makalah ini diajukan salah satu solusi alternatif, yaitu
Sistem Komunikasi Data Rencana Penerbangan
(SKDRP) antara MCC dan Posek Hanudnas untuk
Universitas Gadjah Mada
identifikasi korelasi data sasaran berbasis web online.
Dengan SKDRP, operator MCC dapat mengirimkan
informasi data penerbangan dan rencana penerbangan
secara periodik serta up to date ke Posek Hanudnas,
sehingga Perwira Identifikasi (Pa Ident) di Posek
Hanudnas dapat melaksanakan proses identifikasi
korelasi data sasaran dengan cepat dan tepat.
II. LANDASAN TEORI
A. Komunikasi Data
Komunikasi data didefinisikan sebagai pengiriman
informasi yang disajikan oleh isyarat digital biner antara
dua komputer, atau antara sebuah komputer dengan
terminal menggunakan media sistem transmisi elektronik
[2].
B. Kualitas Layanan Subyektif (Subjective Quality of
Service)
Kualitas layanan atau Quality of Service (QoS)
didefinisikan sebagai pengaruh kolektif atas kinerja
layanan (service performance) yang menunjukkan tingkat
kepuasan pengguna (user) terhadap suatu layanan [3].
Atribut atau parameter yang digunakan untuk mencirikan
pemodelan akses internet adalah parameter waktu (t),
parameter keberhasilan (s), parameter isi (content (c)) dan
throughput [4].
C. PHP, MySQL dan Web Server Apache
Hypertext Preprocessor (PHP) adalah bahasa
berbentuk script yang ditempatkan dan diproses dalam
server, dan secara khusus dirancang untuk membentuk
web dinamis. PHP mempunyai kelebihan diantaranya
adalah bersifat cross platform, mampu berkomunikasi
dengan berbagai jenis basis data, bersifat open source,
mudah dibuat dan kecepatan akses tinggi. PHP termasuk
bahasa yang embedded [5]. Di sisi lain, MySQL adalah
Relational Database Management System (DBMS) yang
didistribusikan secara gratis. MySQL memiliki banyak
sekali keistimewaan antara lain portability, open source,
performance running, column type, command function,
security dan scalability [5].
Apache adalah web server terpopuler dan digunakan
oleh banyak internet server di seluruh dunia. Kelebihan
Web Server Apache antara lain freeware, mudah
diinstalasi, mampu beroperasi pada berbagai platform
sistem
operasi,
mudah
dikonfigurasi,
mampu
dikombinasikan sesuai dengan spesifikasi Hypertext
Yogyakarta, 20 Juli 2010
29
ISSN: 2085-6350
Teknis
Transfer Protocol (HTTP), mudah dalam menambahkan
periferal lainnya ke dalam platform web server-nya,
menyediakan fitur untuk virtual server dan response
error yang akan dikirim web server dapat diatur dengan
mengunakan file atau script. Apache mempunyai
komponen dasar terbanyak di antara web server lain,
mengunakan Secure Socket Layer (SSL) dan lebih aman
karena memiliki pengamanan bertingkat [5].
D. Flight Plan atau Rencana Penerbangan
Flight plan atau rencana penerbangan adalah sebuah
dokumen yang diisi oleh pilot atau seorang dispatcher
(petugas pemberangkatan pesawat) penerbangan lokal
dengan
Otoritas Penerbangan
Sipil
(misalnya
penerbangan di Indonesia) sebelum keberangkatan.
Rencana penerbangan umumnya berisi informasi dasar
seperti keberangkatan dan kedatangan, perkiraan waktu
perjalanan, bandara alternatif jika terjadi cuaca buruk,
tipe penerbangan (baik secara instrument maupun visual),
nama pilot dan jumlah orang di atas pesawat [6].
Setelah seorang pilot mengisi formulir rencana
penerbangan ini, selanjutnya dikirim ke Briefing Office
(BO) untuk dilaksanakan validasi pengisian formulir
tersebut. Jika terjadi kesalahan dalam pengisiannya,
formulir tersebut dikembalikan untuk diperbaiki oleh
pilot. Setelah lulus uji di BO, selanjutnya formulir
rencana penerbangan diserahkan ke bagian Aeronautical
Information Service (AIS). Operator AIS memasukkan
data-data rencana penerbangan untuk dikirimkan ke
bandara
tujuan
melalui
Aeronautical
Fixed
Telecommunication Network (AFTN).
III.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SKDRP BERBASIS
WEB ONLINE
A. Desain Perangkat Keras SKDRP
Bagian yang akan dirancang pada penelitian ini
adalah pada proses otentikasi dan pengolahan rencana
penerbangan (flight plan processing) baik pada master,
maupun pada client sebagaimana diperlihatkan pada
Ganbar 1.
penerbangan, sebagai master yaitu operator yang dapat
mengisi, menyunting, menghapus atau memonitor
formulir rencana penerbangan.
Selanjutnya data rencana penerbangan ini dikirim
menggunakan Internet Service Provider (ISP) tertentu
melalui modem yang ditujukan kepada instansi yang
berkaitan, yakni Posek Hanudnas, Pusat Operasi Udara
(POUD) dan Pangkalan Udara (Lanud). Agar operator
dapat mengakses data rencana penerbangan tersebut,
maka seorang operator harus melalui proses otentikasi
sebagai client, yaitu operator yang hanya diberi
kewenangan memonitor formulir rencana penerbangan
saja. Arsitektur perangkat keras SKDRP berbasis web
online diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur perangkat keras SKDRP berbasis web online
antara MCC dan Posek Hanudnas
B. Desain Perangkat Lunak SKDRP
Perangkat lunak yang digunakan untuk membangun
SKDRP berbasis web online adalah sebagai berikut :

PHPTriad versi 2.2.1, yaitu perangkat lunak
yang di dalamnya sudah terdapat Apache Server,
PHP dan MySQL.

Dreamweaver MX, yaitu perangkat lunak web
editor.

Opera 10.0.

Axence Net Tools Pro 4.0, yaitu perangkat lunak
yang digunakan untuk melaksanakan pengujian
parameter jaringan, berlisensi freeware dan dapat
diunduh dari http://www.axencesoftware.com/.
C. Desain Website
Master
Client
Gambar 1. Blok diagram SKDRP berbasis web online
Dari Gambar 1 dapat dijelaskan bahwa agar dapat
mengakses formulir rencana penerbangan, seorang
operator harus melalui proses otentikasi, yaitu proses
verifikasi identitas dari seorang petugas yang
memberikan suatu data. Proses otentikasi ini bekerja pada
lapisan ke 7, yaitu lapisan aplikasi yang menggunakan
metoda SSL. Setelah melewati proses otentikasi, maka
seorang operator dapat mengakses formulir rencana
30
CITEE 2010

Perancangan basis data menggunakan program
aplikasi phpmyadmin.

Perancangan tampilan Website [8] yang dibagi
menjadi beberapa halaman tampilan, yaitu :
a. Halaman index.
b. Halaman login admin.
c. Halaman formulir untuk mengisi data
rencana penerbangan.
d. Halaman
tampilan
data
rencana
penerbangan.
e. Halaman edit rencana penerbangan.
f. Halaman search admin.
g. Halaman shoutbox admin.
h. Halaman login user/client.
i. Halaman monitoring user/client.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
j. Halaman search dan shoutbox user/client.
k. Halaman keluar.
IV.
VALIDASI SKDRP BERBASIS WEB ONLINE
Data yang diperoleh komputer client yang
menggunakan ISP Indosat m2 unlimited yang dipasang
pada modem sierra 881 U dengan alamat Internet
Protocol (IP) 114.56.89.150, ke komputer server dengan
alamat IP 116.199.203.221, diperlihatkan pada Tabel I
dan Tabel II, dan Gambar 3 dan Gambar 4.
ISSN: 2085-6350
B. Troughput
Data Troughput yang diperoleh pada pengukuran
diperlihatkan pada Tabel II dan Gambar 4.
TABLE II. HASIL PENGUKURAN TROUGHPUT MENGGUNAKAN ISP
INDOSAT M2 UNLIMITED YANG D IPASANG PADA MODEM SIERRA 881U
A. Response Time dan Packet Lost
Pengukuran dilakukan oleh komputer client untuk
menguji komputer master sebagai server. Data Response
Time dan Packet Lost yang diperoleh pada pengukuran
diperlihatkan pada Tabel I dan Gambar 3.
TABLE I. HASIL PENGUKURAN RESPONSE TIME DAN PACKET LOST
MENGGUNAKAN ISP INDOSAT M2 UNLIMITED
PADA MODEM SIERRA 881 U
Dari data Tabel I dan Gambar 3 dapat diperoleh
keterangan bahwa dalam 10 kali pengujian response time
rata-rata 453 ms. Paket data yang dikirim rata-rata
sebanyak 328, yang lost 7, berarti persentase packet lost
sebesar 2%. Paket data yang lost terjadi karena pada saat
client dengan IP address 114.56.89.150 (ISP Indosat M2
Unlimited)
mengakses
http://www.fplonline.web.id/
my_website (dengan IP address 116.199.203.211) harus
melalui beberapa IP address lain hingga mencapai
komputer server situs tersebut berada.
Gambar 4. Troughput menggunakan ISP Indosat M2 Unlimited pada
Modem Sierra 881 U
Rata-rata troughput yang diperoleh dalam 10 kali
pengujian adalah sebesar 6.985 B/s. Hal ini berarti
komputer uji dapat menampilkan, memasukkan dan
melakukan editing data rencana penerbangan ke komputer
server dengan baik.
V. KESIMPULAN DAN TINDAK LANJUT
A. Kesimpulan
Dari analisa terhadap hasil pengujian yang telah
dilakukan pada SKDRP berbasis web online, dapat
ditarik kesimpulan sebagai berikut:
 Hasil dari 10 kali pengujian diperoleh rata-rata
response time 453 ms. Paket data yang dikirim
rata-rata sebanyak 328 dengan lost sebanyak 7,
maka persentase packet lost adalah sebesar 2%.
Rata-rata throughput yang diperoleh dalam 10 kali
pengujian adalah sebesar 6.985 B/s. Hal ini
menunjukkan komputer uji dapat menampilkan,
memasukkan dan melakukan penyuntigan data
rencana penerbangan ke komputer server dengan
baik.
Gambar 3. Hasil Capture Response time dan Data Packet pada jaringan
internet menggunakan ISP Indosat M2 Unlimited pada modem Sierra
881 U
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
31
ISSN: 2085-6350
Teknis
 Packet loss bertambah besar seiring dengan
banyaknya jumlah trace route yang dilalui untuk
mengakses server dimana situs tersebut berada.
memasukkan, mengubah, menghapus dan
menemukan-kembali data rencana penerbangan.
 Perlu mengembangkan kerjasama antara TNI AU
dengan
pihak
Angkasa
Pura
guna
mengintegrasikan sistem tersebut dengan AFTN
pada bagian AIS, dimana data-data rencana
penerbangan ini akan dikirimkan ke bandara
tujuan.
 Dengan SKDRP berbasis web online ini informasi
penerbangan dapat dikirimkan secara periodik,
tepat waktu, akurat dan up to date serta
meminimalkan dampak gangguan cuaca. Dengan
demikian Pa Ident di Posek Hanudnas dapat
melaksanakan proses identifikasi korelasi data
sasaran dengan cepat dan tepat.
 Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan
SKDRP berbasis web online ini dengan
menggunakan media pengiriman data melalui
radio tahan gangguan cuaca.
 Pengiriman data rencana penerbangan ini lebih
efisien dan efektif dibandingkan dengan
pengiriman informasi menggunakan radio HF.
Operator tidak perlu mencatat di log book rencana
penerbangan, karena seluruh data penerbangan
yang dimasukkan akan disimpan di dalam basis
data dan dapat digunakan kembali untuk
kepentingan yang lain.
B. Saran
Dari analisa yang telah dilakukan, untuk
meningkatkan kinerja SKDRP berbasis web online yang
telah diajukan dalam makalah ini, disarankan hal-hal
sebagai berikut :
 Agar pengiriman data lebih aman, perlu dirancang
server khusus yang dikelola oleh militer, dalam
hal ini Komando Pertahanan Udara Nasional
(Kohanudnas). Di samping itu perlu dilakukan
penambahan bandwidth dan menggunakan
komputer dengan spesifikasi yang tinggi, sehingga
pengolahan data dapat lebih cepat dan memiliki
media penyimpanan data yang lebih besar.
 Kecepatan dan ketepatan serta keakuratan data
tidak terlepas dari peran operator yang
mengirimkan data rencana penerbangan. Oleh
sebab itu, perlu dilaksanakan pelatihan (training)
bagi operator guna menjelaskan sistem secara
keseluruhan, memberikan tutorial cara untuk
32
CITEE 2010
 SKDRP berbasis web online ini dapat digunakan
untuk pengiriman informasi Flight Approval (FA)
dan Security Clearance (SC) penerbangan asing
yang masuk ke wilayah teritorial Indonesia
dengan menyesuaikan script dan kolom isian
dengan formulir FA dan SC tersebut.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
Surat Keputusan Panglima TNI Nomor SKEP/163/V/2003
Tanggal 12 Mei 2003 tentang Buku Petunjuk Pelaksanaan
Operasi Gabungan TNI Tentang Operasi Hanud Nasional.
D.C. Green, Data Communication, 1995, diterjemahkan oleh Ir.
P. Insap Santosa, MSc, Komunikasi Data, Yogyakarta : Penerbit
Andi, 1998.
G. Ray, Quality of Service in Data Networks: Products,
University of Ohio State, 2000.
Ratna, Pemodelan Akses Internet Berbasis Kualitas Layanan
Berorientasi Pengguna, Tesis Program S-2, Teknik Elektro
UGM, 2003.
T. Wahyono, Pemrograman Web Dinamis dengan PHP 5,
Jakarta : Penerbit Elex Media Komputindo, 2005.
Flightplan, http://en.wikipedia.org/wiki/Flight_plan, Agustus
2009.
B. Nugroho, Latihan Membuat Aplikasi Web PHP dan MySQL
dengan Dreamweaver MX (6,7,2004) dan 8, Yogyakarta :
Penerbit Gava Media, 2008.
A. Bahtiar, PHP/Script/Most Wanted, Yogyakarta : Penerbit
Andi, 2008.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Kualitas Website Pemerintah Daerah di Indonesia
Sebagai Media Pendukung Penyelenggaraan Pemerintahan
yang Terbuka dan Partisipatif
Puguh Prasetya Utomo
Jurusan Ilmu Administrasi Negara, Fisipol UGM
Yogyakarta, Indonesia
[email protected]
Abstract— Website is a potential media to be developed as a
supporting media to improve government’s performance,
especially in developing governmental transparency and public
participation. Unfortunately, that important aspect is currently
out of concern in the evaluation of governments’ website. The
result of this research shows inadequate quality of information
availability and voice management among studied local
governments’ websites. The available governance information
given in those websites tends to be more normative rather than
substantive. Some local governments that already have
transparency regulation show their advancement in providing
better information quantitatively. However, the development of
the facilities for public aspiration delivery has not yet reached
into public consultation in the policy making process. Some
local governments which had been elected as best practices in
e-government development have a better quality in managing
interactive communication facilities. Most of local
governments’ websites has not been used optimally as a
supporting media to improve governmental transparency and
public participation. The causal factors are “the minimalism”
of websites management and their users. However, website has
a positive prospect to be developed as a supporting medium in
creating an open and participative government. Local
governments need to strengthen its commitment and to
actualize it into developing websites. Adequate evaluation
system should be developed to encourage local governments to
continuously improve the quality of their website.
Keywords: local government‟s website,
participation, voice, website content analysis.
transparency,
I. PENDAHULUAN
Keberadaan TIK dapat digunakan untuk memfasilitasi
upaya mewujudkan transparansi dan partisipasi
penyelenggaraan pemerintahan. Pesat dan masifnya
perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK)
merupakan peluang strategis bagi pemerintah untuk
meningkatkan kemampuannya dalam memenuhi hak
publik untuk memperoleh informasi penyelenggaraan
pemerintahan secara lebih mudah. Selain itu, penggunaan
TIK juga dapat membantu pemerintah dalam memperoleh
masukan dari publik secara lebih efisien. Di antara pilihan
media yang ada, website merupakan media yang paling
banyak dimanfaatkan. Pemanfaatan website oleh
pemerintah
daerah
di
Indonesia
menunjukkan
perkembangan yang sangat pesat (Depkominfo, 2003;
Sosiawan, 2005). Meskipun demikian, dalam praktiknya
tidak semua pemerintah daerah telah mengelola websitenya
secara serius, salah satu indikasinya adalah tidak dapat
diaksesnya website itu sendiri (Prabowo, 2005; Sosiawan,
2005).
Universitas Gadjah Mada
Hasil yang diperoleh dari evaluasi website selama ini
hanya terhenti pada kesimpulan bahwa kebanyakan website
pemerintah di Indonesia baru pada tahapan awal, yaitu
telah dimanfaatkan sebagai media untuk menyajikan
informasi dan mulai dikembangkan untuk memfasilitasi
komunikasi interaktif antara pemerintah dengan warga dan
pemangku kepentingan lainnya (Depkominfo dalam
Basuni, dkk., 2002; Sosiawan, 2005; Prabowo, 2005;
Soendjojo, 2005). Di sini belum diketahui apakah
informasi yang tersedia dan pemanfaatan fasilitas untuk
berkomunikasi pada website pemerintah tersebut telah
memadai dalam memenuhi hak warga untuk mengetahui
keputusan dan tindakan pemerintah yang telah, sedang, dan
akan dilakukan serta menyampaikan respons terhadap
keputusan dan tindakan pemerintah tersebut. Karena itu,
pertanyaan besar yang perlu ditelusuri jawabannya adalah
bagaimana kualitas website pemerintah daerah dalam
mendukung penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka
dan partisipatif di Indonesia?
II.
MEWUJUDKAN PEMERINTAHAN YANG TERBUKA
DAN PARTISIPATIF MELALUI WEBSITE
Website menjadi media yang dapat memfasilitasi
pertukaran informasi dan jalinan komunikasi dalam bentuk
dan karakteristik yang baru. Informasi yang tersedia pada
website berupa informasi digital atau multimedia, yaitu
informasi yang mudah diubah dan disesuaikan di semua
tahap penciptaan, penyimpanan, penyebaran, dan
penggunaannya; dapat digunakan bersama oleh banyak
pengguna secara simultan, tanpa dibatasi oleh jarak
(networkable); serta efisien dan compressible (Feldman
dalam Hastjarjo, 2007). Sedangkan komunikasi yang
terjalin adalah komunikasi dengan mediasi komputer
melalui
jaringan
internet
(computer
mediated
communication), yang memungkinkan adanya komunitas
virtual yang berkomunikasi secara intensif di dunia maya
(Menon, 2007; McQuail, 2002: 113; Kahn & Kellner,
2004; Mcmillan, 2002). Keberadaan dan keunggulan
website dapat dimanfaatkan untuk memfasilitasi
pemenuhan hak
warga
dalam
penyelenggaraan
pemerintahan (La Porte, et al, 2000). Dalam hal ini website
dapat dimanfaatkan untuk menyediakan informasi
mengenai
berbagai
aktivitas
penyelenggaraan
pemerintahan yang akan, sedang, maupun telah dilakukan
dan menyediakan fasilitas untuk melakukan sesuatu, seperti
berpartisipasi menyampaikan aspirasi dan mengakses
layanan (UN, 2008; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2005b).
Melalui website, warga dan pemangku kepentingan
pemerintahan lainnya dapat mengetahui bagaimana
Yogyakarta, 20 Juli 2010
33
ISSN: 2085-6350
Teknis
pemerintah bekerja, bagaimana prosedur mengakses
layanan dari pemerintah, dan bahkan bagaimana berupaya
mengubah kebijakan dan peraturan yang berpengaruh bagi
kehidupan warga (La Porte, et al, 2000; Demchak, et al.,
2000; Norris, 2000; Fowler, tt). Untuk memberikan
kemudahan bagi penggunanya, website dapat dilengkapi
dengan fasilitas mesin pencari (search engines) dan
penghubung (link). Menyediakan informasi yang
diperlukan warga melalui website akan lebih efisien
daripada melayani kebutuhan informasi dari warga melalui
media konvensional, seperti telepon atau media cetak
berupa leaflet, buku laporan, dan koran (UN, 2008b).
Penyediaan informasi penyelenggaraan pemerintahan
secara memadai dan mudah diakses dimaksudkan untuk
memberdayakan masyarakat. Dengan adanya informasi
yang memadai, masyarakat dapat berpartisipasi
memberikan masukan sekaligus mengontrol jalannya
pemerintahan. Informasi penting penyelenggaraan
pemerintahan seperti penyelenggaraan layanan publik,
perencanaan dan penggunaan anggaran, pengadaan barang
dan jasa, pengelolaan program dan proyek, pembuatan
peraturan daerah, pertanggungjawaban, dan sebagainya
dapat diketahui secara online. Dengan proses yang serba
transparan maka peluang bagi praktik penyimpangan,
seperti korupsi dan manipulasi, akan menjadi sempit (Im &
Jung, 2001).
Website pemerintah yang telah lebih matang tidak
hanya dapat digunakan untuk menyediakan informasi
secara terbuka tetapi juga dapat memfasilitasi warga dan
pemangku kepentingan untuk berpartisipasi dalam
penyelenggaraan pemerintahan. Warga tidak hanya dapat
mencari dan membaca informasi dari website tetapi juga
merespon informasi tersebut. Warga dapat menyampaikan
aspirasi atau voice (kritik, saran, pandangan alternatif) yang
relevan untuk merespons tindakan dan rencana pemerintah
yang diinformasikan melalui website (Zavestoski,
Shulman, & Schlosberg, 2006; Norris, 2000; Shulman, et
al, 2003; Ferber, Foltz, & Pugliese, 2003, 2005a, & 2005b;
Chadwick, 2003). Penyampaian aspirasi ini dapat
difasilitasi melalui berbagai perangkat yang tersedia pada
website, seperti e-mail, live chat, online polls/ surveys, dan
on-line forums (Thomas & Streib, 2003; Schultz, 1999;
Ferber, Foltz, & Pugliese, 2005b).
III.
MENGEVALUASI KUALITAS WEBSITE PEMDA DI
INDONESIA
Kualitas website di sini dilihat dari penyediaan
informasi penyelenggaraan pemerintahan dan fasilitas
penyampaian aspirasi. Metode yang digunakan dalam
penelitian ini adalah analisis isi (content analysis). Analisis
isi dilakukan untuk membuat kesimpulan dengan cara
mengidentifikasi karakteristik-karakteristik tertentu dari
unit analisis secara objektif dan sistematis. Kategori isi
yang dianalisis pada studi ini dikembangkan dari hasil
identifikasi substansi peraturan perundangan mengenai
keterbukaan informasi, yaitu UU Nomor 14 Tahun 2008
tentang Keterbukaan Informasi Publik dan delapan
peraturan daerah mengenai keterbukaan atau transparansi
informasi. Dari hasil identifikasi tersebut dipilih enam jenis
informasi sebagai kategori di dalam melakukan analisis
karakteristik informasi pada penelitian ini. Keenam jenis
informasi tersebut adalah informasi tentang kebijakan,
anggaran dan pembiayaan, pengadaan barang dan jasa,
34
CITEE 2010
pelayanan publik, pengawasan, dan DPRD. Setiap jenis
informasi tersebut terdiri dari sub-sub kategori jenis
informasi, sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kategori dan Subkategori Informasi
Kategori Informasi
A. Kebijakan
B. Anggaran
C. Pengadaan barang
dan jasa
D. Pelayanan Publik
E. Pengawasan
F. DPRD
Subkategori Informasi
A1
Agenda/ rencana pemerintah
A2
A1a. Rencana jangka pendek (bulanan, semester, tahunan)
A1b. Rencana jangka menengah (5 tahun)
A1c. Rencana jangka panjang (25 tahun)
A1d. Agenda kegiatan mingguan/ bulanan
Proses formulasi kebijakan
A3
A2a. Mekanisme partisipasi publik dalam formulasi kebijakan
A2b. Jadwal partisipasi publik dalam formulasi kebijakan
A2c. Rancangan kebijakan (raperda)
A2d. Data tentang aspirasi masyarakat
A2e. Laporan perkembangan proses pembahasan
Produk kebijakan (perda)
A4
Implementasi
A5
Laporan pertanggungjawaban (kinerja)
B1
Proses Perencanaan
B1a. Laporan perkembangan proses penyusunan anggaran
B1b. Kebijakan Umum Anggaran (KUA)
B1c. Penetapan Prioritas dan Plafon Anggaran (PPA)
B1d. Rancangan APBD
Paparan dan penjelasan anggaran (dokumen APBD)
Penggunaan anggaran
Perubahan APBD
Laporan pertanggungjawaban
Pengumuman pengadaan
Penilaian calon rekanan
Pengumuman penentuan pemenang rekanan
Keluhan dan pertanyaan calon rekanan (forum tanya jawab)
Daftar hitam (black list) perusahaan
Kewajiban pengguna
Hak pengguna
Standar layanan
Perencanaan dan prosedur pengawasan
Pelaksanaan pengawasan
Hasil pengawasan/ audit
Profil anggota DPRD
Program kerja DPRD
Anggaran DPRD
Jadwal dan agenda rapat DPRD
Prosedur menghadiri rapat DPRD
Dokumen risalah rapat
Keputusan DPRD
Kinerja DPRD
B2
B3
B4
B5
C1
C2
C3
C4
C5
D1
D2
D3
E1
E2
E3
F1
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
Dengan menggunakan coding sheet kemudian
dilakukan observasi terhadap website pemda yang menjadi
objek penelitian. Pemberian nilai dilakukan berdasarkan
ketersediaan informasi yang telah ditetapkan sebagai subsub kategori informasi. Nilai (0) diberikan ketika informasi
yang dimaksudkan tidak tersedia, dan nilai (1) jika
informasi tersedia. Selain jenis informasi penyelenggaraan
pemerintahan, kategori lainnya yang digunakan dalam studi
ini adalah kategori untuk menilai kualitas informasi dan
kualitas website dalam menyediakan informasi. Termasuk
dalam kategori ini adalah kebaruan informasi (0= out of
date; 1= up to date), kemudahan pencarian informasi (nilai
berdasarkan jumlah fasilitas pencarian informasi yang
tersedia, yaitu peta situs, search tool, indeks tema, dan
indeks A-Z), dan ketersediaan ringkasan informasi tertentu
yaitu APBD, Perda, dan Dokumen Perencanaan (0= tidak
tersedia; 1= tersedia, untuk masing-masing).
Sedangkan untuk menilai kualitas website sebagai
media yang dapat memfasilitasi pemangku kepentingan
untuk berpartisipasi menyampaikan aspirasinya, studi ini
mengembangkan kategori yang relevan dengan penyediaan
fasilitas komunikasi pada website dan pemanfaatannya.
Tiga kategori yang dikembangkan yaitu (1) ketersediaan
dan jenis fasilitas, (2) kualitas interaktivitas, dan (3)
kualitas pengembangan partisipasi publik. Termasuk dalam
kategori pertama adalah jenis fasilitas yang tersedia (0=
tidak tersedia; 1= hanya tersedia fasilitas offline atau online
saja; 2= tersedia fasilitas offline dan online), ragam fasilitas
komunikasi yang tersedia (nilai berdasarkan jumlah
fasilitas yang tersedia, seperti email, polls, millis, open web
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
forum, dan chat room), ketersediaan fasilitas komunikasi
khusus dengan pengambil kebijakan yaitu kepala daerah
dan kepala dinas/ badan (masing-masing nilainya "0" jika
tidak tersedia dan "1" jika tersedia). Sementara untuk
kategori kedua terdiri dari intensitas penggunaan fasilitas
interaktif (1= jarang/ new message rata-rata lebih dari 3
hari sekali, 2= cukup/ new message rata-rata hanya 2-3 hari
sekali, dan 3= sering/ setiap hari ada new message),
intensitas pengelola website merespon pesan atau aspirasi
dari pengguna website (0= tidak pernah, 1= hanya beberapa
yang direspon, 2= selalu merespon setiap pesan masuk),
dan kebaruan proses diskusi pada fasilitas interaktif (0=
new message diposting lebih dari 1 bulan yang lalu, 1= new
message diposting antara lebih dari satu minggu s.d kurang
dari satu bulan yang lalu, 2= new message diposting pada
tiga s.d enam hari yang lalu, 3= new message diposting
kurang dari tiga hari yang lalu).
Sedangkan kategori ketiga untuk menilai kualitas
website sebagai media komunikasi mencakup penilaian
terhadap relevansi komunikasi yang berkembang pada
fasilitas interaktif (1= Lebih banyak/ >50% isi komunikasi
tidak relevan dengan penyelenggaraan pemerintahan, 2=
informasi yang relevan dengan penyelenggaraan
pemerintahan dan yang tidak relevan berimbang, 3= lebih
banyak/ >50% substansi komunikasi relevan dengan
penyelenggaraan pemerintahan), ketersediaan direktori
topik-topik diskusi atau penyampaian aspirasi (0= tidak
tersedia, 1= tersedia), adanya undangan kepada publik
untuk menyampaikan aspirasi mengenai isu-isu kebijakan
atau permasalahan publik tertentu (0= tidak tersedia, 1=
tersedia), dan tersedianya kesempatan bagi publik untuk
memilih alternatif kebijakan yang akan dilakukan oleh
pemerintah (0= tidak tersedia, 1= tersedia). Nilai atau skor
kualitas website diperoleh dengan menjumlahkan nilai dari
setiap kategori dan subkategori di atas.
Penelitian ini menetapkan dua kriteria dalam
menentukan website pemerintah daerah yang relevan untuk
dievaluasi melalui penelitian ini. Kriteria pertama adalah
website yang dimiliki pemerintah daerah yang menjadi
pelari terdepan dalam memiliki peraturan daerah tentang
transparansi dan partisipasi penyelenggaraan pemerintahan
daerah. Mereka diasumsikan memiliki komitmen yang
relatif
tinggi
dalam
mewujudkan
transparansi
pemerintahan. Dengan kriteria pertama ini diperoleh 19
kabupaten/ kota yang websitenya dapat dijadikan sebagai
objek studi (untuk selanjutnya disebut sebagai pemda
kategori A). Sementara kriteria kedua adalah website yang
dikelola pemerintah daerah yang pernah dinilai berprestasi
dalam mengembangkan e-government pada lima tahun
terakhir oleh Warta Ekonomi yang setiap tahunnya
melakukan evaluasi terhadap praktik pengembangan egovernment. Antara Tahun 2004-2008 terdapat 17 daerah
yang menurut Warta Ekonomi telah menunjukkan
prestasinya dalam mengembangkan e-government (untuk
selanjutnya disebut sebagai pemda kategori B). Namun dari
36 website ternyata hanya 28 website saja yang dapat
dibuka pada saat penelitian ini dilakukan pada Juli 2009.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
IV.
PAPARAN TEMUAN DAN INTERPRETASI
A. Kualitas Website Pemda dalam Menyediakan
Informasi
Terdapat pola atau kecenderungan yang sama di antara
website milik pemda yang pernah menjadi teladan
pengembangan e-government dan yang menjadi pelari
terdepan dalam memiliki perda transparansi, kecuali dalam
menyediakan informasi tentang layanan informasi publik.
Informasi tentang kebijakan, anggaran, pengadaan
barang/jasa, pengawasan, dan DPRD lebih banyak tersedia
secara tidak memadai pada website yang dikelola oleh
pemda kategori A maupun kategori B. Sedangkan
informasi tentang pelayanan publik (perijinan) telah
tersedia secara lebih memadai pada sebagian website
pemda dari kategori A maupun kategori B.
Informasi tentang layanan data/informasi pemerintahan,
seperti daftar informasi yang dapat diakses oleh publik dan
tata cara mengaksesnya, hanya tersedia pada website milik
pemda yang telah memiliki perda transparansi untuk
pertama kalinya, meskipun hanya tersedia secara cukup
memadai dan meskipun masih ada website dari pemda
kategori ini yang belum menyediakannya. Sedangkan
informasi yang memadai tentang pengadaan barang/ jasa
dan pelayanan publik lebih banyak tersedia di antara
website milik pemda yang dinilai telah mengembangkan
praktik e-government lebih maju dibandingkan pemda
lainnya. Dari kualitas website, terlihat sebagian pemda
dalam kategori itu memiliki modal kapasitas untuk
menyediakan dan mengelola layanan yang tidak bersifat
statis, seperti layanan keluhan dan pengaduan pengguna
pada pelayanan publik dan penilaian calon rekanan pada
pengadaan barang/jasa.
Tabel 2. Hasil Penilaian dan Peringkat Website
sebagai Penyedia Informasi
Total skor
(A+B+…+I)*
A
B
C
D
E
F
G
H
I
1
Pemkab
Bantul
Daerah
55.85
73.75
58.13
17.5
100
100
20
70
50
33.33
2
Pemkab
Kebumen
49.55
28.13
45
70
60
40
30
70
50
66.67
3
Pemkab
Bulukumba
47.05
78.13
40
27.5
60
60
5
70
50
66.67
4
Pemkab
Lamongan
45.02
48.75
44.38
55
60
25
0
70
50
66.67
5
Pemkab
Magelang
41.71
72.5
47.5
30
60
0
0
70
50
66.67
6
Pemkab
Tanah Datar
40.27
36.25
55
40
60
0
5
70
50
66.67
7
Pemkab
Bandung
37.35
46.25
35
27.5
60
0
17.5
70
100
33.33
8
Pemkot
Yogyakarta
36.89
28.13
41.25
42.5
100
0
17.5
0
50
33.33
9
Pemprov
Jawa Timur
34.6
51.25
0
75
40
0
37.5
0
50
33.33
10
Pemkab
Ngawi
33.56
63.75
37.5
25
30
0
0
70
50
50
11
Pemprov
DIY
30.1
43.75
20.63
22.5
50
25
32.5
0
50
33.33
12
Pemkab
Sleman
30.02
51.25
26.25
10
60
40
17.5
0
50
16.67
13
Pemkot
Malang
29.01
35.63
7.5
10
100
17.5
17.5
0
100
33.33
14
Pemkot
Surabaya
27.47
53.13
7.5
25
80
0
25
0
50
0
15
Pemprov
DKI
Jakarta
Pemprov
Jawa Barat
24.66
29.37
7.5
10
100
0
17.5
0
100
0
24.35
28.75
18.13
5
100
0
12.5
0
50
33.33
17
Pemkab
Bogor
24.19
21.25
7.5
85
0
0
0
0
50
0
18
Pemkot
Pontianak
23.77
43.75
30.63
0
60
12.5
5
0
50
16.67
19
Pemprov
Kep. Riau
23.63
7.5
7.5
82.5
0
0
20
0
50
0
20
Pemkab
Lebak
19.98
18.75
20
45
0
0
0
0
50
33.33
21
Pemkab
Jembrana
17.75
45
15
10
30
0
5
0
50
0
16
Yogyakarta, 20 Juli 2010
35
ISSN: 2085-6350
Teknis
22
Pemkab
Sragen
14.03
36.88
0
0
60
0
0
0
50
0
23
Pemkab
Takalar
13.35
11.25
7.5
0
60
0
0
0
50
33.33
24
Pemkab
Kendari
11.42
30
13.75
0
0
0
0
0
50
33.33
25
Pemkab
Jombang
11.31
18.75
0
0
60
0
0
0
50
0
26
Pemkab
Bolmong
5.41
9.38
7.5
0
0
0
0
0
50
0
27
Pemkot
Gorontalo
4.13
7.5
0
0
0
0
5
0
50
0
28
Pemkab
Majalengka
3.63
7.5
0
0
0
0
0
0
50
0
Keterangan:
Pemda yang pernah menjadi teladan
dalam pengembangan e-government
Pemda yang menjadi pelopor dalam memiliki
perda transparansi
1-30 : Kurang memadai
31-70 : Cukup memadai
71-100 : Baik/ memadai
Pemda teladan dalam pengembangan
e-government dan pelopor dalam memiliki
perda transparansi
Kode Jenis Informasi dan Bobot Nilai*):
A : Informasi Kebijakan (15 %)
B : Informasi Anggaran (20%)
C : Informasi Pengadaan Barang/Jasa (20%)
D : Informasi Pelayanan (10%)
E
F
G
H
I
: Informasi Pengawasan (10%)
: Informasi DPRD (10%)
: Informasi Layanan Informasi Publik (5%)
: Fasilitas Pencarian Informasi (5%)
: Ringkasan informasi penting (5%)
Pada Tabel 2 terlihat bahwa website Pemerintah
Kabupaten Bantul paling unggul sebagai penyedia
informasi penyelenggaraan pemerintahan dengan nilai
penyediaan informasi sebesar 55.85 (cukup memadai).
Website Pemkab Bantul terlihat memiliki skor tinggi dalam
penyediaan informasi kebijakan, anggaran, pelayanan
publik, dan pengawasan. Website Pemkab Bantul bahkan
paling baik dibandingkan website lainnya dalam
menyediakan informasi pengawasan. Mulai dari informasi
perencanaan, pelaksanaan, hingga hasil pengawasan
tersedia pada website Pemkab Bantul. Namun yang perlu
ditegaskan adalah kualitas yang dimaksudkan di sini
menyangkut penyediaan informasi, belum mempersoalkan
kualitas dari substansi informasi, seperti memadai atau
tidaknya substansi dari informasi yang tersedia tersebut.
Urutan kedua adalah website Pemerintah Kabupaten
Kebumen dengan nilai penyediaan informasi sebesar 49.55.
Website Pemkab Kebumen unggul di dalam menyediakan
informasi tentang pengadaan barang/ jasa (meskipun masih
di bawah website Pemkab Bogor, Pemprov Kepulauan
Riau, dan Pemprov Jatim) dan informasi DPRD. Website
Pemkab Kebumen menyediakan informasi pengadaan
barang/ jasa secara memadai. Informasi tersebut mencakup
pengumuman pengadaan barang/ jasa, pengumuman
rekanan terpilih (pemenang), daftar hitam perusahaan dan
daftar perusahaan yang terkena sanksi, dan juga daftar
keluhan dari para calon rekanan. Sayangnya, informasi
tentang proses penilaian tidak tersedia, yaitu daftar calon
rekanan yang berpartisipasi beserta rekapitulasi pemenuhan
syarat dan kualifikasi. Dengan tidak tersedianya informasi
tersebut publik tidak dapat mengontrol objektivitas
penentuan pemenang dan kelayakan dari rekanan yang
terpilih melalui website.
Meskipun menunjukkan skor yang tinggi di antara
website lainnya dalam menyediakan informasi DPRD,
persentase penyediaan informasi DPRD pada website
Pemkab Kebumen ini sebenarnya masih kurang memadai.
Informasi DPRD merupakan informasi yang paling jarang
tersedia dan kalaupun tersedia tidak memadai. Informasi
tentang DPRD, seperti profil anggota, hasil keputusan
rapat, dan sebagainya, tersedia secara tidak memadai
sebagai bagian dari informasi yang disediakan pada website
utama Pemkab Kebumen.
36
CITEE 2010
Pemkab Bantul dan Kebumen merupakan pemerintah
daerah yang selain telah memiliki perda transparansi juga
pernah dinilai sebagai teladan dalam mengembangkan egovernment. Lima website di bawah keduanya merupakan
website yang dikelola oleh pemerintah daerah yang telah
memiliki perda transparansi atau keterbukaan informasi,
yaitu Pemkab Bulukumba, Pemkab Lamongan, Pemkab
Magelang, Pemkab Tanah Datar, dan Pemkab Bandung.
Meskipun website peringkat terbawah juga dikelola oleh
pemerintah daerah yang telah memiliki perda transparansi,
setidaknya ketujuh pemda yang memiliki perda
transparansi tersebut telah menunjukkan komitmennya
dalam mewujudkan pemerintahan yang terbuka dan
menjadikan website sebagai media untuk mendukung itu.
Hal ini mengindikasikan bahwa pemda yang telah memiliki
perda transparansi memiliki modal komitmen yang lebih
kuat untuk memanfaatkan website sebagai media untuk
mendiseminasikan dan mentransparasikan informasi
penyelenggaraan pemerintahan.
Namun dilihat dari besaran persentase penyediaan
informasi dan fasilitas belum ada di antara website yang
dikaji termasuk dalam kategori baik atau memadai (>70%).
Persentase penyediaan informasi dan fasilitas yang
tertinggi (website Pemkab Bantul) baru mencapai 55.85
persen sehingga dikategorikan cukup memadai. Terdapat
sepuluh website lainnya yang termasuk dalam kategori
cukup memadai, yaitu website milik Pemkab Kebumen,
Pemkab Bulukumba, Pemkab Lamongan, Pemkab
Magelang, Pemkab Tanah Datar, Pemkab Bandung,
Pemkot Yogyakarta, Pemprov Jawa Timur, Pemkab
Ngawi, dan Pemprov DIY. Sementara 17 website lainnya
termasuk dalam kategori kurang memadai.
B. Kualitas Website Pemda sebagai Media Penyampaian
Aspirasi
Sebagai media penyampaian aspirasi, secara umum
kualitas sebagian besar website yang dikelola oleh pemda
yang pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan
e-government (kategori A) lebih unggul dibandingkan
website yang dikelola oleh pemda yang memiliki perda
transparansi untuk pertama kalinya (kategori B). Sebagian
website milik pemda kategori A telah lebih matang dalam
menyediakan fasilitas komunikasi, yaitu dengan
memberikan akses bagi warga dan pemangku kepentingan
untuk menyampaikan aspirasi secara interaktif langsung
(live/ online) melalui fasilitas chat rooms atau instant
messaging. Selain itu, pemda kategori A telah
menunjukkan kemauan dan kesiapan yang lebih baik untuk
memfasilitasi warga pengguna website yang berkeinginan
berkomunikasi langsung dengan kepala daerah atau pejabat
birokrasi melalui sejumlah fasilitas, seperti personal blog,
personal email, dan sms center.
Rata-rata intensitas penyampaian aspirasi melalui
website pemda masih jarang, sekalipun pada daerah yang
memiliki praktik pengembangan e-government di atas ratarata daerah lainnya. Sebagian pemda yang memiliki praktik
pengembangan
e-government
yang
lebih
maju
dibandingkan pemda lainnya memang lebih menunjukkan
keseriusannya dalam mengelola fasilitas diskusi atau
penyampaian aspirasi, yang terlihat dari intensitasnya
dalam merespons aspirasi warga. Namun, kualitas
pengembangan partisipasi publik pada semua website yang
dikaji belum maksimal karena belum sampai pada level
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
pelibatan publik dalam formulasi kebijakan, seperti
konsultasi publik atas alternatif tindakan atau kebijakan
yang akan dipilih oleh pemda untuk diimplementasikan.
Pada Tabel 3 terlihat website yang dikelola oleh
Pemkot Malang mengungguli website pemda lainnya
dalam memfasilitasi penyampaian aspirasi warga dan
pemangku kepentingan. Dilihat dari nilainya, kualitas
website Pemkot Malang ini termasuk dalam kategori cukup
(67.5). Fasilitas komunikasi tersedia memadai, termasuk
telah menyediakan sarana komunikasi secara online dan
sarana untuk berkomunikasi dengan walikota. Fasilitas
pengaduan yang terintegrasi dalam sistem website telah
dikembangkan dengan baik dan telah dimanfaatkan secara
baik pula oleh warga. Telah terdapat undangan kepada
warga untuk menyampaikan aspirasi disertai dengan
penyediaan direktori penyampaian aspirasi, seperti masalah
pendidikan, kesehatan, perijinan, transportasi, sarana
umum, keamanan, dan kategori pengaduan umum/ lainlain. Setiap pesan dari warga selalu direspons oleh
pengelola website sehingga menjadikan fasilitas
komunikasi ini cukup sering dimanfaatkan pengguna.
Semua itu menjadikan website Pemkot Malang memiliki
kualitas interaktivitas dan pengembangan partisipasi publik
yang memadai.
Tabel 3
Peringkat Website sebagai Media Penyampaian Aspirasi
Ketersediaan
dan Jenis
Fasilitas
Kualitas
Interaktivitas
(A+B+C)
dengan
bobot
20:30:50
A
B
Kualitas
Pengembangan
Partisipasi
Publik
C
67.5
77.5
73.33
60
Total skor
Komunikasi
Daerah
1
Pemkot Malang
2
Pemkot Yogyakarta
64
65
70
60
3
Pemkab Bogor
58
70
46.67
60
4
Pemprov DKI Jakarta
56.5
42.5
60
60
5
Pemkab Sleman
54.8
70
52.67
50
6
Pemkab Bantul
50.5
42.5
56.67
50
7
Pemkot Surabaya
50
35
60
50
8
Pemprov Jawa Barat
46.5
57.5
33.33
50
9
Pemkab Takalar
46
35
63.33
40
10
Pemkab Kebumen
44
50
46.67
40
11
Pemkab Majalengka
43
35
53.33
40
12
Pemkab Magelang
42
50
73.33
20
13
Pemkab Bulukumba
42
50
73.33
20
14
Pemprov DIY
41
70
40
30
15
Pemkab Bandung
34
50
46.67
20
16
Pemkab Lebak
33
35
53.33
20
17
Pemprov Kep. Riau
32.5
42.5
46.67
20
18
Pemprov Jawa Timur
30
70
53.33
0
19
Pemkot Kendari
30
35
26.67
30
20
Pemkab Jembrana
25
35
60
0
21
Pemkab Jombang
25
35
60
0
22
Pemkab Lamongan
23
65
33.33
0
23
Pemkab Bolmong
20
50
33.33
0
24
Pemkot Pontianak
10
50
.
.
25
Pemkab Ngawi
10
50
.
.
26
Pemkab Sragen
7
35
.
.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
27
Pemkab Tanah Datar
7
35
.
.
28
Pemkot Gorontalo
7
35
.
.
Keterangan:
Pemda yang pernah menjadi teladan
dalam pengembangan e-government
Pemda yang menjadi pelopor dalam memiliki
perda transparansi
1-30
31-70
>70
: Kurang
: Cukup
: Baik
Pemda teladan dalam pengembangan e-government
dan pelopor dalam memiliki perda transparansi
Urutan kedua ditempati oleh website Pemkot
Yogyakarta dengan nilai 64. Peringkat website Pemkot
Yogyakarta berada di bawah website Pemkot Malang
karena kualitas interaktivitas dari website Pemkot
Yogyakarta lebih rendah. Unit Pelayanan Informasi dan
Keluhan (UPIK) yang terintegrasi dengan sistem website
telah dikembangkan dengan baik. Setiap keluhan dan
permintaan informasi dari warga selalu direspons sehingga
menjadikan layanan ini cukup sering dimanfaatkan oleh
warga. Namun, nilai positif tersebut tereduksi oleh tidak
terkelolanya dengan baik fasilitas interaktif yang tersedia
lainnya, yaitu forum (open web forum) dan buku tamu.
Buku tamu sangat jarang dan sudah lama tidak
dimanfaatkan. Pengelola yang tidak pernah merespon
masukan dan informasi dari warga mungkin yang telah
menyebabkan warga enggan untuk menyampaikan pesan
melalui buku tamu. Fasilitas forum juga jarang
dimanfaatkan, yang terlihat dari jarangnya pesan baru dari
pengguna. Dilihat dari isi komunikasinya, forum lebih
banyak dimanfaatkan untuk ajang promosi usaha, promosi
personal blog, atau hal lainnya yang tidak relevan dengan
penyelenggaraan pemerintahan. Keduanya masih berfungsi
namun tidak dikelola dan dimanfaatkan dengan baik. Hal
inilah yang mengurangi kualitas interaktivitas dan juga
pengembangan partisipasi publik dari website Pemkot
Yogyakarta.
Sebagaimana terlihat pada Tabel 3, kualitas
interaktivitas yang rendah banyak terjadi di antara website
pemda lainnya. Bahkan, website yang memiliki kualitas
pengembangan partisipasi publik yang memadai tidak
mampu mendongkrak peringkat websitenya karena
memiliki kualitas interaktivitas yang rendah. Website milik
Pemkab Bogor dan Pemprov Jawa Barat termasuk dalam
kategori website yang memiliki kualitas pengembangan
partisipasi publik yang cukup memadai, namun kualitas
interaktivitasnya masih kurang. Kebanyakan pada website
tersebut telah menyediakan fasilitas forum terbuka atau
sejenisnya namun tidak terkelola dengan baik, di antaranya
adalah pengelola tidak pernah merespon pesan atau aspirasi
dari pengguna. Hal inilah yang sangat mungkin
mengakibatkan
keengganan
dari
warga
untuk
menyampaikan aspirasinya sehingga akhirnya fasilitas ini
jarang termanfaatkan.
Sebaliknya, website milik Pemkab Magelang, Pemkab
Bulukumba, dan Pemkab Takalar dinilai memiliki kualitas
interaktivitas yang tinggi namun kualitas pengembangan
partisipasi publiknya rendah. Ini mengindikasikan adanya
minat dan antusiasme dari pengguna untuk menyampaikan
aspirasinya melalui website, yang terlihat dari cukup
seringnya pengguna memanfaatkan fasilitas ini. Selain itu,
pengelola juga merespons pesan dari pengguna, meskipun
tidak semua atau hanya beberapa pesan. Antusiasme dan
minat warga dalam menyampaikan aspirasi di satu sisi dan
keseriusan dari pengelola website (admin) dalam
Yogyakarta, 20 Juli 2010
37
ISSN: 2085-6350
Teknis
merespons pesan dari pengguna di sisi lain merupakan
modal yang cukup untuk mengembangkan partisipasi
publik melalui website sehingga website memiliki kualitas
yang lebih baik. Hal itu dapat dilakukan misalnya dengan
membenahi pengelolaan fasilitas forum sehingga lebih
berfungsi sebagai media penyampaian aspirasi warga
tentang penyelenggaraan pemerintahan, bukan sebagai
forum komunikasi bebas.
Terdapat lima website yang tidak memiliki nilai dalam
pengembangan partisipasi publik, yaitu website Pemprov
Jawa Timur, Pemkab Jembrana, Pemkab Jombang, Pemkab
Lamongan, dan Pemkab Bolmong. Hal ini disebabkan
fasilitas interaktif semacam forum pada kelima website
tersebut tidak dikelola dengan baik dalam mengundang dan
memfasilitasi publik untuk berpartisipasi. Tidak ada
pemberitahuan dan undangan untuk mendiskusikan isu-isu
kebijakan yang bersifat spesifik sehingga akhirnya menjadi
forum bebas. Direktori diskusi atau penyampaian aspirasi
juga tidak ada, apalagi pemanfaatan forum sebagai media
konsultasi publik atas alternatif kebijakan dari pemerintah.
Selain pengelolaan fasilitas yang tidak serius, substansi
pesan yang disampaikan pengguna juga sebagian besar di
antaranya tidak relevan dengan penyelenggaraan
pemerintahan. Kondisi yang demikianlah yang menjadikan
kelima website pemda tersebut belum dianggap berkualitas
dalam mengembangkan partisipasi aktif dari publik melalui
website.
Terdapat 17 website yang masuk dalam kategori cukup
baik. 70 persen di antaranya merupakan website yang
dikelola oleh pemda yang dinilai sebagai teladan dalam
pengembangan e-government pada lima tahun terakhir
(2004-2008). Sementara itu, di antara website yang dikelola
pemda yang menjadi pelari terdepan dalam memiliki perda
transparansi, hanya terdapat empat website yang memiliki
nilai di atas rata-rata (>35.69), yaitu website milik Pemkab
Takalar, Pemkab Majalengka, Pemkab Bulukumba, dan
Pemkab Magelang. Sedangkan Pemkab Bantul dan
Pemkab Kebumen merupakan pemda yang selain dinilai
sebagai teladan dalam mengembangkan e-government juga
tercatat sebagai pelopor pemda dalam memiliki perda
transparansi. Kualitas website dari kedua pemkab tersebut
juga termasuk dalam kategori cukup baik.
Namun prestasi pemda dalam mengembangkan egovernment ternyata tidak menjadi jaminan bagi
berkualitasnya website yang dikelolanya. Ini terlihat dari
kualitas website yang dikelola oleh Pemkab Sragen dan
Pemkab Jembrana yang berada pada urutan bawah di
antara kelompok pemda yang dinilai sebagai teladan di
dalam pengembangan e-government, bahkan di bawah ratarata website pemda yang dikaji dalam penelitian ini
(<35.69). Kemajuan kedua Pemkab tersebut di dalam
pengembangan e-government telah diketahui oleh banyak
kalangan dan telah sering menjadi objek benchmarking di
kalangan pemda. Namun pengembangan yang dilakukan
oleh Sragen ataupun Jembrana lebih banyak terkait dengan
sistem informasi dan komunikasi internal, seperti
pengembangan teleconference di kalangan pejabat
pemerintah daerah. Sedangkan website yang merupakan
media interaksi dengan pihak eksternal belum
dikembangkan dengan baik, yang ditandai dengan belum
adanya fasilitas interaktif seperti open web forum (website
38
CITEE 2010
Pemkab Sragen) dan pengembangan partisipasi publik
melalui website (website Pemkab Sragen dan Jembrana).
C. Kualitas Website Pemda dalam Mendukung
Terwujudnya Good Local Governance
Sebuah website pemda yang ideal adalah jika mampu
menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan
secara memadai dan juga memfasilitasi dengan baik warga
penggunanya untuk menyampaikan aspirasi. Website yang
demikianlah yang berpotensi mendukung upaya
mewujudkan pemerintahan daerah yang terbuka dan
partisipatif, sebagai bagian dari karakteristik pemerintahan
daerah yang baik (good local governance). Akumulasi dari
nilai kualitas website sebagai media transparansi informasi
dan penyampaian aspirasi dengan demikian dapat dijadikan
sebagai ukuran di dalam menentukan kualitas website
pemerintah daerah. Pengakumulasian kedua nilai tersebut
dilakukan dengan memberikan bobot 40:60. Kualitas
website sebagai media penyampaian aspirasi diberi bobot
nilai lebih tinggi karena berbagai konsep tentang tingkatan
pengembangan atau kematangan website menyebutkan
bahwa pengembangan komunikasi interaktif merupakan
fase yang lebih matang dari website yang masih sekedar
dimanfaatkan sebagai media diseminasi informasi (Siau &
Long, 2005; Reddick, 2004; Indrajit, 2004; CDT, 2002).
Website yang telah dimanfaatkan sebagai media interaktif
dianggap telah menjadi media yang responsif terhadap
segala bentuk permintaan pertukaran informasi.
Tabel 4
Kualitas Website Pemerintah Daerah
Sebagai Media Transparansi Informasi dan Penyampaian Aspirasi
Kualitas Website secara
Keseluruhan
Skor
Kualitas
Penyediaan
informasi
Skor Kualitas
Pengembangan
Komunikasi
(A + B)
dengan bobot 40: 60
A
B
36.89
64
55.85
50.5
29.01
67.5
Daerah
b
Pemkot Yogyakarta
53.15
2
Pemkab Bantul
52.64
3
Pemkot Malang
52.1
4
Pemkab Kebumen
46.22
5
Pemkab Sleman
44.89
6
Pemkab Bogor
44.48
7
Pemkab Bulukumba
44.02
8
Pemprov DKI Jakarta
43.76
9
Pemkab Magelang
41.88
1
b
a
b
b
a
b
a
b
10
Pemkot Surabaya
40.99
11
Pemprov Jawa Barat
37.64
12
Pemprov DI Yogyakarta
36.64
13
Pemkab Bandung
35.34
14
Pemkab Takalar
32.94
b
b
a
b
15
Pemprov Jawa Timur
31.84
16
Pemkab Lamongan
31.81
17
Pemprov Kepulauan Riau
28.95
18
Pemkab Lebak
27.79
19
Pemkab Majalengka
27.25
20
Kendari
22.57
21
Pemkab Jembrana
22.1
22
Pemkab Tanah Datar
20.31
23
Pemkab Jombang
19.52
Yogyakarta, 20 Juli 2010
a
a
c
a
b
b
b
a
c
b
49.55
44
30.02
54.8
24.19
58
47.05
42
24.66
56.5
41.71
42
27.47
50
24.35
46.5
30.1
41
37.35
34
13.35
46
34.6
30
45.02
23
23.63
32.5
19.98
33
3.63
43
11.42
30
17.75
25
40.27
7
11.31
25
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
24
Pemkab Ngawi
Teknis
19.43
25
Pemkot Pontianak
15.51
26
Pemkab Bolmong
14.16
27
Pemkab Sragen
9.81
28
Pemkot Gorontalo
5.85
c
c
b
a
a
33.56
10
23.77
10
5.41
20
14.03
7
4.13
7
Keterangan:
Pemda yang pernah menjadi teladan
dalam pengembangan e-government
Pemda yang menjadi pelopor dalam memiliki
perda transparansi
1-30
31-70
>70
: Kurang
: Cukup
: Baik
Pemda teladan dalam pengembangan e-government
dan pelopor dalam memiliki perda transparansi
a
Antara kualitas penyediaan informasi
dan pengembangan komunikasi berimbang
b
Kualitas pengembangan komunikasi
lebih baik dibandingkan kualitas penyediaan
informasi (selisih >10 point)
c
Kualitas penyediaan informasi lebih baik
dibandingkan kualitas pengembangan
komunikasi (selisih >10 point)
Website Pemkot Yogyakarta terlihat mengungguli
website pemerintah daerah lainnya, setelah skor kualitas
penyediaan informasi dan penyampaian aspirasi
diakumulasikan dengan bobot nilai 40:60 (Tabel 4).
Website yang dikelola Pemkot Yogyakarta ini unggul di
dalam mengembangkan fasilitas komunikasi atau
penyampaian aspirasi. Meskipun skor untuk kualitas
penyediaan informasi lebih rendah, website Pemkot
Yogyakarta tetap mampu mengungguli website lainnya
karena fasilitas interaktif dari website Pemkot Yogyakarta
terkelola dengan baik. Website Pemkot Yogyakarta
memiliki fasilitas yang disebut Unit Pelayanan Informasi
dan Keluhan (UPIK) yang telah terbukti termanfaatkan
dengan baik oleh warga. Intensitas pemanfaatan dan
kualitas interaktivitas dari UPIK relatif tinggi. Sayangnya,
fasilitas interaktif lainnya yang tersedia pada website
Pemkot Yogyakarta, seperti Buku Tamu dan forum (open
web forum), tidak terkelola dan termanfaatkan dengan baik.
Website Pemkot Yogyakarta juga teridentifikasi memiliki
kualitas pengembangan partisipasi publik yang cukup
memadai.
Pemkab Bantul merupakan salah satu pemerintah
daerah yang menjadi pelopor dalam memiliki perda
transparansi dan juga pernah dinilai sebagai teladan dalam
pengembangan praktik e-government. Pencapaian kedua
prestasi tersebut menunjukkan dimilikinya modal
komitmen dan kapasitas yang memadai oleh Pemkab
Bantul sehingga dapat mengembangkan websitenya
sebagai
media
pendukung
dalam
mewujudkan
penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan
partisipatif. Dugaan ini diperkuat oleh kualitas website
Pemkab Kebumen, yang juga merupakan pelopor dalam
memiliki perda transparansi dan teladan dalam
pengembangan e-government. Website Pemkab Kebumen
berada di urutan ke empat setelah website Pemkot Malang.
Seperti website Pemkot Yogyakarta, website Pemkot
Malang juga lebih unggul sebagai media penyampaian
aspirasi daripada sebagai media penyedia informasi.
Meskipun website Pemkot Malang tidak banyak
menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan,
fasilitas komunikasi interaktif yang terdapat pada website
tersebut telah dikelola dan dimanfaatkan dengan sangat
baik. Fasilitas yang dinamai Sistem Pengaduan Online
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
Kota Malang ini telah menjadi media interaktif untuk
pertukaran informasi di antara pemerintah dan warga
maupun penyampaian aspirasi dari warga. Fasilitas inilah
yang menjadikan website Pemkot Malang memiliki nilai
kualitas interaktivitas dan pengembangan partisipasi publik
yang memadai.
Terdapat tiga kategori yang terbentuk di antara website
pemerintah daerah yang dikaji. Pertama, website yang
memiliki kualitas sebagai media penyedia informasi yang
sama baik dengan kualitasnya sebagai media penyampaian
aspirasi. Kalaupun nilai kualitasnya berbeda, perbedaannya
tidak sampai melebihi 10 point atau 10 persen. Kedua,
website yang kualitas penyediaan informasinya lebih baik
dibandingkan kualitasnya sebagai media penyampaian
aspirasi. Ketiga, website yang kualitasnya sebagai media
penyampaian aspirasi lebih baik dibandingkan kualitasnya
sebagai media penyedia informasi penyelenggaraan
pemerintahan. Terdapat sepuluh pemerintah daerah yang
memiliki website dengan kualitas sebagai penyedia
informasi dan penyampaian aspirasi yang berimbang.
Website Pemkab Bantul dan Pemkab Kebumen termasuk
dalam kategori ini. Delapan lainnya adalah website milik
pemerintah daerah yang menjadi pelari terdepan dalam
memiliki perda transparansi dan pemerintah daerah yang
menjadi teladan dalam pengembangan e-government,
masing-masingnya empat website.
Sedangkan empat website yang memiliki kualitas
penyediaan informasi lebih baik dibandingkan kualitasnya
sebagai media penyampaian aspirasi semuanya merupakan
milik pemerintah daerah yang menjadi pelari terdepan
dalam memiliki perda transparansi. Tiga di antara website
tersebut memiliki kualitas penyediaan informasi yang
cukup memadai, namun tidak memadai dalam
memfasilitasi warga untuk menyampaikan aspirasi. Tiga
website tersebut adalah website milik Pemkab Lamongan,
Pemkab Tanah Datar, dan Pemkab Ngawi. Kondisi ini
mengindikasikan pemerintah daerah pengelola website
tersebut lebih mengutamakan penyediaan informasi
dibandingkan
memfasilitasi
penggunanya
untuk
menyampaikan aspirasi melalui website. Sebagai
pemerintah daerah yang menjadi pelopor dalam memiliki
perda transparansi, mereka menunjukkan komitmen yang
relatif baik untuk memanfaatkan website sebagai media
pendukung
dalam
mewujudkan
penyelenggaraan
pemerintahan yang terbuka. Sayangnya, mereka tidak
memiliki kapasitas yang lebih memadai dalam mengelola
dan mengembangkan websitenya. Karena itu wajar apabila
tingkatan pengembangan website mereka baru sampai pada
level pertama, yaitu sebagai media penyaji informasi dan
masih lemah sebagai media interaksi.
Kapasitas yang lebih memadai dalam mengelola dan
mengembangkan website terlihat lebih dimiliki oleh
pemerintah daerah yang pernah dinilai sebagai teladan
dalam pengembangan e-government. Dari 14 website
pemerintah daerah yang kualitasnya sebagai media
penyampaian aspirasi lebih baik dibandingkan kualitasnya
dalam menyediakan informasi, delapan di antaranya
merupakan website yang dikelola oleh pemerintah daerah
yang pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan
e-government. Kedelapan website tersebut memiliki nilai
kualitas sebagai media penyampaian aspirasi yang lebih
baik dibandingkan nilai kualitas dalam hal yang sama dari
Yogyakarta, 20 Juli 2010
39
ISSN: 2085-6350
Teknis
keenam website lainnya milik pemda yang belum pernah
menjadi teladan dalam pengembangan e-government.
Kedelapan website ini secara berurutan menurut nilai
kualitasnya yaitu website milik Pemkot Yogyakarta,
Pemkot Malang, Pemkab Bogor, Pemprov DKI Jakarta,
Pemkab Sleman, Pemkot Surabaya, Pemprov Jawa Barat,
dan Pemprov DIY. Kedelapan pemerintah daerah tersebut
perlu memperkaya websitenya dengan informasi
penyelenggaraan pemerintahan agar dapat menjadi media
yang lebih efektif dalam mendukung penyelenggaraan
pemerintahan yang terbuka dan partisipatif.
Sedangkan Pemkab Magelang, Pemkab Bulukumba,
Pemkab Bandung, dan Pemkab Lamongan sebelumnya
tidak pernah dinilai sebagai teladan dalam pengembangan
e-government. Namun kualitas websitenya sebagai media
transparansi informasi dan penyampaian aspirasi melalui
kajian ini teridentifikasi cukup memadai, setidaknya di atas
rata-rata nilai kualitas website pemda dalam kajian ini
(>31.42 point). Keempatnya memiliki keunggulan dalam
menyediakan informasi penyelenggaraan pemerintahan.
Agar dapat menjadi media pendukung penyelenggaraan
pemerintahan yang terbuka dan partisipatif maka
pengelolaan fasilitas penyampaian aspirasi yang tersedia
pada keempat website tersebut perlu diperbaiki.
V.
KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Dari hasil studi dapat disimpulkan bahwa sebagian
besar dari website pemerintah daerah yang dikaji belum
dimanfaatkan secara optimal sebagai media pendukung
penyelenggaraan pemerintahan yang terbuka dan
partisipatif. Pemerintah daerah perlu memiliki modal
komitmen dan modal kapasitas yang memadai untuk dapat
mengembangkan website yang berkualitas sebagai media
transparansi
penyelenggaraan
pemerintahan
dan
penyampaian aspirasi. Sebagian pemerintah daerah yang
memiliki
modal
komitmen
untuk mewujudkan
pemerintahan yang terbuka memiliki kualitas website yang
relatif lebih memadai dalam menyediakan informasi
penyelenggaraan pemerintahan. Sedangkan sebagian
pemerintah daerah yang selama ini dinilai sebagai teladan
dalam mengembangkan praktik e-government terlihat
memiliki modal kapasitas yang lebih memadai dalam
memfasilitasi warga dan pemangku kepentingan untuk
menyampaikan aspirasi melalui website. Pemerintah daerah
yang memiliki kedua modal tersebut memiliki kapasitas
yang lebih memadai dalam mengembangkan website
sebagai
media
pendukung
dalam
mewujudkan
pemerintahan yang terbuka dan partisipatif.
Diperlukan pengembangan sistem evaluasi dan
benchmarking kualitas website yang secara substantif
mampu mengukur kinerja pemerintah dalam menyediakan
informasi penyelenggaraan pemerintahan dan memfasilitasi
warga untuk menyampaikan aspirasinya secara memadai.
Sistem evaluasi ini perlu didukung oleh suatu standar
kualitas website yang lebih memiliki semangat untuk
mengembangkan website yang mampu menjadi media
pemenuhan hak politik warga tersebut. Standar ini dapat
dikembangkan bersama oleh Depkominfo, Komisi
Informasi,
dan
Asosiasi
Pemerintah
Daerah.
Pengembangan standar dan sistem evaluasi ini dapat
diformalkan sebagai bagian peraturan turunan dari UU
Keterbukaan Informasi Publik yang secara khusus
40
CITEE 2010
mengatur pemanfaatan website sebagai media untuk
menyediakan dan menyebarkan informasi penyelenggaraan
pemerintahan. Sistem ini kemudian perlu digunakan untuk
mengevaluasi website pemerintah secara reguler.
Penyelenggaraan evaluasi website dapat dilakukan dengan
mengembangkan
kerjasama
antara
pemerintah
(Kementerian Kominfo dan Kementerian Dalam Negeri),
Komisi Informasi, dan Warta Ekonomi sebagai pihak
swasta yang selama ini telah secara rutin melakukan
evaluasi terhadap website pemerintah.
Dengan adanya sistem evaluasi yang demikian maka
pemerintah daerah akan lebih terdorong untuk lebih serius
dalam mengelola dan mengembangkan website yang
dimilikinya. Dengan adanya peraturan dan standar yang
jelas mengenai kualitas website maka pemangku
kepentingan lainnya, seperti LSM, partai politik, asosiasi
pengusaha, mahasiswa, dan komponen masyarakat sipil
lainnya khususnya para pengguna website pemerintah,
dapat mengetahuinya dan turut berperan mengontrol
kualitas website pemerintah. Ini dapat menciptakan
dorongan yang lebih besar lagi bagi pemerintah untuk terus
memperbaiki kualitas websitenya.
Daftar Pustaka
Basuni, D.F., dkk. (2002). "Indikator Teknologi Informasi
dan Komunikasi Tahun 2002", Pusat Pengkajian dan
Penerapan Teknologi Informasi dan Elektronika
(P3TIE) - Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi,
Jakarta.
Burn, J. & Robins, G. (2003). "Moving towards egovernment: A case study of organisational change
processes", Logistics Information Management, Volume
16 (1): 25-35.
Center for Democracy and Technology (CDT). (2002).
"The E-Government Handbook for Developing
Countries", a Project of InfoDev and The Center for
Democracy
&
Technology,
diakses
melalui
http://www.infodev.org/en/ Publication.16.html
Chadwick, A. (2003). "Bringing E-Democracy Back In:
Why it Matters for Future Research on E-Governance",
Social Science Computer Review, Volume 21 (4): 443455.
Davison, R.M., Wagner, C., & Ma, L. (2005). "From
government to e-government: a transition model",
Information Technology & People, Volume 18 (3): 280299.
Demchak, C.C., Friis, C., & La Porte, T.M. (2000).
“Webbing Governance: National Differences in
Constructing the Face of Public Organizations", dalam
Garson, G.D. (ed.), Handbook of Public Information
Systems, New York: Marcel Dekker Publishers.
Depkominfo RI. (2003). Panduan Penyelenggaraan Situs
Web Pemerintah Daerah. Jakarta: Depkominfo.
Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2003). "The Politics
of State Legislature Web Sites: Making E-Government
More Participatory", Bulletin of Science Technology
Society, Volume 23 (3): 157-167.
Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2005a). "The Internet
and Public Participation: State Legislature Web Sites
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
and the Many Definitions of Interactivity", Bulletin of
Science Technology Society, Volume 25 (1): 85-93.
Ferber, P., Foltz, F., & Pugliese, R. (2005b). "Interactivity
Versus Interaction: What Really Matters for State
Legislature Web Sites?", Bulletin of Science Technology
Society, Volume 25 (5): 402-411.
Fowler, S. (tt). "Transparency in e-Government Websites",
materi presentasi dan konsultasi dari FAST Consulting.
Hastjarjo, S. (2007). “Teknologi Digital dan Dunia
Penyiaran”, Jurnal Komunikasi Massa, Volume 1 (1),
Juli, hlm.35-41.
Im, B. & Jung, J. (2001). "Using ICT‟s to Strengthen
Government Transparency and Relations with Citizens
in Korea", The case study contributes to the work
undertaken by the PUMA Working Group on
“Strengthening Government-Citizen Connections”,
OECD.
Kahn, R. & Kellner, D. (2004). "New Media and Internet
Activism: From the „Battle of Seattle‟ to Blogging",
New Media Society, Volume 6 (1): 87-95.
La Porte, T.M., Demchak, C.C., Jong, M., & Friis, C.
(2000). "Democracy and Bureaucracy in the Age of the
Web: Empirical Findings and Theoretical Speculations",
Materi yang dipresentasikan pada International
Political Science Association, Québec-Canada, 5
Agustus, diakses melalui
Mcmillan, S.J. (2002). "A four-part model of cyberinteractivity: Some cyber-places are more interactive
than others", New Media Society, Volume 4 (2),
halaman 271–291.
Menon, S. (2007). "A Participation Observation Analysis
of the Once & Again Internet Message Bulletin Boards",
Television New Media, Volume 8 (4): 341-374.
Norris, P. (2000). "Democratic Divide? The Impact of the
Internet on Parliaments Worldwide", Paper yang
dipresentasikan pada Diskusi Panel Komunikasi Politik
„Media Virtue and Disdain‟, the American Political
Science Association, 31 Agustus - 2 September,
Washington DC
Prabowo, A. (2005). "E-government dan Akuntabilitas
Pemerintahan Daerah", dalam Afifi, dkk. (Ed.), Pilkada
Langsung dan Akuntabilitas Pemerintah, Fisip UPN
Veteran Yogyakarta Press, Yogyakarta.
Reddick, C.G. (2004). "Empirical Models of EGovernment Growth in Local Governments", E Service Journal, Volume 3 (2): 59-84.
Schultz, T. (1999). "Interactive Option in Online
Journalism: a Content Analysis of 100 U.S
Newspapers", JCMC, Volume 5 (1), September.
Shulman, S.W., Schlosberg, D., Zavestoski, S., & Hauri,
D.C. (2003). "Electronic Rulemaking: A Public
Participation Research Agenda for the Social Sciences",
Social Science Computer Review, Volume 21 (2): 162178.
Siau, K. & Long, Y. (2005). "Synthesizing e-government
stage models; a metasynthesis based on metaethnography approach", Industrial Management & Data
Systems, Volume 105 (4): 443-458.
Soendjojo, H. (2005). "Implementasi E-Government
Sejumlah Pemerintah Daerah", Prosiding Konferensi
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi
Indonesia, ITB, 3-4 Mei.
Sosiawan, E.A. (2005). “Evaluasi Implementasi EGovernment oleh Pemerintah Daerah”, dalam Afifi, S.,
Loy, N., & Susilastuti, Pilkada Langsung dan
Akuntabilitas Pemerintah Daerah. Yogyakarta: Fisip
UPN “Veteran” Press.
Thomas, J.C. dan Streib, G. (2003). "The New Face of
Government: Citizen-Initiated Contacts in the Era of EGovernmen", Journal of Public Administration
Research and Theory, Volume 13 (1): 83-102.
United Nations. (2008). "From e-Government to
Connected Governance", United Nations e-Government
Survey 2008, the United Nations Publication.
Zavestoski, S., Shulman, S., & Schlosberg, D. (2006).
"Democracy and the Environment on the Internet:
Electronic Citizen Participation in Regulatory
Rulemaking", Science Technology Human Values,
Volume 31 (4): 383-408.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
41
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
APLIKASI FACEBOOK UNTUK SISTEM MONITORING
BILLING WARNET BERBASIS WEB MENGGUNAKAN
JARINGAN INTERNET TELKOM SPEEDY
Ardi Rahman #1, Harry Yuliansyah #2, Risanuri Hidayat#3
#1,#2
Mahasiswa Magister Jurusan Teknik Elektro FT UGM
#3
Staf Pengajar Jurusan Teknik Elektro FT UGM
Jln. Grafika 2 Yogyakarta 55281 INDONESIA
1
[email protected]
[email protected]
3
[email protected]
2
Abstract—Difficulty of internet cafe owners to monitor its
billing become a real problem which is discussed in this
study. One solution to this problem is to make a web-based
internet cafe billing monitoring system using telkom speedy
network that can be accessed from anywhere as long as it is
connected to the internet. This web application is integrated
with social networking site Facebook that will facilitate the
use and the security of the systems.
Keywords- billing, warnet, internet, monitoring
digunakan terdiri dari: PHP, MySQL dan bahasa
pemrograman C untuk pemrograman socket. [2]
Rahmat S, dkk (2005) membuat suatu sistem
pengamanan data system billing warnet dengan
menggunakan RC4 stream chiper. Kesimpulan dari
penelitian ini adalah algoritma RC4 stream chiper dapat
digunakan sebagai salah satu teknik pengamanan data
terhadap penyerangan dari pihak pihak yang tidak
bertanggung jawab. [3]
I. PENDAHULUAN
Di zaman globalisasi ini, “information is prestigious
knowledge”. Kebutuhan manusia akan Informasi didasari
oleh insting mereka untuk memenuhi 15 human desires
and value (Menurut penelitian StevenReiss dan Susan
Havercamp, peneliti dari Ohio State University, di
Amerika Serikat, ada 15 keinginan atau hasrat (desire)
manusia dan nilai-nilai (values) yang dianutnya :
curiosity, food, honor, rejection, sex, physical, order,
independence, vengeance, social contact, family, social
prestige, aversive sensations, citizenship, power. [1]
Melalui penelitian ini peneliti mencoba untuk
membuat aplikasi facebook untuk sistem monitoring
billing warnet berbasis web dengan menggunakan
jaringan internet telkom speedy sehingga dapat
mempermudah pemilik warnet untuk memonitoring
billing warnet yang dimilikinya. Apabila sistem ini
diterapkan, pemilik warnet tidak lagi harus datang
langsung untuk memeriksa data billing warnetnya.
Penggunaan teknologi informasi untuk kegiatan bisnis
dan pendidikan sudah dirasa sebagai keharusan. Karena
luasnya aspek implementasi teknologi informasi, perlu
dibahas bersama antar mereka yang berkepentingan untuk
menentukan prioritas urutan aspek-aspek yang perlu
didahulukan. Persoalannya ialah implementasi teknologi
informasi tidak semata-mata masalah teknologi namun
dalam prakteknya lebih banyak berurusan dengan pelakupelaku pengguna teknologi informasi itu sendiri.
A. Aplikasi berbasis web
Aplikasi berbasis web banyak diaplikasikan dalam
bidang teknologi informasi karena memiliki Keunggulan
sebagai berikut:
Pada umumnya setiap warnet memiliki sistem billing
untuk menghitung biaya pemakaian internet para
pelanggannya. Demikian pula dengan warnet AICOM
(Bengkulu), pada komputer server di warnet ini telah
terpasang sistem billing yang menghitung penggunaan
internet pada setiap komputer client. Namun data dari
sistem billing tersebut hanya dapat dilihat dari komputer
server saja. Hal ini membuat para pemilik warnet harus
memeriksa data billing tersebut langsung dari komputer
server. Kegiatan ini akan sangat merepotkan pemilik
warnet yang memiliki banyak cabang warnet.
Penerapan autentikasi username dan password pada
sistem billing warnet prabayar. Sistem operasi yang
digunakan adalah Linux dan perangkat lunak yang
42
II. ARSITEKTUR JARINGAN WARNET



Platform Independent, artinya aplikasi ini dapat
dijalankan dari sistem operasi windows, linux, BSD,
Mac.
Untuk dijalankan di banyak komputer, anda tidak
perlu install di aplikasi disetiap komputer, cukup
kopi aja script programnya ke server atau salah satu
komputer. Untuk komputer lain yang ingin
menjalankan program ini cukup buka browsernya
dan membuka alamat host server dimana program
ini disimpan.
Aplikasi ini dapat dijalankan dari jarak jauh dengan
menggunakan internet. [4]
Aplikasi berbasis web ini dibuat dengan
menggunakan program server side, contohnya ASP, JSP,
PHP, dan bahasa lainnya. ASP (Active Server Side)
merupakan turunan dari MS Visual Basic yang dibuat
oleh Microsoft. JSP (Java Server Page) merupakan
bahasa berbasis Java yang dikembangkan oleh Sun
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Microsistem
sedangkan PHP (PHP Hypertext
PreProsessor) merupakan bahasa pemrograman yang
paling banyak komunitasnya saat ini dan dikembangkan
secara open source.
B. Software Indobilling
Penggunaan software billing warnet sangat
penting untuk menghitung dan mencatat biaya
penggunaan internet oleh pelanggan. Pada warnet
AICOM digunakan software indobilling, software ini
dapat menghitung dan mencatat biaya penggunaan
internet secara realtime.
Selain berfungsi untuk mencatat transaksi
pemakaian akses komputer maupun internet juga
berfungsi sebagai sistem keamanan komputer, memblokir
aplikasi di client yang di inginkan dan juga sebagai media
iklan atau promosi di warnet karena background
komputer client bisa di ganti-ganti secara berurutan
dimana gambar background tersebut bisa di design
sedemikian rupa sesuai yang diinginkan[5]. Software ini
menggunakan MYSQL database untuk menyimpan data
hasil pencatatan biaya penggunaan internet.
D. Telkom Speedy
Telkom Speedy merupakan salah satu ISP (Internet
Service Provider) yang di Indonesia. Telkom speedy
menggunakan teknologi ADSL (Asymmetric Digital
Subscriber Line) yang berbasis akses kabel tembaga.
Layanan ini memberikan jaminan kecepatan sesuai
dengan paket layanan yang digunakan pelanggan sampai
ke BRAS (Broadband Remote Acces Server) dengan
pilihan kecepatan akses mulai dari 384 kbps hingga 3
Mbps per line. Sebagai perbandingan, kecepatan akses
dial-up yang digunakan oleh layanan Telkomnet Instan
adalah 56 kbps per line. Terdapat beberapa keunggulan
layanan speedy ADSL ini:
 Akses Akhir ke Pelanggan (Last Mile) Individual
Berbeda dengan akses broadband wireless di mana
akses ke pelanggan dishare dari BTS, akses ADSL
bersifat individual dari modem pelanggan hingga ke
node DSLAM terdekat, di mana setiap pelanggan
menduduki port sendiri yang tetap (dedicated port).



ISSN: 2085-6350
central telkom. DSLAM akan terhubung ke
backbone domestik yang akan terhubung dengan
jaringan internet domestik (IIX) dan jaringan internet
internasional (IX).
Koneksi Dapat Dishare
Koneksi internet dapat dibagi dengan menggunakan
switch maupun wireless access point (WiFi hotspot).
Koneksi Bebas Hambatan di dalam Backbone
Domestik
Setiap node DSLAM terhubung langsung dengan
koneksi gigabit ke jaringan metro ethernet regional
yang berkapasitas hingga 10 Gbps ke BRAS
(Broadband Remote Access Server) yang merupakan
service gateway layanan Speedy
Line Internet Sekaligus Telepon
Teknologi ADSL memungkinkan penyaluran data
dan suara secara simultan melalui satu saluran
telepon biasa. Selama koneksi internet digunakan,
layanan telepon, fax, bahkan internet dial-up tetap
dapat dilakukan seperti biasa.
E. Pemrograman web dan database
Pemrograman web yang paling sering digunakan
yaitu dengan menggunakan bahasa pemograman PHP.
Script PHP (Hypertext Preprocessor) merupakan bahasa
web server-side yang bersifat open source. Bahasa PHP
menyatu dengan script HTML yang sepenuhnya
dijalankan pada server [6]. Sedangkan untuk database
digunakan MYSQL database. Terdapat dua sisi
pemograman web ini pertama pada sisi client berupa
Client Side Scripting yang bertugas sebagai penampil
informasi, input data sedangkan pada sisi server terdapat
server side scripting yang bertugas sebagai pengolah
data.
Untuk server lokal terdapat paket software
opensource yang dapat diinstalkan guna memperlajari
pemograman web ini diantaranya XAMPP. Pada software
ini sudah terdapat semua kebutuhan untuk pemograman
web diantaranya APACHE, MYSQL, PHP, PERL.
III PERANCANGAN SISTEM
A. Menginstal Webserver
Untuk membuat sistem monitoring berbasis web
diperlukan
sebuah
webserver
yang
berguna
mengeksekusi dan memberikan informasi kepada client.
Aplikasi server yang digunakan dipilih xampp, karena
compabilitasnya sangat cocok dengan sistem yang telah
ada yaitu menggunakan operating sistem windows.
B. Database Billing
Sistem database billing yang digunakan pada warnet
aicom ialah MYSQL database. Pada database ini terdapat
semua informasi yang dibutuhkan untuk memonitoring
keuangan warnet.
Sumber www.telkomspeedy.com
Gambar 1 Konfigurasi jaringan telkom speedy
Pada gambar 1 terlihat modem speedy memiliki
jaringan yang dedicated menuju DSLAM (Digital
Subscriber Line Access Multiplexer) yang ada di
Universitas Gadjah Mada
C. Mengarahkan IP Public ke Server warnet
Supaya webserver dapat diakses secara global dari
internet maka webserver perlu dihubungkan dengan ip
publik, sehingga nantinya dengan mengakses ip public ini
pengguna akan langsung terhubung dengan webserver.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
43
ISSN: 2085-6350
Teknis
D. Membuat aplikasi Monitoring Billing berbasis web
Aplikasi monitoring billing warnet ini akan dibuat
dengan menggunakan bahasa PHP, karena lebih mudah
digunakan ketimbang bahasa pemograman web lainnya.
E. Sistem Keamanan aplikasi
Sistem keamanan aplikasi ini akan membuat penggunaan
aplikasi ini menjadi terbatas. Hanya pengguna yang
mengetahui username dan passwordnya saja yang bisa
mengakses aplikasi ini.
CITEE 2010
Pada gambar 3 menunjukkan flowchart sistem
keamanan aplikasi, agar sesuai dengan user yang
diinginkan. Pengembangan aplikasi ini yang berhasil
dilakukan yaitu mengintegrasikan sistem ini menjadi
sebuah aplikasi Facebook. Aplikasi ini akan mendeteksi
account facebook siapa yang mengkasesnya. Apabila
nama pengakses merupakan pemegang otoritas yang bisa
mengakses aplikasi ini maka secara otomatis aplikasi
akan menampilkan informasi billing dan gambar kondisi
warnet.
F Topologi jaringan Warnet Aicom
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini merupakan tampilan aplikasi monitoring
billing warnet berbasis web
Gambar 2 Topologi jaringan warnet Aicom
Gambar 2 memperlihatkan topologi jaringan pada
warnet aicom. Jaringan warnet Aicom terdiri dari Modem
ADSL, satu server, switch dan 12 client. Modem ADSL
disetting PPPoE (Point-to-Point Protocol over Ethernet),
Pada mode ini, modem melakukan proses Dial-Up dari
suatu titik ke titik pusat (server ISP) melalui jaringan.
Mode ini yang secara default digunakan standar operasi
pemasangan modem ADSL Telkom Speedy.
G. Flowchart
START
Auth
nama ?
no
Tampilkan
pesan error
yes
Koneksi ke server
billing warnet
Tampilkan
informasi dari
server
Gambar 4 Tampilan aplikasi monitoring billing warnet berbasis web
Gambar 4 merupakan tampilah aplikasi monitoring
billing warnet berbasis web yang berbentuk tabel. Pada
tebel tersebut terdapat kolom client, user, status, tipe dan
total pembayaran. Bagian bawah tabel menampilkan
informasi tentang jumlah pembayaran untuk layanan
rental dan internet. Bagian ini juga menampilkan total
pendapatan hari ini.
Pengembangan aplikasi ini yang berhasil dilakukan
ialah mengintegrasikan sistem ini ke dalam aplikasi
Facebook. Aplikasi ini akan mendeteksi account
Facebook siapa yang mengaksesnya. Apabila nama
pengakses merupakan pemegang otoritas yang bisa
mengakses aplikasi ini maka secara otomatis aplikasi
akan menampilkan informasi billing dan gambar kondisi
warnet.
Wait
30s
no
Aplikasi
Facebook
User
SERVER BILLING
WARNET
Webcam
Webserver (APACHE)
Database (MySQL)
Logout
?
Ket
Request
yes
Reply
Gambar 5 Diagram skematis sistem
STOP
Gambar 3 Flowchart sistem
44
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Gambar 5 menunjukkan diagram skematis dari
sistem. Perintah request yang berasal dari user saat
mengakses aplikasi facebook, akan diteruskan ke server
billing warnet. Apabila pengakses bukan pemegang
otorisasi maka aplikasi akan memberikan peringatan
bahwa yang bersangkutan tidak dapat mengakses isi dari
aplikasi tersebut.
ISSN: 2085-6350
[4]
Betha (2007). Pengantar Aplikasi Client Server Berbasis Web.
From
http://bethasidik.wordpress.com/2007/03/28/pengantaraplikasi-client-server-berbasis-web, 3 April 2010
[5]
Sumintar (2000). Software Billing Warnet, Hotspot, Game,
Rental.
From
http://www.indobilling.com/software-billingwarnet-game-rental.html, 8 April 2010
[6]
Firdaus (2007). PHP & MySQL dengan DREAMWEAVER.
Maxikom:Palembang.
Gambar 6 Tampilan aplikasi monitoring warnet di Facebook
Pada gambar 6 terlihat tampilan aplikasi monitoring
billing warnet yang terintegrasi dalam aplikasi facebook.
Bagian kiri merupakan tabel yang merujuk pada gambar
4. Bagian kanan dari tabel tersebut merupakan tampilan
hasil tangkapan webcam yang diletakkan pada bagian
atas meja operator. Aplikasi ini akan memperbaharui
datanya setiap satu menit. Aplikasi ini akan terus
memperbaharui datanya hingga pengguna logoff. Salah
satu alasan pengintegrasian aplikasi monitoring billing
warnet ini ke dalam aplikasi facebook ialah untuk
mempermudah penggunaan aplikasi ini. Pengguna tidak
perlu lagi mengingat angka IP public untuk mengakses
aplikasi ini, melainkan hanya perlu login ke account
facebooknya dan memilih aplikasi monitoring billing ini
dari
menu aplikasi facebook yang telah tersedia.
Keuntungan lainnya ialah keamanan aplikasi ini
menggunakan autentifikasi yang terhubung langsung
dengan database facebook. Apabila yang membuka
aplikasi ini memiliki namadan no ID yang tidak sesuai
maka secara otomatis aplikasi akan mengeluarkan pesan
error.
V. PENUTUP
Kegiatan monitoring billing warnet akan sangat
mudah dilakukan dengan menggunakan aplikasi berbasis
web. Integrasi aplikasi web tersebut dengan situs jejaring
sosial Facebook dapat memberikan kemudahan dan
pengamanan data billing warnet sehingga tidak semua
orang dapat mengaksesnya.
REFERENSI
[1]
Rumahscript, WebMaster (2007). Kebutuhan TI dan Aplikasi
Berbasis
Web.
From
http://www.rumahscript.com/2007/09/16/kebutuhan-ti-danaplikasi-berbasis-web, 2 April 2010
[2]
Iqbal Firmansyah (2005). Perancangan warnet prabayar. From
www.tajdidlinux.org/~arifrohman/TA_yuldaLaporan%20TA/BAB%20I.doc. 17 Mei 2010
[3]
Rahmat Sobari, dkk (2005). sistem pengamanan data system
billing warnet dengan menggunakan RC4 stream chiper.
Kelompok 122_m_final_IKI-83208T MTI UI
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
45
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Sistem Peningkatan Mutu Minyak Transformator
Berdasarkan Tegangan Tembus Pada 1BBT01
A.Sofwan1) , A.Priyono1) dan I.Setiawan2)
1) Teknik Elektro PPS Teknik Elektro ISTN Jakarta Selatan
2) PT.Siemens,Quality Control, By Pass Jakarta Pusat
[email protected]
ABSTRAK--Pada makalah ini dipaparkan upaya
peningkatan mutu terhadap karakteristik tegangan
tembus dari minyak transformator 1BBT01 . Proses
pengujian pada minyak transformator yang belum
ditreatment akan membuat peristiwa kegagalan
semakin besar dan menghasilkan nilai isolasi yang
kecil karena adanya partikel-partikel asing dalam
cairan minyak. Pengujian minyak yang melalui
proses
treatment
atau
penyaringan
akan
meminimalkan partikel-partikel asing itu ikut
tercampur, dengan demikian akan memperbesar
nilai isolasinya. Ketidakmurnian yang disebabkan
oleh partikel-partikel asing sangat berpengaruh
dalam kegagalan isolasi sehingga pada minyak
bekas akan lebih mudah terjadi discharge
dibandingkan dengan minyak baru karena kekuatan
isolasi minyak bekas sudah tidak sebagus minyak
baru, namun masih dalam batas aman pada
beberapa minyak transformator. Pada minyak
transformator 1BBT01 diperoleh nilai tegangan
tembus rata-rata setelah treatment 52.2 kV/mm dari
kondisi tegangan tembus semula sebesar 44.8
kV/mm.
Kata Kunci: Minyak rafo,Transformator, Tegangan
tembus,Isolasi dan Treatment
I. PENDAHULUAN
Transformator adalah peralatan listrik yang berfungsi
untuk mentransformasikan tenaga atau daya listrik
dari tegangan tinggi ke tegangan rendah atau
sebaliknya. Transformator pada umumnya ditanahkan
pada titik netral sesuai dengan kebutuhan sistem
pengamanan
atau
proteksi,
sebagai
contoh
transformator 150/70 kV ditanahkan secara langsung
di sisi netral 150 kV dan transformator 70/20 kV
ditanahkan di sisi netral 20 kV. Transformator yang
telah diproduksi umumnya melalui proses pengujian
terlebih dahulu sesuai dengan standar yang telah
ditetapkan [1,2].
Sistem pendinginan merupakan hal penting dalam
pengamanan transformator, sebagian besar kumparan
dan inti transformator tenaga direndam dalam minyak
transformator, terutama yang berkapasitas besar.
Minyak transformator memiliki sifat sebagai media
pemindah panas atau disirkulasi dan sebagai isolasi
sehingga berfungsi sebagai media pendingin sekaligus
sebagai isolator. Minyak transformator harus
memenuhi persyaratan antara lain kekuatan isolasi
yang tinggi, penyalur panas yang baik, berat jenis
yang kecil sehingga partikel-partikel dalam minyak
dapat mengendap dengan cepat, viskositas yang
rendah agar lebih mudah bersirkulasi, kemampuan
46
pendinginan yang baik, titik nyala yang tinggi, tidak
mudah menguap yang dapat membahayakan, tidak
merusak bahan isolasi padat dan mempunyai sifat
kimia yang stabil. Yang menjadi masalah pokok
Penyebab
kegagalan
pada
isolasi
minyak
transformator adalah menurunnya nilai tegangan
tembus, hal tersebut dapat menyebabkan nilai isolasi
minyak semakin rendah sehingga dapat menyebabkan
flash over pada transformator. Nilai tegangan tembus
dalam minyak transformator akan berkurang karena
dipengaruhi oleh partikel asing yang ada di dalamnya.
Penulis akan membahas tentang pengujian tegangan
tembus pada minyak transformator untuk mengetahui
kekuatan isolasinya. Pengujian minyak transformator
diambil dari MAJOR INSPECTION UNIT 1 di Unit
Bisnis Pembangkitan Kamojang
SUBP. PLTP.
Gunung Salak PT. Indonesia Power. Pengujian
dilakukan dalam 2 proses, yaitu pengujian sebelum
treatment dan sesudah treatment. Jenis minyak yang
diuji adalah Shell diala B dan penggunaannya untuk
transformator tenaga dengan kapasitas tegangan
antara 70kV ~ 150kV. Data-data didapatkan dari
pengukuran tegangan tembus minyak transformator
dan dari pustaka sebagai pembanding dalam
melakukan pembahasan dan analisa terhadap hasil dari
pengujian minyak transformator. Bahan listrik yang
sangat luas penggunaannya dalam sistem tenaga listrik
adalah isolasi atau sering disebut juga isolator. Bahan
isolasi secara umum adalah bahan yang memiliki
tahanan listrik besar dan berguna untuk memisahkan
penghantar yang berdekatan dalam suatu rangkaian
(mencegah kemungkinan short circuit).[3]
Sifat dan karakteristik bahan yang digunakan
dalam sistem tenaga listrik mempunyai besaran yang
sangat bervariasi mulai dari sifat fisik, mekanik
maupun elektrik yang merupakan parameter dalam
menganalisis karakteristik sistem secara keseluruhan.
Sifat penting dari bahan isolasi adalah sifat kelistrikan,
namun selain sifat tersebut sifat mekanis, sifat termal
dan sifat ketahanan terhadap bahan kimia juga perlu
diperhatikan.
Kekuatan dielektrik merupakan ukuran kemampuan
suatu material untuk bertahan terhadap tegangan
tinggi tanpa mengakibatkan terjadinya kegagalan.
Kekuatan dielektrik tergantung pada sifat atom dan
molekul cairan itu sendiri, namun demikan dalam
prakteknya kekuatan dielektrik tergantung pada
material seperti elektroda, suhu, tegangan yang
diberikan dan gas yang terdapat dalam cairan yang
dapat mengubah sifat molekulnya. Kekuatan dielektrik
dalam isolasi cairan sama dengan tegangan kegagalan
yang terjadi.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
Teknis
Hal merupakan tahapan-tahapan
dalam
pengujian tegangan tembus minyak transformator.
Kekuatan dielektrik merupakan parameter yang
penting pada material isolasi. Kekuatan dielektrik
yang rendah membuat minyak transformator dikatakan
memiliki mutu yang jelek, hal ini sering terjadi jika air
dan pengotor yang berupa partikel-partikel terdapat
dalam minyak transformator[2].
Pengujian Tegangan tembus perlu dilakukan
untuk mengetahui besarnya nilai dielektrik minyak
transformator. Minyak transformator sebagai bahan
isolasi harus mempunyai tegangan tembus yang tinggi,
yaitu untuk mencegah terjadinya kegagalan pada saat
transformator tersebut beroperasi. Oil Flushing Unit
ialah unit yang terdiri dari selang silicon, flange, seal
dan stop kran yang berfungsi sebagai sarana untuk
membuang minyak transformator yang kotor sekaligus
tempat untuk mengambil sampel minyak [3].
II. METODOLOGI PENELITIAN
Proses pengujian minyak transformator diperlukan
beberapa perlengkapan uji minyak seperti berikut [4,5]:
II.1. Alat Ukur (Insulating Oil Tester)
Alat ukur ini berfungsi untuk mengukur tegangan gagal
dalam pengujian tegangan tembus seperti dapat dilihat
pada gambar 3.1. Insulating oil tester adalah alat untuk
mengukur besarnya tegangan tembus pada pengujian
minyak transformator. Tegangan output dari alat ini
dapat mencapai mulai dari tegangan 50, 60, 75 - 100 kV.
Gambar 3.1. Insulating oil tester Test Cell model TC
II.2 Elektroda
Elektroda merupakan peralatan yang
dipelukan untuk melakukan pengujian tegangan
tembus, yaitu sebagai media penghantar/konduktor
dari alat uji atau oil tester terhadap minyak yang di uji.
Gambar 3.2.merupakan salah satu gambaran
Universitas Gadjah Mada
penempatan elektroda pada media uji minyak.
Elektroda yang digunakan dalam pengujian ini adalah
elektrode bidang (plat). Elektroda bidang ini
digunakan pada pengujian isolasi udara maupun
minyak transformator. Elektroda bidang ini terbuat
dari stainlees steel. Bentuk dari sistem pengujian ini
ditampilkan pada gambar 3.2 [6].
2,5mm
82mm
r=2,5mm
46mm
Penghantar yang dilewati arus listrik selalu mengalami
kerugian daya. Kerugian daya ini selanjutnya
didisipasikan dalam bentuk energi panas. Suhu panas
dapat mempengaruhi bahan isolasi dalam hal sifat
kelistrikan, kekuatan mekanis, kekerasan, viskositas
dan ketahanan terhadap pengaruh kimia.
Bahan isolasi akan mudah rusak disebabkan
oleh panas dalam kurun waktu tertentu, waktu tersebut
dikatakan sebagai umur panas bahan isolasi sedangkan
kemampuan bahan menahan suatu panas tanpa terjadi
kerusakan disebut ketahanan panas (heat resistance).
Bahan isolasi menurut IEC (International Electrotechnical Commission) diklasifikasikan berdasarkan
batas suhu kerja bahan.
ISSN: 2085-6350
Min 15mm
CITEE 2010
90mm
Gambar 3.2. Elektroda pengujian tegangan tembus.
Kekurangan yang kedua dapat diatasi dengan sebuah
boiler minyak hampa udara (vacuum oilboiler). Alat
ini dipakai pada minyak yang dipanaskan dalam
bejana udara sempit (air tight vessel) dimana udara
dipindahkan bersama dengan air yang menguap dari
minyak. Air akan mendidih pada suhu rendah dalam
ruang hampa, oleh sebab itu air menguap lebih cepat
ketika minyak dididihkan dalam alat ini sekalipun
pada suhu yang relatif rendah [7]. Alat ini tidak
menghilangkan kotoran pada kendala pertama
sehingga pengotor tetap tinggal.
II.3 Pemurnian Minyak Transformator
Metode proses pemurnian (Flushing) minyak
transformator terdapat beberapa cara, diantaranya
dapat dijelaskan sebagai berikut ini [8]:
A.
Pendidihan (boiling).
Minyak dipanaskan hingga titik didih air dalam alat
yang disebut Boiler. Air yang ada dalam minyak akan
menguap karena titik didih minyak lebih tinggi
daripada titik didih air. Metode ini merupakan metode
yang paling sederhana namun memiliki kekurangan
yaitu : Hanya air yang dipindahkan dari minyak
sedangkan serat, arang dan pengotor lainnya tetap
tinggal. Minyak dapat menua dengan cepat karena
suhu tinggi dan adanya udara.
B. Alat Sentrifugal (Centrifuge reclaiming).
Pencemaran minyak transformator seperti fiber,
karbon maupun lumpur adalah lebih berat daripada
minyak transformator sehingga kotoran-kotoran
tersebut suatu saat mengendap dan mudah dipisahkan
secara kasar. Minyak dipanaskan 450C hingga 550C di
dalam suatu tabung dan kemudian diputar dengan
cepat untuk mempercepat proses pemisahan. Gaya
sentrifugal membuat substansi yang lebih berat akan
berada di bagian pinggir bejana dan minyak yang
beratnya relatif lebih ringan berada di tengah bejana.
Bagian utama dari pemutar (sentrifugal) adalah sebuah
silinder yang memiliki lempengan-lempengan (hingga
Yogyakarta, 20 Juli 2010
47
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
50 jumlahnya), lempengan-lempengan tersebut
dipasang pada poros tegak dan pemutar tersebut
berputar bersama dengan poros. Jarak antara
lempengan-lempengan kira-kira 0,3 mm. Lempengan
ini menyebabkan minyak terbawa ke atas sedangkan
bagian yang tak teratur terlempar ke arah pinggir.
Pengujian dilakukan pada minyak Shell Diala Oil B
yang digunakan untuk isolasi transformator yang
memiliki kapasitas 70MVA dengan ratio 11.8/150 kV.
Beberapa hasil pengujian minyak transformator dari
berbagai jenis diujikan dan ditampilkan dalam
beberapa tabel sebagai berikut :
C. Penyaringan (Filtering)
Metode penyaringan ini minyak disaring melalui kertas
penyaring khusus sehingga pengotor tidak dapat melalui
pori-pori penyaring yang kecil, sementara embun atau
uap telah diserap oleh kertas yang mempunyai
hygroskopisitas yang tinggi. Filter press ini sangat
efesien memindahkan pengotor padat dan uap dari
minyak, hal tersebut merupakan kelebihan daripada alat
sentrifugal.Filter press ini cocok digunakan untuk
memisahkan minyak dalam circuit breaker yang
biasanya tercemari oleh partikel jelaga kecil dan sulit
dipisahkan dengan menggunakan alat sentrifugal.
Adapun data hasil pengukuran setelah dilakukan
tratment, maka diperoleh peningkatan nilai tegangan
tembusnya.
Setelah di treatment.
50.6
kV/2.5 mm
Test 4
61.3
kV/2.5 mm
Test 5
Test 6
Rata-rata
30.7
45.5
44.8
kV/2.5 mm
kV/2.5 mm
kV/2.5 mm
Tabel 3.1. merupakan hasil pengujian tegangan
tembus yang dilakukan pada minyak transformator di
lokasi 1BBT01.Dari pengujian tersebut didapatkan
nilai rata-rata tegangan tembus sebelum dilakukan
treatment yaitu sebesar 44.8 kV/2,5mm, sedangkan
Tegangan maksimum mencapai 61,3 kV/2,5mm dan
tegangan minimum hingga 37 kV/2,5mm.
Adapun pada minyak transformator yang dilakukan
treatment terlebih dahulu nilai rata-ratanya mencapai
52.2 kV/2,5mm. Dengan demikian dapat terjadi
peningkatan nilai tegangan tembus, sedangkan
tegangan tembus minimum 33,3 kV/2,5mm. Secara
grafis, karakteristik beberapa minyak transformator
dapat digambarkan pada beberapa grafik.berikut.
48
Satuan
Test 1
56.4
kV/2.5 mm
Test 2
50.9
kV/2.5 mm
Test 3
61.0
kV/2.5 mm
Test 4
59.4
kV/2.5 mm
Test 5
33.3
kV/2.5 mm
Test 6
54.4
kV/2.5 mm
Rata-rata
52.2
kV/2.5 mm
Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BBT01
70
60
kV
Test 3
Teg.
Tembus
Sebelum Treatment
Setelah Treatment
50
40
Rata-rata sebelum Treatment
Rata-rata setelah Treatment
30
20
10
0
Test 1
Test 2
Test 3
Test 4
Test 5
Test 6
Step Pengujian
Grafik 3.1. Pengujian Tegangan Tembus Minyak
Transformator 1BBT01
Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator 1BFT01
90
80
70
Sebelum Treatment
60
kV
III. ANALISA PENGUJIAN MINYAK 1BBT01
A. Data Hasil Pengujian Minyak
Pengujian minyak transformator diambil dari MAJOR
INSPECTION UNIT 1 di Pembangkitan Kamojang
SUBP. PLTP. Gunung Salak untuk beberapa minyak
transformator.Pengujian
minyak
transformator
dilakukan dua kali proses pengujian, yaitu: Pengujian
sebelum treatment artinya sebelum dibersihkan dan
sesudah treatment atau sesudah diflushing [8,9].
Tabel 3.1. Pengujian Teg. Tembus Minyak 1BBT01
Sebelum ditreatment.
Tahapan
Teg.
Satuan
test
Tembus
Test 1
37.0
kV/2.5 mm
Test 2
43.4
kV/2.5 mm
Tahapan
Test
Setelah Treatment
50
40
30
Rata-rata sebelum Treatment
Rata-rata setelah Treatment
20
10
0
Test 1
Test 2
Test 3
Test 4
Test 5
Test 6
Pengujian
Grafik 3.2. Pengujian Tegangan Tembus Minyak
Transformator 1BFT01
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Pengujian Tegangan Tembus Minyak Transformator OBHT01
90
80
70
kV
60
Sebelum Treatment
50
Setelah Treatment
40
Rata-rata sebelum Treatment
Rata-rata setelah Treatment
30
20
10
0
Test 1
Test 2
Test 3
Test 4
Test 5
Test 6
Step Pengujian
Grafik 3.3. Pengujian Tegangan Tembus Minyak
Transformator OBHT01
Grafik 3.1. menggambarkan perbandingan antara
pengujian tegangan tembus minyak transformator
sebelum dan sesudah dilakukan treatment di lokasi
1BBT01. Nilai tegangan tembus apabila dilihat dari
nilai rata-ratanya setelah dilakukan tratment
mengalami kenaikan.
Grafik 3.2. menunjukan perbandingan pengujian
minyak transformator pada lokasi 1BFT01, walaupun
dalam tahapan pengetesan nilai tegangan tembus yang
diperoleh berubah-ubah namun dapat dilihat bahwa
pengujian minyak yang dilakukan setelah treatment
cenderung nilainya lebih besar dibandingkan dengan
hasil pengujian yang dilakukan sebelum treatment.
Grafik 4.3. memperlihatkan hasil pengujian tegangan
tembus yang yang dilakukan sebelum dan sesudah
treatment pada minyak transformator OBHT01.
3.2. Analisa Hasil Pengujian Tegangan Tembus
Minyak Transformator
Berdasarkan data-data yang diperoleh dari hasil
pengujian seperti pada Tabel 4.1 atau grafik 4.1,
tegangan tembus rata-rata yang dihasilkan sebelum
minyak tersebut ditreatment mencapai nilai 44.8
kV/2,5mm sedangkan pada pengujian setelah
dilakukan treatment nilainya menjadi lebih besar yaitu
mencapai 52.2 kV/2,5mm.
Pengujian minyak transformator apabila
ditinjau secara keseluruhan, pengujian sebelum dan
sesudah proses treatment nilainya akan berbeda.
Minyak transformator yang sudah ditreatment
memiliki tegangan tembus yang lebih tinggi daripada
minyak transformator yang belum ditreatment, hal ini
dipengaruhi oleh kandungan partikel-partikel asing
yang berada dalam minyak transformator sehingga
dapat merubah karakteristik isolasinya.
Partikel-partikel pada minyak tranformator
apabila jumlahnya sangat banyak maka akan
membentuk semacam konduktor yang akan
menghubungkan kedua elektroda dan mengakibatkan
terjadinya peristiwa kegagalan, akan tetapi jika jumlah
partikel yang berada pada minyak tersebut sedikit
maka yang terjadi hanya perluasan area medan (local
field enhancement) yang luasnya ditentukan oleh
bentuk partikel itu sendiri. Partikel-partikel tersebut
dapat berupa debu atau serat selulosa dari sekeliling
dielektrik padat yang tertinggal dalam cairan.Peristiwa
perluasan area medan terjadi apabila melebihi
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
ketahanan isolasi minyak sehingga terjadilah peristiwa
kegagalan setempat (local breakdown) yaitu terjadi di
dekat partikel-partikel asing tersebut dan akan memicu
terbentuknya gelembung-gelembung gas yang
nantinya menjadi penyebab terjadinya peristiwa
kegagalan.
Proses pengujian pada minyak transformator
yang belum ditreatment akan membuat peristiwa
kegagalan semakin besar dan menghasilkan nilai
isolasi yang kecil karena adanya partikel-partikel pada
cairan minyak[8,9]. Pengujian minyak yang melalui
proses
treatment
atau
penyaringan
akan
meminimalkan partikel-partikel asing ikut tercampur,
dengan demikian akan memperbesar nilai isolasinya.
Ketidakmurnian yang disebabkan oleh partikelpartikel asing sangat berpengaruh dalam kegagalan
isolasi sehingga pada minyak bekas akan lebih mudah
terjadi discharge dibandingkan dengan minyak baru
karena kekuatan isolasi minyak bekas sudah tidak
sebagus minyak baru.Minyak bekas cenderung
memiliki kadar uap air yang lebih besar daripada
minyak baru. Medan listrik akan menyebabkan tetesan
air yang tertahan didalam minyak memanjang searah
medan listirk, sehingga pada medan yang kritis
tersebut tetesan air akan menjalar dan membuat
semacam aliran atau kanal. Kanal tersebut akan
menjalar dari ujung tetesan yang memanjang sampai
menghasilkan tembus listrik.
IV.KESIMPULAN
Hasil dari pengujian tegangan tembus minyak
transformator pada penelitian ini dapat disimpulkan
sebagai berikut :
- Pengujian di lokasi 1BBT01 diperoleh nilai
tegangan tembus rata-rata setelah treatment 52.2
kV/mm, artinya masih dalam batas aman karena
minyak ini termasuk minyak yang dalam
pemakaian.
- Pengujian di lokasi 1BFT01 diperoleh nilai
tegangan tembus rata-rata setelah treatment 61.8
kV/mm, artinya masih bisa dipakai.
- Pengujian dilokasi 1BBT01 (Main Tank) diperoleh
nilai tegangan tembus rata-rata setelah treatment
65.6 kV/mm, artinya masih bagus dan layak
digunakan.
- Pengujian di lokasi OBHT01 diperoleh nilai
tegangan tembus rata-rata setelah treatment 61.6
kV/mm, artinya masih bagus.
Proses flushing atau pemisahan partikel-partikel
dalam minyak harus dilakukan sebelum minyak
transformator tersebut digunakan untuk memperkecil
adanya kandungan partikel asing dalam minyak dan
memperbesar tahanan isolasinya. Semakin tinggi nilai
hasil pengujian tegangan tembus, maka kekuatan
isolasi minyak juga akan semakin baik.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
49
ISSN: 2085-6350
Teknis
V. DAFTAR PUSTAKA
1. Dr. Ir. Gatot Priowirjanto, Ilmu Bahan Listrik,
DIRJEN DEPDIKNAS, 2003
2. SRC Transformer Oil Analysis Laboratory,
Saskatchewan Research Council, PTRC Building 6
Research Drive Regina, SK Canada S4S 7J7.
3. A.Syakur, M.Facta, Perbandingan Tegangan
Tembus Media Isolasi Minyak Trafo Menggunakan
Elektroda
Batang,
www.electro.undip.ac.id
transmisides05asyakures05
4. Mark D. Licker, Dictionary of Engineering, Second
Edition The College of New Jersey Trenton, New
JerseyCopyright 2003 by The McGraw-Hill
Companies, Inc.
5. Progress Energy, Electrical Maintenance Workshop,
Transformer Maintenance & Testing, Thursday,
November 6, 2003.
50
CITEE 2010
6. W. Waldron, W. Greenway, S. Eylon, E.
Henestroza, S. Yu, ELECTRICAL BREAKDOWN
STUDIES WITH MYCALEX INSULATORS,
Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley,
CA 94720, USA.
7. Transformer oil Handling instructions, Energi
Sector,
Power
Transmision
Division,
www.siemens.com
8. Elektro Indonesia, Analisis Kegagalan Minyak
Transformator, Edisi ke 12, Maret 1998.
http://www.elektroindonesia.com
9. A.Sofwan, Suhardi dan HE.Widodo, Sistem
Pemeliharaan prediktf transformator daya 0,25MVA
berdasarkan
analisa
kwalitatif
berbasis
thermograph. TINDT2009.
10.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
EVALUASI UNJUK KERJA
MULTIRATE-GPC CONTROLLER
Ali Mashar
Jurusan Teknik Konversi Energi, Politeknik Negeri Bandung
Kotak Pos 1234, Bandung, Indonesia
e-mail: [email protected]
Abstract— The one of control strategies using predictive
control approach is multi rate-GPC controller. The
controller has a control signal sampling faster than the
sampling of measurement by a multiplication factor. This
paper evaluates control performances of the controller and
to identify advantages, if any, compared to its conventional
formulation (single rate controller). This paper also try to
minimize the problems arise by tuning the control
parameters as a result of using the controller. A nominal
model pilot plant is used in this evaluation.
Keywords- Kontrol multirate; generalized predictive control;
formulasi state.
I. PENDAHULUAN
Operasi Analog ke Digital pada sistem pengukuran
dan operasi Digital ke Analog pada kontrol digital
konvensional pada suatu plant, biasanya dianggap terjadi
pada waktu yang bersamaan (sinkron) dan dengan waktu
sampling (sampling rate) yang sama. Dalam hal ini
diasumsikan juga bahwa sebuah zero-order hold (ZOH)
disisipkan pada masukan plant. Desain plant seperti ini
telah didokumentasikan secara baik dalam [1].
Sudah banyak peneliti mengkaji kontrol digital nonkonvensional [2]. Salah satu kelas alat kontrol digital nonkonvensional adalah kontrol multirate, di mana waktu
sampling kontrol dan pengukuran dibuat tidak sama [3],
[4], [5], [9], [10]. Secara teoritis, desain kontrol multirate
ini memberikan derajat kebebasan dan dalam beberapa
hal, memperbaiki kinerja alat kontrol digital konvensional
[6]. Dalam [2] telah diberikan suatu review yang sangat
komperehensif teori teknik desain maupun batasanbatasannya.
Ada banyak alasan yang menjadi dasar pertimbangan
dalam desain kontrol multirate ini, di antaranya adalah:
 Pada alat kontrol digital konvensional single rate,
biasanya, waktu samplingnya dipilih berdasarkan
pada alasan teknis dan ekonomis. Kadang-kadang
hal ini merupakan kompromi antara biaya untuk
instrument sistem seperti sensor-sensor, aktuator dan
kemampuan komputasi yang tersedia. Misalnya,
sensor pengukur komposisi kimia dari suatu
bahan/produk, bisa jadi tidak memerlukan waktu
yang sangat cepat atau bahkan memerlukan waktu
proses yang relatif lama antara sampel satu dan
lainnya, namun membutuhkan sinyal kontrol yang
lebih cepat (dari waktu sampling pengukuran).
 Pada plant-plant dengan skala-waktu banyak
(multiple time-scales) sepertinya masing-masing
Universitas Gadjah Mada
subsistemnya memerlukan pengendalian
frekuensi sampling yang berbeda-beda.
pada
II. PENGENDALI MULTIRATE
Paper ini membahas salah satu kelas dari pengendali
digital non-konvensional di mana kecepatan kontrolnya
adalah m kali lebih cepat dari sampling pengukurannya.
Dalam literatur, kontroler ini disebut multirate input
controller (MRIC) dan parameter m disebut input
multiplicity. Alat kontrol dengan struktur sampling
seperti ini dan berdasarkan pada pole position dan teknik
desain kuadratik linear telah direview pada [2].
Batasan-batasan teoritis dari alat kontrol MRIC juga
telah dibahas dalam [2]. Dalam paper ini, digunakan satu
versi MRIC yang menggunakan pendekatan state space
predictive yang dikembangkan dalam Ling et al., (1994).
Pendekatan ini merupakan pengembangan dari
pendekatan Generalized Predictive Control dari [7] dan
[8]. Algoritma kontrol yang dikembangkan inilah yang
akan dievaluasi secara eksperimental pada sebuah pilot
plant skala laboratorium.
Yang menjadi motivasi utama dari penggunaan
formulasi ini adalah bahwa time domain constraints,
seperti saturasi aktuator, dapat dengan mudah
dimasukkan dalam algoritma kontrol. Selain itu, alat
kontrol juga mempunyai performansi tuning yang
menarik untuk aplikasi praktis.
A. Pengendali
Perhatikan sebuah plant single input-single output
yang dinyatakan dalam bentuk diskrit:
xkT0  T   AxkT0   bu kT0 
ykT0   cxkT0 
(1)
di mana x adalah state vector berdimensi n, T adalah step
waktu diskritisasi, m adalah bilangan bulat (integer),
T0=mT dan  adalah operator pembeda:
u(kT0+mT)=u(kT0+mT)-u(kT0+mT-T)
Asumsikan bahwa sistem adalah dapat dikontrol
(controllable) dan dapat diamati (observable), maka
dapat dituliskan satu set prediksi untuk output plant
sebagai:
Yogyakarta, 20 Juli 2010
51
ISSN: 2085-6350
Teknis
 yˆ kT0  T / kT0   cA 
 yˆ kT0  2T / kT0   cA 2 

     x(kT0 )

 ŷkT0  N 2 T / kT0  cA N 2 


cb
 u kT0 

cb
cAb
 u kT0  T 

 



cA N 2 1b cA N 2  2 ... cb u kT0  N 2 T  T 


(2)
Pengendali GPC diperoleh dengan jalan minimisasi
cost function:
J   x w kT0  N 2 T   xˆ kT0  N 2 T  
2
 wkT  jT   yˆ kT  jT / kT 
  u kT  jT  T 
N2
0
j1
0
0
2

CITEE 2010
deterministic least square dan didemonstrasikan
hubungannya dengan observer konvensional lainnya.
Dalam paper ini, satu variant dijabarkan langsung dari
MRIC sebagai berikut.
Dimulai dengan menuliskan
kerangka (frame) waktu T0.
state
model
~
~
xkT0  mT   xkT0  T0   A xkT0   Bu~kT0 
y kT0   cxkT0 
~
~
where A  A m
B  A m 1 A m  2 b  b


u kT0 


 u kT  T  
0

u~kT0   





u kT0  mT  T 
pada
(5)
: m x 1 vector
2
Nu
Sebuah observer konvensional untuk plant ini adalah:
0
j 1
(3)
dengan mempertimbangkan inkremen kontrol u dan
ditujukan ke suatu batasan (constraints) bahwa
u(kT0+jT-T)=0, j>Nu. Untuk kemudahannya, pertamatama ketika setpoint mempunyai harga nol. Solusi
terhadap problem optimisasi diberikan oleh
U= - (GTG + I + GsTGs)-1[GTx(kT0) + GsTx(kT0)]
di mana
u kT0 


 u kT0  T  
U 




u kT0  N 2 T  T 
cA
cA
b  cA

G  
 N1 1
 cA N 2  Nu b
cA b
N1  2


Jika L dipilih untuk sebuah deadbeat observer (pada
frame periode itu), maka diperoleh:
 u~kT0  nT0  
 ~

~
~
~ u kT0  nT0  T0 
xˆ kT0   A 0n 1 B A 0n  2 B  B 





~
 u kT0  T0  
 y (kT0  nT0 ) 
 y (kT  nT  T )
0
0
0 
 A 0n -1 L A 0n - 2 L  L 





 y (kT0  T0 ) 
(7)
~
di mana A 0  A  Lc


 cA N1 
 N1 1 
cA


  
 N2 
 cA 
N1 1
~
~
xˆ kT0  T0   Axˆ kT0   Bu~kT0   L ykT0   cxˆ kT0 
~
~
 A  Lc xˆ kT0   Bu~kT0   Ly kT0 
(6)
N1  N u
b




(4)
Dalam GPC singlerate, digunakan elemen pertama
dalam vektor U, sedangkan dalam GPC multirate
digunakan m elemen pertama, dengan asumsi bahwa Nu 
m.
Walaupun begitu state x tidak dapat diukur langsung.
Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu state observer
dengan menggunakan hasil pengukuran output plant.
Perlu diingat bahwa suatu keadaan dimana output plant
hanya ada setiap m sample.
B. State Observer


Perlu
diingat
bahwa
state
estimate
ini
diimplementasikan secara mudah dengan menggunakan
pengukuran input output saja. Dalam hal ini bisa
dikembangkan
satu variant dari observer yang
menggunakan frame pengukuran terakhir dan dituliskan
suatu apriori estimate dari state pada frame k+1 dengan
menggeser persamaan di atas satu frame ke depan.
Berdasarkan model, bisa dituliskan suatu estimasi loop
terbuka sebagai berikut:
~
~
xˆkT0  T0 / k   AxˆkT0   Bu~kT0 
(8)
Dengan mengkombinasikan kedua persamaan di atas,
diperoleh:
xˆkT0   PU x  QYx
di mana
(9)
Dalam Ling et al. (1994) diturunkan suatu observer
umum dengan menggunakan suatu pendekatan
52
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis

~
~
~
~
P  A 1 A 0n 1 B A 0n  2 B  B

III. HASIL PERCOBAAN
 u~ kT0  nT0  T0  
u~ kT  nT  2T 
0
0
0 
Ux  





~
u kT0  T0  


~
Q  A 1 A 0n 1 L A 0n 2 L  L

 y kT0  nT0  T0  
 y kT  nT  2T 
0
0
0 
Yx  





y kT0 


Dengan menggunakan state estimate tersebut, bukan
state aktual, kontroler GPC dapat dituliskan sebagai:

U   G T G  I  GST GS
PU x  QYx 
 G
1
T
  GST  S

(10)
Ini dihitung pada frame periode itu. Jika dipilih Nu ≥
m, maka digunakan m elemen yang pertama dari U,
u~k sebagai pembaharuan sinyal kontrol (control signal
updates) pada frame waktu tersebut.
C. Kemampuan mengikuti Setpoint
Anggap bahwa setpoint adalah suatu konstanta dan
sistem dalam keadaan tunak (steady state), maka
pengendali dapat dimodifikasi sebagai berikut:
U  Kww
G T G  I  G ST G S

 G

  G ST  S PU x  QYx 
(11)
Pada keadaan tunak, semua inkremen kontrol adalah
nol.
1
T
Jadi,
Ux = 0 dan U = 0

K w w  G T G  I  GST GS
PU x  QYx 
 G
1
T
  GST  S

 K Y Yx
Diinginkan vektor Yx hanya berisi setpoint pada
keadaan tunak. Oleh karena itu, dipilih Kw sehingga
Kw=KY
(12)
di mana KY(1) adalah vektor kolom (column vector)
dengan masing-masing elemennya sama dengan jumlah
dari elemen-elemen pada lajur (row) dari KY.
Persamaan 11 dan 12 secara bersama-sama
membentuk sebuah multirate predictive controller yang
menggunakan pengukuran input output secara langsung.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
Algoritma di atas diaplikasikan pada suatu plant
seperti yang akan dijelaskan kemudian. Dalam bagian ini
akan dikaji karakter pengendali yang terkait dengan
kemampuannya dalam mengikuti setpoint dan
kemampuan mengatasi gangguan dengan setting penalaan
(tuning) yang berbeda-beda. Di samping itu juga akan
diperlihatkan pengaruh dari perubahan pengali masukan
(input-multiplicity).
A. Plant
Plant yang digunakan dalam eksperimen adalah suatu
alat pemanas yang mempunyai sepasang saluran udara
yang dikendalikan dengan kipas angin dan dipanaskan
dengan menggunakan pemanas listrik. Pada percobaan
ini, output plant adalah suhu udara yang keluar dari satu
saluran. Variabel yang dimanipulasi adalah tegangan
input pemanas. Gangguan yang diberikan pada plant
berupa perubahan kecepatan putaran kipas angin dan
udara tambahan dari saluran udara kedua. Hasil dari
interaksi antara udara dan dinding saluran plant
menunjukkan dua karakteristik skala waktu.
Model fungsi alih nominal plant yang menggambarkan
moda rata-ratanya adalah:
y(s) 0,93e 2 s

u(s) 1  34 s
di mana y adalah suhu keluaran dan u
keduanya dalam satuan normal.
(13)
adalah input,
B. Hasil percobaan
Ada beberapa percobaan dilakukan untuk melihat
unjuk kerja pengendali ini dan untuk membandingkannya
dengan single rate-nya, serta untuk mengevaluasi
dampak perubahan parameter-parameter kontrol terhadap
unjuk kerja sistem.
Pertama-tama menguji tanggapan setpoint dan
tanggapan terhadap gangguan ketika multirate
diimplementasikan menggunakan model nominal (13)
dengan waktu sampling 6 detik. Faktor pengali m diubahubah dari 1 sampai 5. Untuk masing-masing m, keluaran
plant dianggap ada pada periode 6 m detik. Untuk
masing-masing keadaan, digunakan tuning parameters
sebagai berikut: α=0 (tanpa titik akhir weighting), N1=1,
λ=0,1, Nu=m. Dalam semua keadaan N2 dipilih sehingga
rentang prediksi (prediction horizon) mencapai di atas
400 detik yang lebih dari 10 kali konstanta waktu dari
plant nominal.
Tabel 1 berikut menyajikan rise-time dari sistem lup
tertutup nominal terhadap perubahan step pada setpoint,
rise-time aktual. Ditabelkan juga 1 , rata-rata kwadrat
1 k
wi   yi 2 dan  2, rataerror ditetapkan sebagai
k i 1
rata kwadrat sinyal kontrol incremental,
1 k
ui   ui  12 . Ingat bahwa Nu dipilih
k i 1
sekecil mungkin untuk setiap kondisi.
Yogyakarta, 20 Juli 2010


53
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Tabel 1. Rise-time terhadap perubahan step pada setpoint dan kwadrat
errornya
Rise Time
m
Rise Time (Actual) (s)
1  2
(nominal) (s)
1
37,0
43,0
12,55 5,85
2
28,5
31,9
15,86 5,51
3
24,5
29,9
17,92 5,21
4
25,7
33,8
17,61 4,80
5
30,0
44,9
18,27 6,37
Gambar 1 memperlihatkan bagian dari tanggapan
setpoint dan gangguan ketika m = 1 (Singlerate GPC
controller).
Perubahan setpoint (ditunjukkan dengan garis putusputus), sementara sistem sedang kembali dari gangguan.
Gangguan-gangguan juga dimasukkan pada titik-titik
tertentu (lihat gambar). Gangguan-gangguan tersebut
adalah sama pada semua kondisi, yaitu berupa injeksi
udara panas tambahan, yang diikuti dengan penghilangannya oleh kontrol.
Gambar 2: Pengendali Multirate dengan m=3, Nu=3, λ=0,1
Gambar 3: Pengendali Multirate dengan m=5, Nu=5, λ=0,1
Gambar 1: Pengendali singlerate: m=1, Nu=1, λ=0,1
Perbedaan antara rise time nominal dan aktual dalam
Tabel 1 memberikan gambaran bahwa ketika terjadi
mismodelling, nominal model merupakan deskripsi
dinamik dari plant yang memadai. Set parameterparameter tuning yang dipilih memberikan kontrol yang
memadai dengan single rate controller.
Untuk pembandingan, Gambar 2 memperlihatkan
tanggapan sistem ketika m=3. Dalam hal ini, pengukuran
dilakukan setiap 6 m=18 detik.
Tabel 1 menunjukkan rise time yang lebih cepat, yang
sesuai dengan penggunaan Nu yang tinggi [7]. Gambar
tersebut memperlihatkan tanggapan terhadap gangguan
lebih lambat. Ini juga direfleksikan dengan meningkatnya
kwadrat error rata-ratanya. Walaupun begitu kontrol
inkrimental kwadrat rata-ratanya turun. Ketika m
dinaikkan lebih lanjut, terjadi degradasi unjuk kerjanya.
Tabel 1 memperlihatkan bahwa rise-time secara aktual
meningkat, sedangkan Gambar 3 memperlihatkan
tanggapan setpoint dan gangguan untuk m=5.
54
Gambar 1-3 mendemonstasikan bahwa dimungkinkan
mendapatkan unjuk kerja yang memadai dalam konteks
multi rate tanpa harus mengalami kerugian akibat ripel
intersample dari pole placement multirate controllers.
Seperti yang ditunjukkan Tabel 1, dimungkinkan
memperoleh tanggapan setpoint yang lebih cepat dan
kontrol inkrement kuadrat rata-rata lebih kecil pada
waktu yang sama.
Ini menunjukkan bahwa dimungkinkan untuk
mendapatkan tanggapan lup tertutup yang lebih cepat
dengan meningkatkan Nu. Untuk menyelidiki pengaruh
horizon yang lebih panjang pada kontroler multirate,
percobaan di atas diulang dengan Nu > m pada masingmasing keadaan. Gambar 4 menunjukkan hasil ketika
m=3 dan Nu=4. Tanggapan perubahan setpoint lebih
cepat dengan sedikit overshoot. Error kwadrat rata-rata
turun secara signifikan sampai kira-kira 50% pada signal
control magnitude puncak yang lebih besar. Meskipun
begitu sinyal kontrol masih relatif halus tanpa adanya
tanda-tanda adanya ripel intersample.
Robustness dari kontroler ini terhadap gain
mismodelling dievaluasi dengan menggunakan model
nominal setelah gain steady state terukur. Gain steady
state 0,5 bukan 0,93 (terukur), digunakan untuk
mengimplementasikan kontrol tersebut. Gambar 5
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
memperlihatkan tanggapan yang dihasilkan ketika m=3
dan Nu=3.
ISSN: 2085-6350
multi rate memperlihatkan ketangguhannya dalam
mengatasi gangguan (robust). Mudah mendapatkan
kontrol dengan pengukuran yang lambat dan model
nominal yang kasar.
Untuk plant ini, kontroler GPC multi rate bekerja
dengan baik dengan Nu=m. Kontrol ini memberikan
unjuk kerja yang dapat diterima sampai dengan faktor
pengali, m=5. Nu dapat dinaikkan guna memberikan
tanggapan yang lebih cepat, dengan konsekwensi adanya
output (suhu) yang lebih berosilasi. Hasil ini
menyarankan bahwa Nu sedikit lebih kecil dari m akan
memberikan tanggapan yang terbaik.
Gambar 4: Pengendali Multirate dengan: m=3, Nu=4, λ=0,1
Hasil eksperimen ini juga memperlihatkan bahwa
dengan waktu sampling (sampling periode) pengukuran
yang diberikan,
dengan
MRIC
dimungkinkan
mendapatkan unjuk kerja yang lebih baik. Untuk kondisi
ini, tanggapan terbaik tidak terjadi pada m=1, namun
pada pada m=3. Ini memberikan petunjuk kemungkinan
adanya keuntungan menggunakan kontrol ini walaupun
hanya pada plant tipikal ini.
Hasil percobaan ini juga menyarankan bahwa formulasi
multi rate GPC controller dapat lebih robust dari pada
versi single ratenya ketika model nominalnya mempunyai
gain yang tidak benar.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
Gambar 5: Pengendali Multirate, gain tidak benar dengan:
m=3, Nu=3, λ=0,1
Hasil ini perlu dibandingkan dengan Gambar 2. Seperti
yang telah diperkirakan, sinyal kontrol dan suhu,
keduanya lebih berosilasi. Meski demikian, tanggapannya
lebih bagus dari pada tanggapan yang dimiliki pada
kontroler single rate (tidak ditunjukkan) dan
mendemonstrasikan pengaruh detuning formulasi multi
rate ini.
IV.
KESIMPULAN
Hasil
eksperimen
ini
menunjukkan
bahwa
dimungkinkan mengimplementasi kontroler multi rate
dalam formulasi ini tanpa mengalami ripel intersample
yang besar. Kombinasi GPC control dengan formulasi
Universitas Gadjah Mada
Astrom,K.J. and B. Wittenmark (1990). Computer-controlled
systems, 2nd ed. Prentice-Hall
[2] Araki, M. Recent Developments in Digital Control Theory
Preprints of 1993 IFAC World Congress, Sydney Vol 9, pp 251260.
[3] Al-Rahmani, H.M. dan G.F. Franklin (1992). Multirate control: a
new approach, Automatica, Vol. 28, No. 1, pp. 35-44.
[4] Araki, M. dan T. Hagiwara (1986). Pole assignment by multirate
sampled-data output feedback, Int. J. of Control, Vol. 44, No. 6,
pp. 1661-1673.
[5] Berg, M.C., N. Amit dan J.D. Powell (1988). Multirate digital
control system design, IEE Trans. AC-33, No. 12, pp. 1139-1150.
[6] Francis, B.A. dan T.T. Georgiou (1990). Stability theory for linear
time-invariant plants with periodic digital controllers, IEEE Trans.
AC-33, No. 9, pp820-832.
[7] Clarke, D.W., Mohtadi, C. (1987). Generalized predictive
controls. Part 1 and 2. Automatica, Vol. 23, pp.137-160.
[8] Clarke, D.W., Mohtadi, C. (1989). Properties of generalized
predictive controls. Automatica, Vol. 25, No. 6, pp.859-875
[9] Hagiwara, T. dan M. Araki (1988). Design of a stable state
feedback controller based on the multirate sampling of plant
output, IEEE AC-33, No. 9, pp. 812-819.
[10] Lee, J.H., M.S. Gelormino dan M. Morari (1992). Model
predictive control of multirate sampled data systems: a state space
approach, Int. J. of Control, Vol. 55, No. 1, pp. 153-191.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
55
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Analisa Gangguan Simultan Hubungan
Paralel-Paralel Pada Sistem Tenaga Listrik
Triwahju Hardianto
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember
Jl. Slamet Riyadi 68111, Jember, Indonesia
[email protected]
Abstract—This paper tries to analyze about occurring
simultaneous fault for unsymmetrical parallel-parallel type
in electrical power system interconnection. The analysis has
been done with two-port network method. The node and
superposition solution analysis applied to network system,
so interconnection system with large network can be
counted easily. From simulation result, it appears that twophase short circuit fault to ground with one-line open fault
occurred simultaneously have fault current very large.
Keywords- Unsymmetrical fault, two-port network, Phaseshifter transformer, simultaneous fault, node and
superposition analyses.
I.
PENDAHULUAN
Dengan semakin besarnya suatu sistem tenaga listrik
yang terinterkoneksi, maka semakin kompleks pula
gangguan-gangguan yang mungkin akan terjadi. Diantara
gangguan seri dan shunt yang terjadi secara tunggal, maka
tidak menutup kemungkinan gangguan akan terjadi secara
simultan yang dapat mengakibatkan bahaya dan
kerusakan sistem peralatan baik pada penyedia tenaga
listrik maupun pihak konsumen.
Pada paper ini, dijelaskan perhitungan arus dan
tegangan gangguan yang terjadi secara simultan untuk
gangguan-gangguan tak simetri hubungan paralel dengan
paralel. Adapun kombinasi gangguan yang mungkin
terjadi adalah gangguan dua fasa ketanah dan satu saluran
terbuka. Kedua kombinasi ini disebut juga sebagai
gangguan tipe Y, karena menggunakan perhitungan
admitansi pada rangkaian terminalnya.
Metode yang digunakan untuk menyelesaikan
perhitungan besar arus dan tegangan gangguan pada setiap
bus digunakan metode jaringan dua-pintu (Two-Port
Network). [1], [2]. Metode ini akan diterapkan pada
sebuah sistem interkoneksi Jawa-Bali [6]. Untuk data
besaran impedansi urutan nol, positif dan negatif, disini
penulis menggunakan data pada bulan Maret 1988 yang
meliputi area Jawa Timur dan Bali sebagai bahan data
untuk melakukan simulasi perhitungan pada sistem
interkoneksi.
II. METODE JARINGAN DUA-PINTU
Metode yang digunakan disini adalah metode jaringan
dua pintu seperti ditunjukkan pada gambar 1, dimana
terdapat dua pasang terminal disebelah kiri atau pintu 1
dan disebelah kanan atau pintu 2. Dalam gambar tersebut
tampak bahwa pada pintu satu dan pintu 2 arus mengalir
masuk pada terminal atas dan meninggalkan rangkaian
pada terminal bawah.
56
I1
+
I2
+
Jaringan
dua-pintu
V1
-
I1
V2
-
I2
Figure 1. Jaringan dua-pintu.
A. Rangkaian Dua-Pintu dengan sumber internal
Kita asumsikan terdapat sumber bebas pada rangkaian
dua-pintu. Masing-masing sumber akan mempengaruhi
outputnya dengan tidak melibatkan hubungan eksternal
pada rangkaian dua-pintu. Jika rangkaian dua-pintu
terpisah, sumber bebas internal akan menyebabkan
terukurnya tegangan rangkaian terbuka atau arus-arus
hubung singkat pada terminal-terminal dua-pintu. Untuk
sumber bebas pada parameter-parameter Y didapat:
 I1   Y11
I   Y
 2   21
Y12   V1  I y1 
 
Y 22  V 2  I y2 
(1)
Pada persamaan (1) diatas untuk menentukan matriks
Y dengan menghilangkan sumber-sumber bebas internal,
yaitu dengan cara menghubung singkat semua sumber
tegangan bebas dan merangkai terbuka semua sumber arus
bebas dalam rangkaian.
B. Hubungan Gangguan Simultan Tipe Z Terhadap
Rangkaian Urutan Positif, Negatif dan Nol
Pada paper ini dijelaskan perhitungan arus dan
gangguan yang terjadi secara simultan untuk gangguangangguan tak simetri hubungan paralel dengan paralel.
Adapun kombinasi gangguan yang mungkin terjadi adalah
gangguan dua fasa ketanah dan satu saluran terbuka.
Kedua kombinasi ini disebut juga sebagai gangguan tipe
Y, karena menggunakan parameter perhitungan admitansi
pada rangkaian terminalnya.
Pada gambar 2 terlihat hubungan rangkaian untuk
gangguan tipe paralel dan paralel. Rangkaian urutan nol,
positif dan negatif ditunjukkan sebagai rangkaian satupintu (one-port) dengan arah arus selalu masuk pada
rangkaian terminal K dan meninggalkan rangkaian di
terminal F pada pintu 1. Kemudian gangguan simultan
pada pintu 2, rangkaian urutan nol, positif dan negatif
ditunjukkan dengan arah arus selalu masuk pada
rangkaian terminal K’ dan meninggalkan rangkaian di
terminal F’.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
I10
Teknis
IK0
nK0:1
IK'0
K0
+
VK0
I11
F0
F'0
K1
K'1
+
+
V1
VK1
-
-
1
IK1
F1
-
-
IK'1
F'1
1:nK'1
K1
K'1
2
IK2
F2
2.
Gangguan simultan dua fasa ke tanah (2LG)
pada titik F dan satu saluran terbuka (1LO) pada
titik F’.
3.
Gangguan simultan satu saluran terbuka (1LO)
pada titik F dan dua fasa ke tanah (2LG) pada
titik F’.
4.
Gangguan simultan satu saluran terbuka (1LO)
pada titik F dan F’.
I2=0
+
+
V2
-
-
1:nK'2
Pada hubungan rangkaian urutan yang ditunjukkan
pada gambar 2, untuk rangkaian positif diperoleh:
I22
+
IK'2
F'2
I21
VK'1
IK'2
+
VK2
I20
+
IK'1
IK2
nK2:1
1:nK'0
VK'0
IK'0
IK1
nK1:1
I12
0
IK0
-
K'0
ISSN: 2085-6350
VK'2
 I K1   Y11 ( 1) Y12 ( 1) 

I   Y
 K' 1   21 ( 1) Y 22 ( 1) 
-
 V K1  I Y1 
V    
 K' 1  I Y2 
(4)
(a) Hubungan Jaringan Lengkap
I1 = 0
+
V1
-
dimana I Y1  adalah sumber bebas disisi terminal K1-F1
I 
 Y2 
I2 = 0
Jaringan
dua-pintu
0,1,2
+
dan K’1-F’1 (sisi sekunder trafo). Dengan i = 1, maka
V2
-
(b) Hubungan Jaringan yang disederhanakan
Transformasi-transformasi
pada
gambar
2
menunjukkan transformator penggeser fasa yang
dikehendaki pada berbagai rangkaian gangguan yang
terjadi. Transformator penggeser fasa ini adalah ideal,
sehingga rasio transformasinya didefinisikan sebagai:
V1i
I
 1i
V Ki
I Ki
n K' i 
V 2i
I
 21i
V K' i I K' i
dan
(2)
Phasa Penggeser
n0
n1
n2
1
1
1
1
a2
a
1
a
a2
C. Hubungan Gangguan Simultan Tipe Z Terhadap
Rangkaian Urutan Positif, Negatif dan Nol
Hubungan paralel-paralel dari rangkaian urutan dua
pintu (two-port) diperoleh:
1.
Gangguan simultan dua fasa ke tanah (2LG)
pada titik F dan F’.
Universitas Gadjah Mada
V 21
I
 211
V K' 1 I K' 1
(6)
Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan positif
dengan nK1
 0

0  diperoleh:
nK' 1 

Y 11( 1)
 I11  


I 
 21   n K' 1 Y
21( 1)
n
 K1
n K1

Y 12( 1) 
V   n I 
n K' 1
  11    K1 Y1  (7)

V 21  n K' 1I Y2 
Y 22( 1)


 I K2   Y11 ( 2) Y12 ( 2)   V K2 

I   Y

 K' 2   21 ( 2) Y 22 ( 2)  V K' 2 
(8)
Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan negatif
dengan nK2
 0
TABEL I. DEFINISI FASA SIMETRI
a atau b-c
b atau c-a
c atau a-b
n K' 1 
(5)
Untuk rangkaian urutan negatif diperoleh:
(3)
Besaran selalu diberikan dengan i sama dengan 0, 1,2
urutan nol, positif dan negatif. Harga-harga n selalu 1, a,
atau a2, seperti terinci dalam definisi fasa simetri pada
tabel 1.
Lokasi Gangguan
V11
I
 11
V K1
I K1
dan
Figure 2. Hubungan Jaringan Urutan untuk Gangguan Simultan Tipe
Paralel dan Paralel. (a) Jaringan Lengkap. (b) Jaringan Disederhanakan.
n Ki 
n K1 
0  diperoleh:
nK' 2 

Y11( 2)
 I12  

I   n
 22   K' 2 Y
21( 2)
n
 K2
n K2

Y 12( 2) 
V 
n K' 2
  12 
V
Y 22( 2)   22 


(9)
Dan untuk rangkaian urutan nol diperoleh:
 I K0   Y11 ( 0) Y12 ( 0) 

I   Y
 K' 0   21 ( 0) Y 22 ( 0) 
 V K0 
V 
 K' 0 
(10)
Perkalian persamaan untuk rangkaian urutan nol dengan
nK0 = nK`0 = 1
 I10   Y 11( 0)
I   Y
 20   21( 0)
Y12( 0)   V10 
Y 22( 0)  V 20 
(11)
Dari gambar 2 untuk hubungan paralel dengan paralel,
maka:
Yogyakarta, 20 Juli 2010
57
ISSN: 2085-6350
Teknis
 I1   I11   I12   I10  0
I   I   I   I   0
 2   21   22   20   
(12)
dan
 V1   V11   V12  V10 
V   V   V   V 
 2   21   22   20 
CITEE 2010
gambar 4 menunjukkan hubungan rangkaian gangguan
simultan dengan posisi fasa-fasa a, b dan c pada bus 1
dan bus 2 yang terganggu.
(13)
a
Dari dua persamaan terakhir diatas,
CB1
FK
b
 I1  0  Y11 Y12   V1   nK1 I Y1 

I   0  Y
   
 2     21 Y 22  V2  nK' 1I Y2 
(14)
CB2
c
Jaringan
Sistem
Interkoneksi
a
F'
b
c
dimana
Y 11  Y 11( 0)  Y 11( 1)  Y11( 2)
Y 12  Y 12( 0) 
n K1
n
Y 12( 1)  K2 Y 12( 2)
n K' 1
n K' 2
Y 21  Y 21( 0) 
n K' 1
n
Y 21( 1)  K' 2 Y 21( 2)
n K1
n K2
K'
(15)
Figure 4. Fasa-fasa yang terganggu.
Untuk harga-harga komponen pada interkoneksi
sistem 4 bus ditunjukkan seperti dalam tabel 2 [3] dengan
mengabaikan adanya beban di bus 4 dalam perhitungan
gangguan.
Y 22  Y 22( 0)  Y 22( 1)  Y 22( 2)
Persamaan diatas dapat ditulis
I  0  YV  I y
TABEL II. HARGA KOMPONEN SISTEM 4 BUS
dan
V  Y -1I y
 V1 
 1  Y 22

V  
 2  DET Y - Y 21
- Y12   n K1 I y1 
Y 22( 1)  n K' 1I y2 
(16)
Dalam bentuk ini dapat diperoleh bahwa tegangan
pada masing-masing gangguan tergantung pada sumber
arus bebas pada kedua lokasi gangguan.
III.
PENERAPAN METODE JARINGAN DUA-PINTU
Pada bagian ini akan dicoba contoh permasalahan
yang terjadi pada sebuah interkoneksi sistem 4 bus [3]
dengan mengabaikan adanya beban di bus 4.
G2
Komponen
Base
MVA
Base
KVLL
X1
pu
X2
pu
X0
pu
G1
G2
G3
T1
T2
T3
TL12
TL13
TL24
TL34
100
100
100
100
100
100
100
100
100
100
230
230
230
230
230
230
230
230
230
230
0.15
0.20
0.25
0.10
0.09
0.08
0.10
0.20
0.35
0.40
0.15
0.20
0.25
0.10
0.09
0.08
0.10
0.20
0.35
0.40
0.10
0.09
0.08
0.36
0.60
1.05
1.20
Dengan menggunakan analisa simpul, dan
memasang arus 1 A pada pintu 1, dan pintu 2 dihubung
terbuka seperti pada gambar 5 dan gambar 6 [6], maka
diperoleh besar impedansi Z11 dan Z21 [6].

T2
CB1
TL 12
Bus2
CB2
TL 24
-
Bus4
Simpul
Acuan
-j4
Bus1
F1
CB1
K'1
+
- j 3,0303
-j5
F'
F
T1
Bus3
G1

TL 13
Bus1
TL 34
Pintu 1
1A
1A
Pintu 2
Bus4
- j 2,8571
Bus3

T3

Bus2
+
G3
K1
Figure 3. Sistem Interkoneksi 4 bus.
CB2
- j 10
F'1
Figure 5. Rangkaian Admitansi Urutan Positif dan Negatif Pada
Jaringan Dua-Pintu.
Gangguan yang terjadi adalah satu saluran terbuka di
bus 1 ditandai dengan titik F dan gangguan hubung
singkat dua fasa ketanah pada bus 2 ditandai dengan titik
F’ seperti ditunjukkan pada gambar 3. Sedangkan pada
58
- j 3,4483
- j 2,5
Selanjutnya juga dengan menggunakan analisa
simpul, dan memasang arus 1 A pada pintu 2, dan pintu 1
dihubung terbuka pada gambar 5 dan gambar 6, maka
diperoleh besar impedansi Z12 dan Z22 [6]. Perhitungan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
impedansi disini dilakukan dengan cara menyusun
matriks admitansi bus pada gambar 5 dan 6. Dengan
menyelesaikan matriks persamaan :
[ I ] [Y] [ V]
(17)
kita akan memperoleh impedansi driving point pada
seluruh rangkaian urutan nol, positif dan negatif setelah
menset arus 1 ampere baik di pintu 1 dan pintu 2.
Simpul
Acuan
Bus1
F0
-
CB1
K'0
ISSN: 2085-6350
dianalisa. Jaringan 2 Pintu adalah blok diagram yang
menempatkan arus 1 Ampere di pintu 1 dan pintu 2. Blok
YBUS adalah menyusun matriks admitansi bus urutan nol,
positif dan negatif. Blok Phasa adalah menentukan rasio
transformasi pada phasa-phasa bus terganggu, Blok
Substitusi adalah melakukan proses perhitungan tegangan
dari persamaan [ I ] [Y] [ V] . Dan diakhiri dengan blok
proses adalah menghitung hasil akhir dari arus dan
tegangan dititik gangguan dan arus-arus yang mengalir
disemua saluran dan tegangan disemua bus.
+
- j 10
Mulai
- j 1,6667
Bus3
Pintu 1
Baca Data
- j 11,1111
- j 0,8333
1A
1A
Pintu 2
Bus4
Jaringan 2 Pintu
- j 0,9524
YBUS
Bus2
+
K0
CB2
F'0
- j 2,7778
Phasa
Figure 6. Rangkaian Admitansi Urutan Nol Pada Jaringan Dua-Pintu.
V
Z 11( 0, 1, 2)  1 I 2  0
I1
Z 12( 0, 1, 2) 
V1
I1  0
I2
Substitusi
V
Z 21( 0, 1, 2)  2 I 2  0
I1
(18)
V2
I1  0
I2
(19)
Z 22( 0, 1, 2) 
Proses
Untuk memperoleh admitansi urutan 0, 1 dan 2,
maka dilakukan perhitungan invers matriks dari
persamaan (18) dan (19).
Setelah memperoleh impedansi pada tiap-tiap
rangkaian urutan, kita akan melakukan perhitungan untuk
memperoleh admitansi total seperti pada persamaan (15).
Perhitungan dilakukan dengan memasukkan rasio
transformasi transformator penggeser phasa sesuai
dengan posisi phasa gangguan pada tabel 1. Untuk
gangguan satu saluran terbuka fasa b, maka rasio
transformasinya adalah n k0 = 1, nk1 = a2, nk2 = a. Dan
pada gangguan hubung singkat dua fasa ketanah pada
fasa b dan c, rasionya adalah n k’0 = 1, nk’1 = 1, nk’2 = 1.
Selanjutnya kita perlu mencari besaran nilai IY1 dan
IY2 untuk menyelesaikan persamaan 16, sehingga
diperoleh nilai V1 dan V2 pada kedua titik gangguan
seperti gambar 2a. Nilai IY1 dan IY2 diperoleh dengan
menghitung [IY] = -[Z]-1[Vz].
Akhirnya setelah menyelesaiakan persamaan (16),
berdasarkan gambar 2 untuk hubungan gangguan paralel
dengan paralel kita mencatat bahwa untuk menghitung
ketiga arus fasa, kita dapat menggunakan persamaan (13)
dengan mudah dengan tetap memperhatikan rasio
transformasi transformator penggeser fasa.
Adapun diagram alir dari perhitungan gangguan
dengan metode dua-pintu dapat ditunjukkan seperti pada
gambar 7 [6]. Dimana blok baca data adalah membaca
data input dan memilih lokasi gangguan simultan yang
Universitas Gadjah Mada
Selesai
Figure 7. Hasil Perhitungan Metode Jaringan Dua-Pintu.
Dari hasil perhitungan keempat jenis kombinasi
gangguan simultan pada bus 1 dan bus 2, diperoleh hasil
sebagai berikut:
TABEL III. HASIL PERHITUNGAN ARUS DAN TEGANGAN AKIBAT
GANGGUAN SIMULTAN
Gangguan
Simultan
Bus1-2LG(
b,c)
Bus22LG(c,a)
Bus12LG(b,c)
Bus21LO(a)
Bus11LO(b)
Bus22LG(b,c)
Bus11LO(a)
Bus31LO(b)
Ia
Ib
Ic
Va
Vb
Vc
0
1983
1461
93
0
0
1795
0
1103
0
72
0
0
2266
2266
186
0
0
0
644
644
193
89
89
242
0
737
185
200
110
0
1389
2086
178
0
0
0
0
0
230
230
230
0
0
0
230
230
230
Catatan: Satuan arus dalam A dan tegangan dalam kV.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
59
ISSN: 2085-6350
Teknis
IV.
KESIMPULAN
REFERENCES
Teknik perhitungan gangguan simultan dengan
metode jaringan dua-pintu ini mempunyai kelebihan
bahwa parameter arus dan tegangan pada semua sistem
yang terinterkoneksi dapat dicari dengan mudah dengan
melibatkan teknik perhitungan analisa simpul dan
superposisi dalam jaringannya. Dari hasil perhitungan,
tampak bahwa gangguan simultan hubung singkat dua
fasa ke tanah dengan satu saluran terbuka sangat besar
arus gangguannya. Pada kasus yang dihitung, tampak
bahwa gangguan simultan dua saluran hubung singkat ke
tanah dengan satu saluran terbuka mempunyai harga arus
gangguan ke tanah pada level 2200 ampere.
60
CITEE 2010
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
P.M. Anderson, ''Analysis of Simultaneous Faults by Two Port
Network Theory'', Trans. IEEE , PAS 90 (Sept./Oct.), pp. 21992205 1971.
P.M. Anderson, ''Analysis of Faulted Power System '', IEEE Press
Power System Engineering Series, 1995.
T. Gonen, ''Electric Power Transmission System Engineering '',
John Willey & Sons, 1988.
J.J. Grainger and W.D. Stevenson, ''Power System Analysis'',
McGraw-Hill, 1994.
W.H.Hayt, J.E.Kemmerly, ''Rangkaian Listrik'', Erlangga, 1995.
T. Hardianto, “Perhitungan Gangguan Simultan Hubungan SeriSeri Pada Sistem Tenaga Listrik,” Jurnal Rekayasa, vol. 6, No.2,
pp. 161–170, Desember 2009.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Pengaruh Sinyal Injeksi Harmonisa Orde Ketiga Terhadap Kinerja
Motor Induksi Tipe Volt/Hertz
Leonardus. H. Pratomo
Teknik Elektro Universitas Katolik Soegijapranana Semarang
[email protected]
Abstract—The volt/hertz Induction motor control with third
harmonic injection are presented in this paper. The third
harmonic injection used to improve higher voltage output
than input dc source. The alternate methods can be used to
improve induction motor performance. Successfull
implementatin this method on the laboratory test and
implementation are reported
II.
MOTOR INDUKSI
Suatu motor induksi terdiri dari beberapa belitan
yaitu tiga buah di bagian stator dan tiga buah dibagian
rotor, berikut ini gambar 1, penampang motor induksi
Keywords :Induction motor, Volt/hertz, Third Harmonic
Injection
I.
PENDAHULUAN
Dalam analisis pasar yang dilakukan terhadap
pemanfaatan motor listrik di industri ternyata motor
induksi paling banyak digunakan walaupun motor jenis
ini memiliki teknik pengendalian yang lebih rumit
dibandingkan motor dc, namun karena faktor keandalan,
realibilitas, effiisiensi yang tinggi lebih dari 90%, mudah
perawatannya dan dijual dengan harga yang sangat murah
menyebabkan motor jenis ini paling banyak digunakan di
industri maupun di rumah tangga[2]. Pengendalian
kecepatan putaran motor induksi ini dilakukan dengan
beberapa macam cara diantaranya mengatur tegangan dan
frekuensi inverter[1,2,3].
Metoda paling efisien untuk mengatur tegangan dan
atau frekuensi inverter adalah dengan menggunakan
modulasi lebar pulsa sinusoidal ke dalam rangkaian daya
inverter. Inverter ini mampu menggerakkan putaran
motor induksi dengan putaran yang halus dan rentang
yang sangat lebar[7,8]. Keuntungan inverter dioperasikan
dengan teknik modulasi lebar pulsa sinusoidal sebagai
sarana konversi energi adalah rendahnya distorsi
harmonik pada tegangan keluaran. Selain itu dengan
teknik ini dianggap lebih praktis dan ekonomis untuk
diterapkan karena semakin tersedianya komponen
semikonduktor yang digunakan sebagai saklar daya yang
mempunyai waktu pensaklaran yang sangat cepat[5,6].
Pada tulisan ini akan diuraikan metoda pengendalian
motor secara volt/hertz dengan berbagai sinyal injeksi
harmonisa orde ketiganya. Sinyal injeksi harmonisa ini
dapat meningkatkan tegangan keluaran sampai dengan
1.35 dari tegangan rms tegangan masukan ac antar fasa
dan jika penyearah dioda biasa pada penyearah tiga fasa
untuk mensuplai inverter secara teori tegangan keluaran
akan sebesar 82.7% saja.
Sinyal injeksi harmonisa orde ketiga di jumlahkan
dengan gelombang informasi sinusoidal kemudian
dibandingkan dengan gelombang segitiga akan
menghasilkan pulsa-pulsa kendali untuk tiap saklar di
sistem inverter.
Universitas Gadjah Mada
Gambar 1. Penampang motor induksi
Rangkaian ekivalen motor induksi digambarkan
dengan resistans dan induktans. Besarnya reaktansi
induktansi adalah XL  2  f L dalam Ohm  ,
besarnya L (induktansi) dalam satuan Henry dan f adalah
frekuensi. Belitan di rotor dan stator akan saling
berinteraksi setiap waktu sehingga akan menghasilkan
induksi magnet yang akan mengakibatkan rugi-rugi besi
dan hysterisis RFE serta rugi-rugi magnetik X H
 
R1
X1
X’ 2
R ’2 /S
I1
R FE
XH
Gambar 2. Rangkaian ekivalen satu fasa
Yogyakarta, 20 Juli 2010
61
ISSN: 2085-6350
Teknis
Ketika motor dibebani pada keadaan normal, maka
frekuensi rotor akan berbeda dengan frekuensi yang
dihasilkan oleh putaran rotor dan stator sehingga akan
menghasilkan slip. Dengan perubahan ini maka rangkaian
ekivalen dapat ditambahkan
R2 '
dengan faktor 1
S
.
CITEE 2010
Sehingga persamaan arus didapatkan
RTH
X1
X’ 2
I1
R ’2 /S
I '2
R FE
XH
T
1 S 
R'2 

 S 
 R' 2
S
(3)
 j  X TH  X ' 2 
Sehingga persamaan torka didapat
Keterangan S adalah slip
R1
U TH
I '2 
U TH R' 2
3
P
S
*

 0  R  R' 2    X  X '   0
 TH
TH
2
S 

(4)
 0 adalah kecepatan angular
Keterangan
P adalah daya
Pengaturan kecepatan dari motor induksi dapat dilakukan
dengan tiga buah cara yaitu merubah slip, merubah pole
atau frekuensi
n  no  n S 
f  60
 nS
p
(1)
Keterangan n o adalah putaran medan yang dihasilkan
oleh stator
nS adalah kecepatan slip
p adalah jumlah pole
Jika diinginkan merubah slip yang harus dilakukan
adalah dengan cara merubah resistansi di rotor atau
dengan cara mengurangi tegangan di stator. Jika pole
dirubah, maka akan mengubah belitan motor dimana
kopling antara fasa harus diperhatikan. Cara yang
terakhir adalah dengan mengubah frekuensi yang masuk
ke motor. Dengan demikian untuk merubah kecepatan
motor dapat dilakukan secara effektif dengan cara
membuat tegangan dan frekuensi rendah ke tegangan dan
frekuensi tinggi maka motor dimungkinkan untuk
dikendalikan putarannya.
Berikut ini adalah rangkaian ekivalen arus motor
induksi pada keadaan berbeban, gambar 4. dari gambar
dapat diturunkan suatu persamaan
Z TH  R1  j X 1   j X H  RFE   RTH  j X TH
(2)
Dengan topologi berdasarkan frekuensi dan tegangan
yang masuk ke motor induksi, maka metoda
pengendalian motor induksi dapat dilakukan. Jika
tegangan yang masuk di motor induksi dapat dirubah
termasuk juga frekuensi kerjanya maka torka motor juga
dapat dikendalikan, berikut persamaan torka berbasis
pengendalian tegangan dan frekuensi
T
P

III.
k*
U TH
XTH
Tegangan/Frekuensi
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
I '2
1 S 
R'2 

 S 
Gambar 4. Rangkaian ekivalen arus motor dengan beban
62
20 Frekuensi 40
60
Gambar 5. Kurva pengendalian berbasis volt/hertz
R'2
X '2
(5)
IMPLEMENTASI KENDALI VOLT/HERTZ
0
RTH
V
f
Dari konsep pengendalian motor induksi diatas
didapatkan suatu metode pengendalian ekivalen dengan
mengunakan teknik indeks modulasi yang linier terhadap
frekuensi seperti gambar 5
Indek Modulasi
Gambar 3. Rangkaian ekivalen satu fasa dengan beban
Dari kurva diatas, diterapkan sistem injeksi harmonisa
orde ketiga dengan metode sebagai berikut, sinyal
informasi berupa gelombang sinusoidal dengan frekuensi
50 Hz, maka orde harmonik ketiganya adalah 150 Hz,
kemudian sinyal tersebut akan digabungkan menjadi satu
berupa sinyal informasi yang sudah dimodifikasi, berikut
adalah gambar 6, metode membuat sinyal informasi yang
sudah dimodifikasi.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
IM
Gambar 6. Sinyal informasi yang sudah dimodifikasi
sebagai membentuk SPWM
Mengacu ke gambar 5, sinyal informasi akan selalu
berbanding linier dengan frekuensi dan tegangan. Dalam
implementasi suatu konversi tegangan ke frekuensi
digunakan sebagai pembangkit gelombang kotak. Sinyal
ini dipakai untuk pewaktu pencacah delapan bit yang
digunakan sebagai alamat di sistem mikrokontroller
89S52 (port 1) untuk membuka data memori yang berisi
gelombang informasi diskrit. Pergeseran sudut fasa
dilakukan dalam software mikrokontrol untuk
mendapatkan gelombang informasi termodifikasi disktrit
tergeser 1200 di port 2, 3 dan 4. Gelombang ini kemudian
dirubah ke sistem analog oleh DAC untuk mendapatkan
gelombang informasi termodifikasi analog . Masingmasing gelombang informasi termodifikasi dikalikan
dengan besaran dc tertentu untuk membuat suatu sistem
seperti gambar 5, sinyal ini merupakan sinyal informasi
termodifikasi dengan injeksi harmonisa orde ketiga.
Imverter tiga fasa yang dikendalikan dengan
menggunakan teknik SPWM ini diimplementasi dengan
memperbandingkan gelombang informasi termodifikasi
tergeser 1200 dengan gelombang pembawa berbentuk
segitiga. Dengan mengabungkan teknik ini maka inverter
dapat bekerja berbasis volt/hertz , berikut adalah diagram
blok kendali yang dirancang.
V to F
Mikrokontroller
+V
8 bit
Counter
-V
DAC
Penguat
dan ofset
DAC
Penguat
dan ofset
DAC
Penguat
dan ofset
Gambar 8. Rangkaian daya inverter
IV.
PEMBAHASAN
Berikut ini adalah berbagai macam pengujian hasil
modifikasi sinyal informasi. Sinyal informasi ini adalah
gelombang sinusoidal dan gelombang sinusoidal
ditambahkan dengan gelombang harmonisa orde
ketiganya sebagai acuan untuk memberikan unjuk kerja
pada sistem inverter.
Gambar 9. Sinyal informasi, a. Sinusoidal, b, Injeksi 0.1
Gambar 10. Sinyal informasi, a. Injeksi 0.2, b, Injeksi
0.25
X
S1
S1'
Driver
X
S2
S2'
Driver
X
S3
S3'
Driver
Gambar 7. Diagram blok rangkaian kendali
Gambar 10. Sinyal informasi, a. Injeksi 0.3, b, Injeksi 0.4
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
63
ISSN: 2085-6350
Teknis
Dari hasil uji coba yang dilakukan pada skala
laboratorium dengan menjaga arus keluaran tetap
sinusoidal, yang ditampilkan pada gambar 11 dan 12,
maka sistem injeksi harmonisa orde ketiga didapatkan
hasil yang paling baik adalah pada kondisi 0.25, hal ini
dapat dilihat pada gambar 13 sebagai rangkuman yang
telah dikerjakan secara menyeluruh
CITEE 2010
V.
KESIMPULAN
Dari hasil uji coba di laboratorium sistem injeksi yang
paling baik adalah dengan injeksi harmonisa orde ketiga
0.25, dimana kecepatan motor bertambah sedangkan disisi
keluaran arus masih berbentuk sinusoidal, sedangkan
sistem ini dapat bekerja dengan baik pada range frekuensi
kerja 8 – 50 Hz.
UCAPAN TERIMA KASIH :
Terima kasih atas kepercayaan kepada kami untuk
melakukan penelitian ini sehingga penelitian ini dapat
selesai kami lakukan terhadap dukungan dana oleh dirjen
dikti skala penelitian hibah bersaing.
Gambar 11. Arus keluaran, a. Sinusoidal, b, Injeksi 0.1
Gambar 12. Arus keluaran, a. Injeksi 0.25, b, Injeksi 0.3
Kecepatan VS Frekuensi
1800
1600
1400
Sinusoidal
Kecepatan
1200
Injeksi 0.1
1000
Injeksi 0.2
800
Injeksi 0.25
600
Injeksi 0.3
Injeksi 0.35
400
Injeksi 0.4
200
0
-200
0
5
10
15
20
25
Frekuensi
Gambar 13. Kurva frekuensi terhadap kecepatan untuk
setiap pengujian
64
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Alfredo Munoz-Garcya, Thomas A. Lipo, 1998.
A New Induction Motor V/f Control Method
Capable of High-Performance Regulation at
Low Speeds. IEEE Tracsactions on Industry
Aplications, VOL..34, NO. 4, JULY/AUGUST
[2]. Ekstrom M. 2007, Induction Machine Speed
Control, Tesis Computer Science Electronics,
Malardalen University
[3]. Hendriawan, A, dkk. 2004, Implementasi FPGA
Sebagai Pembangkit Pulsa Pada Inverter 3 Fasa
18 Step dengan Topologi Triple Chopper Triple
Bridge Inverter, Industrial Elektronics Seminar
(IES 2004), PENS ITS Surabaya.
[4]. Lazic, M and Skender M. 2000, Generating
Driving Signal for Three Pahases Inverter by
Digital timing Functions, Facta Univertitas
(NIS) Series: Electronics and Energetics, Vol
13. Desember hal 353-364.
[5]. Pratomo. H. L dan Riyadi S. 2006. Implementasi
Inverter Tiga Fasa dengan Teknik Modulasi
Lebar Pulsa Berbasis Mikrokontroller Tipe
AT89S52, SITIA, ITS-Surabaya.
[6]. Pratomo. H. L. Laporan Penelitian Pertaman
Hibah Bersaing, 2009
[7]. Tole Sutikno, dkk. 2007. Pengendalian
Kecepatan Putar Motor Induksi Tiga Fasa
dengan Menggunakan Inverter Modulasi Lebar
Pulsa Jamak Berbasis FPGA ACEX1K,
Industrial Elektronics Seminar (IES 2007),
PENS ITS Surabaya.
[8]. Tole Sutikno, dkk. 2007. Inverter Modulasi
Lebar Pulsa Sinusoidal Pengendali Motor
Induksi tiga Fasa Berbasis FPGA ACEX1K,
Industrial Elektronics Seminar (IES 2007),
PENS ITS Surabaya.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Sistem Manual MPPT – Inverter Sebagai
Interface Antara PV dan Beban
Ari Hardwin S. 1), Slamet Riyadi 2)
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata
Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia
1)
[email protected], 2)[email protected]
Abstract—Recently, energy crisis becomes
important thing. Indonesia also faces such a crisis,
this can be seen in the event when electricity shut
down. Many problems appear as result of the crisis.
Some alternative energy have been developed to
support the electricity problems such as wind energy,
solar energy, etc.
Solar energy is very potensial in Indonesia for
its geographical position. Some equipments for solar
panel are developed to make people easy to use solar
energy. In this paper, the author propose the manual
MPPT to connect solar panel to the inverter. This is
very simple and capable to make solar panel more
efficient. Simulation and experimental are done to
verify the analysis.
Keywords ; photovoltaic, manual MPPT, battery charger,
inverter single – phase
I.
PENDAHULUAN
Dewasa ini krisis energi telah mendunia dan menjadi
salah satu masalah yang cukup vital di seluruh negara
karena banyak alat yang menggunakan energi dari
minyak bumi dan gas alam khususnya di sektor listrik
untuk industri. Dengan perkembangan teknologi yang
cukup pesat, penggunaan dan permintaan peralatan
elektronik pun semakin meningkat.
Di Indonesia sendiri kebutuhan akan energi listrik
juga tergolong besar bahkan penyediaan energi listrik
masih belum merata pada daerah tertentu yang sulit
dijangkau dan memerlukan biaya yang cukup besar
dalam operasional penyediaan listrik kepada konsumen.
Untuk mengurangi dan mencegah serta mengatasi
terjadinya krisis energi global dibutuhkan suatu alat
untuk memanfaatkan energi alternatif yang dapat
diperbarui secara terus menerus sehingga penggunaan
listrik dapat terpenuhi akan kebutuhannya. Dalam
perkembangan teknologi ini, solar cell (photovoltaic)
dapat menjadi salah satu energi alternatif yang dapat
menghasilkan listrik sehingga dapat mengoperasikan
perangkat elektronika daya yang sering digunakan sektor
industri, rumah tangga, dan perkantoran.
Solar cell adalah alat yang menghasilkan energi listrik
dengan memanfaatkan sinar matahari dan dapat
diperbarui secara terus menerus serta bekerja sesuai
dengan panas yang diterima, dimana tegangan dan arus
yang dihasilkan masih berupa searah (DC). Dari
penelitian di bidang elektronika daya yang sudah ada
Universitas Gadjah Mada
maka solar cell dapat digunakan sebagai pengisi batere
yang diaplikasikan untuk mengoperasikan inverter
(konverter DC – AC). Namun unjuk kerja yang
dihasilkan solar cell ini masih menghadapi kendala dan
perlu diperhatikan pada sistem alat yang dipakai.
Pada makalah ini dirancang prototipe sebuah charger
dengan sistem manual MPPT yang menggunakan solar
cell sebagai sumber, yang mampu mengisi batere
rechargeable dengan cepat. Ruang lingkup dibatasi pada
desain sistem elektronik untuk merealisasikan pengisian
pada batere rechargeable dengan solar cell dan batere
tersebut sebagai sumber tegangan untuk peralatan
elektronika daya yang bersifat portable dan biaya yang
relatif terjangkau.
II. SISTEM MANUAL MPPT
MPPT adalah titik dimana modul surya bekerja
dengan keluaran daya maksimum. Operasi pada titik ini
akan memberikan efisiensi tertingginya sehingga dalam
implementasi operasi modul surya harus dioperasikan di
sekitar titik ini. Pemasangan beban pada modul surya
akan menentukan titik operasi, pemakaian beban tertentu
memungkinkan suatu modul surya bekerja pada titik
MPPT. Dengan menggunakan suatu dc chopper maka,
beban sebarang dapat dicatu oleh modul surya pada titik
MPPT.
Gambar 1. Kurva MPP Berbeda Dengan Nilai Hambatan yang
Konstan
Ketika daya yang dihasilkan pada solar panel berubah
– ubah yang disebabkan intensitas cahaya yang diterima
tidak stabil akan terjadi perubahan daya yang dihasilkan
pada chopper step down ini. Untuk mengatasinya
dilakukan dengan mengatur duty cycle secara manual
dari kendali PWM dengan berdasarkan teori dari
konverter ini adalah :
Yogyakarta, 20 Juli 2010
65
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Vo  d  Vi
Dengan
S1
Vo
= tegangan keluaran pada konverter
d
= duty cycle
Vi
= tegangan masukan pada konverter
S3
LOAD
DC
S2
S4
Gambar 5. Inverter Single – Phase
IV.
Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Sel PV
Dari Gb-2 rangkaian solar panel terdiri atas sumber
arus (Iph) karena memiliki tahanan dalam yang cukup
besar, reverse dioda (D), dan dua buah losses resistansi
(Rsh dan Rs). Ketika terhubung ke beban (Rload),
tegangan output adalah Vo dan arus output adalah I.
Untuk intensitas cahaya dan temperatur tertentu,
mempunyai tiga daerah operasi solar panel yaitu daerah
operasi MN dimana saat arus cenderung konstan, daerah
operasi PS dimana saat tegangan cenderung konstan, dan
daerah operasi NP dimana daya maksimum pada titik A.
Berikut ini Gb-3 adalah karakteristik daerah operasi solar
cell dalam bentuk kurva :
TEKNIK PWM (PULSE WITDH MODULATION)
PADA CHOPPER
Dalam teknik PWM akan dihasilkan pulsa dengan
lebar yang berubah. Pulsa yang dihasilkan dalam teknik
PWM ini nantinya akan dijadikan sinyal masukan bagi
chopper sebagai manual MPPT. Pada Gb-6 ditunjukkan
sinyal PWM yang dibentuk dari perbandingan antara
gelombang segitiga dan gelombang modulasi, keluaran
berupa sinyal PWM akan menentukan nilai duty cycle.
Duty Cycle 
ton
x100%
ton  toff
V
Vr
Vc
Ar
Ac
T
s
on
off
T
s
Gambar 6. Pulse Witdh Modulation
Gambar 3. Karakteristik Solar Cell Pada Tiga Daerah Kondisi
III. STEP DOWN CHOPPER DAN INVERTER
Pada banyak aplikasi industri DC chopper diperlukan
untuk mengubah sumber tegangan DC tetap menjadi
tegangan DC yang bersifat variabel. Pada makalah ini
dugunakan jenis chopper penurun tegangan (buck
konverter atau step-down chopper) karena tegangan
output konverter lebih rendah dari pada input konverter,
rangkaian dayanya ditunjukkan pada Gb-4.
Duty cycle adalah perbandingan antara waktu
konduksi dibagi dengan total waktu antara kondisi
konduksi dan tidak konduksi dikalikan seratus persen.
Nilai duty cycle tersebut nantinya akan dipakai untuk
mengatur waktu konduksi dan tidak konduksinya
komponen semikonduktor.
V.
TEKNIK SPWM (SINUSOIDAL PULSE WITDH
MODULATION) PADA INVERTER
SPWM (Sinusoidal Pulse Width Modulation) adalah
sistem kendali yang membandingkan gelombang
sinusoidal dan gelombang carrier. Teknik kendali SPWM
ini digunakan untuk keluaran pada inverter single – phase
yang ditunjukkan pada Gb-7.
Gambar 4. Konverter Buck (chopper)
Inverter satu fasa adalah suatu piranti untuk
mengubah tegangan DC menjadi AC. Dengan teknik
kendali berbasis PWM (Pulse Witdh Modulation) maka
dapat diatur besar tegangan dan frekuensi keluaran suatu
inverter.
66
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Gambar 7. Sinusoidal Pulse Witdh Modulation
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Pengaturan pada SPWM dari perbandingan sinyal
modulasi dan carrier yang sama dengan teknik PWM.
Perpotongan amplitudo pada sinyal modulasi dan carrier
akan menghasilkan pulsa dimana nilai on sebagai siklus
positif dan nilai off sebagai siklus negatif pada inverter.
VI.
ISSN: 2085-6350
B. Hasil Pengujian Menggunakan MPPT
AC
HASIL PENGUJIAN
A. Pengujian Charging Secara Manual MPPT
Driver
SPWM
CONTROLLER
Driver
PV
Driver
Gambar 10. Keluaran Batere Dengan Osiloskop
PWM
CONTROLLER
Gambar 8. Rangkaian Simulasi Chopper Dengan PWM Controler
Pada bagian ini ditunjukkan hasil dari rangkaian
simulasi Chopper Kendali PWM pada keluaran beban
dengan menggunakan psim dan osiloskop yang
menunjukkan bahwa rangkaian telah bekerja secara
MPPT.
Tegangan masukkan inverter sebesar 110 Vac yang
dihasilkan dari rangkaian push pull converter kemudian
digandakan ± 220 Vac dengan rangkaian pengganda
tegangan berupa voltage doubler. Dan hasil keluaran dari
tegangan inverter (Vinv) dan tegangan beban (Vo) adalah
:
Gambar 11. Hasil Simulasi Keluaran Pada Vinv Dan Vload
Gambar 9. Keluaran Beban Dengan PSIM
Gambar 12. Hasil Keluaran Pada Vinv Dan Vload Dengan
Osiloskop
Gambar 10. Keluaran Batere Dengan Osiloskop
Gambar keluaran di atas menunjukkan bahwa
rangkaian chopper telah berjalan dan charging telah
bekerja secara MPPT pada tegangan 14 – 15V sesuai
dengan referensi yang diberikan dari kendali PWM (Pulse
Width Modulation).
Waktu on dan off pada Vd dapat ditentukan dari
pengaturan duty cycle yang dilakukan dengan
perhitungan sebagai berikut :
Duty Cycle 
ton
 100%
ton  toff
0,75
 100%
0,75  0,25
 0,75  100%  75%
Duty Cycle 
Universitas Gadjah Mada
Dari hasil simulasi dan pengujian pada alat ini
menunjukkan bahwa tegangan inverter (Vinv) dapat
mengikuti Vo pada beban sehingga berbentuk gelombang
sinusoidal. Dengan mengatur SPWM controller
didapatkan tegangan variabel yang dapat disesuaikan
dengan bebannya dan arus keluaran yang sesuai pula.
VII. KESIMPULAN
Berdasarkan percobaan dan analisa yang telah
dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan :

Sistem manual MPPT sebagai pengisian batere
rechargeable
dapat
digunakan
sebagai
implementasi catu daya mandiri untuk peralatan
elektronik portable. Namun perubahan tegangan
dan arus yang dihasilkan PV mempengaruhi
pengaturan kembali pada sistem ini.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
67
ISSN: 2085-6350
Teknis

Sistem manual MPPT memiliki titik operasi
tertinggi pada modul surya sehingga unjuk kerja
pengisi batere lebih efektif.

Perancangan push pull converter sebagai power
supply pada rangkaian daya dan kendali
dipengaruhi pada perhitungan dari transformator
yang dirancang.

Voltage doubler dapat digunakan untuk berbagai
aplikasi yang memerlukan tegangan yang tinggi
dengan tingkat kepraktisan terhadap besar
kecilnya alat yang dikehendaki.

Inverter satu fasa dapat diaplikasikan sebagai
pengganti tegangan jala – jala pada PLN untuk
peralatan elektronik portable.
CITEE 2010
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
68
Eric Anderson, Chris Dohan, Aron Sikora, ―Solar Panel
Peak Power Tracking System,‖ Worchester Polytechnic
Institute, March 12, 2003
M.Ikbal, ‖Interkoneksi Sistem Photovoltaic Dengan Grid‖
Institut Teknologi Bandung.pdf
Zainal Arifin, Sutedjo, Suryono, ‖Portable Solar Charger‖
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.pdf
Riyadi,S. 2002. Majalah Ilmiah ‖Millenium‖ edisi V.
Rashid, Moh. 1999. Power Electronics Second Edition.
Erlangga. Jakarta.
PV Inverter yang Murah dan Memenuhi untuk Aplikasi
Interkoneksi. IEEE Std. 519-1992.pdf.
www.wikipedia.com/solar-batery-charger
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Strategi Kontrol Kecepatan dan Torsi
Motor Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS)
Hidayat1,2 , Sarjiya1, Sasongko, P.H1, Suharyanto1
1. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gajah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Bung Hatta Padang, Indonesia
[email protected]
Abstract— This paper presents a strategy to control the
speed and torque of Brushless Direct Current Motor
(BLDCM) with performance like a conventional direct
current motor. The strategy is based on the torque vs.
speed curve, which is divided into two regions as constant
torque region and flux weakening region. The aim is to
obtain the motor operating similar to a speed and torque
setting. The 3 phase’s motor model is transformed into
the rotor reference frame (field oriented control), then the
current and voltage formulations are derived by q axis
and d axis (dq axis). The rotor angle is maintained 900 at
the constant torque region and it will turn the d axis
current to be zero (id = 0), therefore the motor toque or
speed can be controlled through the q axis current (iq).
The set data of BLDCM is used to simulate this model by
MATLAB Simulink version 7. The PID (Proportional
Integral Derivative) controller is proposed to improve the
model transient responses. The simulation results show
that it is relatively success to control the BLDCM speed
and torque transient responses.
Keywords : BLDCM, speed, torque, control, PID control
I.
PENDAHULUAN
Pada industri-industri proses yang dibangun
sebelum tahun 1950-an, banyak dijumpai motor arus
searah konvensional (MASK) sebagai penggerak
mekanik. Hal demikian didasarkan atas anggapan
bahwa
MASK
memiliki
kemudahan
dalam
pengendaliannya, yaitu melalui pengaturan arus jangkar
motor yang sebanding dengan kecepatan atau torsi [5].
Sedangkan kelemahannya adalah efisiensi rendah,
rating kapasitas daya terbatas, perawatan mahal dan
tidak memungkinkan digunakan pada area yang mudah
terbakar. Sebagai altenatif dikembangkan mesin sinkron
yang dioperasikan seperti MASK atau dikenal dengan
Brushless DC Motor, dalam tulisan ini disebut dengan
Mesin Arus Searah Tanpa Sikat (MASTS) [7]. Terdapat
beberapa
keuntungan
mengunakan
MASTS,
diantaranya adalah : karena tidak ada sikat maka
perawatan ringan,
noise hampir tidak ada, bisa
dioperasikan pada lingkungan yang berbahaya (mudah
terbakar) dan dimensi relatif kecil [3].
Pemodelan MASTS berdasarkan field oriented
control sangat menguntungkan, karena dapat
memberlakukan pengontrolan Permanent Magnet
Synchronous Machine (PMSM) seperti MASK [9]
dengan mengacu pada kurva torsi terhadap putaran
dalam daerah torsi konstan dan flux-weakening [1],[9].
Untuk itu dibutuhkan tambahan komponen seperti
penyearah, inverter dan sensor posisi rotor [6],[7]. Pada
Universitas Gadjah Mada
MASTS komutasi berlangsung secara elektronis, yaitu
pada komponen switching inverter misalnya transistor,
IGBT, thyristor dsb. Pengontrolan dapat dilakukan
dengan mengontrol arus yang masuk ke stator melalui
pengontrolan switching inverter dengan modulasi lebar
pulsa (PWM) atau duty cycle [7]. Mode kendali yang
sederhana dan mudah adalah PID controller [2]
diterapkan untuk menguji prilaku MASTS.
II. PEMODELAN MASTS
Motor Arus Searah Tanpa Sikat
(MASTS)
dibangun dari Permanen Magnet Synchronous Machine
(PMSM) 3 fasa hubungan bintang 4 kutub, inverter 3
fasa sumber tegangan (Voltage Source Inverter = VSI)
terkontrol, rectifier, filter, sensor posisi rotor, sensor
kecepatan dan algoritma contol [6]. Pada Gambar 1
ditunjukkan rangkaian komponen MASTS. Tegangan
sumber 3 fasa disearahkan dengan rectifier
berpenyaring RLC. Keluaran tegangan searah menjadi
sumber tegangan inverter 3 fasa, yang keluarannya
dihubungkan kerangkaian kumparan stator PMSM.
Sinyal dasar switching
inverter bersumber dari
keluaran sensor posisi rotor, sehingga frekuensi rotor
selalu sinkron dengan frekuensi tegangan masukan
stator. Proses pengolahan sinyal untuk menghasilkan 6
buah sinyal firing inverter, menentukan lebar pulsa
firing inverter, proses komputasi penerapan algoritma
kendali terjadi pada control algoritma.
Gambar 1. Rangkaian komponen MASTS [6]
A. Pemanent Magnet Synchronous Machine (PMSM)
Teknik pengontrolan MASTS berorientasi kontrol
fluksi (field oriented control), merupakan teknik
pengontrolan mesin AC berprilaku seperti MASK.
Teknik ini sudah dimulai semenjak tahun 1970, yaitu
mengontrol kecepatan motor AC (motor induksi dan
motor sinkron penguat terpisah). Persamaan motor AC
dalam kerangka arus bolak balik tiga
fasa,
Yogyakarta, 20 Juli 2010
69
ISSN: 2085-6350
Teknis
ditransformasikan kedalam kerangka arus searah (DC)
yang dikenal dengan koordinat sumbu d-q (d-q axis).
Metode transformasi sistem koordinat untuk analisis
mesin listrik pertama kali diperkenalkan oleh R.H Park,
yaitu dengan membuat formulasi transformasi
koordinat variabel stator ke koordinat variabel rotor
mesin serempak yang kemudian dikenal dengan
transformasi Park. Ini berlaku karena koordinat rotor
merupakan besaran searah, sehingga semua variabel
setelah transformasi merupakan besaran searah. Untuk
implementasi, variabel dalam koordinat rotor harus
dikembalikan ke koordinat stator, karena pada
kenyataannya stator disuplay oleh sumber tiga fasa.
Sistem koordinat stator dibentuk oleh sumbu a, b dan c,
sedangkan sistem koordinat rotor dibentuk oleh sumbu
d,q. Formulasi untuk mentransformasikan variabel tiga
fasa a, b dan c ( V
) ke sumbu d,q ( V
dq0 )
abc
ditunjukan oleh persamaan (1),
sin  r
1 Vq 
Va   cos  r
V   cos(  120) sin(  120) 1 V  (1)
r
r
 b 
 d 
Vc  cos( r  120) sin( r  120) 1 V0 
Tranformasi dari sumbu d,q ( Vdq0 ) ke variabel tiga
fasa a, b dan c ( Vabc ), ditunjukan oleh persamaan (2),
Vd 
cos  r
V   2  sin 
r
 q 3
Vc 
 1 / 2
cos( r  120) cos( r  120) Va 
(2)
sin( r  120) sin( r  120)  Vb 
 Vc 
1/ 2
1/ 2
CITEE 2010
Gambar 3. Rangkaian Ekivalen PMSM [1]
Persamaan
tegangan
dalam
kerangka
direpresentasikan oleh persamaan (3) dan (4).
rotor
Vq  Rs iq  r d  q
(3)
Vd  Rs id   r d   d
(4)
Flux linkages dinyatakan dengan :
q  Lq iq
d  Ld id   f
(5)
(6)
Subsitusi persamaan (5) dan (6) ke persamaan (3) dan
(4), sehingga diperoleh persamaan dalam bentuk matrik
Vq   Rs  Lq
V      L
r q
 d 
 r Ld  iq   r  f 
(7)

Rs  Ld  id    f 
Persamaan torsi mesin dapat dinyatakan dengan
persamaan (8)
Te 
3 P
 (  d i q   q i d )
2 2 
(8)
Arus masukan tiga phasa dinyatakan dengan :
Untuk operasinya dibutuhkan informasi posisi sudut
rotor terhadap fluk rotor sesaat atau posisi rotor magnet
permanen  r . Pada Gambar 2 ditunjukkan blok
diagram pengontrolan MASTS, yang juga merupakan
penyederhanaan Gambar 1.
iabc
Inverter
PMSM
Load
Position
Sensor
Vdc
Driver
Control
Input
iabc
Rotor Position
Controller
Gambar 2. Blok diagram pengontrolan
MASTS
Rangkaian ekivalen PMSM ditunjukan pada Gambar 3.
ia  I m sin( r t   )
ib  I m sin( r t   
2
)
3
ic  I m sin( r t   
2
)
3
(9)
(10)
(11)
Dalam bentuk matriks dapat dinyatakan dengan :


ia   sin( r t   ) 
(12)
i   sin( t    2 )  I 
 m
r
 b 
3

ic  
sin( t    2 )
r
3 

dengan  adalah sudut antara medan rotor dan arus
stator, dan r adalah kecepatan elektrik rotor.
Trasformasi arus stator kedalam kerangka rotor yang
berputar dengan kecepatan r diperoleh :
i q 
 sin  
i   I m cos  


 d
(13)
Arus q axis ekivalen dengan arus jangkar MASK
penguat terpisah dan arus d axis ekivalen dengan arus
medannya. Subsitusi persamaan (13) ke kedalan
persamaan (8), sehingga diperoleh :
70
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
3 P1

2
Te 
 ( Ld  Lq ) I m sin 2   f I m sin   (14)
2 2 2

Hubungan torsi elekrtik (Te) terhadap kecepatan dan
torsi beban (TL) dinyatakan dengan persamaan (15).
2
2
(15)
Te  J   p r  Bm   r  TL
P
P
dengan :
J = momen inersia rotor dan hubungannya
kebeban (kg.m2)
TL = torsi beban (N.m)
Bm = kofisien damping (N.m.s/rad).
p = notasi deferensial
P = jumlah kutub
ISSN: 2085-6350
kt 
3P
f
22
sehingga persamaan torsi dapat dinyatakan dengan :
(18)
Te  kt .iq
Persamaan (18) identik dengan persamaan torsi MASK,
dimana torsi hanya tergantung arus jangkar motor [9].
Mulai
Inisal :
seting , Data mesin
Pengontrolan MASTS berorientansi medan (field
oriented control) berdasarkan kurva hubungan torsi
terhadap kecepatan rotor. Motor yang beroperasi pada
tegangan input terbatas, fluksi konstan, hubungan torsi
terhadap kecepatan putaran rotor berbanding terbalik.
Oleh karena itu penambahan kecepatan motor sampai
batas kecepatan rating (  rated ) motor yang sedang
memikul
beban (torsi) konstan, motor mampu
menghasilkan torsi elektomagnetik sesuai yang
dibutuhkan. Namun setelah mencapai  rated terjadi
penurunan torsi elektromagnetik[1],[9]. Prilaku terebut
ditunjukan seperti Gambar 4.
Te
(17)
Baca Kecepatan dan
sudut rotor
: r
Hitung Error
er  seting  r
PID Controller
Constant
Torque
Sudut Torsi Konstan
0
  90 Hitung iq , Te , id  0
Im
Flux-weakening
Transformasi Park
r
idq  iabc
m
s
PWM Pengontrol
Arus Inverter
Gambar 4. Grafik Hubungan Torsi Konstan
terhadap Kecepatan [1]
Oleh karena itu, pengontrolan MASTS dapat dilakukan
pada kedua daerah tersebut, yaitu constan torque (torsi
konstan) dan flux-weakening (pengontrolan fluksi
medan). Dalam makalah ini hanya dibatasi pada daerah
torsi konstan.
Pengontrolan MASTS didaerah torsi konstan yaitu
membuat arus q axis (iq) sama dengan arus suplay
maksimum (Im), caranya adalah dengan membuat
sudut  = 900. Dari persamaan (13) arus id = 0.
Persamaan torsi pada kondisi ini dinyatakan dengan :
3P
(16)
Te 
 f .iq
2 2
Jika diasumsikan kt adalah konstanta torsi,
1
Inverter 3 Fasa
iabc
r
PMSM
Tidak
Mengakhiri
Ya
Berhenti
Gambar 5. Diagram alir pengontrolan MASTS
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
71
ISSN: 2085-6350
Teknis
B. Inverter
Inverter berfungsi untuk mengkonversikan
tegangan searah menjadi tegangan bolak balik. Ada
dua jenis inverter yaitu : inverter sumber tegangan
(VSI) dan inverter sumber arus (CSI). Pada Gambar 1
dibagian awal ditunjukkan rangkaian komponen
MASTS dengan inverter jenis VSI 1800. Kerja inverter
pada prinsipnya adalah mengontrol switching. Pada
Gambar 6 ditunjukkan gelombang pulsa kontrol
switching transistor. Waktu aktif (on) T1 dan T4
CITEE 2010
Pada saat T1-T3 berlogika 1 transitor konduksi (switch
on), tegangan akan muncul pada kumparan vas dan vcs
motor. Saat T1-T3 berlogika 0, transistor tidak
konduksi (switch off), tegangan kumparan vas dan vcs
motor nol. Sinyal kontrol PWM ditunjukan pada
Gambar 8. Tegangan vas
dapat diatur dengan
memvariasikan duty cycle , yaitu dengan mengontrol d.
dibuat berkomplemen ( T1 , T4 ) deminkian juga dengan
( T2 , T5 ) dan ( T3 , T6 ).
H1
T1 , T1
H2

3
2
3

4
3
5
3

T2 , T2

H3
T3 , T3
3

3
2
3
2
3


4
3
4
3
5
3
5
3


r  h
Gambar 6. Pulsa firing inverter [6]
Gambar 8. Sinyal kontrol dan sinyal keluaran PWM [6]
Pengontrolan tegangan inverer yaitu dengan
modulasi lebar pulsa (Pulse Wide Modulation = PWM).
Pada Gambar 7 ditunjukkan skematik kontrol PWM
untuk VSI 1800. Sinyal masukan PWM adalah S1, S2
dan S3 berasal dari keluaran sensor H1.H2 dan H3.
Masukan kontrol adalah duty cycle d yang levelnya
divariasikan dari 0 ke 1. Sinyal t merupakan sinyal
segitiga dengan frekuensi fsw, amplitudo dari 0 ke 1.
Sinyal d dan sinyal t dibandingkan di komparator, akan
keluar sinyal bentuk square. Amplitudo d atau
frekuensi t divariasikan, sehingga lebar pulsa keluaran
comparator c bervariasi. Sinyal keluaran c di and -kan
dengan sinyal S1-S3 yang keluarnya menjadi sinyal
aktual penggerak inverter.
Gambar 7. Skematik kontrol modulasi lebar pulsa [6]
72
C. Sensor Posisi Rotor
Sensor posisi dapat digunakan Hal efek sensor,
dipasang pada sumbu rotor. Fungsinya adalah untuk
mendapatkan posisi rotor. Sensor ini terdiri dari
piringan (disk) dan optocoupler, ditunjukan pada
Gambar 8. Disk diberi kode transparan dan gelap. Disk
berputar mengikuti sumbu rotor. Pada saat disk
berkode transparan melewati sumber cahaya optocopler
maka cahaya menembus photo detector sehingga
menghasilkan pulsa tinggi. Sebaliknya saat disk kode
gelap melewati cahaya, pulsa dihasilkan logika rendah.
Disk dibagi menjadi 3 lapis, yaitu lapis A, B dan C
yang kemudian menghasilkan sinyal H1, H2 dan H3.
Gambar 6 menujukan piringan enkoder.
Gambar 9. Piringan enkoder dan optocopler [5]
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
D. PID Kontrol
berdasarkan persamaan-persamaan
diuraikan di atas.
Respon kecepatan dan torsi MASTS diperbaiki
dengan menerapkan algoritma kontrol PID. Untuk
menyeting konstata PID digunakan metode ZieglerNichols kedua, yaitu dengan mendapatkan kurva respon
loop tertutup melalui pengujian sistem. Caranya adalah,
pertama membuat parameter integrator tak berhingga
dan parameter derivative nol (Ti = ~ dan Td = 0).
Parameter proporsional dipilih sembarang mulai dari
nilai terkecil, kemudian dinaikan secara perlahan
sampai diperoleh respon sistem berosilasi dengan
magnitude tetap. Penguatan proporsional pada saat
tercapai magnitude tetap dicatat sebagai penguatan
kritis (Kcr) dengan periode kritis, Tcr seperti ditunjukan
pada Gambar 10. Keluaran pengedali PID menjadi
acuan untuk menentukan arus iq yang wujud dalam
bentuk sinyal aksi lebar pulsa PWM dinyatakan dengan
persamaan 19.
u(t )  K p (1 
de (t )
1
er (t ) Td r )

Ti
dt
(19)
y(t)
t
Pcr
Gambar 10. Kurva respon dengan osilasi magnitude
tetap [2]
Penalaan parameter PID didasarkan atas kedua
konstanta hasil eksperimen yaitu Kcr dan Pcr. Penentuan
parameter yang lainnya digunakan Tabel 1.
PENALAAN PARAMETER PID METODE
ZIEGLER NICHOLS LOOP TERTUTUP
TABLE I.
TIPE
PID
KP
TI
TD
P
0,5 KCR
∞
0
PI
0,45 KCR
PCR/1,2
0
PID
0,6 KCR
PCR/2
PCR/8
III.
ISSN: 2085-6350
HASIL SIMULASI DAN DISKUSI
Prilaku MASTS disimulasikam menggunakan
program MATLAB 7 Simulink dengan model yang
ditunjukan pada Gambar 11. Model tersebut disusun
Universitas Gadjah Mada
yang
PID
sudah
arus1.mat
Permanent Magnet
Discrete
Synchronous Machine
PID Controller
iqref
Wset
4000
iabc
idref
wrated
iabcr
ioref
wm
id*
iref
A
is_abc
vb
B
wm
vc
C
m
PWM inv.
the
T o File2
va
Tm
m
thetam
4
4
id-rating
dq2abc
T o File4
Te
Machines
0.0014
kecepatan2.mat
torsi2.mat
Measurement
Beban
Demux
T o File1
Option Region Control
+
-
v
volt.mat
vbc
T o File3
M e sin Arus Se arah Tanpa Sikat (M ASTS)
Keterangan
Gambar 11. Program MASTS dengan
MATLAB simulink [10]
Sebagai objek kontrol adalah mesin sinkron magnet
permanen 3 fasa yang data teknisnya diambil dari
referensi [4].
BLDC motor type
: Amatek 119003-01
Rating (P)
: 106 Watt
Number of Phase
: 3 (star)
Rated Speed
: 4228 rpm
Rated current
: 6,8 A
Stator equivalen resistance : 0,348 Ohm
Stator equivalent inductance : 0,314 mH
Moment of inertia (J)
: 0,0019 N.m-s2
Number of pole (p)
:8
Voltage current constant (  ): 0,0419 V/rad/s
Pengujian awal adalah menentukan kostanta PID,
sehingga diperoleh konstatanta PID yang menghasilkan
respon sistem memadai , Kp = 0,8 Ki = 5 dan Kd =
0,000018.
Pengujian selanjutnya dengan menseting kecepatan
MASTS 3500 rpm, motor dibebani 0.5x10-3 N.m
konstan mulai t = 0 dt. Kurva respon kecepatan
terhadap waktu dapat dilihat pada Gambar 12.
Parameter peralihan adalah : tr = 0,0005 dt, tp = 0,0007
dt, ts = 0,0015 dt, maximum overshoot (MP) = 2 %.
Berdasarkan parameter peralihan di atas, pengamatan
respon sistem relatif baik, walaupun pada saat
pengasutan motor terjadi satu siklus osilasi dalam
waktu singkat 0,001 dt. Hal ini dikarenakan saat
pengasutan motor terjadi lonjakan arus (inrush currant)
inverter akibat gaya gerak listrik lawan pada kumparan
stator motor masih nol, sedangkan resistansi kumparan
stator kecil maka seolah-olah inverter terhubung
singkat.
Fenomena ini tidak lagi muncul setelah
kecepatan putar motor stabil, walaupun beban motor
ditambah atau dikurangi, overshoot hampir tidak
muncul, prilaku ini dapat diamati pada Gambar 16.
Pengujian selanjutnya bertujuan untuk mengamati
respon kecepatan motor terhadap perubahan seting
kecepatan dan perubahan beban. Pertama motor
diseting pada kecepatan 3500 rpm, beban 0,5x10-3
N.m,
kedua pada waktu t = 0,018 dt kecepatan
dinaikan menjadi 4000 rpm, ketiga pada waktu t =
0.022 detik beban dinaikan menjadi 5x10-3 N.m.
Respon kecepatan
MASTS terhadap perlakuan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
73
Teknis
tersebut dapat dilihat pada Gambar 14. Setelah
menaikkan kecepatan menjadi 4000 rpm dibutuhkan
waktu 0,0005 detik untuk pemulihan kecepatan.
Demikian juga dengan penambahan beban menjadi
5x10-3 N.m terjadi penurunan kecepatan
sesaat
kemudian pulih setelah 0,0004 dt. Kenaikan torsi
beban diikuti kenaikan torsi elektromagnetik secara
cepat, seperti ditunjukan pada Gambar 15. Lonjakan
arus asut pada Gambar 16 terlihat cukup tinggi pada
saat motor diasut, ini disebabkan oleh fenomena
inverter berbeban motor seperti penjelasan terdahulu.
Lonjakan arus berkurang pada saat penambahan
kecepatan atau penambahan beban, karena gaya gerak
listrik lawan pada kumparan stator saat itu sudah
stabil..
CITEE 2010
Karakteristik Kecepatan
4500
4000
3500
t=0.022 dt
n=4000 rpm
T=5 N.m
3000
Kecepatan, rpm
ISSN: 2085-6350
t=0.018 dt
n=4000 rpm
2500
2000
1500
1000
500
0
0
0.004
0.008
0.012
0.016
0.020
0.024
0.028
Waktu, detik
Gambar 14. Respon kecepatan pada Torsi dinaikan
menjadi 5x10--3 N.m pada t = 0.022 dt.
Karakteristik Kecepatan
4000
Karakteristik Torsi
50
3500
N=3500 rpm
T= 0.5 N.m
tr=0.0005 dt
tp=0.0007dt
ts=0.0025dt
Mp= 2%
3000
30
2000
Torsi, N.m
Kecepatan, rpm
2500
40
1500
20
t=0.018 dt
n=4000 rpm
N=0.5 N.m
n=3500 rpm
10
1000
0
500
0
0
t=0.022 dt
n=4000 rpm
T=5 N.m
-10
0.004
0.008
0.012
0.016
0.020
0.026
0.028
Waktu, detik
Gambar 12. Respon kecepatan pada seting kecepatan
3500 rpm, Torsi = 0,5x10-3 N.m
-20
0
0.004
0.008
0.012
0.016
0.020
0.024
0.028
Waktu, detik
Gambar 15. Respon Torsi pada kecepatan awal 3500
rpm kemudian dinaikan menjadi 4000 rpm, Torsi
berubah 5x10-3 N.m pada t = 0,022 dt
Karakteristik Torsi
50
Karakteristik Arus
N=3500 rpm
T= 0.5 N.m
40
200
30
20
100
10
Arus
Torsi, N.m
150
T = 5 N.m
50
0
-10
0
-20
0
0.004
0.008
0.012
0.016
0.020
0.024
0.028
Waktu, detik
Gambar 13. Respon Torsi pada seting kecepatan
3500 rpm, Torsi = 0,5x10-3 N.m
74
-50
0
0.004
0.008
0.012
0.016
0.020
0.024
0.028
Waktu, detik
Gambar 16. Gelombang arus untuk Torsi dinaikkan
menjadi 5x10-3 N.m pada t = 0,022 dt
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
IV.
ISSN: 2085-6350
KESIMPULAN
Pengontrolan kecepatan dan torsi MASTS
berorientasi kontrol fluksi (field oriented control)
dapat dilakukan dengan mengontrol arus sumbu q (i q),
dan mengkondisikan arus sumbu d (iq) bernilai nol.
Upaya tersebut diperoleh dengan mempertahankan
sudut rotor 900. Lonjakan arus asut sulit dihilangkan,
karena pada saat pengasutan tegangan puncak keluaran
inverter langsung maksimum, sementara ggl lawan
kumparan stator masih nol. Setelah kecepatan stabil,
perubahan beban tidak lagi menyebabkan lonjakan arus
yang tinggi.
Untuk memperoleh respon sistem yang lebih baik
tanpa memerlukan model sistem yang detail
disarankan menggunakan algoritma kendali cerdas
(intelligent control).
REFERENCES
[1] Arroya, Carrilo, E, “ Modeling And Simulation Of
Pemanent Magnet Syncronous Motor Drive
System “, A Thesis Submit Master of Science
Electrical Engineering University of Puerto
Mayagurz Campus, 2006
[2] Brian, R “The Design of PID Controllers Using
Ziegler Nichols Tuning”, 2008
[3] Brown Ward, “Brushless DC Motor Control Made
Easy”, Michrochip Technology, 2002
[4] Cunkas Mehmet, Aydogdu.O, “Realization pf
Fuzzy Logic Controllrd Brushless DC Motor
Drives
Using
MATALAB/SIMULINK”,
Matematical and Computational Applications, Vol
15, No.2,pp 218-229, Seluk University Turkey,
2010.
[5] Hidayat, Munawar, I, ”Perancangan dan
Implementasi Sistem Pengendali Kecepatan Mesin
DC Brushless (MDCB) Menggunakan Logika
Fuzzy”, Tesis Magister Program Studi Teknik
Elektro ITB, 2000.
[6] Krause, Paul.C, “ Analysis of Electric nd
Machinery
And Drive Systems”, IEEE Press, 2 Edition,
USA, 2002.
[7] Munawar,I, Yahuarsyah,H, ” Pemodelan dan
Analisis Sistem Pensaklaran Motor Arus Searah
Tanpa Sikat, Desertasi S3 Jurusan Tenik Elektro
ITB, 2005
[8] Munawar,I
Hidayat,
”Perancangan
dan
Implementasi Pengendali Kecepatan Mesin
Sinkron 3 Fasa Berkinerja Mesin DC
Menggunakan Logika Fuzzy”, SMED 2000, FT
UGM, Yogyakarta, 2000.
[9] Novotny, D.W, ”Vector Control And Dynamic Of
AC Drives”, Clarendon Press Oxford, 1996
[10] Tool Box Matlab Versi 7, “Pemanent Magnet
Syncronous Machine”, Sim Power Systems, 2004.
[11] The MathWorks, Inc (1984-2010), “ Permanent
Magnet Synchronous Machine - Model the
dynamics of three-phase permanent magnet
synchronous machine with sinusoidal or
trapezoidal back electromotive force (back EMF)”,
2010
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
75
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Relationship between Contact Angle and Stoichiometry Value
On Epoxy Resin Polymer Insulating Materials
Nurlailati, Abdul Syakur*, Sarjiya, Hamzah Berahim
Postgraduate Programs, Department of Electrical Engineering
Gadjah Mada University, Yogyakarta, Indonesia
*
Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering
Diponegoro University, Semarang, Jawa Tengah, Indonesia
*e-mail : [email protected], [email protected]
Abstract- Insulation materials that commonly used in air
insulation which is operated at high voltage are the
porcelain, glass, and polymer materials. One of the
insulating polymer materials that used is epoxy resin. This
insulation material has a shortage of aging/degradation of
the surface (surface-aging) due to environmental pollution.
Environmental pollution can cause insulation coated with
dirt and chemicals in the long time. In wet condition, the
contaminant particles on the insulation surface will dissolve
in water and form a continuous conductive path between
the high voltage electrode and ground electrode. This
phenomenon, called "surface tracking”.
Material that used in this research is epoxy resin
polymer isolation with stoichiometry values (base material
diglycidyl ether of bisphenol-A (DGEBA) : hardener material
or curing agent metaphenylene diamine (MPDA)) are 3/7;
4/6; 5/5; 6/4; and 7 / 3, sample size is 120 x 50 mm. Research
is done according to standard IEC 587: 1984. In this study,
the effect of variation in stoichiometry to the hydrophobic
contact angle value,
From the results of the research, is obtained that
the epoxy resin that used in this research are categorized
partially wetted. The increase in epoxy resin stoichiometry
value causes the decrease in contact angle which means the
decrease in surface insulation resistance, so that leakage
currents flowing on the surface insulating material easily.
Stoichiometry value of epoxy resin with a trademark
EPOSCHON that has the biggest value of contact angle is
3/7.
Keywords:
Epoxy resin, Insulation, stoichiometry value,
contact angle.
I.
PENDAHULUAN
Sistem tenaga listrik terdiri atas tiga bagian utama
yaitu pusat pembangkit, saluran transmisi dan sistem
distribusi. Sistem transmisi dan sistem distribusi adalah
sarana pengangkutan untuk menyalurkan tenaga listrik
dari pusat pembangkit sampai ke konsumen memerlukan
suatu sarana pengangkutan.
Mengingat bahwa daya
listrik dikirim dari pusat pembangkit ke pusat beban
menggunakan saluran udara atau konduktor yang
jaraknya
sampai ratusan kilometer.
Untuk
meminimalkan rugi – rugi saluran, digunakan tegangan
yang tinggi (beberapa ratus kV), maka diperlukan pula
bahan isolasi untuk isolator yang mampu bekerja pada
tegangan tinggi.
76
Isolator yang banyak digunakan untuk menggantung
dan mengisolasi konduktor tegangan tinggi terbuat dari
bahan keramik dan gelas. Kelebihan bahan isolasi jenis
ini adalah harganya yang cukup murah dibandingkan
dengan polimer. Namun, bahan isolasi jenis ini memiliki
kelemahan dari segi mekanis yaitu berat dan
permukaannya yang bersifat menyerap air (hygroscopic)
sehingga lebih mudah terjadi arus bocor pada permukaan
yang akhirnya dapat menyebabkan lewat denyar
(flashover).
Untuk mengatasi hal tersebut, maka sebagai alternatif,
digunakan bahan isolasi polimer. Salah satu contoh dari
bahan isolasi polimer adalah resin epoksi. Bahan isolasi
ini mempunyai beberapa kelebihan dibandingkan dengan
porselin dan gelas. Bahan isolasi polimer resin epoksi
lebih ringan daripada porselin dan gelas. Massa bahan
isolasi polimer resin epoksi yang lebih rendah dibanding
porselin dan gelas memberikan peluang baru pada desain
menara saluran transmisi tegangan tinggi dan ekstra
tinggi yang lebih kompak, dapat pula dipergunakan
sebagai pemisah fase guna mengurangi ayunan mekanik
konduktor saluran transmisi.
Sifat rugi dielektrik bahan isolasi epoksi resin lebih
kecil daripada porselin dan gelas. Demikian pula,
resistivitas volume untuk isolasi polimer pada 200C lebih
tinggi daripada porselin dan gelas.
Alasan lain pemilihan material isolasi polimer resin
epoksi ini adalah sebagai berikut : sifat kekentalan
rendah,bahan dasar resin epoksi dan agen pematangannya
cair sehingga mudah dimodifikasi; cepat dan mudah
pematangannya pada
suhu ruangan atau dari 5 - 800C atau vulkanisasi suhu
ruangan (room temperature vulcanized, RTV), tergantung
pada pemilihan bahan pengerasnya; penyusutannya
rendah pada waktu dibentuk; kekuatan kerekatannya
tinggi, sifat kekuatan mekaniknya yang tinggi; isolasi
listrik yang tinggi; ketahanan kimia yang baik,
ketahanannya terhadap soda api dan ketahanannya
unggul terhadap asam; plastik yang serbaguna, dapat
dimodifikasi menggunakan bahan pembentuk dan bahan
pengisi; dan dijual secara komersial, tersedia dipasaran
dengan harga yang lebih rendah dibandingkan bahan
polimer yang lain. Kebanyakan isolator tegangan tinggi
diaplikasikan di luar ruangan. Pencemaran lingkungan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
dapat menyebabkan isolator menjadi semakin dilapisi
dengan kotoran dan bahan kimia dalam jangka panjang.
Lapisan polusi ini tidak memiliki efek merugikan bila
isolator dalam keadaan kering. Namun pada kondisi
basah, arus bocor permukaan resistif mengalir. Arus
bocor ini menyebabkan karbonisasi dan penguapan dari
isolasi dan mengarah pada pembentukan "jalur karbon"
permanen di permukaan. Proses ini kumulatif dan
berkesinambungan, dan kegagalan isolasi terjadi ketika
jalur terkarbonasi terbentuk antar elektroda. Fenomena
ini, yang disebut "penjejakan permukaan" yang umumnya
terjadi pada permukaan isolator dalam kondisi basah
terkontaminasi.
Bahan yang akan diteliti adalah isolasi polimer resin
epoksi dengan bahan dasar diglycidyl ether of bisphenolA (DGEBA), bahan pengeras atau agen pematangan
(curing agent) metaphenylene diamine (MPDA) dengan
perbandingan 3:7 ; 4:6 ; 5:5 ; 6:4 ; dan 7:3, ukuran
sample 120 x 50 mm, sesuai standar IEC 587: 1984.
Variasi ini akan dikaji pengaruhnya terhadap nilai sudut
kontak hidrofobik yang secara tidak langsung
berpengaruh pada arus bocor, dan degradasi permukaan
yang diakibatkan proses penjejakan dan erosi serta waktu
penjejakannya.
II.
DASAR TEORI
A. Bahan Isolasi
Bahan dielektrik pada isolator pasangan luar harus
memiliki kekuatan dielektrik yang tinggi dan tidak
dipengaruhi oleh kondisi sekitarnya. Bahan dielektrik
berupa porselin memiliki kekuatan dielektrik yang tinggi.
Isolator dengan bahan dielektrik gelas lebih murah
daripada porselin, namun, karena adanya larutan alkali
dalam komposisi gelas akan menambah sifat higroskopis
dari pemukaan isolator, sehingga konduktifitas
permukaan isolator menjadi lebih besar.
B. Polimer Resin Epoksi
Resin epoksi yang dimaksud pada penelitian ini
adalah hasil pematangan epoksi resin jenis diglycidyl
ether of bisphenol A (DGEBA) dengan Metaphenylenediamine (MPDA).
ISSN: 2085-6350
Epoksi resin yang digunakan pada penelitian ini
adalah epoksi resin dengan menggunakan proses
pematangan vulkanisasi suhu ruang (RTV) atau proses
pematangan pada suhu ruangan atau dari 5 - 800C
Perbandingan antara bahan dasar DGEBA, dengan
pengeras MPDA disebut nilai stokiometri (NS) yang
besarnya sama dengan 1 menurut Rosen (1982), artinya
perbandingan antara bahan dasar dan pengeras adalah
1:1.
Terdapat tiga kemungkinan nilai NS, sebagai
berikut:
1. NS < 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar
DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, lebih
banyak DGEBA daripada MPDA, sehingga yang
terjadi, pematangan pengeras tidak sempurna,
produk mengandung gugus eter atau gugus DGEBA
yang aktif.
2. NS = 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar
DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, DGEBA
dan
MPDA sama banyak , sehingga terjadi
pematangan sempurna.
3. NS > 1, berarti bahwa pada reaksi antara bahan dasar
DGEBA dengan bahan pengeras MPDA, MPDA
lebih banyak dibandingkan DGEBA , sehingga
terjadi pematangan sempurna, tetapi produk
mengandung atom H yang aktif sebagai sisa dari
MPDA.
C. Sudut Kontak Bahan Isolasi Resin epoksi
Pengukuran sudut kontak pada suatu bahan isolasi
dilakukan untuk mengetahui sifat permukaan bahan,
hidofobik atau hidrofilik. Sifat hidrofobik merupakan
suatu karakteristik bahan isolasi, dalam keadaan
terpolusi, bahan masih mampu bersifat menolak air yang
jatuh ke permukaannya. Sifat hidrofobik paling berguna
untuk isolasi outdoor karena dalam keadaan basah atau
lembab tidak akan terbentuk lapisan air yang kontinu
antara ujung – ujung isolator, sehingga permukaan
isolator tetap memiliki konduktivitas yang rendah,
akibatnya arus bocor sangat kecil.
Sudut kontak merupakan sudut yang dibentuk antara
permukaan bahan uji dengan air destilasi yang diteteskan
ke permukaan bahan uji. Pengukuran ini menggunakan
tetesan air 50 µl yang diteteskan pada permukaan bahan
isolator. Profil tetesan air itu diambil 2 menit setelah air
diteteskan pada permukaan bahan isolator. Profil setetes
air diproyeksikan pada layar dan sudut kontak (180 o - γ)
dapat ditetapkan sebagaimana yang diilustrasikan pada
Gambar 2.
air
Gambar 2. Pengujian Sudut Kontak
Gambar 1. Reaksi pematangan DGEBA dan MPDA
Universitas Gadjah Mada
Para peneliti telah berhasil mengklasifikasikan sudut
kontak dalam tiga kelompok yaitu untuk sudut lebih kecil
dari 30 o maka bahan tersebut bersifat basah (hidrofilik),
sudut kontak antara 30 o - 89o disebut basah sebagian
(partially wetted), dan sudut kontak lebih dari 90o disebut
Yogyakarta, 20 Juli 2010
77
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
hidrofobik atau bersifat menolak air. Cairan yang
digunakan untuk mengukur sudut kontak adalah air.
Menurut Berahim (2005), resin epoksi tidak
memiliki sifat hidrofobik.
Gambar 5. Bahan uji resin epoksi
a.basah sebagian
b.Tidak basah c.Basah keseluruhan
Gambar 3. Klasifikasi sudut kontak
Tabel 1 Komposisi campuran resin epoksi dan hardener
Menurut Adamson (1982) dan Surdia (1985), nilai
sudut kontak tergantung dari beberapa faktor berikut :
1. struktur kimia permukaan bahan isolasi,dapat
dibasahi atau tidak
2. halus kasarnya permukaan, yang halus dan licin,
sudut kontaknya kecil
3. pori – pori yan terisi cairan, permukaannya licin,
sudut kontaknya kecil.
4. zat asing, keberadaan zat asing pada permukaan
yang aktif dapat mengubah sudut kontak.
.
E Metoda untuk Mengevaluasi Proses Tracking dan
Erosi pada Material Isolator (IEC 587 : 1984 )
Standar ini menggambarkan dua metode tes untuk
mengevaluasi material isolator listrik untuk penggunaan
dibawah beberapa kondisi ambang pada frekuensi daya (
48 Hz sampai 62 Hz ) dengan pengukuran hambatan
tracking dan erosi, menggunakan kontaminant cair dan
bahan uji.
Bahan uji datar minimal berukuran 50 mm x 120
mm. Disarankan memiliki ketebalan 5 mm.
95 mm
5
Minimal 50 mm
10
Minimal 120 mm
Gambar 4. Bahan uji dengan dengan lubang untuk
menempatkan elektroda
III.
Komposisi campuran dapat dilihat pada Tabel 1.
Untuk setiap variasi komposisi resin epoksi dibuat 5
sampel uji.
CARA PENELITIAN
Kode
sampel
RTV30
RTV40
RTV50
RTV60
RTV70
2.
MPDA
(gr)
120
160
200
240
280
DGEBA
(gr)
280
240
200
160
120
NS
3/7
4/6
5/5
6/4
7/3
Air destilasi
B. Peralatan Penelitian
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini
meliputi :
1. Kamera foto digital
2. Seperangkat komputer
3. Seperangkat lampu sebagai sumber cahaya
tambahan
4. Pipet tetes 0,05 ml atau 50 µl
5. Busur derajat dua sisi
6. Gelas ukur 100 ml
C. Pengujian Sudut Kontak
Pengujian sudut kontak ini dimaksudkan untuk
menentukan sifat permukaan bahan isolasi resin epoksi,
bersifat hidrofobik atau hidrofilik. Sudut hidrofobik
mencerminkan sifat kedap air dari permukaan bahan,
semakin besar sudut hidrofobik, maka semakin baik sifat
bahan untuk dapat menahan air tidak masuk ke dalam
bahan isolator.
Berikut adalah gambar rangkaian pengujian
sudut kontak.
A. Bahan Uji
1. Isolator polymer, material resin epoksi dengan
perbandingan MPDA : DGBA sebagai berikut 3/7;
4/6; 5/5 ; 6/4 ; dan 7/3.
Proses persiapan : menyiapkan bahan dan alat yang
digunakan yaitu
- Bahan : - bahan dasar : diglycidyl ether of
bisphenol A (DGEBA)
- bahan pengeras : metaphenylene diamine (MPDA)
.
komputer
Lampu
1000W
kamera
air
sampel
Gambar 6. Rangkaian pengujian sudut kontak
78
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Langkah pengujiannya adalah :
1. Menyalakan seperangkat lampu sebagai sumber
cahaya tambahan
2. Meletakkan bahan uji dan menghidupkan
kamera.
3. Setelah permukaan bahan uji tampak segaris,
bahan uji ditetesi dengan air destilasi sebanyak
50 ul menggunakan assipette no.100
4. Memfoto bahan uji dengan kamera digital. Hasil
pengujian bisa langsung dimasukkan ke dalam
komputer dan sudut kontak segera dihitung.
IV. HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS
Besarnya sudut kontak permukaan bahan terhadap
tetesan cairan diperoleh berdasarkan hasil pengamatan
langsung melalui pemotretan kamera digital yang
dihubungkan dengan komputer. Dari hasil penelitian,
dapat dibuat grafik hubungan antara sudut kontak
terhadap nilai stokiometri resin epoksi, seperti yang
ditampilkan Gambar 5.
ISSN: 2085-6350
resin menyebabkan bahan isolasi bersifat semakin
hidrofilik, ditunjukkan dengan penurunan nilai sudut
kontak.
Penurunan sudut kontak menyebabkan menurunnya
resistivitas permukaan bahan isolator, sehingga
mempermudah terjadinya arus bocor. Perubahan arus
bocor ini akan berkontribusi pada pengembangan sifat
penjejakan dan pola-pola penjejakan karbon.
Arus bocor akan menyebabkan terjadinya degradasi
permukaan karena adanya medan listrik. Jika elektroda
tegangan tinggi diterapkan tegangan, maka akan timbul
medan listrik. Di dalam medan listrik, elektron-elektron
bebasa akan mendapat energi yang kuat yang dapat
memicu timbulnya proses ionisasi. Penguraian ion ini
menyebabkan penurunan kualitas isolasi. Medan listrik
yang melebihi nilai ambang akan mengakibatkan
terjadinya pelepasan muatan permukaan. Erosi pada
permukaan diikuti dengan terbentuknya pola filamen
yang menghasilkan pepohonan listrik.
V. KESIMPULAN
Berdasarkan data yang diperoleh dan hasil
analisis data yang telah diolah, maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut :
1. Kenaikan
nilai
stoikiometri
resin
epoksi
menyebabkan penurunan sudut kontak.
2. Sudut kontak yang paling besar adalah resin epoksi
RTV30 dengan perbandingan bahan pengeras
metaphenylene diamine (MPDA) : bahan dasar
diglycidyl ether of bisphenol A (DGEBA) 3:7.
REFERENSI
Gambar 5. Grafik hubungan sudut kontak dan nilai stoikiometri
Dari data hasil pengujian dan Gambar 5, dapat
dilihat bahwa resin epoksi yang digunakan pada
penelitian ini tidak bersifat hidrofobik (kedap air). Nilai
sudut kontak berkisar antara 400 sampai 840 yang bisa
dikategorikan bersifat partially wetted (basah sebagian).
Sudut kontak yang paling besar adalah resin epoksi
RTV30.
Hubungan besarnya sudut kontak terhadap nilai
stoikiometri resin epoksi dapat didekati dengan
persamaan :
θ = -0.616(ns)2 + 8.2116(ns) + 45.546
dengan :
θ = sudut kontak (derajat)
ns = nilai stoikiometri
Dari persamaan pendekatan diatas, dapat dilihat
bahwa kenaikan nilai stoikiometri resin epoksi
menyebabkan
penurunan
sudut
kontak
yang
menunjukkan penurunan sifat kedap air permukaan bahan
isolator. Penambahan bahan pengeras metaphenylene
diamine (MPDA) semakin banyaknya atom hidrogen
pada epoksi resin. Hidrogen merupakan elektron aktif
yang sangat mudah bereaksi dengan air, sehingga produk
akan bersifat menyerap air.
Semakin banyak
metaphenylene diamine (MPDA), maka semakin banyak
pula hidrogen aktif yang terkandung di dalam epoksi
Universitas Gadjah Mada
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Amin, M. et.al., 2007, ”Hidrophobicity of Silicone Rubber Used
For Outdoor Insulation ( An Overview ) ” Advanced Study
Center Co.Ltd.
Berahim,Hamzah, 2005, “Metodologi Untuk Mengkaji Kinerja
Isolasi Polimer Resin Epoksi Silane Sebagai Material Isolator
Tegangan Tinggi di Daerah Tropis”, Disertasi Fakultas Ilmu
Teknik Jurusan Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada.
Idayono. A.T., 2006, ”Pengaruh Kontaminasi Polutan Garam dan
UV Terhadap Sifat Absorbsi Air Bahan Isolasi DGEBA dengan
Bahan Pengisi Alumunium Oksida dan Sillicone Rubber”, UMS
Digital Library.
Jatmiko, and Asy’ari, H., 2003, “Tegangan Flashover pada
Bahan Isolasi Epoksi (DGEBA) yang Terpengaruh oleh Polutan
Garam Parangtristis”, Jurnal Teknik Elektro dan Komputer Emiter
Vol.3 No.2.
Jauhari, E., 2005, “Isolator Saluran Udara”. Eri Jauhari-EnJ’s
Blog
Karady, G.G, 1995, ”Flashover Mechanism of Silicone Rubber
Insulator Used For Outdoor Insulation I’. IEEE Transaction on
Power Delivery, Vol 10, No.4
Mala, G.R.E., 2003. “Studi Karakteristik Bahan Isolasi Sillicone
Rubber Terkontaminasi Polutan Parangtritis”, Tugas Akhir
Fakultas Teknik Elektro Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
Rao, U.M., et.al., 2002. ”Investigation of Surface
Characteristization of Silicone Rubber Due To Tracking
Phenomena Under A.C and D.C Voltages”, Bull.Mater.Sci.,Vol
25, India.
Shaowu, W. et.al., 2002, ”Hydrophobicity Changing of Silicone
Rubber Insulators in Service”, 21,rue d’artois F-5008, Paris.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
79
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Studi Penempatan Kapasitor Pada Jaringan
Distribusi Radial Menggunakan Algoritma Genetika
Yuli Asmi Rahman 1), Soedjatmiko 2) , Sarjiya 2)
1)
.Mahasiswa Teknik Elektro UGM
2)
.Dosen Jurusan Teknik Elektro UGM
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Gadjah Mada,
Jalan Grafika , 55281,Yogyakarta, Indonesia
1)
[email protected], 2) [email protected]
Abstract—One of major problems in distribution system is voltage drop, which may exceed voltage tolerance of ±5% of
nominal voltage. In this respect, placing capacitors in distribution systems can improve voltage profile. Cempaka feeder
belonged to PT. PLN Suluttenggo Palu branch, with a total length of 122.15 km consists of 83 distribution transformers,
which have voltage drop of about 12,54%. Capacitor placement optimization was determined by genetic algorithm method
to find the best location and size of capacitor. Objective function formulated from net profit that corresponded to the amount
that could be saved by reducing losses after discounting the capacitor cost. Overall, solution obtained was able to improve the
voltage profile of Cempaka feeder up to a maximum voltage drop of about 4.93% to 4.98%. In addition, besides improving
voltage profile, the capacitor placement reduced Cempaka feeder power losses by 17.37% from 250.05 kW. Based on voltage
quality and maximal profit, it was found that the best solution was given by second scenario with maximum voltage drop
reached 4.98% and able to maintain voltage profile up to 30% increasing load.
Keywords: optimization, genetic algorithm, voltage profile
I.
PENDAHULUAN
Dalam sistem penyediaan tenaga listrik yang meliputi
sistem pembangkitan, sistem transmisi dan sistem
distribusi tidak lepas dari kendala untuk mencapai
optimasi pemakaian energi listrik. Kendala yang sering
muncul dalam sistem distribusi adalah drop tegangan
yang lebih rendah dari batas toleransi yang diijinkan,
utamanya pada penyulang (feeder) yang panjang.
Jaringan distribusi tegangan menengah 20 kV cabang
Palu yang terdiri dari 19 feeder (penyulang). Pengaturan
tegangan pada jaringan distribusi masih menggunakan
trafo distribusi dengan mengatur posisi tap changer trafo
namun solusi tersebut hanya efektif berlaku pada feeder
(penyulang) tertentu dan tidak memberikan solusi
perbaikan tegangan pada feeder yang berjarak jauh dari
trafo distribusi. Dari ke -19 feeder (penyulang) yang
berada dalam wilayah operasi PT. PLN Cabang Palu,
Cempaka merupakan penyulang yang mengalami drop
tegangan paling signifikan dengan panjang saluran
122.15 km.
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk
mengurangi drop tegangan adalah pemasangan kapasitor
[4]. Salah satu permasalahan penting yang timbul, yaitu
ketepatan lokasi dan ukuran dari kapasitor pada suatu
titik percabangan tertentu agar bisa berfungsi efektif.
Beberapa penelitian telah menggunakan beberapa metode
untuk mendapat lokasi dan ukuran optimal dari kapasitor
[1,7]. Metode algoritma genetika merupakan salah satu
metode penyelesaian kasus optimisasi yang bersifat
Probabilistic reasoning yaitu memiliki kemampuan
untuk mengambil keputusan yang rasional, walaupun
informasi yang diolah kurang lengkap atau mengandung
unsur ketidakpastian [5]. Algoritma genetika mempunyai
beban komputasi yang lebih ringan dibandingkan dengan
80
metode lainnya[3,6]. Berdasarkan fakta diatas, maka
penelitian ini mengambil studi kasus penyulang Cempaka
pada jaringan distribusi cabang Palu dengan
menggunakan metode algoritma genetika. Tujuan dan
manfaat penelitian ini adalah mengetahui lokasi dan
ukuran optimal kapasitor berdasar profil beban sekarang
dan tahun mendatang serta pengaruhnya pada perbaikan
profil tegangan sehingga diharapkan dapat menjadi bahan
pertimbangan dalam pengembangan sistem distribusi
cabang Palu untuk masa mendatang.
II. LANDASAN TEORI
A. Pengaruh Pemasangan Kapasitor Terhadap Profil
Tegangan
Dengan anggapan tegangan sisi beban dipertahankan
konstan maka dengan menggunakan kapasitor shunt arus
reaktif yang mengalir pada saluran akan berkurang. Hal
ini menyebabkan berkurangnya penurunan tegangan pada
saluran. Berkurangnya arus reaktif yang mengalir pada
saluran akan memberikan penurunan rugi-rugi daya dan
rugi-rugi energi. Pada Gambar 1 berikut merupakan
gambaran dasar dari hubungan kapasitor yang terhubung
secara paralel pada jaringan disertai vektor diagramnya.
Kapasitor shunt mensuplai daya reaktif atau arus
untuk menetralkan komponen keluaran antar phasa dari
arus yang diperlukan oleh beban induktif. Penurunan
tegangan pada penyulang, atau pada saluran transmisi
yang pendek dengan faktor daya yang ketinggalan dapat
dihitung sebagai berikut :
VD = IRR + IXXL volt
(1)
dengan:
R = resistansi total pada penyulang (ohm)
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
XL= reaktansi induktif total pada penyulang (ohm)
IR = komponen daya nyata dari arus (A)
IX = komponen reaktif arus tertinggal (A)
Ketika kapasitor ditempatkan pada akhir saluran,
resultan drop tegangannya dapat dihitung
VD = IRR + IXXL - ICXL Volt
(2)
dengan Ic = komponen reaktif dari arus yang
mendahului.
ISSN: 2085-6350
untuk mengidentifikasi letak dan ukuran kapasitor
sehingga gen pada kromosom berisi 2 nilai yaitu:
a. Nilai gen pertama untuk menentukan lokasi yang
berupa nilai 0 atau 1. Nilai 0 mengidentifikasikan
tidak adanya kapasitor pada bus tersebut, sedangkan
nilai 1 mengidentifikasikan adanya kapasitor yang
dipasang pada tiang tersebut.
b. Nilai gen kedua berisi informasi tentang ukuran
kapasitor.
Gambar 2 merupakan contoh solusi untuk
sebuah penyulang yang terdiri dari 7 titik. Kedua bagian
pada Gambar ini terdiri dari 2 seksi yang berisi anggota n
yang sama dengan n merupakan jumlah tiang pada
penyulang yang merupakan kandidat tempat pemasangan
kapasitor. Seksi pertama menunjukkan ada tidaknya
kapasitor dan seksi kedua menunjukkan ukuran kapasitor
dalam satuan MVAR.
0 1 0 1 1 0
0
0 3 0 1 2 0 0
0 4 kapasitor
3
ukuran
Gambar 2 Pembagian kromosom
0 lokasi
1 1
(c )
Gambar 1 Efek pemasangan kapasitor, (a) Rangkaian ekivalen dari
saluran, diagram vektor pada rangkaian pada faktor daya tertinggal ,
(b) tanpa kapasitor, dan (c) dengan kapasitor shunt
Perbedaan antara penurunan tegangan yang dihitung
berdasarkan persamaan (1) dan (2) adalah kenaikan
tegangan pada pemasangan kapasitor yang dapat
ditunjukkan sebagai berikut :
VR = ICXL Volt
(3)
Selain efek menaikkan tegangan pada ujung penerima
atau dengan kata lain memperbaiki profil tegangan,
pengaruh pemasangan kapasitor lainnya adalah
menurunkan rugi-rugi daya saluran.
B. Algoritma Genetika
Algoritma genetika adalah salah satu dari algoritma
penelusuran stokastik didasarkan atas mekanisme genetik
alami [8]. Langkah awal adalah mengkodekan variabel
permasalahan dengan menggunakan kromosom artificial
atau string. String menggambarkan satu keadaan
(searching point) dalam ruang penyelesaian. Algoritma
genetika menyediakan populasi string (disebut multiple
searching point)
yang
merupakan metode
penelusuran secara paralel. Hal ini akan memodifikasi
string menggunakan seleksi alami dan operator genetik
misalnya cross-over dan mutasi. Setelah konvergen
string dikodekan sebagai variable penyelesaian awal.
Teknik pencarian dilakukan sekaligus atas sejumlah
solusi yang mungkin yang dikenal dengan istilah
populasi. Individu yang terdapat dalam satu populasi
disebut dengan istilah kromosom (chromosom).
Kromosom ini merupakan suatu solusi yang masih
berbentuk simbol. Populasi awal dibangun secara acak,
Populasi berikutnya merupakan hasil evolusi kromosomkromosom melalui iterasi yang disebut dengan istilah
generasi. Pada setiap generasi, kromosom akan melalui
proses evaluasi dengan menggunakan alat ukur yang
disebut dengan fungsi fitness. Tingkat fitness ditetapkan
berdasar fungsi obyektif. Nilai fitness dari suatu
kromosom akan menunjukkan kualitas kromosom dalam
populasi tersebut. Generasi berikutnya dikenal dengan
istilah anak (offspring) terbentuk dari gabungan 2
kromosom generasi sekarang yang bertindak sebagai
induk (parent) dengan menggunakan operator
penyilangan (crossover). Selain operator penyilangan,
suatu kromosom dapat juga dimodifikasi dengan
menggunakan operator mutasi.
Populasi generasi yang baru dibentuk dengan cara
menyeleksi nilai fitness dari kromosom induk (parent)
dan nilai fitness dari kromosom anak (offspring), serta
menolak kromosom-kromosom yang lainnya sehingga
ukuran populasi (jumlah kromosom dalam suatu
populasi) konstan. Setelah melalui beberapa generasi,
maka algoritma ini akan konvergen ke kromosom
terbaik.
III. METODE PENELITIAN
Materi penelitian adalah melakukan proses
penempatan kapasitor paling optimal pada penyulang
Cempaka yang termasuk wilayah kerja jaringan distribusi
primer SUTM cabang Palu wilayah Sulutenggo. Proses
penempatan kapasitor dilakukan dengan proses optimasi
dari segi lokasi dan ukuran dengan metode algoritma
genetika. Dalam prosesnya, terdapat tiga materi kajian:
a. Perhitungan analisis aliran daya menggunakan
metode Newton-Raphson.
b. Penentuan lokasi dan ukuran kapasitor berdasar
fungsi objektif .
c. Perhitungan keefektifan solusi yang dihasilkan untuk
kenaikan beban.
Untuk
implementasi algoritma genetika pada
permasalahan optimasi kapasitor digunakan kromosom
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
81
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
= C1Jeq ∆Ploss
mulai
Inisialisasi parameter GA dan aliran daya
= C1 (0.77572 x 24 x 365)∆Ploss
Pengambilan data sistem dari file Excel 2003
generasi = 0
dengan :
generasi = generasi + 1
ya
generasi = 1 ?
Bentuk populasi awal
Ntiang = jumlah kandidat tiang
C1
Pembentukan matriks Y bus
Nilai fitness tidak
direkomendasikan
Jalankan program aliran daya Newton
- raphson
,
Hitung fungsifitness
0,95 ≤Vm≤1,05 ?
Profit lebih dari -1000000?
= harga transfer energi (Rp/kWh)
∆PLoss = selisih rugi-rugi sistem saat belum terpasang
kapasitor dan sesudah terpasang kapasitor (kW)
tidak
ya
ya
generasi=1 & kromosom pertama ?
Tampilkan hasil
airan daya
tanpa kapasitor
tidak
Jeq
= jam ekivalen rugi
C1i
= biaya tahunan kapasitor (Rp/ tahun)
TABEL I BIAYA TAHUNAN KAPASITOR
Qp(kVAr)
300
600
900
1200
ya
Kromosom yang lain ?
C1i ($/kVAr)
tidak
Evaluasi dan linear
fitness ranking
Mutasi
Regenerasi
tidak
Generasi = generasimax ?
ya
0.170
dengan kapasitor
stop
Gambar 3 Diagram alir algoritma utama
Secara keseluruhan penelitian ini terdiri dari dua
algoritma yaitu algoritma utama untuk penempatan
kapasitor secara optimal dan algoritma aliran daya.
Diagram alir pada gambar 3 merepresentasikan urutan
pengerjaan proses penempatan kapasitor secara optimal.
A. Batasan tegangan
Batasan tegangan ditetapkan V
i = 1,…,n
min
i
max
≤V ≤V
untuk
dengan :
i = nomor tiang
Vmin = 0.95 pu
Vmax = 1.05 pu
B. Fungsi Fitness
Fungsi objektif merupakan fungsi yang digunakan
untuk menghitung nilai fitness dari tiap kromosom dalam
populasi. Fungsi objektif h yang digunakan untuk model
penempatan kapasitor penelitian ini adalah
max h = profit
(4)
Nilai profit adalah nilai keuntungan secara keseluruhan
jika kapasitor terpasang. Nilai ini merupakan selisih
penghematan biaya energi dengan harga kapasitor [2].
Fungsi objektif yang digunakan pada algoritma genetika
merupakan hasil reduksi fungsi objektif yang dinyatakan
pada persamaan (5). Fungsi ini dapat dinyatakan sebagai
berikut :
82
0.183
Nilai C1 menggunakan harga transfer energi listrik
dari PLTU Mpanau sebagai pemasok daya yang
mempunyai harga flat Rp. 872,00 per kWh. Durasi waktu
level pembebanan memperhitungkan beban sistem
selama setahun, sehingga level pembebanan total sebesar
365 hari x 24 jam. C1i
merupakan biaya tahunan
kapasitor yang dapat dilihat pada tabel 1.
Pindah silang
Max h = Floss - Fcost
0.220
Sumber: Robandi, 2006
Elitisme
Seleksi rodaroulette
Tampilkan hasil airan daya
0.35
(5)
IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan proses input data, maka dilakukan
proses pengujian. Hasil dari proses ini didukung oleh
nilai-nilai parameter yang tersaji pada tabel 2.
TABEL II. PARAMETER ALGORITMA GENETIKA
Jumlah kromosom
20
Jumlah generasi (kandidat tiang)
21
Batas generasi maksimum
100
Probabilitas penyilangan (Pc)
0.9
Probabilitas mutasi (Pm)
0.1
Jumlah kandidat tiang sebanyak 21 titik merupakan
titik trafo yang mengalami drop tegangan dengan jumlah
beban yang relatif besar.
A. Kondisi Penyulang Sebelum Pemasangan Kapasitor
Dari hasil perhitungan aliran daya menggunakan
program Matlab untuk penyulang Cempaka berdasarkan
masukan data tiang dan data saluran distribusi diperoleh
hasil bahwa terdapat beberapa tiang yang memiliki
tegangan di luar batas tegangan standar yaitu mulai dari
tiang dengan nomor titik mulai dari titik 16 hingga titik
100. Nilai maksimum deviasi tegangan dari tegangan
referensi (1 pu) mencapai 12.54% dengan rugi daya
saluran distribusi sebesar 250.05 kW.
Dengan penambahan kapasitor pada titik tiang yang
dihitung menggunakan algoritma genetika diharapkan
profil tegangan pada sistem dapat diperbaiki.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
Teknis
Hasil optimasi yang dilakukan dengan 5 kali
pengujian ditampilkan pada tabel 3.
TABEL III HASIL PENGUJIAN
Kode
Trafo
P.141
P.90
P.499
P.88
PV.73
PV.58
PV.53
PV.52
PV.01
PV.09
PV.12
PV.20
PV.24
PV.26
PV.31
PV.33
PV.36
PY.1
PY.6
PO.24
PO.25
maks.drop
tegangan
(%)
rugi saluran
(kW)
Pengujian
1
2
3
4
5
300
600
0
0
0
0
300
0
0
0
0
300
0
300
0
300
0
600
0
300
0
0
300
300
0
0
0
0
0
600
0
300
600
0
0
300
0
0
0
300
300
0
0
0
0
600
0
300
0
0
600
600
0
0
0
0
0
0
600
0
0
0
600
600
0
0
0
0
0
0
300
0
0
0
300
300
0
600
0
0
0
900
0
0
300
0
0
0
0
300
0
900
0
300
0
0
0
0
600
0
0
0
0
0
600
4.98
4.96
4.99
4.93
4.98
198.77
202.88
209.23
210.85
211.39
Hasil optimasi menampilkan letak dan ukuran
kapasitor terbaik. Nilai ini diperoleh dari besar injeksi
daya reaktif untuk menghasilkan nilai profit paling
maksimal. Secara kesuruhan dari hasil optimasi yang
dilakukan dengan pengujian sebanyak 5 kali memberikan
rata-rata injeksi daya reaktif sebesar 2818.42 kVAr.
Secara keseluruhan dengan adanya penambahan
kapasitor, maka nilai drop tegangan secara rata – rata
menurun sebesar 7.57 %. Drop tegangan maksimum
berada pada kisaran batas toleransi yaitu 4.93% hingga
4.98%. Pengaruh pemasangan kapasitor terhadap profil
tegangan penyulang Cempaka dapat dilihat pada gambar
4.
Rugi daya (kW)
B. Hasil Pengujian
ISSN: 2085-6350
pengujian
Gambar 5
Perbandingan rugi daya sebelum dan
pemasangan kapasitor
sesudah
Selain efek perbaikan profil tegangan, pemasangan
kapasitor juga mereduksi nilai rugi daya rata-rata sebesar
17.37 %. Hal ini memberikan efek penurunan biaya
energi akibat penurunan rugi daya. Nilai profit diperoleh
dari selisih penurunan biaya energi sebelum pemasangan
kapasitor terhadap biaya energi setelah pemasangan
kapasitor pada masing-masing hasil pengujian dikurangi
dengan biaya tahunan kapasitor.
Biaya (rupiah /tahun)
CITEE 2010
pengujian
Gambar 6 Profit per tahun akibat pemasangan kapasitor
nomor tiang
Gambar 4 Profil tegangan sebelum dan sesudah pemasangan
kapasitor
Besarnya injeksi daya reaktif pada diberikan oleh
pemasangan
kapasitor
akan
berdampak
pada
pengurangan arus reaktif yang mengalir pada saluran
akibat beban induktif . Akibatnya ini akan menaikkan
nilai tegangan pada titik tersebut. Setelah penambahan
kapasitor yang memberikan injeksi daya reaktif pada
penyulang Cempaka mampu mengangkat nilai profil
tegangan semakin baik.
Universitas Gadjah Mada
Pemilihan solusi terbaik disesuaikan dengan
pertimbangan sisi kualitas atau sisi ekonomis . Untuk
menentukan solusi terbaik dari 5 alternatif solusi yang
diperoleh tidak hanya melihat nilai terbaik dari profil
tegangan dan rugi daya terkecil. Sisi ekonomis
merupakan hal yang juga harus diperhitungkan untuk
memilih solusi terbaik. Berikut urutan prioritas setiap
solusi berdasarkan pertimbangan profil tegangan dan
perolehan profit .
TABEL IV URUTAN PRIORITAS
Pengujian
ke
1
2
3
4
5
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Urutan pilihan berdasar pertimbangan
profil tegangan
perolehan profit
3
1
2
2
5
3
1
4
4
5
83
ISSN: 2085-6350
Teknis
Tegangan (pu)
Keefektifan kapasitor diukur dengan menghitung
ulang aliran daya untuk melihat profil tegangan jika
terjadi kenaikan beban tiap tahunnya. Hasil aliran daya
ini memperlihatkan kemampuan kapasitor untuk
mempertahankan nilai tegangan dalam batas toleransi
hingga kenaikan beban tertentu. Pertimbangan konsumen
pelanggan yang dilayani oleh penyulang Cempaka
merupakan kelompok rumah tangga, sehingga
peningkatan beban cenderung konstan. Pengujian ini
dilakukan pada solusi yang dianggap terbaik pengujian
ke dua.
berdasar nilai profit tertinggi dengan rata-rata injeksi
daya reaktif sebesar 2818.42 kVAr.
2. Secara keseluruhan dari 5 alternatif penempatan
kapasitor pada penyulang Cempaka mampu
memperbaiki profil tegangan rata-rata sebesar 7.57%.
sehingga drop tegangan maksimum berkisar 4.93%
hingga 4.98%.
3. Berdasarkan tinjauan ekonomis dan kualitas maka
dipilih hasil pengujian skenario ke dua sebagai solusi
terbaik. Solusi ini memberikan efek perbaikan profil
tegangan sebesar 7.58% dengan perolehan profit Rp.
279.480.806.6 per tahun . Model solusi ini efektif
hingga kenaikan beban 30%.
REFERENSI
Nomor tiang
Gambar 7 Profil tegangan untuk setiap kenaikan beban
Pada tahun pertama dengan kondisi beban dasar,
adanya pemasangan kapasitor mengakibatkan nilai drop
tegangan masih dalam batas standar. Kapasitor yang
terpasang dapat mempertahankan nilai tegangan dalam
batas standar hingga kenaikan beban 30% sesuai yang
terlihat pada profil tegangan gambar 7.
V.
KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian ini, maka dapat ditarik
kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses optimasi dilakukan pada penyulang Cempaka
dengan menghasilkan 5 alternatif model penempatan
84
CITEE 2010
[1] Carlisle, J., El Keib, A.A., dan Boy, D.K., A Review of Capacitor
Placement Techniques on Distribution Feeders, IEEE, 1997
[2]
Masoum, M.A.S, Application of Fuzzy Theory and Local
Variations Algorithm for Optimal Placement of Capacitor Banks
in Distorted Distribution Feeders, Department of Electrical
Engineering Iran University of Science & Technology Tehran,
Iran, 2000,
[3] Barati, H., Haghjoo, dan F., Yarali, Application of Genetic
Algorithm (Corrected) for Optimum Size and Location of Shunt
Capacitor On Radial System From Customer point of View as
well as that Electricity Utilities, 17th International conference on
electricity distribution, 12-15 May, 2003
[4] W ilis, H.L, Power Distribution Planning Reference Book, Marcel
Dekker Inc., USA, 2004
[5] Swarup, K.S., Genetic Algorithm for Optimal Capacitor Allocation
in Radial Distribution Systems, Evolutionary Computing, Lisbon,
Portugal, June 16-1, (pp 152 -159), 2005
[6] Rahmat, A. dan Ataei, M., Optimal Capacitor Placement in actual
Configuration and Operational Conditions of Distribution System
Using RCGA, Journal of Electrical engineering, Vol. 58, No. 4,
189–199, 2007
[7] Ellithy, K., Hinai,A., dan Mousa, A., Optimal Shunt Capacitors
allocation in Distribution Network using Genetic AlgorithmPractical case study , International Journal of Innovations in
Energy Systems and Power, Vol. 3, no. 1 , 2008
[8] Robandi, I, Desain Sistem Tenaga Modern-Optimisasi-Logika
Fuzzy, dan Algoritma Genetika, , Andi Jogjakarta,2006
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
APLIKASI PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER
DAN MICROCONTROLLER SEBAGAI INDUCTION
GENERATOR CONTROLLER PADA PEMBANGKIT
LISTRIK TENAGA MIKRO HIDRO
Cahyo Tri Wibowo1, Suharyanto2, M. Isnaeni B.S. 2
Alumni Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM
2
Dosen Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM
Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
Jl. Grafika 2, Yogyakarta 55281
e-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
1
Abstract — Paper ini membahas tentang perancangan
Induction Generator Controller (IGC) pada Pembangkit
Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) yang tidak
dilengkapi dengan governor. Pengendali ini dirancang
dalam upaya menjaga kestabilan tegangan, frekuensi, dan
putaran generator induksi pada saat generator mengalami
perubahan besar beban. Hal tersebut penting untuk
dilakukan mengingat bahwa pada PLTMH yang tidak
dilengkapi dengan governor dapat mengalami overvoltage,
overfrequency, dan overspeed pada saat terjadi perubahan
besar beban yang dapat mengakibatkan kerusakan pada
generator dan peralatan listrik yang terhubung pada
pembangkit tersebut. Konsep dasar pengendalian ini
mengatur agar generator selalu memikul beban yang relatif
konstan dengan menggunakan suatu sistem dummy load
yang bekerja secara otomatis dimana dummy load tersebut
akan aktif pada saat generator mengalami penuruan beban
dan akan non-aktif pada saat generator mengalami
kenaikan beban. Sistem pengendali cerdas ini dirancang
menggunakan Programmable Logic Controller (PLC) untuk
mengatur switching dummy load. Sistem ini juga dilengkapi
dengan HMI, voltmeter, dan frequencymeter yang dirancang
menggunakan microcontroller dan LCD. Penelitian ini
dilakukan sepenuhnya di Laboratorium Transmisi dan
Distribusi Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
FT UGM dan berhasil membuktikan bahwa dengan
dipasangnya IGC pada PLTMH maka kestabilan tegangan,
frekuensi, dan putaran generator dapat tercapai.
Kata kunci — dummy load, overvoltage, undervoltage
I.
PENDAHULUAN
Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH)
adalah sistem pembangkit tenaga listrik dengan
menggunakan sumber tenaga air dalam skala kecil [1]
dengan kapasitas pembangkitan kurang dari 200kW.
Pembangkit listrik jenis ini cocok dikembangkan di
daerah pedesaan yang terisolir oleh jaringan listrik PLN.
Studi potensi mikro hidro di Indonesia yang dilakukan
oleh PT. PLN pada tahun 1995 telah menemukan potensi
mikro hidro sebanyak 206 skema dengan kapasitas
sebesar 309.497,50 kW. [2]
Universitas Gadjah Mada
Pusat Listrik Tenaga Air berdaya besar biasanya
menggunakan governor sebagai alat pengatur debit air
yang masuk ke dalam turbin. Debit air yang masuk turbin
diatur supaya sesuai dengan daya listrik yang dikeluarkan
oleh generator sehingga putaran turbin akan konstan.
Lain halnya pada PLTMH, penggunaan governor pada
PLTMH dinilai kurang menguntungkan bila ditinjau
secara ekonomis karena harganya yang hampir sama
bahkan melebihi harga turbin generator [3]. Pada
PLTMH yang tidak dilengkapi dengan governor, apabila
terjadi perubahan besar beban, maka tegangan dan
frekuensi generator juga akan ikut berubah, hal ini tidak
diharapkan karena dapat merusak generator dan peralatan
yang terhubung ke generator tersebut.
Sebagai bentuk solusi agar tegangan dan frekuensi
yang dibangkitkan PLTMH dapat stabil dalam range
tertentu (tegangan +5% dan –10%, frekuensi ± 20%)
adalah dengan mengatur agar besar beban yang dipikul
generator relatif konstan, diperlukan suatu sistem dummy
load (ballast load) [4] yang secara otomatis akan
terhubung menjadi beban apabila beban generator
berkurang dan akan terputus apabila beban generator
bertambah. Dalam hal ini ada 2 macam pengendali
switching dummy load ke generator, pengendali tersebut
adalah Induction Generator Controller (IGC) dan
Electronic Load Controller (ELC). Pada dasarnya fungsi
dari kedua alat tersebut adalah sama, yang membedakan
adalah bahwa IGC biasanya digunakan pada generator
induksi sedangkan ELC biasanya digunakan pada
generator sinkron. Selain itu IGC bekerja berdasarkan
monitoring tegangan sedangkan ELC bekerja berdasarkan
monitoring frekuensi.
Penjelasan IGC secara lebih detil adalah sebagai
berikut:
a. Di dalam IGC terdapat rele under/overvoltage. Rele
ini berfungsi sebagai threshold untuk pengoperasian
dummy load.
b. Apabila beban generator berkurang dan terjadi
kenaikan
tegangan
(overvoltage)
melebihi
overvoltage threshold, maka IGC akan mengaktifkan
(switch on) sebagian atau seluruh dummy load.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
85
Teknis
c. Apabila beban generator bertambah dan terjadi
penurunan tegangan (undervoltage) sampai dengan
dibawah undervoltage threshold, maka IGC akan
menonaktifkan (switch off) sebagian atau seluruh
dummy load.
d. Besarnya dummy load ditentukan dari kapasitas
generator, biasanya nilai total dummy load yang
dipasang adalah 110% dari kapasitas beban penuh
generator. Dengan demikian beban yang dipikul
generator relatif konstan sehingga tegangan dan
frekuensinya juga relatif stabil.
II. PERANCANGAN IGC
Ide dari pembuatan IGC menggunakan PLC ini adalah
pemanfaatan fitur ADC sebagai rele under/overvoltage.
Perubahan tegangan pada generator akan disensor
menggunakan sensor tegangan kemudian dimasukkan
input ADC. Data dari ADC kemudian dibandingkan
melalui program compare untuk mengatur switching
dummy load.
Pada saat ini teknologi PLC telah berkembang dengan
sangat pesat sehingga harga PLC menjadi relatif lebih
terjangkau. Penggunaan PLC sebagai otak IGC ini akan
menekan biaya produksi IGC karena harga rele
under/overvoltage relatif mahal jika dibandingkan dengan
harga PLC. Harga rele under/overvoltage type 253-PVEW
buatan Crompton adalah sekitar 5 juta rupiah/unit
sedangkan harga PLC Twido TWDLMDA20DRT buatan
Schneider Electric yang digunakan pada penelitian ini
hanya seharga 250$/unit. Dengan demikian, diharapkan
akan dapat dibuat IGC yang handal (PLC didesain mampu
beroperasi dalam kondisi lapangan yang kurang baik,
dalam hal ini PLTMH kondisnya lembab dan mempunyai
tingkat noise yang relatif tinggi) dan harganya relatif
murah.
IGC
Sensor frekuensi
Penyearah
(rectifier)
Sensor tegangan
INPUT
Step down
transformer
OUTPUT
Penampil
Tegangan dan
Frekuensi
(LCD)
PORT C
Generator
Induksi
Beban
Konsumen
a. Tegangan output generator induksi disensor
menggunakan sensor tegangan yang berupa
stepdown transformer dan rectifier.
b. Ouput sensor tegangan dijadikan sebagai sinyal input
IGC dengan memanfaatkan fitur ADC (Analog to
Digital Converter) pada PLC. ADC berfungsi untuk
mengubah sinyal analog (tegangan) menjadi data
digital.
c. IGC ini mempunyai otak berupa PLC yang akan
difungsikan sebagai rele under/overvoltage, PLC
diprogram agar mampu menirukan fungsi rele
under/overvoltage. Di dalam program ini terdapat
threshold untuk mengatur pengoperasian dummy
load. Jika data tegangan melebihi overvoltage
threshold maka PLC akan mengaktifkan dummy
load. Hal sebaliknya akan terjadi yaitu, jika data
tegangan kurang dari undervoltage threshold maka
PLC akan menonaktifkan dummy load.
d. Untuk mempermudah dalam mengubah setting
threshold tanpa harus melakukan pemrograman
ulang, maka digunakanlah mikrokontroler sebagai
HMI untuk menyeting program tersebut.
e. IGC ini juga dilengkapi dengan voltmeter dan
frequencymeter yang tersusun dari sensor tegangan,
sensor frekuensi, mikrokontroler dan LCD.
III. HASIL PENGUJIAN
A. Pengujian Tegangan dan Frekuensi Generator Induksi
dengan Beban Bervariasi Sebelum Dipasang IGC
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
260
Penyearah
(rectifier)
Zero cross
detector
Mikrokontroler
INPUT
CITEE 2010
Tegangan line to line generator
(volt)
ISSN: 2085-6350
270
280
290
300
310
320
330
310
320
330
Beban (Watt)
OUTPUT
(a)
PLC
External
Interrupt
Input
(Pin D.2)
INPUT ADC
(%IW0.0.0)
ADC
(Pin A.0)
Program
UV / OV
relays
51
OUTPUT
Inc/Dec threshold
Push Button
Pin A.1 – A.4
Pin B.0 – B.3
INPUT
(%Q0.0.4 %Q0.0.4 )
50,5
Frekuensi (Hertz)
Kontaktor
Dummy
Loads
50
49,5
49
48,5
Gambar 1. Diagram blok rancangan PLC dan mikrokontroler yang
diaplikasikan sebagai IGC
48
260
270
280
290
300
Beban (Watt)
(b)
Secara umum, konsep perancangan PLC dan
mikrokontroler sebagai IGC ini dapat dijelaskan sebagai
berikut:
86
Gambar 2. Grafik pengujian efek penambahan beban generator sebelum
dipasang IGC dengan daya penggerak mula konstan.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
fluktuasi tegangan dan frekuensinya tidak lebih dari 0,5%
dan 0,2%. Hal ini membuktikan bahwa dengan adanya
IGC, tegangan dan frekuensi generator induksi dapat
dibuat relatif konstan (dalam range tertentu). Berikut ini
adalah grafik hasil pengujian generator setelah dipasang
IGC:
500
500
Tegangan line to line generator
(Volt)
Tegangan line to line generator
(volt)
Pada Gambar 2 dapat diketahui apabila daya pada
penggerak mula konstan dan beban generator bertambah,
maka tegangan dan frekuensi generator akan menurun
seiring dengan penambahan beban, hal tersebut terjadi
sebagai dampak dari menurunnya putaran turbin akibat
adanya penambahan beban yang tidak diikuti dengan
penambahan daya pada penggerak mula.
ISSN: 2085-6350
450
400
350
300
250
Tanpa IGC
480
Dengan IGC
460
440
420
400
380
360
340
200
0
0
50
100
150
200
250
50
100
300
150
200
250
300
Beban (Watt)
Beban (Watt)
(a)
(a)
58
Frekuensi (Hertz)
57
Frekuensi (Hertz)
Tanpa IGC
57
58
56
55
54
53
Dengan IGC
56
55
54
53
52
51
52
50
51
0
50
100
150
200
250
300
50
0
50
100
150
200
250
Beban (Watt)
300
Beban (Watt)
(b)
(b)
Gambar 3. Grafik pengujian efek pengurangan jumlah beban generator
sebelum dipasang IGC dengan daya penggerak mula konstan.
Sedangkan dari Gambar 3 dapat diketahui bahwa
apabila daya pada penggerak mula konstan dan beban
generator berkurang, maka tegangan dan frekuensi
generator akan naik seiring dengan berkurangnya beban,
hal tersebut terjadi sebagai dampak dari naiknya putaran
turbin akibat adanya penurunan jumlah beban yang tidak
diikuti dengan pengurangan daya pada penggerak mula.
Terlihat ketika generator dilepas bebannya secara total
maka tegangan dan frekuensinya naik menjadi 128% dan
114%.
B. Pengujian Tegangan dan Frekuensi Generator Induksi
dengan Beban Bervariasi Setelah Dipasang IGC
Berbeda dengan hasil pengujian ketika generator
induksi belum dipasang IGC. Saat generator sudah
dipasangi IGC, dari Gambar 4 dapat diketahui bahwa
walaupun beban generator dibuat bervariasi dan daya
pada penggerak mula konstan, tetapi tegangan dan
frekuensi generator relatif stabil. Hal tersebut terjadi
karena ketika beban generator berkurang maka IGC akan
mengaktifkan sebagian atau seluruh dummy load dan
akan menonaktifkan sebagian atau seluruh dummy load
jika beban generator bertambah sehingga beban yang
dipikul generator relatif konstan. Terlihat setelah
dipasang IGC saat terjadi perubahan beban maka
Universitas Gadjah Mada
Gambar 4. Grafik pengujian efek variasi pembebanan generator
sebelum dan sesudah dipasang IGC dengan daya penggerak mula
konstan.
IV. KESIMPULAN
Induction Generator Controller (IGC) untuk
Pembangkit Listrik Tenaga Mikro Hidro (PLTMH) telah
dikembangkan berbasis Programmable Logic Controller
(PLC) dan mikrokontroller. IGC ini telah diuji di
laboratorium menggunakan sebuah generator induksi
(Induction Motor as Generator, IMAG) dengan empat
tingkat dummy load.
Hasil pengujian tanpa IGC menunjukkan bahwa
tegangan keluaran generator induksi akan turun secara
drastis saat terjadi penambahan beban sehingga
menyebabkan kondisi undervoltage. Demikian pula
dengan frekuensi, nilainya cenderung turun dengan
terjadinya penambahan beban. Penururunan tegangan dan
frekuensi keluaran generator tersebut disebabkan oleh
menurunnya kecepatan putar rotor akibat adanya
penambahan beban tanpa diikuti dengan penambahan
daya pada penggerak mula. Kondisi sebaliknya akan
terjadi bila terjadi penurunan beban.
Setelah IGC yang dikembangkan dalam penelitian ini
dipasang pada generator induksi, hasil pengujian
menunjukkan bahwa tegangan dan frekuensi keluaran
generator induksi dapat relatif stabil meskipun beban
generator berubah-ubah. Perubahan beban yang terpasang
Yogyakarta, 20 Juli 2010
87
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
pada generator induksi dideteksi oleh unit kontrol,
kemudian unit kontrol tersebut akan mengaktifkan atau
menonaktifkan satu atau beberapa tap dummy load
sehingga beban total yang dirasakan oleh generator adalah
relatif konstan.
REFERENCES
[1] De Silva, W.R.; Munasingha, R.; Munindradasa, A., 2006, Low
Cost Voltage Regulator for Micro Scale Hydro Electricity
Generators, IEEE Proc. of Information and Automation, ICIA
2006, 15-17 Dec. 2006, pages: 430 – 436.
[2] Sutijono, K., 2009, Mikro Hidro sebagai Pembangkit Listrik
Pedesaan, Workshop Nasional Pengembangan PLTMH, PT. PLN
Jakarta, 17-29 Februari 2009.
[3] Hearn, I.R.; Graber, B.W.; Lewis, C.W.; Forsyth, A.G., 1992, A
Rugged Simplistic Reliable Micro Hydro Generation System, IEEE
Proc. of 3rd AFRICON Conference, 22-24 Sep 1992, pages:434 –
437.
[4] Hasan, A., 2007, Pengontrol Beban Elektronik pada Pembangkit
Listrik Tenaga Mikrohidro, Jurnal Teltron, Universitas Budi Luhur,
Vol. 4, No. 2, Juli 2007.
88
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
STUDI PENGARUH PEMASANGAN PLTS GAMPING TERHADAP
ANALISIS ALIRAN DAYA JARINGAN DISTRIBUSI 20 KV
PENYULANG GDN-3
F. Danang Wijaya, Bazel Amadani, Avrin Nur Widiastuti
Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, Indonesia
[email protected], [email protected]
Abstract
Waste becomes a serious problem faced by big cities in Indonesia because usually it is only
collected and stockpiled at the landfill. Whereas, along with the technological development, waste
could be processed further to become renewable alternative energy sources like biogas to be
combusted as a generator prime mover. For that reason, waste of Gamping fruit market at
Ambarketawang, Gamping, Sleman, DIY will be processed to run the power plant. The rubbish
power plant will serve as Distributed Generation (DG) connected to the medium voltage
distribution network of PLN through the GDN-3 feeder with the capacity of 23,18 kW. The
installation of this new DG need to be accompanied with the comprehensive network analysis in
order to provide good analysis of load flow and short circuit condition at the network after the
installation of the DG. In this paper, the simulation of load flow analysis and short circuit analysis
done using ETAP Power Station 6.0.0 software. From the simulation it is known that during the
normal condition actual loading, the voltage level at the GDN-3 feeder after installation of DG
will increase for 0,0143%, the active power line losses reduce for 1,4805%, and the reactive
power line losses reduce for 0,6349%. For the full loading, the voltage level at the GDN-3 feeder
after installation of DG will increase for 0,0143%, the active power line losses reduce for
1,0638%, and the reactive power line losses reduce for 0,7143%.
Kata kunci: DG, simulasi, analisis aliran daya, analisis hubung singkat.
I. PENDAHULUAN
Pengolahan sampah sudah seharusnya dilakukan
untuk mendapatkan manfaat ekonomis yang lebih.
Selain itu juga untuk mengurangi permasalahan yang
ditimbulkan seperti pencemaran lingkungan,
penyebaran penyakit, dan aspek-aspek mengenai
keindahan kota. Bahkan tidak jarang sampah pada
kota-kota besar akan memberikan permasalahan pada
kota-kota penyangga di sekitarnya.
Untuk memanfaatkan potensi sampah yang ada
maka PLT sampah pasar buah dan sayur
Ambarketawang Gamping Sleman DIY akan segera
direalisasikan. Pembangkit listrik tersebut nantinya
akan dijalankan dengan bahan bakar biogas dari
pengolahan sampah menggunakan metode anaerobic
digestion, dimana ini merupakan proyek pertama di
Indonesia [1]. Pusat listrik tenaga (PLT) sampah
dapat dibangun dengan menggunakan berbagai
macam jenis bahan bakar dan metode pengolahan,
dan biasanya memiliki ukuran yang relatif kecil
apabila dibandingkan dengan pembangkit listrik yang
selama ini banyak diketahui [2].
Sehubungan dengan hal tersebut, pada sistem
tenaga listrik saat ini dikenal sebuah teknologi baru
Universitas Gadjah Mada
dalam sektor pembangkitan energi listrik yaitu
teknologi Distributed Generation (DG). DG
merupakan suatu unit pembangkitan skala kecil
sampai menengah yang dipasang di jaringan
distribusi dengan tujuan untuk mengurangi rugi-rugi
daya yang timbul karena impedansi jaringan dan
meningkatkan level tegangan jaringan tersebut [3].
Selain itu, teknologi DG juga dapat meningkatkan
efisiensi jaringan listrik dan mendorong peningkatan
keragaman sumber energi pembangkitan, serta
mendukung usaha-usaha untuk mengurangi emisi
karbon dan ketergantungan terhadap penggunaan
energi fosil [4]. Popularitas DG dalam beberapa
waktu belakangan ini semakin meningkat karena
adanya deregulasi peraturan kelistrikan, keperluan
diversifikasi energi, pengurangan emisi gas rumah
kaca, meningkatkan efisiensi energi, dan peningkatan
kebutuhan listrik nasional [5].
Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian dan
analisa dalam rangka mengetahui efek penambahan
DG. Dari penelitian ini diharapkan analisis aliran
daya dan hubung singkat sebelum dan setelah
penambahan DG dapat diketahui dengan baik.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
89
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Gambar 1 Diagram Satu Garis jaringan yang digunakan
II. DASAR TEORI
A. PLT Sampah Gamping
Pusat listrik tenaga (PLT) sampah di pasar buah
dan sayur Ambarketawang Gamping Sleman ini
merupakan proyek produksi biogas dari sampah
pasar yang pertama dibangun di Indonesia, maka
kapasitas plant akan diatur menjadi hanya 4 ton/hari
dari potensinya saat ini sebesar 10 ton/hari.
Peningkatan kapasitas akan dilakukan setelah
keseluruhan proses berjalan dengan baik.
Sampah yang ada mengandung 89% sampah
buah-buahan dan 11% sisanya mengandung jerami
padi, daun-daunan, dan kayu. Sampah tersebut terdiri
atas 86% uap basah, 12% benda padat yang mudah
menguap (Volatile Solid atau VS), dan 1% bahan
anorganik.
Produksi biogas mengikuti prinsip mesophilic
anaerobic digestion (AD) pada suhu 35OC, PH
berkisar 7.0-7.5 dan secara teoritis maka biogas yang
akan dihasilkan adalah sebesar 0.686 Nm3/kg VS
sehingga dengan asumsi biodegrability 90%, total
jumlah biogas didapatkan 338 Nm3 per hari dengan
gas metana (CH4) sebanyak 50% ± 0.65.
Pembakaran biogas untuk menghasilkan listrik
melalui generator akan berlangsung terus menerus
selama 24 jam setiap harinya. Energi yang terdapat
dalam metana adalah 39 MJ/Nm3. Total energy yang
terdapat dalam biogas adalah 6,6 GJ per hari atau 76
kW. Jika efisiensi generator diasumsikan sebesar
30%, maka jumlah listrik yang bisa diproduksi
adalah setara dengan 23,18 kW atau 556 kWh per
hari.
B. Analisis Aliran Daya
Studi aliran daya adalah penentuan dan
perhitungan tegangan, arus, daya, dan faktor daya
atau daya reaktif yang terdapat pada berbagai titik
dalam suatu jala-jala listrik pada keadaan-keadaan
pengoperasian normal, baik yang sedang berjalan
maupun yang diharapkan akan terjadi di masa yang
akan datang [6].
Dengan menggunakan rumus kirchoff current law
(KCL), persamaan umum sistem tenaga dapat
direpresentasikan oleh rumus berikut [7] :
𝑃 𝑖 −𝑗𝑄 𝑖
𝑉𝑖∗
= Vi
𝑛
𝑗 =0 𝑦𝑖𝑗
-
𝑛
𝑗 =1 𝑦𝑖𝑗
j≠i
(1)
Dengan menggunakan metode aliran daya
Newton Rhapson maka persamaan 2.1 akan menjadi :
Pi =
Qi = -
𝑛
𝑗 =1 |𝑉𝑖 ||𝑉𝑗 || 𝑌𝑖𝑗 |
cos (𝜃𝑖𝑗 − 𝛿𝑖 + 𝛿𝑗 )
𝑛
𝑗 =1 |𝑉𝑖 ||𝑉𝑗 || 𝑌𝑖𝑗 |
(2)
sin (𝜃𝑖𝑗 − 𝛿𝑖 + 𝛿𝑗 ) (3)
Selanjutnya, dengan menggunanakan matriks
Jacobian yang Elemen-elemennya adalah turunan
parsial dari persamaan (1) dan (2), persamaan dan
metode iterasinya adalah sebagai berikut [7] :
𝐽
𝛥𝑃
= 1
𝐽3
𝛥𝑄
Gambar 2 Konsep Manajemen Sampah PLT
Sampah Gamping
90
𝐽2
𝐽4
𝛥𝛿
𝛥|𝑉|
(4)
Analisis aliran daya dilakukan dengan skenario
jaringan seperti berikut ini ;
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Tabel 1 Skenario Simulasi Analisis Aliran Daya
Skenario
1
2
3
4
5
6
7
Keterangan
Keadaan Normal
Keadaan Manuver
Jaringan
Keadaan Manuver
Jaringan
Keadaan Manuver
Jaringan
Keadaan Manuver
Jaringan
Keadaan Manuver
Jaringan
Keadaan Manuver
Jaringan
Asal
Penyulang
GDN-3
ABSW yang
ditutup
-
GDN-1
37/U2-88
GDN-2
67A/S1-98A
GDN-2
40A/S1-137
GDN-4
1/U2-152
BNL-8
S8-126
WBN-6
49/S1-98A
Dari ketujuh buah skenario analisis aliran daya di
atas, simulasi dilakukan dengan menggunakan
software ETAP 6.0.0 untuk kondisi sebelum dan
setelah pemasangan DG pada keadaan pembebanan
aktual dan pembebanan penuh.
III. HASIL ANALISIS
Gambar 4 Grafik Persentase Susut Daya Reaktif
Sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada
Pembebanan Aktual
Dari Tabel 2, Gambar 3 dan Gambar 4 di atas
terlihat bahwa efek pemasangan DG pada analisis
aliran daya pembebanan aktual secara keseluruhan
dapat menurunkan susut daya total saluran.
Tabel 3 Persentase Penurunan Drop Tegangan
Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual
Skenario
Analisis dan simulasi jaringan menggunakan
skenario yang ada pada tabel 1.
Secara teoritis, pemasangan DG pada jaringan
eksisting akan berkontribusi meningkatkan profil
tegangan pada penyulang [8].
Penurunan susut daya total saluran untuk
pembebanan aktual dapat dilihat pada Tabel 2,
Gambar 3, dan Gambar 4 berikut.
1
2
3
4
5
6
7
Asal
Penyulang
GDN-3
GDN-1
GDN-2
GDN-2
GDN-4
WBN-6
BNL-8
Penurunan Drop Tegangan
Ujung (%)
Bus DG (%)
0.0143
0.0143
0.0143
0.0143
0.0095
0.0143
0.0476
0.0429
0.0286
0.0286
0.0095
0.0095
0.0143
0.0143
Tabel 2 Persentase penurunan Susut Daya Setelah
Pemasangan DG Pada Pembebanan Aktual
Skenario
Asal
Penyulang
1
2
3
4
5
6
7
GDN-3
GDN-1
GDN-2
GDN-2
GDN-4
WBN-6
BNL-8
Aktif
(kW)
1.0
2.0
2.0
3.0
2.0
1.0
1.0
Penurunan Susut Daya
Reaktif
Aktif
Reaktif
(kVAR)
(%)
(%)
2.0
1.4085
0.6349
3.0
0.9756
0.4011
5.0
0.6410
0.4950
7.0
0.7059
0.5564
4.0
0.7547
0.4391
2.0
1.0638
0.4751
4.0
0.6452
0.7181
Gambar 5 Grafik Persentase Drop Tegangan
Sebelum Dan Setelah Pemasangan DG pada
Pembebanan Aktual
Dari Tabel 3 dan Gambar 5 di atas dapat dilihat
bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya
pembebanan aktual secara keseluruhan dapat
menurunkan drop tegangan saluran.
Kemudian, penurunan susut daya total saluran
untuk pembebanan penuh dapat dilihat pada Tabel 4,
Gambar 6, dan Gambar 7 berikut.
Gambar 3 Grafik Persentase Susut Daya Aktif
sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada
Pembebanan Aktual
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
91
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Tabel 4 Persentase penurunan Susut Daya Setelah
Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh
Skenario
Asal
Penyulang
1
2
3
4
5
6
7
GDN-3
GDN-1
GDN-2
GDN-2
GDN-4
WBN-6
BNL-8
Aktif
(kW)
1.0
2.0
2.0
3.0
2.0
2.0
2.0
Penurunan Susut Daya
Reaktif
Aktif
(kVAR)
(%)
3.0
1.0638
4.0
0.4914
5.0
0.3781
8.0
0.4392
5.0
0.4950
4.0
1.0152
4.0
0.5236
Reaktif
(%)
0.7143
0.2686
0.2946
0.3943
0.3600
0.4505
0.2959
Gambar 8 Grafik Persentase Drop Tegangan pada
Pembebanan Penuh
Dari Tabel 5 dan Gambar 8 di atas dapat dilihat
bahwa efek pemasangan DG pada analisis aliran daya
pembebanan penuh secara keseluruhan dapat
menurunkan drop tegangan saluran.
1.
Gambar 6 Grafik Persentase Susut Daya Aktif
sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada
Pembebanan Penuh
2.
Gambar 7 Grafik Persentase Susut Daya Reaktif
Sebelum dan Setelah Pemasangan DG Pada
Pembebanan Penuh
REFERENSI
[1]
Dari Tabel 4, Gambar 6 dan Gambar 7 di atas
dapat dilihat bahwa efek pemasangan DG pada
analisis aliran daya pembebanan penuh secara
keseluruhan dapat menurunkan susut daya total
saluan.
Berikut ini adalah tabel drop tegangan jaringan
dan grafiknya untuk pembebanan penuh.
[2]
[3]
[4]
[5]
Tabel 5 Persentase Penurunan Drop Tegangan
Setelah Pemasangan DG Pada Pembebanan Penuh
Skenario
1
2
3
4
5
6
7
92
Asal
Penyulang
GDN-3
GDN-1
GDN-2
GDN-2
GDN-4
WBN-6
BNL-8
Penurunan Drop tegangan
Ujung (%)
Bus DG (%)
0.0143
0.0143
0.0095
0.0143
0.0143
0.0143
0.0476
0.0476
0.0238
0.0286
0.0047
0.0095
0.0143
0.0143
IV. KESIMPULAN
Pada pembebanan aktual, dengan dipasangnya
DG berkapasitas 23,18 kW pada penyulang
GDN-3, maka level tegangan untuk kondisi
jaringan normal pada ujung penyulang akan
dapat meningkat sebesar 0,0143 % dan pada
lokasi pemasangan DG meningkat sebesar
0,0143 %. Sedangkan susut daya saluran
mengalami penurunan daya aktif sebesar
1,4085% dan daya reaktif sebesar 0,6349%.
Pada pembebanan penuh, dengan dipasangnya
DG, maka level tegangan untuk kondisi jaringan
normal pada ujung penyulang akan dapat
meningkat sebesar 0,0143 % dan pada lokasi
pemasangan DG meningkat sebesar 0,0143 %.
Sedangkan susut daya saluran mengalami
penurunan daya aktif sebesar 1,0638% dan daya
reaktif sebesar 0,7143%.
[6]
[7]
[8]
Syamsiah, Siti. “Design of Biogas Plant From Fruit Market
Waste in Indonesia.”,Waste Refinery Center, Gadjah Mada
University. 2010
N. Jenkins. Impact of dispersed generation on power
systems. ELECTRA, 199: 6-13. 2001
Jenkins, Nick., Allan, Ron., Crossley, Peter., Kirschen,
Daniel., Strbac, Goran. “Embeeded Generation.”, The
Instituion of Electrical Engineer, London, 2000.
“Distributed Generation”. The Institution of Engineering
and Technology Factfile. 2006.
Cigre Working Group 37.23. Impact of Increasing
contribution of dispersed generation on the power system.
Final Report. 1999
Grainger, John J. dan William D. Stevenson, Jr., Power
System Analysis,” McGraw-Hill, Inc., Singapore, 1994.
Saadat, Hadi. “Power System Analysis.”, McGrawHill,
Singapore, 2004.
Manu Gah, Ade. “Simulasi dan Analisis Pengaruh
Distributed Generation Terhadap Rugi-Rugi Energi Pada
Sistem Distribusi Radial 20 kV.Studi Kasus: Penyulang
Darmo Permai.”, Universitas Kristen Petra. 2008.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Pemrosesan Sinyal Gyroscope 3-Axis Menggunakan Modifikasi
Algoritma Quaternion
Wahyu Widada
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional
Jln. Raya LAPAN Rumpin Bogor Indonesia
[email protected]
Abstract— Tulisan ini membahas algoritma pemrosesan
sinyal sensor gyroscope untuk deteksi nilai sudut berbasis
modifikasi algoritma parameter quaternion. Input dari
pemrosesan 3 sumbu algoritma ini adalah kecepatan sudut
(deg/sec) dari ketiga sumbu bodi roket dan menghasilkan
output perubahan sudut (deg) pada sumbu referensi bumi
tanpa terjadi kesalahan hitung, sehingga dapat digunakan
untuk proses navigasi dan kendali roket. Simulasi algoritma
ini telah diakukan dengan sebuah PC dan dapat dengan
mudah diimplementasikan pada microprosesor.
Keywords;
quaternion.
rate-gyroscope,
I.
rotasi,
roket,
modifikasi
PENDAHULUAN
Sensor rate-gyroscope dapat digunakan untuk
mengukur kecepatan sudut pada sumbu yang
dipasanginya. Untuk pergerakan roket, maka memerlukan
pengukuran tiga sumbu kecepatan sudut bodi dengan
rate-gyroscope. Dalam sistem navigasi roket kendali
diperlukan informasi perubahan sudut roket pada sumbu
koordinat referensi bumi. Rotasi bodi roket dapat
mencapai sudut lebih dari 90 derajat, sehingga diperlukan
algoritma untuk mengukur perubahan rotasi berapapun
nilainya.1 Parameter quaternion yang telah ditemukan ini
dapat digunakan untuk menghitung perubahan sudut
tanpa terganggu oleh perhitungan yang riskan dalam
rumus-rumusnya. Algoritma ini sangat perlu dijelaskan
dalam pemrograman untuk gerak roket sehingga akan
optimal dan menjadi bagian dari sistem kendali roket.
Selain itu ada juga algoritma euler untuk menentukan
perubahan sudut bodi ke referensi, tetapi saat perhitungan
untuk sudut 90 derajat akan terjadi nilai kesalahan. Hal
ini terjadi jika diaplikasikan seperti pada roket yang akan
mengalami perubahan sudut yang besar.2 Oleh karena itu
perlu dikembangkan algoritma pemrosesannya.
Tulisan ini membahas algoritma pemrosesan
sinyal sensor gyroscope untuk aplikasi perilaku rotasi
roket menggunakan modifikasi quaternion pada setiap
normalisasi parameternya. Sensor yang digunakan adalah
3 sumbu MEMS rate-gyroscpe dengan output perubahan
sudut pada koordinat referensi. Analisa pengaruh derau
acak dari ADC microprosesor juga dibahas dalam tulisan
ini.
II.
ALGORITMA SINYAL GYROSCOPE
Gerak dinamik roket terdiri dari rotasi tiga sumbu dan
translasi tiga sumbu. Ilustrasi gerak rotasi 3 sumbu adalah
seperti pada gambar 1 dibawah.
Universitas Gadjah Mada
Gambar 1. Sistem koordinat bodi dan koordinat
referensi roket.
Jika sensor gyroscope 3 sumbu dipasang pada bodi roket,
maka kecepatan sudut roket tersebut dapat dideteksi.
Algoritma untuk memproses sinyal sensor rate-gyroscope
adalah seperti pada gambar 1 berikut. Input berupa
kecepatan sudut bodi roket dalam deg/sec dan output
adalah perubahan sudut roket dalam deg pada koordinat
referensi bumi. Algoritma ini berbasis quaternion dengan
penjelasan rinci sebagai berikut.
Gambar 2. Skema algoritma untuk memproses input
sensor rate-gyroscope dengan output sudut referensi
bumi.
Pada saat awal sebelum bergerak,
parameter quaternion adalah sebagai berikut:
e0 (1)  1
 e (1)  0
 1  
e2 (1) 0

  
e3 (1)  0
nilai
(1)
Nilai kecepatan sudut pada saat awal adalah nol semua,
dan dinyatakan sebagai berikut:
Yogyakarta, 20 Juli 2010
93
Teknis
 p(1) 0
 q(1)   0

  
 r (1)  0
(2)
Nilai perubahan sudut saat awal juga sebagai berikut:
  (1)  0
  (1)   0

  
 (1) 0
(3)
Nilai sudut pada koordinat referensi saat awal adalah
sebagai berikut:
  (1)  0
 (1)   0

  
 (1) 0
(4)
Dari data-data inisialisasi awal seperti diatas (roket
dihitung mulai dalam keadaan diam pada posisi awal),
maka kecepatan quaternion dapat dihitung dengan
persamaan berikut
 p(1)  q(1)  r (1)  e0 (1)
e0 (1)
 0
 e (1) 
 p(1)
0
r (1)  q(1)  e1 (1) 
 1 1

e2 (1) 2  q(1)  r (1)
0
p(1)  e2 (1)




 
0  e3 (1) 
 r (1) q(1)  p(1)
e3 (1) 
(5)
Dari persamaan (1) sampai (5), nilai parameter
quaternion dapat dihitung dengan integral persamaan (5)
menjadi sebagai berikut:
e0 (2)  e0 (1)  e0 (1)  t 
 e (2)   e (1)  e (1)  t 
1
 1  1

e2 (2) e2 (1)  e2 (1)  t 

 

e3 (2)   e3 (1)  e3 (1)  t 
(6)
Disini masing-masing nilai A dan B adalah sebagai
berikut.
e02 (2)  e12 (2)  e22 (2)  e32 (2)
1  4(e1 (2)e3 (2)  e0 (2)e2 (2))
 e 0 ( 2 )  1 
 e ( 2)   0 
 1  
 e 2 ( 2)   0 

  
 e 3 ( 2)   0 
(8)
2
(10)
Dari persamaan (1) hingga (10), maka setiap perubahan
sudut dapat dihitung dengan parameter quaternion.
Proses Perhitungan Sudut
Untuk menghitung sudut ke n, maka
penambahan sudut tiap sampling waktu dapat diperoleh
dari persamaan (1) sampai dengan (10) dengan rumus
umum sebagai berikut.
  (n)    (n  1)   (n) 
 (n)     (n  1)   (n) 

 

 (n)  (n  1)   (n)
(11)
Disini n adalah data sudut pada sampling waktu ke-n.
Dari persamaan (1) sampai dengan (11), maka algoritma
pemrosesan sinyal gyroscope untuk gerak rotasi roket
sudah dapat dihitung secara akurat dengan proses yang
diulang-ulang selama roket terbang. Perubahan sudut
tersebut tidak dihitung dengan parameter quaternion
secara tetap, tetapi berdasarkan setiap perubahan pada
sampling data. Sudut pada persamaan (11) diatas dapat
diformulasikan menjadi direct cosine matrix DCM yang
dapat digunakan untuk menghitung posisi roket dari
sumbu koordinat referensi bumi dengan kombinasi sensor
accelerometer.
1
Pitch (deg)
body
reference
0
-1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
1
body
reference
0
-1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
50
Yaw (deg)
Disini t adalah sampling waktu dalam satuan detik.
Nilai ini tergantung oleh kecepatan akuisisi data oleh
microcontroller. Kemudian perubahan sudut ke dua
adalah sebagai berikut
1
  (2)   sin (2(e1 (2)e3 (2)  e 0 (2)e 2 (2))) 
(7)
  (2)   cos 1 ( A) sign(2(e (2)e (2)  e (2)e (2)))
2
3
0
1


 
 (2) cos 1 ( B) sign(2(e1 (2)e 2 (2)  e 0 (2)e3 (2)))
A
CITEE 2010
Roll (deg)
ISSN: 2085-6350
body
reference
0
-50
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
Gambar 3. Perubahan kecepatan sudut sumbu yaw baik
koordinat bodi dan referensi.
Dan
B
e02 (2)  e12 (2)  e22 (2)  e32 (2)
1  4(e1 (2)e3 (2)  e0 (2)e2 (2)) 2
(9)
Kemudian, parameter quaternion dinormalisasi kembali
menjadi nilai semula.
94
I.
SIMULASI DAN ANALISA
Untuk menguji algoritma yang telah dijelaskan
sebelumnya, maka perlu dilakukan simulasi untuk
menguji performa dan validasinya. Langkah pertama
adalah dengan mengubah salah satu parameter dengan
yang lain tetap konstan. Gambar 3 dibawah adalah
parameter kecepatan sudut pada sumbu yaw dan pada
sumbu lainya tidak berubah. Terlihat pada gambar bagian
bawah perubahan sudut koordinat bodi dan referensi
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
Teknis
( p, q, r )  A

180
sin( 2ft )
(12)
Disini t adalah sampling waktu dalam detik dan A adalah
amplitudo kecepatan sudut gyroscope dalam deg/sec.
Disini A adalah 10 deg/sec dan f adalah 1 Hz.
body
reference
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
50
body
reference
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
Untuk sumbu roll, gambar 5 terlihat mirip hasilnya
dengan dua gambar sebelumnya.
Roll (deg)
Pitch (deg)
body
reference
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
0.9
1
body
reference
0
Roll (deg)
-50
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
Untuk menguji selanjutnya maka perlu dengan parameter
yang berbeda-beda. Gambar 7 menunjukkan perubahan
pada sumbu roll dan pitch antara sumbu bodi dan
referernsi terlihat sama.
0.7
0.8
0.9
body
reference
0
0
0.1
0.2
0.3
0.4
1
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
50
body
reference
0
-50
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
0.05
body
reference
0
-0.05
50
0
0.5
0.6
Time (sec)
body
reference
1
Gambar 4. Perubahan kecepatan sudut sumbu pitch baik
koordinat bodi dan referensi.
-50
0.4
0
-50
0.2
0.3
50
Pitch (deg)
Yaw (deg)
0
0.1
0.2
50
body
reference
0
0.1
1
1
-1
0
50
-50
Roll (deg)
-50
-50
Yaw (deg)
Roll (deg)
Pitch (deg)
-1
body
reference
0
Gambar 6. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll, pitch
,dan yaw dengan nilai yang sama baik koordinat bodi dan
referensi.
1
0
50
Pitch (deg)
mempunyai nilai yang sama. Hal ini membuktikan
persamaan yang untuk menghitung parameter kecepatan
sudut sumbu yaw tidak salah. Kemudian untuk parameter
pada sumbu-sumbu lainya juga dilakukan simulasi yang
sama.
Kemudian gambar 4 adalah validasi perubahan
kecepatan sudut pada sumbu pitch dengan parameter
yang lain nol. Simulasi parameter kecepatan sudut dapat
dinyatakan dengan persamaan berikut.
ISSN: 2085-6350
Yaw (deg)
CITEE 2010
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
Gambar 7. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll, dan
pitch, sementara sumbu yaw dalam keadaan diam.
1
body
reference
Gambar 5. Perubahan kecepatan sudut sumbu roll baik
koordinat bodi dan referensi.
Tetapi, pada bagian bawah gambar 7, terlihat perubahan
sudut sumbu yaw bodi bernilai nol dan perubahan sumbu
referensi bervariasi. Hal ini menujukkan perubahan
koodinat referensi akan berubah walaupun pada
koordinat bodi diam.
Dari hasil simulasi diatas, maka algoritma yang
telah dikembangkan telah dapat divalidasi kebenaranya.
Hasil perhitungan sudut ini berbasis perubahan parameter
quaternion setiap sampling data dan tidak sepenuhnya
semua nilai sudut dinyatakan dalam parameter
quaternion.
Kemudian untuk menguji ketiganya, maka perubahan
masing-masing sumbu roll, pitch, dan yaw diberi
parameter yang berubah. Untuk mengujinya maka
perubahan kecepatan sumbu bodi dan sumbu referensi
adalah sama, sehingga seharusnya mempunyai nilai yang
sama persis. Gambar 6 dibawah menunjukkan hasil yang
sesuai dengan teori, terlihat baik bodi dan refrensi
mempunyai nilai yang sama.
II. KESIMPULAN
Telah dikembangkan algoritma pemrosesan sinyal
gyroscope untuk merubah sumbu koordinat bodi ke
koordinat referensi dengan cara penambahan perubahan
sudut setiap sampling data (modifikasi algoritma
quaternion). Metoda ini dapat mengakomodasi perubahan
sudut sampai melebihi 360 derajat dengan nilai yang tetap
0
-1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
Yaw (deg)
1
body
reference
0
-1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
Universitas Gadjah Mada
0.5
0.6
Time (sec)
0.7
0.8
0.9
1
Yogyakarta, 20 Juli 2010
95
ISSN: 2085-6350
Teknis
akurat. Parameter quaternion selalu diperbaharui pada
nilai kondisi awal supaya tetap akurat dalam perhitungan
perubahan sudut tersebut. Algoritma ini mudah
diimplementasikan dalam microcontroller.
REFERENCES
96
[1]
[2]
CITEE 2010
George M. Siouris, ”Missile Guidance and Control Sistems”,
Springer-Verlag.
Vikas Kumar N “Integration of Inertial Navigation Sistem and
Global Positioning Sistem Using Kalman Filtering” Aerospace
Engineering, Department of Aerospace Engineering Indian
Institute of Technology, BOMBAY Mumbai July 2004.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Desain dan Uji Performasi Kontroler PID yang Ditala dengan
Algoritma Genetika Berbasis ITAE pada Pengaturan Posisi Motor
DC Servo
Muhammad Aziz Muslim, Goegoes Dwi Nuswantoro, Jefri Wijaya
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya
Jl. MT. Haryono 167, Malang 65145, Jawa Timur, Indonesia
[email protected], [email protected]
Abstrak—Sampai saat ini, penggunaan kontroler PID
dengan berbagai macam variasinya masih mendominasi
sektor industri. Salah satu kesulitan utama dalam
menggunakan kontroler PID adalah menemukan nilai
parameter kontroler yang terbaik. Pada makalah ini
ditawarkan penggunaan Algoritma Genetika berbasis
Integral of Time multiplied by Absolute value of Error (ITAE)
untuk menala parameter kontroler PID pada pengaturan
posisi motor DC servo. Selanjutnya akan diuji performasi
sistem dengan kontroler PID hasil penalaan.
Katakunci- penalaan kontroler PID; Algoritma Genetika;
ITAE; pengaturan posisi; motor DC servo
I.
PENDAHULUAN
Sampai saat ini, penggunaan kontroler PID dengan
berbagai macam variasinya masih mendominasi sektor
industri. Salah satu kesulitan utama dalam menggunakan
kontroler PID adalah menemukan nilai parameter
kontroler yang terbaik.
Metode klasik untuk melakukan penentuan parameter
kontroler diberikan oleh Ziegler-Nichols[6][7]. Metode
Ziegler-Nichols merupakan metode yang berdasarkan
tanggapan alamiah dari plan yang diberikan. Metode ini
tidak dapat digunakan jika sistem mengandung integrator
atau tidak didapatkan respon simultan pada eksperimen
atau simulasi.
Sekitar tahun 1990-an, metode kontrol cerdas mulai
diperkenalkan. Penggunaan algoritma cerdas; yaitu
Logika Fuzzy, Jaringan Syaraf Tiruan dan Algoritma
Genetika [4][5]; untuk menala parameter kontroler PID
menjadi salah satu topik riset yang banyak diminati. Bila
yang menjadi tolok ukur adalah kriteria optimal, maka
penggunaan Algoritma Genetika (untuk selanjutnya
disingkat AG) menjadi alternatif utama. [1][2]. J.M.
Herrero dkk [1] menggunakan AG sebagai penala
kontroler PID pada pengaturan proses thermal. Pada
penelitian mereka, kriteria Integral of Absolute value
Error (IAE) [8] digunakan sebagai fungsi evaluasi (fitness
function) pada algoritma genetik. N. Thomas dan
P.Poongodi [2] dilain pihak telah menggunakan Mean
Square Error (MSE) sebagai fungsi evaluasi pada AG.
Pada penelitian ini [2] kontroler PID yang ditala oleh AG
digunakan untuk pengatuan kontrol posisi pada motor DC.
Dalam papernya, F.G. Martins [3] membahas
mengenai kelebihan penggunaan kriteria Integral of Time
multiplied by Absolute value of Error (ITAE) [6][7][8]
untuk penalaan kontroler PID. Terisnpirasi oleh tulisan
Universitas Gadjah Mada
tersebut, makalah ini mengangkat penggunaan AG untuk
penalaan kontroler PID dengan mendasarkan kriteria
ITAE untuk mengevaluasi nilai fitness. Pada penelitian
ini, kontroler PID digunakan untuk pengaturan posisi
motor DC Servo. Selanjutnya akan diuji performasi sistem
dengan kontroler PID hasil penalaan.
II.
PEMODELAN SISTEM
A. Plant Sistem Motor DC Servo
Pada penelitian ini, modul yang digunakan adalah
plant pengaturan posisi sudut yang terdapat di
laboratorium Sistem Kontrol Teknik Elektro UB. Motor
servo adalah sebuah motor dengan sistem closed
feedback di mana posisi dari motor akan diinformasikan
kembali ke rangkaian kontrol yang ada di dalam motor
servo. Secara umum, motor DC servo terdiri dari sebuah
motor, serangkaian gear, potensiometer dan rangkaian
kontrol. Diagram blok motor DC servo diberikan pada
Gambar 1.
Gambar 1. Plant motor DC servo
B. Pemodelan Sistem
Untuk mencari model dari sistem, pada penelitian
ini dilakukan identifikasi sistem menggunakan metode
Least Square dengan asumsi struktur dasar ARX. Hasil
identifikasi berupa model dalam bentuk persamaan beda
yang ditunjukkan pada persamaan (1).
….(1)
Persamaan (1) di atas adalah persamaan yang akan
dimasukkan ke dalam program AG, khususnya dalam
fungsi evaluasi.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
97
ISSN: 2085-6350
III.
Teknis
PENALAAN KONTROLER PID DENGAN ALGORITMA
GENETIKA
Perancangan dan pembuatan program dimulai dengan
inisiasi parameter-parameter AG, seperti jumlah variabel
solusi, jumlah bit yang mewakili, ukuran populasi, jumlah
generasi, probabilitas mutasi dan probabilitas crossover.
Setelah semua telah terdefinisi, maka program mulai
berjalan untuk membentuk populasi pertama pada
generasi pertama. Populasi tersebut dibangkitkan dari
sekumpulan bilangan acak yang terdiri dari bilangan biner
dengan jumlah gen sebanyak hasil perkalian antara jumlah
variabel dengan jumlah bit yang mewakili tiap variabel,
yang selanjutnya disebut dengan kromosom. Kromosomkromosom ini kemudian dikodekan kembali dan
dimasukkan ke dalam fungsi evaluasi untuk mengetahui
besar nilai fitnessnya.
Kromosom dengan fitness terbaik akan melalui proses
elitisme atau penggandaan. Kemudian dibentuk kembali
populasi sementara, dengan 2 kromosom anggotanya
adalah hasil proses elitisme tadi. Populasi sementara ini
yang akan melalui tahap seleksi menggunakan metode
Rhoulette Wheel. Setelah itu melalui tahap-tahap
rekombinasi, melalui proses pindah silang, dan mutasi,
sehingga terbentuklah sebuah populasi yang siap untuk
melanjutkan proses seleksi pada generasi selanjutnya.
3.1
Penentuan Besar populasi
Populasi adalah sekumpulan himpunan solusi yang
akan dimasukkan ke dalam persamaan evaluasi untuk
diketahui nilai fitnessnya. Besarnya populasi pada setiap
generasi akan mempengaruhi kecepatan konvergensi.
Semakin besar jumlah populasi akan mengakibatkan
konvergensi yang lambat, akan tetapi bila jumlah
populasi awal semakin kecil maka dapat terjadi
konvergensi prematur. Untuk itu jumlah polulasi yang
tepat, harus diperhitungkan dalam melakukan proses
optimasi menggunakan AG.
Untuk mendapatkan besar ukuran populasi yang
tepat maka langkah yang dilakukan adalah
membangkitkan ukuran populasi yang berbeda-beda,
sedangkan parameter-parameter Algortima yang lain
dikondisikan tetap. Dengan melihat besar fitness yang
dihasilkan dan waktu yang diperlukan untuk mencapai
solusi maksimal, maka dapat ditentukan ukuran populasi
yang cukup efektif untuk dimasukkan sebagai parameter
AG.
Tabel 1. Perbandingan nilai fitness untuk berbagai tingkat
ukuran populasi
CITEE 2010
populasi terhadap nilai fitness tidak begitu signifikan.
Pengaruh yang dapat dilihat justru terhadap waktu yang
dibutuhkan selama proses pencarian. Oleh karena itu,
dengan mempertimbangkan faktor efisiensi waktu dan
besar nilai fitness, maka ukuran populasi 50 dinilai sudah
cukup untuk dimasukkan dalam proses inisisasi awal.
3.2
Penentuan Jumlah Generasi
Generasi pada dasarnya adalah jumlah iterasi yang
dilakukan terhadap proses evaluasi tiap-tiap populasi.
Seperti halnya ukuran populasi, besarnya generasi akan
mempengaruhi kecepatan konvergensi. Semakin besar
jumlah generasi akan mengakibatkan konvergensi yang
lambat, akan tetapi bila jumlah generasi awal semakin
kecil maka dapat terjadi konvergensi prematur. Untuk itu
jumlah generasi yang tepat, juga harus diperhitungkan
dalam melakukan proses optimasi menggunakan AG.
Seperti halnya pada saat menentukan ukuran
populasi, untuk mendapatkan jumlah generasi yang tepat
maka langkah yang dilakukan adalah membangkitkan
jumlah generasi yang berbeda-beda, sedangkan
parameter-parameter Algortima yang lain dikondisikan
tetap. Dengan melihat besar fitness yang dihasilkan dan
waktu yang diperlukan untuk mencapai solusi maksimal,
maka dapat ditentukan besar jumlah generasi yang cukup
efektif untuk dimasukkan sebagai parameter AG.
Tabel 2. Nilai fitness untuk berbagai besar jumlah generasi
Pada Tabel 2, dapat dilihat bahwa proses pencarian
mulai menemukan konvergensi yang stabil di saat jumlah
generasi mencapai 1000 kali. Namun, seperti kasus yang
sama pada perubahan ukuran populasi, perubahan jumlah
generasi juga berpengaruh terhadap lamanya proses
pencarian. Oleh karena itu, untuk menghindari terjadinya
konvergensi yang prematur namun tetap memperhatikan
efisiensi waktu, maka akan lebih aman jika digunakan
jumlah generasi 1500.
3.3
Perbandingan nilai fitness untuk berbagai tingkat
ukuran populasi diperlihatkan pada Tabel 1. Pada tabel
tersebut dapat dilihat bahwa pengaruh perubahan ukuran
98
Penentuan Jumlah String Biner
Variabel yang akan dioptimasi adalah Kp, Ki an Kd
yang masing-masing disimbolkan dengan x(1), x(2), dan
x(3). Variabel-variabel tersebut harus dikodekan dalam
bentuk string-string biner. Panjang dari string-string
tersebut tergantung dari tingkat ketelitian yang
diinginkan, dan dapat ditentukan dengan rumus
(2)
Keterangan:
b = batas atas
a = batas bawah
p = ketelitian (jumlah angka di belakang koma)
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
m = jumlah string
ISSN: 2085-6350
v(50)
= [x(1), x(2), x(3)] = [(8,9120), (4,1092),
(0,6866)]
3.5
Jadi, satu variabel akan direpresentasikan oleh 17
string biner, dan total panjang sebuah kromosom adalah
3x17 = 51 string biner. Berikut ini adalah contoh
populasi-populasi yang terdapat pada salah satu generasi.
v(1)
= [00010100110100001 | 00001010100001010 |
00000001100101110]
v(2)
= [00010100110100001 | 00001010100001010 |
00000001100101110]
v(3)
= [00011101011001010 | 11001100101111100 |
00100010001100011]
.
.
.
v(50) = [00010110110100001 | 00001010100001010 |
00000001110000100]
3.4
Pengkodean
Sebelum dimasukkan ke dalam fungsi evaluasi,
kromosom dalam bentuk string biner harus dikodekan
kembali ke dalam bentuk desimalnya. Untuk
mengkodekan string-string biner tersebut ke dalam
bentuk desimalnya, dapat dilakukan dengan mengubah
format biner ke dalam format desimalnya terlebih dahulu
:
Untuk populasi himpunan solusi v(1) :
x(1)10 = (00010100110100001)2 = (21313)10
x(2)10 = (00001010100001010)2 = (5386)10
x(3)10 = (00000001100101110)2 = (814)10
Fungsi evaluasi
Setelah melakukan pengkodean kembali terhadap
himpunan-himpunan solusi, maka langkah selanjutnya
adalah memasukkan masing-masing hasil pengkodean
tersebut ke dalam fungsi evaluasi untuk mendapatkan
nilai fitness. Saat menentukan fungsi evaluasi, maka
persamaan model (1) yang telah didapatkan pada
pembahasan sebelumnya akan digunakan di sini.
u(k)
e(k)
+
m(k)
PID
y(k)
G (z)
-
Gambar 2 Blok sistem pengaturan motor DC servo
Blok diagram sistem pengaturan motor DC servo
diberikan pada Gambar 2. Dari diagram blok , maka nilai
error pada fungsi evaluasi di atas dihasilkan dari
penurunan persamaan berikut ini.
y(k)= - a1y(k-1) - a2y(k-2) - … - anay (k-na) + b1m(k-1) +
b2m(k-2) + … + bnbm(k-nb)+ e’(t)
e(k) = u(k) – y(k)
e(k) = u(k) – (- a1y(k-1) - a2y(k-2) - … - anay (k-na) +
b1m(k-1) + b2m(k-2) + … + bnbm(k-nb)+ e’(t))
Persamaan fungsi evaluasi menggunakan kriteria
indeks performansi ITAE (Integral of Time Multiplied by
Absolut Value of Error).
Selanjutnya nilai x(k) dapat dihitung sebagai berikut:
(4)
(3)
Dan, nilai fitness didapatkan dari persamaan sebagai
berikut.
(5)
Dengan menggunakan (3) didapatkan:
J=(
Keterangan :
= indeks performansi ITAE
= bilangan yang digunakan untuk menghindari
pembagian dengan 0
Dengan langkah yang sama, dapat ditentukan nilai-nilai
desimal untuk individu-individu lainnya.
v(1)
v(2)
v(3)
= [x(1), x(2), x(3)] = [(16,2606), (4,1092),
(0,6210)]
= [x(1), x(2), x(3)] = [(8,1307), (4,1092),
(0,6210)]
= [x(1), x(2), x(3)] = [(11,4823), (79,9780),
(13,3569)]
.
.
.
Universitas Gadjah Mada
3.6
Roulette Wheel
Setelah masing-masing individu dievaluasi dan
mempunyai nilai fitnessnya, maka proses yang dilakukan
selanjutnya adalah proses seleksi. Dari ke-50 individu
dalam suatu populasi, akan dipilih individu-individu
terbaik yang akan dipertahankan untuk proses generasi
selanjutnya. Proses seleksi yang dilakukan di sini
menggunakan metode Roulette Wheel. Langkahlangkahnya adalah sebagai berikut.
1. Hitung total fitness untuk populasi
Yogyakarta, 20 Juli 2010
(6)
99
ISSN: 2085-6350
Teknis
2. Hitung probabilitas seleksi pi untuk masing-masing
individu
(7)
3. Mencari probabilitas kumulatif tiap-tiap individu
(8)
Prinsip
kerja
seleksi
ini
adalah membangkitkan bilangan acak antara 0 sampai
dengan 1, kemudian jika perbandingan antara probabilitas
kumulatif dengan total fitness suatu individu lebih besar
daripada bilangan acak, maka individu tersebut akan
dipertahankan ke generasi selanjutnya. Individu yang
terpilih ini akan menjadi orangtua atau parent bagi
generasi selanjutnya.
CITEE 2010
dikarenakan, sejak awal, tiap individu sudah diwakili
dengan jumlah kromosom sebanyak 17 buah, sehingga
variasi sudah dihasilkan ketika pembangkitan himpunan
solusi. Variasi nilai fitness akibat probabilitas crossover
akan terlihat ketika jumlah kromosom yang mewakili tiap
solusi diturunkan jumlahnya. Oleh karena itu, pemilihan
probabilitas crossover tidak menimbulkan pengaruh yang
signifikan, namun, dalam penulisan ini, dipilih nilai
probabilitas crossover 0.3, karena memiliki nilai fitness
yang paling besar pada saat pengambilan data
berlangsung.
Croosover
Crossover yang digunakan di sini adalah dengan
menggunakan pendekatan one_cut_point dengan
menukarkan bagian kanan dari kedua parent untuk
menghasilkan offspring.
v(1)=[00010100110100001000010101000010100000000
1100101110]
v(3)=[00011101011001010110011001011111000010001
0001100011]
menjadi
v(1)’=[0001010011010000100001010101111100001000
10001100011]
v(3)’=[0001110101100101011001100100001010000000
01100101110]
Tidak semua kromosom akan melalui proses crossover.
Untuk menentukan berapa persen dari total kromosom
yang akan melalui crossover, maka ditentukanlah
probabilitas crossover. Probabilitas crossover diatur
dengan nilai yang bervariasi, mulai dari 0,1 sampai
dengan 1,0 sedangkan probabilitas mutasi dan parameterparameter Algoritma yang lain konstan.
Mutasi
Mutasi di sini berarti merubah satu atau lebih nilai
string-string biner, yang semula 0 menjadi 1, dan
sebaliknya. Misalkan kita ambil sebuah individu yang
terdiri dari string-string biner sebagai berikut.
v(1) =[00010100110100001|00001010100001010 |
00000001100101110]
Jika string ke- 20 ditentukan untuk suatu mutasi,
maka individu setelah mutasi terjadi adalah sebagai
berikut.
v(1)= [00010100110100001 | 00101010100001010 |
00000001100101110]
Jumlah string-string biner yang akan mengalami
mutasi (Pm). Probabilitas mutasi 0,01 berarti rata-rata
0,01 atau 1% dari total bit dalam suatu populasi akan
mengalami mutasi.
Dalam kasus ini, total bit dalam populasi adalah
total bit = 17x100 = 1700 bit
Maka, jika ditentukan probabilitas mutasi 0.1, maka
berarti diharapkan ada sekitar 170 mutasi per generasi,
dan setiap bit-bit memiliki kesempatan yang sama untuk
dimutasikan.
Untuk mengetahui pengaruh dan menentukan besar
probabilitas mutasi yang dipakai, maka probabilitas
mutasi diatur dengan nilai yang bervariasi, sementara
besar probabilitas crossover dan parameter-parameter AG
yang lain konstan.
Tabel 3. Perbandingan nilai fitness untuk probabilitas crossover
yang berbeda
Tabel 4. Perbandingan nilai fitness untuk probabilitas mutasi
yang berbeda
Pada Tabel 3. ditunjukkan, bahwa secara umum
variasi nilai fitness pada kasus ini tidak begitu
dipengaruhi oleh tingkat probabilitas crossover. Hal ini
Pengaruh tingkat probabilitas mutation terhadap
perubahan grafik ternyata sangat signifikan. Nilai fitness
rata-rata, akan semakin kecil jika probabilitas mutasi
dinaikkan. Nilai fitness rata-rata yang kecil dikarenakan
banyak individu-individu yang termutasi sehingga
3.7
100
3.8
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
menghasilkan individu baru yang jauh berbeda dengan
induknya dan menyimpang dari solusi yang diinginkan.
Oleh karena itu, dipilih probabilitas mutasi yang tidak
terlalu besar, yaitu 0,03.
3.5 Hasil
Setelah dilakukan analisa di atas, maka didapatkan
parameter-parameter AG dalam proses inisiasi sebagai
berikut.
Ukuran Populasi
: 50
Jumlah Generasi
: 1500
Jumlah Kromosom
: 17
Probabilitas crossover
: 0.3
Probabilitas mutasi
: 0.03
Parameter-parameter tersebut dimasukkan ke dalam
program utama AG seperti yang terdapat pada lampiran.
Ketika program utama tersebut berjalan, maka dapat kita
lihat perubahan nilai fitness. Gambar 3. Memperlihatkan
perubahan fitness tersebut. Nilai fitness terbaik yang ada
pada sebuah generasi akan tetap dipertahankan menuju
generasi berikutnya. Selain itu, dapat dilihat pula
perubahan nilai Kp, Ki dan Kd ketika grafik berjalan.
Setelah grafik sudah mencapai generasi ke-1500, maka
proses pencarian solusi optimal pun berhenti dan
parameter kontroler PID yang diperkirakan sesuai untuk
mengontrol model plant DC servo adalah sebagai berikut.
Gambar 4. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap
waktu dengan input 3 V
Gambar 5. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap
waktu dengan input 5 V
Kp = 6,6071 ; Ki = 11,9648; Kd = 0,2499
Gambar 6. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap
waktu dengan input 8 V
Tabel 5 Tanggapan transien sistem terhadap sinyal input yang
berbeda
Gambar 3. Grafik proses pencarian solusi parameter PID
dengan GA
.
IV.
UJI PERFORMASI DAN DISKUSI
Karakteristik atau spesifikasi performasi yang akan
dianalisa berkaitan dengan respon transien, error steady
state, kestabilan, serta ketahanan terhadap gangguan.
4.1 Respon transien
Respon transien adalah respon sistem yang diamati
mulai
saat
terjadinya
perubahan
sinyal
input/gangguan/beban sampai respon masuk dalam
keadaan steady state. Performa respon transien yang
diamati pada penelitian ini adalah rise time (tr), settling
time (ts), peak/maksimum overshoot (Mp), dan time to
peak overshoot (tp).
Tanggapan sistem untuk tegangan masukan 3V, 5V
dan 8V diberikan pada Gambar 4,5 dan 6. Rekapitulasi
tanggapan sistem diberikan pada Tabel 6.
Berdasarkan Tabel 5, besar rise time dan setting time
untuk masing-masing input sinyal step berbeda. Semakin
besar input yang diberikan, maka besar rise time dan
setting time pun semakin besar. Pada sistem tidak
terdapat maximum overshoot sehingga nilai time to peak
overshoot pun juga tidak ada.
4.2 Error steady state
Error steady state (ess) adalah selisih antara nilai
pengukuran dengan nilai sebenarnya setelah ts tercapai.
Semakin kecil ess maka sistem tersebut dapat dikatakan
baik dan parameter –parameter PID yang dipakai tepat.
Hasil perhitungan error steady state diberikan pada Tabel
6.
(9)
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
101
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
(10)
Tabel 6. Error steady state sistem terhadap sinyal input yang
berbeda
Dengan melihat Tabel 6, maka dapat diketahui
bahwa besar nilai error steady state untuk sinyal
masukan 3 V sebesar 2,67%, untuk sinyal masukan 5 V
sebesar 0,8 % dan untuk sinyal masukan 8 V sebesar 0,25
%. Semakin besar sinyal input, maka persentase error
semakin kecil.
4.3 Kestabilan
Untuk melihat kriteria kestabilan, akan digunakan
metode root locus. Dengan mengetahui letak kedudukan
pole-pole yang dimiliki sebuah sistem pada bidang-z,
maka dapat diketahui tingkat kestabilan sistem tersebut.
Sistem dikatakan stabil jika kedudukan pole-pole nya
berada dalam bidang lingkaran yang berjarak 1 dari titik
pusatnya.
Dengan penyederhanaan matematis, didapatkan
fungsi alih sistem dalam variabel z sebagai berikut.
(11)
Gambar 8. Grafik keluaran sistem motor DC servo terhadap
waktu saat mendapat gangguan
Pada gangguan pertama, posisi saklar diubah
berulang-ulang dari kondisi on menuju off dan sebaliknya,
dan sistem berhasil mempertahankan keadaan mantapnya.
Pada gangguan berikutnya, saklar dimatikan sejenak
selama ±1,2s, kemudian dihidupkan kembali, namun
sistem juga berhasil mempertahankan keadaan
mantapnya. Waktu yang dibutuhkan sistem untuk kembali
ke keadaan mantapnya sebesar ±1,9 s. Selanjutnya,
gangguan terakhir, sebenarnya hampir sama dengan
gangguan kedua, namun waktu off saklar lebih singkat
yaitu ±0,7s dan sistem membutuhkan waktu ±1,5 s untuk
kembali ke keadaan mantapnya. Dengan demikian, dapat
dikatakan, ketahanan sistem terhadap adanya gangguan
cukup baik.
V.
KESIMPULAN
Pada makalah ini ditawarkan penggunaan Algoritma
Genetika berbasis Integral of Time multiplied by Absolute
value of Error (ITAE) untuk menala parameter kontroler
PID pada pengaturan posisi motor DC servo. Dengan
menggunakan kontroler PID hasil penalaan diperoleh
sistem kontrol dengan respon transient yang baik error
steady state yang kecil dan sistem yang stabil.
DAFTAR REFERENSI
[1]
[2]
Gambar 7 Posisi pole pada bidang-z
[3]
Selanjutnya, akan dicari posisi pole dari persamaan
tersebut dengan bantuan Matlab. Hasil pengujian yang
diperlihatkan pada Gambar 7 menunjukkan bahwa sistem
hasil perancangan adalah stabil.
[4]
[5]
[6]
4.4 Ketahanan terhadap gangguan
Karakterisasi sistem lain yang perlu diamati adalah
ketahanan terhadap gangguan. Gangguan diberikan
kepada sistem dengan cara mengubah-ubah keadaan
sistem yang semula on menjadi off selama selang waktu
tertentu. Perubahan on-off ini dilakukan secara bervariasi
dengan mengubah-ubah waktu off-nya. Sehingga,
perubahan grafik keluarannya tampak seperti Gambar 8.
102
[7]
[8]
J.M. Herrero, X. Blasco, M. Martínez, and J.V. Salcedo,” Optimal
PID Tuning with Genetic Algorithms for Non Liniear Process
Models”, Proc. of 15th Triennial World Congress, Barcelona,
Spain, 2002
Neenu Thomas, P. Poongodi,” Position Control of DC Motor
Using Genetic Algorithm Based PID Controller”, Proceedings of
the World Congress on Engineering (WCE), London, 2009
Fernando G. Martin,“Tuning PID Controllers using the ITAE
Criterion,” International Journal of Engineering Ed. Vol.21,
No.5, pp.867-873, 2005
Goldberg, D.,”Genetic Algorithms In Search Optimization And
Machine Learnin”, Addison-Wesley, 1989
Michalewicz, Zbigniew, “Genetic Algorithms + Data Structures =
Evolution Programs,” Springer-Verlag, 1995
Dorf, C. Richard, Bishop. Robert, H., “Modern Control Systems,”
New Jersey : Prentice-Hall, 2001
Driels, Morris, “Linear Control SAystems Engineering,” New
York : Mcgraw-Hill, 1996
Lewis, F., Syrmos, V, “Optimal Control,” John Wiley & Sons,
Inc, 1996
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Aplikasi Interval Type-2 Fuzzy PIPD Untuk Optimal Load
Frequency Control Pada Sistem Tenaga Listrik Dua Area
Mochamad Avid Fassamsi 1), Muh. Budi R. Widodo 2), Muhammad Abdillah 3),
Rio Indralaksono4) Imam Robandi 5)
Research Group on Power System Operation and Control (PSOC) Laboratory
Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 60111, Surabaya, Indonesia
[email protected]
Abstract— This paper presents the application Interval
Type-2 Fuzzy Controller for optimization PIPD Load
Frequency Control power system two areas to improve the
performance stability of the frequency system. The main
reason to use the PI and PD control is easy to operate, not
complicated to design, and very effectively used in most
machines. Simulation is performed by comparing the
frequency response stability of power system that controlled
the two areas using Interval Type-1 Fuzzy PI controller,
Interval Type-1 Fuzzy Controller PIPD, and Interval Type2 Fuzzy PIPD (IT2-FPIPD) Controller. From the results of
simulation obtained that by using IT2-FPIPD has the
smallest overshoot and fastest settling time compared with
the other controllers, namely -0.08039 p.u and 10.58 seconds
for the area 1; -0.003697 p.u and 12.7 seconds in the area 2.
Keywords-Load Frequency Control; Fuzzy PI Controller;
Interval Type-2 Fuzzy; PIPD Controller
memperoleh performansi yang bagus dari frekuensi dan
daya beban sistem, governor harus merespon secara cepat
perubahan beban, dengan mengatur bahan bakar yang
akan dipakai untuk menambah atau mengurangi daya ke
area yang membutuhkan [5,7,8]. Pada LFC konvensional, pengaturan ACE dilakukan dengan memberikan
aksi kombinasi kontrol Proportional (P), Integral (I), dan
Differential (D). Kontrol Proportional Integral (PI) dan
Proportional Differential (PD) masih dipercaya dan
diaplikasikan pada proses otomasi dan kontrol pada industri [11]. Alasan utama digunakan kontrol PI dan PD
adalah karena mudah dioperasikan dan efektif dipakai di
sebagian besar mesin [3,4,11]. Tetapi untuk sistem yang
kompleks kontroler PI dan PD mengalami kendala dalam
penentuan gain penguatan Ki dan Kd, oleh karena itu
sering kali kontroler jenis ini digabung dengan fuzzy atau
metode optimisasi lain misalnya, GA atau PSO [1,8,9].
Pada sistem tenaga listrik, frekuensi merupakan salah
satu parameter yang sangat penting karena merupakan
tolok ukur performansi sistem [1,5]. Putaran konstan
pada motor sangat penting untuk memperoleh kinerja
sistem yang diinginkan [1,2]. Pada sistem interkoneksi
skala besar banyak sistem pembangkit skala besar dan
kecil dihubungkan secara interkoneksi, sehingga semua
generator harus beroperasi pada frekuensi yang sama
[1,3,5]. Selain hal itu jumlah generator yang cukup
banyak, mengharuskan pembagian daya yang disuplai ke
beban secara tepat, sehingga tidak terjadi pemborosan
energi [3,4,5]. Masalah yang timbul adalah beban
mengalami perubahan tiap waktu, sedangkan kemampuan
pembangkit untuk merespon dalam arti menaikkan atau
menurunkan output dengan cepat dan tepat merupakan
hal yang terbatas. Hal ini berarti frekuensi sitem akan
mengalami variasi juga sesuai dengan variasi beban
[1,3,7]. Jika perubahan frekuensi terus dibiarkan hingga
mencapai 10% maka generator akan lepas dari sinkron,
yang mengakibatkan gangguan kestabilan sistem tenaga
listrik. Disinilah pengaturan frekuensi menjadi hal yang
penting [5,12]. Pengaturan beban dan frekuensi dalam
sistem tenaga listrik dikenal sebagai Load Frequency
Control (LFC) [1,3,5,6].
Fuzzy Logic atau logika samar telah dikenal sebagai
metode yang handal dan teruji mampu memperbaiki
performansi sistem [1,7,8]. Penggunaan fuzzy yang
mudah dan tidak memerlukan persamaan matematis
dalam menyelesaikan permasalahan menjadikan logika
fuzzy ini sangat populer di kalangan peneliti [1,10,11].
Sejak awal aplikasinya hingga saat ini fuzzy terus
mengalami perkembangan, pada 1975, prof. Lotfi Zadeh
memperkenalkan Type-2 Fuzzy Logic yang merupakan
penyempurnaan dari fuzzy logic [1,13,15,17]. Interval
Type-2 Fuzzy memperbaiki kelemahan dari pendefinisian
antacedent dan consequent dari fuzzy logic dengan
memakai interval untuk membership function yang
dibatasi oleh Lower Membership Function (LMF) dan
Upper Membership Function (UMF) [16,17]. Pada paper
ini, dipakai kontroler PIPD (proportional integral, proportional differential) yang dihibrid dengan fuzzy type-2.
Kontroler PIPD ini merupakan gabungan dari kontroler
PI dan kontroler PD. Penggabungan dengan Fuzzy tipe-2
dimaksudkan untuk memberikan nilai minimal dari ACE
dengan pendifinisian input yang lebih luas, yakni dengan
interval. Penggunaan kontroler gabungan ini diharapkan
mampu memperbaiki performansi frekuensi sitem,
sehingga kestabilan lebih cepat tercapai.
Pada sistem tenaga listrik dua area, pengaturan beban
dan frekuensi dilakukan dengan mengatur respon
governor tiap area dengan menghitung seberapa besar
deviasi frekuensi dan beban di tiap area [4,5,6]. Besar
deviasi perubahan daya beban dan frekuensi antar area
dikenal sebagai Area Control Error (ACE) [2,3,7]. Untuk
II. LOAD FREQUENCY CONTROL (LFC)
Pada LFC ada dua besaran fisik yang diamati yaitu
frekuensi sistem dan beban tie-line. Dua besaran ini
dibandingkan dengan besaran referensi dan selisihnya
digunakan untuk menentukan langkah koreksi yang
dilakukan yaitu menambah atau mengurangi daya yang
I.
PENDAHULUAN
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
103
ISSN: 2085-6350
Teknis
dibangkitkan [2,3,4]. Skema kinerja LFC pada sebuah
pembangkit dapat diamati pada Gambar 1. Output
generator yang berupa frekuensi disensing menggunakan
sensor frekuensi, kemudian sinyal akan masuk pada blok
LFC, selain itu blok LFC ini juga menerima sinyal Ptie
(aliran daya antar area) yang kemudian diatur untuk
memberikan respon valve yang mengatur kadar bahan
bakar yang akan digunakan oleh beban [1,2,3].
Steam
Turbine
G
 Pv
 PG  QG
 Ptie
Valve control
mechanism
Load Frequency
Control (LFC)
 Pc
Frequency
sensor
Gambar 1. Diagram Skematik Load Frequency Control [2]
III. MODEL LINIER DUA AREA POWER SYSTEM
Pembuatan model linear sistem interkoneksi dua area
pada sistem tenaga listrik cukup rumit, untuk dalam
pemodelan sistem maka sistem dapat diasumsikan terdiri
dari dua area yang dihubungkan oleh sebuah reaktansi tie
line (Xtie), setiap area akan diwakili oleh sebuah unit
pembangkit equivalent yang memperlihatkan bentuk
secara keseluruhan, tahanan stator diabaikan, kondisi
sistem dianggap seimbang dan kejenuhan inti pada
generator diabaikan dan beban berupa beban statis, yaitu
beban dengan impedansi dianggap tetap. Rangkaian
elektrik ekivalen pada sistem tenaga listrik dua area
ditunjukkan oleh Gambar 2.
X2
X tie
X1
P

m1
f
R
ΔP
=m2
1
Δ f
R
(5)
2
dan untuk daya area 1 dan 2 adalah,
ΔP =
12
-ΔP (1 / R + D )
L
2
2
=
(1 / R + D ) / (1 / R + D )
1
1
2
2
-ΔP β
L 2
(6)
β +β
1
2
Penambahan beban pada area 1 mengakibatkan
frekuensi pada kedua area menjadi menurun, demikian
halnya dengan transfer daya pada tie-line ΔP12. ΔP12
bernilai negatif menandakan terjadinya aliran daya dari
area 2 menuju area 1.
Dalam paper ini, model sistem dibentuk dalam
persamaan Laplace. Model linier sistem dua area dengan
kontroler ditunjukkan pada Gambar 4.
IV. DESAIN INTERVAL TYPE-2 FUZZY CONTROLLER
Fuzzy Fuzzy PIPD merupakan gabungan dari fuzzy
Proportional integral (PI) dengan fuzzy Proportional
Differential (PD). Pada sub bab ini akan dibahas secara
singkat tentang desain fuzzy PIPD.
A. Desain Fuzzy PIPD controller
Transfer function dari kontroler PI konvensional
dalam bentuk persamaan laplace dinyatakan dengan,
K
K
(7)
u (nT) = P (e(nT) - e(nT - T)) + I e(nT)
T
T
PI
u PI (nT) = u PI (nT - T) + K U ΔuPI (nT)
PI
(8)
sedangkan, transfer function dari kontroler PD dalam
bentuk transformasi Z adalah,
Δu PD (n) = -u PD (n -1) + T Δu PD (n)
(9)
Δu PD (n) = -u PD (n -1) + KUPD Δu PD (n) (10)
P12
E1 1
CITEE 2010
XT
E 2  2
Dari hasil penurunan PI controller (8) dan PD controller
(10) maka dapat dibuat fuzzy PIPD seperti yang
ditunjukkan pada Gambar. 3 [17].
Gambar 2. Electrical Equivalent [2]
Aliran daya dari area1 ke area 2 adalah,
P =
12
E E
1 2
X
(1)
sin (δ - δ )
1 2
T
Deviasi frekuensi antara area 1 dan area 2 adalah sama,
yaitu bergantung dari perubahan beban ΔPL. Perubahan
frekuensi antar area dinyatakan dengan,
Δ f =
-ΔP
L
=
(1 / R + D 1) / (1 / R + D )
1
1
2
2
-ΔP
L
(2)
β +β
1
2
Bila diberikan perubahan beban pada area 1 sebesar ΔPL1,
untuk area 1, maka persamaan frekuensi dapat dinyatakan
dengan,
(3)
ΔP
- ΔP - ΔP = D Δ f
m1
12
L1
1
Sedangkan untuk area 2,
ΔP
+ ΔP = D Δ f
m2
12
2
Perubahan daya mekanik area 1 dan 2 adalah,
104
(4)
Gambar 3. Fuzzy PIPD Controller [7,8,9,17,18]
B. Fuzzifikasi
Gambar. 5 dan 6 merupakan fungsi keanggotaan input
dan output dari fuzzy tipe-2 PIPD yaitu berupa error (ep)
dan delta error (ev) untuk input dan Upi sebagai single
output. Fungsi output menggunakan 3 bagian, yaitu
output negatif (opn), output zero (zo) dan output positif
(opp). Rule base fungsi fuzzy ditunjukkan pada Tabel I.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
1
1
R1
Bias
IT2FPIPD
-
U1
-
1
1 + Tg1s
Controller
-
+
ACE1
U2
1
1+ Tg 2 s
Controller
+
ACE2
-
Governor 1
ΔPm1
1
1  TcH1s
Governor 1
+
-
Speed Drop
PV 1
Turbin 1
PV 2
-
-
Ptie
-
PD 2
1
R2
Load 1
f
1
+
-
 f2
1
sM 2  D 2
-
Turbin 2
IT2FPIPD
1
sM1  D1
T
s
ΔPm2
1
1  TcH 2 s
Bias
PD1
Load 2
Speed Drop
2
Gambar 4. Model Linier dua area power system dengan kontroler IT2FPIPD
Rule
If Error (ep)
Delta Error (ev)
epn_lmf
epn_umf
epn_lmf
epn_umf
epp_lmf
epp_umf
epp_lmf
epp_umf
R1
R2
R3
R4
Then upi
evn_lmf
evn_umf
evp_lmf
evp_umf
evn_lmf
evn_umf
evp_lmf
evp_umf
on_lmf
on_umf
zo_lmf
zo_umf
zo_lmf
zo_umf
op_lmf
op_umf
Rule base yang digunakan dalam kontroler terdiri dari
4 buah rule base yang bagi dalam 2 bagian yakni upper
dan lower membership. Pada Gambar 5 dan 6, nilai L
adalah 0.95 p.u, dengan interval tiap kaki terhadap L
adalah 0.05 hingga 0.085.
A. Respon Frekuensi Area 1
Gambar. 7 adalah respon frekuensi pada area 1
dengan perubahan beban sebesar 0.1 p.u. Pada Gambar.
7, sebuah sistem fuzzy PI controller respon frekuensi
turun sebesar -0.01162 p.u dan settling time 17.48 detik.
-3
2
frekuensi response in area 1(pu)
x 10
0
Amplitude (p.u)
TABEL I. RULE BASE INTERVAL FUZZY TYPE-2 CONTROLLER
PI Controller
IT1FPI+PD
IT2FPI+PD
-2
-4
-6
-8
-10
Epn (error negatif)
Evn(delta error
positif)
1
Epp (error positif)
Evn(delta error positif)
-12
0
5
10
15
20
Time (seconds)
25
30
35
Gambar 7. Respon Frequency Area 1
-3
Upper _MF
frequency response area 2 (p.u)
x 10
0
Lower
_MF
PI Controller
IT1FPI+PD
IT2FPI+PD
-1
0
L
amplitude (p.u)
-L
Gambar 5. Membership Function Input
opn
zo
opp
-2
-3
-4
-5
1
-6
5
Upper _MF
10
15
20
Time (seconds)
25
30
35
Gambar 8. Respon Frekuensi Area 2
Lower _MF
-3
-L
0
0
Simulasi pada penelitian ini menggunakan MATLAB
7.3 dengan memberikan gangguan pada sistem yaitu
berupa perubahan beban sebesar 0.1 p.u pada area 1, hal
ini difokuskan pada pengamatan overshoot dan settling
time respon frekuensi sistem yang terpasang kontroler PI,
kontroler PIPD dan kontroler IT2FPIPD untuk 35 detik.
Hasil simulasi ditunjukkan pada Gambar. 7, 8 dan 9
untuk lebih detailnya.
Amplitude (p.u)
SIMULASI DAN ANALISIS
Universitas Gadjah Mada
PI Controller
IT1FPI+PD
IT2FPI+PD
-2
Gambar 6. Membership Function Output
V.
P-tie response two area power system (pu)
x 10
L
-4
-6
-8
-10
-12
5
10
15
20
Time (seconds)
25
30
35
Gambar 9. Respon P-tie Dua Area Power System
Yogyakarta, 20 Juli 2010
105
ISSN: 2085-6350
Teknis
Sistem dengan Fuzzy IT2-PIPD memiliki overshoot
and settling time terbaik daripada kontroler lainnya yaitu
-0.08039 p.u dan 10.58 detik sedangkan Fuzzy IT1-PIPD
memiliki overshoot -0.0104 dan settling time 11.19 detik.
B. Respon Frekuensi Area 2
Perubahan sebesar 0.1 p.u yang terjadi pada area 1
tidak hanya mempengaruhi respon frekuensi di area 1
namun mempengaruhi respon frekuensi pada area 2. Dari
Gambar. 8 menunjukkan bahwa sistem dengan fuzzy
IT2PIPD mampu menaikkan performasi frekuensi sistem,
dengan overshoot dan settling time yang paling bagus
dibandingkan dengan aplikasi Fuzzy PI controller dan
Fuzzy PIPD controller. Sistem dengan IT2-FPIPD
Controller memiliki overshoot dan settling time masingmasing -0.003697 p.u dan 12.7 detik. Untuk sistem yang
menggunakan Aplikasi Fuzzy PI controller overshoot dan
settling time (-0.008647 p.u dan 22.5 detik) dan sistem
fuzzy PIPD yang memiliki overshoot dan settling time
(-0.00587 p.u 19.3 detik).
C. Respon P-tie pada Dua Area
Gambar. 9 merupakan respon frekuensi sistem dengan
perubahan beban 0.1 p.u. Pada Gambar. 9, sistem yang
menggunakan Interval Type-1 Fuzzy PI controller,
frekuensi turun sebesar 0.0138 p.u dan time settling yang
lama yaitu 22.9 detik. Sistem dengan Interval Type-1
fuzzy PIPD controller memiliki overshoot (-0.01119 p.u)
dan settling time 18.74 detik. Pada aplikasi IT2-Fuzzy
PIPD Controller memiliki overshoot dan time settling
yang hampir sama dengan fuzzy controller PIPD 0.007158 p.u dan 17.31 detik. Respon frekuensi dari tiap
area dan daya pada tie-line akibat perubahan beban
sebesar 0.1 p.u pada area 1 dapat dilihat pada Tabel II
dan Tabel III.
TABEL II.
RESPON FREKUENSI AREA 1 DAN AREA 2
Overshoot
Controller
FPI
IT1FPIPD
IT2FPIPD
Area 1
-0.0116
-0.0104
-0.0803
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
[17]
Time Settling
Area2
-0.0086
-0.0058
-0.0037
Area 1
17.48
11.19
10.58
Area 2
22.5
19.3
12.7
[18]
CITEE 2010
Anderson P.M, Fouad A.A, Power Control and Stability, The lowa
State University, Press.1982.
Djiteng Marsudi,“Operasi sistem tenaga listrik”.2006. Graha ilmu,
Yogyakarta. ISBN 978-756
Muh Budi R. Widodo, Muhammad abidillah, Imam Robandi,”
optimal design load frequency Control on multi area power system
using interval type-2 Fuzzy PI Controller. UPTECS-2009. Paper
number: 034.
Muhammad Abdillah, “Desain Optimal Fuzzy Logic Load
Frequency Control pada Sistem Tenaga Listrik Menggunakan
Artificial Immune System Via Clonal Selection. Tugas Akhir,
Jurusan Teknik Elektro ITS, 2009.
Jawad Talaq and Fadel Al-basri, Adaptive gain schedulling for
load frequency control, IEEE Transc. on Power Systems, Vol 14.
No 1, February, pp. 145-150, 1999.
Charles E. Fosha, Jr., and Olle I.Elgerd, The Megawatt-Frequency
Control Problem: New approach via Optimal Control Theory,
IEEE Trans. Vol. PAS. No.4, April 1970, pp.563-577.
Imam Robandi, and Bedy kharisma,” Design of Interval type-2
Fuzzy Logic Based Power system stabilizer. PWASET VOLUME
31 31 JULY 2008 ISSN 1307-6884.
Muh Budi R Widodo, Muhammad Abdillah, Imam Robandi
aplikasi Fuzzy PIPD pada Single Machine Infinite Bus (SMIB),
Seminar on intelegnet technology and it’s Aplication (SITIA)
2009 Pp-90
Ceyhun YILDIZ, A. Serdar YILMAZ, Mahmet BAYRAK,
“Genetic Algorithm based PI Controller for Load Frequency
Control in Power system”. Proceding of 5 th International
symposium on Intelegent Manufacturing System, may 2931,2006:1202-1210
Wu, Dongrui, “Design and Analysis of Type-2 Fuzzy Logic
System”. Thesis submitted for the degree of master engineering
departement of electrical and computer engineering national
university of singapore.
G .Chen, “Qilian Liangand, Jerry M. Mandel, ”Interval Type-2
Fuzzy Logic System Theory and Design”,IEEE, 2000.
Juan R.Castro, Oscar Castillo, “Interval Type-2 Fuzzy Logic for
Intelligent Control Aplication”, IEEE, 2007.
Jerry M.Mandel, Robert I. Bob John, “Type-2 Fuzzy Sets Made
Simple”, IEEE, April, 2002.
Muh Budi R Widodo, Imam Robandi, “Optimization of Fuzzy
PIPD Controller for Excitation System Stability Analysis on
Single Machine Infinite Bus (SMIB) using Genetic Algorithm
(GA)” ICAST. 2009.
Muh Budi R Widodo, Soedibyo, Moch.Ashari, Imam Robandi.
“Aplikasi Fuzzy PIPD pada pengendali Wicket Gate pada
pembangkit listrik microhydro”, Seminar basic of science 7 (BSS
7) Universitas Brawijaya.2009.
TABEL III. RESPON P-TIE PADA DUA AREA
Controller
PI
IT1FPIPD
IT2FPIPD
Overshoot
-0.0138
-0.011
-0.0072
P-tie
Time Settling
22.5
18.74
17.31
APPENDIKS
Paramater yang digunakan untuk kontroler dan gain kontroler
ditunjukkan pada Tabel IV dan Tabel V.
TABEL IV. PARAMETER LFC TWO AREA
VII. KESIMPULAN
Aplikasi Interval Type-2 fuzzy PIPD controller pada
dua area power sistem sangat efektif dalam memperbaiki
performansi sistem. Hal ini dapat dilihat dari overshoot
dan settling time respon frekuensi area 1 yaitu sebesar 0.08039 dan 10.58 detik, area 2 sebesar -0.003697 p.u
dan 12.7 detik, disamping itu respon transfer daya antar
area sistem memiliki overshoot dan settling time yang
bagus yaitu sebesar -0.007158 p.u dan 17.31 detik.
Parameter
Tgi
TcH
M
D
R
T
B
[2]
[3]
106
Imam Robandi, “Desain Sistem Tenaga Modern, Penerbit ANDI,
Yogyakarta, 2006.
Hadi Saadat, Power System Analysis 2nd Ed, McGrowHill. 2004.
Kundur,.P, Power System Stability and Control, McGraw-Hill,
Inc.,1994
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Area 2
0.5
0.4
8
2
3.2
0.62
(1/R2)+D2
TABEL V. GAIN KONTROLER PI DAN PD
Kontroler
PI
PD
REFERENSI
[1]
Area 1
0.04
0.5
0.35
6
2.4
0.62
(1/R1)+D1
Gain
K1=-0.8
K2=0.05
Ki=-0.25
Kd=0.025
KuPi= 20
KuPd=15
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Ultrasonic Level Transmitter Berbasis Mikrokontroler ATmega8
Thiang, Indra Permadi Widjaja, Muliadi Tedjotjahjono
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra
Jalan Siwalankerto 121-131 Surabaya 60236 Indonesia
Email: [email protected]
Abstrak—Makalah ini memaparkan tentang pembuatan
sebuah alat yang dinamakan ultrasonic level transmitter.
Alat ini digunakan untuk mengukur ketinggian cairan di
dalam sebuah tangki terbuka. Fitur yang dimiliki ultrasonic
level transmitter ini berupa monitor LCD yang
menampilkan ketinggian cairan dan suhu udara. Selain
tampilan di monitor LCD, alat ini juga mengkonversi
ketinggian cairan menjadi output berupa arus listrik
dengan range 4 – 20mA. Alat ini juga dilengkapi dengan
fasilitas scaling sehingga skala tampilan ketinggian cairan
dapat diatur. Ultrasonic level transmitter ini dirancang
berbasis mikrokontroler ATmega8. Sensor yang digunakan
untuk mengukur ketinggian cairan adalah ping ultrasonic
dan sensor suhu yang digunakan adalah LM35. Pengujian
alat telah dilakukan dengan menguji linieritas, resolusi,
akurasi dan repeatability. Berdasarkan hasil pengujian
yang telah dilakukan, alat ini dapat berjalan dengan baik
dan dapat dikatakan linier dengan nilai koefisien regresi
linier adalah r = 0,9999857772. Resolusi alat ini adalah 1
cm, akurasi sebesar 0,53396% dalam persen error dan
repeatability 99,98%.
kesimpulan dan harapan apa yang telah dikerjakan dapat
member kontribusi bagi pada peneliti lain.
II.
DESKRIPSI SISTEM
A. Desain Perangkat Keras
Secara keseluruhan desain rangkaian Ultrasonic level
transmitter ini disusun dari beberapa rangkaian untuk
mendeteksi dan menampilkan ketinggian cairan serta
mengirimkan data tersebut melalui transmitter dalam
bentuk arus listrik. Gambar 1 berikut menunjukkan blok
diagram dari Ultrasonic level transmitter secara
keseluruhan.
Kata kunci-ultrasonic; level; transmitter; mikrokontroler;
ATmega8; sensor
I.
PENDAHULUAN
Sensor ultrasonic telah banyak diaplikasikan dalam
berbagai bidang. Pada umumnya, sensor ultrasonic
diaplikasikan untuk mengukur jarak. Salah satu aplikasi
terbaru dari sensor ultrasonic adalah sebagai sensor parkir
mobil yang dipasang pada bagian belakang mobil. Sensor
parkir ini hanya dipakai untuk mendeteksi benda-benda
yang ada di belakang mobil dan memberi tanda jarak pada
pengemudi dengan bunyi “beep” dan ada juga yang
menampilkan jarak dari benda tersebut pada display yang
berada di dekat pengemudi. Bila benda tersebut semakin
dekat maka bunyi “beep” akan semakin cepat dan keras.
Pada makalah ini dipaparkan tentang aplikasi sensor
ultrasonic untuk pengukuran ketinggian cairan dalam
sebuah tangki. Sensor ultrasonic yang dirancang
dilengkapi dengan transmitter dengan output arus listrik 4
– 20mA untuk keperluan akusisi data dalam jarak jauh.
Ultrasonic level transmitter dirancang dengan bantuan
menggunakan mikrokontroler ATmega8. Proses membaca
sensor, proses scaling, proses pengolahan data sehingga
mendapatkan output data dalam bentuk arus dilakukan
oleh mikrokontroler tersebut. Secara detail, perancangan
perangkat keras dan perangkat lunak dari ultrasonic level
transmitter dibahas pada bagian II makalah ini dan bagian
III makalah ini akan memaparkan hasil pengujian yang
telah dilakukan. Akhirnya makalah ini ditutup dengan
Universitas Gadjah Mada
Gambar 1. Blok diagram perangkat keras ultrasonic level transmitter
Secara umum ada dua sensor yang digunakan dalam
membangun ultrasonic level transmitter. Sensor utama
yang digunakan adalah sensor ultrasonic untuk mengukur
jarak. Sensor ultrasonic yang digunakan adalah sensor
ping)) yang menghasilkan output berupa pulsa. Lebar
pulsa yang dikeluarkan adalah waktu yang ditempuh oleh
gelombang ultrasonic mulai dari saat dipancarkan sampai
gelombang tersebut diterima kembali oleh penerima.
Lebar pulsa ini akan diukur oleh mikrokontroler dan
kemudian mikrokontorler menghitung jarak yang telah
ditempuh oleh gelombang ultrasonic.
Sensor kedua adalah sensor suhu yang digunakan
untuk mengukur suhu dimana hasil pengukuran ini akan
digunakan
untuk
menghitung
jarak
dengan
memperhatikan kompensasi suhu media transmisi dari
ultrasonic. Sensor suhu yang digunakan adalah sensor
LM35 yang mempunyai range output tegangan 0 – 1 volt
untuk suhu 0 – 100 °C. Output sensor suhu ini
dihubungkan dengan input analog dari mikrokontroler.
Karena range tegangan input analog dari mikrokontroler
adalah 0 – 5 volt maka diperlukan sebuah rangkaian span
zero untuk menyesuaikan output sensor dengan input
mikrokontorler. Rangkaian yang digunakan adalah
Yogyakarta, 20 Juli 2010
107
ISSN: 2085-6350
Teknis
rangkaian non inverting amplifier dengan penguatan lima
kali. Gambar rangkaian non inverting amplifier yang
digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
40 k Ohm
CITEE 2010
dengan tegangan maksimum sebesar 5 V. Raneg output
tegangan 0 – 5 V ini, untuk kemudian diubah oleh
rangkaian konversi tegangan menjadi arus untuk diubah
kembali menjadi arus 4 – 20 mA. Rangkaian konversi
tegangan menjadi arus dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 2. Rangkaian non inverting amplifier
Dengan menetapkan resistor input sebesar 10 kOhm
dan resistor feedback sebesar 40 kOhm maka penguatan
rangkaian non inverting amplifier adalah lima kali.
Mikrokontroler yang digunakan sebagai pengolah data
adalah
mikrokontroler
ATmega8.
Rangkaian
mikrokontroler ini dirancang dengan mode yang paling
sederhana yaitu single chip. Pada mikrokontroler ini,
dihunbungkan rangkaian display berupa LCD dan output
relay serta input keypad. Hasil pengukuran ketinggian
cairan akan ditampilkan pada LCD. Input keypad
digunakan untuk setting parameter-parameter yang
diperlukan untuk perhitungan dan pengolahan data.
Untuk menghasilkan output berupa arus listrik, ada
dua rangkaian yang digunakan yaitu digital to analog
converter (DAC) dan rangkaian konversi tegangan
menjadi arus. Rangkaian DAC berfungsi mengubah data
digital yang dikeluarkan oleh mikrokontroler menjadi
tegangan analog. Kemudian tegangan analog ini diubah
menjadi arus listrik oleh rangkaian konversi tegangan
menjadi arus. Komponen DAC yang digunakan dalam alat
ini adalah DAC 0808 yang mempunyai resolusi 8 bit.
Rangkaian DAC dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 4. Rangkaian konversi tegangan menjadi arus listrik
Jenis rangkaian konversi tegangan menjadi arus listrik
yang digunakan adalah rangkaian dengan grounded load.
Transistor 2N3904 hanya berfungsi sebagai current
booster sehingga sumber output arus dengan range 4 – 20
mA bukan berasal dari operational amplifier melainkan
langsung dari power supply.
Dua buah relay yang disediakan berfungsi untuk
pengontrolan atau kontak perangkat keras eksternal
misalnya untuk menyalakan pompa, alarm atau kebutuhan
lainnya. Kedua relay ini dikontrol oleh mikrokontroler
dan akan aktif pada kondisi tertentu yang dapat diset oleh
pengguna.
Rangkaian
koneksi
relay
dengan
mikrokontroler dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Rangkaian koneksi relay dengan mikrokontroler
Gambar 3. Rangkaian DAC
Output sesungguhnya dari rangkaian DAC (gambar 3)
adalah arus listrik dengan output maksimal adalah 1 mA.
Karena arus ini terlalu kecil dan tidak memenuhi standar 4
– 20 mA, maka ditambahkan rangkaian operational
amplifier pada bagian output DAC untuk mengubah
output DAC yang berupa arus listrik menjadi tegangan
108
Untuk mengaktifkan koil relay, dibutuhkan arus
sebesar 200 mA. Output mikrokontroler tidak mampu
mengeluarkan arus sebesar yang dibutuhkan karena itu
digunakan sebuah transistor BD 139 untuk memperbesar
arus sehingga dapat mengaktifkan koil relay.
B. Desain Perangkat Lunak
Secara keseluruhan, flowchart dari perangkat lunak
yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 6.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
 Monitor
Fasilitas ini merupakan tampilan utama pada
ultrasonic level transmitter yang terdiri atas tampilan
suhu, jarak, ketinggian cairan.
Start
 Menu zero
Menu ini untuk setting nilai zero atau batas bawah.
Proses setting nilai zero harus dilakukan untuk
kalibrasi pengukuran.
Menu Monitor
Menu Zero dan
tentukan nilai Zero
 Menu span
Menu ini merupakan menu untuk setting nilai span
atau batas atas.
 Alarm1
Fasilitas ini untuk setting batas atas dan batas bawah
alarm1. Apabila ketinggian cairan di luar range dari
setting ini, maka mikrokontroler akan mengaktifkan
relay1.
Menu Span dan
tentukan nilai
Span
Menu alarm1
tentukan batas
atas dan bawah
 Alarm2
Fasilitas ini untuk setting batas atas dan batas bawah
alarm2. Apabila ketinggian cairan di luar range dari
setting ini, maka mikrokontroler akan mengaktifkan
relay2.
Menu alarm2
tentukan batas
atas dan bawah
Save Slot
ISSN: 2085-6350
TDK
 Menu save slot
menu save disediakan untuk menyimpan parameter
setting yang telah ditentukan. Pada menu save ini
disediakan 4 slot untuk menyimpan 4 macam
parameter setting batas atas dan batas bawah.
 Menu load slot
Menu load untuk memanggil setting yang telah
disimpan.
Load Slot
 Menu offset
Menu offset ini untuk setting offset dari pengukuran
sat ketinggian cairan sama dengan nol.
Nilai Offset
 Menu kompensasi suhu.
Menu ini untuk menentukan pembacaan ketinggian
cairan apakah menggunakan kompensasi suhu atau
tidak.
Kompensasi suhu
 Menu output DAC.
Menu ini menampilkan output nilai DAC.
Output DAC
Perhitungan ketinggian cairan dilakukan dnegan
menggunakan persamaan berikut:
Power Off
Ketinggian = offset – jarak
(1)
Jarak = v x t/2
(2)
dimana offset adalah hasil seeting yang dilakukan dengan
menggunakan menu offset. v adalah kecepatasn suara di
udara dan t adalah waktu yang terukur dari pembacaan
sensor ping)).
YA
End
Gambar 6. Flowchart perangkat lunak secara keseluruhan
Kecepatan suara merambat diudara dapat dihitung
dengan persamaan berikut:
Dalam aplikasi ultrasonic level transmitter ini, ada
beberapa menu dan fasilitas yang telah dibuat, yaitu:
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
(3)
109
ISSN: 2085-6350
Teknis
dimana
dan
,
,
.
Dengan penyederhanaan, persamaan (3) dapat didekati
dengan persamaan berikut:
v  0,16565  0,000303.
(4)
dimana θ adalah suhu yang terbaca dari sensor suhu
LM35. Perhitungan kecepatan suara dengan menggunakan
kompensasi suhu dilakukan dengan menggunakan
persamaan 4.
III.
PENGUJIAN SISTEM
Pengujian sistem terhadap alat yang dibuat perlu
dilakukan untuk mengetahui kinerja secara keseluruhan
dari Ultrasonic Level Transmitter. Pengujian sistem yang
dilakukan meliputi pengujian akurasi, linieritas, resolusi,
repeatability. Pengujian dilakukan pada sebuah tangki
yang dibuat dengan ketinggian cairan yang dapat
ditampung maksimal 1 meter.
A. Pengujian Linieritas dan Akurasi
Pengujian linieritas bertujuan untuk menguji apakah
hasil pengukuran ketinggian air dari alat ini linier atau
tidak, sedangkan akurasi untuk mengetahui apakah hasil
pengukurannya akurat atau tidak jika di bandingkan
dengan ketinggian air sebenarnya. Akurasi dari alat ini
dinyatakan dalam bentuk persen error. Pengujian ini
dilakukan dengan kompensasi suhu dan tanpa kompensasi
suhu. Sebagian dari hasil pengujian yang dilakukan dapat
dilihat pada Tabel I.
TABLE I.
Tinggi cairan
sebenarnya
(mm)
110
SEBAGIAN H ASIL PENGUJIAN LINIERITAS DAN
AKURASI
Dengan kompensasi
suhu
Tanpa kompensasi
suhu
Tinggi
cairan
terbaca
(mm)
Akurasi
Tinggi
cairan
(% error)
Tinggi
cairan
terbaca
(mm)
Akurasi
Tinggi
cairan
(% error)
100
97
3
128
28
110
120
130
140
150
160
170
180
190
200
210
220
230
240
250
260
112
120
132
141
149
158
167
177
188
198
207
217
228
237
248
258
1,8
0
1,5
0.7
0,66
1,25
1,76
1,67
1,1
1
1,4
1,4
0,87
1,25
0,8
0,77
137
150
162
170
178
186
196
206
216
225
234
244
255
260
263
271
25
25
25
21
18,7
16,3
15,3
14
13,7
12,5
11,4
10,9
10,8
8,3
5,2
4,2
CITEE 2010
270
280
290
300
310
320
330
340
350
360
370
380
790
800
810
820
830
840
850
860
870
880
890
900
268
278
288
299
307
317
327
337
347
358
367
378
790
800
811
820
830
840
850
860
870
880
890
900
0,74
0,72
0,69
0,33
0,97
0,94
0,9
0,88
0,86
0,55
0,81
0,53
0
0
0,12
0
0
0
0
0
0
0
0
0
281
291
297
312
320
336
345
355
365
376
385
395
801
811
821
831
840
850
860
869
879
889
898
908
4,1
3,9
2,4
4
3,2
5
4,5
4,4
4,3
4,4
4,1
3,9
1,3
1,3
1,3
1,3
1,2
1,1
1,1
1
1
1
8,9
0,88
Persen error rata-rata yang dihasilkan dari pengujian
adalah 0,53396% untuk pengukuran dengan kompensasi
suhu dan 4,59% untuk pengukuran tanpa kompensasi
suhu. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa alat ini
mempunyai akurasi yang tinggi bila memperhatikan
kompensasi suhu. Data hasil pengujian kemudian dioleh
dengan regresi linier untuk melihat linieritas dari hasil
pengukuran alat ini. Hasil perhitungan regresi linier
menunjukkan bahwa alat ini dapat dikatakan linier dengan
koefisien regresi linier r = 0,999985772 untuk pengukuran
dengan kompensasi suhu dan koefisien regresi linier r =
0,999883176 untuk pengukuran tanpa kompensasi suhu.
B. Pengujian Repeatability
Pengujian repeatability bertujuan untuk mengetahui
apakah hasil pengukuran Ultrasonic Level Transmitter ini
konstan atau tidak bila pengukuran ketinggian cairan
diilakukan secara berulang-ulang. Pengujian repeatability
juga dilakukan dengan kompensasi suhu dan tanpa
kompensasi suhu dan masing-masing pengukuran
dilakukan sebanyak 10 kali. Hasil pengujian repeatability
dapat dilihat pada Tabel II.
TABLE II.
Tinggi
cairan
Sebenarnya
(mm)
Yogyakarta, 20 Juli 2010
100
HASIL PENGUJIAN REPEATABILITY
Repeatability
(%)
Dengan
kompensasi
suhu
99,8
Tanpa
kompensasi
suhu
99,9
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
Rata-rata
Teknis
99,9
99,9
100
99,8
99,8
99,8
99,9
99,9
100
100
100
100
99,8
100
99,9
99,9
100
100
99,915
IV.
99,9
99,9
99,9
99,8
99,9
99,7
100
100
100
100
100
99,7
100
100
100
99,9
100
99,9
99,921
KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dapat diambil kesimpulan bahwa
ultrasonic level transmitter yang telah dirancang dapat
berjalan dengan baik. Alat ini mempunyai keakuratan
yang cukup tinggi dengan persen error rata-rata yang
dicapai adalah 0,53396%. Alat ini juga mempunyai
linieritas yang tinggi dengan koefisien regresi linier r =
0,9999857772. Alat ini juga mempunyai repeatability
yang baik dengan repeatability rata-rata sebesar 99,9%.
Dari hasil pengujian juga terlihat bahwa untuk
menghasilkan pengukuran yang akurat dengan
menggunakan ultrasonic sensor, perlu diperhatikan
kompensasi suhu. Dari hasil pengujian menunjukkan
bahwa
pengukuran
dengan
kompensasi
suhu
menghasilkan pengukuran yang lebih akurat.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
Bila dilihat dari hasil pengujian repeatability baik
dengan kompensasi suhu atau pun tanpa kompensasi suhu,
dapat disimpulkan bahwa Ultrasonic Level Transmitter ini
mempunyai repeatability baik. Ini dibuktikan dengan hasil
perhitungan nilai repeatability untuk ketinggian cairan
mendekati 100%.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
[4]
[5]
Jacob, J. Michael. Industrial Control Electronics Aplication And
Design,. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, 1988.
Parallax inc. Ping))) Ultrasonic Distance Sensor (#28015). 2008.
<http://www.parallax.com/Portals/0/Downloads/docs/prod/acc/28
015-PING-v1.5.pdf>
Parallax inc. Chapter #1: Detect Distance with the Ping))). 2005.
<http://www.parallax.com/Portals/0/Downloads/docs/prod/audiovi
s/Distance28015.pdf>
Benson, Tom. Speed Of Sound. USA: NASA, 28 July 2008.
<http://www.grc.nasa.gov/WWW/K-12/airplane/sound.html>
Atmel
Corporation.
ATMEGA8
Datasheet.
2003.
<http://www.atmel.com/dyn/resources/prod_documents/doc2486.
pdf datasheet at mega 8L>
Yogyakarta, 20 Juli 2010
111
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Karakterisasi Variasi Spasial Temporal
Sel Hujan di Surabaya
Sis Soesetijo*), Achmad Mauludiyanto **), Gamantyo Hendrantoro**)
*)
Electrical Engineering Department, Universitas Surabaya
Jalan Raya Kalirungkut, Surabaya 60293
email: [email protected]
**)
Electrical Engineering Department, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111
email: {maulud, gamantyo}@ee.its.ac.id
Abstract—This paper present the study of spatio-temporal
variability of rain rates to obtain a reliable characterization
parameter like direction of propagation of rain cells,
stratiform and convective rain event. The result show that
the 87.25% of the characterized rain events have stratiform
character and stratiform rain events have lower spatiotemporal correlation than convective .This work will apply
to the design of site diversity at millimetre wave radio links.
Keywords-- spatio-temporal variability; rain cell; rain
event; cross-correlation; site diversity
I.
PENDAHULUAN
Fade Mitigation Techniques (FMT), merupakan
suatu teknik pada sistem komunikasi radio yang dapat
melakukan kompensasi pengaruh efek redaman akibat
hujan. Tujuan FMT adalah dapat merancang sistem
komunikasi yang dapat memaksimalkan penggunaan
keseluruhan kanal komunikasi dengan memenuhi
persyaratan QoS. Agar dapat mengendalikan faktor FMT
secara tepat, membutuhkan pengetahuan yang tepat dan
baik tentang karakteristik statistik dan dinamis dari curah
dan redaman hujan, di mana hal ini merupakan sumber
utama dari gangguan kanal pada gelombang milimeter (di
atas frekuensi 10 GHz)[1]. Karakteristik curah hujan
yang dibutuhkan adalah karakteristik yang mampu
mewakili sifat curah hujan secara komprehensif, yang
melibatkan domain waktu dan ruang.
Penelitian terkait karakteristik hujan secara
spasial-temporal terdapat pada makalah [2] dan [3].
Makalah [2] membahas tentang karakterisasi variasi
spasial temporal curah hujan di Spanyol. Pada makalah
ini memperoleh hasil bahwa hujan akan menurun
intensitasnya dengan meningkatnya jarak dan waktu.
Penelitian ini menggunakan tiga ambang maksimal
intensitas hujan yaitu 2 mm/jam, 10 mm/jam dan 25
mm/jam dan menggunakan 4 lokasi pengukuran
intensitas hujan yang masing-masing berjarak 37.4 km,
52.7 km dan 80.8 km terhadap satu lokasi referensi.
Semakin tinggi intensitas hujan semakin rendah
korelasinya. Nilai korelasi tercapai maksimal pada nilai
intensitas hujan 2 mm/jam. Pada posisi lag 60 menit
tercapai korelasi nol pada ketiga nilai ambang intensitas
hujan. Penggunaan 3 nilai ambang intensitas hujan masih
tergolong hujan stratiform yaitu intensitas hujan di bawah
25 mm/jam, namun hujan convective (di atas 25 mm/jam)
tidak dibahas dalam penelitian ini.
112
Penelitian [3] hanya membahas karakterisasi
variasi spasial saja pada curah hujan di Surabaya.
Penelitian ini menggunakan 4 lokasi pengukuran (A, B, C
dan D) intensitas hujan dengan jarak link maksimal 1550
m (lokasi A-D) dan jarak link minimal (lokasi B-C)
adalah 400 m. Klasifikasi intensitas hujan menggunakan
4 kuartile dengan nilai kuartile terendah 32.14 mm/jam.
Secara umum diperoleh hasil bahwa terdapat variasi
spasial yang sangat kecil terhadap masing-masing lokasi
pengukuran hujan. Model variasi spasial hujan di
Surabaya ini lebih mendekati model variasi MoritaHiguti di Jepang. Namun pada penelitian ini tidak secara
rinci mengelompokkan hujan berdasarkan hujan
stratiform dan hujan convective sehingga variasi
spasialnya nampak sangat kecil.
Makalah ini membahas karakterisasi variasi
spasial-temporal curah hujan di Surabaya pada periode
hujan dari Januari 2008 – Pebruari 2009 dengan
klasifikasi hujan stratiform dan convective. Analisis
karakterisasi ini menggunakan arah propagasi SelatanUtara, karena pada arah ini terjadi redaman hujan
maksimal. Seperti disampaikan pada penelitian [4] bahwa
redaman hujan maksimal terjadi apabila arah propagasi
radiolink tegak lurus terhadap arah angin dan
menggunakan polarisasi horisontal. Oleh karena pada
musim hujan, arah terbanyak pada angin barat, maka
pemilihan link Selatan-Utara merupakan pilihan yang
sesuai.
II.
SISTEM PENGUKURAN
Penelitian ini menggunakan rain gauge dengan
tipe 8’’ Tipping bucket model 260-2501. Lokasi
pengukuran curah hujan adalah di kampus ITS Surabaya,
Jawa timur. Kota Surabaya berada pada 07° 21' Lintang
Selatan dan 112° 36' - 112° 54' Bujur Timur. Surabaya
memiliki dua daerah yaitu dataran rendah dengan
ketinggian 3-6 meter (dpl) dan dataran tinggi pada 25-50
meter (dpl). Lokasi yang diambil untuk penempatan rain
gauge pada penelitian tampak pada gambar 1 berikut
yaitu gedung PENS ITS (D), gedung perpustakaan (C),
gedung jurusan Teknik Elektro (B) dan gedung Medical
Center ITS (A). Data pengukuran curah hujan yang
tercatat pada rain gauge adalah txt, berupa kumpulan tips
dari bucket yang terisi air hujan. Untuk mendapatkan
nilai curah hujan dalam mm/jam perlu dikonversikan dari
data txt dengan periode sampling 60 detik.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
U
Gambar 2. Distribusi Marginal Intensitas Hujan
Gambar 1. Sistem Pengukuran Intensitas Hujan
Jarak lokasi pengukuran intensitas hujan
tercantum pada tabel 1 berikut ini. Terdapat 6 pasang
kombinasi pengukuran variasi spasial-temporal dengan
orientasi link Selatan-Utara yaitu link A-D, A-C, B-D, AB, C-D dan link B-C.
Tabel 1. Jarak Antar Lokasi Pengukuran
Lokasi
Jarak (m)
A-D
1550
A-C
1000
B-D
950
A-B
700
C-D
550
B-C
400
Gambar 3. Distribusi Sel Hujan
IV.
III. KARAKTERISTIK SEL HUJAN
Periode pengukuran intensitas hujan selama 7
bulan dari bulan Januari 2008 sampai dengan Pebruari
2009 didapatkan grafik distribusi marginal curah hujan
untuk masing-masing lokasi pengukuran. Grafik distribusi
pada gambar 2 ini menunjukkan bahwa hujan di Surabaya
tergolong hujan stratiform dengan prosentase rata-rata
sebesar 87.25% untuk semua lokasi pengukuran intensitas
hujan [5]. Penelitian [5] membuktikan bahwa hujan
stratiform ini mengakibatkan dimensi sel hujan di
Surabaya berukuran besar dengan diameter sel hujan di
atas dan sama dengan 1550 m mempunyai prosentase
61.9%. Distribusi sel hujan di Surabaya ditunjukkan pada
gambar 3 berikut.
Universitas Gadjah Mada
HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menganalisis variasi spasial-temporal
curah hujan, pada makalah ini dipilih event hujan tanggal
9 Maret 2008 sebagai hujan stratiform dan event hujan
tanggal 28 Pebruari 2008 sebagai hujan convective.
Kemudian akan dianalisis secara keseluruhan event yang
terjadi selama periode pengukuran. Event hujan
merupakan awal hujan mulai sampai hujan tersebut
berakhir.
Karakteristik event hujan tanggal 9 Maret 2008
ditunjukkan pada tabel 2 sedangkan karakteristik event
hujan tanggal 28 Pebruari 2008 ditunjukkan pada tabel 3
berikut ini. Kedua tabel nampak bahwa intensitas hujan
maksimal pada masing-masing event tergolong stratiform
untuk event hujan 9 Maret 2008 yang berdurasi 86 menit
dan tergolong convective untuk event hujan 28 Pebruari
2008 yang berdurasi 90 menit.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
113
ISSN: 2085-6350
Teknis
Tabel 2. Karakteristik Event Hujan 9 Maret '08
Lokasi R-max (mm/jam) Rata-rata (mm/jam)
A
18.34
4.97
B
17.47
4.78
C
15.09
2.53
D
14.83
4.23
CITEE 2010
lokasi hujan demikian juga sebaliknya pada korelasinya
bernilai -1.
Terdapat 6 pasang link orientasi propagasi
Selatan-Utara yang dihitung nilai korelasi silangnya
dengan jarak yang bervariasi dari terjauh sampai terdekat
dan menggunakan nilai time-lag-nya bervariasi dari
interval -30 menit sampai +30 menit. Analisis
menggunakan dua klasifikasi event hujan stratiform dan
convective.
Tabel 3. Karakteristik Event Hujan 28 Peb '08
Lokasi
R-max (mm/jam)
Rata-rata (mm/jam)
A
176.78
50.03
B
186.06
55.9
C
83.61
24.9
D
181.49
53.43
Korelasi silang merupakan parameter yang
merefleksikan kesamaan (the equally) antara dua
variabel. Pada kasus antar lokasi rain gauge, nilai korelasi
silang terukur apabila terdapat hujan pada saat yang
sama di kedua lokasi rain gauge.
Gambar 5. Korelasi Silang Event Hujan 28 Peb '08
Gambar 4. Korelasi Silang Event Hujan 9 Maret '08
Nilai korelasinya berada pada interval -1 dan 1.
Apabila nilainya nol, maka antara kedua lokasi tidak
terdapat hubungan, intensitas hujan pada satu lokasi
tidak ada pengaruhnya pada intensitas hujan pada lokasi
lainnya. Sedangkan apabila korelasinya bernilai 1 maka
terdapat hubungan langsung antara dua variabel pada dua
114
Gambar 4 dan 5 menunjukkan bahwa dalam satu
event hujan yang sama, variasi spasial sangat kecil.
Gambar 4(a) yang merupakan jarak link terjauh 1550 m
sampai dengan gambar 4(f) yang merupakan jarak link
terpendek 400 m menunjukkan tidak ada perubahan nilai
korelasinya. Demikian juga pada gambar 5 yang
merupakan event hujan convective, tidak nampak
signifikan variasi spasialnya. Dari analisis semua event
hujan selama periode pengukuran ini dapat diduga bahwa
ukuran sel hujan di Surabaya adalah besar di atas 1550 m.
Angka pastinya tidak diketahui karena jarak pengukuran
hanya sampai 1550 m. Dugaan ini sesuai dengan
penelitian [5] bahwa diameter sel hujan lebih besar dan
sama dengan 1550 m yang disebabkan oleh hujan
stratiform.
Event hujan stratiform (gambar 4) mempunyai
korelasi yang lebih rendah dibandingkan event hujan
convective (gambar 5). Secara keseluruhan selama
periode pengukuran intensitas hujan dari Januari 2008
sampai Pebruari 2009, event hujan stratiform memiliki
korelasi yang lebih rendah dibandingkan event hujan
convective dengan variasi spasial yang sangat kecil.
Lebih jelasnya bahwa semakin besar intensitas hujannya
semakin besar pula nilai korelasinya. Hasil ini berbeda
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
dengan makalah [2] di mana semakin besar intensitas
hujannya semakin kecil nilai korelasinya.
Sedangkan apabila diamati time-lag-nya,
nampak bahwa nilai korelasinya turun perlahan sampai
mendekati menit ke 30 untuk event hujan convective.
Untuk event hujan stratiform, nilai korelasinya turun
lebih cepat sampai mendekati menit ke 10 dibandingkan
event hujan convective. Dari sini nampak bahwa periode
event stratiform lebih pendek dibandingkan event hujan
convective.
[1]
[2]
[3]
[4]
V. KESIMPULAN
Terdapat beberapa kesimpulan yang dapat ditarik
dari penelitian ini yaitu :
Intensitas hujan semakin berkurang seiring
meningkatnya waktu dan jarak, walau pada fungsi jarak
variasi spasialnya kecil namun terdapat kecenderungan
tersebut. Event hujan stratiform mempunyai korelasi
spatio-temporal yang lebih rendah dibandingkan event
hujan convective.
Kecilnya variasi spasial tersebut dapat digunakan
untuk menduga bahwa ukuran sel hujan di Surabaya
adalah besar di atas 1550 m, dalam aplikasi site diversity
hal ini berarti bahwa jarak minimal antar site harus di atas
1550 m. Angka pastinya tidak diketahui karena
keterbatasan jarak pengukuran hanya sampai 1550 m saja.
Periode hujan pada event hujan stratiform lebih
pendek daripada event hujan convective.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
REFERENCES
[5]
[6]
L.J. Ippolito,”Propagation Effects and System Performance
consideration for satellite communications above 10 GHz”, in
Proc. IEEE Global Telecommunications Conf. Dec 2-5, 1990, pp
89-91
Juan Antonio Romo, Ignacio Fernandez Anitzine, Fernando
Andreu, Fernando Perez Fontan, “Characterization Of Time and
Space Variability Of The Rain Cells And Front”, European
Conference On Antenna and Propagation 2006 (EuCAP 2006)
Ari Wijayanti, “Karakterisasi Variasi Spasial Curah Hujan Dan
Redaman Spesifik Di Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro
ITS Surabaya, Juli 2008
Syahfrizal Tahcfulloh, “Penggunaan ACM dan MRC Untuk
Mitigasi Pengaruh Redaman Hujan dan Interferensi Pada Sistem
LMDS Di Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro ITS
Surabaya, Januari 2010
Sis Soesetijo, “Implementasi Vector AR Dengan Uji Granger
Causality Untuk Pemodelan Deret Ruang Waktu Curah Hujan Di
Surabaya”, Tesis Magister Teknik Elektro ITS Surabaya, Januari
2010
S. A. Callaghan, E. Vilar,”Spatial Variation of Rain Fields in The
South of England, 1st International Workshop COST 280, July
2002
Yogyakarta, 20 Juli 2010
115
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Pengujian Karakteristik Resistansi Sensor Gas Dari Bahan
Polimer
Budi Gunawan, MT1, Dr. Muchammad Rivai2, Hendro Juwono, MS3
1
Jurusan Teknik Elektro Fak Teknik UMK, Kudus, Indonesia, email: [email protected]
2
Jurusan Teknik Elektro FTI ITS, Surabaya, Indonesia, email: [email protected]
3
Jurusan Kimia FMIPA ITS, Surabaya, Indonesia, email: [email protected]
Abstract - Polymer is an non-conductive material. This
material can be transformed to be conductive with adding
carbon active as dopping, this such polymer is called
composite polymer-carbon. Composite polymer-carbon has
resistance change if come into contact with gas. With this
characteristic, composite polymer-carbon can be used as a
gas sensor. The characteristic of composite polymer-carbon
is influenced by several factors, such as type of gas, volume
of gas, temperature and humidity. Each composite polymercarbon has different characteristic which depend on the
type of polymer. This characterization will be explore the
nature of the composite polymer-carbon that has been made
from 6 types of polymer, which are; PEG6000, PEG20M,
PEG200, PEG1540, Silicon and Squelene. The 6 sensors
composite polymer-carbon will be tested by 9 types of gas,
which are; Aceton, Aceton Nitril, Benzene, Etanol,
Methanol, Ethyl Aceton, Chloroform, n-Hexan and Toluene.
This characterization will be grouped into 4 clasters of
characteristics, which are; the selectivity (influence type of
gas), the sensitifity (influence volume of gas), the influence
of temperature and the influence of humidity.
Correspondence analysis and regression method will be
used to process the data to find correlation between polymer
and gas and to explore the regression between.
Keywords: composite, polyme, carbon, correspondence
analysis, regression.
I. PENDAHULUAN
Salah satu perkembangan dalam bidang sensor
adalah penggunaan sensor dari bahan kimia atau disebut
chemical sensor. Polimer meripakan salah satu bahan
kimia yg mempunyai sifat awal non konduktif, dalam
penelitian ternyata ditemukan beberapa jenis polimer yg
bisa dibuat menjadi konduktif yang disebut conducting
polymer. Salah satu cara untuk membuat polimer menjadi
konduktif adalah dengan menambahkan karbon aktif atau
carbon black sebagai dopping. Polimer yang terdopping
dengan karbon ini disebut komposi polimer-karbon.
Komposit polimer karbon yang bersifat konduktif ini
ternyata mempunyai sifat berubah nilai resistansinya
apabila terpapar dengan jenis gas tertentu dan nilai
resistansinya tidak sama antara satu jenis polimer dengan
polimer yang lain juga apabila terkena satu jenis gas
dengan gas yang lain.. Karena sifat konduktif yang
berubah inilah menjadikan komposit polimer-karbon
suatu zat yang berbeda dengan polimer pada umumnya
dan bisa digunakan sebagai sensor gas [1].
Karakteristik resistansi yang berbeda-beda sensor
polimer ini tergantung dari 4 hal; jenis gas, volume gas,
116
suhu dan kelembaban. Dalam hubungannya dengan
perubahan resistansi karena pengaruh jenis gas,
karakteristik ini disebut dengan karakteristik sensitifitas,
sedangkan dalam hubungannya dengan volume gas
karakteristik
resistansinya
disebut
karakteristik
sensitifitas.
Disamping mempunyai
karakteristik
selektifitas dan sensitifitas, resistansi sensor polimer
dipengaruhi juga oleh kondisi lingkungan yaitu suhu dan
kelembaban. [2].
Untuk mengetahui karakteristik resistansi dari sensor
komposit polimer-karbon, telah dibuat dan diuji sensor
polimer dari 6 jenis polimer, yaitu; PEG 6000, PEG 1540,
PEG 20M, PEG 200, silikon, dan squalane. Sebagai gas
penguji digunakan 9 jenis gas, yaitu; aseton, aseton nitril,
benzena, etanol, metanol, etil aseton, kloroform, n-hexan
dan toluena. Pengujian yang telah dilakukan adalah
menguji nilai resistansi sensor terhadap jenis gas
(selektifitas), volume gas (sensitifitas) pengaruh suhu dan
kelembaban.
II.
KAJIAN PUSTAKA
Polimer merupakan senyawa-senyawa yang tersusun
dari molekul besar yang terbentuk oleh penggabungan
berulang dari banyak molekul kecil. Molekul yang kecil
disebut monomer dan dapat terdiri dari satu jenis maupun
beberapa jenis [3]. Molekul panjang yang terbentuk
mengandung rantai-rantai atom yang dipadukan melalui
ikatan kovalen melalui proses polimerisasi dimana
molekul monomer bereaksi bersama-sama membentuk
suatu rantai linier atau jaringan tiga dimensi dari rantai
polimer[4]. Molekul polimer umumnya mempunyai massa
molekul yang sangat besar. Hal inilah yang menyebabkan
polimer memperlihatkan sifat sangat berbeda dari
molekul-molekul biasa meskipun susunan molekulnya
sama.
Polimer merupakan materi non-konduktif atau
bersifat isolator. Ada beberapa jenis polimer yang bisa
dibuat menjadi konduktif dengan memberi dopping
karbon aktif. Tidak semua polimer dapat menjadi
konduktif. Hanya polimer terkonjugasi (ikatan pada rantai
berupa ikatan tunggal dan rangkap yang berposisi
berselang-seling) yang bisa menjadi konduktor. Peranan
atom atau molekul doping adalah menghasilkan cacat
dalam rantai polimer tersebut (cacat struktur). Cacat
inilah yang berperan dalam penghantaran listrik. Cacat
dapat bermuatan positif, negative, atau netral. Cacat ini
berperilaku seolah-olah sebagai partikel. Cacat dapat
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
berpindah sepanjang rantai, sehingga menimbulkan aliran
muatan. Elektron atau hole juga dapat meloncat dari satu
posisi cacat ke posisi cacat yang lain (cacat tidak
berpindah), sehingga timbul pula aliran listrik [5].
Pemakaian polimer sebagai bahan sensor dipilih
jenis polimer yang bisa bersifat konduktif agar memenuhi
sejumlah kriteria yang dituntut oleh suatu sensor. Salah
satunya adalah bahwa polimer itu harus mampu mengikat
molekul-molekul
yang
dideteksinya
sehingga
mempengaruhi sifat konduktifitasnya [6].
Bahan komposit diartikan sebagai gabungan dari
dua material atau lebih yang berbeda sifatnya dan akan
membentuk sifat fisis yang baru. Komposit polimerkarbon terbentuk dari gabungan polimer dengan karbon
yang membentuk sebuah material yang mempunyai sifat
yang baru yaitu konduktif dan mempunyai resistansi
tertentu. Nilai resistansi ini berubah apabila terkena gas.
Sensor komposit polimer-karbon dibuat dari
campuran polimer dengan karbon aktif. Sensor ini
mampu merespon rangsangan yang berasal dari berbagai
senyawa kimia atau reaksi kimia. Saat campuran dipapar
dengan uap bahan kimia, maka uap bahan kimia akan
mengenai permukaan polimer dan berdifusi ke campuran
bahan polimer dengan karbon dan menyebabkan ukuran
permukaan polimer bertambah luas karena adanya efek
swelling. [7]
Efek swelling atau mengembang ini sebanding lurus
dengan konsentrasi gas yang dideteksi. Dengan efek
mengembang ini memungkinkan perubahan luas
permukaan komposit polimer-karbon jika terkena gas.
Efek swelling pada polimer diperlihatkan seperti pada
gambar 1;
(a)
(b)
Gambar 1 Efek ‘swelling’ pada polimer;
(a) sebelum mengembang, (b) sesudah mengembang
Perubahan luas permukaan ini mempengaruhi
perubahan resistansi dari polimer sehingga dengan
perubahan resistansi ini bisa mempengaruhi juga nilai
konduktivitas. Perubahan resistansi dari sensor ini dipakai
sebagai masukan bagi sistem instrumentasi elektronik.
III. METODOLOGI
EKSPERIMEN
Metodologi yang digunakan adalah experimental
dengan menguji 6 jenis sensor komposit polimer-karbon
dengan sampel penguji berupa 9 jenis gas. Faktor yang
akan diuji ada 4, yaitu; pengaruh jenis gas (selektifitas),
pengaruh volume gas (sensitifitas), pengaruh suhu dan
kelembaban.
Untuk membaca data hasil pengujian digunakan
sebuah rangkaian akuisisi data yang akan membaca
resistansi 6 sensor secara real time dan ditampiulkan pada
komputer. Rangkaian akusisi data yang digunakan terdiri
dari beberapa bagian, yaitu; rangkaian pengkondisi
sinyal, konversi analog ke digital, mikrokontroller, dan
interface serial. Untuk menyimpan dan menampilkan
hasil pengujian digunakan personal komputer. Blok
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
diagram deret sensor, akuisisi data dan personal komputer
diperlihatkan pada gambar 2;
Deret Sensor
polimer
Rangkaian
Pengkondisi
sinyal
Mikrokontroller
ATMega16
(built in 8 channel ADC)
Interface serial
RS232
Gambar 2 Blok diagram
Sebagai ruang pengujian digunakan chamber yang
dikondisikan agar bisa diinjeksi gas dari luar, bisa
dialirkan udara panas, udara lembab, dan bisa terkoneksi
dengan rangkaian akuisisi data. Skema ruang pengujian,
deret sensor, akuisisi data dan personal komputer
diperlihatkan pada gambar 3;
Gambar 3 Skema instrumentasi pengujian
Prinsip kerja dari instrumentasi pengujian sebagi
berikut; sensor polimer yang akan diuji ditempatkan di
dalam ruang pengujian secara berderet. Ruang pengujian
dihubungkan dengan 2 tabung dari luar, tabung pertama
berisi silica gel yang berfungsi sebagai pengering dan
pembersih sisa-sisa gas yang menempel pada sensor
sebelum dialirkan gas penguji yang lain, tabung kedua
berfungsi untuk mengkondisikan udara dengan
temperatur dan kelembaban tertentu. Sebagai masukan
gas penguji, ruang pengujian diberi jalan masuk untuk
menginjeksikan gas penguji ke dalam ruang pengujian.
Untuk pembacaan data, ruang pengujian pengujian
terhubung dengan rangkaian akuisisi data dan akuisisi
data terhubung dengan personal komputer melalui
komunikasi serial RS 232.
IV. HASIL PENGUJIAN
A. Pengujian terhadap jenis gas (selektifitas)
Pada pengujian selektifitas, sensor polimer diuji
dengan 9 jenis gas yaitu; aseton, aseton nitril, benzena,
etanol, etil aseton, kloroform, metanol, n-hexane, dan
toluena dengan volume injeksi yang sama dan pada suhu
serta kelembaban yang sama. Data resistansi hasil
pengujian ditunjukkan pada tabel 1;
TABEL 1. DATA RESISTANSI POLIMER TERHADAP INJEKSI JENIS GAS
Aseton
AsetonNitril
Benzena
Kloroform
Etanol
EtilAseton
Metanol
nHexane
Toluena
PEG6000
(Ohm)
PEG20M
(Ohm)
PEG200
(Ohm)
PEG1540
(Ohm)
SILICON
(Ohm)
SQUELENE
(Ohm)
319
421
319
357
338
357
357
317
337
397
648
547
572
548
472
463
423
443
5245
6170
5403
6462
5635
7270
5536
4104
5336
4887
5971
2719
3034
2278
5152
2766
2436
2590
2468
5231
4762
5084
5078
3373
4157
4161
4462
4499
6218
5022
6569
6176
2974
4392
4585
6035
Untuk melihat korelasi antara polimer dengan gas
sampel
dilakukan
pengolahan
data
dengan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
117
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
correspondence analysis menggunakan R program, hasil
correspondence análysis ditunjukkan pada gambar 4;
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi aseton
9000
8500
y = 268.33x 3 - 2338x 2 + 6869.7x + 1106
8000
7500
y = 124.67x 3 - 1208.5x 2 + 4072.8x + 2080
7000
6500
6000
Resistansi
5500
3
2
y = 154.17x - 1349.5x + 3818.3x + 2388
5000
4500
4000
3
2
y = 268.17x - 2376.5x + 6802.3x - 2226
3500
3000
2500
2000
1500
y = 31.167x 3 - 282x 2 + 839.83x - 211
1000
y = -58.25x 2 + 385.95x - 3.25
500
0
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb. 5 Grafik polimer terhadap injeksi aseton
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi aseton nitril
20000
19000
18000
y = 1745.2x 3 - 15260x 2 + 43656x - 25072
17000
16000
15000
Gambar 4 Mapping CA selektifitas polimer
14000
Resistansi
13000
12000
11000
10000
9000
3
3
2
y = 225.67x - 2013x + 5843.3x + 955
7000
6000
y = 352.67x 3 - 3108x 2 + 8849.3x - 3626
5000
4000
3000
2000
3
2
y = 74.833x 3 - 674.5x 2 + 1966.7x - 1048
y = 63.5x - 558.5x + 1574x - 701
1000
0
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb. 6 Grafik polimer terhadap injeksi aseton nitril
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi benzena
24000
22000
y = 2742.8x 3 - 24661x 2 + 71981x - 44994
20000
18000
16000
14000
12000
10000
3
8000
2
y = 118x - 843x + 2106x + 4525
y = 93.833x 3 - 835x 2 + 2554.2x + 3198
6000
3
2
y = 276.33x - 2512x + 7384.7x - 2681
4000
2000
y = 216.17x 3 - 1891.5x 2 + 5295.3x - 3301
y = -72.667x 3 + 442.5x 2 - 357.83x + 366
0
B. Pengujian terhadap volume gas (sensitifitas)
Pada pengujian sensitifitas, sensor polimer diuji
dengan 9 jenis gas dengan volume injeksi yang berbeda
pada suhu dan kelembaban yang sama. Volume gas yang
diinjeksikan merupakan campuran udara dan gas,
sedangkan volume udara yg ada dalam chamber tetap,
jadi konsentrasi gas berbanding lurus dengan kepadatan
volume gas yg diinjeksikan. Variasi volumenya adalah
10ml, 20ml dan 25ml. Untuk melihat perubahan resistansi
polimer terhadap injeksi gas, dibuat ploting grafik dan
persamaannya. Grafik resistansi sensor polimer terhadap
injeksi tiap gas diperlihatkan pada gambar 5 sampai
gambar 13;
118
2
y = 370.17x - 3186x + 9191.8x - 470
8000
Resistansi
Pada gambar diatas dapat dilihat bahwa PEG6000
dengan PEG20M dan Silicon dengan Squelene memiliki
kemiripan. Sedangkan PEG1540 dan PEG200 masingmasing memiliki reaksi yang berbeda dan tidak saling
berhubungan. Dari 9 gas terkelompokkan menjadi tiga
bagian berdasarkan posisi kedekatan antar gas. Kelompok
pertama terdiri dari aseton, dan aseton nitril. Kelompok
kedua terdiri dari metanol, benzena, etanol, kloroform,
toluena dan n-hexane. Kelompok ketiga terdiri dari satu
jenis gas etil aseton.
Dari mapping CA diatas terlihat bagaimana setiap
gas berhubungan dengan setiap polimer. Dari ketiga
kelompok gas tersebut ada beberapa jenis polimer yang
mempunyai jarak yang dekat untuk masing-masing
kelompok. Untuk kelompok gas pertama (aseton dan
aseton nitril) polimer yang paling dekat adalah PEG1540.
Kelompok gas kedua (metanol, benzena, etanol,
kloroform, toluena dan n-hexane) jenis polimer yang
dekat adalah PEG6000, PEG20M, PEG200, squelene dan
Silicon. Kelompok ketiga (etil aseton) ada dua polimer
yang mempunyai jarak kedekatan yang sama yaitu;
PEG1540 dan PEG200. Kedekatan jarak ini menunjukkan
kemampuan deteksi polimer yang lebih baik untuk jenis
gas yang jaraknya dekat dengan polimer tersebut.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb. 7 Grafik polimer terhadap injeksi benzena
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi metanol
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi etanol
30000
24000
28000
22000
3
2
y = 182.17x - 3646x + 22008x - 13475
26000
y = 2583x 3 - 23635x 2 + 69939x - 43818
20000
24000
18000
22000
20000
16000
y = 215.33x 3 - 1877.5x 2 + 5356.2x + 1317
12000
y = -45.333x 3 + 403.5x 2 - 836.17x + 6384
10000
8000
Resistansi
Resistansi
18000
14000
y = 170x 3 - 1521x 2 + 4416x + 1946
16000
14000
y = 70x 3 - 518.5x 2 + 1271.5x + 5083
12000
10000
y = 373.5x 3 - 3318x 2 + 9536.5x - 4124
3
2
y = 358.33x - 3253.5x + 9573.2x - 4210
y = 73.333x 3 - 721.5x 2 + 2489.2x - 1463
8000
6000
6000
4000
4000
y = 86.5x 3 - 782x 2 + 2297.5x - 1224
y = 194.33x 3 - 1742.5x 2 + 5020.2x - 3153
2000
3
2
y = 194.67x - 1738x + 5004.3x - 3142
2000
0
0
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 awal
R rata2 25ml
R rata2 10ml
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
Volume injeksi
PEG1540
Silicon
PEG 6000
Squelene
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb.11 Grafik polimer terhadap injeksi metanol
Gb. 8 Grafik polimer terhadap injeksi etanol
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi n-hexane
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi etil aseton
30000
24000
28000
22000
y = 2350.3x 3 - 21950x 2 + 67550x - 42881
26000
y = 2583x 3 - 23635x 2 + 69939x - 43818
20000
24000
18000
22000
20000
16000
y = 215.33x 3 - 1877.5x 2 + 5356.2x + 1317
12000
y = -45.333x 3 + 403.5x 2 - 836.17x + 6384
Resistansi
Resistansi
18000
14000
y = 192.33x 3 - 1523.5x 2 + 4320.2x + 2022
16000
14000
y = -109x 3 + 820.5x 2 - 1548.5x + 6743
12000
10000
y = 373.5x 3 - 3318x 2 + 9536.5x - 4124
8000
3
10000
y = 86.5x 3 - 782x 2 + 2297.5x - 1224
2
y = 415.83x - 3782.5x + 11102x - 5267
y = 115.5x 3 - 1048.5x 2 + 3095x - 1784
8000
6000
6000
4000
3
4000
2
y = 194.33x - 1742.5x + 5020.2x - 3153
2000
3
2
y = 175.17x - 1601.5x + 4731.3x - 2986
2000
0
0
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 awal
R rata2 25ml
R rata2 10ml
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
Volume injeksi
PEG1540
Silicon
PEG 6000
Squelene
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb.12 Grafik polimer terhadap injeksi n-hexane
Gb.9 Grafik polimer terhadap injeksi etil asetat
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi toluena
Grafik dan persamaan garis 6 polimer thd injeksi cloroform
30000
24000
28000
y = 437.83x 3 - 4978x 2 + 21608x - 11999
22000
3
2
y = 2586.2x - 23963x + 72294x - 45848
26000
24000
20000
22000
18000
20000
16000
3
2
y = 169.17x - 1539x + 4658.8x + 1722
12000
y = -4.8333x 3 + 10x 2 + 116.83x + 5784
10000
3
Resistansi
Resistansi
18000
14000
16000
3
3
2
y = 40.333x - 336x + 1004.7x + 5197
12000
2
2
y = 178.67x - 1535x + 4427.3x + 1940
14000
y = 289.83x - 2635.5x + 7745.7x - 2932
8000
y = 90.667x 3 - 812x2 + 2339.3x - 1240
6000
10000
3
2
y = 461x - 4146x + 11976x - 5823
8000
y = 199.67x 3 - 1802x 2 + 5326.3x - 3346
6000
4000
4000
y = 201.33x 3 - 1782.5x 2 + 5091.2x - 3191
2000
3
2
y = 186.33x - 1683x + 4903.7x - 3088
2000
0
0
R rata2 awal
R rata2 10ml
R rata2 20ml
R rata2 awal
R rata2 25ml
R rata2 10ml
PEG 6000
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
R rata2 20ml
R rata2 25ml
Volume injeksi
Volume injeksi
Silicon
PEG 6000
Squelene
Gb. 10 Grafik polimer terhadap injeksi kloroform
PEG 20M
PEG 200
PEG1540
Silicon
Squelene
Gb.12 Grafik polimer terhadap injeksi n-hexane
C. Pengujian terhadap pengaruh suhu
Pada pengujian pengaruh suhu, sensor polimer diuji
didalam ruang pengujian dengan kondisi suhu yang
bervariasi dengan volume injeksi tiap gas dan
kelembaban tetap. Pengujian ini akan melihat pengaruh
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
119
ISSN: 2085-6350
Teknis
kenaikan suhu terhadap perubahan resistansi tiap sensor.
Variasi suhunya adalah 320C, 350C dan 380C. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa kenaikan suhu
menyebabkan kenaikan resistansi. Prosentase rata-rata
kenaikan resistansi terhadap kenaikan suhu dan koefisien
pengaruh suhu (ohm/0C) diperlihatkan pada tabel 2 dan 3;
CITEE 2010
600
500
400
300
200
TABEL 2. PROSENTASE RATA-RATA KENAIKAN RESISTANSI TERHADAP
100
SUHU
Polimer
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
Aseton
11%
AsetonNitril
14%
Benzena
4%
Kloroform
4%
Etanol
5%
7%
14%
18%
0%
5%
EtilAseton
4%
2%
22%
36%
2%
2%
27%
31%
31%
3%
2%
Metanol
5%
0%
17%
12%
2%
1%
24%
21%
37%
3%
12%
nHexane
7%
1%
17%
35%
5%
7%
0%
16%
31%
3%
4%
Toluena
4%
3%
10%
31%
3%
8%
3%
23%
28%
4%
1%
%rata2
6%
22%
19%
29%
3%
5%
TABEL 3. KOEFISIEN PENGARUH SUHU ( OHM /0C)
Polimer
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
Aseton
18
AsetonNitril
25
Benzena
40
Kloroform
40
Etanol
40
18
114
224
116
176
EtilAseton
40
26
146
489
130
181
40
105
348
126
185
Metanol
40
26
140
446
136
175
30
149
510
121
185
nHexane
40
26
144
476
143
188
26
149
452
122
180
Toluena
41
26
146
505
146
190
26
150
483
128
177
rata2
36
27
138
437
130
182
Dari data rata-rata prosentase kenaikan polimer
pengaruh suhu dapat dilihat secara umum semua polimer
mengalami kenaikan resistansi karena pengaruh kenaikan
suhu lingkungan. Grafik prosentase kenaikan resistansi
sensor polimer terhadap kenaikan suhu ditunjukkan pada
gambar 13 sedangkan koefisien pengaruh suhu (ohm/0C)
diperlihatkan pada gambar 14;
40%
Aseton
AsetonNitril Benzena
PEG6000
30%
25%
20%
10%
5%
0%
Aseton
AsetonNitril Benzena
PEG6000
Kloroform
PEG20M
Etanol
PEG200
EtilAseton
PEG1540
Metanol
SILICON
nHexane
Toluena
SQUELENE
Gb.13 Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap
kenaikan suhu
Etanol
PEG200
EtilAseton
PEG1540
Metanol
SILICON
nHexane
Toluena
SQUELENE
D. Pengujian terhadap pengaruh kelembaban
Pada pengujian pengaruh kelambaban, sensor
polimer diuji didalam ruang pengujian dengan kondisi
kelembaban yang bervariasi volume injeksi tiap gas dan
suhu tetap. Variasi kelembabannya adalah 45%, 55% dan
65%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kenaikan
kelembaban menyebabkan kenaikan resistansi. Prosentase
rata-rata kenaikan resistansi terhadap kenaikan
kelembaban dan koefisien pengaruh kelembaban
(ohm/%) diperlihatkan pada tabel 4 dan 5;
TABEL 4. PROSENTASE RATA-RATA KENAIKAN RESISTANSI TERHADAP
KELEMBABAN
Polimer
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
Aseton
0,40%
7,70%
1,96%
12,05%
14,57%
4,46%
EtilAseton
3,29%
3,01%
11,87%
9,26%
4,63%
4,32%
AsetonNitril
6,60%
11,26%
13,03%
12,93%
5,73%
6,12%
Metanol
3,51%
4,24%
7,96%
31,46%
1,66%
1,71%
Benzena
4,11%
7,86%
12,22%
32,30%
1,73%
1,22%
nHexane
5,17%
4,72%
1,40%
39,11%
1,61%
16,84%
Kloroform
0,70%
3,90%
1,68%
28,59%
1,64%
3,80%
Toluena
6,36%
2,14%
0,00%
42,91%
0,23%
7,15%
Etanol
5,87%
6,62%
5,56%
40,46%
1,44%
5,77%
%rata2
4,00%
5,72%
6,19%
27,67%
3,69%
5,71%
TABEL 5. KOEFISIEN PENGARUH KELEMBABAN (OHM/%)
Polimer
PEG6000
PEG6000
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
15%
Kloroform
PEG20M
Gb.14 Grafik koefisien pengaruh suhu (ohm/0C)
PEG20M
PEG200
PEG1540
SILICON
SQUELENE
35%
120
0
Aseton
18
AsetonNitril
25
Benzena
40
Kloroform
40
Etanol
40
18
114
224
116
176
EtilAseton
40
26
146
489
130
181
40
105
348
126
185
Metanol
40
26
140
446
136
175
30
149
510
121
185
nHexane
40
26
144
476
143
188
26
149
452
122
180
Toluena
41
26
146
505
146
190
26
150
483
128
177
rata2
36
27
138
437
130
182
Dari data rata-rata prosentase kenaikan polimer
pengaruh kelembaban dapat dilihat secara umum semua
polimer mengalami kenaikan resistansi karena pengaruh
kenaikan kelembaban lingkungan. Grafik prosentase
kenaikan resistansi sensor polimer terhadap kenaikan
kelembaban ditunjukkan pada gambar 15 sedangkan
koefisien pengaruh kelembaban (ohm/%) diperlihatkan
pada gambar 16;
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Aseton
AsetonNitril Benzena
PEG6000
Kloroform
PEG20M
Etanol
PEG200
EtilAseton
PEG1540
Metanol
SILICON
nHexane
Toluena
SQUELENE
Gb.15 Grafik prosentase kenaikan resistansi sensor polimer terhadap
kenaikan kelembaban
140
120
100
80
ISSN: 2085-6350
[3] Atkins, P. W. (1990), Physical Chemistry. 4th ed.
New York: W.H. Freeman.
[4] Elias, H.-G. (1987), Mega Molecules. Berlin:
Springer-Verlag
[5] Department Of Chemical Engineering Brigham
Young University (2006), Modeling And Data
Analysis Of Conductive Polymer Composite Sensors.
[6] Frank Zee and Jack Judy (1999), Mems Chemical Gas
Sensor Using A Polymer-Based Array, Published at
Transducers ’99 - The 10th International Conference
on Solid-State ensors and Actuators on June 7-10,
Sendai, Japan
[7] Kohlman, R. S. and Epstein, Arthur J. (1998),
Insulator-Metal Transistion and Inhomogeneous
Metallic State in Conducting Polymers. Skotheim,
Terje A.; Elsenbaumer, Ronald L., and Reynolds,
John R., Editors. Handbook of Conducting Polymers.
2nd ed. New York: Marcel Dekker; pp. 85-122.
60
40
20
0
Aseton
AsetonNitril Benzena
PEG6000
Kloroform
PEG20M
PEG200
Etanol
EtilAseton
PEG1540
Metanol
SILICON
nHexane
Toluena
SQUELENE
Gb.14 Grafik koefisien pengaruh kelembaban (ohm/%)
V. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian sensor polimer terhadap 4 faktor,
dapat disimpulkan:
1.
2.
3.
4.
5.
Bahan polimer (PEG6000, PEG20M, PEG200,
PEG1540, silicon dan squelene) bisa dibuat menjadi
sensor gas dengan memberi additif karbon aktif
menjadi komposite polimer-karbon.
Sensor komposit polimer karbon yang dibuat
mendeteksi gas dengan perubahan nilai resistansi
apabila terkena gas.
Sensor komposit polimer-karbon mempunyai
resistansi yang berbeda-beda tergantung dari jenis
bahan polimernya.
Pada mapping correspondence análysis beberapa
polimer meunjukkan kesamaan reaksi saat diuji
dengan beberapa gas sampel, juga terlihat korelasi
antara polimer dengan jenis gas yang menunjukkan
semakin dekat posisi antara polimer dengan gas
semakin baik pendeteksian polimer terhadap gas
tersebut.
Resistansi sensor akan naik sebanding dengan
kenaikan volume injeksi, kenaikan suhu dan
kelembaban dengan persamaan garis polinomial orde
2 dan orde 3 dan sebagian linier
VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Jiri Janata And Mira Josowicz (2002), Conducting
Polymers In Electronic Chemical Sensors.
[2] Hua Bai and Gaoquan Shi (2006), Gas Sensors Based
on Conducting Polymers.
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
121
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
KENDALI ON-OFF PERALATAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN
PC DENGAN KOMUNIKASI SERIAL RS-485
Hendra Wiraatmaja
Pembimbing : Leonardus Heru P. ST
Universitas Katolik Soegijapranata Semarang
[email protected]
Abstract— This final project aims to design and realize
the system controller on-off lights using your PC.
PC will connect with a serial microcontroller through a
standard RS-485 network.
Realized system consists of a PC as a master node and
three microcontroller as a slave node.
The computer can recognize and control these third
microcontroller. Each microcontroller can control the two
lights.
On-off control of lamps can be done through key presses
a switch that connects to the microcontroller or by a
computer controller
(By pressing the button 'on', 'off' or use a timer).
Microcontroller can detect the status of lights, which
will be sent to the computer. To find out the status of LDR
light sensor is used.
Software used on computers that use Visual Basic 6.0
programming language.
To program the micro controller or microcontroller
used in the assembler language and then be converted into
machine language.
From the test results of three master node can control
the slave node which has a distance of 20 meters.
Function on or off either through a computer or
microcontroller, the timer function can turn on or turn off
the lights.
I. PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan produk-produk elektronik
berkembang dengan pesat, demikian juga dengan sistem
kontrol. Sistem kontrol yang tadinya hanya dapat
dilakukan secara manual sekarang dapat dilakukan secara
otomatis. Selain itu yang dahulunya harus melakukan
pengontrolan dekat dengan alat yang dikontrol, sekarang
dengan kontrol yang telah berkembang, mengontrol alat
dari tempat yang jauh bukan hal yang mustahil. Sistem
kontrol yang sudah maju juga memungkinkan untuk
dapat mengontrol beberapa alat sekaligus.
122
II.
DASAR TEORI
A. Mikrokontroler
Mikrokontroler adalah keluarga mikroprosesor yaitu
sebuah chips yang dapat melakukan pemrosesan data
secara digital sesuai dengan perintah bahasa assembly
yang diberikan perusahaan pembuatnya. Mikrokontroler
merupakan chip tunggal yang dapat menjalankan
instruksi. Teknologi chip mikrokontroler dapat mereduksi
sistem digital diskrit dengan digantikan perangkat lunak
yang diprogram kemudian diisikan dalam chip tersebut.
B. LDR
LDR berfungsi sebagai sensor. LDR disini
hambatannya akan berubah-ubah sesuai dengan cahaya
yang diterima dari lampu. LDR mempunyai karakteristik
dimana nilai hambatannya akan turun apabila terkena
cahaya, sedangkan hambatannya akan semakin besar
apabila cahaya yang masuk semakin sedikit. Nilai
hambatan yang berubah-ubah ini akan merubah tegangan
masukan untuk op-amp.
III. DIAGRAM BLOK PERANCANGAN
Komputer pengendali adalah sebagai pengendali
utama dalam proses perancangan alat ini. Untuk dapat
menghidupmatikan lampu yang diinginkan, komputer
akan mengendalikan mikrokontrol yang diinginkan,
sehingga lampu dapat dihidup atau dimatikan sesuai
dengan yang diinginkan pemakai . Selain itu proses
penghidupmatian lampu juga dapat dilakukan dengan
menekan saklar yang terhubung pada mikrokontrol.
Dengan demikian lampu dapat dihidupmatikan oleh
pengguna kamar.
Status lampu akan dideteksi oleh mikrokontrol,
status tersebut nantinya akan dikirim ke komputer.
Komputer akan menerima data dan akan menghidup atau
mematikan gambar lampu yang merupakan penanda dari
lampu yang dikontrol.
Agar mikrokontrol dapat
mengetahui status dari lampu, digunakan sensor berupa
LDR ( Light Dependent Resistor ). LDR ini merupakan
bagian dari untai komparator. Keluran dari untai
komparator ini nantinya menjadi masukan untuk
mikrokontrol.
Pada perancangan kali ini akan digunakan RS-485
sebagai sistem komunikasi yang mengubungkan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
komputer dengan beberapa mikrokontrol. Digunakan RS485, karena RS-485 memiliki banyak keuntungan.
Keuntungan yang terutama adalah dapat berhubungan
dengan lebih dari dua device.
Modul RS-485 dan Untai Konverter
Untuk menghubungkan komputer pengendali dengan
beberapa mikrokontrol dibutuhkan untai dengan
menggunakan RS-485, karena RS-485 dapat bekerja
multidrop. Pada perancangan ini digunakan IC 75176,
yang bekerja secara half-duplex.
Keluaran serial pada komputer pengendali memiliki
level tegangan RS-232. Agar dapat bekerja pada level
tegangan RS-485, digunakan untai konverter. Pada
perancangan ini digunakan IC MAX 232. Modul RS-485
dan untai konverter ditunjukkan pada gambar di bawah
ini :
ISSN: 2085-6350
kaki no 7 ). Keluaran dari kaki RTS akan dihubungkan
dengan DE, RE, tetapi sebelum itu keluaran dari RTS
akan diinvert oleh IC MAX 232 (masuk ke kaki no 8),
baru kemudian masuk ke kaki DE,RE. Kaki DE dan RE
dijadikan satu, karena pada satu waktu bersamaan
pengiriman hanya terjadi pada satu arah saja. Karena itu
diperlukan pengaturan arah pengiriman data. Apabila
diinginkan komputer mengirimkan data, RTS dibuat low,
karena keluaran dari MAX 232 ( kaki no 9 ) diinvert,
maka yang masuk ke 75176 statusnya high, maka
komputer pengendali akan dapat mengirim data menuju
ke node-node yang lain. Apabila diinginkan agar
komputer dapat menerima data, maka RTS diubah
statusnya menjadi high.
Mikrokontrol tidak memiliki kaki khusus untuk
mengontrol arah RS-485, oleh karena itu dapat digunakan
sembarang pin untuk mengontrolnya. Agar mikrokontrol
dapat menerima data, maka kaki kontrol dibuat low. Pada
perancangan ini kaki yang digunakan untuk mengontrol
arah adalah kaki P2.7. Antara kaki kontrol dengan 75176
tidak mengalami pembalikan, karena tidak melalui IC
MAX 232. Hal ini, dikarenakan port mikrokontrol
menggunakan level tegangan TTL, sehingga dapat
langsung digunakan 75176 ( yang akan mengubah TTL
menjadi RS-485 ).
Modul Pengendali Mikro
Pengendali mikro atau mikrokontrol sebagai pusat
pengendali data status lampu yang nanti akan dikirim ke
komputer, mempunyai 4 port yang akan berfungsi
sebagai berikut :
1. Port 0, difungsikan sebagai masukan untuk
mikrokontrol. Data pada port 0 didapat dari untai
komparator. Apabila bit-bit pada port 0 bernilai
1, maka mikrokontrol akan membaca bahwa
lampu dalam keadaan hidup, demikian juga
dengan sebaliknya. Data dari port 0 inilah yang
akan dikirimkan ke komputer, karena data dari
port ini sudah merupakan status lampu.
2. Port 1, Port ini akan menjadi keluaran bagi
mikrokontrol. Keluaran pada port 1 akan menjadi
masukan yang akan menggerakan untai driver.
Untai driver ini yang nantinya dapat
menghidupkan ataupun mematikan lampu. Jadi
jika diinginkan lampu hidup atau mati, keluaran
masing-masing bit pada port 1 dibuat ‟1‟ ataupun
dibuat ‟0‟.
3. Port 2, Port 2.7 pada perancangan kali ini dibuat
sebagai pengontrol arah dari untai RS-485.
Karena pada perancangan kali ini sistemnya half
duplex, maka perlu adanya pengaturan waktu
pada mikrokontrol untuk mengirim atau
menerima data. Sedangkan sisanya, dari Port 2.0
sampai dengan Port 2.6 digunakan untuk
mendeteksi saklar mana yang ditekan. Hal ini
ditunjukkan melalui gambar di bawah ini.
Gbr. Untai RS-485 dan Untai konverter
Pada Gambar dapat dilihat, bahwa untuk mengontrol
arah dari RS-485 pada komputer dilakukan melalui RTS (
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
123
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Modul Pembaca Status Lampu
Untuk membaca status lampu digunakan sensor
berupa LDR. LDR ini dihubungkan dengan untai
komparator, seperti yang terlihat pada Gambar :
5k7
4.
Gbr. Untai pendeteksi saklar
Pertama-tama keluaran Port 2.4 dan Port 2.0
dibuat menjadi ‟1‟ ( melalui mikrokontrol atau
diubah melalui software ). Apabila tidak ada
saklar yang ditekan, maka keluaran dari gerbang
and adalah ‟1‟, karena masukan keduanya
bernilai ‟1‟. Nilai keluaran dari gerbang ini yang
akan masuk ke Port 3.2 dari mikrokontrol.
Penjelasan lebih lanjut mengenai Port 3.2
dijelaskan setelah ini. Apabila ada tombol saklar
yang ditekan, maka masukan ke gerbang and
akan ada yang bernilai ‟0‟, sehingga keluaran
gerbang and menjadi ‟0‟.
Port 3, Port ini digunakan sesuai dengan
fungsinya masing-masing. Pada perancangan ini
yang digunakan P3.0, P3.1, P3.2. P3.0 dan P3.1
digunakan untuk sistem komunikasi serial,
sedang P3.2 digunakan sebagai masukan apabila
terjadi interupt dari luar. Interupt dari luar ini
terjadi apabila terjadi penekanan saklar. Pada
perancangan ini digunakan keadaan dimana
interupsi terjadi karena perubahan transisi sinyal
‟1‟ menjadi ‟0‟. Apabila pada kaki P3.2 terjadi
perubahan dari ‟1‟ menjadi ‟0‟, maka terjadi
interupsi. Kaki P3.2 mandapat masukan dari
gerbang and yang telah dijelaskan diatas. Pada
saat belum terjadi penekanan saklar, kaki P3.2
bernilai ‟1‟, setelah saklar ditekan kaki P3.2
bernilai ‟0‟ sehingga terjadi interupsi. Interupsi
yang dijalankan adalah pengubahan nyala
lampu, yang tadinya hidup menjadi mati dan
yang tadinya mati menjadi hidup.
Di bawah ini gambar untai pengendali Mikro :
1k
Ground
VB
VA
LM393
P0.0
LDR
1k
200
Lampu
+V 5V
Gbr. Untai pembaca status lampu
Modul Driver Lampu
Agar dapat mengontrol lampu AC, digunakan
pengontrol on-off menggunakan relay. Pada perancangan
ini digunakan relay 12 volt, sedang keluaran dari
mikrokontrol 5 volt. Untuk dapat menggerakkan relay 12
volt dengan masukan 5 volt, digunakan suatu untai
penggerak. Untai penggerak ini ditunjukkan pada
Gambar
12V
+V
5V
+V
Relay
12V
A
B
10k
1k
C
BC107
P1.0
E
Gbr. Untai driver lampu
IV. PENGUJIAN DAN ANALISA
Pengujian untai driver lampu ini bertujuan untuk
mengetahui apakah untai dapat menghidupkan ataupun
mematikan lampu 220 Vac dengan masukan tegangan
TTL.
Lampu sebagai alat yang dikrontrol harus dapat
dihidupkan atau dimatikan. Masukan dari untai driver
berupa tegangan 5 V atau 0 V. Dengan input 5 atau 0 V
untai driver harus dapat menghidupkan atau mematikan
lampu. Pada saat input driver diberi tegangan 5 V, lampu
yang terhubung pada relay 12 V menyala, sedangkan
ketika input driver diberi tegangan 0 V, lampu yang
dikontrol padam.
Ternyata setelah pengujian dilakukan, dapat
disimpulkan untai driver lampu telah bekerja dengan baik
Dengan demikian, driver lampu akan dapat dihubungkan
Gbr. Untai pengendali mikro
124
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
dengan keluaran port mikrokontrol yang mempunyai
level tegangan TTL.
Pengujian Pembaca Status Lampu
Tujuan dari pengujian pembaca status lampu adalah
agar dengan masukan lampu yang menyala atau mati
yang mengarah pada sensor LDR, akan membuat
keluaran dari modul ini berupa tegangan yang
menggambarkan status dari lampu tersebut.
Keluaran modul ini juga berupa level tegangan TTL.
Pada saat lampu yang mengarah pada sensor LDR
dinyalakan, keluaran dari untai adalah 5 V. Sedangkan
bila lampu dipadamkan, keluaran dari untai 0 V.
Keluaran 0 atau 5 V ini dapat diartikan sebagai status
lampu. Saat lampu hidup, maka status lampu akan
memiliki logika „1‟. Sedang apabila lampu dimatikan,
status lampu memiliki logika „0‟. Logika high atau low
ini merupakan status lampu yang akan dibaca oleh
mikrokontrol.
Berdasar pengujian yang telah dilakukan, untai
pembaca status lampu telah berfungsi dengan baik.
Dengan demikian keluaran untai ini dapat digunakan
sebagai masukan mikrokontrol, yang akan membaca
status lampu tersebut.
Pengujian Untai Pendeteksi Saklar
Pengujian untai ini bertujuan untuk mengetahui
apabila ada saklar yang ditekan, maka lampu yang
berhubungan dengan saklar tersebut akan terbalik
keadaannya.
Pengujian dilakukan dengan cara mengubungkan dua
buah saklar dengan gerbang and. Salah satu kaki saklar
dihubungkan dengan ground, sedang kaki lainnya
dihubungkan dengan IC gerbang and ( 7408 ) dan port
mikrokon. Dua buah saklar tersebut akan sama-sama
terhubung pada ground pada satu kaki, sedangkan kaki
lainnya akan menjadi dua buah input bagi gerbang and.
Keluaran gerbang and ini dimasukkan ke port 3.2 yaitu
sebagai kaki input interupsi external 0.Kemudian kedua
port ( P2.0 dan P2.1 ) yang terhubung dengan saklar
diberi nilai high. Apabila satu saklar ditekan, sehingga
P2.0 bernilai low, status lampu juga akan berubah dengan
cara, kaki P1.0 yang tadinya low ( 0 V ) akan menjadi
high ( 5 V ). Sedang bila yang bernilai low P2.1, kaki
P1.1 yang tadinya low menjadi high.
Pengujian yang dilakukan ini membuktikan bahwa
untai pendeteksi telah bekerja dengan baik. Pada saat
dihubungkan dengan mikrokontrol, mikrokontrol akan
dapat mengetahui terjadi proses interupsi dan dapat
mengetahui saklar mana yang ditekan.
Pengujian Untai Konverter RS-232 ke RS-485 dan
Sebaliknya
Pengujian ini melibatkan sebuah komputer
pengendali dan tiga buah mikrokontrol. Pengujian
bertujuan untuk mengetahui bahwa komunikasi antara
PC dan ketiga mikrokontrol melalui jaringan RS-485
telah berjalan dengan benar.
Proses pengujian dilakukan dengan membuat dua
program. Program yang pertama dibuat pada komputer,
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
sedang program yang kedua dibuat pada mikrokontrol.
Dua program ini akan berhubungan satu dengan yang
lain. Antara komputer dan mikrokontrol berjarak 20
meter.
Program
pada
komputer
dibuat
dengan
menggunakan visual basic. Program yang dibuat akan
mengirimkan data yang berisi alamat dari mikrokontrol.
Alamat yang dituju ada tiga buah, karena pada pengujian
ini komputer dihubungkan dengan tiga mikrokontrol.
Selanjutnya komputer akan menunggu balasan dari
mikrokontrol. Setelah mendapat balasan, komputer akan
menampilkan data yang diterima pada label. Label yang
dibuat ada dua, label pertama diberi nama „label 1‟ yang
akan menampilkan kode ascii dari data yang diterima.
Label yang kedua diberi nama „label 2‟ yang akan
menampilkan nilai desimal dari kode ascii yang terdapat
pada „label 1‟.
Program yang kedua, merupakan program pada
mikrokontrol. Mikrokontrol disini akan mendeteksi data
yang
dikirimkan
komputer,
kemudian
akan
membandingkan dengan alamat dirinya. Apabila sesuai
dengan alamat yang dimilikinya mikrokontrol tersebut
membuat P1 menjadi high, sehingga lampu indikasi pada
port 1 menjadi menyala semua. Kemudian mikrokontrol
akan mengirimkan data kembali pada komputer. Data
yang dikirimkan berupa alamat dari mikrokontrol
tersebut. Alamat pada pengujian ini adalah dari 1H,2H
dan 3H
Hasil pengujian adalah pada saat kedua program
dijalankan, semua lampu pada port 1 dari mikrokontrol
yang pertama akan menyala. Kemudian „label 1‟ pada
komputer akan menampilkan kode ascii dari desimal 1,
sedangkan „label yang kedua‟ menampilkan nilai 1.
Kemudian sesaat kemudian lampu port 1 dari
mikrokontrol kedua akan menyala semua juga. Lalu
„label 1‟ akan menampilkan kode ascii dari desimal 2 dan
„label 2‟ menampilkan nilai 2. Demikian juga dengan
lampu port 1 mikrokontrol ketiga, sesaat kemudian akan
menyala. „Label 1‟ menampilkan kode ascii desimal 3,
sedang „label 2‟ menampilkan nilai 3.
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan,
dapat disimpulkan modul konverter telah bekerja dengan
baik.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
REFERENCES
Axelson, Jan, “ Serial Port Complete ”,
Lakeview Research Madison, 1998.
Mackenzie, I. Scott, “ The 8051 Microcontroller
2nd Edition ”, Prentice Hall, 1995.
Afgianto, E.P, “ Belajar Mikrokontroller
AT89C51/52/55 Teori dan Aplikas i”, Gava
Media, Yogyakarta, 2002.
Brian Siler and Jeff Spotts, ” Using Visual Basic
6 ”, United States of America, 1998.
Ratna Prasetia dan Catur Edi Widodo, “ Teori
dan Praktek Interfacing Port Paralel dan Port
Serial Komputer dengan Visual Basic ”, Andi,
Yogyakarta, 2004.
Halvorson, Michael, ” Microsoft Visual Basic 6
Professional Step by Step”, Microsoft Press,
1999.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
125
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
MAXIMUM POWER POINT TRACKER PADA
PHOTOVOLTAIC MODULE DENGAN
MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
CONTROLLER
1*) Ade Rinovy Dwi Rusdi 2**) Leonardus Heru Pratomo, MT. 3*) Yulianto Tejo, MT.
*) Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknik Elektro dan Informasi
Universitas Katolik Soegijapranata Semarang
Jl.Pawiyatan Luhur IV/I Bendan Dhuwur, 50234
Semarang - Jawa Tengah - Indonesia
[email protected]
**) Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknik Elektro dan Informasi
Universitas Katolik Soegijapranata Semarang
Jl.Pawiyatan Luhur IV/I Bendan Dhuwur, 50234
Semarang - Jawa Tengah - Indonesia
[email protected]
Abstract—Solar cell/photovoltaic is one of technology
conversion from sun radiation become electric energy.
There are many characteristics which can use in solar
cell/photovoltaic curve that are P-V or I-V curve. To
optimize power in the solar cell/photovoltaic according to PV curve characteristic have to use controller for its
converter. In this paper, fuzzy logic is used as the controller
for buck converter as a dc-dc converter to get maximum
power point condition. Maximum power point usage is to
get the high efficiency in the solar cell/photovoltaic. Based
on the result from laboratory experiment, the maximum
power point tracker using fuzzy logic controller get
efficiency 83 %.
Keywords-component; solar cell/photovoltaic; fuzzy logic
controller; dc-dc Converter; maximum power point
I.
PENDAHULUAN
Solar cell/photovoltaic (PV) merupakan suatu
teknologi konversi dari radiasi matahari menjadi energi
listrik secara langsung [1]. Pada sistem PV pensuplaian
energi bergantung dari radiasi matahari yang diperoleh,
temperatur dan juga kapasitas tegangan dan daya yang
dimiliki pada PV itu sendiri. Modul ini merupakan
aplikasi teknologi dimana sinar yang diterima
dikonversikan ke dalam bentuk energi listrik. Bagian
dalam modul ini terdapat bahan semikonduktor yaitu
insulator dan konduktor. Apabila cahaya matahari
mengenai PV maka energi yang dimiliki foton diserap
oleh molekul di dalam PV lalu energi cahaya tersebut
diubah menjadi energi listrik. PV akan menghasilkan
energi maksimum jika nilai tegangan dan arus juga
maksimum[2].
126
Gambar 1. Solar cell/photovoltaic
Untuk mengoperasikan PV agar tetap terjaga pada
kondisi
puncak (maximum)
dilakukan
dengan
menggunakan teknik pengaturan Maximum Power Point
Tracker (MPPT) dengan menggunakan
DC-DC
Converter sebagai rangkaian dayanya dan rangkaian
pengendali dengan menggunakan Fuzzy Logic Controller
(FLC) sehingga dapat diperoleh daya puncak (maximum)
dari suatu kurva karakteristik P-V dari suatu PV.
Gambar 2. Rangkaian model solar cell/photovoltaic
Pada Gambar 2 merupakan rangkaian sederhana dari
PV dimana cahaya matahari yang mengandung photon
akan ditangkap oleh PV yang berasal dari susunan
semikonduktor p-n, apabila cell ini terkena cahaya
matahari, maka akan menyebabkan elektron pada cell
bergerak. Pergerakan elektron inilah yang membuat
adanya beda potensial dan akhirnya menjadikan sumber
energi listrik. Maximum power point (mpp) atau titik daya
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
VL
maksimal adalah daya maksimal yang dapat dikeluarkan
+
oleh sumber PV [3]. Pada Gambar 3 merupakan grafik
+
karakteristik dari PV.
ic
ISSN: 2085-6350
VL
+
+
+
iL
ic
iL
+
Vs
Vo
Vs
-
Vo
-
-
-
Mode 1
Gambar
Mode6.2Mode 2
Tegangan rata-rata yang keluar adalah sebesar :
Va 
Gambar 3. Karakteristik kurva V-P dan V-I pada PV
Karakteristik I-V dan P-V dapat dilihat pada Gambar
3 dimana dalam rumus :
i (v)  I sc (1 
exp( v
1 t1
t
 0 Vo (t )dt  1 Vs  ft1Vs  Vs k
T
T
Ia 
) 1
Vth
)
Voc
exp(
) 1
Vth
(1)
D
+
+
ic
iL
+
Vs
+
Vo
Vs
-
-
-
Gambar 4. Buck Converter
Dasar konfigurasi rangkaian buck converter
ditunjukkan pada Gambar 4. Ketika sakelar konduksi
(mode 1) yang ditunjukkan pada Gambar 5, arus mengalir
dari sumber ke beban. Pada keadaan ini induktor L
menyimpan energi. Ketika sakelar tidak konduksi (mode
2) yang ditunjukkan pada Gambar 6, energi yang
tersimpan dalam induktor L mengalir ke beban[6].
+
VL
+
iL
-
+
ic
Vo
Vs
Universitas Gadjah Mada
(5)
t
k .Vs
(6)
Pada rumus diatas Va merupakan tegangan output
dimana T meupakan periode dan f merupakan frekuensi.
Dan pada arus beban rata-rata dimana k adalah konstanta.
V merupakan tegangan dan R adalah beban yang
digunakan.
III. FUZZY LOGIC CONTROLLER
Fuzzy Logic Controller (FLC) merupakan suatu
metode pengendalian yang berbasis pada aturan-aturan
(rule-based system) yang ditentukan secara empiris,
dimana FLC mengimplementasikan pemetaan tak linier
antara masukan dan keluaran[8].
Berbeda halnya dengan crisp, logika fuzzy merupakan
gradasi antara ”0” hingga ”1” atau yang lebih dikenal
dengan derajat keanggotaan sedangkan crisp merupakan
suatu himpunan yang hanya bisa mempunyai dua
kemungkinan yaitu anggota himpunan atau bukan
anggota himpunan.
VL
iL
ic
+
Vo
Gambar 7. Perbedaan antara crisp dan Logika Fuzzy
-
Gambar
Mode 5.
1 Mode 1
1
f
1
2
Va    0kT V02 dt  
T

Vs
-
-
(4)
Nilai rms tegangan keluaran ditentukan dari :
+
+
(3)
ton
ton  toff
T 
II. BUCK CONVERTER
VL
Va
kVs

R
R
dengan T adalah periode dan D adalah duty cycle.
Dimana :
Dimana i dan v adalah arus dan tegangan terminal
dari solar sel. Isc dan Voc adalah arus hubung singkatnya
dan tegangan hubung terbuka secara berturut-turut.
Buck Converter adalah rangkaian daya yang
dioperasikan sebagai kompensator beban variable dengan
merubah nilai duty cycle, sehingga berapapun nilai beban
akan dilihat oleh sumber PV memiliki beban sesuai
dengan pembebanan daya maksimalnya.
(2)
arus beban rata-rata :
Pada implementasi ini menggunakan Fuzzy Inference
System with Sugeno methode, metode ini hampir
Mode 2
memiliki kesamaan dengan Fuzzy Inference System with
Mamdani methode dimana dua bagian pertama dari
proses Fuzzy Inference, yaitu memfuzzykan masukan dan
menggunakan operator Fuzzy secara umum. Perbedaan
utama antara Mamdani dan Sugeno adalah fungsi
Yogyakarta, 20 Juli 2010
127
ISSN: 2085-6350
Teknis
keanggotaan keluaran dari Sugeno adalah Linear dan
Constant Type. Tipe aturan ( rule ) dari Fuzzy Inference
System Sugeno memiliki bentuk aturan umum :
If input 1 = x and input 2 = y then output is z = ax + by + y (7)
Untuk Sugeno berorde nol (zero-order), keluaran
level z adalah a konstan ( a = b = 0 ). Keluaran level zi
pada masing-masing rule dibebankan oleh nilai daya
(firing strength) wi pada aturan (rule). Sebagai contoh
untuk aturan ( rule ) AND dengan input 1 = x dan input 2
= y, nilai firing strength adalah :
w2 = AndMethode (F1 ( x ), F2 ( y )
(8)
Dimana F1,2 adalah fungsi keanggotaan untuk input 1
dan 2. Output akhir dari sistem adalah daya rata – rata
(weighted-average) dari semua aturan dikomputasikan
sebagai berikut :
N
 wizi
Final output :
t 1
N
 wi
(9)
i 1
Operasi dari aturan Sugeno ditunjukkan pada diagram
sebagai berikut :
CITEE 2010
kemungkinan perubahan
masukkannya.
tegangan
pada
sisi
Setelah penentuan variable-variable yang telah
didapatkan, selanjutnya pola pembentukan himpunan
fuzzy. Dari hasil data yang diperoleh di lapangan,
dibuatlah suatu kesimpulan dari hasil survey lapangan
dimana terdapat beberapa kemungkinan kondisi yang
akan terjadi. Kondisi-kondisi tersebut untuk selanjutnya
digunakan dalam aplikasi pemrograman agar kinerja
pensaklaran yang dilakukan bisa maksimal apabila
termasuk dalam range yang telah ditetapkan. Kondisikondisi yang didapat digunakan untuk pelacak dan
pengontrolan pada mikrokontroler dan ditanggapi sakelar
pada rangkaian dayanya.
Pada Tabel 1 adalah tabel pengontrolan pensakelaran
yang ditetapkan pada mikrokontroler dan untuk
selanjutnya pensaklaran diaplikasikan pada rangkaian
daya Buck Converter. Batas pensaklaran yang ditetapkan
adalah 5%-25% agar pensaklaran yang digunakan bisa
efisien. Terlihat diagram alir pada Gambar 10, proses ini
diolah pada mikrokontroller AT89S52, dimana pada
pensaklaran menggunakan batas ambang duty cycle
antara 5% - 25% sehingga pada mikrokontroller sebagai
pendeteksi untuk seterusnya diaplikasikan pensaklaran
pada rangkaian dayanya.
Tabel 1. Tabel pensaklaran pada kendali Fuzzy Logic
KONDISI
Gambar 8. Aturan Sugeno
Pada rangkaian sistem yang dibuat, digunakanlah
rangkaian kendali yang dirancang yaitu dengan kendali
otomatis yang dikendalikan oleh mikrokontroler. Pada
rangkaian yang dikendalikan oleh mikrokontroler ini
berfungsi untuk mengendalikan saklar yang akan
mengatur duty cycle pada keluarannya. Lebar pulsa yang
dihasilkannya sudah terprogram dan terkontrol dalam
mikrokontroler. Pada pengaplikasiannya dilakukan
identifikasi data/survey lapangan sehingga dapat
ditentukan variable-variable yang akan digunakan dalam
melakukan perhitungan dan analisis masalah. Pada paper
ini perancangan sistem berhubungan dengan solar
cell/photovoltaic module sehingga didapat variablevariable yang dapat diasumsikan pada pemrograman yang
dilakukan. Variable-variable yang didapat adalah variable
selisih daya ( ΔP ) dan variable selisih tegangan ( ΔV )
seperti Gambar 9, dan secara tabel seperti Tabel 1.
1.
2.
128
Duty
Sakelar
ΔP
ΔV
Bertambah
Berkurang
off
Berkurang
Berkurang
Berkurang
off
Berkurang
Berkurang
Bertambah
on
Bertambah
Bertambah
Berkurang
on
Bertambah
tetap
tetap
No change
Tidak berubah
tetap
Bertambah
No change
Tidak berubah
tetap
Berkurang
No change
Tidak berubah
Cycle
P
Selisih daya ( ΔP )
Pada variable selisih daya yang digunakan karena
pada kondisi lapangan akan ada beberapa
kemungkinan perubahan daya yang terjadi pada
skala waktu.
Selisih tegangan ( ΔV )
Begitu pula pada variable selisih tegangan dimana
pada keadaan real-time akan terjadi kemungkinanYogyakarta, 20 Juli 2010
P1
P
P2
V1
DP1
DP2
DV1
DV2
V
V2
V
Gambar 9. Aturan penentuan daya maksimal
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Pada perancangan ini digunakan bantuan MatLab
fuzzy
toolbox
software
untuk
mendapatkan
pengklasifikasian dengan input selisih daya (∆P) dan
selisih tegangan (∆V). Penalaran fuzzy dengan
menggunakan MatLab fuzzy toolbox digambarkan sebagai
berikut :
Start
Initialisasi
Baca
sensor
Delay
V=V1 & I=I1
Baca Sensor V,I
Delay
V=V2 & I=I2
ΔP=V2I2-V1I1
ΔV=V2-I1
IF
ΔP/ΔV=BP/SP
Y
D=D-25%
Y
D=D-15%
N
IF
ΔP/ΔV=BP/BP
Gambar 11. Sugeno Toolbox
N
IF
ΔP/ΔV=SP/BP
Y
D=D-5%
N
IF
ΔP/ΔV=BN/SN
Y
D=D-25%
Y
D=D-15%
N
IF
ΔP/ΔV=BN/BN
N
IF
ΔP/ΔV=SN/BN
Y
D=D-5%
N
IF
ΔP/ΔV=BN/SP
Y
D=D+25%
Y
D=D+15%
Gambar 12. Input variable Selisih Daya (ΔP)
N
IF
ΔP/ΔV=BN/BP
N
IF
ΔP/ΔV=SN/BP
Y
D=D+5%
N
IF
ΔP/ΔV=BP/SN
Y
D=D+25%
Y
D=D+15%
N
IF
ΔP/ΔV=BP/BN
N
IF
ΔP/ΔV=SP/BN
Y
Gambar 13. Input variable Selisih Tegangan (ΔV)
D=D+5%
Input variable selisih daya (ΔP) dibuat range antara –
60 sampai +60 dan input variable selisih tegangan (ΔV)
dibuat range antara –25 sampai +25 dimana berdasarkan
pada pengambilan data dilapangan. Pengambilan data
dilapangan tersebut kemudian digunakan untuk
pembagian zona – zona pada Fuzzy Inference System with
Sugeno.
N
IF
ΔP/ΔV=0/0
Y
D=D
N
IF
ΔP/ΔV=0/+
N
IF
ΔP/ΔV=0/-
N
END of FILE
Y
Y
D=D
D=D
Y
N
END
Gambar 10. Diagram alir pensaklaran pada kendali Fuzzy Logic
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
129
ISSN: 2085-6350
Teknis
IV . IMPLEMENTASI SISTEM
Pada pengendalian Fuzzy Logic akan dilakukan
kompensasi terhadap nilai duty cycle. Pada Gambar 14
merupakan rangkaian implementasi pada laboratorium.
CITEE 2010
kinerja PV. Dengan keadaan yang mirip dilakukan
pengujian dengan menggunakan kendali Fuzzy Logic
Controller maka didapat data seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian pada photovoltaic/solar cell dengan beban yang
Current sensor
bervariasi
Voltage
Sensor
Current
Sensor
ADC 1
ADC 2
R
Vi
Ii
Pi
Vo
Io
Po
η
10
24.5
2.09
51.21
14.45
2.71
39.15
76%
11.7
25.4
2.07
52.59
17.55
2.43
42.64
81%
12.5
25.9
2.05
53.11
18.47
2.36
43.58
82%
16.6
25.3
1.98
50.09
19.14
2.01
38.47
77%
23.5
25.3
1.98
50.09
19.17
2.01
38.53
76%
50
24.5
1.97
48.26
20.19
1.98
39.97
83%
55
24.5
1.95
47.78
20.12
1.96
39.43
82%
FUZZY LOGIC
(MICRO
CONTROLLER)
R = Load Resistant
Vi = Input Voltage
Ii = Input Current
Pi = Input Power
Vo = Output Power
Io = Input Current
Po = Output Power
η = Efficiency
Gambar 14. Rangkaian daya dan kontrol Fuzzy Logic untuk MPP
Perancangan Maximum Power Point Tracker dengan
menggunakan kendali Fuzzy Logic difungsikan untuk
mengendalikan daya yang berubah-ubah, untuk
dikendalikan menjadi suatu keluaran daya yang
maksimal. Daya masukkan dari PV disensor dengan
sensor arus dan sensor tegangan, selanjutnya dikonversi
melalui ADC kemudian diproses oleh mikrokontroler.
Fuzzy Logic terprogram dalam mikrokontroler diterapkan
untuk menghasilkan nilai keluaran duty cycle yang akan
mengontrol sakar daya pada sistem buck converter.
V. HASIL PENGUJIAN
Solar cell/photovoltaic module yang digunakan
memiliki parameter seperti Tabel 2. Untuk mendapatkan
titik daya maksimal,
pengujian dilakukan dengan
menggunakan solar cell/photovoltaic module serta buck
converter, dengan merubah-ubah nilai duty cycle
sehingga didapatkan nilai daya maksimalnya, metode ini
yang dinamakan dengan manual tracker.
Tabel 2. Solar cell/photovoltaic nameplate
Daya maksimal (Pmax)
Tegangan maksimal (Vmax)
Arus maksimal (Imax)
Tegangan rangkaian terbuka (Voc)
Arus hubung singkat (Isc)
55 W
16.5 V
3.33 A
20.6 V
3.69 A
Tabel 3. Pengujian pada photovoltaic/solar cell module
R
10
11.7
12.5
16.6
23.5
50
55
Vi
25.5
26.9
26.7
25.9
25.3
25.5
24.9
Ii
2.01
1.97
1.96
1.96
1.96
1.95
1.95
Pi
51.25
52.99
52.33
50.76
49.58
49.72
48.55
Vo
17.75
20.15
20.07
19.95
21.17
21.57
21.91
Io
2.66
2.43
2.39
2.27
2.12
2.08
1.99
Po
47.41
48.96
43.58
45.28
44.88
44.86
43.60
η
92%
92%
91%
89%
90%
90%
89%
Dengan menggunakan kendali Fuzzy Logic
didapatkan data yang identik denngan nilai manual
tracker, dengan efisiensi sebesar 83 %.
VIII. KESIMPULAN
Fuzzy Logic Controller (FLC) merupakan suatu
metoda pengendalian yang berbasis pada aturan-aturan
(rule-based system) yang ditentukan secara empiris. Pada
aplikasi sebagai kendali maximum power point (MPP) di
solar cell/photovoltaic memiliki efisiensi 83%.
REFERENSI
[1]
Sihana, Rekayasa Energi Surya. Jurusan Teknik Fisika Fakultas
Teknik Universitas Gajah Mada, 2006
[2] Roger A. Messenger and Jerry Ventre. Photovoltaic Systems
Engineering. Florida: CRC Press. 2004
[3] Hoshino, T., and Osakada, M.: photovoltaic power tracking, an
algorithm for rapidly changing atmospheric conditions, IEE
Proc.Gener. Transm. Distrib., 1995
[4] Brambilla, A., Gambarara, M., Garutti, A., and Ronchi, F.: New
approach to photovoltaic arrays maximum power point tracking.
Power Electronics Specialists Conf., 1999, Vol. 2
[5] Patcharaprakiti, N., Premrudeepreechacharn, S., Sriuthaisiriwong,
Y., Maximum power point tracking using adaptive fuzzy logic
control for grid-connected photovoltaic system, 2005.
[6] Muhammad H. Rashid. Power Electronic HandBook, Academic
Press, California, 2001.
[7] M. Sugeno, “An Introductory Survey of Fuzzy Control,”
Inform. Sci., Vol. 36, pp. 59-83, 1985.
[8] L..A. Zadeh, “Fuzzy algorithms,” Information and Control,
vol. 12, pp. 94-102, 1968.
[9] Lee, C.-C., “Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controllerparts 1 and 2,” IEEE Transactions on Systems, Man, and
Cybernetics, Vol. 20, No. 2,pp 404-435, 1990
[10] _____,Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide. The Mathwork. Inc,
www.mathwork.com, 2007
Dari hasil uji coba dengan manual tracker nilai ratarata efisiensi adalah 90%, hal ini disebabkan oleh
beberapa faktor antara lain adalah kondisi kecerahan
cuaca, efisiensi konverter, dan faktor lain mempengaruhi
130
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Pemanfaatan Mikrokontroler Tipe AT89S52
Sebagai Pengendalian Daya Maksimum Pada
Sistem Photovoltaic
Dedy Adi Saputra 1), Leonardus Heru Pratomo2), Yulianto Tejo
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Universitas Katolik Soegijapranata
Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia
1)
[email protected], 2)[email protected]
Abstract—Photovoltaic
(PV) is a semiconductor
material that can change solar illumination to
electrical energy. PV has a factor from outside that
influence the output power, such illumination level,
cell temperature and resistance of load. If PV directly
connected to the variable load can produce different
amount of power, PV only produce maximum power
point (MPP) if connect to MPP load (Rmpp). In that
case maximum power point tracking (MPPT) is
needed, MPPT can track the maximum power point
whatever value of the load. Power sensor and
microcontroller AT89S52 is used by perturb and
observe control to track MPP for variable load with
efficiency 76,84%
Keywords ; photovoltaic, solar illumination, temperature,
MPP load, MPPT
I. PENDAHULUAN
Kebutuhan akan energi listrik semakin bertambah dari
waktu, untuk memenuhi kebutuhan ini diperlukan energi
alternatif yang ramah lingkungan dan dapat diperbaharui,
untuk menjaga kelestarian lingkungan. Salah satu energi
alternatif adalah sinar matahari, sinar matahari dapat
diperoleh hampir dimana saja. Dengan menggunakan
photovoltaic sinar matahari dapat diubah menjadi energi
listrik, Photovoltaic (PV) sering digunakan sebagai
pembangkit listrik mandiri seperti pada tempat-tempat
yang sulit dijangkau oleh jaringan listrik, seperti
pegunungan, gurun, dan lain-lain [5].
tetapi tidak sama dengan Rmpp, seperti PV untuk baterai
charging. Dimana hambatan dalam battery tetap,
kemudian dengan menggunakan MPPT dapat mencari
duty cycle yang tepat agar daya yang dikeluarkan PV
selalu maksimal, karena pada proses perubahan duty
cycle terjadi pergesaran kurva pembebanan menuju
Rmpp. (gambar 4).
Akan tetapi untuk beban yang berubah-ubah
diperlukan sebuah kendali untuk mencapai nilai MPP.
Salah satu kendali adalah menggunakan metode Perturb
and Observe (P&O) [2]. Pada paper ini menggunakan
mikrokontroler AT89S52 untuk membangkitkan proses
perubahan duty cycle (proses perturb) dan melihat
kemudian mencari daya maksimal selama proses pertub
(proses observe). Pada kendali P&O setiap perubahan
duty cycle akan dilihat dayanya dan proses P&O akan
selalu berosilasi pada nilai MPP. Sehingga berapapun
beban yang digunakan PV akan selalu mengeluarkan
daya maksimalnya.
II. PHOTOVOLTAIC
Pada gambar 1 adalah konstruksi sederhana dari sel
PV (semikonduktor). Saat energi photon dari sinar
matahari mengenai negative doped silicon maka elektron
akan bergerak dari positive doped silicon menuju negative
doped silicon kemudian ke beban dan kembali lagi
menuju positive doped silicon, dan begitu seterusnya
apabila photon terus mengenai lapisan p-n.
Permasalahan akan terjadi apabila PV digunakan
langsung menuju beban karena PV mempunyai
karakteristik pembebanan (gambar 4, tabel 3). Apabila
PV langsung dihubungkan pada beban PV tidak akan
mengeluarkan daya maksimalnya sesuai intensitas yang
didapatnya. Sehingga pemakian PV tidak maksimal.
Untuk itu diperlukan sebuah maximum power point
tracker (MPPT). Dimana fungsi dari MPPT ini adalah
mencari daya maksimal keluaran PV. MPPT adalah
sebuah DC-DC konverter dengan sistem kendali untuk
mencari daya maksimal pada sisi masukannya. Prinsip
sederhana kendali dari sebuah MPPT adalah membawa
nilai hambatan beban mendekati nilai hambatan
maximum power point (MPP) atau Rmpp [1]. Prinsip ini
biasanya diterapkan untuk nilai beban yang tetap akan
Universitas Gadjah Mada
Gambar 1. Konstruksi Photovoltaic sel
Untuk mendapatkan daya yang besar maka sel PV
disusun secara seri pararel membentuk PV modul, untuk
daya yang lebih besar lagi PV modul disusun membentuk
PV array. Daya yang dikeluarkan oleh PV dipengaruhi
oleh intensitas cahaya (photon) dan suhu dari sel PV
tersebut. Semakin banyak photon yang mengenai sel PV
Yogyakarta, 20 Juli 2010
131
ISSN: 2085-6350
Teknis
maka daya yang dikeluarkan semakin besar, dan semakin
dingin suhu sel PV maka semakin besar pula daya yang
dikeluarkan.
Pada gambar 2 Iph adalah arus yang didapat dari
cahaya matahari/photon, semakin banyak photon yang
mengenai sel PV maka arus yang didapatkan semakin
besar. Dioda pada gambar adalah sebuah pn-junction
yang menghasilkan beda potensial antara sisi anoda dan
katoda yang berasal dari arus photon yang mengenai
dioda. Rs dan R adalah hambatan dalam PV.Arus
keluaran (Io) dan tegangan keluaran (Vo) dipengaruhi
oleh hambatan beban (Rload).
CITEE 2010
kurva pembebanan PV akan menghasilkan daya tertinggi
(Maximum Power Point) pada beban C (Rmpp), Pada
intinya apabila kita langsung menghubungkan PV
langsung pada beban tidak pada Rmpp maka kita tidak
akan mendapatkan daya yang maksimal, yang sebenarnya
kita bisa mendapatkan daya pada MPP. Dimana daya
MPP tersebut, dan apabila keadaan cuaca baik atau
intensitas matahari tetap, daya tersebut bisa kita dapatkan
terus-menerus selama ada matahari. Akan tetapi pada
kenyataannya beban yang kita gunakan berbeda-beda
tidak selalu pada Rmpp, untuk itu diperlukan sebuah DCDC konverter yang fungsinya mencari daya pada MPP
yaitu Maximum Power Point Tracker (MPPT). Prinsip
dari MPPT ini adalah mengubah-ubah duty cycle dari
konverter dimana perubahan ini akan merubah nilai
hambatan ekivalen dari MPPT untuk mencapai nilai
Rmpp. Sehingga seolah-olah PV mendapatkan selalu
pembebanan sebesar Rmpp, meskipun beban sebenarnya
tidak pada Rmpp.
Gambar 2. Rangkaian Ekivalen Sel PV
III. MAXIMUM POWER POINT
PV mempunyai kurva V-I yang berbeda dari kurva
linier, terlihat pada gambar 3. Daya tertinggi/ MPP
(Maximum Power Point) didapatkan pada lutut grafik VI, dengan arus Impp dan tegangan Vmpp.
Gambar 5. PV Modul Dengan R load Ekivalen Dari DC-DC
Konverter
MPP
Isc
Impp
DAYA / ARUS
IV. BOOST KONVERTER SEBAGAI MPPT
Berikut adalah gambar diagram pengendalian boost
konverter sebagai MPPT dengan kendali Perturb and
Observe.
BOOST
KONVERTER
PV
0
TEGANGAN
Vmpp
MODUL
Voc
ANALOG TO
DIGITAL
KONVERTER
Gambar 3. Grafik Karakteristik PV Pada kurva V-I dan V-P
PV juga mempunyai karakteristik pembebanan
dimana apabila PV diberikan hambatan beban yang
berbeda maka daya yang dikeluarkan juga akan berbeda
[4].
B
Isc
C
MPP
PV
ARUS
Impp
A
0
TEGANGAN
Vmpp
Voc
Gambar 4. Grafik Karakteristik Pembebanan Pada PV
Pada Gambar 4 garis beban A, B, C pada kurva PV
akan menghasilkan daya yang berbeda,. Dimana pada
132
BEBAN
SENSOR
DAYA
MIKROKONTROLER
Gambar 6. Diagram Pengendalian Boost Konverter
Keluaran dari PV modul sebelum masuk konverter
dibaca arus dan tegangannya perkalian dari arus dan
tegangan didapatkan nilai daya. Kemudian nilai daya ini
masuk ke Analog to Digital Converter (ADC) untuk
diubah menjadi data digital. Kemudian data ini
digunakan sebagai kendali P&O pada mikrokontroler
untuk mendapatkan daya maksimalnya.
V. SISTEM KENDALI PERTURB AND OBSERVE
Sistem pensaklaran pada analog didapatkan dari
keluran sinyal eror (aktual-referensi) Dari sinyal eror ini
kemudian masuk kontrol analog (histerises, PI, dll), maka
terbentuklah sinyal saklar duty cycle/on-off yang
berubah-ubah untuk menggerakan MOSFET. Sedangkan
pada kendali digital untuk membentuk duty cycle dengan
frekuensi tetap dapat dilakukan bantuan sebuah program,
dengan kata lain perubahan duty cycle dapat dibuat
secara mandiri tanpa pengaruh dari inputan lainnya.
Untuk menginginkan perubahan duty cycle yang dapat
dikendalikan maka diperlukan sebuah masukan data yang
dapat mengendalikan besaran dari duty cycle.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Proses perubahan duty cycle diatur berdasarkan
keluaran data dari ADC. Dengan menggunakan kendali
Perturb and observe digital (P&O digital). Perturb
adalah perubahan duty cycle pada proses pensaklaran,
terdapat dua jenis perubahan duty cycle atau perturb.
Perturb positif atau duty cycle positif adalah proses
penambahan duty cycle dan perturb negatif atau duty
cycle negatif adalah proses pengurangan duty cycle.
Selama proses perturbation ini maka terjadi perubahan
daya pada photovoltaic, perubahan daya ini dapat lebih
besar atau lebih kecil. Sedangakan observe adalah
pembacaan data dari ADC selang beberapa waktu selama
proses perturb, dimana pasti terdapat perbedaan daya
selama proses perturb. Misal selama perturb positif
terjadi peningkatan daya pada data ADC maka proses
perturb tetap dilanjutkan terus positif, tetapi apabila pada
proses observe terjadi penurunan daya maka proses
perturb positif akan dibalik menjadi perturb negatif.
ISSN: 2085-6350
register “P” sebagai data proses perturb (1 untuk
penambahan duty cycle dan 0 untuk pengurangan duty
cycle), register “A”,”B” sebagai data observe dari yang
lama dan baru yang kemudian dibandingkan, hasil dari
perbandingan ini akan menentukan proses perturb
selanjutnya. Perbandingan data yang terjadi apabila data
baru lebih besar dari data lama maka nilainya 1, dan
apabila data baru lebih kecil dari data lama maka nilainya
0.
START
DUTY TAMBAH
4 BIT
READ
PORT 1
SIMPAN
REGISTER
“A”
DUTY TAMBAH
4 BIT
SIMPAN
REGISTER
“P”
D+
READ
PORT 1
SIMPAN
REGISTER
“B”
Pertubation positif
D-
B/A
1
Pertubation negatif
0
P=1
P=0
P=1
P=0
DUTY TAMBAH
4 BIT
DUTY KURANG
4 BIT
DUTY KURANG
4 BIT
DUTY TAMBAH
4 BIT
Gambar 7. Proses Pertubation
SIMPAN
REGISTER
“P”
PERTUB BEROSILASI
PADA NILAI MPP
READ
PORT 1
END
DAYA
Gambar 9. Flowchart MPPT Dengan Kendali P & O
VI.
PERTUB
NEGATIF /
DUTY CYCLE
NEGATIF
PERTUB
POSITIF /
DUTY CYCLE
POSITIF
TEGANGAN
Gambar 8. Perturb and Observe Pada Kurva V-P
Begitu pula sebaliknya jika selama perturb negatif
terjadi peningkatan daya pada data ADC maka proses
perturb tetap dilanjutkan terus, tetapi apabila pada proses
observe terjadi penurunan daya maka proses perturb
negatif tersebut akan dibalik menjadi perturb positif.
Sehingga duty cycle akan mengunci pada posisi
MPP.Akan lebih jelas pada tabel berikut
TABEL.1.
Perturbation
Positif
Positif
Negatif
Negatif
Perturbation
Selanjutnya
Positif
Negatif
Negatif
Positif
Untuk mendapatkan sistem kendali P&O digunakan
dengan bantuan program. Yang terdiri dari berbagai
macam sub program seperti pembangkit duty cycle,
pembacaan port ADC, dan berbagai pendukung program
lainya.
Pada gambar 9 adalah flowchart dari kendali P&O.
Menggunakan empat buah register penyimpan. Yaitu
Universitas Gadjah Mada
A. Pengujian PV Modul
Setiap photovoltaic modul mempunyai karakteristik
yang berbeda-beda, pada paper ini menggunakan PV
modul merk BP Solar dengan spesifikasi yang tertera
pada modul seperti pada tabel 2. Pada tabel 2 PV modul
diukur pada saat kondisi intensitas matahari mencapai
1000 W/m2, dengan suhu sel 250C atau Standart Test
Conditions (STC). Dari tabel diatas diketahui bahwa PV
modul tersebut pada intensitas 1000 W/m2 dengan suhu
250C, dapat mengeluarkan daya maksimal atau MPP
sebesar 55 watt.
TABEL.2.
SPESIFIKASI PV MODUL BP SOLAR SX55U
Daya maksimal (Pmax)
Garansi daya maksimal
Tegangan mpp (Vmpp)
Arus mpp (Imax)
Tegangan terbuka (Voc)
Arus hubung singkat (Isc)
TABEL KEBENARAN P & O
Observe
(Perubahan daya)
Positif
Negatif
Positif
Negatif
HASIL PENGUJIAN
55 Watt
50 Watt
16.5 Volt
3.33 Ampere
20.6 Volt
3.69 Ampere
Kondisi pengujian dilakukan pada saat siang hari
dengan intensitas dan suhu (karena prelengkapan kurang)
mendekati kondisi pada saat STC seperti pada tabel 2
(intensitas cahaya 1000 W/m2, suhu PV 250C). Dari tabel
2 didapatkan nilai Rmpp adalah Vmpp/Impp = 4,95 Ω.
Kemudian dilakukan pengujian dengan menggunakan
dua buah PV modul BP Solar SX55U, kemudian
memberikan nilai hambatan beban yang berubah-ubah
atau dengan variable resistor. Maka akan didapatkan
hasil
Yogyakarta, 20 Juli 2010
133
ISSN: 2085-6350
Teknis
Dari tabel 3 pengujian dilakukan dengan
menggunakan dua buah PV modul yang disusun secara
seri dengan menggunakan hambatan bernilai dari 2
sampai 50 ohm, didapatkan nilai MPP saat menggunakan
hambatan 10 ohm yaitu 74,214 watt. Maka hambatan 10
ohm adalah Rmpp. Nilai Rmpp menjadi 10 ohm sesuai
dengan hokum ohm, dari susunan dua buah PV disusun
seri maka Rmpp dari masing-masing PV yang nilainya
4,95Ω ditambahkan maka hasilnya 9,9Ω. Hasil dari
pengujian 2 PV modul dengan susunan seri seharusnya
menghasilkan daya puncak berkisar 100 watt (tabel 2)
akan tetapi hanya menghasilkan 74,21 watt, hal ini
dikarenakan PV modul yang digunakan sudah berumur
11 tahun (buatan tahun 1999). Ini dapat dilihat dari Voc
saat pengujian, PV modul maksimal hanya mencapai 18,8
Volt.
TABEL.3.
CITEE 2010
Dari hasil ujicoba tanpa MPPT PV menghasilkan
daya maksimal 75,21 watt (tabel 3), tetapi pada ujicoba
selanjutnya saat menggunakan MPPT PV hanya
mengeluarkan daya rata-rata 54,41 watt. Hal ini
disebabkan karena intensitas cahaya yang diterima tidak
sama atau berbeda dari waktu ke waktu.
Untuk membuat MPPT dengan efisiensi yang lebih
tinggi lagi diperlukan komponen yang mempunyai tinggi
pula, seperti induktor, kapasitor, MOSFET, jalur
pengkawatan/ wiring.
REFERENSI
[1]
KRAKTERISTIK PEMBEBANAN PV
Hambatan Beban
Tegangan
Arus
Daya
2
5
6,9
7,5
8,8
10
11,9
12,8
15,1
20,7
25,5
50
7,81
14,2
19,7
22,2
25,01
27,9
27,7
29,99
30,3
31,8
33,4
34,2
3,21
3,15
3
2,98
2,92
2,66
2,67
2,38
2,33
1,83
1,31
0,7
25,0701
44,73
59,1
66,156
73,0292
74,214
73.959
71,3762
70,599
58,194
43,754
23,94
[2]
[3]
[4]
[5]
Eric Anderson, Chris Dohan, Aron Sikora, “Solar Panel
Peak Power Tracking System,” Worchester Polytechnic
Institute, March 12, 2003
Trishan Esram, Patrick L. Chapman, “Comparasion of
Photovoltaic Array Maximum Power Point Technique,” in
press
Mohamed Azeb, “A New Maximum Power Point Tracking
for Photovoltaic System,” World Academy of Science
Engineering and Technology 2008, in press
Muhammad H. Rashid, “Power Electronics Hanbook,”
Academic Press, California, 2001
Roger Messenger, Jerry Ventre, “Photovoltaic System
Engineering,” CRC Press, USA, 2000
B. Hasil Pengujian Menggunakan MPPT
Dengan keadaan yang sama pada pengujian PV
modul. Dilakukan pengujian
menggunakan MPPT
dengan kendali P&O maka, PV modul dapat
menghasilkan daya maksimal berapapun nilai hambatan
pada beban (tabel 4). Untuk rata-rata efisiensi pada boost
konverter sendiri adalah 76,84%.
TABEL.4.
Ro
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
66
Vi
25,3
25,5
25,7
25,5
25,1
25,1
25,3
25,3
25,1
25,4
25,3
Hasil Pengujian Dengan MPPT
Ii
2,13
2,13
2,21
2,17
2,11
2,1
2,14
2,13
2,17
2,13
2,17
Pi
53,9
54,4
56,9
55,4
52,9
52,8
54,2
53,9
54,6
54,1
54,9
Vo
24,55
28,97
32,58
35,87
38,69
41,29
43,38
45,29
47,36
49,68
52,37
Io
1,67
1,47
1,33
1,18
1,05
0,98
0,96
0,93
0,89
0,84
0,8
Po
40,9
42,5
43,3
42,3
40,6
40,4
41,6
42,1
42,1
41,7
41,8
η
75,93%
78,22%
76,11%
76,40%
76,68%
76,58%
76,83%
78,10%
77,11%
77,01%
76,22%
Keterangan :
Ro = hambatan beban (Ohm)
Vi = tegangan masukan (Volt)
Ii = arus masukan (Ampere)
Pi = daya Masukan (Watt)
Io = arus masukan (Ampere)
Po = daya keluaran (Watt)
η = efisiensi (Po/Pi)
VII. KESIMPULAN
Dari hasil ujicoba di labolatorium mikrokontroler tipe
AT89S52 dapat digunakan sebagai pengendali daya
maksimal pada sistem photovoltaic modul, dengan
metode P&O dihasilkan efisiensi rata-rata 76,84%.
134
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
PLL SEBAGAI MODEM FM
1 ) Frisca Dina Desita, 2 ) FX. Hendra Prasetya
Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknologi Industri
Universitas Katolik Soegijapranata
JL. Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur Semarang 50234
e-mail : [email protected]
Abstract - At the age of globalization, the development
of communication was happening so fast.
Communication needed by the community to exchange
thoughts and insights of each. This is of course no
problem if those who do not have to communicate over
long distances. But this becomes an obstacle when the
distance becomes very long. Because it has created a
variety of telecommunications media that allows us to
communicate remotely, is to utilize the information in
a carrier wave (carrier signal), one of these categories
is the frequency modulation (FM). But in a system of
frequency modulation and phase angle of the carrier
wave varies with time according Functions-modulated
signal. This limitation can be overcome by applying
modem with PLL FM.
bagian, baik dibagian pengirim informasi maupun
penerima informasi. Selain itu pula media transmisi
dalam hal ini berfungsi untuk menghantarkan atau
merambatkan sinyal informasi dari pengirim ke
penerima. Media transmisi dapat berupa lapisan
atmosfir/udara atau kawat berisolasi bahkan dewasa ini
media transmisi menggunakan cahaya dimana
memiliki kecepatan yang lebih tinggi dibandingkan
dengan media transmisi lainnya. Sistem telekomunikasi
atau penyampaian sinyal informasi dapat terjadi dalam
satu arah maupun dua arah, artinya bahwa komunikasi
dapat
dilakukan
secara
bergantian
dalam
menyampaikan informasi atau hanya sebagai penerima
sinyal informasi saja.
A.
I.
Modulasi FM
PENDAHULUAN
Dengan perkembangan ilmu dan teknologi
jarak yang jauh bukan halangan dalam komunikasi, hal
tersebut dapat dipermudah salah satunya teknologi
wireless atau komunikasi tanpa kabel. Teknologi
tersebut memanfaatkan udara sebagai media
komunikasi dan system penumpangan sinyal informasi
pada sinyal pembawa (carrier). System penumpangan
sinyal informasi pada sinyal pembawa disebut
modulasi. Modulasi terbagi dalam beberapa kelompok
yaitu modulasi digital dan modulasi analog. Begitu
pula dalam modulasi analog maupun digital terbagi
dalam beberapa kategori. Salah satu kategori tersebut
adalah modulasi frekuensi (FM). Keuntungan modulasi
frekuensi diantaranya adalah ganguan yang disebabkan
oleh factor alam maupun resonansi frekuensi liar
sangat kecil sehingga prosentasi noise terhadap sinyal
informasi rendah, selain itu bandwidth (lebar pita)
cukup lebar dan fidelitas tinggi disbanding system
modulasi amplitude (AM).
Frekuensi modulasi merupakan proses
penumpangan atau penyisipan sinyal berfrekuensi
rendah terhadap sinyal yang berfrekuensi tinggi,
sehingga dihasilkan keluaran dengan parameter baru
dimana frekuensi sinyal pembawa (Carrier) yang
dimodulasi akan berubah-ubah sesuai dengan
perubahan amplitudo sinyal informasi sebagai sinyal
modulasi. Jika amplitudo sinyal pemodulasi naik, maka
frekuensi sinyal pembawa juga akan naik, tetapi sinyal
pembawa tetap (tidak berubah), begitu juga sebaliknya
jika sinyal pemodulasi turun maka frekuensi pembawa
akan turun tanpa diikuti perubahan amplitudo sinyal
pembawa.
(a)
(b)
II.
DASAR TEORI
Sistem telekomunikasi adalah suatu system
penyampaian atau pengiriman informasi melalui suatu
media transmisi yang memiliki jarak tertentu dengan
pola yang unik satu dengan yang lainnya. Syarat –
syarat dasar dari suatu system dapat dikatakan sebagai
suatu system komunikasi adalah adanya tranduser yang
berfungsi untuk merubah suatu besaran tertentu
menjadi energi listrik. Yang tidak kalah penting adalah
adanya pengkondisian dan penguatan sinyal atau sering
kita sebut sebagai amplifier sinyal yang berfungsi
menguatkan sinyal yang akan dikirim melalui media
transmisi. Kedua system ini harus ada pada kedua
Universitas Gadjah Mada
(c)
Gbr 2.1
a) Sinyal Pembawa b) Sinyal Informasi c)
Sinyal Termodulasi
B.
Demodulasi FM
sinyal
Demodulasi adalah proses pemisahan antara
informasi dengan sinyal pembawa yang
Yogyakarta, 20 Juli 2010
135
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
menghasilkan sinyal keluaran sama seperti sinyal
informasi sebelum dilakukan proses lebih lanjut.
C.
Data
Phase Lock Loop (PLL)
i
Detekt
or
phase
F(s)
VCO
N
Gbr 2.2
D.
Block diagram PLL
Osilator
Dalam komunikasi data dengan menggunakan
frekuensi yang dimodulasikan maka diperlukan
rangkaian/bagian yang merupakan sinkronisasi jalur
komunikasi yang dihasilkan secara mandiri. Bagian
tersebut adalah rangkaian osilator. Osilator adalah
suatu rangkaian yang menghasilkan sinyal keluaran
yang amplitudonya berubah-ubah terhadap waktu.
E.
Rangkaian Buffer
Pada setiap osilator, frekuensi dan amplitudo
osilasi dalam beberapa tingkat dipengaruhi oleh
impedansi beban kemana osilator disalurkan. Dengan
demikian diperlukan suatu tingkat penguat penyangga
antara osilator dan beban. Penyangga berfungsi untuk
menstabilkan frekuensi dan amplitudo osilator akibat
pembebanan tingkat selanjutnya.
III
MATERI ALAT
Untuk membangun komunikasi data digital
modulasi FSK menggunakan gelombang radio FM
diperlukan perangkat keras utama yaitu :
Data
FSK
Rangkaian modulator FSK
Rangkaian demodulator FSK
Rangkaian Phase Lock Loop ( PLL )
Adapun blok diagram system komunkasi data
FSK dengan menggunakan jalur komunikasi
gelombang FM, terlihat pada gambar dibawah ini
136
Demo
dulato
r FSK
LPF
Osilat
or
PLL
Gbr 3.1 b) Diagram block demodulator
FSK dengan PLL system
Data
OutPu
t
Berdasarkan
gambar
blok
diagram
perancangan memiliki prinsip kerja sinyal masukan
yang merupakan data informasi diolah pada tingkat
pre-amp sehingga diharapkan sinyal data informasi
tersebut mampu memberikan tegangan triger pada
tingkat berikutnya yaitu bagian pencampur atau mixer.
Sinyal data mengalami proses penumpangan
(modulasi) frekuensi pembawa yang dibangkitkan dari
sub bagian osilator FM. Keluaran dari bagian modulasi
selanjutnya diumpankan ke rangkaian detektor phase
yang berfungsi untuk mendeteksi pergeseran sudut
phase yang timbul karena proses penumpangan
frekuensi berbeda. Besar pergeseran phase tersebut
digunakan untuk memberikan tegangan bias pada
osilator terkemudi tegangan (VCO) sehingga terjadi
perubahan osilasi frekuensi. Perubahan ini berakibat
pergeseran phase akan terkunci pada persilangan
sumbu nol. Sinyal keluaran dari buffer berupa sinyal
modulasi FSK yang terkendali phase. Untuk
memperoleh data/sinyal informasi diperlukan proses
pemisahan sinyal atau demodulasi, maka sinyal
keluaran dari buffer modulasi selanjutnya dihubungkan
pada tingkat masukkan pencampur yang sebelumnya
dikuatkan pada bagian pre-amp seperti proses
sebelumnya. Frekuensi osilator modulasi dan bagian
demodulasi dibuat sedemikian sehingga sama, hal ini
meminimalisasi kesalahan data. Hasil dari mixer
demodulasi selanjutnya diumpankan pada bagian
detektor phase. Fungsi bagian ini seperti pada
modulator yaitu mendeteksi pergeseran phase sinyal
berdasarkan frekuensi osilator
sehingga sinyal
informasi dapat diketahui atau diperoleh kembali.
A.



OutPut
Gbr 3.1 a) Diagram block modulator FSK
o
d
Buffer
Osilat
or
Phase Lock Loop adalah suatu sistem umpan
balik dengan memanfaatkan sinyal keluaran untuk
mengunci (locked) frekuensi dan phase sinyal
masukkan. Sinyal masukkan dapat berupa sinyal
analog maupun digital. PLL sering digunakan untuk
proses pemfilteran frekuensi, sintesiser, kontrol
kecepatan motor, modulasi-demodulasi serta beragam
aplikasi lainnya
Vc
Modul
ator
FSK
Rangkaian Modulator
Rangkaian modulator adalah suatu rangkaian
yang berfungsi melakukan proses penumpangan sinyal
informasi terhadap sinyal pembawa/carrier. Rangkaian
modulator tampak seperti ditunjukkan gambar :
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Pada setiap osilator, frekuensi dan amplitudo
osilasi dalam beberapa tingkat dipengaruhi oleh
impedansi beban kemana osilator disalurkan. Dengan
demikian diperlukan suatu tingkat penguat penyangga
antara osilator dan beban. Penyangga berfungsi untuk
menstabilkan frekuensi dan amplitudo osilator akibat
pembebanan tingkat selanjutnya. Osilator yang
dilengkapi dengan penyangga biasa disebut exciter,
berikut rangkaian buffer yang digunakan :
Gbr 3.2 Rangkaian Modulator FSK
Prinsip kerja dari rangkaian modulator FSK
ini sebagai berikut, sinyal data diumpankan pada jalan
masuk rangkain melalui dioda 1N4148 yang terhubung
pin 9 IC XR2206. R9 dan R8 berfungsi memberikan
tegangan bias maju dioda serta pembatas arus pada
jalur masukan sinyal. Potensio R3 dan R6 sera C3
merupakan pembangkit osilasi frekuensi pada sub
bagian osilator terkendali tegangan (VCO). Sedangkan
R2 berfungsi sebagai resistansi umpan balik pada
penguat sinyal sehingga selama proses penumpangan
data informasi tidak mengalami cacat simetris yaitu
modulasi timpang selama siklus positif dan siklus
negatif yang disebut sebaai cacat modulasi. Sinyal
modulasi selanjutnya dikuatkan dibagian buffer 1x, hal
ini dimaksudkan agar sinyal modulasi tidak mengalami
penurunan tegangan pada saat dikoneksikan pada
bagian demodulator.
B.
Gbr 3.4 Rangkaian Buffer
C.
Rangkaian Demodulator
Rangkaian demodulator adalah rangkaian
yang berfungsi mengembalikan atau memisahkan
antara sinyal informasi dengan sinyal pembawa dalam
modulasi sehingga diperoleh data informasi seperti
sebelum dilakukan proses penumpangan sinyal.
Rangkaian modulataor sebagai berikut ini:
Rangkaian Osilator Modulator
Osilator adalah rangkaian yang menghasilkan
sinyal keluaran yang amplitudonya berubah-ubah
terhadap waktu yang frekuensi dan amplitudonya dapat
dikendalikan. Osilator dengan frekuensi yang bisa
diubah disebut VFO (Variable Frequency Oscillator).
VFO mempunyai kelebihan pada deviasi frekuensinya
yang lebar. Kesetabilan frekuensi dari osilator kristal
dapat digabungkan dengan deviasi frekuensi VFO yang
lebar dengan menerapkan osilator terkontrol PLL. Pada
osilator terkontrol PLL, osilator kristal dipakai sebagai
penghasil frekuensi referensi. Dengan demikian akan
didapatkan frekuensi referensi yang sangat stabil.
Dalam perancangan ini rangkaian osilator yang
digunakan dibentuk dari resistansi serta kapasitor
ekternal yaitu R3, R6 dan C.
Gbr 3.3 Rangkaian Osilator Rangkaian Buffer
Universitas Gadjah Mada
Gbr 3.5 Rangkaian Demodulator
Prinsip kerja rangkaian demodulator ini yaitu:
sinyal data yang telah dimodulasikan dengan sinyal
pembawa diumpankan pada jalan masukkan IC
XR2211 melalui kapasitor C13 dan R27. fungsi dari
komponen tersebut selain sebagai filter frekuensi, juga
berguna untuk membatasi besaran arus yang mengikuti
sinyal modulasi serta mem-blok tegangan DC yang
ikut dikuatkan. Sinyal selanjutnya dikuatkan pada
bagian pre-amp, sinyal ini berupa sinyal sinusiodal
yang berubah-ubah frekuensinya sesuai dengan data
aslinya. Demodulator akan mengubah kembali sinyal
sinusoidal
tersebut
menjadi
sinyal
digital
(biner).Pengubahan oleh demodulator dilakukan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
137
ISSN: 2085-6350
Teknis
dengan membandingkan dengan frekuensi tengah (f0).
Frekuensi yang lebih besar dari frekuensi tengah akan
menghasilkan output logika high, sedangkan frekuensi
input yang kurang dari frekuensi tengah akan
menghasilkan output logika low. Frekuensi tengah
ditentukan dengan mengatur besarnya hambatan pada
R16, R17 dan besarnya C8 (kondensator yang
terhubung pada pin 13 dan 14 IC XR 2211). Nilai
frekuensi tengah ditentukan berdasarkan nilai kedua
frekuensi yang dihasilkan oleh modulator FSK.
Pemilihan nilai R16, R17 dan C8 dilakukan
berdasarkan persamaan f0 =1/(R0.C0). Nilai f1 dan f2
berturut-turut adalah 1100 Hz dan 2200 Hz sehingga
didapatkan nilai f0 adalah sebesar 1556 Hz.
Berdasarkan nilai f0 ini, ditentukan nilai C sebesar 33
nF dan R0 sebesar 19,4, ditentukan nilai C sebesar
27nF dan R16 sebesar 10K sedangkan R17 sebesar
22K. Namun demikian R16 yang digunakan dalam
rangkaian adalah variabel resistor sehingga dapat
diubah-ubah nilainya untuk pengesetan
D.
penapis pelewat rendah (LPF). Dengan demikian
frekuensifrekuensi awal, harmonik-harmoniknya, serta
frekuensi jumlah disingkirkan. Hanya frekuensi selisih
(tegangan DC) yang keluar dari LPF. Tegangan DC ini
kemudian akan mengendalikan frekuensi VCO. Sistem
ini akan bekerja dengan baik, bila frekuensi VCO sama
dengan frekuensi acuan yang juga masuk ke detektor
fasa. Dengan demikian alat detektor fasa mempunyai
dua masukan dengan frekuensi yang sama. Bila
frekuensi masuknya berubah, maka frekuensi VCO
akan melacaknya. Secara otomatis PLL membetulkan
frekuensi dan sudut fasa VCO. Adapaun rangkaian
PLL – VCO berikut ini:
Rangkaian LPF (Low Pass Filter)
LPF digunakan untuk melewatkan sinyal yang
mempunyai frekuensi dibawah frekuensi cut off
(frekuensi-frekuensi
rendah)
dan
meredam
frekuensifrekuensi tinggi, sehingga sinyal dibawah
frekuensi cut off mengalami penguatan yang lebih
rendah. Pada batas tegangan keluaran diturunkan 3db
dibawah tegangan batas ini, tegangan keluaran makin
kecil dan menurun tajam. Dengan menurunkan sebesar
3 db dari tegangan maksimal akan didapat dari LPF.
E.
CITEE 2010
Rangkaian PLL – VCO
Simpal pengunci fasa [phase-locked loop
(PLL)] adalah simpal umpan balik dengan alat
pendeteksi fasa, penapis pelewat rendah, penguat dan
osilator yang dikendalikan tegangan [voltage
contrroled oscilator (VCO)]. PLL tidak mengumpan
balikkan tegangan, melainkan mengumpan balikkan
frekuensi dan membandingkannya dengan frekuensifrekuensi yang datang. Dengan demikian VCO dapat
mengunci frekuensi yang datang.
Gbr 3.7 Rangkaian PLL – VCO Demodulator FSK
Bila pergeseran phase terdeteksi dari persilangan
data sinyal informasi terhadap frekuensi referensi
osilasi maka osilator terkendali tegangan akan
berosilasi dengan penyimpangan sudut lebih
menyempit sehingga setelah melalui rangkaian filter
LPF diperoleh simpangan Phase mendekati atau sama
dengan nol, dalam praktek ditemukan nilai simpangan
tidak selalui nol namun mendekati nol, hal ini
disebabkan dalam perancangan PLL – VCO
menggunakan referansi osilasi yang terbentuk dari
rangkaian RC sehingga masih terdapat kondisi yang
tidak stabil. Pada dasarnya alat pendeteksi fasa adalah
pencampur yang penggunaannya dioptimasikan pada
frekuensi-frekuensi masukan yang sama karena jumlah
tegangan dc-nya tergantung pada sudut fasa diantara
sinyal-sinyal masukannya. Apabila sudut fasanya
berubah, maka tegangan dc-nya juga berubah.
IV
HASIL PERCOBAAN
Pada bagian modulator FSK dilakukan
pengujian pada sinyal masukkan berupa data digital
yang dimodulasi sinyal sinusoida, adapun hasil
pengukuran diperoleh seperti tampak pada gambar :
Gbr 3.6 Blok Diagram Dasar System PLL
Sinyal masukan berupa frekuensi acuan
menjadi salah satu masukan bagi alat detektor fasa,
masukan yang lain berasal dari VCO. Keluaran dari
alat detektor fasa, masukan yang lain berasal dari
VCO. Keluaran dari alat detektor fasa, ditapis oleh
138
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Gbr 4.1
ISSN: 2085-6350
Gbr 4.2
Sinyal Keluaran Buffer Modulasi FSK
Gbr 4.3
Sinyal Hasil Penguncian PLL Modulasi
Sinyal Masukan Modulasi FSK
Hasil pengukuran seperti tampak pada
gambar, sinyal informasi sebagai data masukan berupa
data digital dengan frekuensi sebesar:
time
 3,6 * 0,2mS
T   kotak *
Div
T  0,72mS
maka
f 
1
1
 1388,89Hz

T
0,72mS
Gbr 4.4
dengan amplituda sebesar:
Vpp   kotak *
Volt
* Pelemahan Pr obe
Div
Sinyal Hasil Modulasi
Pada demodulator FSK sinyal masukan
berupa sinyal hasil modulasi, adapun hasil pengukuran
diperoleh seperti pada gambar :
Vpp  2 * 0,1*10  2Volt
Sedangkan sinyal berikutnya merupakan data
pengukuran pada R2 yang berfungsi sebagai kontrol
keseimbangan modulasi sinyal masukan dengan osilasi
frekuensi VCO modulator, adapun besar frekuensi
sama dengan sinyal masukkan namun amplituda
mengalami pelemahan. Hal ini disebabkan oleh faktor
penguatan pada sub bagian current swicth dan juga
karena amplituda pada sinyal masukkan yang terlalu
besar. Berdasarkan karakteristik komponen yang
digunakan dalam tugas akhir ini amplituda masukkan
adalah 1Vpp. Besar tegangan pada sinyal ke dua
adalah:
Volt
Vpp   kotak *
* Pelemahan Pr obe
Div
Gbr 4.5
Sinyal Modulasi FSK Setelah di Penerima
Gbr 4.6
Hasil Penguncian PLL Demodulasi
Vpp  1,6 * 0,1*10  1,6Volt
Adapun hasil pengukuran keluaran buffer
seperti ditunjukkan gambar :
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Gbr 4.7
Sinyal keluaran Detektor Phase
139
ISSN: 2085-6350
Teknis
Gbr 4.8
Sinyal Hasil Demodulasi
V
KESIMPULAN
CITEE 2010
Pada komunikasi data dengan modulasi FSK
menggunakan PLL sebagai pengontrol frekuensi
karena mampu membentuk suatu sistem yang dapat
menghasilkan frekuensi penguncian (locked) yng stabil
dengan membandingkan beda fasa antara frekuensi
eferensi yang sangat stabil dengan frekuensi keluaran
yang diumpanbalikkan. Secara umum PLL terbagi
menjadi tiga bagian pokok yaitu detektor fasa, loop
filter dan VCO (Voltage Control Oscilator). Secara
singkat prinsip kerja sistem PLL adalah sinyal
masukan berupa frekuensi acuan menjadi salah satu
masukan bagi alat detektor fasa, masukan yang lain
berasal dari VCO. Keluaran dari alat detektor fasa
ditapis oleh penapis pelewat rendah (LPF). Dengan
demikian frekuensi-frtekuensi awal, harmonikharmoniknya, serta frekuensi jumlah disingkirkan.
Hanya frekuensi selisih (tegangan DC) yang keluar
dari LPF. Tegangan DC ini kemudian akan
mengendalikan frekuensi VCO. Sistem ini akan
bekerja dengan baik, bila frekuensi VCO sama dengan
frekuensi acuan yang juga masuk ke detektor fasa.
Dengan demikian alat detektor fasa mempunyai dua
masukkan dengan frekuensi yang sama. Bila frekuensi
masukannya berubah, maka frekuensi VCO akan
melacaknya. Secara otomatis PLL membetulkan
frekuensi dan sudut fasa VCO. Jika dibandingkan
dengan sistem modulasi AM, FM mempunyai beberapa
keungulan diantaranya :



Lebih tahan noise
Mempunyai bandwidth yang lebih lebar
Mempunyai fidelitas yang tinggi
Frekuensi yang dialokasikan berada pada range
frekuensi 87.5-108 MHz, dimana pada wilayah
frekuensi ini secara relatif bebas dari gangguan baik
dari atmosfir maupun interferensi yang tidak
diharapkan
REFERENSI




140
R.Betrand,”Online
Radio
and
Elektronics
Course,”2002,pp 3-15.
C.Luo and M.Medard,”Frequensi shift keying for
ultrawideband achieving rates of the order of
capacity,”Cambridge.USA.
K.Pierce,”Phase Lock Loop.”The University of
Maine,2001,pp5-10.
D.Hartanto,”Pemancar FM,”2001.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
METODE PENGENDALI DAYA PANEL SURYA
DENGAN KENDALI ADAPTIF
Eridanus Abdi Samudera1), Leonardus Heru Pratomo 2),T. Brenda Chandrawati3)
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Informasi
Universitas Katolik Soegijapranata
Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Duwur, 50234, Semarang, Indonesia
[email protected]
Abstract—in this paper include power control
technique with adaptive control toward P-V
charachteristic curve. Basicly Photovoltaic have unic
P-V characteristic curve, therefore photovoltaic had
to learned. In the some case, PV have troubel that to
get efficiency of power or to achive maximum power
point (MPP). The maximum power point tracker
(MPPT) is installed in a buck dc-dc converter to track
maximum power. In this paper use a adaptive control
with look at power voltage curve to achive MPP. The
power of Photovoltaic can be dectect with power
sensor and the power data will to be a reference to
track in the Maximum power point with effisiensi
70,5%
Keywords ; Photovoltaic, kendali adaptif, MPP,
efisiensi daya
I.
maksimal. Salah satu metode ini dilakukan pendektesian
titik daya maksimum Photovoltaic yang bervariasi
terhadap intensitas pencahayaan dan temperatur yang
tersedia agar daya dapat optimal.
Jika terjadi pembebanan yang berubah-ubah maka
teknik adaptasi merupakan salah satu teknik yang dapat
menjaga agar daya yang ditimbulkan photovoltaic tetap
berada pada titik optimalnya. Teknik kendali adaptasi ini
menggunakan teknik pengadaptasian terhadap kurva
karakteristik P-V photovoltaic (nilai daya dan tegangan),
dimana teknik ini merupakan pengidentifikasian
karakteristik dinamik system [1]. Apabila daya yang
dihasilkan berubah-ubah maka perubahan daya tersebut
akan dideteksi dan akan ditunda oleh rangkaian delay
untuk dilakukan perbandingan nilai daya. Perbandingan
nilai daya ini akan membawa daya pada Photovoltaic akan
selalu pada nilai MPPnya.
II.
PENDAHULUAN
Dalam segi bidang kehidupan manusia, energi listrik
merupakan energi yang sangat diandalkan saat ini.
Berbagai macam bentuk usaha telah dilakukan untuk
menciptakan energi listrik agar dapat memenuhi
kebutuhan setiap manusia di bumi, antara lain yaitu
dengan memanfaatkan energi fosil untuk membantu
dalam membangkitkan energi listrik yang ditimbulkan
oleh generator. Dengan bergantinya zaman ke zaman
energi fosil tersebut akan habis terpakai oleh pemakaian
yang tak terhenti oleh manusia. Karena energi fosil
merupakan sumber energi tak terbarukan maka banyak
bentuk energi lain yang telah dicari oleh beberapa peneliti
sebagai energi pengganti atau energi alternatif. Salah satu
bentuk pemanfaatan energi alternatif tersebut yaitu dengan
memanfaatkan energi yang dihasilkan oleh matahari.
Pemanfaatan energi matahari ini ditinjau karena sinar
yang dihasilkan dapat menimbulkan suatu bentuk energi
yang tepat guna.
Dengan memanfaatkan modul sel surya atau sering
disebut Photovoltaic module, sinar yang dihasilkan oleh
matahari tersebut dapat menimbulkan suatu energi listrik
yang memiliki nilai dengan karakteristik tertentu. Tetapi
saat dalam penggunaannya, terdapat permasalahan yang
muncul, yaitu efisiensi daya yang dihasilkan photovoltaic
sangat rendah. Oleh sebab itu dilakukan tindakan untuk
meningkatkan
level
efisiensi
tersebut
dengan
menggunakan metode MPPT (Maximum Power Point
Tracker) yang akan diperoleh keluaran daya yang
Universitas Gadjah Mada
PHOTOVOLTAIC
Material photovoltaic (PV) terdiri dari bahan
semikonduktor yaitu silikon, Lapisan atas tipe n (silicon
doping of phosphorous / negative doping), dan lapisan
bawah berupa silikon tipe p (silicon doping of boron /
positif doping). Pada saat elektron-elektron bebas
terbentuk dari jutaan photon yang terbentuk dari energi
sinar matahari dan kemudian masuk kedalam lapisan
material PV maka akan terjadi benturan atom pada lapisan
penghubung (p-n junction) yang menyebabkan terjadinya
aliran listrik.
Gambar 1. Struktur sel surya silicon p-n Junction [2]
Pada Gambar 2 menunjukan model rangkaian ekivalen
guna menirukan karakteristik dalam PV. Dimana dioda
digunakan sebagai model dalam jenis material yang sama
pada PV. Iph adalah arus yang dihasilkan PV. PV
merupakan salah satu jenis sumber arus sehingga
mempunyai tahanan dalam yang sangat besar dan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
141
ISSN: 2085-6350
Teknis
menghasilkan arus output yang tidak bergantung pada
nilai dari tahanan beban [3]. Rs dan Rsh adalah tahanan
seri dan tahanan shunt PV.
IL
Id
Ish
Rsh
Iph
Rs
VL
Load
Gambar 2. Rangkaian ekivalen Panel sel Surya
III. MAXIMUM POWER POINT
Kurva karakteristik PV dapat dilihat pada kurva
gambar 3. Dimana terdapat tegangan Voc yang
merupakan tegangan ketika dilakukan pengukuran
tegangan rangkaian terbuka (Open Circuit Voltage) dan
Isc ketika dilakukan pengukuran arus rangkaian tertutup
(Short Circuit Current) [4].
CITEE 2010
Suatu PV tergantung pada energi yang terbentuk dari
jutaan photon, maka disaat cuaca yang redup atau
dikatakan cuaca berawan (mendung) arus yang dihasilkan
akan berkurang nilai karakteristiknya. Sehingga dapat
dikatakan bahwa PV tergantung terhadap radiasi yang
dihasilkan sinar matahari dan temperatur disekelilingnya.
Oleh sebab itu dalam pengendaliannya agar tetap pada
nilai
maksimumnya
diperlukan
suatu
alat
pengkombinasian agar daya yang dihasilkan pada nilai
MPP (Maximum Power Point).
Alat tersebut dapat dikenal sebagai MPPT (Maximum
Power Point Tracker), dimana terdapat perancangan
sebuah dc-dc converter yang dikendalikan dengan kendali
yang mempengaruhi perubahan daya yang terjadi pada
PV. Pada pembebanan sistem MPPT dapat berupa
berbagai macam beban seperti batrai charger, converter,
motor dc, dll.
DC-DC
Converter
beban
PV Module
MPPT
ARUS dan Daya
Gambar 5. Sistem MPPT Dengan Sebuah Beban
IV.
Gambar 3. Karakteristik Kurva P-V dan V-I
Karakteristik pembebanan PV ditunjukan pada kurva
diagram gambar 4. Dijelaskan bahwa terdapat 4 jenis
pembebanan yang dilakukan yaitu dengan menggunakan
variabel tegangan yang terhubung langsung pada PV.
Disaat R2 maka PV tersebut berada pada nilai MPP
(Maximum Power Point), dimana akan didapat nilai
tegangan maksimum dan nilai arus yang maksimum.
Disaat nilai arus dan tegangan maksimum maka daya
yang dihasilkan akan berada pada nilai maksimumnya.
KONSEP PENGENDALIAN DAYA KENDALI ADAPTIF
TERHADAP KURVA KARAKTERISTIK P-V
Pada karakteristik PV terdapat titik daya maksimum
atau Maximum Power Point (MPP) sebagai titik operasi
dayanya. Titik optimum ini akan berubah tergantung pada
intensitas cahaya matahari yang diterima PV, kondisi
iklim dan pengaruh pembebanan. Jika beban (load)
dihubungkan secara langsung terhadap panel surya, maka
tegangan dari panel surya akan mengalami drop voltage,
akan tetapi arusnya akan tetap bergantung pada intensitas
cahaya matahari yang diterimanya, sehingga panel surya
tidak akan dapat mencapai titik daya maksimumnya.
Penggunaan MPPT dimaksudkan agar panel surya
photovoltaic dapat mencapai titik daya maksimumnya,
dengan kondisi pembebanan apapun. Untuk mendapatkan
suatu daya yang maksimum atau dalam konsep kendali
yang diharapkan, pengendalian tersebut menggunakan
konsep pengaturan daya agar tetap berada pada titik
optimumnya. Gambar 6 dibawah ini merupakan diagram
karakteristik PV terhadap nilai daya dan tegangan, dimana
;
∆P1 = P 0 − P1
(1)
∆P 2 = P 0 − P 2
(2)
∆P 0 = P 0 − P 0
(3)
Gambar 4. Karakteristik PV Pada Nilai MPP
142
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
terjadi pada PV, yaitu dengan teknik penundaan daya.
Disaat daya yang dihasilkan belum mencapai nilai
maksimalnya, maka daya yang berubah-ubah akan
dibandingkan dengan daya yang telah ditunda tersebut
agar daya dan efisiensi yang dihasilkan tetap pada nilai
maksimalnya. Daya pada Photovoltaic diketahui dari
pembacaan sensor arus dan sensor tegangan yang nantinya
juga sebagai nilai actual dan nilai referensi pada sisi
masukan kontrolnya. Dari perbandingan nilai referensi
dan nilai actual ini akan dihasilkan suatu nilai eror yang
akan terkontrol untuk menghasilkan suatu sinyal untuk
menggerakan saklar rangkaian daya. Untuk dapat
mencapai keadaan Maximum Power Point Tracking,
perancangan ini menggunakan rangkaian daya buck Dc –
Dc Converter yang dikendalikan oleh kendali adaptif
Gambar 6. Konsep Pengendalian Daya P-V
Sesuai gambar diagram konsep diatas dijelaskan
bahwa daya yang diinginkan pada Photovoltaic tetap pada
nilai maksimumnya. Jika daya yang terjadi mengalami
perubahan atau dapat dikatakan naik maupun turun nilai
daya yang terjadi akibat perubahan pencahayaan matahari,
daya photovoltaic tersebut diharapkan agar mampu tetap
berada pada nilai optimumnya. Penyaklaran pada kontrol
kendali yang diharapkan yaitu :
V. HASIL PENGUJIAN
Pada makalah ini dilakukan pengujian dengan
menggunakan modul panel surya BP Solar SX55U yang
diproduksi dari negara China dan pada modul panel surya
ini terdapat nilai – nilai karakteristik berdasarkan hasil
dari nilai keluaran pabrik yang membuat modul panel
surya tersebut
∆P = + → on
∆P = − → on
∆P = konstan → off
Jika Daya lebih besar dari daya sebelumnya maka saklar
akan on.
Daya lebih kecil dari daya sebelumnya maka saklar akan
on.
Daya pada posisi konstan maka saklar akan off.
L
KARAKTERISTIK MODUL BP SOLAR SX55U
TABLE I.
PeakPower (Pmax) 55 W
Open Circuit Voltage (Voc) 20.6 V
Warranted Minimum Pmax 50 W
Short Circuit Current (Isc) 3.69 A
Voltage (Vmp) 16.5 V
Minimum Bypass Diode 5 A
Current (Imp)
Maximum Series Fuse 20 A
A. Pengujian Satu Buah Modul Panel Surya
Pada pengujian ini digunakan satu buah modul panel
surya BP Solar SX55U yang dihubungkan dengan tahanan
resistor yang mempunyai nilai yang berubah-rubah atau
variabel resistor. Pengujian ini dilakukan pada siang hari
dengan keadaan cuaca yang cerah dan Tegangan Open
Circuit (Voc) sebesar 18,62 V, serta Arus Short Circuit
(Isc) sebesar 3,46 A.
PENGUJIAN 1 BUAH MODUL PANEL SURYA
TABLE II.
PV
Load
C
Batas Atas
Logic
Squence
Sensor
Daya
Batas Bawah
Delay
Gambar 7. Diagram Blok Sistem Kendali Adaptif
Perancangan rangkaian Gambar 7 merupakan sistem
kendali untuk mengendalikan daya pada PV dengan
menggunakan kendali adaptif. Kendali adaptif ini
difungsikan untuk mengendalikan dimana daya yang
didapat dibandingkan dengan perubahan daya yang
Universitas Gadjah Mada
3.33 A
R (Ohm)
V (Volt)
I (Ampere)
P (Watt)
2
6,23
2,23
13,8929
4,7
12,22
2,18
26,6396
5,875
13,05
1,92
25,056
7,83
14,02
1,59
22,2918
10
14,13
1,36
20,0328
11,75
15,22
1,18
17,9596
12,5
15,35
1,15
17,6525
16,66
16,01
0,91
14,5691
23,5
16,64
0,67
11,1488
25
16,71
0,66
11,0286
50
17,52
0,36
6,30
Pada Tabel II diatas dapat dilihat bahwa dengan
menggunakan tahanan yang berubah dari besaran nilai 2 –
50 Ohm, maka tegangan dan arus yang diperoleh berubahubah. Dari hasil yang telah diuji maka daya maksimal
Yogyakarta, 20 Juli 2010
143
ISSN: 2085-6350
Teknis
dapat diketahui yaitu sebesar 26,6396 Watt dengan
tahanan resistor 4,7 Ohm. Maka tahanan resistor 4,7 Ohm
tersebut merupakan nilai Rmpp (Tahanan maksimum
power point) yang dimiliki oleh modul panel surya.
B. Pengujian Dua Buah Modul Panel Surya Secara Seri
Pada pengujian ini digunakan Dua buah modul panel
surya BP Solar SX55U yang disusun secara seri dan
dihubungkan dengan tahanan resistor yang mempunyai
nilai yang berubah-rubah atau variabel resistor. Pengujian
ini dilakukan pada siang hari dengan keadaan cuaca yang
cerah dan Tegangan Open Circuit (Voc) sebesar 36,2 V,
serta Arus Short Circuit (Isc) sebesar 3,41 A.
TABLE III.
PENGUJIAN
DISUSUN SECARA SERI
2
BUAH MODUL
V (Volt)
I (Ampere)
P (Watt)
2
13,54
3,32
44,9528
4,7
18,42
3,29
60.6018
5,875
21,2
3,11
65,932
7,83
24,14
2,74
66,1436
10
26,06
2,43
63,3258
11,75
27,56
2,14
58,9784
27,83
2,10
58,443
16,66
29,73
1,70
50,541
23,5
31,52
1,25
39,4
25
31,7
1,25
39,625
50
33,43
0,67
22,3981
Pada Tabel III dapat dilihat bahwa dengan
menggunakan hambatan yang berubah dari besaran nilai 2
– 50 Ohm, maka akan didapat nilai tahanan pada nilai
MPP (Maksimum Power Point). Dari hasil yang telah
diuji maka daya maksimal dapat diketahui yaitu sebesar
66,1436 Watt dengan tahanan resistor 7,83 Ohm. Maka
tahanan resistor 7,83 Ohm tersebut merupakan nilai Rmpp
(Tahanan maksimum power point) yang dimiliki oleh 2
modul panel surya yang disusun secara seri.
C. Pengujian Dengan Menggunakan MPPT
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan MPPT
dengan kendali adaptif terhadap kurva karakteristik P-V
untuk mengontrol rangkaian Buck dc-dc converter dan
rangkaian tersebut terhubung dengan 2 modul panel surya
BP Solar yang disusun secara seri., maka hasil dapat
dilihat pada tabel IV. Dapat dilihat bahwa rata-rata
efisiensi daya yang dihasilkan pada daya pembebanan
pada rangkaian buck dc-dc converter memiliki presentase
rata-rata sekitar 70,5%. Daya disini mengalami power loss
sekitar rata-rata 15,1 watt.
144
PENGUJIAN DENGAN MPPT
Io Po
ή
10,82 4 43,28
74%
11,9 3,64 43,31
75%
57,56
12,43 3,34 41,51
72%
57,08
14,01 2,85 39,92
69%
2,28
57,28
15,41 2,65 39.29
69%
26,7
2,07
55,26
18,64 2,1 39,14
70%
29,5
1,83
53.98
22,13 1,66 36.73
68%
31,1
1,52
47,27
25,57 1,25 31,96
67%
RL
Vi Ii
Pi
Vo 1,25
24,7
2,36
58,29
2
24,5
2,34
57,33
5
24,6
2,34
7
24,5
2,33
9
25,2
12
18
25
PANEL SURYA
R (Ohm)
12,5
CITEE 2010
TABLE IV.
Keterangan :
RL: tahanan beban(ohm)
Vi: Tegangan masukan(volt)
Ii: Arus masukan(Ampere)
Pi: Daya masukan(watt)
Vo: Tegangan keluaran (Volt)
Io:Arus keluaran(Ampere)
Po: Daya keluaran(watt)
ή : efesiensi daya
VI.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian labolatorium, didapatkan
bahwa penggunaan MPPT pada buck dc-dc converter
dengan kendali adaptif terhadap kurva P-V dihasilkan
efisiensi daya rata-rata 70,5%.
Daya maksimal pada 2 buah PV BP solar yang
disusun secara seri akan mempunyai nilai sebesar 65,932
watt, tetapi pada saat uji coba selanjutnya daya yang
dihasilkan mengalami penurunan. Hal ini diakibatkan
bahwa suatu modul panel surya atau Photovoltaic module
tergantung pada perubahan suhu dan intensitas cahaya
matahari.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
Katsuhiko ogata .’Teknik kontrol automatik”, PT
penerbit erlangga-SIMON &SCHUTER (ASUA)
Pte.ltd., 1997.
W. Spetinan, D. Fajarisandi, dan M.
Aditia,”Pembuatan Prototipe Solar Cell Murah
dengan Bahan organik-inorganik (Dye-sensitized
Solar Cell)”. ITB, Bandung, 2007.
Malvino,”Prinsip-Prinsip Elektrorika”,McGrawHill,Inc,1984
A. C. Vikrant,” Automstic Pesk Power Trscker For
Solar PV Modules Using dSPACER Softwear”,
Deemed University, Bhopal,2005.
Muhammad H. Rashid, “Power Electronic
Hanbook,”Academic Press,California, 2001
M. Roger, V. Jerry, “Photovoltaic Systems
Engineering”,CRC Press, USA, 2000
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
ANALISIS PENERAPAN AUTOMATIC SOLAR TRACKER PADA
PEMASAK SURYA (SOLAR COOKER) TIPE KONSENTRATOR PSC 2009b
ANALYSIS ON THE APPLICATION OF AUTOMATIC SOLAR TRACKER ON
SOLAR COOKER OF PSC 2009b CONCENTRATOR TYPE
Priswanto,Ropiudin, Hari Prasetijo
Universitas Jenderal Soedirman Purwokerto
Jl. HR Bunyamin Purwokerto
Indonesia 55212
[email protected]
ABSTRACT
bahan bakar untuk memasak di Indonesia sebagai berikut:
Indonesia’s potential on oil is very limited. In the
end of 2005, Indonesia had become the nation with status
of net oil importer country. Meanwhile, the use of other
energy sources than wood and oil for cooking are
relatively small. The requirement of high energy
resources in this process and the more limited fuel and
environmental sustainability efforts resulted efforts at
economic diversification of energy for cooking and
friendly environment are actively conducted in recent
years. This efforts needs more research and development.
One alternative energy diversification to overcome the
problem is solar energy. This renewable energy sources
have the advantage that is environmentally friendly and
abundant availability. Solar energy can be used as fuel
for cooking (solar cooker). The study has generated
appropriate technologies such as solar cooker of
parabolic concentrator type equipped with automatic
solar tracker (PSC 2009b). Automatic solar tracker was
designed using control system based on AT89S51
Microcontroller that drove the actuator so that the
concentrator was directed perpendicular direction of the
sun. Average energy rate was 22.24W/m2 with minimum
and maximum range of 33.40 W/m2 and 14.80 W/m2.
Optimization of thermal energy produced reaches 71%
with energy revenue up to 36.
kayu bakar (52,54%), minyak tanah (38,23%), gas/LPG
(7,53%), listrik (1,38%), batubara (0,34%), dan lainnya
(0,15%). Penggunaan kayu bakar yang cukup tinggi
dikhawatirkan akan mengganggu kelestarian lingkungan
akibat berkurangnya hijauan, juga adanya asap yang
ditimbulkan dari sisa pembakaran. Penggunaan minyak
tanah, gas/LPG, dan listrik harganya mulai meningkat.
Sedangkan untuk batubara, meskipun secara ekonomis
masih murah, namun bahan bakar ini juga menimbulkan
asap yang cukup banyak serta tidak praktis, terutama
untuk penggunaan di rumah tangga.
Potensi minyak di Indonesia sudah menipis.
Indonesia pada akhir tahun 2005 telah menjadi negara
berstatus
"net
oil
importer
country".
Sedangkan,
penggunaan sumber-sumber energi untuk memasak selain
kayu bakar dan minyak relatif sedikit. Mengingat
tingginya energi yang dibutuhkan dalam proses ini dan
semakin terbatasnya bahan bakar minyak serta upaya
Key words: solar cooker, automatic solar tracker,
concentrator type
kelestarian lingkungan yang giat dilakukan akhir-akhir
ini, maka usaha diversifikasi energi yang ekonomis dan
I.
ramah lingkungan untuk memasak perlu terus diteliti dan
Pendahuluan
dikembangkan.
Proses termal berupa memasak merupakan proses
yang banyak dilakukan, mulai di rumah tangga sampai
industri besar. Proses ini sangat banyak memerlukan
energi. Energi dalam proses termal ini digunakan sebagai
panas sensibel dan panas laten.
Salah satu alternatif solusi yang dipandang efektif
untuk memecahkan masalah tersebut adalah pemanfaatan
energi surya untuk memasak berupa alat masak berenergi
surya
(solar
keuntungan,
Energi yang cukup banyak digunakan untuk
memasak yaitu kayu bakar, minyak tanah, dan gas/LPG,
cooker).
yaitu
ketersediaannya
Energi
gratis,
melimpah.
surya
ramah
Sebagai
mempunyai
lingkungan,
negara
dan
tropis,
Indonesia mempunyai potensi energi surya cukup
listrik, batubara, dan lain-lain. Menurut BPS (2000) di
dalam Suharta (2004) menjelaskan bahwa kebutuhan
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
145
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
melimpah dengan radiasi harian matahari rata-rata 4,85,2 kWh/m2 (Departemen ESDM RI, 2003).
Penelitian solar cooker belum banyak dilakukan
oleh para peneliti, termasuk beberapa peneliti Indonesia.
Azimuth
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukansebelumnya,
tipe solar cooker yang mampu menghasilkan efisiensi
Driver Servo
Seting Display
Bujur
termal yang paling tinggi adalah tipe konsentrator. Solar
cooker
tipe
konsentrator
yang
telah
ada
perlu
Motor Servo
Keyboard input
ADC 0809
ditingkatkan kinerjanya dengan automatic solar tracker
MMC
untuk memaksimalkan energi surya yang diterima.
RTC
(Real Time Clock)
DS12C887
Mikrokontroller
AT89S51
Berdasarkan kondisi tersebut, pada penelitian ini
perlu dilakukan untuk mendapatkan teknologi tepat guna
Modul SC dan PV
AC
berupa alat masak berenergi surya (solar cooker) tipe
INVERTER
BATEREI
PV
konsentrator yang dilengkapi dengan automatic solar
DC
UPS
tracker.
Kompor
II. Bahan dan Metode
II.1 Bahan
Bahan dan alat yang digunakan dalam penelitian
SC
Gambar 1. Sistem solar tracker dual axis
ini adalah piranometer, hibrid recorder, termokopel,
osiloskop, multimeter, modul rangkaian mikrokontroller,
modul rangkaian digital, spektrum analiser, frekuensi
Prinsip kerja dari rancangan sistem tracking tersebut
adalah sebagai berikut :
Ketika system dinyalakan, kontroler akan membaca
counter, dan papan bersudut.
II.2 Metode
Metode penelitian yang dilakukan meliputi: (1)
informasi waktu dari RTC (Real Time Clock) untuk
inisialisasi posisi awal aktuator. Informasi dari RTC akan
Rancangbangun prototipe automatic solar tracker, (2)
dibandingkan dengan data base program yang berisi data
Pengujian
posisi koordinat aktuator pada waktu tertentu (detik,
prototipe
automatic
solar
tracker,
(3)
Rancangbangun solar cooker tipe konsentrator yang
menit,
dilengkapi dengan automatic solar tracker, (4) Pengujian
membandingkan sinyal pembacaan RTC dan data base
solar cooker tipe konsentrator yang dilengkapi dengan
program (memori) yang berisi data koordinat posisi
automatic solar tracker.
berdasarkan waktu (detik, menit, jam, tahun) dengan
II.2.1 Perancangan Hardware
ADC (Analog to Digital Converter) sebagai sinyal
Metode yang digunakan untuk tracking surya
jam,
tahun).
informasi digital posisi
Kemudian
kontroler
akan
aktuator, dan selanjutnya
dalam penelitian ini adalah dual axis tracking system.
mengarahkan aktuator sesuai dengan koordinat tertentu
Dual axis tracking system merupakan metode tracking
yang dibaca dari data base program. Setelah posisi
yang mengikuti pergerakan matahari dalam dua sumbu
koordinat sesuai, kunci posisi. Kemudian delay untuk
yaitu azimuth dan bujur. Azimuth mengatur pergerakan
penyerapan energy. Pemilihan awal delay = 5 detik
terhadap arah timur dan barat. Sedangkan bujur
mengacu pada optimalisasi penyerapan energy sebesar
mengarahkan pergerakan terhadap arah utara dan selatan.
23,71% lebih baik dari system fixed (Prototype tracking
Gambar 1., menunjukkan diagram blok rancangan
sel surya, Dadiono, 2007). Pada penelitian ini delay akan
hardware system tracking surya secara otomatis dalam
diuji sampai didapatkan penyerapan optimal. Selanjutnya
dual axis.
pergerakan posisi aktuator akan mengikuti waktu sesuai
146
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
data base, sehingga modul solar cooker dan PV array
pemrograman dalam algoritma seperti yang ditunjukkan
selalu terarah tegak lurus cahaya datang matahari.
pada Gambar 2., berikut :
Solar cooker dipasang secara paralel dengan sel
MULAI
surya (PV array), sehingga memiliki titik operasi
maksimum
yang
sama.
Catu
daya
rangkaian
menggunakan sinyal keluaran dari sel surya (PV array)
yang disimpan menggunakan baterei. Catu daya DC
Inialisasi Posisi Motor :
- Baca RTS
- Baca MMC
- Baca ADC
diambil langsung dari baterei yang dilewatkan melalui
regulator tegangan (teregulasi).
Fungsi dari masing-masing diagram blok dalam
Gambar 1., dijelaskan dalam Tabel 1. berikut :
Tabel 1. Fungsi dari rangkaian dalam diagram blok
sistem tracking surya dual axis.
No.
Nama
Fungsi
1
MMC
Menyimpan data base
(Modul
Memory koordinat posisi (data base
Card)
dapat di update dengan
melepas
MMC
dan
memprogramnya
dengan
computer).
2
Mikrokontroller
Unit
Pemroses
Pusat
AT89S51
(CPU)/ kontroller
3
Driver servo
Rangkaian driver motor
servo
4
Motor servo
Aktuator/
system
penggerak modul SC&PV
- Azimuth
Penggerak Timur ke Barat
- Bujur
Penggerak Utara ke Selatan
5
ADC 0809
Pengubah data analog ke
digital, mengubah sinyal
posisi (tegangan keluaran
motor) menjadi data digital
sehingga dapat diproses
CPU
9
Seting display
Penampil
system
pengaturan (menampilkan
pengaturan data base posisi
aktuator)
10
Keyboard input
Masukan (input) untuk
melakukan
pengaturan/
perubahan data base posisi
aktuator.
6
RTC DS12C887
Unit register yang dapat
menyimpan data waktu
Data RTS&MMC
sesuai dengan ADC ?
TIDAK
Putar motor
(sesuaikan)
YA
Kunci posisi
Delay 5 detik
SELESAI
Gambar 2. Algoritma sistem tracker
III. Hasil dan Pembahasan
III.1 Prototipe Solar Cooker
Prototipe
solar
cooker
tipe
konsentrator
merupakan hasil model rancangan awal dalam pembuatan
solar cooker. Prototipe ini dibuat dengan maksud untuk
memberikan gambaran prinsip sistem secara menyeluruh
sehingga memudahkan peneliti dalam pembuatan solar
cooker secara real. Gambar 3., menunjukkan prototipe
solar cooker tipe konsentrator yang dibuat. Secara
spesifik prototipe ini menggunakan konsentrator parabola
dengan diameter 50 cm.
II.2.2 Perancangan Software
Untuk mengimplementasikan rancangan system
pada Gambar 1., di atas, perlu dilakukan perancangan
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
147
ISSN: 2085-6350
Teknis
Gambar 3. Prototipe solar cooker
Prinsip kerja
prototipe
solar
CITEE 2010
penggerak ditunjukkan pada Gambar
cooker
dengan
Konsentrator
1.8
menggunakan
meter,
4.,
dan 5.
parabola
dengan
penggerak
elevasi
tipe
automatic solar cooker adalah :
diameter
dengan
Solar cooker tipe konsentrator menggunakan model
menggunakan gearbox tipe rotasi dan penggerak bujur
parabola untuk mengumpulkan energi termal. Energi
menggunakan tipe linier dengan modifikasi engsel lengan
termal di fokuskan pada titik pusat parabola, kemudian di
aktuator.
pantulkan ke formula reflektor sehingga dari setiap titik
posisi pemantul, energi termal tetap akan dipantulkan
tegak lurus ke bawah melalui pipa transmisi energi
termal. Pada setiap pembelokan pipa transmisi di
gunakan cermin untuk meneruskan transmisi energi
sampai pada tungku pemasak.
Untuk mengoptimalkan penerimaan energi termal,
maka solar cooker harus selalu tegak lurus arah datang
cahaya matahari. Oleh karena itu solar cooker dilengkapi
dengan automatic tracker yang mengarahkan konsentrator
tegak lurus matahari, dengan pengarahan elevasi untuk
arah timur ke arah barat yaitu mengikuti pergerakan
harian matahari dan arah utara ke arah selatan mengikuti
Gambar 4. Penampang solar cooker dengan automatic
tracker dengan pengujian langsung
deklinasi matahari (bujur).
Pengendalian gerakan elevasi dan bujur pada
prototipe menggunakan motor stepper. Motor stepper
yang digunakan adalah tipe PM55L-048 dan PM35L-048.
Tipe ini memiliki jumlah 48 langkah per rotasi
(7.5o/step), dengan rangkaian driver konstruksi unipolar.
Catu tegangan driver adalah 24 volt, current/phase
800mA, dan resistansi coil 30 ohm.
III.2 Solar cooker dengan automatic tracker
Automatic tracker yang dibangun pada penelitian ini
menggunakan sistem kontrol berbasis mikrokontroller
AT89S51 yang dilengkapi dengan IC RTC DS1307 dan
microSD.
Secara
prinsip,
mikrokontroller
akan
Gambar 5. Model sistem penggerak solar cooker
membandingkan informasi data pada IC RTC dengan
Pada pengukuran yang dilaksanakan pada tgl. 13
database posisi harian dan bulanan pergerakan matahari
Agustus 2009 mulai pkl. 10.00-14.00 WIB dengan
yang disimpan pada microSD. Keluaran mikrokontroller
interval pengukuran 5 menit diperoleh hasil perubahan
dihubungkan dengan driver motor penggerak yang akan
sudut datang surya sebagai berikut. Hasil penelitian
mengarahkan aktuator pada solar cooker sesuai database
menunjukkan sudut datang surya
minimum dan maksimum sebesar 15 dan 340. Gambar 6,
(tegak lurus matahari).
Gambar solar cooker tipe konsentrator dengan
automatic tracker hasil perancangan
148
dengan kisaran
0
menunjukkan grafik sudut datang surya.
dan sistem
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Ucapan Terima Kasih
40.0
Penelitian ini merupakan penelitian tahun yang
pertama. Pada kesempatan ini saya menyampaikan
30.0
25.0
ucapan terima kasih dan penghargaan yang tinggi kepada
20.0
DP2M
15.0
Pendidikan Nasional yang telah mendanai penelitian ini
10.0
melalui Program Hibah Kompetitif Penelitian Sesuai
5.0
Prioritas Nasional (Stranas Batch II) tahun anggaran
-
2009.
Direktorat
10
:00
10
:15
10
:30
10
:45
11
:00
11
:15
11
:30
11
:45
12
:00
12
:15
12
:30
12
:45
13
:00
13
:15
13
:30
13
:45
14
:00
Sudut datang surya ( o )
35.0
Pendidikan
Tinggi
Kementrian
Daftar Pustaka
Waktu (WIB)
Gambar 6. Sudut datang surya
Laju energi input, output, hilang pada transmisi
maupun yang keluar (hilang ke lingkungan) disajikan
dalam Gambar 7. Berdasarkan hasil perhitungan dengan
variabel-variabel tersebut diperoleh efisiensi termal untuk
seluruh sistem pemasak surya tipe konsentrator parabola
dengan adanya automatic tracker sebesar 71,0.
Algifri, A. dan AL-Towaie, H. 2001. Efficient
Orientation Impacts of Box-Type Solar
Cooker on the Cooker Performance. Solar
Energy 70(2): 165–170.
Ali, BSM., et al. 2000. Design and Testing of
Sudanese Solar Box Cooker.
Renewable
Energy 21: 573-581.
Al-Saad, MA. dan BA. Jubran.
1991.
The
Performance of a Low Cost Clay Solar Cooker.
Renewable Energy 1(5-6): 617-621.
2,500.00
2,000.00
Laju Energi (W)
Ahmad, B. 2000. Users and Disusers of Box
Solar Cookers in Urban India – Implications
for Solar Cooking Projects. Solar Energy 69
(1-6): 209-215.
Balzar, A., et al. 1996. A Solar Cooker using
Vacuum-Tube Collectors with Integrated Heat
Pipes. Solar Energy, Vol. 58, No. 1-3, pp.
63-68. Elsevier Ltd. UK.
1,500.00
1,000.00
500.00
10
:00
10
:15
10
:30
10
:45
11
:00
11
:15
11
:30
11
:45
12
:00
12
:15
12
:30
12
:45
13
:00
13
:15
13
:30
13
:45
14
:00
-
Waktu (WIB)
Laju Energi Masuk (W)
Laju Energi Keluar (W)
Laju Energi Hilang pada Transmisi (W)
Total Laju Energi Hilang (W)
Laju Energi Digunakan (W)
Gambar 7. Laju energi dalam sistem pemasak surya
dengan automatic tracker
IV. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat
disimpulkan sebagai berikut :
Sistem solar cooker dengan automatic tracking
dengan algoritma tracking menggunakan database waktu
pada IC real time clock dapat mengoptimalkan energi
thermal dan energi yang diserap solar cell pada catu daya
Beaumont, G., et al. 1997. Ultra Low Cost Solar
Cookers: Design Details and Field Trials in
Tanzania. Renewable Energy, Vol. 10, No.
4, pp. 635-40. Elsevier Ltd. UK.
Buddhi, D. dan LK. Sahoo. 1997. Solar Cooker
with Latent Heat Storage: Design and
Experimental Testing.
Energy Convers.
Mgmt, Vol. 38, No. 5, pp. 493-498. Elsevier
Ltd. UK.
Buddhi, D., et al. 2003. Thermal Performance
Evaluation of a Latent Heat Storage Unit for
Late Evening Cooking in a Solar Cooker
Having Three Reflectors. Energy Conversion
and Management, Vol. 44, pp. 809–817.
Elsevier Ltd. UK.
Carmody, ER. dan AU. Sarkar. 1997. Solar Box
Cookers:
Towards
a
Decentralized
Sustainable Energy Strategy for Sub-Saharan
Africa. Renewable and Sustainable Energy
dengan nilai optimalisasi rata-rata 71%.
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
149
ISSN: 2085-6350
Teknis
Reviews, Vol. I, No. 4 pp. 291-301. Elsevier
Ltd. UK.
Chambers, R. 1989. Participatory Rural Apprasial
(PRA).
Tinjauan
Kritis
terhadap
Pembangunan Masyarakat Desa. Kanisius.
Yogyakarta.
Chaudhuri, TK. 1999. Estimation of Electrical
Backup for Solar Box Cooker. Renewable
Energy, Vol. 17, pp. 569-572. Elsevier Ltd.
UK.
Departemen Energi dan Sumber Daya Mineral.
2003.
Kebijakan Pengembangan Energi
Terbarukan dan Konservasi Energi. www.
djlpe.go.id. diakses: 11 April 2004. Jakarta.
Ekechukwu, OV. dan NT. Ugwuoke. 2003. Design
and Measured Performance of A Plane
Reflector Augmented Box-Type Solar-Energy
Cooker.
Renewable Energy, Vol. 28, No.
1935–1952. Elsevier Ltd. UK.
El-Sebaif, AA. dan S. Aboul-Enein. 1997. A BoxType Solar Cooker with One-Step Outer
Reflector. Energy, Vol. 22, No. 5, pp. 515-524.
Elsevier Ltd. UK.
El-Sebaii, AA. 1997. Thermal Performance of a BoxType Solar Cooker with Outer-Inner Reflectors.
Energy, Vol. 22, No. 10, pp. 969-978. Elsevier
Ltd. UK.
El-Sebaii, AA. dan A. Ibrahim.
2005.
Experimental Testing of a Box-Type Solar
Cooker using the Standard Procedure of
Cooking Power. Renewable Energy, Vol. 30,
pp. 1861–1871. Elsevier Ltd. UK.
Fernandes, W. Dan Rajesh, Tandu. 1993. Riset
Partisipatoris Riset Pembebasan. Gramedia
Pustaka Utama. 1993.
Fundk, PA. dan DL. Larson. 1998. Parametric
Model of Solar Cooker Performance. Solar
Energy, Vol. 62, No. 1, pp. 63-68. Elsevier
Ltd. UK.
Gaur, A., et al. 1999. Performance Study of Solar
Cooker with Modified Utensil. Renewable
Energy, Vol. 18, pp. 121-129. Elsevier Ltd.
UK.
Hambali, E., Mujdalipah, S., Tambunan AH.,
Pattiwiri, AW., dan Hendroko, R.
2007.
Teknologi Bioenergi. Agromedia. Jakarta.
CITEE 2010
Hussain, M. dan MSI. Khan. 1996. Fabrication of
and Performance Studies on a Low Cost Solar
Cooker Having an Inclined Aperture Plane.
WRBC 1996. Elsevier Ltd. UK.
Hussain, M., et al. 1997. The Performance of a
Box-Type Solar Cooker with Auxiliary
Heating. Renewable Energy, Vol. 12, No. 2,
pp. 151-155. Elsevier Ltd. UK.
Kammen, DM. 1990. Comparative Study of BoxType Solar Cookers In Nicaragua. Solar &
Wind Technology Vol. 7, No. 4. pp. 463-471.
Elsevier Ltd. UK.
Khalifa, AMA., et al. 1986. On Prediction of
Solar Cooker Performance and Cooking in
Pyrex Pots. Solar & Wind Technology, Vol.
3, No. 1, pp. 13-19. Elsevier Ltd. UK.
Kumar, S.
2004.
Natural Convective Heat
Transfer in Trapezoidal Enclosure of BoxType Solar Cooker. Renewable Energy, Vol.
29, pp. 211–222. Elsevier Ltd. UK.
Kumar, S. 2004. Thermal Performance Study of
Box Type Solar Cooker from Heating
Characteristic Curves.
Energy Conversion
and Management, Vol. 45, pp. 127–139,
2004. Elsevier Ltd. UK.
Kumar, S. 2005. Estimation of Design Parameters
for Thermal Performance Evaluation of BoxType Solar Cooker. Renewable Energy, Vol.
30, pp. 1117–1126. Elsevier Ltd. UK.
Kumar, S. et al.
1996.
Financial Feasibility
Analysis of Box-Type Solar Cookers in India.
Energy, Vol. 21, No. 12, pp. 1257-1264.
Elsevier Ltd. UK.
Kundapur.
1999.
in
www.members.tripod.com/ashokk_3/index.ht
m. Diakses: 10 Agustus 2005. India.
Meinel, AB. dan Meinel, MP. 1977. Applied Solar
Energy. Addison-Wesley Pub.
Mohamad, MA., et al.
1998.
Design,
Construction and Field Test Of Hot -Box
Solar Cookers for African Sahel Region.
Renewable Energy, Vol. 14, No. 1-4, pp. 4954. Elsevier Ltd. UK.
Hararsingh, I. dan La. Mc Dgom. 1996. A Natural
Convection Flat-Plate Collector Solar Cooker
With Short Term Storage.
WREC 1996.
Elsevier Ltd. UK.
150
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Kajian Voice Traffic Dalam Upaya Meningkatkan Layanan
Public Swithced Telephone Network Mabesau
Cahya Heru Setiawan, Arwin Datumaya Wahyudi Sumari
Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara
Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002
[email protected], [email protected], [email protected]
Abstract— Improving service of telecommunication
system, in this case the PSTN (Public Switched
Telephone Network) system of Indonesian Air Force’s
Headquarter will always need informations about
voice traffic which is served by that network. Not only
in past but also growth possibly in the future.The
traffic condition today can be categorized as busy
traffic and this make communication operational is
pursued. That’s why an analize about traffic
condition in order to determine an ideal number of
channel so that will be able to perform
communication operational’s requirement is needed
by Indonesian Air Force’ Headquarter. Traffic
analyze needs many datas of traffic condition,
especially in the busy hours so that the number of
channel can be added or be lessened depend on their
requirement. And by a design program which was
made by Delphi 7 will very assistive during
calculation process.From the result of calculation
process, it’s known that the level of service today is
pertained at low level with 5 channels capacity and
the mount of the call density during busy hour is high.
After through the calculation process by Rekursif
formula and also Delphi 7 program it’s expressed the
ideal number of channel are 10.
Keywords- formula rekursif, GoS, PSTN, voice traffic
I.
PENDAHULUAN
Satuan Komunikasi dan Elektronika Markas Besar
Angkatan Udara (Satkomlek Mabesau) yang memberikan
pelayanan komunikasi dilengkapi dengan fasilitas sentral
telepon otomatis Public Access Branch Exchange (PABX)
yang melingkupi pelayanan komunikasi seluruh personil
jajaran Mabesau yang berjumlah hampir dua ribu orang.
Pada kenyataannya, dengan begitu banyaknya permintaan
sambungan komunikasi terutama sambungan interlokal
mengakibatkan trafik percakapan semakin meningkat dan
akhirnya berdampak pada lambatnya pelayanan karena
keterbatasan fasilitas yang tersedia. Dengan lambatnya
pelayanan tersebut akan mengurangi kelancaran
operasional kegiatan Mabesau.
Didasarkan pada permasalahan padatnya trafik
percakapan di Satkomlek Mabesau, dalam makalah ini
akan disampaikan kajian voice traffic dengan
menggunakan teori Rekayasa Trafik. Tujuan penelitian
adalah mengevaluasi trafik telepon di Satkomlek
Mabesau, menentukan jumlah kanal sesuai dengan derajat
pelayanan atau Grade of Service (GoS) yang ideal dan
Universitas Gadjah Mada
membuat perangkat lunak analisa voice traffic berbasis
Delphi 7. Penelitian dalam makalah ini dibatasi pada
obyek sentral telepon Satkomlek Mabesau, dengan fokus
pada trafik percakapan telepon yakni lalu lintas
percakapan ke luar sentral telepon Satkomlek yang terdiri
dari Saluran Langsung Jarak Jauh (SLJJ), Saluran
Langsung Internasional (SLI) dan telepon genggam, di
jajaran TNI AU dan instansi lain yang terkait pada saat
jam dinas 07.00-15.00 WIB.
II. LANDASAN TEORI
A. Konsep Dasar Trafik
Trafik telepon secara umum didefinisikan sebagai
agregat panggilan telepon pada suatu kelompok saluran
trafik atau trunk yang berhubungan dengan waktu
pendudukan dan jumlah panggilan. Trafik dapat juga
diartikan sebagai okupansi (pendudukan) fasilitas
transmisi dan penyambungan (switching) dari jaringan
telepon selama proses berlangsungnya hubungan.
Satuan trafik disebut Erlang, yang menunjukkan
besarnya pendudukan satu sirkit atau saluran trafik selama
satu jam. Formula trafik itu direkomendasikan dan
disahkan
secara
internasional
melalui
Telecommunication Standardization Sector of the
International Telecommunications Union (ITU-T)
dalam Recommendation E.520. Secara umum dalam
sistem telekomunikasi Public Switched Telephone
Network (PSTN) terdapat tiga jenis trafik, yaitu :

Offered traffic (trafik yang ditawarkan).

Carried traffic (trafik yang dimuat).

Lost traffic (trafik yang hilang).
Selain ketiga jenis aliran trafik tadi, trafik dapat
diklasifikasikan menjadi beberapa tipe sebagai berikut :

Incoming traffic.

Terminating traffic.

Transit traffic.

Originating traffic.

Internal traffic.

Outgoing traffic.
B. Volume Trafik (V)
Pada dasarnya semua perhitungan yang berkenaan
dengan trafik harus terlebih dahulu diketahui seberapa
Yogyakarta, 20 Juli 2010
151
ISSN: 2085-6350
Teknis
besar trafik yang dilayani selama periode waktu tertentu.
Inilah yang disebut dengan volume trafik. Pengertian
volume trafik adalah jumlah atau seberapa lama waktu
pendudukan/pemakaian kanal dalam waktu tertentu yang
dinyatakan oleh (1).


T
t 0
J  t  dt  V 

Dengan J  t  adalah jumlah pendudukan di sistem pada
saat t.
Setelah diketahui jumlah volume trafik, berikutnya
yang diperhitungkan adalah intensitas trafik, yakni
jumlah (lamanya) waktu pendudukan per satuan waktu
(waktu pengamatan) atau bisa didefinisikan sebagai
ukuran pendudukan saluran trafik rata-rata yang
dinyatakan dalam Erlang. Intensitas trafik dinyatakan
oleh (2).

A
V 
T

CITEE 2010
untuk menghasilkan GOS yang dapat diterima pelanggan.
Derajat pelayanan (B) dapat dihitung menggunakan (4).

B
jumlah panggilan yang gagal 
jumlah panggilan yang ditawarkan
Rumusan di atas menyatakan bahwa GoS merupakan
keandalan untuk melakukan hubungan. Bila GoS rendah
maka keandalan tinggi karena kemungkinan gagal kecil,
demikian pula sebaliknya.
D. Sistem Kongesti Trafik dan Loss System
Sistem kongesti trafik adalah suatu keadaan dimana
semua kanal trafik dalam keadaan sesak/penuh yang
disebabkan pendudukan kanal secara serempak. Bisa
dikatakan sistem kongesti trafik sama dengan sistem
kegagalan trafik. Bila jumlah kanal trafik yang tersedia
terbatas maka tidak semua saluran trafik yang ditawarkan
akan dilayani. Pelayanan terhadap trafik yang ditawarkan
pada saat terjadi kongesti tergantung pada sistem operasi.
Pelayanan terhadap call-call yang datang pada saat
terjadi kongesti tergantung kepada sistem operasi dari
perangkat yang ada. Sistem operasi manajemen trafik
pada saat terjadi kongesti dapat dibedakan dalam tiga
model, yaitu :
dengan V : volume trafik dan T : waktu pengamatan.

Sistem Rugi/Loss (Loss Call Cleared).
Mean Holding Time merupakan rata-rata waktu
pendudukan dalam kanal pada kurun waktu pengamatan
atau volume trafik (V) dibagi dengan
jumlah
pendudukan (n) yang dinyatakan oleh (3).

Sistem Tunggu/Delay(Lost Call Delay).

Sistem Tahan/Simpan (Loss Call Held).

h
V

n

dengan V : volume trafik dan n : jumlah pendudukan.
Dengan adanya Mean Holding Time maka ada
keterkaitan dengan jumlah panggilan (pendudukan) per
satuan waktu (C).
Dalam sistem telepon, peralatan switching memegang
peranan. Oleh karena itu kuantitas suatu peralatan
switching akan dapat mengatasi besar trafik selama jam
sibuk. Untuk dapat merencanakan hal yang demikian,
maka dipilih satu jam dari 24 jam yang lalu lintasnya
tertinggi. Sedang periode waktu selama 60 menit (1 jam)
yang merupakan selang waktu selama 24 jam dimana
harga intensitas trafik paling besar disebut jam sibuk.
C. Grade of Service GoS)atau Derajat Pelayanan
Pada saat jam sibuk ada kemungkinan terjadinya
hubungan gagal (loss call) karena hubungan yang
dilakukan melebihi kapasitas kanal yang disediakan.
Grade of Service (GoS) atau Derajat Pelayanan
menyatakan perbandingan dari hubungan yang ditawarkan
atau ukuran panggilan yang gagal yang diijinkan selama
jam sibuk. Oleh karena itu penting untuk memilih jam
sibuk yang menghasilkan GoS yang memuaskan. Ketika
kemacetan menjadi besar dan GoS menjadi tidak
memuaskan, pengelolaan jaringan akan diaplikasikan
152

Ketiga model penanganan trafik tersebut didasarkan
atas asumsi formula trafik. Asumsi dari formula trafik
yang berkaitan dengan model operasi penanganan trafik
adalah jumlah sumber panggilan dan distribusi waktu
pendudukan. Dalam makalah ini dibahas operasi
penanganan trafik dengan sistem rugi, dengan asumsi
bahwa jumlah user yang dapat mengakses saluran trafik
tidak dibatasi sementara jumlah saluran trafik yang
tersedia terbatas dan waktu pendudukan mengikuti
distribusi eksponensial atau konstan.
Call-call yang menemui kondisi kongesti akan
ditolak dan hilang dari sistem (rejected call). Analisa
secara matematik pada sistem rugi digunakan asumsiasumsi sebagai berikut :
(1) Pure-chance Traffic. Kedatangan panggilan dan
terminasi panggilan merupakan kejadian acak
saling bebas (independent).
(2) Statistical Equilibrium. Pembangkitan trafik
merupakan proses acak stasioner yaitu
probabilitas tidak berubah selama periode
pengamatan
(3) Full Availability. Setiap panggilan yang datang
dapat dihubungkan dengan trunk yang bebas
(berkas sempurna).
(4) Panggilan yang menemui kongesti ditolak.
Pada loss system bila semua kanal sibuk maka
panggilan yang datang tidak dilayani dengan segera akan
langsung diputus oleh sentral dan user mendapat nada
sibuk. Keadaan ini sering disebut sebagai loss system
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
atau blocking system, permintaan hubungan akan dilayani
jika kanal bebas.
E. Konsep Jaringan Telepon PSTN
Istilah PSTN adalah jaringan telepon umum
menggunakan kabel. Jumlah sambungan PSTN di
Indonesia pada akhir tahun 2006 berkisar antara 9 juta
(tidak termasuk Fixed Wireless). Pada awalnya PSTN
hanya digunakan sebagai jaringan pembawa (bearer
Network) untuk layanan suara dan faximile. Namun
dalam perkembangannya PSTN digunakan sebagai
layanan pembawa data kecepatan rendah (X.25 – 9,6
kbps) dan data narrow band (maksimum 64 kbps). PSTN
juga diperkaya dengan adanya Supplementary Services
seperti Call Waiting, Call Forwarding, Three Party dan
Value Added Services (VAS) serta layanan Intelligent
Network (Free Call, Premium Call, Unicall).
Dalam perkembangan terakhir, PSTN mengalami
evolusi menjadi Integrated Services Digital Network
(ISDN) dan Asymmetric Digital Subscriber Line (ADSL)
seperti Speedy. Meskipun saat ini sudah mengalami
perkembangan teknologi, Satkomlek Mabesau sebagai
satuan kerja yang bertanggung jawab atas operasi
komunikasi di lingkungan Mabesau masih menggunakan
PSTN sebagai jaringan utama komunikasi TNI AU.
PSTN memiliki karakteristik utama diantaranya adalah
akses saluran analog berkisar antara 300-3.400 Khz,
hubungan sirkitnya switched duplex dan ukuran
bandwidth sebesar 64 Kbps.
III.
ISSN: 2085-6350
pukul 07.00 s/d 15.00 WIB. Kurun waktu ini
diambil sebagai acuan karena jam dinas berkisar
pada waktu tersebut. Di luar waktu tersebut
trafik telepon datanya sangat minim jadi
dianggap diabaikan.
(3) Dilakukan penghitunagn lamanya panggilan/
pendudukan selama 1 jam. Karena banyaknya
data maka diperlukan ketelitian dalam
menjumlahkan lamanya panggilan yang rata-rata
berdurasi menit. Perhitungan tiap jam tersebut
dilakukan terhadap 90 nomor ektensi yang
memiliki fasilitas interlokal dan dilaksanakan
selama empat bulan (Juli s/d Oktober). Proses
yang cukup lama inilah yang dinamakan
menghitung volume trafik.
(4) Selain menghitung lamanya panggilan selama 1
jam, diperhitungkan pula jumlah pendudukan
panggilan. Untuk perhitungan ini hanya
merekam jumlah panggilan keluar tujuan
interlokal saja selama 1 jam tanpa
memperhitungkan lamanya panggilan.
(5) Setelah diketahui jumlah volume trafik (V)
dalam satuan menit, berikutnya dikonversikan
menjadi Intensitas Trafik (A) dengan cara
membagi volume trafik dengan 60 menit untuk
memperoleh data berupa intensitas trafik dengan
satuan Erlang.
PARAMETER-PARAMETER UNTUK KOMPUTASI
ANALISA VOICE TRAFFIC
Sentral telepon Satkomlek Mabesau sejak awal tahun
2005 menggunakan PABX tipe Ericsson MD 110 seri BC
12 buatan Swedia. Jenis PABX ini bekerja dengan digital
switching dan teknik transmisi. Karakter tipe MD 110
terdiri dari beberapa modul dan sangat fleksibel dalam
operasionalnya. PABX ini secara perangkat keras
memiliki dua bagian utama yaitu Line Interface Modul
(LIM) dan Group Switch (GS). LIM mempunyai
kemampuan sistem kontrol dan switching sendiri. Dapat
juga bekerja sebagai PABX otomatis ataupun sebagai
bagian yang terintegrasi dalam sistem yang besar,
sedangkan GS digunakan untuk menghubungkan
beberapa LIM, GS ini dibutuhkan pada saat ada tiga atau
lebih LIM yang harus dihubungkan.
A. Perhitungan Manual Data Trafik
Salah satu kendala utama dalam pengambilan data,
adalah data yang tersedia dalam Computer Control PABX
Satkomlek Mabesau tidak dapat disalin dengan alasan
kerahasiaan data. Namun data trafiknya sudah dapat
diakumulasikan saat pengambilan data. Langkah-langkah
proses perhitungan data trafik secara manual adalah
sebagai berikut :
(1) Data print-out pada Gambar 1, dipisahkan antara
panggilan lokal dan interlokal.
(2) Data trafik interlokal dibagi menjadi 8 bagian
waktu. Tiap waktu terdiri dari 1 jam mulai dari
Universitas Gadjah Mada
Gambar 1. Salah satu sampel print-out data trafik pada bulan Juli 2008.
B. Parameter Trafik PSTN
Berdasarkan data trafik yang dihitung secara manual
diperoleh nilai volume trafik (V), intensitas trafik (A) dan
jumlah pendudukan. Angka-angka yang sudah dihasilkan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
153
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
diolah dan dikategorikan ke dalam beberapa parameter
trafik PSTN sebagai berikut :

1) Seizure per Circuit per Hour (SCH): SCH adalah
jumlah/lamanya pendudukan (seizure) dari suatu kanal
PSTN dalam waktu satu jam (jam sibuk) yang
direpresentasikan oleh (5).
dengan En : GoS pada n saluran, En-1 : GoS pada (n -1)
saluran, A : Intensitas trafik (Erlang) dan n : Jumlah
saluran.
Sz

SCH 
Jumlah saluran


Parameter ini menunjukkan tingkat kepadatan
panggilan dalam menduduki kanal selama satu jam (jam
sibuk). PT. Telkom menetapkan nilai SCH sebesar 24.
Apabila hasil pengukuran data diperoleh nilai di atas 24,
hal ini menunjukkan tingkat kepadatan panggilan dalam
menduduki kanal pada jam sibuk cukup tinggi, demikian
pula sebaliknya jika nilai SCH di bawah 24.
2) Mean Holding Time per Seizure (MHTS): MHTS
adalah waktu pendudukan rata-rata untuk setiap
panggilan pada suatu kanal dan dinyatakan oleh (6).

MHTS 
TCxT

Sz

dengan TC : trafik yang dilayani, T : waktu pengamatan
(60 menit) dan Sz : seizure (volume trafik).
MHTS ini digunakan untuk mengetahui tingkat
efektivitas panggilan pada kanal. Jika MHTS panjang
maka panggilan dikatakan efektif atau menghasilkan
pulsa. Tapi jika MHTS pendek maka menunjukkan
adanya gangguan pada kanal, yang bisa disebabkan oleh
perilaku user atau gangguan oleh sentral. Tolok ukur dari
MHTS ini sebesar 1,5 menit sesuai standar.
3) Occupancy Circuit (OCC): OCC adalah waktu
pendudukan kanal dalam waktu satu jam dan dinyatakan
oleh (7).

OCC 
Beban trafik dalam Erlang
x100% 
Jumlah saluran

OCC digunakan untuk mengetahui tingkat penggunaan
kanal. Jika OCC tinggi maka penggunaan saluran sangat
efisien, demikian juga sebaliknya. Nilai standarnya
adalah sebesar 60% untuk jumlah kanal kurang dari 20,
apabila dalam pengukuran nanti dihasilkan persentase di
bawah 60% berarti tingkat penggunaan kanal kurang
efisien, demikian juga sebaliknya.
4)
Grade of Service (GoS): GoS atau Derajat
Pelayanan didefinisikan sebagai persentase set-up
panggilan yang diijinkan yang disebabkan kongesti
(kesesakan trafik). Dalam sistem PSTN, nilai GoS
maksimal 2% sesuai dengan standar ITU. Semakin kecil
GoS maka akan memberikan performansi sistem jaringan
dengan kualitas pelayanan yang baik. Untuk mengetahui
jumlah saluran trafik yang idealnya harus disediakan
menggunakan formulasi (8).
154
En 
A.En 1 
n  A.En 1

Rumus di atas disebut dengan Erlang B atau juga
dikenal dengan formula Rekursif. Rumus ini berguna
untuk menghitung jumlah kanal yang diinginkan sesuai
dengan nilai GoS yang ditetapkan dan nilai A (intensitas
trafik yang diperoleh dari pengukuran data) dengan
program komputer yang dimulai dari n = 0  E0(A) = 1,
maka untuk harga A tertentu dapat dihitung E1(A) dan
selanjutnya E2(A), E3(A),….. dst sampai dengan harga N
yang diinginkan (tanpa perhitungan pangkat) sesuai
dengan GoS yang diinginkan.
IV.
ANALISA VOICE TRAFFIC
Satkomlek Mabesau memiliki kapasitas 1000 satuan
sambungan telepon (sst), sedangkan ekstensi yang
terpasang saat data diambil sejumlah 712 sst dengan
office code 021870xxxx. Untuk hubungan lokal
Jabodetabek semua ekstensi diaktifkan dengan jumlah
kanal sebanyak 25. Untuk hubungan interlokal jumlah
ekstensi yang diaktifkan hanya 90 sst dengan jumlah
kanal sebanyak lima. Dengan jumlah personel sekitar
duaribu orang dan jumlah satuan kerja sebanyak 36
satuan yang terbagi dalam lima gedung utama, kondisi
yang demikian sangatlah berlawanan dengan minimnya
fasilitas layanan komunikasi yang hanya memiliki lima
kanal outgoing.
Dari data teknis dapat dianggap bahwa sumber trafik
adalah tak terbatas, karena jumlah populasi sumber
(terpasang 712 sst) jauh lebih besar jika dibandingkan
dengan jumlah kanal pelayanan yang menghubungkan ke
sentral (25 kanal). Namun yang dianalisa pada makalah
ini adalah jumlah populasi sumber sebanyak 90 sst
dengan jumlah kanal pelayanan interlokal sebanyak lima.
Dengan demikian dapat diasumsikan distribusi
kedatangan user adalah Poisson dan distribusi waktu
pelayanannya (holding time) adalah eksponensial negatif.
A. Analisa Data
Gambar 2 hingga Gambar 6 adalah grafik-grafik data
trafik dan grafik intensitas percakapan telepon yang
diambil pada bulan Juli s/d Oktober 2008.
Gambar 2. Grafik Intensitas trafik bulan Juli 2008.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Selama waktu empat bulan tersebut saluran yang
tersedia dan aktif sebanyak 25 saluran. Namun yang
dianalisa dalam tugas akhir ini hanya lima saluran yang
disediakan untuk saluran outgoing. Dari data yang
diperoleh terlihat bahwa intensitas trafik percakapan
telepon sangat padat terjadi rata-rata pada pukul 10.00 s/d
11.00 WIB. Ini berarti jam sibuk aktifitas operasi
komunikasi di Satkomlek Mabesau terjadi pada pukul
10.00 s/d 11.00 WIB, sehingga waktu tersebut dijadikan
acuan untuk memperhitungkan parameter unjuk kerja
trafik.
1) SCH
seizure
jumlah saluran
274

5
 54,8
SCH 
Gambar 3. Grafik Intensitas trafik bulan Agustus 2008.
Nilai seizure didapat dari data volume trafik pada jam
sibuk 10.00 s/d 11.00 WIB, diperoleh nilai sebesar 274
pada bulan Agustus. Dengan jumlah saluran sebanyak 5
saluran, diperoleh nilai SCH sebesar 54,8. Nilai ini
berada di atas tolok ukur yang ditetapkan yakni sebesar
24. Hal ini menunjukkan bahwa jumlah pendudukan di
saluran banyak, sehingga tingkat kepadatan panggilan
dalam menduduki saluran pada jam sibuk cukup banyak.
2) MHTS
Gambar 4. Grafik Intensitas trafik bulan September 2008.
traffic carried
xT
seizure
4, 57

x60
274
 1, 0007 menit
MHTS 
Nilai traffic carried didapat dari data intensitas trafik
paling sibuk yaitu pada bulan Agustus yaitu sebesar 4,57
Erlang. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai MHTS
sebesar 1,0007 menit. Nilai ini menunjukkan bahwa
waktu pendudukan dalam kanal cukup singkat, karena
lebih kecil dari tolok ukur yang ditetapkan sebagai
standar internasional yaitu 1,5 menit. Yang berarti pula
efektivitas panggilan pada kanal termasuk kurang efisien.
Gambar 5. Grafik Intensitas trafik bulan Oktober 2008.
3) OCC
traffic carried
x100%
jumlah saluran
4, 57

x100%
5
 91, 4%
OCC 
Nilai traffic carried diambil dari data bulan Agustus
pada saat jam sibuk yaitu sebesar 4,57 Erlang dan jumlah
kanal interlokal sebanyak 5. Dari hasil pengukuran
diperoleh OCC sebesar 91,4% yang menunjukkan bahwa
penggunaan kanal sangat efisien berdasarkan tolok ukur
yang ditetapkan adalah sebesar 60%. Berarti pula beban
trafik pada tiap kanal relatif tinggi. Ini dimungkinkan
Gambar 6. Grafik trafik (jam sibuk) selama 4 bulan.
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
155
ISSN: 2085-6350
Teknis
juga karena jumlah kanal yang minim sehingga pada saat
jam sibuk persentase penggunaan kanal sangat tinggi.
Dari data trafik dan penjelasan pada analisa sentral,
maka trafik yang ada terutama pada periode sibuk
memiliki sifat-sifat sebagai berikut :
a. Karena panggilan seolah-olah acak (random)
maka tingkat kedatangan mengikuti distribusi
Poisson.
b. Tingkat
pelayanan
mengikuti
distribusi
eksponensial.
c. Disiplin pelayanan yang ada adalah First Come
First Served (FCFS), atau panggilan yang masuk
lebih awal akan dilayani lebih dulu.
d. Kapasitas sistem sama dengan jumlah maksimum
kanal pelayanan.
e. Kedatangan panggilan adalah tidak terbatas.
Dengan demikian sistem trafik yang berlaku di
Satkomlek Mabesau dapat direpresentasikan oleh (9).

(M/M/C) : (FCFS/N/~)

Karena jumlah saluran pelayanan (C) sama dengan
kapasitas maksimum sistem (N), maka harga C = N = 5
berarti mempunyai syarat (0  n  C), sehingga (9)
menjadi (10).
(M/M/5) : (FCFS/5/~)
GoS  P (n) 
n
An / n ! 
A
k

/ k!
k 0
GoS 
4,575 / 5!
5
 4,57
k
/ k!
k 0
1993,338249
120

20,9 95, 4 436, 2 1993,3
1  4,57 



2
6
24
120
16, 61

1  4,57  10, 44  15,91  18,17  16, 61
16, 61

 0, 249  0, 25
66, 71
156
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa GoS
sebesar 25% dari jaringan sistem PABX di Satkomlek
Mabesau saat ini termasuk rendah, karena dapat diartikan
bahwa dalam setiap melakukan 4 kali panggilan
kemungkinan mengalami kegagalan sebanyak 1 kali.
Nilai GoS ini sangat jauh dari tolok ukur atau standar
ITU yang ditetapkan yaitu sebesar 0,02 atau 2%.
Dalam makalah ini GoS yang diinginkan adalah
sebesar 2%, atau dalam setiap 100 kali panggilan
kemungkinan mengalami kegagalan panggilan sebanyak
dua kali. Dengan nilai GoS sebesar 2% dan intensitas
trafik (A) sebesar 4,57 Erlang akan ditentukan jumlah
kanal dengan menggunakan formula Rekursif pada (12).
En 

A.En 1

n  A.En 1

dengan En : GoS pada n saluran, En-1 : GoS pada (n -1)
saluran, A : Intensitas trafik (Erlang) dan n : Jumlah
saluran.
Proses perhitungan dimulai dengan kondisi awal n = 1
dan Eo =1 kemudian dimasukkan nilai A = 4,57 ke dalam
formula Rekursif, dan seterusnya dilakukan proses iterasi
sampai dengan didapatkan nilai En lebih kecil atau sama
dengan B (GoS) yaitu sebesar 0,02. Hasil komputasi
secara manual diperlihatkan pada Tabel I.
TABLE I.

B. Analisa GoS Secara Iterasi Manual
Dari data trafik diperoleh nilai intensitas trafik yang
paling tinggi (jam sibuk) adalah 4,57 Erlang. Nilai ini
akan dimasukkan ke dalam perhitungan untuk
menentukan nilai GoS saat ini maupun jumlah kanal yang
ideal dengan menggunakan rumus Erlang B atau formula
Rekursif. Untuk itu digunakan data Intensitas trafik (A)
sebesar 4,57 Erlang dan jumlah kanal saat ini (n) sebesar
5. Rumus yang digunakan adalah rumus Erlang B yang
diperlihatkan oleh (11).

CITEE 2010
HASIL KOMPUTASI UNTUK ANALISA GOS
SECARA I TERASI MANUAL
Iterasi
ke-
GoS pada
n-1 kanal
(En-1)
Intensitas
(A)
GoS pada
n kanal
(En)
Persentase
Error
( En  0, 02 )
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Eo =1
E1=2
E2=3
E3=4
E4=5
E5=6
E6=7
E7=8
E8=9
E9=10
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
4,57
E1=0,825
E2=0,652
E3=0,498
E4=0,359
E5=0,247
E6=0,159
E7=0,094
E8=0,049
E9=0,024
E10=0,011
81%
63%
48%
34%
23%
14%
7%
3%
0,4%
0%
Pada iterasi ke-10, nilai E10 yaitu sebesar
0,0114264708 sudah memenuhi batas GoS yang
diinginkan yakni En  0,02 . Dengan demikian dapat
diketahui bahwa jumlah kanal yang seharusnya
disediakan oleh Satkomlek Mabesau agar mampu
memberikan layanan optimal adalah sebanyak 10 kanal.
C. Analisa GoS Dengan Perangkat Lunak Berbasis
Borland Delphi 7
Program analisa GoS berbasis Borland Delphi 7 ini
digunakan sebagai pembanding hasil komputasi untuk
analisa GoS secara iterasi manual. Bagan alir perangkat
lunak analisa trafik diperlihatkan pada Gambar 7.
Tampilan program analisa trafik tersebut dan proses
analisa yang dilakukan serta hasil-hasil komputasi
diperlihatkan pada Gambar 8 hingga 11.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Gambar 10.
Jendela untuk melihat data trafik dari bulan Juli –
Oktober 2008.
Dengan demikian sama halnya dengan proses
perhitungan menggunakan rumus Rekursif dengan cara
iterasi manual, proses perhitungan menggunakan
program analisa trafik berbasis Borland Delphi 7 juga
menghasilkan nilai yang sama yakni n = 10. Hal ini
berarti jumlah kanal ideal yang harus disediakan sesuai
dengan kepadatan trafik saat ini adalah 10 kanal outgoing
interlokal.
Gambar 7. Bagan alir program analisa trafik.
Gambar 8. Tampilan awal program analisa trafik.
Gambar 11.
Tampilan proses komputasi untuk memperoleh
nilai GoS terbaik dan jumlah kanal ideal pada jam sibuk.
Apabila kedua proses tersebut dibandingkan, proses
perhitungan menggunakan program komputer lebih
mudah dan tidak membutuhkan waktu yang lama. Oleh
karena itu, perangkat lunak analisa trafik ini dapat
diaplikasikan di jajaran TNI AU yang memerlukan
peningkatan pelayanan operasi komunikasi sesuai dengan
karakteristik satuannya.
V. KESIMPULAN
Gambar 9. Tampilan informasi nilai parameter komputasi dan formula
rekursif.
Dengan menekan tombol ‘Hitung’ proses komputasi
untuk memperoleh jumlah kanal ideal berdasarkan nilai
GoS yang dipersyaratkan dengan menggunakan formula
rekursif mulai berjalan. Hasil komputasi diperlihatkan
pada Gambar 11 dengan hasil akhir jumlah kanal ideal
adalah 11.
 Model operasi trafik dari sistem PSTN Satkomlek
Mabes TNI AU adalah sistem Loss atau Blocking.
Dengan kata lain sistem ini tidak mempunyai ruang
tunggu, sehingga model trafik yang berlaku adalah :
(M/M/C) = (FCFS/N/~)
Bila jumlah saluran pelayanan adalah 5 dan jumlah
maksimum dalam sistem adalah 5 maka model
trafiknya adalah :
(M/M/5) = (FCFS/5 /~)
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
157
ISSN: 2085-6350
Teknis
 Dari hasil analisis dan perhitungan diperoleh SCH
sebesar 54,8 yang menunjukkan bahwa sudah
melebihi standar yang ditetapkan oleh ITU-T yakni
24, sehingga kondisi jaringan dikategorikan padat.
Namun dengan nilai MHTS = 1,0007 menit
menunjukkan bahwa waktu pendudukan dalam
saluran cukup singkat, karena lebih kecil dari tolok
ukur yaitu 1,5 menit. Ini berarti pula efektivitas
panggilan pada saluran kurang efisien. Nilai OCC =
91,4% menunjukkan penggunaan saluran sangat padat
karena tolok ukur yang ditetapkan adalah sebesar
60%. Ini juga menandakan beban trafik pada tiap
saluran relatif tinggi. Kondisi riil sekarang ini dengan
intensitas sebesar 4,57 Erlang dan jumlah saluran
sebanyak 5 saluran, maka GoS yang dihasilkan sangat
tinggi yaitu 25% yang berarti tingkat pelayanan
rendah, nilai ini jauh dari standar yang ditetapkan
yakni maksimal 2%. Ini menunjukkan bahwa setiap
melakukan usaha panggilan sebanyak 4 kali,
kemungkinan mengalami kegagalan sebanyak 1 kali.
 Dari hasil perhitungan jumlah kanal menggunakan
formula rekursif, dengan GoS yang diinginkan
sebesar 2% dan intensitas sebesar 4,57 Erlang, baik
dengan secara iterasi manual maupun dengan bantuan
158
CITEE 2010
program komputer, dihasilkan fakta bahwa GoS
optimal akan diperolah dengan menggunakan 10
kanal komunikasi pada jam padat.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
J.E. Flood, Telecommunications Switching, Traffic and Networks,
Prentice-Hall, Inc., 1994
ITU-D Study Group 2, Handbook Teletraffic Engineering,
Telecommunication Development Bureau, 2003
J. R. Boucher, Voice Teletraffic System Engineering, Artech
House Inc., 1998.
L. Lee, An Introduction to Telecommunication Traffic
Engineering, Alta Telecommunication Int. Ltd., Canada.
MADCOMS, Pemrograman Borland Delphi 7, Yogyakarta :
Andi Offset, 2006.
P.H. Smale, Sistem Telekomunikasi I edisi 2, Jakarta : Erlangga,
1996.
PT. Sakagraha, Training Program Operation and Maintenance
MD 110 Ericsson PABX System, 2005.
PT. Telkom Indonesia, Petunjuk Pelaksanaan Manajemen Trafik
di PT. Telkom, 2001.
PT. Telkom Indonesia, Pelatihan Dasar Trafik, 1994.
R.
Parkinson,
Traffic
Engineering
Techniques
in
Telecommunications, Infotel System Corp.
A. Siemens, Telephone Traffic Theory, Tables and Charts,
Federal Republic of Germany, 1981.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Desain dan Implementasi Sistem Pengaman Via Saluran Telepon
Berbasis Mikrokontroler AT89S51
Rudi setiawan
Departemen Elektronika, Akademi Angkatan Udara
Jl. Laksda Adisutjipto, Yogyakarta – 55002 INDONESIA
[email protected]
Abstrak—Sistem Kendali Jarak Jauh (SKJJ) ini dirancang
untuk mengendalikan sistem kunci ruangan, sistem alarm
dan lampu dengan media saluran telepon sebagai sarana
untuk mentransmisikan informasi perintahnya. SKJJ
berbasis pada sistem minimum mikrokontroller AT89S51
sebagai kendali utama yang memanfaatkan prinsip kerja
sinyal Dual Tone Multiple Frequency (DTMF) yang
dihasilkan melalui penekanan tombol pesawat telepon
sebagai data masukan mikrokontroler. Untuk menjaga
kerahasian SKJJ, maka dibuat password yang disimpan di
dalam memori mikrokontroler. Pengisian program hanya
sekali sehingga tidak fleksibel.
Kata kunci–DTMF, mikrokontroler AT89S51, Driver
L293
I.
PENDAHULUAN
Teknologi difungsikan sebagi alat bantu untuk
memenuhi kebutuhan manusia, kebutuhan sistem
pengaman rumah yang dapat dikendalikan dari jarak jauh
sangat diperlukan bagi mereka yang sering bepergian jauh
atau tempat tinggalnya berbeda dengan lokasi yang
memerlukan pengamanan. Dengan memperhatikan
kebutuhan tersebut, dalam makalah ini disampaikan
Sistem Kendali Jarak Jauh (SKJJ) berbasis mikrontroler
AT89S51 dengan memanfaatkan saluran telepon sebagai
sarana pengiriman masukan.
TABLE I.
KOMBINASI NADA DTMF [4]
High Group (Hz)
Low Group
(Hz)
1209
1336
1477
1633
697
1
2
3
A
770
4
5
6
B
852
7
8
9
C
941
*
0
#
D
Untuk memperoleh sebuah penerima yang lengkap,
maka DTMF MT8870 dilengkapi dengan filter yang
memisahkan sinyal nada rendah dengan sinyal nada tinggi
yang dioperasikan dengan menggunakan teknik
penghitungan digital untuk mendeteksi fungsi sinyal yang
masuk guna meyakinkan sinyal tersebut sesuai dengan
sinyal DTMF standar. Bila sinyal kelompok tinggi dan
sinyal kelompok rendah masuk secara bersama sama
maka sebuah flag test (STD) akan dihasilkan oleh flag
tersebut berfungsi untuk menentukan data. Rangkaian
DTMF MT8870 diperlihatkan pada Gambar 1.
SKJJ memanfaatkan penerima Dual Tone Multiple
Frequency (DTMF) MT8870 yang bertugas mengubah
sinyal telepon menjadi data empat bit sebagai masukan
mikrontroler AT89S51. Keluaran dari mikrontroler
menjadi masukan bagi driver Integrated Circuit (IC) L293
yang bertugas sebagai penyedia daya dan saklar pada
sistem kunci buka/tutup, lampu mati/hidup dan alarm.
II. LANDASAN TEORI
Perangkat keras SKJJ terdiri dari decoder DTMF
MT8870, mikrokontroler AT89S51, rangkaian detektor
nada dering dan driver L293 yang akan dijelaskan satu
per satu secara singkat.
A. Decoder DTMF MT8870
DTMF mengubah sinyal telepon menjadi data empat
bit dengan cara mengubah tanda tombol telepon yang
diwakili menjadi delapan frekuensi yang dibagi ke dalam
frekuensi low group dan high group. Dalam hal ini untuk
setiap kode dial yang dihasilkan merupakan kombinasi
dari kedua group frekuensi tersebut dan akan
menghasilkan 16 kombinasi frekuensi sebagaimana
diperlihatkan pada Tabel I.
Universitas Gadjah Mada
Figure 1. Rangkaian DTMF [4].
Rangkaian decoder DTMF ini direalisasikan dengan
sebuah IC MT8870, yang berfungsi untuk mengubah
sinyal DTMF yang dikirim oleh telepon menjadi data
digital yang dapat dipahami oleh mikrokontroller. Sinyal
DTMF ini berupa nada (tone) telepon sesuai papan tombol
yang ditekan pada telepon. Data nada telepon tersebut
dikodekan oleh DTMF 8870 dengan cara mendeteksi dua
frekuensi rendah dan frekuensi tinggi untuk diubah
menjadi data digital empat bit dengan keluaran Q4, Q3,
Q2, dan Q1. Secara struktur data, Q4 berfungsi sebagai
Yogyakarta, 20 Juli 2010
159
ISSN: 2085-6350
Teknis
Most Significant Bit (MSB) sedangkan Q1 berfungsi
sebagai Least Significant Bit (LSB) serta sinyal STD
kondisi high. Data ini adalah data masukan
mikrokontroller.
CITEE 2010
dering ke tujuh maka telepon diangkat yang berarti
kendali sambungan telepon terhubung.
Mikrontroler akan melakukan hubungan jabat tangan
(handshake) dengan decoder DTMF untuk selanjutnya
melakukan operasi aritmatika logika sesuai dengan
program yang dibuat, seperti memeriksa password,
membuka/menutup kunci, mematikan/menghidupkan
lampu atau mematikan/menghidupkan alarm. Relasi
antara kombinasi nada dengan data digital empat bit
diperlihatkan pada Tabel II.
Figure 2. Rangkaian Detektor Nada Dering [4].
TABLE II. KODE NADA [4]
D. Mikrokontroler AT89S51
AT89S51 adalah mikrokontroler keluaran Atmel
dengan 4Kbyte Flash Programmable and Eraseable Read
Only Memory (PEROM). PEROM adalah memori dengan
teknologi nonvolatile, yakni memori tersebut dapat diisi
ulang ataupun dihapus berkali-kali. Memori ini biasa
digunakan untuk menyimpan instruksi (perintah)
berstandar kode MCS-51 sehingga memungkinkan
mikrokontroler ini untuk bekerja dalam mode operasi
keping tunggal (single chip operation) yang tidak
memerlukan memori luar (external memory) untuk
menyimpan kode sumber (source code) tersebut.
B. Driver IC L293
IC L293 adalah driver arus tinggi tipe H dengan
empat driver di dalamnya. IC ini dapat langsung
dihubungkan ke sistem lainnya dengan arus masukan
standar Transistor-Transistor Logic (TTL) dan keluaran
600 mA dan tegangan kerja dari 4,5V sampai 36V. Fungsi
dari pin-pinnya adalah : pin 2, 7, 10, 15 untuk masukan;
pin 2, 6, 11, 14 untuk keluran; pin 1,9 untuk enable; pin
8,16 untuk Vcc; dan pin 4, 5, 12, 13 untuk ground.
TABLE III. FUNGSI DRIVER L 293
Masukan
A
H
L
X
EN
H
H
L
Keluaran
Y
H
L
Z
C. Detektor Dering
Rangkaian detektor dering dibangun menggunakan IC
Optocoupler 4N35 yang berfungsi sebagai saklar.
Keluaran rangkaian ini dihubungkan dengan INT0 pada
kaki port P3.2. Adapun cara kerja adalah sinyal dering
dari penelpon akan menghidupkan Light Emitting Diode
(LED) Optocoupler dengan frekuensi 20 sampai 40 Hz,
pada saat ON keluaran Low sehingga interupsi aktif, ON
berikutnya diabaikan dengan cara INT0 tidak diaktifkan
pada waktu tunda 4 detik dan selanjutnya aktif lagi. Pada
160
Figure 3. Arsitektur mikrokontroler AT89S51[5].
Mikrokontroler AT89S51 mempunyai 40 kaki, 32 kaki
diantaranya adalah kaki untuk keperluan port paralel.

Port masukan/keluaran paralel sebanyak 4 buah,
masing–masing port memiliki lebar bus 1-byte
(plat) yang bersifat bidireksional. Keempat buah
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
port dikenali sebagai port 0, port 1, port 2, dan
port 3.

Pewaktu Central Processing Unit (CPU).
Mikrokontroler AT89S51 memperlukan sebuah
kristal atau resonator keramik antara pena XTAL
1 dan XTAL 2 dan kapasitor yang dihubungkan
ke ground. Kristal tersebut dapat bekerja pada
frekuensi 6 MHz sampai 12 MHz, sedangkan
untuk kapasitor bernilai 27 pF sampai 33 pF.

Port serial yang berfungsi untuk pengiriman data
dalam
format
serial.
Apabila
hendak
menghubungkan
mikrokontroler
AT89S51
dengan sebuah Personal Computer (PC) melalui
port serial, level TTL harus diubah menjadi level
RS232. Untuk keperluan ini dapat digunakan IC
MAX232.

Timer/Counter yang dapat diaktifkan melalui
perangkat lunak atau program tertentu untuk
mendapatkan waktu tunda yang dibutuhkan. Jika
periode waktu tertentu telah dilampaui, timer/
counter akan menginterupsi mikrokontroler untuk
memberitahukan bahwa perhitungan periode
waktu telah selesai dilaksanakan.

Pengendali Interupsi. Interupsi adalah kejadian
atau kondisi yang menyebabkan penghentian
sementara program pada saat suatu kondisi
tertentu sedang dilayani oleh program lain.
Interupsi
memperbolehkan
sistem
untuk
menanggapi suatu kejadian secara asinkron dan
menanggapi kejadian tersebut pada saat program
lain dieksekusi.
III.
ISSN: 2085-6350
TABLE IV. HUBUNGAN RANGKAIAN SISTEM [4]
TLP
MT 8870
Merah
Hitam
Kunci
Kunci
Lampu
Alarm
X1
X2
Q0
Q1
Q2
Q3
STD
-
Dering
Mikrokontroler
89S51
P1.0
P1.1
P1.2
P1.3
P1.4
P1.0
P1.1
P1.2
P1.3
P1.4
P1.5
INT 0 –P3.2
Driver
L293
Pin 2
Pin 7
Pin 10
Pin 15
Pin 1
Pin 9
B. Desain dan Implementasi Perangkat Lunak
Sebelum memulai untuk merancang perangkat lunak,
terlebih dahulu diagram alir (flowchart) harus dibuat yang
garis besar langkah-langkah bahasa pemrograman untuk
menjalankan SKJJ. Diagram alir perangkat lunak
diperlihatkan pada Gambar 5.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SKJJ
Figure 5. Diagram alir perangkat lunak SKJJ.
Untuk mempermudah pemograman maka dibuat
program induk dan anak program, program ini harus
terintegrasi sehingga dapat bekerja dengan benar. Salah
satu contohnya adalah subrutin Password untuk
mengamankan SKJJ.
Figure 4. Blok diagram SKJJ.
A.
Inialisasi Saluran Telepon Kendali Sistem
Hubungan rangkaian sistem SKJJ berbasis
mikrokontoler AT89S51 dapat dilihat pada Tabel IV.
Universitas Gadjah Mada
PASSWORD:
ACALL
LCALL
SCPASS:
CLR
MOV
ANL
LCALL
JNB
JNB
JMP
Yogyakarta, 20 Juli 2010
BEEP
TUNGGU_BENTAR
JNB
StD,CHEK
TR0
A,P1
A,#00001111B
ADA_DTMF
BIT1,ANGKA1
BIT2,ANGKA2
JNB
BIT3,ANGKA3
PROSES_UTAMA
161
ISSN: 2085-6350
IV.
Teknis
HASIL PENGUJIAN SKJJ DAN ANALISA
A. Pengujian Sistem
Masukan dari sinyal telepon ke decoder MT8870
diperlihatkan pada Gambar 6.
Figure 6. Sinyal Telepon Angka Satu [4].
Untuk keluaran data dari MT8870 telihat pada kaki
nomor 11, 12, 13, dan 14 (Q1, Q2, Q3, dan Q4) dengan
menggunakan voltmeter yang diperlihatkan pada Tabel V.
TABLE V. DATA KELUARAN DTMF [4]
Tombol
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
#
*
Q4
0
0
0
0
0
0
0
2.70
2.70
2.71
2.70
2.70
Q3
0
0
0
2.70
2.69
2.70
2.69
0
0
0
2.73
0
Q2
0
2.69
2.70
0
0
2.69
2.69
0
0
2.71
0
2.66
Q1
2.70
0
2.69
0
2.68
0
2.66
0
2.67
0
0
2.70
B. Analisa Sistem
1) Pada Gambar 6 dapat dijelaskan bahwa data
masukan dari saluran telepon yang merupakan sinyal
modulasi frekuensi tinggi dan frekuensi rendah sesuai
dengan papan tombol telepon yang ditekan .
2) Pada Tabel V dapat dijelaskan bahwa keluaran
dari decoder MT8870 adalah berupa bilangan biner
dengan batasan logika tinggi pada tegangan 2,4-3V dan
logika rendah pada 0V.
CITEE 2010
pemasukan password benar/salah, pemilihan kontrol alat
yang dipilih.
V.
KESIMPULAN
Sebagai kesimpulan dari SKJJ berbasis mikrontroler
AT89S51 adalah sebagai berikut :
1) Dengan SKJJ dapat dengan mudah untuk
mengendalikan sistem pengaman rumah/gudang dengan
tidak dibatasi ruang dan waktu.
2) SKJJ adalah salah satu solusi memberikan rasa
aman dan nyaman saat meninggalkan rumah untuk
keperluan tertentu.
3) Saluran telepon yang dapat digunakan harus
menggunakan decoder MT8870.
4) SKJJ dengan menggunakan password yang dapat
dibuat/diganti sesuai yang dikehendaki.
5) Keluaran dari mikrokontroler adalah data digital
sesuai dengan standar TTL sehingga memperlukan
komponen driver L293 untuk mengerakkan sistem
lainnya.
6) SKJJ ini masih memiliki keterbatasan, di
antaranya adalah sistem umpan balik belum
dilaksanakan, password yang digunanakan bersifat
permanen, sehingga kerahasiaan kurang terjamin.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
Diver L293, www.tl.com / Downloads/L293d.
A.E. Putra, Belajar Mikrokontroler AT89C51/52/55, Yogyakarta
: Gava Media, 2002.
S.Wasito, Vademekum Elektronika Edisi Kedua, Jakarta :
Gramedia Pustaka Utama, 2001.
R. setiawan, ”Pintu Otomatis Terkendali Melalui Jaringan
Telepon,” Tugas Akhir, Universitas Widya Gama, Malang, 2005.
D. Wahyudin, Belajar Mudah Mikrokontoler AT 89S52 Dengan
Bahasa Basic Menggunakan BASCOM-8051, Yogyakarta : Andi
Offset, 2006.
3) Cara kerja SKJJ ini adalah sebagai berikut :
a) Penelpon akan menekan tombol nomor telepon
yang dituju.
b) Jaringan telepon akan mengeluarkan nada
panggil sebanyak 7 kali dengan waktu tunda 4 detik.
c) Detektor
optocoupler
mendeteksi
dan
mengaktifkan INT0 mikrokontroler untuk mengaktifkan
saklar angkat telepon dihubungkan.
d) Penelepon akan menekan papan tombol telepon
yang akan mengaktifkan nada frekuensi tinggi dan rendah
dengan frekuensi tertentu sesuai dengan papan tombol
yang ditekan.
e) Decoder MT8870 dan mikrontroler melakukan
hubungan handshake lalu decoder MT8870 akan
mendeteksi data dan mengubahnya menjadi data digital
empat bit.
f) Mikrokontroler
menerima/menyimpan dan
melakukan operasi aritmatika dan logika, misalkan
162
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Analisis Data EEG pada Beberapa Kondisi menggunakan Metode
Dekomposisi dan Korelasi berbasis Wavelet (Dekorlet)
Agfianto Eko Putra1, Catur Atmaji2
Program Studi Elektronika & Instrumentasi, Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, Fak. MIPA
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
1
[email protected], 2 [email protected]
Abstrak—Data rekam EEG (Electroencephalogram) yang berupa sinyal digital dapat dianalisis dengan
metode dekomposisi dan korelasi berbasis wavelet
(dekorlet) untuk mengekstraksi informasi frekuensi yang
terkandung di dalamnya. Dekomposisi berbasis wavelet
digunakan untuk membagi frekuensi yang terkandung
mendekati klasifikasi frekuensi ritme gelombang EEG,
yaitu delta, theta, alpha dan beta. Sedangkan proses
korelasi digunakan untuk memperoleh informasi dominasi
frekuensi gelombang EEG pada data rekam EEG yang
bersangkutan.
Data EEG yang dianalisis berupa data dari 3
mahasiswa yang berusia 20 sampai 30 tahun (selanjutnya
dinamai subjek 3, 4 dan 5). Setiap subjek melakukan lima
aktivitas yaitu baseline, multiplication, letter-composing,
rotation dan counting. Data dianalisis dengan metode
dekorlet dengan wavelet induk Daubechies 3 dan Coiflet 3.
Hasil analisis menunjukkan bahwa subjek 3 lebih dominan
dalam aktivitas otak kanannya, sedangkan subjek 4 dan
subjek 5 lebih dominan otak kirinya. Kemunculan
gelombang beta pada occipital lobe subjek 5 menunjukkan
kemungkinan kelainan pada occipital atau temporal lobe.
Pengguna dengan dominasi aktivitas otak kanan lebih
mengaktifkan peran parietal lobe, sedangkan pada subjek
dengan dominasi otak kiri lebih mengaktifkan peran
occipital lobe. Metode Dekorlet mampu mengekstraksi
informasi dominasi frekuensi gelombang otak, dengan
perbedaan hasil dari wavelet induk Daubechies 3 dan
Coiflet 3 kurang dari 3% (0,03).
Keywords—EEG, Wavelet, Dekorlet
I.
mempengaruhi grafik EEG. Hal-hal semacam itu
seringkali disebut sebagai abnormal EEG.
Dalam beberapa dekade terakhir, penelitian
mengenai hasil pembacaan EEG tidak hanya dijamah
oleh para ahli syaraf. Beberapa ahli pemrosesan sinyal
digital juga meneliti fenomena abnormal EEG.
Penelitian-penelitian tersebut memantau grafik EEG
untuk kemudian melakukan interpretasi terhadap EEG
yang dibaca. Harapan yang disematkan adalah untuk
membantu para ahli syaraf dalam melakukan
pembacaan dengan lebih mudah, mengingat saat ini
para ahli syaraf masih harus melakukan pembacaan
terhadap grafik EEG pada kertas yang cukup panjang.
Ketelitian manusia yang dimiliki para ahli adalah
terbatas, dan akurasi yang dimilikinya pun tidak
selamanya baik.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran
aktivitas kelistrikan pada beberapa kondisi pada saat
perekaman EEG, dengan memetakan komposisi ritme
gelombang EEG pada setiap kanal perekaman
menggunakan dekomposisi dan korelasi berbasis
wavelet. Selanjutnya diharapkan bahwa dari penelitian
ini, dengan melihat hasil ekstraksi informasi dari data
rekam EEG pada subjek, dapat disusun langkahlangkah terapis untuk menanggulangi kelainan-kelainan
yang dideteksi, bagi ahli terapi dan medis.
PENDAHULUAN
II.
Electroencephalogram (EEG) adalah suatu
rekaman dari aktivitas elektrik otak. Perekaman EEG
berdasar pada prinsip bahwa suatu aktivitas neuron
yang menyalurkan informasi dari satu sel ke sel yang
lain, akan membawa elektron dari satu sel ke sel lain
melalui jaringan saraf manusia [1].
Grafik rekam EEG dipengaruhi oleh kondisi pada
saat perekaman dan diklasifikasikan berdasar daerah
frekuensinya. Selain itu, ternyata grafik EEG juga
dipengaruhi oleh kelainan-kelainan pada kondisi
pengambilan datanya. Para ahli syaraf telah
menunjukkan bahwa penyakit syaraf semisal epilepsi
menyebabkan grafik EEG yang berbeda. Berdasar hal
tersebut, saat ini para ahli syaraf menjadikan grafik
EEG sebagai salah satu acuan pokok dalam
menganalisis aktivitas epileptik pada pasien. Namun,
selain karena penyakit kejiwaan, aktivitas tubuh,
semacam kedipan mata dan gerakan otot, juga
Universitas Gadjah Mada
TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian-penelitian mengenai EEG telah banyak
dilakukan sebelum penelitian ini. Penelitian mengenai
analisis data rekam EEG dengan data serupa pernah
dilakukan sebelumnya. Dalam penelitian tersebut,
ditunjukkan bahwa Transformasi Fourier mampu
mengekstraksi informasi frekuensi utama yang
mendominasi hasil rekam EEG yang dianalisis.
Dengan analisis tersebut, juga mampu dipetakan,
daerah-daerah otak yang memiliki aktivitas dominan
pada suatu aktivitas tertentu [2].
Penelitian mengenai gelombang EEG pada
penderita epilepsi pernah dilakukan dengan melakukan
ekstraksi informasi frekuensi yang terkandung dengan
menggunakan Transformasi Paket Wavelet. Data yang
berupa gelombang EEG didekomposisi penuh 4
tingkat. Hasil yang berupa pita frekuensi kemudian
dianalisis menggunakan approximate entropy (ApEn),
Yogyakarta, 20 Juli 2010
163
ISSN: 2085-6350
Teknis
untuk kemudian dilatihkan ke dalam sebuah algoritma
genetika. Hasil yang diperoleh adalah metode tersebut
mampu mengklasifikasikan data rekam EEG normal
sebesar 94,3%, dan data EEG pada penderita epilepsi
sebesar 98% [3].
CITEE 2010
Daubechies 3 (db3) dan Coiflet 3 (coif3). Untuk
mendapatkan hasil dekomposisi mendekati daerah
jangkauan frekuensi sebagaimana pada klasifikasi
gelombang EEG, digunakan 5 level dekomposisi pada
dekomposisi setengah.
EEG
dalam
penelitian-penelitian
tersebut
merupakan sinyal digital sehingga dapat dikenai
operasi Transformasi Fourier ataupun Wavelet. Untuk
melakukan analisis terhadap sinyal digital, dalam
penelitian lain, telah dikembangkan metode-metode
analisis sinyal digital. Metode dekorlet yang
merupakan penggabungan dari dekomposisi berbasis
wavelet dan kros korelasi berhasil menunjukkan
kesamaan sinyal pada frekuensi-frekuensi tertentu.
Hasil analisis dari data rekam seismik Gunung Merapi
yang dianalisis dalam penelitian tersebut memberikan
analisis kualitatif yang dilengkapi dengan jangkauan
frekuensi, saat terjadinya suatu event dan berapa lama
event tersebut berlangsung [4].
III.
METODE PENELITIAN
Sumber data rekaman EEG yang akan dianalisis
adalah data yang berasal dari Purdue University. Data
yang dianalisis berupa 3 subjek, yang masing-masing
merupakan mahasiswa universitas yang bersangkuta
dengan rentang umur antara 20 hingga 30 tahun.
Masing-masing subjek melakukan lima aktivitas, yaitu
baseline, multiplication, letter-composing, rotation,
dan counting, sebagaimana penjelasan masing-masing
tugas ditunjukkan pada Tabel 1. Analisis dilakukan
pada enam kanal perekaman yaitu kanal c3, c4, p3, p4,
o1, dan o2.
Tabel 1. Tugas atau macam-macam aktivitas yang dilakukan
ketika perekaman EEG
Tugas
Baseline task
Multiplication task
Letter-composing
task
Rotation task
Counting task
Keterangan
Subjek tidak berpikir apapun dan rileks
senyaman-nyamannya
Subjek diberikan pertanyaan yang tidak
mudah dimengerti seperti 49 x 78 dan
menyelesaikan tanpa ucapan dan pergerakan
fisik.
Subjek diminta untuk menulis surat kepada
relasi maupun teman tanpa mengeluarkan
suara.
Subjek diberikan waktu selama 30 detik untuk
mempelajari gambar kotak kompleks tiga
dimensi, kemudian gambar disingkirkan,
subjek kemudian diminta untuk
memvisualisasikan objek tadi seperti
dirotasikan pada suatu sumbu.
Subjek diminta melakukan perhitungan
Metode yang dilakukan adalah metode dekomposisi
dan korelasi berbasis wavelet, dengan bahasa
pemrograman skrip Matlab. Gambar 1 menunjukkan
diagram
alir
algoritma
pemrograman
yang
dikembangkan.
Dalam
digunakan
164
melakukan
dekomposisi
frekuensi,
dua macam wavelet induk, yaitu
mulai
Baca input
data eegdata.mat
mother wavelet;
level dekomposisi;
Mulai dari
kanal pertama
ya
Apakah sudah
kanal terakhir?
tidak
urutkan dominasi ritme
gelombang
lihat fitur korelasi gelombang per
ritme gelombang otak
catat hasil korelasi
tampilkan fitur korelasi
per paket;
tampilkan fitur korelasi
per ritme gelombang;
Kanal berikutnya
selesai
Gambar 1. Diagram alir dekomposisi dan korelasi untuk gelombang
EEG
Frekuensi yang digunakan untuk merekam
gelombang EEG adalah 250 Hz, sehingga frekuensi
maksimum yang terkandung sesuai dengan kriteria
Nyquist adalah 125 Hz. Dengan level dekomposisi
setengah level 5, diperoleh empat pita frekuensi
terendah masing-masing mempunyai lebar pita 3,91
Hz, 3,91 Hz, 7,81 Hz, dan 15,63 Hz, dekomposisi
tersebut cukup mendekati dengan klasifikasi
gelombang EEG. Sebagaimana telah diketahui bahwa
gelombang EEG diklasifikasikan paling tidak dalam
empat daerah frekuensi, yaitu 0,5 – 4 Hz untuk
gelombang delta, 4 – 8 Hz untuk gelombang theta, 8 –
13 Hz untuk gelombang alpha, serta 13 – 30 Hz untuk
gelombang beta. Dengan pendekatan, maka empat pita
frekuensi pertama pada penelitian ini dianggap sebagai
dekomposisi untuk gelombang delta, theta, alpha, dan
beta.
Pada kros korelasi terhadap hasil dekomposisi
setengah, ditunjukkan korelasi setiap jenis gelombang
EEG yang diwakili oleh empat pita frekuensi pertama,
terhadap gelombang EEG asal. Dari sini, akan tampak
dominasi ritme gelombang otak yang merupakan
informasi yang dikandung oleh gelombang EEG
tersebut. Gambar 2 menunjukkan diagram alir untuk
kros korelasi hasil dekomposisi setengah terhadap
gelombang EEG asalnya.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Hasil yang diperoleh dari dekomposisi dan korelasi
adalah nilai korelasi masing-masing ritme gelombang
dengan gelombang EEG asal. Keperluan analisis
membutuhkan urutan dominasi ritme gelombang EEG.
Gambar 3 menunjukkan algoritma program yang
dikembangkan untuk menentukan urutan dominasi
ritme gelombang pada setiap kanal perekaman.




mulai
Baca input:
nilai korelasi ritme
gelombang
0 – 3,91 Hz: gelombang delta (0,5 – 4 Hz)
3,91 – 7,81 Hz: gelombang theta (4 – 8 Hz)
7,81 – 15,63 Hz: gelombang alpha (8 – 13 Hz)
15,63 – 31,25 Hz: gelombang beta (13 – 30 Hz)
Urutkan ritme
gelombang
mulai
Tampilkan dominasi
pada masing-masing
kanal
Baca input:
gelombang;
mother wavelet;
level dekomposisi;
frekuensi cuplik;
selesai
mulai dari level
pertama
apakah sudah
level terakhir?
Gambar 3. Diagram alir untuk menampilkan dominasi ritme
gelombang EEG pada setiap kanal
ya
IV.
tidak
Lakukan dekomposisi penuh
pada level ini
selesai
rekonstruksi dari dekomposisi
setengah penuh
Kros korelasi paket frekuensi
dengan gelombang asal
lihat jangkauan
tiap ritme gelombang;
level berikutnya
Gambar 2. Diagram alir untuk fitur korelasi dari dekomposisi
setengah
Hasilnya akan ditampilkan dalam dua tampilan
yang berbeda, yaitu berupa diagram batang dan tabel
yang berisikan nilai-nilai korelasi ritme gelombang
pada tiap kanal. Gambar 4 menunjukkan contoh hasil
ekstraksi informasi frekuensi yang menampilkan nilainilai korelasi dalam bentuk diagram batang. Sedangkan
Tabel 2 menunjukkan contoh nilai-nilai korelasi yang
muncul pada tiap kanal beserta urutan dominasi
gelombang dalam bentuk huruf abjad.
Universitas Gadjah Mada
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis difokuskan pada dominasi frekuensi
urutan pertama dan kedua pada setiap kanal
perekaman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari
dua macam wavelet induk yang digunakan, yaitu db3
dan coif3 pada tiga subjek dengan masing-masing lima
kondisi pada saat perekaman, hanya terdapat tiga
kondisi dominan yang memiliki hasil berbeda. Wavelet
induk daubechies 3 dan coiflet 3 dipilih berdasarkan
sifat-sifatnya yang cocok untuk analisis sinyal yang
tidak simetris, mampu melakukan penapisan FIR, dan
cocok untuk Transformasi Wavelet Diskrit [5].
Perbedaan hasil pada penggunaan kedua wavelet induk
hanya terdapat pada subjek 3 kondisi counting, subjek
4 kondisi letter-composing, subjek 5 kondisi baseline,
dan subjek 5 kondisi counting. Tabel 3 menunjukkan
perbedaan hasil tersebut.
Dari Tabel 3, terlihat bahwa perbedaan nilai korelasi
pada setiap kanal yang berbeda antara analisis
menggunakan wavelet induk db3 dan coif3 tidak
mencapai 0,03. Sesuai dengan algoritma kros korelasi
yang digunakan, yaitu dengan hasil dinormalisasi pada
nilai 1, nilai 0,03 berarti bahwa perbedaan antara dua
nilai tersebut tidak lebih dari 3 %. Artinya, perbedaan
dominasi kanal pada beberapa kondisi tersebut tidak
memiliki perbedaan yang mencapai 3 %.
Hal ini mengindikasikan bahwa Metode Dekorlet
mampu melakukan ekstraksi informasi pada
gelombang EEG, sedangkan penggunaan wavelet
induk db3 dan coif3 tidak memiliki perbedaan yang
signifikan, kecuali perbedaan pada dominasi kanal
yang kurang dari 3%.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
165
ISSN: 2085-6350
Teknis
Hasil ekstraksi informasi pada subjek 5
menunjukkan bahwa gelombang beta muncul cukup
dominan pada setiap kondisi perekaman. Gelombang
beta tersebut muncul sangat dominan pada daerah
occipital, sedangkan pada daerah yang lainnya, yaitu
pada daerah central dan parietal perbedaan nilai
korelasi antar ritme gelombang seperti pada subjek 3
dan subjek 4. Kemungkinan yang muncul ketika terjadi
pola abnormal, yaitu aktivitas ictal pada gelombang
alpha atau beta, adalah disebabkan oleh kerusakan
lokal atau menyebar pada cerebral pada saat kelahiran,
atau terjadi iritasi pada temporal lobe. Contoh penyakit
akibat dari gangguan tersebut adalah status epilepticus
[6].
Hasil dan pembahasan pada tiap subjek dan kondisi
menyimpulkan salah satu hal di antaranya adalah
dominasi kanal perekaman dan belahan otak. Kanal
perekaman yang terdiri dari tiga bagian, yaitu central,
parietal, dan occipital mewakili cerebral cortex yang
memiliki empat bagian, yaitu frontal lobe, parietal
lobe, occipital lobe, serta temporal lobe. Aktivitas
kelistrikan pada frontal dan temporal lobe tidak
direkam. Belahan otak terdiri yang dari dua bagian,
yaitu otak kiri dan otak kanan mewakili cerebral
hemisphere.
Pada subjek 3, tiga dari lima kondisi perekaman
menampakkan dominasi pada daerah parietal, dan pada
empat dari lima kondisi perekaman, otak kanan lebih
aktif daripada otak kiri subjek. Pada subjek 4, empat
dari lima kondisi perekaman menampakkan dominasi
pada daerah occipital, dan pada tiga dari lima
perekaman, otak kiri lebih aktif daripada otak kanan
subjek. Pada subjek 5, seluruh kondisi perekaman
menampakkan dominasi pada daerah occipital, dan
pada empat dari lima perekaman, otak kiri lebih aktif
daripada otak kanan subjek.
Tabel 4 menunjukkan bahwa terdapat enam
pasangan parietal dan otak kanan serta dua belas
pasangan occipital dan otak kiri. Parietal yang
berfungsi dalam pengolahan rangsangan indera dan
fungsi bahasa lebih dominan pada subjek dengan
belahan otak kanan yang lebih dominan. Begitu pula
untuk occipital yang berfungsi dalam penglihatan lebih
dominan pada subjek dengan belahan otak kiri lebih
dominan. Atau jika dikaitkan dengan fungsi-fungsinya,
fungsi bahasa pada parietal bersesuaian dengan fungsi
holistik pada otak kanan, sedangkan fungsi penglihatan
166
CITEE 2010
pada occipital bersesuaian dengan fungsi logika pada
otak kiri.
V.
KESIMPULAN
Hasil analisis menunjukkan bahwa subjek 3 lebih
dominan dalam aktivitas otak kanannya, sedangkan
subjek 4 dan subjek 5 lebih dominan otak kirinya.
Kemunculan gelombang beta pada occipital lobe subjek
5 menunjukkan kemungkinan kelainan pada occipital
atau temporal lobe subjek 5. Selain itu juga
menunjukkan bahwa pengguna dominan otak kanan
lebih mengaktifkan peran parietal lobe, sedangkan pada
subjek dengan otak kiri lebih dominan lebih
mengaktifkan peran occipital lobe. Metode Dekorlet
mampu mengekstraksi informasi dominasi gelombang
otak, dengan perbedaan hasil dari wavelet induk
daubechies 3 dan coiflet 3 kurang dari 3% (0,03).
Wavelet induk Daubechies dan Coiflet memiliki sifatsifat yang cocok untuk melakukan analisis pada data
rekam EEG.
UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian dapat terselenggara atas bantuan pihak
Program Studi S1 Elektronika dan Instrumentasi atas
Dana Penelitian Tahun Anggaran 2010 serta mahasiswa
Tugas Akhir S1 Elektronika dan Instrumentasi, Jurusan
Ilmu Komputer dan Elektronika, Fak. MIPA,
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
Sanei, S. dan Chambers, J. A., 2007, EEG Signal Processing,
UK John Willey & Son Ltd., Wet Sussex.
Hadikesuma, F., 2009, Studi Pengaruh Beberapa Aktivitas
Harian terhadap Aktivitas Kelistrikan Otak pada Hasil Rekam
EEG menggunakan FFT, Skripsi, Jurusan Fisika FMIPA UGM,
Yogyakarta.
Ocak, H., 2008, Optimal Classification of Epileptic Seizures in
EEG using Wavelet Analysis and Genetic Algorithm, Elsevier,
Kocaeli, Turkey.
Putra, A. E., 2006, Transformasi Paket Wavelet, Dekomposisi
Wavelet dan Korelasi pada Data Seismik Gunung Merapi, Jawa
- Indonesia, Prosiding Seminar Nasional Teknologi Indonesia
2006, Univeritas Tarumanagara, Jakarta.
Putra, A. E., 2009, Studi Perbandingan Metode-metode
Analisis Sinyal Sederhana berbasis Wavelet, Proceedings of
Conference on Information Technology and Electrical
Engineering (CITEE) 2009, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Teknik, UGM, Yogyakarta.
Spehlmann, R., 1981, EEG Primer, Elsevier/North-Holland
Biomediacal Press, Amsterdam.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Gambar 4: Hasil korelasi pada gelombang EEG yang didekomposisi setengah
Tabel 2. Nilai korelasi dan dominasi otak
Kanal
c3 dan c4
p3 dan p4
o1 dan o2
Nilai korelasi
0.7258;0.4011; dan 0.7268;0.4233;
0.7070;0.4185; dan 0.7102;0.4175;
0.6660;0.3925; dan 0.7452;0.3887;
Dominasi otak
d c D C : kanan
d A D c : kiri
d A D a : kiri
Tabel 3. Perbedaan dominasi kanal dilihat dari nilai korelasinya
Subjek dan
kondisi
Subjek 3,
counting
Subjek 4, lettercomposing
Subjek 5, baseline
Subjek 5,
counting
Nilai korelasi
Daubechies 3
Coiflet 3
0,4367
0,4550
0,4134
0,4388
0,4167
0,4412
0,4198
0,4180
0,4081
0,4190
0,4104
0,4050
0,4497
0,4613
Kanal
perekaman
C3
P3
C3
C4
C4
O1
O1
0,4509
O2
Selisih
0,0183
0,0254
0,0245
0,0018
0,0109
0,0054
0,0122
0,4587
0,0078
Tabel 4: Hubungan dominasi daerah perekaman dan dominasi belahan otak
Kondisi
Baseline
Multiplication
Letter-composing
Rotation
Counting
Baseline
Multiplication
Letter-composing
Rotation
Counting
Universitas Gadjah Mada
Subjek 3
Subjek 4
Daubechies 3
Parietal – kiri
Central – kiri
Parietal – kanan
Occipital – kiri
Parietal – kanan
Central – kanan
Parietal – kanan
Occipital – kiri
Parietal – kiri
Occipital – kiri
Coiflet 3
Parietal – kiri
Central – kiri
Parietal – kanan
Occipital – kiri
Parietal – kanan
Central – kiri
Parietal – kanan
Occipital – kiri
Central – kiri
Occipital – kiri
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Subjek 5
Occipital – kiri
Occipital – kiri
Occipital – kiri
Occipital – kanan
Occipital – kanan
Central – kanan
Occipital – kiri
Occipital – kiri
Occipital – kanan
Occipital – kiri
167
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Identifikasi 4/16/64 QAM
Berdasar jarak Simbol dan Berdasar PAPR
Ristyandani1,Anugerah Galang P1, Budi Setiyanto2, Litasari2
1
Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro dan TeknologiInformasi, FT UGM
2
Dosen Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM
Jalan Grafika No 2, Kampus UGM Yogyakarta 55281
Telp. (0274) 552305, 902202 Fax. (0274) 552305
[email protected], [email protected]
Abstrak— M-QAM (M-ary Quadrature Amplitude
Modulation) is an M-ary digital modulation
technique that distinguishes M symbols in different
amplitude and phase. Symbols are formed by
combining scaled-amplitude two orthogonal signals,
sine and cosine, resulting in a form of QAM symbol.
In many recent and future technologies, the QAM
order should be changeable, according to the channel.
The receiver should follow the changing of order to
extract the information from the signal. This
experiment proposes two methods of QAM order
identification at the receiving side. The first method is
based on the constellation diagram and the second
method is based on the PAPR. The minimum SNR for
AWGN simulation in this experiment is 30 dB. For
constellation diagram-based method, if its SNR less
than 30 dB, 4-QAM is vulnerable identificated as 64QAM. For PAPR-based method, if its SNR less than
30 dB, 16-QAM is vulnerable identificated as 64QAM.
Keywords: M-QAM, identification, orde, PAPR, weight,
symbol error rate
I. PENDAHULUAN
M-ary Quadrature Amplitude Modulation (M-ary
QAM) adalah suatu teknik modulasi digital yang
melibatkan isyarat cosinus dan sinus sebagai isyarat
pembawa. Isyarat cosinus disebut sebagai isyarat
pembawa in-phase dan isyarat sinus disebut sebagai
isyarat pembawa quadrature. Karakteristik yang diubah
meliputi fase dan amplitudo dari isyarat pembawa.

L

1
,L

1
) (

L

3
,L

1
)
(
(
L

1
,L

3
) (

L

3
,L

3
)



.
.
(A, A ) 
imqm 
.
.

.
.



(

L

1
,
L

1
)(

L

3
,
L

1
)


. . .
. . .
.
.
.
. . .
(
L

1
,L

1
)
(
L

1
,L

3
)



.


.

.



(
L

1
,
L

1
)


(1)
Konstelasi dengan nilai M lebih tinggi dapat
mentransmisikan lebih banyak bit dalam satu simbol,
tetapi akan menghasilkan pesat galat bit yang lebih besar.
Pada konstelasi tersebut dapat dihitung nilai energi
reratanya. Jika diasumsikan bahwa tiap titik memiliki
probabilitas yang sama, maka energi rata-rata
ternormalisasi untuk isyarat M-QAM adalah
L
L

1

1


2
2i
2
2
2
2
2
2

(2)
M
E

(
2
i

1
)
a

(
2
i

1
)
a

(
2
i

2
j

1
)
a



s
8


i

0
i

0
j

1




Persamaan umum untuk isyarat M-QAM dapat
dinyatakan sebagai


2
E
2
E
s
s
s
(
t
)

I
(
t
)
cos(
2
f
t
)

Q
(
t
)
sin(
2
f
t
)(3)
0
0
T
T
s
s
Diagram blok pengirim
diperlihatkan pada Gambar 2.
M-QAM
sederhana
Gambar. 1 – Diagram Konstelasi 16-QAM
Konstelasi isyarat M-ary QAM yang umum digunakan
yaitu konstelasi persegi (square) diperlihatkan pada
Gambar 1.
Konstelasi tersebut tersusun dalam jarak sumbu
quadrature dan sumbu in-phase yang sama. Koordinat
simbol ke-m mengikuti matriks (Aim,Aqm) dengan elemen
LxL yang dinyatakan oleh
168
Gambar. 2 – Diagram blok pengirim M-QAM sederhana
Proses pada pengirim diawali dengan pemilahan bit
ganjil dan bit genap terhadap runtun biner serial b(t) yang
memiliki pesat bit Rb=1/Tb. Bit ganjil menuju kanal
quadrature dan bit genap menuju kanal in-phase. Proses
tersebut menghasilkan dua runtun biner paralel yang
memiliki pesat bit masing-masing Rb/2. Runtun bit genap
dan runtun bit ganjil tersebut kemudian diubah dari
bentuk biner menjadi bentuk sandi Gray. Sandi Gray akan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
(4)
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
menghasilkan sandi yang berbeda sebesar satu bit dengan
urutan sandi Gray sebelumnya dan setelahnya. Sehingga
galat bit antar simbol yang berdekatan sebesar satu bit.
Runtun sandi Gray selanjutnya dipetakan. Hasil dari
pemetaan berupa aras-aras tegangan komponen in-phase
I(t) dan quadrature Q(t) yang berturut-turut akan
termodulasi cos(2πfct) dan sin(2πfct). Terakhir, isyarat
pembawa in-phase dan quadrature yang telah dimodulasi
tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan isyarat MQAM s(t).
Diagram blok penerima
diperlihatkan pada Gambar 3.
M-QAM
sederhana
Gambar. 4 – Metode pembobotan berdasarkan jarak simbol
Sehingga, untuk mengetahui bobot total sinyal
masukan yang terdiri dari berbagai titik simbol, terhadap
pola suatu orde M-QAM, maka dihitung jumlah total dari
semua bobot titik simbol sinyal masukan :
Gambar. 3 – Diagram blok penerima M-QAM sederhana
n
Bobot total =
Pada penerima, isyarat M-QAM yang diterima r(t)
didemodulasi melalui perkalian dengan isyarat yang
dibangkitkan oleh osilator lokal. Ketika kondisi ideal
yaitu kanal tanpa gangguan dan penerima berhasil
mensinkronkan pembawa, maka isyarat r(t) dikalikan
dengan cos(2πfct) untuk memperoleh komponen in-phase
dari isyarat M-QAM dan isyarat r(t) dikalikan dengan
sin(2πfct) untuk memperoleh komponen quadrature dari
isyarat M-QAM. (Taub, 1986)
Hasil perkalian tersebut selanjutnya dilakukan proses
integrate and dump. Dengan menggunakan metode
Simpson (Purcell, 1998), bagian integrate and dump
berfungsi sebagai matched filter bagi isyarat pulsa. Bagian
integrate and dump di sini juga berperan sebagai sample
and hold yang mencuplik dan menahan nilai.
Hasil pencuplikan tersebut selanjutnya menjadi
masukan bagian identifikasi orde QAM. Ada dua metode
identifikasi orde QAM yang diusulkan. Yang pertama
adalah metode pembobotan berdasarkan jarak simbol.
Untuk melakukan pendekatan pola antara sinyal yang
masuk dengan titik simbol acuan, maka diperlukan
metode pembobotan. Dimana nilai bobot suatu titik sinyal
masukan berbanding terbalik dengan jaraknya terhadap
titik simbol acuan. Apabila jarak titik sinyal masukan
terhadap titik simbol referensi maksimum, maka bobotnya
0. Apabila titik sinyal masukan berhimpitan tepat diatas
simbol referensi, maka bobotnya maksimum. Jika jarak
maksimum pergeseran simbol yang mungkin terjadi
adalah A, dan jarak satu simbol sinyal masukan terhadap
satu titik simbol referensi = r, maka,
Bobot = A – r
Universitas Gadjah Mada
(Ar )
n
(5)
0
Metode identifikasi orde QAM yang kedua
berdasarkan PAPR. PAPR (Peak to Average Power
Ratio), adalah skala perbandingan antara daya puncak
sinyal dengan daya reratanya. Skala perbandingan antara
tiap orde M-QAM berbeda beda. Karena, semakin besar
orde M-QAM, maka daya reratanya jadi semakin kecil,
sehingga PAPRnya menjadi semakin besar.
(6)
daya
_
simbol
_
maksimum
PAPR =
rerata
_
daya
Gambar. 5 – Metode Identifikas orde QAM berdasarkan PAPR
Hasil dari identifikasi orde QAM lalu menjadi
referensi bagi pengawa-peta M-QAM. Pengawa-peta
melakukan estimasi simbol M-QAM yang dikirimkan
berdasarkan rentang nilai. Berdasarkan nilai simbol
keputusan yang dihasilkan tersebut, bagian pengawa-peta
selanjutnya menghasilkan sandi Gray yang bersesuaian.
Bagian pengubah Gray ke biner selanjutnya
melakukan pengubahan sandi Gray ke sandi biner.
Pengubah sandi Gray ke sandi biner menghasilkan sandi
biner yang merupakan sandi biner genap untuk kanal inphase dan sandi biner ganjil untuk kanal quadrature. Dan
Yogyakarta, 20 Juli 2010
169
ISSN: 2085-6350
Teknis
terakhir rangkaian paralel ke serial mengubah runtun
paralel bit genap dan bit ganjil, menjadi runtun serial.
II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dibuat simulasi sistem M-QAM
sederhana dengan menggunakan perangkat lunak borland
delphi enterprise version 7.0. Diagram blok sistem MQAM sederhana ditunjukkan oleh Gambar 6.
CITEE 2010
Dalam simulasi ini, kanal transmisi diasumsikan
terdapat gangguan Derau Putih Gaussian Aditif (Additive
White Gaussian Noise, AWGN) yang mempengaruhi
bentuk isyarat M-QAM yang dikirim, dengan
perbandingan sinyal –derau (Signal to Noise Ratio, SNR)
yang bisa diubah-ubah (Pratiwi, 2009).
Pada penerima, pertama kali dilakukan proses korelasi
yaitu pengalian isyarat M-QAM yang diterima dengan
isyarat cos(2πfct) dan sin(2πfct), pengitegralan, serta
sample and hold. Setelah itu dilakukan proses identifikasi
orde QAM. Hasil dari proses identifikasi orde QAM
menjadi acuan bagi pengawa-peta untuk menerjemahkan
simbol-simbol menjadi runtun sandi Gray, pengubahan
sandi Gray ke sandi biner dan proses paralel ke serial
(parallel-to-serial, P/S). Di akhir proses paralel ke serial,
penerima memperoleh runtun bit terima.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil percobaan didapatkan dari simulasi sistem MQAM menggunakan perangkat lunak borland delphi
enterprise version 7.0.
Analisis dilakukan terhadap orde yang teridentifikasi.
A. Probabilitas salah identifikasi orde QAM
Gambar. 6 – Diagram blok sistem M-QAM sederhana dalam simulasi
Bit kirim yang dibangkitkan merupakan biner acak.
Jenis M-QAM yang digunakan meliputi 4-QAM, 16QAM, dan 64-QAM.
Percobaan ini untuk meneliti probabilitas salah
identifikasi orde QAM untuk tiap ordenya. Parameter
masukan percobaan ini adalah :
1. Jumlah simbol kirim adalah 64, 128, 192,
256,....640 simbol.
2. Diuji identifikasi orde QAM pada penerimanya
dengan mengubah-ubah SNR
3. Dengan metode pembobotan berdasarkan jarak
simbol dan metode PAPR
Lalu diamati orde yang teridentifikasi pada tiap
percobaannya
Hasil percobaan dengan metode pembobotan dapat
dilihat pada Tabel 1. Dan hasil percobaan dengan metode
PAPR dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar. 7 – Diagram alir simulasi M-QAM
Proses yang terjadi pada pengirim terdiri dari proses
pembangkitan bit kirim, proses serial ke paralel (serial-toparallel, S/P),
pengubahan biner ke Gray yang
dilanjutkan dengan pemetaan simbol M-QAM yang terdiri
dari simbol kanal in-phase dan kanal quadrature, dan
modulasi quadrature. Proses dalam modulasi quadrature,
meliputi pembentukan isyarat kanal in-phase dan kanal
quadrature berturut-turut melalui pengalian simbol kanal
in-phase dengan isyarat cos(2πfct) dan pengalian simbol
kanal quadrature dengan isyarat sin(2πfct), dan terakhir
pembentukan isyarat M-QAM melalui penjumlahan
isyarat kanal in-phase dan isyarat kanal quadrature.
170
Bila dibandingkan, tidak ada perbedaan yang
signifikan antara metode pembobotan dengan metode
PAPR. Sehingga tidak bisa ditentukan, mana yang lebih
handal. Didapatkan hasil bahwa pergeseran acak yang
dialami titik-titik simbol masukan akibat derau,
mengakibatkan kesalahan identifikasi orde QAM. Orde
QAM yang teridentifikasi adalah orde yang tertinggi.
Karena pada orde QAM yang tertinggi, persebaran titiktitik simbolnya merata, sehingga dianggap bahwa pola
persebaran titik simbol orde QAM tertinggi itulah yang
paling mendekati persebaran acak titik simbol masukan.
TABEL I.
PROBABILITAS SALAH IDENTIFIKASI ORDE QAM
DENGAN METODE PEMBOBOTAN BERDASARKAN JARAK SIMBOL
SNR
Yogyakarta, 20 Juli 2010
4-QAM
16-QAM
64-QAM
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
(dB)
16QAM
64QAM
4QAM
64QAM
4QAM
16QAM
Gambar.9 Probabilitas salah identifikasi orde
QAM dengan metode PAPR
0
0
1
0
1
0
0
5
0
1
0
1
0
0
10
0
1
0
1
0
0
15
0
1
0
1
0
0
20
0
1
0
0
0
0
25
0
0,2
0
0
0
0
30
0
0
0
0
0
0
35
0
0
0
0
0
0
40
0
0
0
0
0
0
SNR (dB)
4-QAM
16-QAM
64-QAM
∞
0
0
0
0
0
0
0
4,097182
6,33158
6,308492
B.
Nilai PAPR untuk tiap orde QAM
Pada percobaan ini, dikirimkan 600 simbol untuk 4,
16, dan 64-QAM. Lalu diubah-ubah SNRnya, dan diamati
jumlah PAPRnya. Grafik hasil percobaan dapat dilihat
pada Gambar 8 dan 9 serta pada Tabel 2.
TABEL III.
NILAI PAPR UNTUK TIAP ORDE QAM
5
3,239333
4,709083
4,687306
10
1,983573
3,555536
3,984014
15
1,561713
2,695774
3,372719
20
1,40765
2,326105
2,739099
25
1,155222
2,080983
2,542203
30
1,092857
1,909727
2,43627
35
1,059245
1,899099
2,531694
40
1,028796
1,852257
2,461669
∞
1
1,786215
2,365626
Gambar.8 Probabilitas salah identifikasi orde
QAM dengan metode pembobotan berdasarkan jarak
simbol
TABEL II.
SNR
(dB)
PROBABILITAS SALAH IDENTIFIKASI ORDE QAM
DENGAN METODE PAPR
4-QAM
1664QAM QAM
16-QAM
464QAM QAM
64-QAM
416QAM
QAM
0
0
1
0
1
0
0
5
0
1
0
1
0
0
10
0,3
0,7
0
1
0
0
15
1
0
0
1
0
0
20
0
0
0
0,9
0
0
25
0
0
0
0,4
0
0
30
0
0
0
0
0
0
35
0
0
0
0
0
0
40
0
0
0
0
0
0
∞
0
0
0
0
0
0
Gambar.10 –Nilai PAPR untuk tiap orde QAM
Dari Gambar 10 terlihat, bahwa Nilai PAPR stabil
ketika SNRnya lebih dari 20 dB. Bila diasumsikan ketika
nilai PAPRnya masih stabil tersebut, merupakan rentang
nilai PAPR untuk tiap orde QAM, maka rentang nilai
PAPR untuk tiap orde :
4-QAM
: 1 – 1,2
16-QAM
: 1,8 – 2,1
64-QAM
: 2,3 – 2,5
IV. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis hasil percobaan dan pembahasan
pada bab-bab sebelumnya, dapat diperoleh kesimpulan
sebagai berikut.
1.
2.
Universitas Gadjah Mada
Semakin besar orde QAM, pesat galat
simbolnya semakin rentan. Ini disebabkan jarak
antar simbolnya semakin dekat., sehingga sinyal
QAM yang berorde tinggi rentan derau.
Batas kebenaran identifikasi orde oleh kedua
metode ini apabila SNRnya lebih dari 30 dB.
Apabila SNR kurang dari 30 dB, maka titik –
Yogyakarta, 20 Juli 2010
171
ISSN: 2085-6350
3.
4.
172
Teknis
titik simbolnya sudah ama acak, sehingga terjadi
kesalahan identifikasi orde.
Tidak ada perbedaan yang signifikan dalam
probabilitas kesalahan identifikasi orde antara
metode pembobotan berdasarkan jarak simbol,
dengan metode PAPR. Sehingga tidak bisa
ditentukan, mana yang lebih handal.
Pergeseran acak yang dialami titik-titik simbol
masukan akibat derau, mengakibatkan kesalahan
identifikasi orde QAM. Orde QAM yang
teridentifikasi adalah orde yang tertinggi.
Karena pada orde QAM yang tertinggi,
persebaran titik-titik simbolnya merata, sehingga
dianggap bahwa pola persebaran titik simbol
orde QAM tertinggilah yang paling mendekati
persebaran acak titik simbol masukan.
CITEE 2010
5.
Nilai PAPR stabil ketika SNRnya lebih dari 20
dB. Bila diasumsikan ketika nilai PAPRnya
masih stabil tersebut, merupakan rentang nilai
PAPR untuk tiap orde QAM, maka rentang nilai
PAPR untuk tiap orde :
4-QAM
: 1 – 1,2
16-QAM
: 1,8 – 2,1
64-QAM
: 2,3 – 2,5
REFERENSI
[11 Pratiwi, E., 2009, Pengaruh Keterbatasan Cacah Bit IDFT/DFT
terhadap Unjuk Kerja OFDM, Skripsi, Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
[2] Purcell, E.W. and Edwin, 1998, Kalkulus dan Geometri Analitis
Jilid 1, Erlangga, Jakarta.
[3] Taub, H., and Schilling, D.L., 1986, Principles of Communication
Systems, 2nd edition, McGraw-Hill Inc., New York.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Implementasi Pengirim OFDM Pada FPGA Xilinx Spartan-3E
Adi Mahmud Jaya Marindra, Risanuri Hidayat, Astria Nur Irfansyah
Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
Jalan Grafika 2 Yogyakarta, 55281, Indonesia
[email protected]
Dalam implementasi OFDM, di sisi pengirim terdapat
bagian-bagian antara lain blok pengubah serial ke paralel,
blok pemeta, blok IFFT, blok guard interval, blok
pengubah paralel ke serial, dan blok pengubah digital ke
analog. Secara sederhana sistem pengirim dan penerima
OFDM dapat dilihat pada Gambar 2.
D/A
P/S
........
........
Guard Interval
IFFT
........
........
Mapping
Input
Data
S/P
Channel
A/D
S/P
........
........
Delete GI
FFT
........
........
Equalizer
........
Demapping
Output
Data
P/S
Abstrak—Obyek
dari
penelitian
ini
adalah
mengimplementasikan sebuah model pengirim OFDM pada
sebuah chip FPGA Xilinx Spartan-3E. Desain dibagi dalam
beberapa bagian yang meliputi pengubah serial ke paralel,
pemeta 16-QAM, IFFT 8 titik, dan pengubah paralel ke
serial. 16-QAM merupakan salah satu skema modulasi yang
digunakan pada standar komunikasi IEEE 802.11a. Desain
dibuat dengan VHDL pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i.
Keluaran dari pengirim OFDM ditampilkan pada
antarmuka LCD pada papan pengembangan Xilinx
Spartan-3E dan dibandingkan dengan keluaran pengirim
OFDM serupa yang dimodelkan pada Matlab. Sebagai
hasilnya, implementasi pengirim OFDM
mampu
menunjukkan kinerja yang benar dan sangat mendekati
hasil Matlab. Dari segi kapasitas, FPGA Xilinx Spartan-3E
sangat mencukupi untuk kebutuhan rancangan dan
berpotensi untuk pengembangan implementasi sistem yang
lebih besar.
Pengirim, OFDM, FPGA Xilinx Spartan-3E, VHDL
I.
PENDAHULUAN
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)
merupakan sebuah skema multipleks yang mampu
memberikan pesat bit yang tinggi sekaligus menjawab
tantangan efisiensi pada lebar pita frekuensi. Skema
penjamakan OFDM merupakan metode khusus di mana
aliran data tunggal ditransmisikan pada sejumlah sub
pembawa dengan pesat yang lebih rendah dimana setiap
sub pembawa bersifat saling ortogonal [1]. Pada dasarnya,
OFDM merupakan pengembangan dari FDM (Frequency
Division Multiplexing). Keduanya merupakan teknik
transmisi pita lebar (wideband) dengan banyak pembawa
(multicarrier). Perbedaan utama terletak dari segi efisiensi
pemakaian spektrum seperti yang diperlihatkan pada
Gambar 1.
Gambar 1. Perbandingan spektrum sistem FDM dan OFDM [2]
Pemakaian spektrum frekuensi pada FDM tidak
efisien karena sub pembawa tidak saling ortogonal. Agar
tidak terjadi interferensi, sistem FDM harus memberi
jarak antara spektrum pembawa satu dengan yang lain.
Berbeda halnya dengan OFDM, pemakaian pembawa
yang saling ortogonal memungkinkan spektrum antar sub
kanal saling tumpang (overlap) tanpa menimbulkan
interferensi satu sama lain.
Universitas Gadjah Mada
Gambar 2. Konfigurasi sederhana sistem OFDM [3]
Dalam penelitian ini dibuat implementasi sistem dasar
pengirim OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E. Blokblok yang yang diimplementasikan terdiri dari blok
pengubah serial ke paralel (S/P), blok pemeta (mapping),
blok IFFT, dan blok pengubah paralel ke serial (P/S).
FPGA (Field Programmable Gate Array) adalah
peralatan logika yang terdiri dari susunan sel-sel logika
dua dimensi dan saklar-saklar yang dapat diprogram [4].
Pengertian terprogram dalam FPGA adalah mirip dengan
interkoneksi saklar dalam breadboard yang bisa diubah
oleh pengguna atau pembuat desain. Karena proses
tersebut dapat dikerjakan oleh pendesain di dalam
laboratorium atau bisa disebut “in field” tanpa adanya
fasilitas fabrikasi, maka peralatan tersebut dapat
dinamakan sebagai “field programmable” [5].
Salah satu jenis FPGA yang diproduksi oleh Xilinx,
perusahaan penyuplai PLD terbesar di dunia sekaligus
penemu FPGA, adalah FPGA Xilinx Spartan-3E. Pada
[6] diuraikan bahwa arsitektur FPGA Xilinx Spartan-3E
terdiri dari interkoneksi dan 5 bagian fungsional yang
antara lain:
1. Configurable Logic Block (CLB), setiap CLB
mempunyai 4 slice, masing-masing slice terdiri dari 2
Look-Up
Table
(LUT)
yang
dapat
mengimplementasikan fungsi logika termasuk
momori penyimpan (flip-flop).
2. Input/Output Block (IOB), mengatur aliran data antara
pin input/output dan logika internal rangkaian.
3. Block RAM, menyediakan penyimpanan data dalam
bentuk blok.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
173
ISSN: 2085-6350
Teknis
4. Multiplier Block, sebagai blok pengali dengan 2 buah
input biner 18 bit.
5. Digital
Clock
Manager
(DCM)
Block,
mendistribusikan, menunda, menjamak, membagi,
dan menggeser fase sinyal clock.
Interkoneksi merupakan penghubung antara bagianbagian fungsional tersebut.
II.
CITEE 2010
sudah terintegrasi dengan berbagai macam properti alat
dan antarmuka. Properti yang berperan pada penelitian
ini antara lain clock internal 50 MHz, tombol reset, saklar
geser, LED, saklar geser, dan antarmuka LCD.
METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian terdiri atas perancangan sistem,
pengujian dengan perangkat lunak (simulasi),
implementasi ke perangkat keras, pengujian pada
perangkat keras, dan analisis hasil pengujian.
Perancangan sistem menggunakan pemrograman
dengan VHDL pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i.
Setelah simulasi menunjukkan bahwa desain mampu
bekerja dengan benar, selanjutnya hasil perancangan
diimplementasikan pada FPGA Xilinx Spartan-3E
XC3S500E FG320.
A. VHDL
VHDL (Very high speed integrated circuit Hardware
Description Language) merupakan sebuah bahasa
pemrograman yang digunakan untuk mendeskripsikan
perangkat keras. Entitas desain VHDL terdiri dari 2
bagian yakni entity declaration, yang khusus
mendeskripsikan port-port masukan/keluaran, dan
architecture, yang berisi deskripsi detail rangkaian pada
desain.
D. Rancangan Sistem
Sistem OFDM pada standar komunikasi IEEE
802.11a memiliki 4 buah opsi modulasi yaitu BPSK,
QPSK, 16-QAM, dan 64-QAM. Mengacu pada salah satu
modulasi dalam standar tersebut, sistem yang
diimplementasikan pada penelitian ini menggunakan
skema modulasi 16-QAM. Untuk mengantisipasi
keterbatasan pada FPGA, rancangan sistem pada
penelitian ini hanya menggunakan 8 sub pembawa
sehingga menggunakan IFFT 8 titik sebagaimana
ditunjukkan oleh Gambar 5.
0
0
7
P/S (8/1)
IFFT 8 Titik
Mapping 16-QAM
31
0
............
Input
Data
S/P (1/32)
B. Xilinx ISE 9.2i
Xilinx ISE 9.2i merupakan salah satu versi ISE
(Integrated Software Environment) yang dibuat oleh
perusahaan Xilinx untuk mendesain dan memprogram
chip FPGA yang dikeluarkan oleh perusahaan Xilinx.
Seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 3, tahapan dalam
pembuatan desain pada Xilinx ISE
sampai
diimplementasikan ke dalam FPGA meliputi tahap
pembuatan desain sistem (design entry), tahap synthesis,
tahap behavioral simulation, tahap implementation, dan
tahap generate programming file (device programming).
Gambar 4. Papan pengembangan Xilinx Spartan-3E
Transmitted
Symbol
7
Gambar 5. Bagan sistem pengirim OFDM yang diimplementasikan
Blok guard interval yang berada setelah blok IFFT
tidak ikut diimplementasikan karena blok guard interval
merupakan
blok
optimalisasi
yang
berfungsi
menghilangkan masalah interferensi antar simbol (ISI)
akibat jalur perambatan jamak. Pada implementasi nyata,
blok guard interval merupakan bagian yang sangat
penting dalam sistem OFDM, akan tetapi fokus penelitian
ini adalah hanya pada sistem dasar pengirim OFDM.
III.
Gambar 3. Tahapan pembuatan desain dengan Xilinx ISE
C. Papan Pengenbangan Xilinx Spartan-3E
Papan pengembangan Xilinx Spartan-3E, seperti
yang diperlihatkan pada Gambar 4, merupakan papan
modul yang dikhususkan untuk pengembangan chip
FPGA famili Spartan-3E. Pada papan ini, chip FPGA
174
PENGUJIAN PADA XILINX ISE (SIMULASI)
Pengujian pada perangkat lunak Xilinx ISE dilakukan
untuk tiap blok penyusun dan untuk gabungan blok
sebagai kesatuan pengirim OFDM.
A. Pengujian Pengubah Serial ke Paralel
Sesuai hasil simulasi pada Gambar 6, pengubah serial
ke paralel dapat berfungsi dengan benar di mana
masukan serial diubah ke keluaran paralel dan memberi
tanda pada blok pemeta setiap selesai memparalelkan 32
bit.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
memberikan keluaran yang sesuai dengan diagram
konstelasi 16-QAM.
masukan
TABEL 1. UJI KEBENARAN HASIL SIMULASI PEMETA 16-QAM
Data
Masukan
Pengujian
keluaran
Gambar 6. Hasil simulasi pengubah serial ke paralel
Pengubah serial ke paralel diestimasi menggunakan
23 slice terdiri dari 39 slice flip-flop dan 8 LUT, atau
ekuivalen dengan 365 gerbang logika.
B. Pengujian Pemeta 16-QAM
Setiap 4 bit dari keluaran pengubah serial ke paralel
dipetakan menjadi sebuah simbol kompleks menurut
duagram konstelasi 16-QAM seperti yang ditunjukkan
pada Gambar 7. Sebuah simbol kompleks hasil pemetaan
terdiri dari komponen simbol riil dan komponen simbol
imajiner, di mana sebuah bilangan komponen simbol
direpresentasikan dengan 18 bit biner berdasarkan alokasi
1 bit untuk sign bit, 7 bit untuk bilangan bulat, dan 10 bit
untuk bilangan di belakang koma. Hasil simulasi pemeta
16-QAM untuk sebuah sampel masukan diperlihatkan
pada Gambar 8.
Kanal
ke-
Keluaran
Berdasarkan
Konstelasi
16-QAM
0
-1-1j
0
1
0
1
0
1
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
2
3
4
5
6
7
Hasil Keluaran Pada Simulasi
I
11111111.0000000000 = -1
Q
11111111.0000000000 = -1
Keterangan
Sesuai
I
11111111.0000000000 = -1
Q
11111111.0000000000 = -1
I
11111101.0000000000 = -3
Q
00000001.0000000000 = +1
-1-1j
Sesuai
-3+1j
Sesuai
I
11111101.0000000000 = -3
Q
00000001.0000000000 = +1
-3+1j
Sesuai
I
11111101.0000000000 = -3
Q
11111101.0000000000 = -3
-3-3j
Sesuai
I
00000001.0000000000 = +1
Q
00000001.0000000000 = +1
I
11111101.0000000000 = -3
Q
11111101.0000000000 = -3
I
00000001.0000000000 = +1
Q
00000001.0000000000 = +1
+1+1j
Sesuai
-3-3j
Sesuai
+1+1j
Sesuai
Pemeta 16-QAM untuk 8 sub kanal diestimasi
menggunakan 18 slice terdiri dari 32 LUT, atau ekuivalen
dengan 192 gerbang.
C. Pengujian IFFT 8 Titik
Simbol hasil pemetaan dijadikan masukan bagi IFFT
yang berperan sebagai modulator pada pengirim OFDM.
Ada 2 versi blok IFFT yang diimplementasikan, yaitu
IFFT dengan pengali internal FPGA Xilinx Spartan-3E
dan IFFT dengan pengali buatan. Pada IFFT 8 titik,
pengali hanya diperuntukkan khusus untuk bobot
ej(2π)(1)/8, ej(2π)(3)/8, ej(2π)(5)/8, ej(2π)(7)/8 yang mengandung
konstanta 0,7071 karena perkalian-perkalian lain yaitu
dengan bobot 1, -1, 1j, atau -1j dapat digantikan sebagai
operasi pengurangan. Pengali buatan dibangun dari
gerbang-gerbang dengan menerapkan algoritma pengali
Booth. Hasil simulasi IFFT 8 titik ditunjukkan oleh
Gambar 9. Sedangkan Tabel 2 memperlihatkan pengujian
tingkat kebenaran untuk keluaran IFFT yang tertera pada
hasil simulasi.
Gambar 7. Diagram konstelasi 16-QAM
Hasil pemeta
(dready = 1)
Gambar 8. Hasil simulasi pemeta 16-QAM
Keluaran tiap sub kanal yang terlihat pada hasil
simulasi diperiksa kebenarannya pada Tabel 1. Hasil uji
kebenaran memperlihatkan bahwa pemeta 16-QAM telah
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Gambar 9. Hasil simulasi IFFT 8 titik
175
ISSN: 2085-6350
Teknis
TABEL 2 – UJI KEBENARAN HASIL SIMULASI IFFT 8 TITIK
Kanal
ke0
1
2
3
4
5
6
7
Data
Masukan
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
-1
-1
-1
-1
-3
+1
-3
+1
-3
-3
+1
+1
-3
-3
+1
+1
Hasil
Perhitung
an Matlab
-1,5
-0,5
0,1036
-0,4571
0,5
0
0,75
-0,1036
-1
-1
-0,6036
0,9571
0
-0,5
0,75
0,6036
Hasil Keluaran Pada Simulasi
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
I
Q
11110.1000000000 = -1,5
11111.1000000000 = -0,5
00000.0001101010 = +0,103515625
11111.1000101100 = -0,45703125
00000.1000000000 = +0,5
00000.0000000000 = 0
00000.1100000000 = +0,75
11111.1110010110 = -0,103515625
11111.0000000000 = -1
11111.0000000000 = -1
11111.0110010110 = -0,603515625
00000.1111010100 = +0,95703125
00000.0000000000 = 0
11111.1000000000 = -0,5
00000.1100000000 = +0,75
00000.1001101010 = +0,603515625
Selisih
0%
0%
0,081443%
0,015041%
0%
0%
0%
0,081443%
0%
0%
0,013979 %
0,007183 %
0%
0%
0%
0,013979 %
Adanya selisih antara perhitungan Matlab dan hasil
simulasi disebabkan oleh perbedaan akurasi, di mana
akurasi keluaran perhitungan pada Matlab dibatasi oleh
representasi bilangan hingga 4 bilangan di belakang
koma. Sementara itu, akurasi hasil keluaran IFFT 8 titik
yang diimplementasikan dibatasi oleh ketelitian dalam
pendefinisian konstanta bobot 0,7071 dan bilangan hasil
keluaran di mana konstanta bobot pengali dan bilangan
hasil perkalian direpresentasikan dengan alokasi 10 bit
untuk bilangan di belakang koma. Bobot 0,7071 jika
direpresentasikan dengan ketelitian lebih tinggi adalah
0,707106781. Sedangkan konstanta pada perancangan
blok IFFT 8 titik hanya merepresentasikan nilai
pendekatan yaitu 00000000.1011010100b = 0,70703125.
Estimasi penggunaan kapasitas untuk blok IFFT 8
titik dengan pengali internal adalah 634 slice terdiri dari
1064 LUT, 4 pengali 18x18, atau ekuivalen dengan
13923 gerbang. Penggunaan pengali internal tidak
memakan kapasitas slice FPGA karena pada FPGA
Xilinx Spartan-3E terdapat 20 pengali internal yang
teralokasi sendiri di luar CLB. Sedangkan dengan pengali
buatan, estimasi kapasitas yang dibutuhkan bertambah
menjadi 830 slice terdiri dari 1566 LUT, atau ekuivalen
dengan 16965 gerbang.
D. Pengujian Pengubah Paralel ke Serial
CITEE 2010
kanal. Simbol OFDM yang terdiri dari 8 sub kanal
keluaran IFFT dikeluarkan dengan durasi 640 ns.
Estimasi penggunaan kapasitas untuk blok pengubah
paralel ke serial adalah 126 slice terdiri dari 6 slice flipflop dan 223 LUT, atau ekuivalen dengan 1539 gerbang.
E. Pengujian Pengirim OFDM (Gabungan Blok)
Keberhasilan pengujian pengirim OFDM sebagai
gabungan blok-blok penyusunnya telah terbukti pada
hasil pengujian dan pembahasan masing-masing blok.
Hal menyangkut akurasi keluaran pengirim OFDM juga
telah dijelaskan pada pembahasan blok IFFT 8 titik.
Secara keseluruhan, implementasi sistem pengirim
OFDM dapat dinyatakan berhasil karena sistem telah
memberikan karakteristik fungsi yang sesuai dengan
teori.
Estimasi penggunaan kapasitas FPGA untuk pengirim
OFDM adalah 441 slice terdiri dari 80 slice flip-flop dan
801 LUT, 36 IOB, 4 pengali, dan 2 GCLK. Setelah
melalui tahap implementation, penggunaan kapasitas
lebih dioptimalkan menjadi 339 slice terdiri dari 79 slice
flip-flop dan 721 LUT, 36 IOB, 4 pengali, dan 2 GCLK,
atau kuivalen dengan 7069 gerbang.
Pengurangan penggunaan kapasitas tidak hanya
terjadi pada proses antar tahap pada perangkat lunak
Xilinx ISE. Seperti ditunjukkan pada Tabel 3,
penggunaan kapasitas untuk pengirim OFDM (gabungan
blok-blok) lebih sedikit dibandingkan total penjumlahan
penggunaan kapasitas untuk masing-masing blok.
Artinya terdapat penyusutan penggunaan kapasitas FPGA
setelah
blok-blok
penyusun
pengirim
OFDM
digabungkan.
Pada Tabel 3 dapat dilihat bahwa total penggunaan
slice berdasarkan penjumlahan penggunaan kapasitas
hasil sintesis masing-masing blok adalah 801 slice.
Tetapi pada kenyataannya, penggabungan blok yang
membentuk kesatuan pengirim OFDM menunjukkan
bahwa penggunaan kapasitas dapat ditekan hingga 399
slice, di mana penggunaan LUT berkurang namun
penggunaan flip-flop bertambah. Berdasarkan fenomena
penyusutan tersebut, dapat dianalisis bahwa perangkat
lunak Xilinx ISE mampu melakukan optimalisasi
terhadap rangkaian digital yang akan diimplementasikan
ke FPGA. Xilinx ISE membentuk kombinasi optimal
antara LUT, flip-flop, serta komponen lain sehingga
penggunaan slice FPGA dapat ditekan ke jumlah yang
lebih minimal.
TABEL 3. PENGURANGAN PENGGUNAAN KAPASITAS
SETELAH PENGGABUNGAN BLOK
Blok
S/P
Gambar 10. Hasil simulasi pengubah paralel ke serial
Keluaran IFFT yang ditransmisikan secara bersamaan
(paralel) diubah menjadi transmisi serial oleh blok
pengubah paralel ke serial. Hasil simulasi pada Gambar
10 memperlihatkan bahwa blok pengubah paralel ke
serial dapat berfungsi dengan benar di mana keluaran dari
8 sub kanal IFFT ditransmisikan secara serial pada 1 jalur
176
Slice
Slice flip-flop
4 input LUT
Pengali 18x18
Gerbang Ekuivalen
23
39
8
365
Blok
Pemeta 16QAM
18
32
192
Blok
IFFT 8
Titik
634
1064
4
13923
Blok
P/S
Total
Pengirim OFDM
(Gabungan Blok)
126
6
223
1539
801
45
1327
4
16019
399
79
721
4
7069
Pembahasan mengenai penggunaan kapasitas yang
telah dijelaskan di atas adalah penggunaan kapasitas
untuk pengirim OFDM dengan blok IFFT yang
menggunakan pengali internal. Dengan blok IFFT yang
menggunakan pengali buatan, kebutuhan sumber daya
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
untuk pengirim OFDM akan bertambah menjadi 510 slice
terdiri dari 79 slice flip-flop dan 937 LUT, atau
menggunakan 8077 gerbang. Apabila dibandingkan,
penggunaan sumber daya FPGA Xilinx Spartan-3E untuk
implementasi rancangan pengirim OFDM dengan pengali
internal dan dengan pengali buatan ditunjukkan oleh
Tabel 4.
TABEL 4. PENGGUNAAN KAPASITAS FPGA UNTUK
IMPLEMENTASI DESAIN PENGIRIM OFDM
Tersedia
Slice
Slice flip-flop
4 input LUT
Pengali 18x18
IOB
GCLK
Gerbang Ekuivalen
4656
9312
9312
20
232
24
500000
Pengirim OFDM
dengan pengali
internal
399
8%
79
1%
721
7%
4
20%
36
15%
2
8%
7069
1,41%
Pengirim OFDM
dengan pengali
buatan
510
10%
79
1%
953
10%
36
15%
2
8%
8077
1,62%
Berkaitan dengan kecepatan dan waktu tunda yang
terjadi pada pengirim OFDM, tunda yang dihasilkan
sistem pengirim OFDM baik yang menggunakan pengali
internal ataupun pengali buatan adalah sama besar,
seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
TABEL 5. ESTIMASI WAKTU TUNDA PADA PENGIRIM OFDM
Jenis Waktu
Tunda
Logic (gate) delay
Route (net) delay
Total delay
Min Period
Offset In
Offset Out
2,307 ns
1,019 ns
3,326 ns
1,526 ns
0,420 ns
1,946 ns
3,948 ns
0,420 ns
4,368 ns
Combinatorial
Path
-
Waktu tunda minimum period menentukan clock
maksimum yang dapat digunakan untuk desain. Pada
implementasi sistem pengirim OFDM ini, berdasarkan
periode minimal 3,326 ns maka clock maksimal yang
dapat digunakan adalah 300,661 MHz. Dengan clock
internal FPGA 50 MHz, model pengirim OFDM yang
diimplementasikan mampu memberi kecepatan yang
dapat dihitung berdasarkan persamaan:
Kecepatan= (1/Ts)(NIFFT)(m)
(1)
di mana, Ts = durasi simbol OFDM (terdiri dari 8 simbol
keluaran IFFT), NIFFT = jumlah sub kanal IFFT, dan =
level modulasi (jumlah representasi bit per simbol.
Dengan demikian, kecepatan yang diperoleh adalah
(1/640.109)(8)(4) = 50 Mbps.
Waktu tunda offset in dan offset out bersumber dari
koneksi rangkaian logika paling luar dengan buffer
masukan atau keluaran. Offset in menentukan waktu
minimal kedatangan masukan sebelum clock, sedangkan
offset out menentukan waktu maksimal yang dibutuhkan
keluaran setelah clock.
PENGUJIAN HASIL IMPLEMENTASI PADA
FPGA
Pengujian hasil implementasi pada FPGA dilakukan
pada papan pengembangan Xilinx Spartan-3E. Proses
pengamatan melibatkan penggunaan saklar geser, LCD
(Liquid Crystal Display), dan LED (Light Emitting
Diode). Bagan sistem untuk pengujian ditunjukkan pada
Gambar 11.
ISSN: 2085-6350
Sistem
Pembagi Clock
Saklar Geser
Generator Pola
Data Masukan
Serial
Sistem Pengirim
OFDM Yang
Diimplementasikan
Dekoder biner ke
ASCII
Sistem Penampil
Ke LCD
LCD
(Penampil Simbol)
LED
(Penampil Urutan
Simbol)
Gambar 11. Bagan pengujian hasil implementasi pada FPGA
Masukan ditentukan oleh posisi saklar geser
berdasarkan pola data yang telah diprogramkan pada
FPGA.
Penyedia
data
masukan
tersebut
diimplementasikan sebagai blok generator data dan
menyimpan pola runtun bit seperti yang diperlihatkan
pada Tabel 6.
TABEL 6. POLA RUNTUN BIT MASUKAN YANG DISIMPAN
PADA BLOK GENERATOR DATA
Posisi Saklar Geser
0000
0001
0010
0011
0100
0101
0110
0111
1000
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111
Runtun bit masukan
00000000000000000000000000000000
11111111111111111111111111111111
01010101010101010101010101010101
10101010101010101010101010101010
00000000000000001111111111111111
00000000111111110000000011111111
00001111000011110000111100001111
01010101001100110000111100001111
01101010000111010101000010100011
10111100100101010100001011101010
10000001110101010101110101001010
00001010100111010110101001010101
10010111010101011111111111101000
10010110110011000111000101010011
01101010101000101000011111101000
01111101111111111000010001111111
Keluaran dari pengirim OFDM ditampilkan pada
LCD untuk melihat kesesuaian antara keluaran pada hasil
simulasi dengan keluaran setelah diimplementasikan.
Simbol-simbol yang dikeluarkan dapat tampak oleh mata
karena adanya pembagi clock yang memperbesar periode
clock hingga hitungan detik. Data dan urutannya yang
ditampilkan pada LCD dan LED dibandingkan dengan
hasil simulasi pada Xilinx ISE serta data OFDM yang
dimodelkan pada Matlab. Salah satu hasil pengujian pada
Gambar 12 menunjukkan bahwa hasil implementasi
pengirim OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E telah
sesuai dengan hasil simulasi pada Xilinx ISE.
Sub kanal 0
Sub kanal 1
Sub kanal 3
Sub kanal 4
Sub kanal 5
Sub kanal 5
Sub kanal 6
Sub kanal 7
IV.
Gambar 12. Foto hasil pengujian untuk posisi saklar geser “0100”
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
177
ISSN: 2085-6350
Teknis
Secara keseluruhan, hasil pengujian pada papan
pengembangan Xilinx Spartan-3E memberikan hasil
keluaran dengan benar, sangat mendekati hasil
perhitungan dengan Matlab sebagaimana hasil pengujian
(simulasi) pada perangkat lunak Xilinx ISE 9.2i.
[3]
[4]
[5]
V.
KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan sistem dan pengujian yang
telah dijelaskan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat
diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil simulasi dan implementasi sistem pengirim
OFDM pada FPGA Xilinx Spartan-3E memberikan
keluaran yang sangat mendekati hasil Matlab. Sebagai
hasilnya, keseluruhan sistem memperlihatkan unjuk
kerja yang baik dan mampu berfungsi dengan benar.
2. Data keluaran sistem pengirim OFDM memiliki
keterbatasan akurasi dalam representasi data bilangan
di belakang koma. Hal ini disebabkan oleh alokasi 10
bit untuk bilangan di belakang koma yang hanya
memberikan ketelitian hingga 2-10 = 0,0009765625.
Semakin banyak alokasi representasi bit untuk sebuah
simbol, semakin tinggi akurasi yang dapat diberikan.
3. Sistem pengirim OFDM yang dirancang dengan
pengali internal menggunakan kapasitas sebanyak 399
(8%) dari total 4656 slice, atau ekuivalen dengan
7069 gerbang, serta 4 dari 20 pengali yang dimiliki
FPGA Xilinx Spartan-3E. Sedangkan sistem pengirim
OFDM yang dirancang dengan pengali buatan
(algoritma Booth) menggunakan kapasitas sebanyak
510 slice (10%) atau ekuivalen 8077 gerbang. Hal ini
membuktikan bahwa dari segi kapasitas, FPGA
Xilinx Spartan-3E memiliki tingkat keluwesan cukup
tinggi untuk mengakomodasi implementasi dan
pengembangan sistem yang lebih besar.
4. Waktu tunda minimum period atau tunda yang terjadi
pada internal rangkaian adalah 3,326 ns. Waktu tunda
ini menyebabkan clock maksimal yang dapat
diterapkan pada sistem adalah 300,661 MHz. Dengan
clock internal FPGA 50 MHz, sistem pengirim
OFDM yang diimplementasikan memberikan
kecepatan 50 Mbps. Waktu minimal kedatangan
masukan sebelum clock atau disebut waktu tunda
offset in adalah selama 1,946 ns, sedangkan waktu
maksimal yang dibutuhkan keluaran setelah clock
atau yang disebut tunda offset out adalah 4,368 ns.
5. Xilinx ISE sebagai perangkat lunak pengembangan
FPGA mampu melakukan optimalisasi penggunaan
kapasitas pada desain.
6. Blok-blok yang diimplementasikan pada sistem ini
juga dapat digunakan untuk implementasi sistem
OFDM lain dengan sedikit penyesuaian atau
modifikasi.
[6]
CITEE 2010
Yoshikazu Miyanaga, Shingo Yoshizawa (Hokkaido University),
“The Next Generation Wireless Communication System”,
proceeding in International Conference on Telecommunications,
Industry and Regulatory Development (ICTIR) , Bangkok, 2007.
Pong P. Chu, “FPGA Prototyping By VHDL Examples (Xilinx
Spartan-3 Version), New Jersey: John Wiley & Sons, 2008.
Advis Prihandika, “Perbandingan Kinerja Perkalian Biner 8 Bit
Algoritma Booth dan Wallace Tree Yang Diimplementasikan
Pada FPGA”, Skripsi Jurusan Teknik Elektro UGM, Yogyakarta,
2007.
Xilinx Inc, “Spartan-3E FPGA Family Complete Data Sheet”,
2008.
REFERENCES
[1]
[2]
178
R. C. T. Lee, Mao-Ching Chiu, and Jung-Shan Lin,
“Communications Engineering”, Singapore: John Wiley & Sons
(Asia) Pte Ltd, 2007.
Man-On Pun, Michele Morelli, C-C Jay Kuo, “Multi-Carrier
Techniques For Broadband Wireless Communications”, London:
Imperial College Press, 2007.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Aplikasi Logika Fuzzy Teroptimasi untuk Meminimalkan
Pengaruh Derau pada Segmentasi Adaptif Citra Medis
Indah Soesanti1), Adhi Susanto1), Thomas Sri Widodo1), Maesadji Tjokronegoro2)
1)
Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281
email: [email protected]
2)
Fakultas Kedokteran Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281
Abstract—The objective of this research is to minimize noise
effect in medical image adaptive segmentation. The reduced
medical image noise effect can increase the accuracy of the
analysis and diagnosis of diseases by doctors. The success of
the image analysis system depends on the quality of the
segmentation. The image segmentation is to separate the
image into regions that are meaningful for a given purpose.
In this research, the Fuzzy C-Means (FCM) algorithm with
spatial information is presented to segment noisy MRI
medical images. The FCM clustering utilizes the distance
between pixels and cluster centers in the spectral domain to
compute the membership function. The pixels of an object
in image are highly correlated, and this spatial information
is an important characteristic that can be used to aid their
labeling. This scheme greatly reduces the effect of noise. The
FCM method successfully classifies the brain MRI images
into five clusters. This technique is therefore a powerful
method for noisy image segmentation. The best result is a
Gaussian noisy MRI Normal brain image which is
successfully segmented with MSE of 0.000627.
Keywords-medical image, adaptive image segmentation,
fuzzy c-means, magnetic resonance imaging, gaussian noise.
I.
PENDAHULUAN
Pencitraan medis dengan teknologi digital bersifat
non-invasive, painless, serta dapat memberikan informasi
bagian dalam tubuh manusia dalam bentuk potongan atau
slice tertentu untuk keperluan diagnosis. Teknologi yang
mampu memberikan informasi ini salah satunya adalah
MRI (Magnetic Resonance Imaging). MRI memiliki
keunggulan yakni tidak menggunakan radiasi pengion
dan lebih unggul dalam mendeteksi kelainan pada
jaringan lunak, misalnya pada otak.
Guna mendapat hasil yang optimal, dibutuhkan
pengolahan citra medis MRI, yang diharapkan dapat
membantu dalam hal diagnosis yang objektif. Penelitianpenelitian terkait pengolahan citra telah banyak dilakukan
di antaranya kompresi citra (Soesanti, 2008),
pengurangan derau (Soesanti, 2008), deteksi tepi (Sharifi,
2002), hingga segmentasi citra (Martinez, 2003).
Salah satu permasalahan penting dalam bidang
pengolahan citra dan pengenalan pola adalah segmentasi
citra ke dalam area homogen (Schulze, 1993). Ekstraksi
ciri dan segmentasi citra merupakan langkah awal dalam
analisis citra. Beberapa metode segmentasi citra telah
diusulkan, di antaranya metode-metode berbasis
Universitas Gadjah Mada
thresholding histogram, clustering, ataupun region
growing.
Tujuan utama segmentasi adalah membagi citra ke
dalam bagian-bagian yang mempunyai korelasi kuat
dengan objek dalam citra. Citra medis yang tersegmentasi
dengan baik akan didapatkan informasi batasan-batasan
objek dengan jelas, misalnya untuk keperluan deteksi sel
tumor pada pasien. Informasi ini sangat membantu tenaga
medis secara objektif dan akurat untuk melakukan
analisis, diagnosis, perencanaan pengobatan, dan
tindakan medis yang diperlukan.
Untuk itu dalam penelitian ini akan dilakukan
segmentasi citra medis secara adaptif menggunakan
metode fuzzy c-means (FCM) dengan informasi spasial
yang berguna dalam segmentasi citra asli yang berderau.
Algoritma
FCM modifikasi
diharapkan
dapat
memberikan hasil yang baik pada citra berderau, dengan
cara menggabungkan informasi piksel tetangganya.
Tujuan penelitian ini adalah mengaplikasikan Logika
Fuzzy Teroptimasi yakni Fuzzy C-Means Clustering
dengan informasi spasial untuk mengurangi pengaruh
derau pada segmentasi citra medis. Dalam metode yang
dikembangkan ini digabungkan informasi spasial, dan
bobot keanggotaan setiap klaster diubah setelah
memperhitungkan distribusi klaster pada tetangga. Skema
ini bermaksud untuk meminimalkan pengaruh derau.
Dalam penelitian ini dilakukan segmentasi terhadap
sebuah citra medis MRI otak.
Orisinalitas dalam penelitian ini adalah pada metode:
ukuran window yang digunakan adalah 3x3, berbeda
dengan penelitian sebelumnya, karena dengan informasi
spasial berbasis window 3x3 diharapkan tidak akan
mengurangi atau mengubah informasi pada citra. Sedang
orisinalitas pada objek yakni dalam penelitian ini metode
diterapkan pada citra MRI otak (data primer dari pasien)
dengan ditambah derau gaussian 2%, 4%, 6%, 8%, dan
10%.
II. TINJAUAN PUSTAKA
Segmentasi citra merupakan kegiatan yang
diperlukan dalam usaha memahami ciri citra
lengkap. Segmentasi citra merupakan salah satu
dalam pengolahan citra yang sulit (Gonzales,
Keakuratan segmentasi menentukan keberhasilan
analisis suatu citra. Algoritma segmentasi
Yogyakarta, 20 Juli 2010
sangat
secara
proses
2004).
dalam
citra
179
ISSN: 2085-6350
Teknis
umumnya berdasar pada dua sifat dasar nilai intensitas
citra yaitu diskontinuitas dan kesamaan. Pada segmentasi
citra berdasar diskontinuitas, pendekatan yang dilakukan
adalah dengan melakukan partisi citra berdasar
perubahan drastis intensitas citra, yang dikenal juga
sebagai proses deteksi tepi. Sedang segmentasi citra
berdasar kesamaan, pendekatan yang dilakukan adalah
melakukan partisi citra ke dalam area yang sama
berdasarkan himpunan kriteria yang telah didefinisikan di
awal. Segmentasi pada citra medis akan menghasilkan
citra medis yang disertai batasan objek yang merupakan
ciri penting karena dapat menggali informasi untuk
pengenalan pola guna keperluan analisis.
Beberapa peneliti telah mengembangkan metodemetode segmentasi citra. Akan tetapi pada metodemetode tersebut tidak memanfaatkan informasi
multispektral isyarat MRI. Pengklasteran fuzzy c-means
(Clark, 1994), (Yang, 2002) merupakan teknik takterbimbing yang berhasil diterapkan untuk analisis ciri,
pengklasteran, dan rancangan pengklasifikasi dalam
bidang-bidang seperti astronomi, geologi, segmentasi
citra, dan sebagainya.
Suatu citra dapat direpresentasikan dalam berbagai
ruang ciri, dan algoritma FCM mengklasifikasi citra
dengan mengelompokkan titik-titik data yang serupa
dalam ruang ciri ke dalam klaster. Pengklasteran ini
dicapai secara iteratif meminimisasi fungsi cost yang
tergantung pada jarak piksel ke pusat klaster dalam
domain ciri.
Piksel-piksel pada suatu citra pada dasarnya
mempunyai korelasi kuat, piksel yang dekat dengan
tetangga mempunyai data ciri yang hampir sama. Oleh
karenanya, relasi spasial dari piksel tetangga merupakan
karakteristik penting yang sangat membantu dalam
segmentasi citra. Akan tetapi, algoritma FCM
konvensional tidak sepenuhnya memanfaatkan informasi
spasial ini.
Pedrycz dan Waletzky (1997) menggunakan
informasi klasifikasi yang ada dan diterapkan sebagai
bagian dari prosedur optimisasinya. Ahmed dkk (2002)
memodifikasi fungsi objektif algoritma FCM standar
untuk memberikan label pada tetangga piksel untuk
mempengaruhi pelabelannya.
Dalam penelitian ini Logika Fuzzy Teroptimasi yakni
Fuzzy C-Means Clustering dengan informasi spasial
diaplikasikan untuk mengurangi pengaruh derau pada
segmentasi citra medis. Segmentasi dilakukan pada citra
medis MRI otak dengan besar derau gaussian yang
berbeda-beda.
A. Fuzzy C-Means Clustering
Algoritma FCM menetapkan piksel setiap kategori
dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy.
Misalkan X=(x1, x2,.,xN) menyatakan citra dengan N
piksel yang dipartisi menjadi c klaster, dengan xi
merepresentasikan data. Algoritma ini
merupakan
optimisasi iteratif yang meminimalkan fungsi cost yang
didefinisikan sebagai berikut:
180
CITEE 2010
N
c
J   uijm || x j  vi || 2
(1)
j 1 i 1
dengan uij merepresentasikan keanggotaan piksel xj
dalam klaster ke-i, vi adalah pusat klaster ke-i, dan m
adalah konstanta. Parameter m mengendalikan fuzziness
partisi hasil, dan and dalam studi ini digunakan m=2.
Fungsi cost diminimalkan saat piksel dekat centroid
klasternya yang ditandai dengan nilai keanggotaan tinggi,
dan nilai keanggotaan rendah ditetapkan untuk piksel
dengan data yang jauh dari centroid. Fungsi keanggotaan
merepresentasikan probabilitas bahwa suatu piksel
termasuk klaster khusus. Dalam algoritma FCM ini,
probabilitas tersebut nilainya tergantung hanya pada jarak
antara piksel dan masing-masing pusat klaster individu
dalam domain ciri.
Fungsi keanggotaan dan pusat klaster diperbarui tiap
iterasi dengan menggunakan dua persamaan berikut.
u ij 
1
 || x j  vi



k 1  || x j  v k
c
|| 

|| 
2 /( m 1)
(2)
dan
N
vi 
u
j 1
m
ij
xj
(3)
N
u
j 1
m
ij
Dimulai dengan taksiran awal untuk setiap pusat
klaster, FCM konvergen pada solusi untuk vi yang
merepresentasikan minimum lokal fungsi cost.
Konvergensi dapat dideteksi dengan membandingkan
perubahan fungsi keanggotaan atau pusat klaster pada
dua langkah iterasi berturut-turut.
B. FCM Spasial
Salah satu karakteristik penting dari suatu citra
adalah bahwa piksel tetangga berkorelasi tinggi. Dengan
kata lain, piksel tetangga tersebut memiliki nilai ciri yang
sama, dan mempunyai probabilitas yang tinggi bahwa
piksel-piksel tersebut termasuk dalam klaster yang sama.
Hubungan spasial ini sangat penting dan
pengklasteran, tetapi tidak digunakan dalam algoritma
FCM standar. Untuk memanfaatkan informasi spasial,
suatu fungsi spasial didefinisikan sebagai
hij 
u
ik
kNB ( x j )
(4)
dengan NB(xj) merepresentasikan window yang terpusat
pada piksel xj dalam domain spasial. Dalam penelitian ini
digunakan
window
3x3.
Fungsi
spasial
h ij
merepresentasikan probabilitas bahwa piksel xj termasuk
klaster ke-i. Fungsi spasial suatu piksel untuk sebuah
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
klaster akan bernilai besar jika mayoritas tetangganya
termasuk dalam klaster yang sama. Fungsi spasial
tergabung dalam fungsi keanggotaan berikut:
u ij' 
p q
ij ij
u h
k 1
Data x, centroid v, jumlah
data N, jumlah kelas c,
ambang , Parameter m,
Iterasi n,Parameter p, q
(5)
c
u
Mulai
p q
kj kj
h
dengan p dan q adalah parameter untuk mengendalikan
kepentingan relatif kedua fungsi.
Menghitung fungsi keanggotaan uij
Dalam daerah homogen, fungsi spasial benar-benar
mengukuhkan keanggotaan asli, dan hasil pengklasteran
tetap tak berubah. Akan tetapi, untuk piksel berderau,
formula ini mengurangi bobot klaster berderau dengan
label piksel tetangganya. Hasilnya adalah bahwa piksel
tak-terklasifikasi dari daerah berderau atau tumpukan
palsu dapat dikoreksi dengan mudah. FCM spasial
dengan parameter p dan q dinyatakan dengan sFCMp,q.
Menghitung fungsi spasial hij
n=n+1
Menghitung fungsi keanggotaan u’ij
Pengklasteran adalah proses dua-jalan (two-pass) pada
setiap iterasi. Jalan pertama adalah sama dengan FCM
standar untuk menghitung fungsi keanggotaan dalam
domain spektral. Pada jalan kedua, informasi keanggotaan
setiap piksel dipetakan ke domain spektral, dan fungsi
spasial dihitung dari domain spektral tersebut. Iterasi
FCM diproses dengan keanggotaan baru yang tergabung
dengan fungsi spasial. Iterasi akan berhenti pada saat
perbedaan maksimum antara dua pusat klaster pada dua
iterasi berturut-turut lebih kecil dari ambang. Setelah
konvergen, defuzifikasi diterapkan untuk menentukan
setiap piksel ke klaster spesifik agar keanggotaan
maksimal.
C. Mean Square Error
Menghitung Centroid vij
Uji kondisi berhenti
| uij
( n 1)
 uij
( n)
|  ?
Tidak
Ya
Selesai
Gambar 1. Langkah metode Logika Fuzzy Teroptimasi
Analisis terhadap hasil penelitian akan dilakukan
dengan menghitung parameter Mean Square Error
(MSE) menggunakan persamaan:
m
MSE  ( m1n) 
i 1
n
[u(i, j)  v(i, j)]
2
(6)
j 1
dengan u(i,j) dan v(i,j) menunjukkan tingkat keabuan
citra hasil segmentasi dari citra tanpa derau dan citra hasil
hasil segmentasi dari citra berderau dengan tingkat derau
tertentu, dan kedua citra berukuran m x n.
III.
METODE PENELITIAN
a. Citra MRI Otak Normal (asli)
Langkah-langkah metode segmentasi adaptif yang
digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan sesuai
diagram alir pada Gambar 1.
b. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 2%
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
181
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
IV.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang sudah dicapai adalah
segmentasi terhadap lima citra medis MRI yakni Citra
MRI otak normal, Citra MRI otak normal dengan Derau
Gaussian 2%, Citra MRI otak normal dengan Derau
Gaussian 4%, Citra MRI otak normal dengan Derau
Gaussian 6%, Citra MRI otak normal dengan Derau
Gaussian 8%, dan Citra MRI otak normal dengan Derau
Gaussian 10%.
Masing-masing adalah citra grayscale dengan ukuran
256x256. Segmentasi dilakukan terhadap Citra MRI otak
normal seperti pada Gambar 2. Sedang citra hasil
segmentasi 5 level untuk citra MRI Otak normal
ditunjukkan pada Gambar 3.
c. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 4%
d. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 6%
a . Citra hasil MRI Otak
e. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 8%
b. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 2%
f. Citra MRI Otak dengan Derau Gaussian 10%
Gambar 2. Citra MRI Otak Normal.
Objek dalam penelitian ini adalah citra medis MRI
otak normal (dari pasien) dengan derau Gaussian yang
berbeda-beda, seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Pada
setiap citra medis MRI tersebut dilakukan segmentasi
adaptif, dan dianalisis hasilnya.
182
c. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 4%
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
berderau, serta meminimalkan pengaruh derau pada citra
hasil segmentasi sehingga lebih mudah untuk dilakukan
analisis lebih lanjut secara medis.
TABEL 1. MSE CITRA TERSEGMENTASI
MSE Citra
Tersegmentasi
Citra
MRI Otak Normal
dengan Derau
Gaussian 2%
MRI Otak Normal
dengan Derau
Gaussian 4%
MRI Otak Normal
dengan Derau
Gaussian 6%
MRI Otak Normal
dengan Derau
Gaussian 8%
MRI Otak Normal
dengan Derau
Gaussian 10%
d. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 6%
0,000627
0,000709
0,000783
0,000864
0,000941
Grafik MSE Terhadap Prosentase Derau Gaussian
MSE
e. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 8%
0,002
0,0018
0,0016
0,0014
0,0012
0,001
0,0008
0,0006
0,0004
0,0002
0
0%
2%
4%
6%
8%
Prosentase Derau Gaussian
10%
Gambar 4. Grafik MSE citra hasil segmentasi terhadap prosentase
derau Gaussian.
f. Citra hasil MRI Otak dengan Derau Gaussian 10%
Gambar 3. Citra hasil segmentasi.
Dari hasil citra tersegmentasi yang telah diperoleh
pada Gambar 3, dilakukan analisis dengan menghitung
MSE dengan referensinya adalah hasil citra tersegmentasi
untuk citra MRI otak tanpa derau. Perhitungan MSE
dilakukan menggunakan persamaan 6, dan hasilnya
ditunjukkan pada Tabel 1 dan dibuat analisis dalam
bentuk grafik seperti pada Gambar 4.
Dari Gambar 4 terlihat bahwa MSE yang dihasilkan
untuk citra berderau Gaussian dengan menggunakan
metode FCM dengan ditambah informasi spasial,
didapatkan nilai MSE terendah 0,000627 untuk citra hasil
segmentasi dengan citra asli berderau Gaussian 2% dan
MSE tertinggi 0,000941 untuk citra hasil segmentasi
dengan citra asli berderau Gaussian 10%. Dengan
meningkatnya derau yang diberikan pada citra asli,
semakin meningkat juga nilai MSE, yang berarti
beberapa nilai piksel tidak sesuai dengan hasil untuk citra
MRI tanpa derau. Namun demikian, terlihat secara
keseluruhan nilai MSE lebih kecil atau kurang dari 10-3,
yang berarti metode yang diterapkan ini telah mempunyai
unjukkerja yang baik dalam mensegmentasi citra
Universitas Gadjah Mada
Secara visual, baik segmentasi pada citra MRI otak
normal, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian
2%, citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 4%,
citra MRI otak normal dengan derau Gaussian 6%, citra
MRI otak normal dengan derau Gaussian 8%, dan citra
MRI otak normal dengan derau Gaussian 10%, telah
ditunjukkan bahwa metode FCM dengan ditambah fungsi
spasial pada nilai keanggotannya, mampu untuk
mensegmen atau membagi citra ke dalam area-area atau
bagian-bagian tertentu yang diinginkan, serta dapat
memberikan batas-batas yang lebih tegas antar area,
sehingga hasil citra tersegmentasi dapat untuk dianalisis
lebih lanjut secara lebih tepat.
V. KESIMPULAN
Metode Logika Fuzzy teroptimasi yakni metode FCM
dengan ditambah informasi spasial mampu untuk
mensegmentasi secara adaptif citra medis MRI otak tanpa
dan dengan derau sehingga didapatkan hasil citra
tersegmentasi dengan pengaruh derau yang dpat
diminimalkan, terbukti secara visual kualitas citra baik
dan mempunyai nilai MSE yang rendah yakni 0,000627
sampai 0,000941.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
183
ISSN: 2085-6350
Teknis
DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
184
Ahmed, M.N., S.M. Yamany. Nevin A. Mohamed, A. Farag, T.
Moriarty, “A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field
Estimation and Segmentation of MRI Data”, IEEE Transaction on
Medical Imaging, 2002, 21:193–9.
Clark, M.C., L.O. Hall, D.B. Goldgof, L.P. Clarke, R.P.
Velthuizen, M.S. Silbiger, “MRI Segmentation Using Fuzzy
Clustering Tech.”, IEEE Eng. Medical Biology, 1994, 13: 730–42.
Gonzales, R.C., R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image
Processing using Maltab”, Pearson Prentice Hall, Inc., New
Jersey, 2004.
Martinez, J.C., D. Sanchez, B.P. Su´arez, E.G. Perales, M.A. Vila,
“A Hierarchical Approach to Fuzzy Segmentation of Colour
Images”, The IEEE International Conference on Fuzzy Systems,
2003, pp. 966-971.
Pedrycz, W., J. Waletzky, “Fuzzy clustering with partial
supervision”, IEEE Transaction on System of Management
Cybernets; 27: 787–95.
Schulze, M.A., J.A. Pearce, 1993, ”Linear Combinations of
Morphological Operators: The Midrange, Pseudomedian, and
CITEE 2010
LOCO Filters”, IEEE International Conference, Acoustics,Speech,
and Signal Processing, Vol. V, 1997, pp. 57-60.
[7] Sharifi, M., M. Fathy, M.T. Mahmoudi, "A classified and
comparative study of edge detection algorithms", International
Conference on IT: Coding and Computing, Proceed., 2002.
[8] Soesanti, I, " Kompresi Citra Medis Menggunakan Alihragam
Kosinus Diskret dan Sistem Logika Fuzzy Adaptif ", Semesta
Teknika (FT UMY) Vol.11, No.1, Mei 2008, hal. 1 – 7.
[9] Soesanti, I, "Aplikasi Tapis Adaptif untuk Pengurangan Derau
pada Citra Satelit", Forum Teknik (FT UGM) Vol. 32, No. 1,
Januari 2008.
[10] Soesanti, I, 2008, "Pengurangan Derau Citra Medis Menggunakan
Tapis Adaptif", Media Teknik (FT UGM) No. 2 Th. XXX, Mei
2008, hal. 167 – 174.
[11] Yang, M.S., Y.J. Hu, K.C.R. Lin, C.C.L. Lin, “Segmentation
Techniques for Tissue Differentiation in MRI of Ophthalmology
Using Fuzzy Clustering Alg.”, MRI Journal, 2002,20:173–9.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
Segmentasi Citra Adaptif Berbasis Logika Fuzzy Teroptimasi
untuk Analisis Luasan Kelainan pada Citra Medis
Indah Soesanti1), Adhi Susanto1), Thomas Sri Widodo1), Maesadji Tjokronegoro2)
1)
Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281
email: [email protected]
2)
Fakultas Kedokteran Universitas Gadjah Mada Yogyakarta
Jl. Grafika 2 Kampus UGM Yogyakarta 55281
Abstract—The objective of this research is to analyze
medical images through an adaptive segmentation by FCM
and spatial information, in order to identify brain tumors.
The success of the image analysis system depends therefore
on the quality of segmentation process. In this research, the
Fuzzy C-Means algorithm with spatial information is
applied especially to segment MRI medical images. The
FCM clustering utilizes the distance between pixels and
cluster centers in the spectral domain to compute the
membership function. The pixels of an object in image are
highly correlated, and this spatial information is an
important characteristic that can be used to aid the
respective labeling. The method successfully classifies the
MRI medical images into five clusters and this technique is
a powerful tool to distinguish image segments. The
segmented image can be analyzed for diagnosis purpose.
The results are MRI images identified tumors 11.61–
27.71 cm2.
Keywords-medical image, image segmentation, fuzzy cmeans, magnetic resonance imaging, image analysis.
I.
PENDAHULUAN
MRI (Magnetic Resonance Imaging) merupakan
teknologi yang mampu memberikan informasi bagian
dalam tubuh manusia dalam bentuk potongan atau slice
tertentu untuk keperluan diagnosis. MRI memiliki
keunggulan yakni tidak menggunakan radiasi pengion
dan lebih unggul dalam mendeteksi kelainan pada
jaringan lunak, misalnya pada otak. Teknologi pencitraan
MRI ini memanfaatkan medan magnet untuk
mempengaruhi arah atom hidrogen dan Radio Frequency
tertentu guna memperoleh citra potongan tubuh, karena
sebagian besar tubuh manusia mengandung hidrogen.
Pengolahan citra medis MRI sangat berguna dalam
rangka melakukan analisis terhadap citra, yang
diharapkan dapat membantu dalam hal diagnosis yang
objektif.
Penelitian-penelitian terkait pengolahan citra medis
MRI telah banyak dilakukan di antaranya pengurangan
derau menggunakan tapis adaptif (Soesanti, 2008),
deteksi tepi (Sharifi, 2002), hingga segmentasi citra
(Martinez, 2003). Permasalahan penting dalam bidang
pengolahan citra dan pengenalan pola adalah segmentasi
citra ke dalam area homogen (Schulze, 1993). Ekstraksi
ciri dan segmentasi citra merupakan langkah awal dalam
analisis citra. Beberapa metode segmentasi citra telah
diusulkan, di antaranya metode-metode berbasis
Universitas Gadjah Mada
thresholding histogram, clustering, ataupun region
growing.
Segmentasi citra merupakan salah satu proses dalam
pengolahan citra yang sulit (Gonzales, 2004). Keakuratan
segmentasi menentukan keberhasilan dalam analisis suatu
citra. Algoritma segmentasi citra umumnya berdasar pada
dua sifat dasar nilai intensitas citra yaitu diskontinuitas
dan kesamaan. Segmentasi pada citra medis akan
menghasilkan citra medis yang disertai batasan objek
yang merupakan ciri penting karena dapat menggali
informasi untuk pengenalan pola guna keperluan analisis.
II. TINJAUAN PUSTAKA
Pengklasteran Fuzzy C-Means (Clark, 1994), (Yang,
2002) merupakan teknik tak-terbimbing yang berhasil
diterapkan untuk analisis ciri, pengklasteran, dan
rancangan pengklasifikasi dalam bidang-bidang seperti
astronomi, geologi, pencitraan medis, pengenalan
sasaran, dan segmentasi citra. Suatu citra dapat
direpresentasikan dalam berbagai ruang ciri, dan
algoritma
FCM
mengklasifikasi
citra
dengan
mengelompokkan titik-titik data yang serupa dalam ruang
ciri ke dalam klaster. Pengklasteran ini dicapai secara
iteratif meminimisasi fungsi cost yang tergantung pada
jarak piksel ke pusat klaster dalam domain ciri.
Korelasi spasial yang kuat pada piksel-piksel
bertetangga merupakan karakteristik penting yang sangat
membantu dalam segmentasi citra. Algoritma FCM
konvensional tidak sepenuhnya memanfaatkan informasi
spasial ini. Pedrycz dan Waletzky (1997) menggunakan
informasi klasifikasi yang ada dan diterapkan sebagai
bagian dari prosedur optimisasinya. Ahmed dkk (2002)
memodifikasi fungsi objektif algoritma FCM standar
untuk memberikan label pada tetangga piksel untuk
mempengaruhi pelabelannya. Algoritma FCM modifikasi
diharapkan dapat memberikan hasil yang baik pada citra
berderau, dengan cara menggabungkan informasi piksel
tetangganya seperti yang digunakan dalam penelitian ini.
Selanjutnya hasil citra tersegmentasi akan dianalisis
dengan mencari luasan area kelainan sehinga dapat
menjadi informasi yang bermanfaat dalam hal diagnosis
dan tindakan medis yang akan diberikan.
Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis
luasan area kelainan pada citra hasil segmentasi berbasis
Logika Fuzzy Teroptimasi yakni Fuzzy C-Means
Yogyakarta, 20 Juli 2010
185
ISSN: 2085-6350
Teknis
Clustering dengan informasi spasial. Dalam metode
yang dikembangkan ini digabungkan informasi spasial,
dan bobot keanggotaan setiap klaster diubah setelah
memperhitungkan distribusi klaster pada tetangga. Dalam
penelitian ini dilakukan segmentasi terhadap enam citra
medis MRI otak (sumber: Bisese, 1991, Cranial MRI, A
Teaching File Approach) dengan kelainan tumor.
A. Fuzzy C-Means Clustering
Algoritma FCM menetapkan piksel setiap kategori
dengan menggunakan fungsi keanggotaan fuzzy.
Misalkan X=(x1, x2,.,xN) menyatakan citra dengan N
piksel yang dipartisi menjadi c klaster, dengan xi
merepresentasikan data. Algoritma ini
merupakan
optimisasi iteratif yang meminimalkan fungsi cost yang
didefinisikan sebagai berikut:
N
c
J   uijm || x j  vi || 2
(1)
j 1 i 1
dengan uij merepresentasikan keanggotaan piksel xj
dalam klaster ke-i, vi adalah pusat klaster ke-i, dan m
adalah konstanta. Parameter m mengendalikan fuzziness
partisi hasil, dan and dalam studi ini digunakan m=2.
Fungsi cost diminimalkan saat piksel dekat centroid
klasternya yang ditandai dengan nilai keanggotaan tinggi,
dan nilai keanggotaan rendah ditetapkan untuk piksel
dengan data yang jauh dari centroid. Fungsi keanggotaan
merepresentasikan probabilitas bahwa suatu piksel
termasuk klaster khusus. Dalam algoritma FCM ini,
probabilitas tersebut nilainya tergantung hanya pada jarak
antara piksel dan masing-masing pusat klaster individu
dalam domain ciri.
Fungsi keanggotaan dan pusat klaster diperbarui tiap
iterasi dengan menggunakan dua persamaan berikut.
u ij 
1
 || x j  vi



k 1  || x j  v k
c
|| 

|| 
2 /( m 1)
(2)
dan
N
vi 
u
j 1
m
ij
xj
(3)
N
u
j 1
m
ij
Dimulai dengan taksiran awal untuk setiap pusat
klaster, FCM konvergen pada solusi untuk vi yang
merepresentasikan minimum lokal fungsi cost.
Konvergensi dapat dideteksi dengan membandingkan
perubahan fungsi keanggotaan atau pusat klaster pada
dua langkah iterasi berturut-turut.
186
CITEE 2010
B. FCM Spasial
Salah satu karakteristik penting dari suatu citra
adalah bahwa piksel tetangga berkorelasi tinggi. Dengan
kata lain, piksel tetangga tersebut memiliki nilai ciri yang
sama, dan mempunyai probabilitas yang tinggi bahwa
piksel-piksel tersebut termasuk dalam klaster yang sama.
Hubungan spasial ini sangat penting dan
pengklasteran, tetapi tidak digunakan dalam algoritma
FCM standar. Untuk memanfaatkan informasi spasial,
suatu fungsi spasial didefinisikan sebagai
hij 
u
(4)
ik
kNB ( x j )
dengan NB(xj) merepresentasikan window yang terpusat
pada piksel xj dalam domain spasial. Dalam penelitian ini
digunakan
window
3x3.
Fungsi
spasial
h ij
merepresentasikan probabilitas bahwa piksel xj termasuk
klaster ke-i. Fungsi spasial suatu piksel untuk sebuah
klaster akan bernilai besar jika mayoritas tetangganya
termasuk dalam klaster yang sama. Fungsi spasial
tergabung dalam fungsi keanggotaan berikut:
u 
'
ij
uijp hijq
(5)
c
u
k 1
p q
kj kj
h
dengan p dan q adalah parameter untuk mengendalikan
kepentingan relatif kedua fungsi.
Dalam daerah homogen, fungsi spasial benar-benar
mengukuhkan keanggotaan asli, dan hasil pengklasteran
tetap tak berubah. Akan tetapi, untuk piksel berderau,
formula ini mengurangi bobot klaster berderau dengan
label piksel tetangganya. Hasilnya adalah bahwa piksel
tak-terklasifikasi dari daerah berderau atau tumpukan
palsu dapat dikoreksi dengan mudah. FCM spasial
dengan parameter p dan q dinyatakan dengan sFCMp,q.
Pengklasteran adalah proses dua-jalan (two-pass) pada
setiap iterasi. Jalan pertama adalah sama dengan FCM
standar untuk menghitung fungsi keanggotaan dalam
domain spektral. Pada jalan kedua, informasi keanggotaan
setiap piksel dipetakan ke domain spektral, dan fungsi
spasial dihitung dari domain spektral tersebut. Iterasi
FCM diproses dengan keanggotaan baru yang tergabung
dengan fungsi spasial. Iterasi akan berhenti pada saat
perbedaan maksimum antara dua pusat klaster pada dua
iterasi berturut-turut lebih kecil dari ambang. Setelah
konvergen, defuzifikasi diterapkan untuk menentukan
setiap piksel ke klaster spesifik agar keanggotaan
maksimal.
III.
METODE PENELITIAN
Langkah-langkah dalam penelitian ini secara umum
ditunjukkan sesuai diagram alir pada Gambar 1. Objek
dalam penelitian ini adalah citra medis MRI dengan
kelainan. Sumber data citra sekunder dari Bisese, 1991,
Cranial MRI, A Teaching File Approach. Pada setiap
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
ISSN: 2085-6350
citra medis MRI tersebut dilakukan proses sesuai dengan
tahapan pada Gambar 1.
Akuisisi Data Citra
Medis
Perancangan dan Pembuatan
Perangkat-lunak
Segmentasi Adaptif
a. Citra MRI Otak Tumor A (asli)
Aplikasi Perangkat-lunak
Segmentasi Adaptif pada Citra
Medis MRI Otak Tumor
Analisis Hasil Citra
Tersegmentasi
Perhitungan Luasan Area
Kelainan Tumor dari Citra Hasil
Segmentasi
b. Citra MRI Otak Tumor B (asli)
Gambar 1. Diagram alir langkah metode penelitian
Kelima citra MRI otak dengan kelainan disegmentasi
menggunakan metode logika fuzzy teroptimasi, sehingga
dihasilkan citra tersegmentasi dengan batas-batas yang
jelas yang dapat memisahkan area yang satu dengan
lainnya, termasuk batas pada area kelainannya.
Dengan batas yang diperoleh pada area kelainan ini
maka dapat dihitung luasan area kelainan, baik dalam
prosentase terhadap seluruh luasan irisan otak, dan dapat
dikonversi juga ke dalam satuan luas tertentu dengan
asumsi skala tertentu.
IV.
c. Citra MRI Otak Tumor C (asli)
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang sudah dicapai adalah
segmentasi terhadap lima citra medis MRI yakni
semuanya Citra MRI otak dengan kelainan tumor.
Masing-masing adalah citra grayscale dengan ukuran
256x256, dengan citra asli seperti ditunjukkan pada
Gambar 2.
Pada citra asli terlihat bahwa batas-batas antar area
belum terlihat dengan jelas, termasuk batas untuk area
kelainan tumor, dan diharapkan dengan keberhasilan
segmentasi yang dilakukan pada kelima citra ini akan
sangat membantu dalam analisis kelainan lebih lanjut.
Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, 20 Juli 2010
d. Citra MRI Otak Tumor E (asli)
187
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
c. Citra hasil MRI Otak Tumor C
e. Citra MRI Otak Tumor E (asli)
Gambar 2. Citra MRI Otak Tumor asli.
Citra hasil segmentasi 5 level berbasis metode FCM
dengan ditambah informasi spasial untuk keenam citra
MRI Otak tumor, yakni citra MRI otak tumor A sampai
dengan yakni citra MRI otak tumor E seperti ditunjukkan
pada Gambar 3.
Dari hasil citra tersegmentasi yang telah diperoleh
pada Gambar 3, dilakukan analisis dengan menghitung
luasan area kelainan tumor. Informasi hasil dari
perhitungan luasan area kelainan tumor ini merupakan
informasi yang sangat bermanfaat dan dibutuhkan oleh
tim medis dalam hal diagnosis, identifikasi, ataupun
klasifikasi terhadap kelainan tumor yang ada.
d. Citra hasil MRI Otak Tumor D
e. Citra hasil MRI Otak Tumor E
a. Citra hasil MRI Otak Tumor A
Gambar 3. Citra hasil segmentasi MRI Otak Tumor.
Secara umum dapat dikatakan untuk jenis kelainan
tumor yang sama, jika area tumor semakin luas berarti
grade tumor semakin besar atau dalam istilah lain
digunakan stadium, juga akan semakin besar, dan
semakin membahayakan.
b. Citra hasil MRI Otak Tumor B
Analisis lebih lanjut dalam bidang medis dapat
dilakukan dengan cara menambahkan informasiinformasi lain seperti letak tumor dan gangguan
fungsional yang dapat diakibatkan pada area-area di
sekitarnya. Hal ini terjadi karena tumor telah meluas atau
menyebar sehingga dapat menekan, menyempitkan, dan
mengganggu fungsional dari area yang tertentu.
Hasil perhitungan luasan area kelainan tumor ini
baik dalam prosentase terhadap luas seluruh irisan otak,
dan luasan dalam ukuran luas cm2. Untuk mengukur
luasan dalam prosentase digunakan luas area tumor
terhadap luasan seluruh irisan otak, sedang untuk
mengukur luasan dalam satuan ukuran luas adalah
188
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
mengalikan prosentase yang diperoleh dengan luas
seluruh irisan ota dengan asumsi luas irisan otak adalah
268,8 cm2. Hasil perhitungan ini seperti ditunjukkan
pada Tabel 1.
TABEL 1. HASIL PERHITUNGAN LUASAN AREA KELAINAN
TUMOR DARI CITRA HASIL SEGMENTASI ADAPTIF
Citra
Luasan Area
(Prosentase)
Luasan Area
(cm2)
4,32
11,61
4,88
13,12
MRI Otak Tumor
A
MRI Otak Tumor
B
MRI Otak Tumor
C
MRI Otak Tumor
D
MRI Otak Tumor
E
5,77
15,51
6,61
17,77
10,31
27,71
Secara visual, citra hasil segmentasi pada keenam
citra MRI otak dengan kelainan tumor, telah ditunjukkan
bahwa metode FCM dengan ditambah fungsi spasial pada
nilai keanggotannya, mampu untuk mensegmen atau
membagi citra ke dalam area-area atau bagian-bagian
tertentu yang diinginkan, serta dapat memberikan batasbatas yang lebih tegas antar area, sehingga hasil citra
MRI tersegmentasi dapat untuk dianalisis lebih lanjut.
Analisis hasil perhitungan luasan area kelainan tumor
ini terlihat pada Tabel 1. Dari hasil ini terlihat bahwa
untuk jenis kelainan yang sama yakni tumor otak glioma,
maka pada citra hasil MRI Otak Tumor A terlihat luas
area tumor masih sempit dan lesi bersifat solid, serta
belum meluas dan mengganggu area sekitarnya, sehingga
dikatakan masih termasuk dalam lower grade atau tingkat
stadium yang rendah. Sedang untuk kelainan tumor B
cenderung bersifat Cystic Glioma. Pada citra hasil MRI
Otak Tumor C sudah mulai terjadi ventricular distortion.
Sedang pada citra hasil MRI Otak Tumor D terlihat
ventricular menyempit dan luas area tumor cukup besar,
demikian juga pada E ukuran tumor luas dan juga telah
meluas ke midline sehingga dapat disimpulkan bahwa ini
termasuk dalam High Grade atau tingkat stadium yang
tinggi.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
V.
KESIMPULAN
Metode Logika Fuzzy teroptimasi yakni metode FCM
dengan ditambah informasi spasial mampu untuk
mensegmentasi secara adaptif citra medis MRI otak
dengan kelainan sehingga didapatkan hasil citra
tersegmentasi yang dapat dianalisis dengan lebih tepat
untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi
diagnosis. Hal ini terbukti dari citra hasil segmentasi
secara visual mempunyai kualitas baik dan didapatkan
analisis luasan tumor 11,61 cm2 sampai 27,71 cm2.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
Ahmed, M.N., S.M. Yamany. Nevin A. Mohamed, A. Farag, T.
Moriarty, “A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field
Estimation and Segmentation of MRI Data”, IEEE Transaction on
Medical Imaging, 2002, 21:193–9.
[2] Besese, J.H., “Cranial MRI, A Teaching File Approach”,
McGraw-Hill, International Edition, Medical Series, 1991.
[3] Clark, M.C., L.O. Hall, D.B. Goldgof, L.P. Clarke, R.P.
Velthuizen, M.S. Silbiger, “MRI Segmentation Using Fuzzy
Clustering Tech.”, IEEE Eng. Medical Biology, 1994, 13: 730–42.
[4] Gonzales, R.C., R.E. Woods, S.L. Eddins, “Digital Image
Processing using Maltab”, Pearson Prentice Hall, Inc., New
Jersey, 2004.
[5] Martinez, J.C., D. Sanchez, B.P. Su´arez, E.G. Perales, M.A. Vila,
“A Hierarchical Approach to Fuzzy Segmentation of Colour
Images”, The IEEE International Conference on Fuzzy Systems,
2003, pp. 966-971.
[6] Pedrycz, W., J. Waletzky, “Fuzzy clustering with partial
supervision”, IEEE Transaction on System of Management
Cybernets; 27: 787–95.
[7] Schulze, M.A., J.A. Pearce, 1993, ”Linear Combinations of
Morphological Operators: The Midrange, Pseudomedian, and
LOCO Filters”, IEEE International Conference, Acoustics,Speech,
and Signal Processing, Vol. V, 1997, pp. 57-60.
[8] Sharifi, M., M. Fathy, M.T. Mahmoudi, "A classified and
comparative study of edge detection algorithms", International
Conference on IT: Coding and Computing, Proceed., 2002.
[9] Soesanti, I, " Kompresi Citra Medis Menggunakan Alihragam
Kosinus Diskret dan Sistem Logika Fuzzy Adaptif ", Semesta
Teknika (FT UMY) Vol.11, No.1, Mei 2008, hal. 1 – 7.
[10] Soesanti, I, "Aplikasi Tapis Adaptif untuk Pengurangan Derau
pada Citra Satelit", Forum Teknik (FT UGM) Vol. 32, No. 1,
Januari 2008.
[11] Soesanti, I, 2008, "Pengurangan Derau Citra Medis Menggunakan
Tapis Adaptif", Media Teknik (FT UGM) No. 2 Th. XXX, Mei
2008, hal. 167 – 174.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
189
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Perancangan Kedok Spektrum dan Penyama Kanal OFDM
pada FPGA Menggunakan VHDL
Astria Nur Irfansyah, Budi Setiyanto, Hidayat Azza Lazuardi
Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, Indonesia
Email: [email protected], [email protected]
Abstract— In OFDM system, spectrum masker and channel
equalizer are needed to reduce effects of the interference and
channel distortion, respectively. Spectrum masker at the
transmitter is employed to amplify and attenuate power of
OFDM spectrum. Channel equalizer at the receiver is applied
to estimate distorted signal to initial received signal. Design of
both systems consist of sign- magnitude multiplication system.
The objective of this research is to describe, implement, and
analyze logic gate required in spectrum masker and channel
equalizer design. Spectrum masker is designed to handle 64
subchannel OFDM sistem, whereas channel equalizer is
designed to handle 8 subchannel OFDM system. The result
shows that spectrum masker needs 2,815 slices or 47,675 logic
gates, whereas channel equalizer needs 3,586 slices or 41,808
logic gates.
Keywords; OFDM, spectrum masker, channel equalizer,
binary multiplication, FPGA, VHDL
I.
PENDAHULUAN
Sistem OFDM (Orthogonal Frequency Division
Multiplexing) adalah teknik modulasi pembawa jamak
yang dapat menyediakan layanan transmisi dengan pesat
bit tinggi. Pada dasarnya, sistem OFDM membagi aliran
pesat bit tinggi menjadi beberapa aliran simbol dengan
pesat lebih rendah. Tiap simbol mewakili beberapa bit.
Simbol-simbol tersebut kemudian dikirimkan secara
bersamaan oleh beberapa subkanal dengan pembawa yang
saling orthogonal [1].
gerbang logika ketika diimplementasikan pada perangkat
keras sesungguhnya..
II.
METODE PENELITIAN
A. Kedok Spektrum
Kedok spektrum merupakan penguatan dan
penyusutan daya yang tersusun mengikuti pola tertentu
untuk mengurangi daya spektrum out-of-band (OOB)
pada OFDM [4]. Blok ini dipasang pada bagian pengirim
untuk menekan frekuensi diluar frekuensi utama agar
tidak mengganggu blok frekuensi terdekat. Blok ini
berguna untuk menanggulangi interferens antar kanal
(interchannel interference).
B. Penyama Kanal
Estimasi terhadap suatu kanal transmisi sebenarnya
dapat dilakukan dengan memahami karakteristik kanal.
Nilai matematis hasil perhitungan estimasi kanal
dilambangkan dengan invers [H]. Untuk mendapatkan
nilai isyarat sebenarnya dilakukan perkalian antara nilai
invers [H] dengan isyarat yang diterima oleh penerima
OFDM. Perkalian ini dilakukan oleh sistem penyama
kanal yang berada di penerima OFDM. Sehingga
diperoleh isyarat sesuai dengan yang dikirim [5].
C. FPGA
FPGA merupakan salah satu bentuk pengembangan
dari programmable logic device (PLD). FPGA adalah
perangkat semikonduktor yang di dalamnya terdapat
ribuan gerbang logika dan switch interkoneksi yang
berbentuk larik (array).
Jenis FPGA yang digunakan pada pemodelan ini
adalah XCS500E yang berasal dari keluarga Xilinx
Spartan 3E. Paket FPGA yang digunakan adalah FG320
dengan kecepatan -4. FPGA ini memiliki jumlah slice
4.656 dan gebang logika sebanyak 500.000.
Gambar 1. Konfigurasi sederhana sistem OFDM [3]
Konfigurasi sederhana sistem OFDM dapat dilihat
pada Gambar 1 Secara umum sistem terdiri atas pemetaan
dan pengawapetaan, kedok spektrum, IFFT (Inverse Fast
Fourier Transform) dan FFT (Fast Fourier Transform),
estimator dan penyama kanal, serta ADC dan DAC.
Penelitian difokuskan membahas perancangan kedok
spektrum OFDM 64 subknal dan penyama kanal OFDM 8
subkanal pada perangkat keras FPGA (Field
Programmable Gate Array). Hasil perancangan pada
FPGA diharapkan mampu merepresentasikan kebutuhan
190
D. VHDL
VHDL adalah bahasa yang digunakan untuk
mendeskripsikan fungsi kerja suatu sistem digital pada
sebuah IC berkecepatan tinggi. Bahasa VHDL memiliki
dua bagian utama yaitu entity dan architecture.
Bagian entity menjelaskan port-port antarmuka dalam
sistem. Bagian architecture menjelaskan komponen lain
yang dilibatkan dalam eksekusi program. Selain itu, yang
paling utama ialah menjelaskan fungsi dan perintahperintah yang diberikan, baik perintah sekuensial maupun
kombinatorial.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
III.
Teknis
PERANCANGAN SISTEM
Perancangan kedua sistem dibuat terpisah tanpa saling
mempengaruhi. Kedok spektrum merupakan blok yang
terletak antara pemeta QAM dan IFFT pada pengirim,
sedangkan penyama kanal terletak antara FFT dan
pengawapeta QAM pada penerima sistem OFDM.
Penyama kanal merupakan sistem pengali kompleks
antara dua bilangan masukan dan dua bilangan pengali.
Proses yang terjadi di dalam penyama kanal adalah
kombinasi operasi perkalian, penjumlahan, dan
pengurangan.
Pada perancangan kedok spektrum dan penyama
kanal, sistem bilangan yang digunakan adalah signmagnitude system. Penggunaan sistem bilangan ini
dikarenakan algoritma perkalian yang digunakan hanya
mampu mengalikan bilangan positif, sedangkan sistem
yang dirancang harus dapat memproses semua bilangan
bulat, baik positif maupun negatif. Gambar 2
memperlihatkan sistem bilangan sign-magnitude.
ISSN: 2085-6350
keluaran blok pemeta QAM, yaitu inphase atau
quadrature.
Gambar 4. Perancangan penskala kedok spektrum 64 subkanal
B. Penskala Kedok Spektrum
Penskala kedok spektrum merupakan representasi
fungsi penyusutan daya yang disusun dengan pola
tertentu. Penentuan nilai penyusutan tergantung pada
perhitungan nilai penyusutan daya total sebelum dan
sesudah dilakukan pengkedokkan.
Tabel 1 memperlihatkan pola penyusutan daya
perancangan sesuai aturan kedok spektrum tipe B. Blok
penskala_15 memproses subkanal 19 sampai 44 dengan
faktor pengali 1111, subkanal (0–5) dan (58–63)
diskalakan oleh penskala_2 yang memiliki faktor pengali
0010, sedangkan subkanal (6–18) dan (45–57) diskalakan
oleh penskala_5 dengan faktor pengali 0101
Rentang
fo-fa
Gambar 2. Sistem bilangan sign-magnitude [6]
fa-fb
Perancangan blok kedok spektrum dan penyama kanal
mempunyai masukan sembilan bit dan panjang bit
keluaran yang tidak lebih dari sembilan bit. Hal ini
bertujuan untuk mengurangi kerumitan proses komputasi
pada sistem OFDM secara keseluruhan. Do not number
text heads-the template will do that for you.
fb-fc
fc-fd
fd-fe
Tabel.1 Penyusutan daya kedok spektrum tipe B
Faktor
Penyusutan
Subkanal ke
penskala
0dB = 1
(19 – 44)
1.54996
(6 – 18) dan
(-20 dB) = 0,1
0.49014
(45–57)
(0 – 5) dan
(-36 dB) = 0.015
0.18983
(58 – 63)
(-45 dB) = 0.005
OOB
OOB
(-50 dB)= 0.003
OOB
OOB
Biner
1111
0101
0010
A. Kedok Spektrum
Gambar 3 memperlihatkan blok perancangan kedok
spektrum yang dibuat. Kedok spektrum dirancang untuk
memproses 64 pasang keluaran pemeta QAM. Keluaran
satu pemeta QAM terdiri atas inphase dan quadrature
atau sering disebut satu subkanal. Masing-masing
subkanal diasumsikan terdiri atas sembilan bit inphase
dan sembilan bit quadrature dengan bit MSB sebagai bit
tanda.
Gambar 5. Diagram alir perancangan penskala_15
Gambar 3. Perancangan kedok spektrum 64 subkanal
Bagian utama merupakan blok kedok spektrum, terdiri
atas beberapa blok penskala. Gambar.4 memperlihatkan
diagram blok penskala kedok spektrum untuk OFDM 64
subkanal. Diagram blok ini memproses hanya salah satu
Universitas Gadjah Mada
255
128
80
32
16
8
4
2
0
Tabel 2. Tabel kebenaran penskala_15
Bil
Bil A
Penskala
Hasil
11111111
15
3825
10000000
15
1920
01010000
15
1200
00100000
15
480
00010000
15
240
00001000
15
120
00000100
15
60
00000010
15
30
00000000
15
0
Hasil 8
bit
255
128
80
32
16
8
4
2
0
Algoritma penskala_15 dapat dilihat secara
keseluruhan pada Gambar 5 yang menunjukan alur
Yogyakarta, 20 Juli 2010
191
ISSN: 2085-6350
Teknis
perancangan secara keseluruhan. Pada dasarnya algoritma
semua penskal sam, perbedaan hanya pada bilangan
pengali saja. Tabel 2 memperlihatkan tabel kebenaran
penskala_15. Tabel 3 memperlihatkan tabel kebenaran
penskala_5, sedangkan Tabel 4 memperlihatkan tabel
kebenaran penskala_2.
255
128
80
32
16
8
4
2
0
Tabel 3. Tabel kebenaran penskala_5
Bil
Bil A
Penskala Hasil real
11111111
5
1275
10000000
5
640
01010000
5
400
00100000
5
160
00010000
5
80
00001000
5
40
00000100
5
20
00000010
5
10
00000000
5
0
255
128
80
32
16
8
4
2
0
Tabel 4. Tabel kebenaran penskala_2
Bil
Bil A
Penskala
Hasil real
Hasil 8 bit
11111111 2
510
34
10000000 2
256
17
01010000 2
160
10
00100000 2
64
4
00010000 2
32
2
00001000 2
16
1
00000100 2
8
0
00000010 2
4
0
00000000 2
0
0
Hasil 8 bit
85
42
26
10
5
2
1
0
0
C. Penyama Kanal
Penyama kanal merupakan gabungan delapan blok
pengali kompleks. Setiap blok pengali kompleks
memproses dua buah masukan berupa bilangan kompleks.
Blok ini terletak di bagian penerima OFDM tepatnya
antara blok FFT dan pengawapeta QAM. Penyama kanal
berfungsi sebagai blok pengali keluaran FFT dengan
keluaran blok estimasi kanal. Gambar 6 memperlihatkan
perancangan sistem penyama kanal 8 subkanal.
CITEE 2010
Gambar 7 memperlihatkan alur perancangan perkalian
kompleks.
Tabel 5. Tabel kebenaran pengali kompleks
Masukan
Pengali
Hasil
A
B
X
Y
P
Q
255
255
255
255
0
255
255
255
255
-255
255
0
128
255
-255
255
-191
-63
255
255
-255
-255
0
-255
-255
-255
255
255
0
-255
255
-255
255
-255
0
-255
16
255
-255
-255
119
-135
32
-255
255
-255
-111
-143
64
-255
-255
-255
-159
95
-128
255
255
-255
63
191
8
255
-255
-255
123
-131
16
-255
255
-255
-119
-135
-128
-255
-255
-255
-63
191
Gambar 7. Diagram alir pengali kompleks
D. Pengali Modifikasi Wallace Tree
Gambar 8. Diagram alir modifikasi wallace tree
Gambar 6. Perancangan penyama kanal
Komponen utama penyama kanal merupakan pengali
kompleks. Setiap pengali kompleks akan mengalikan satu
masukan dengan satu pengali. Nilai masukan maupun
pengali merupakan variabel kompleks. Tbl.5 merupakan
tabel kebenaran operasi perkalian kompleks yang
dirancang.
Perhitungan pengali kompleks yang dirancang akan
memenuhi persamaan
p + j q = (ax-by)+ j (ay+bx)
192
(1)
Sistem pengali utama dalam pengali kompleks,
menggunakan empat blok modifikasi wallace tree. Blok
ini merupakan pengali 9 x 9 bit dengan keluaran sebanyak
sembilan bit. Penamaan blok modifikasi wallace tree
dikarenakan proses perkalian sebenarnya dilakukan oleh
pengali wallace tree 8 x 8 bit. MSB masing-masing
masukan merupakan bit tanda yang akan dioperasikan
secara terpisah. Gambar 8 memperlihatkan diagram alir
modifikasi wallace tree.
E. Pengali Wallace Tree
Perkalian wallace tree adalah operasi perkalian
bilangan biner dengan cara memodularisasi per bagian
tiap empat bit. Apabila bilangan yang dikalikan adalah
delapan bit, maka ada empat buah perkalian (4 bit × 4 bit).
Gambar 9 merupakan alur perancangan wallace tree.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada
CITEE 2010
Teknis
Tabel 8. Perbandingan pengali kompleks dengan Excel
Hasil
Terkali
Pengali
Hasil Excel
perancangan
real
im
real
im
re
Im
re
Im
-255 255
255 255 -255
0
-255 0
255
-64
255 255 159.5 95.5
159
95
128
64
255 255 32
96
32
96
-128 64
255 255 -96
-32
-96
-32
64
128
128 255 -47.9
64.13 -47
64
-64
128
128 255 -80.1
0.125 -80
0
32
128
128 255 -56
48.13 -55
48
-32
-128 128 255 55.97 -48.1
55
-48
16
64
128 255 -28
24.06 -27
24
-16
-64
128 255 27.98 -24.1
27
-24
8
-255 128 255 129.5 -60
129
-60
-8
255
128 255 -130
60
-129 60
Gambar 9. Diagram alir pengali wallace tree
IV.
PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Kedok Spektrum
Tabel 6. Perbandingan keluaran tiap penskala dengan Excel
Keluaran Excel
Keluaran Perancangan
Bil A
skl_15 skl_5
skl_2
skl_15 skl_5
skl_2
255
255
85
34
255
85
34
128
80
32
128
80
32
42.66
26.66
10.66
17.06
10.66
4.26
128
80
32
42
26
10
17
10
4
16
8
16
8
5.33
2.66
2.13
1.06
16
8
5
2
2
1
4
2
0
4
2
0
1.33
0.66
0
0.53
0.26
0
4
2
0
1
0
0
0
0
0
input
Bil A
255
128
80
32
16
8
4
2
0
ratarata
Tabel 7. Perhitungan galat tiap penskala
Galat Mutlak
Galat Relatif
skl_15
skl_5
skl_2
skl_15
skl_5
skl_2
0
0
0
0
0
0
0
0.67
0.07
0
1.56
0.39
0
0.67
0.67
0
2.5
6.25
0
0.67
0.27
0
6.25
6.25
0
0.33
0.13
0
6.25
6.25
0
0.67
0.07
0
25
6.25
0
0.33
0.53
0
25
100
0
0.67
0.27
0
100
100
0
0
0
0
0
0
0
0.44
0.22
0
18.50
25.0
43
Data keluaran perancangan kedok spektrum
dibandingkan dengan data hasil perhitungan pada
perangkat lunak Excel. Tabel 6 memperlihatkan
perbandingan keluaran perancangan dengan Excel,
sedangkan Tabel 7 memperlihatkan nilai galat mutlak
keluaran perancangan terhadap perhitungan Excel. Nilai
galat muncul karena perancangan hanya dapat
menampilkan keluaran bulat sedangkan perhitungan
sesungguhnya menghasilkan pecahan.
B. Pengujian Penyama Kanal
Tabel 8 memperlihatkan data perbandingan keluaran
perancangan penyama kanal 8 subkanal dengan
perhitungan menggunakan Excel. Terjadi perbedaan
sehingga dapat dihitung nilai galat mutlak seperti pada
Tabel 9. Masing-masing komponen bilangan baik real dan
imajiner mempunyai nilai galat mutlak yang berbeda.
Universitas Gadjah Mada
ISSN: 2085-6350
Tabel 9. Perhitungan galat mutlak pengali kompleks
galat relatif
Multiplicand
Multiplier
galat mutlak
(%)
re
im
re
im
re
Im
re
Im
-255
255 255
255
0
0
0
0
255
-64 255
255
0.5
0.5 0.31 0.52
128
64 255
255
0
0
0
0
-128
64 255
255
0
0
0
0
64
128 128
255 0.93
0.12 1.95 0.19
-64
128 128
255 0.06
0.12 0.07
100
32
128 128
255 0.96
0.12 1.73 0.26
-32
-128 128
255 0.96
0.12 1.73 0.26
16
64 128
255 0.98
0.06 3.51 0.26
-16
-64 128
255 0.98
0.06 3.51 0.26
8
-255 128
255 0.50
0 0.39
0
-8
255 128
255 0.50
0 0.39
0
Rata-rata
0.53
0.09 1.13 8.48
C. Penggunaan Resource
Tabel 10. Kebutuhkan resource blok kedok spektrum
Rangkaian
Slice Flip
4 Input
Equivalent
Slices
Flops
LUTs
Gate
XCS500e
Blok
penskala_2
Blok
penskala_5
Blok
penskala_15
Blok kedok
spektrum
Jumlah
Jumlah
Jumlah
Jumlah
9312
9312
4656
500000
0
10
7
102
0
35
18
320
0
45
26
449
11
5,443
2,815
47,675
Tabel 11. Kebutuhkan resource blok penyama kanal
Rangkaian
Slice Flip
4 Input
Equivalent
Slices
Flops
LUTs
Gate
Jumlah
XCS500e
Blok pengali
wallace
tree
Blok
modifikasi
Wallace
tree
Blok Pengali
kompleks
Blok
penyama
kanal
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Jumlah
Jumlah
Jumlah
9312
9312
4656
500000
0
165
87
1,005
0
182
97
1,110
169
1,719
929
12,875
0
6,768
3,584
41,808
193
ISSN: 2085-6350
Teknis
CITEE 2010
Tabel 10 memperlihatkan kebutuhkan resource FPGA
untuk perancangan kedok spektrum 64 subkanal.
Perancangan kedok spektrum 64 subkanal membutuhkan
slice sebanyak 2.815 atau gerbang logika sebanyak
47.675.

Bilangan keluaran hasil perancangan kedok
spektrum dan penyama kanal merupakan bilangan
bulat sehingga terjadi perbedaan antara hasil
perancangan
dengan
hasil
perhitungan
menggunakan Excel.
Tabel 11 memperlihatkan kebutuhkan resource FPGA
untuk perancangan penyama kanal 8 subkanal.
Perancangan penyama kanal 8 subkanal membutuhkan
slice sebanyak 3.584 atau gerbang logika sebanyak
41.808.

Kebutuhkan slice FPGA pada penyama kanal 8
subkanal lebih banyak jika dibandingkan dengan
kebutuhkan slice pada kedok spektrum 64
subkanal, namun dilihat dari kebutuhkan gerbang
logika kedok spektrum membutuhkan gerbang
lebih banyak dibandingkan penyama kanal.

Kebutuhkan gerbang logika dipengaruhi oleh
kerumitan masukan sistem yang dirancang.
D. Delay Komputasi
Setiap algoritma pasti memiliki waktu tunda yang
disebabkan proses komputasi. Perancangan sistem kedok
spektrum mempunyai waktu tunda sebesar 20,097ns,
sedangkan perancangan penyama kanal mempunyai
waktu tunda 40,058 ns.
V. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan, pembuatan, pengamatan,
pengujian, dan pembahasan implementasi kedok spektrum
dan penyama kanal sistem OFDM diperoleh beberapa
kesimpulan sebagai berikut.

194
Perancangan kedok spektrum 64 subkanal
membutuhkan slice sebanyak 2.815 atau gerbang
logika sebanyak 47.675, sedangkan perancangan
penyama kanal 8 subkanal membutuhkan slice
sebanyak 3.584 atau gerbang logika sebanyak
41.808.
REFERENSI
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
Schulze,H., and C. Lüders, 2005, Theory and Application of
OFDM and CDMA, Inggris: John Wiley & Sons Ltd.
Prahandika, A., 2010, Perbandingan Kinerja Perkalian Biner 8
Bit Algoritma Booth dan Wallace Tree yang Diimplementasikan
dalam FPGA, Skripsi, Yogyakarta : UGM.
Setiyanto, B., 2010, Perancangan dengan FPGA Spectrum
Masker dan Channel Equalizer pada OFDM 16-QAM, handout,
Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta.
Eriyatno, P.D ., 2009 , Simulasi OFDM dengan Spectrum Masking
,Skripsi, Yogyakarta : UGM.
Anwar, A., 2010, Pengaruh Kerapatan Pilot OFDM Terhadap
Kecermatan Estimasi Kanal Menggunakan Algoritma WienerHopf, Skripsi, Yogyakarta : UGM.
Tocci, R.J. 1995.Digital Systems – Principles and Applications.
Prentice-Hall International: London.
Yogyakarta, 20 Juli 2010
Universitas Gadjah Mada