Energi  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  yang 

sangat  vital  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya (PENS)  dan  wajib  diterapkan  efisiensi  energi  di dalamnya.  Untuk  mendapatkan  efisiensi  energi  listrik maka  dibuatlah  Building  Automation  System  (BAS)  yang diaplikasikan  untuk  beban kipas angin, lampu, dan juga air  conditioner  (AC).  BAS  dioperasikan  melalui PLC menggunakan  Kontrol  Logika  Fuzzy  (KLF)  yang inputnya dari sensor Passive Infra Red (PIR), LM35, dan

LDR.  Dengan  mengolah  input-input  tersebut menggunakan KLF  didapatkan  penghematan daya  AC di laboratorium(LAB)  sebesar  4,167kWh  dari  30,756kWh dan  8,92  kWh  dari  26,49  kWh  per  minggu  untuk  beban lampu penerangan 4 ruang kelas

Dwitya, Syechu

Pratilastiarso , Joke

Priambodo, Doni

Tjahjono, Anang

Indonesian

EEPIS Repository

The 13th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011)  Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), Indonesia, October 26, 2011    ISBN: 978-979-8689-14-7  367 Rancang Bangun “Building Automation System”  Dengan Menerapkan Kontrol Logika Fuzzy Untuk Mendapatkan Efisiensi Daya  Dari Beban Kipas Angin, Lampu Dan Air Conditioner   Syechu Dwitya N, Doni Priambodo ,Anang Tjahjono, Joke Pratilastiarso Politeknik Elektronika Negeri Surabaya – ITS, Surabaya 60111  syechu001@yahoo.com, dony@student.eepis-its.edu, anang_tj@eepis-its.edu, joke@eepis-its.edu   Abstrak  Energi  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  yang sangat  vital  di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya (PENS)  dan  wajib  diterapkan  efisiensi  energi  di dalamnya.  Untuk  mendapatkan  efisiensi  energi  listrik maka dibuatlah Building Automation System (BAS) yang diaplikasikan untuk beban kipas angin, lampu,  dan juga air  conditioner  (AC).  BAS  dioperasikan  melalui  PLC menggunakan  Kontrol  Logika  Fuzzy  (KLF)  yang  inputnya dari sensor Passive Infra Red (PIR), LM35, dan LDR.  Dengan  mengolah  input-input  tersebut menggunakan KLF didapatkan penghematan daya AC di laboratorium(LAB)  sebesar  4,167kWh  dari  30,756kWh dan 8,92 kWh dari 26,49 kWh per minggu untuk beban lampu penerangan 4 ruang kelas.  Kata kunci: LKF, PIR, LDR, LM35, BAS.   1.  Pendahuluan Gedung  D4  PENS  memiliki  14  kelas  yang didalamnya terdapat beban lampu, receptacle, dan kipas angin  dan  juga  memiliki  18  laboratorium  yang  17 diantaranya  terdapat  beban  lampu,  receptacle,  dan  AC sedangkan  1  laboratorium  terdapat  beban  lampu, receptacle, dan blower. Dalam satu bulan rata-rata pemakaian daya untuk AC sebesar 78.885kWh, lampu sebesar 12.813kWh, peralatan sebesar  38.442kWh.  Dari  beban  yang  ada  hampir keseluruhan tidak terkontrol  dengan  kata  lain  tidak  ada penjadwalan  ataupun  secara  manual  dalam penggunaanya.  Sehingga  dalam  keadaan  jam  kosong, ataupun  istirahat  masih  bisa  dipergunakan.  Bahkan  ada beban-beban yang lupa untuk dimatikan sehingga terjadi pemborosan. Dengan melihat keadaan tersebut kami menerapkan BAS pada gedung D4 PENS untuk penekanan pemakain daya pada beban AC, lampu, maupun peralatan elektronik lainya.     2.  Dasar Teori  2.1  PLC  PLC    yang    digunakan    adalah    PLC    Modicon Quantum    keluaran    produksi    dari    Scheneider Electric        yang        dalam        pemrogrammanya menggunakan    software    Unity    pro    dengan    struktur bahasa  yang  digunakan  Ladder  logic.  PLC  tersebut memiliki  masukan digital 32 IN (4 grup x 8 poin) dan  keluaran  digital  32  OUT  (4  grup  x  8  poin) dengan operating  voltage  (maksimum)  19,2  sampai  30      Vdc.    Semua    rak    yang    disediakan    bisa dipasangkan  dengan    I/O  module  discrete  maupun analog.  2.2  FLC (Fuzzy Logic Controller)  Secara  umum  pengendali  logika  fuzzy  memiliki kemampuan sebgai berikut : 1.  Beroprasi tanpa campur tangan manusia secara langsung, tetapi memiliki efektivitas yang sama dengan pengendali manusia. 2.  Mampu  menangani  system-sitem  yang kompleks, non-linier dan tak stasioner. 3.  Memenuhi  spesifikasi  operasional  dan  criteria kinerja. 4.  Struktur  sederhana,  kuat  dan  beroperasi  real time. Stuktur  dasar  system  pengendali  logika  fuzzy ditunjukan pada gambar berikut.   Gambar 1. Stuktur dasar system control logika fuzzy  Stuktur  logika  fuzzy  yang  dikembangkan  tampak pada gambar berikut ini. Pada gambar tersebut terdapat proses  kwantisasi,  yaitu  proses  pengubahan  sinyal Energy Engineering & Systems 368 masukan-dalam  hal  ini  error  dan  delat  error-menjadi sinyal  yang  terkwantisasi  (E  dan  dE)  untuk  diproses selanjutnya.  Gambar 2. Struktur pengendali logika fuzzy  3  Rancangan Sistem  3.1  Blok Diagram  Berikut  ini  adalah  blok  diagram  dari  sistem  secara keseluruhan:  Gambar 3. Blok Diagram Sistem  3.2  Blok Diagram Kontrol Keseluruhan  Building  Automation  system  ini  kami  kontrol menggunakan metode fuzzy logic control sebagai berikut :  Gambar 4. Blok Diagram FLC Keseluruhan  Sensor suhu menggunakan LM35 untuk mengetahui suhu  ruang  laboratorium,  sensor  motion  untuk mengetahui ada atau tidak aktifitas di dalam ruangan yang nantinya  di  counter,  dan  sensor  LDR  digunakan  untuk menentukan apakah banyak cahaya yang masuk di dalam ruangan (intensitas cahaya). Breakdown  dari  keseluruhan  control  Fuzzy  diatas dibagi menjadi tiga, yaitu fuzzy untuk mengontrol kipas angin,  fuzzy  untuk  mengontrol  lampu  penerangan,  dan fuzzy untuk mengontrol AC.  Gambar 5. Blok Diagram FLC Untuk Kipas Angin   Gambar 6. Blok Diagram FLC Untuk AC    Gambar 7. Blok Diagram FLC Untuk Lampu Penerangan  3.3  Perencanaan Kontrol Logika Fuzzy Pada PLC  Dalam  prosesnya,  ada  5  tahapan  dalam membangunan logika fuzzy, yaitu menentukan crisp input dan  crisp  output,  menentukan  fungsi  keanggotaan, Fuzzifikasi, Evaluasi aturan dan defuzzyfikasi.  3.3.1 Menentukan crisp input dan crisp output  Dalam  pembuatan  Kontrol  Logika  Fuzzy  ini menggunakan  4  buah  input  dan  3  buah  ouput  seperti gambar  3.2.1.     Energy Engineering & Systems 369 3.3.2 Fungsi keanggotaan  Penerapan  pada  PLC,  tahapan  ini  berupa  deklarasi nilai  pada masing  label  pada  3  buah input  dan  3  buah output,  misal  untuk  deklasi  fungsi  keanggotaan  dari variabel input Itensitas Cahaya sebagai berikut ST_1:=0.0; ST_2:=1500.0; ST_3:=3000.0; Untuk  mendefinisikan  fungsi  keanggotaan  atau membership function input intensitas cahaya digunakan 3 titik setiap label. Titik pertama (dimulai dari kiri) berarti awal membership function (tingkat kebenaran nol “0”) , kemudian titik 2 batas garis dimana tingkat kebenarannya adalah  “1”.  Titik  3  adalah  titik  dimana  garis  jatuh kebenaran  adalah  nol  “0”  (paling  kanan)  untuk  label tersebut.  3.3.3 Fuzzifikasi   Ide  dasar  pembuatan  proses  fuzzifikasi  ini  adalah dengan menggunakan rumus persamaan garis lurus yang melewati dua buah titik.     (3) Penerapannya  pada  PLC  akan  menjadi  sebagai berikut : a.  Untuk bentuk Trapezoid. { IF lev_cahaya<ST_0 THEN   Lev1:=1.0;   ELSIF lev_cahaya >=ST_3  THEN   Lev1:=0.0;   ELSIF lev_cahaya>ST_0 and lev_cahaya <ST_3 THEN   Lev1:=((ST_3-lev_cahaya)/(ST_3-ST_2)); END_IF;  }  b.  Untuk bentuk Triangular. { IF lev_cahaya<T_1 or lev_cahaya>T_3 THEN   Lev2:=0.0;   ELSIF lev_cahaya>T_1 and Lev_cahaya<T_2 THEN   Lev2:=((lev_cahaya-T_1)/(T_2-T_1));   ELSIF lev_cahaya>T_2 and lev_cahaya <T_3 THEN   lev2:=((T_3-Lev_cahaya)/(T_3-T_2));   ELSIF lev_cahaya=T_0 then   lev2:=1.0; END_IF; }    3.3.4 Rule Evaluation  Pada  rule  evaluation,  akan  digunakan  metode ”AND”.  Karena  menggunakan  metode  tersebut  maka nilai yang diambil merupakan nilai terkecil (Minimal). Penerapannya  pada  PLC  akan  menjadi  sebagai berikut: If  lev1>=0.0 and Absnsi_ada>=0.0 and M0>=0.0 then   Rule1:= lev1*absnsi_ada*M0; End_If;  3.3.5 Defuzzifikasi  Pada  dasarnya  defuzzifikasi  ada  beberapa  metode. Tapi  untuk  proses  BAS  ini  digunakan  metode  COG (center of gravity).  3.4  Penempatan Passive Infra Red (PIR) dan LDR di Ruang Lab dan Kelas.  Untuk design penempatan dari sensor motion beserta LDR  untuk  ruang  LAB  seperti  pada  gambar  3.4.1  di bawah ini.  Gambar 8. Penempatan Sensor PIR dan LDR di Ruang LAB.  Sedangkan  untuk  design  penempatan  dari  PIR  dan LDR  untuk  ruang  kelas  seperti  pada  gambar  3.4.2  di bawah ini.   Gambar 9. Penempatan Sensor PIR dan LDR di Ruang Kelas. LDR Energy Engineering & Systems 370 Ada 2 buah PIR dalam ruangan 9 m x 7.2 m luasnya 64.8    . Sedangkan tinggi ruang kelas = 3 m. Dan untuk jangkauan dari PIR itu sendiri sebagai berikut   Gambar 10. Jangkauan Sensor PIR  Sudut yang terbentuk dengan jarak 3 meter dari lantai adalah 60 . Untuk mencari jari-jari jangkauan maka :    30 = 3    = 3.46       30 =  3.46   = 1.73            (1) Jadi jari-jari jangkauan PIR adalah 1.73 meter, maka luas jangkauan dari PIR adalah   =       =     1.73    = 9.4            (2)   4  Hasil Penelitian  4.1  Simulasi FLC Untuk Mengatur Kipas Angin  Untuk  pengontrolan  kipas  angin  digunakan  FLC yang inputnya dari motion sensor dan LDR   Gambar 11. Uji Simulasi FLC pada Matlab untuk Mengontrol kipas Angin  Input  dari  sensor  motion  sendiri  dibagi  menjadi  3 bagian  yaitu  small,  medium,  big  yang  diartikan  dalam nilai berapa banyak intensitas di dalam ruangan.   Gambar 12. Data Input Motion  Input  dari  sensor  LDR  sendiri  dibagi  menjadi  3 bagian yaitu terang, normal, redup.   Gambar 13. Data Input LDR  Sedangkan  data  output  speed  kipas  angin  menyala yang diperoleh terbagi dalam 3 range yaitu speed  satu, speed dua, speed tiga.   Gambar 14. Data Output Speed kipas Angin  Berikut  ini  adalah  pengujian  output  dengan  cara merubah-ubah  nilai  dari  kedua  input  ataupun  salah satunya.  Energy Engineering & Systems 371  Gambar 15. Pengujian Output  4.2  Simulasi FLC Untuk Mengatur Lampu Penerangan  Untuk pengontrolan nyala lampu mengunakan FLC Yang mengunakan inputan berupa sensor cahaya , motion sensor dan adanya absensi perkuliahan.  Gambar 16. Blok Diagram FLC untuk AC dan Kipas Angin.  Input  dari  sensor  motion  sendiri  dibagi  menjadi  4 bagian  yaitu  zero,  small,  medium,  big  yang  diartikan dalam nilai berapa banyak aktifitas di dalam ruangan.   Gambar 17. Data Input Motion  Input dari Itensitas cahaya dari sensor LDR sendiri dibagi menjadi 4 bagian yaitu Sangat Terang (ST),Terang (T), Agak gelap (Agk_G), Sangat Gelap (SG).   Gambar 18.  Data Input LDR  Dan untuk input fuzzy ke 3 yakni dari absensi  yang mempunyai  membership  function  sebanyak  2  anggota, yaitu: a.  Ada. b.  Tidak.  Gambar 19.  Data Input Jadwal kuliah  Sedangkan  data  output  fuzzy  berupa  banyak  nyala lampu sebanyak 5 anggota   Gambar 20.  Data Output fuzzy untuk pengaturan nyala lampu  Berikut  ini  adalah  pengujian  output  dengan  cara merubah-ubah  nilai  dari  kedua  input  ataupun  salah satunya.  Tabel 1. Perbandingan Nilai Simulasi dan Implementasi Input LDR ADC PLC (0-4095) Counter motion sensor Jadwal kuliah Output Simulasi (Matlab)  Output fuzzy (PLC) 500  3  1  3,2  0.0 600  1  1  3,2  0.0 700  1  1  3,2  0.0 Energy Engineering & Systems 372 800  4  1  3,2  0.0 900  3  1  3,2  0.0 1156  2  1  3,2  0.0 1256  2  0  3,2  0.0 1300  4  0  3,2  0.0 1458  4  0  3,2  0.0 2000  4  0  3,2  0.0 2020  4  1  3  0 2100  4  1  25,2  23,4 2200  4  1  42,1  3,92 2500  4  1  51,9  52,01 2600  2  1  31,4  31,2 2800  4  0  50  50 2900  3  1  61,5  57,5  4.3   Cuplikan  pemakaian  daya  AC  sebelum implementas BAS No  lama on  Tegangan (V) Arus (A)  PF  Daya (kWh) 1  3.43 jam  375  5  0.97  10.8 2  3.83 jam  375  5  0.97  12.05 3  4.71 jam  375  5  0.97  14.82 4  4.08 jam  375  5  0.97  12.81 Pemakaian daya AC sebesar 50.48 kWh x 3 buah AC menjadi 151.44 kWh dalam 4 hari untuk satu buah lab.  4.4   Cuplikan pemakaian daya AC setelah implementas BAS No  lama on  Tegangan (V) Arus (A)  PF  Daya (kWh) 1  2.93 jam  375  5  0.97  9.2 2  2.91 jam  375  5  0.97  9.16 3  4.71 jam  375  5  0.97  14.82 4  4.08 jam  375  5  0.97  12.81  Pemakaian daya AC sebesar 45.99 kWh x 3 buah AC menjadi 137.97  kWh dalam 4 hari untuk satu buah lab. Dari  kedua  buah  data  tersebut  dapat  diketahui  bahwa penghematan  daya  sebesar  13.47  kWh.  Penghematan daya yang diperoleh saat penggunaan BAS adalah     ℎ            = 13.47151.44   100% = 8.96%       4.4.  Cuplikan  pemakaian  daya  Lampu  sebelum implementasi BAS TANGGAL KELAS    TOTAL (kWH)  A304 (kWH) A302 dan A303 (kWH) A301 (kWH) 2 Mei 2011  3,255  1,901  2,721  7.877 3 Mei 2011  0,341  0,963  0,374  1,678 4 Mei 2011  1,260  2,751  0,0  4,011 5 Mei 2011  2,673  4,420  0,91  8,003 6 Mei 2011  2,515  0,0  0,0  2.515 TOTAL (kWH)  10.44  10.035  3,186  24,084  Total  pemakaian  daya  lampu  pada  4  kelas  A301, A302,  A303,A304  selama  5  hari  yaitu  sebesar  24,084 kWH,  dan  berikut  tabel  perbandingan  pemakaian  daya setelah pemakaian BAS.   4.5  Cuplikan pemakaian daya Lampu setelah implementasi BAS TANGGAL KELAS    TOTAL (kWH)  A304 (kWH) A302 dan A303 (kWH) A301 (kWH) 2 Mei 2011  1,243  0,437  0,857  2,537 3 Mei 2011  0,0  0,0  0,0  0,0 4 Mei 2011  0,0  0,0  0,341  0,341 5 Mei 2011  0,0  1,278  0,206  1,484 6 Mei 2011  0,0  0,0  0,636  0,636 TOTAL (kWH)  1,243  1,715  2,04  4,998  Dari tabel 4.5 merupakan pemakaian daya lampu penerangan  setelah  adanya  BAS  sebesar  4,998    kWH. Penggunaan    daya  sebelum  pemasangan  BAS  sebesar 24,084 kWH dan setelah pemasangan BAS Sebesar 4,998 kWH, Sehingga terjadi efisiensi sebesar 79,24 % untuk lampu kelas A301, A302,  A303,  A304 selama 5 hari. Sedangkan untuk LAB FA setelah pemasangan BAS di prediksi terjadi efisiensi sebesar 16,35% dari pemakaian Energy Engineering & Systems 373 daya sebesar 23,82 kWH menjadi 19,924 kWH selama 4 hari pengamatan.  5  Kesimpulan Dengan  penggunaan  BAS  untuk  mengontrol  kipas angin  didapatkan  penghematan  daya  sebesar  12.63% dalam  5  hari  dari  penggunaan  daya  sebesar  7.9kWh menjadi  6.9kWh  dan  penghematan  daya  8.96%  untuk pemakaian AC di laboratorium Factory Automation dari penggunaan  daya  sebesar  151.44kWh  menjadi 137.97kWh selama 4 hari. Dengan  penggunaan  BAS  untuk  mengatur  nyala lampu  di  dapatkan  79,24  %  untuk  lampu  kelas  A301, A302,  A303,  A304 selama 1 minggu. Dari total daya 4 ruang kelas sebesar 24,084 kWH menjadi 4,998 kWH . Dan  untuk  ruang  LAB-FA  dapat  di  asumsikan  terjadi efisiensi  sebesar  16,35  %  dari  pemakaian  daya  sebesar 23,82 menjadi 19,924 kWH.   Daftar Pustaka [1]  Sibigtroth, James M., "Fuzzy Logics", April, 1992, AI Expert. [2]  Ahidul Bariz,Zyendy. Pemanfaatan Magelis Touchscreen sebagai Human Machine Interface berbasis TCP/IP multivendor PLC networking, Proyek Akhir Politeknik Elektornika Negeri Surabaya, 2010.  [3]  Unity Pro XL 4: Standard Block Library  [4]  Unity Pro XL Manual Schneider Electric [5]  Tutorial Vijeo Designer, Telemecanique [6]  Risky Abadi, Yanuar . Rancang Bangun      Supervisory Control And Data Acquisition (Scada) Pada Proses Pencucian Filter Secara Otomatis Di Pdam Karangpilang I Surabaya,Proyek Akhir Politeknik Elektornika Negeri Surabaya, 2010.   

Rancang Bangun “Building Automation System” Dengan Menerapkan Kontrol Logika Fuzzy Untuk Mendapatkan Efisiensi Daya Dari Beban Kipas Angin, Lampu Dan Air Conditioner

Rancang Bangun “Building Automation System” Dengan Menerapkan Kontrol Logika Fuzzy Untuk Mendapatkan Efisiensi Daya Dari Beban Kipas Angin, Lampu Dan Air Conditioner

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository