7
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang dibahas dalam tugas akhir ini, dimulai dari definisi logika fuzzy, mikrokontroler
ATMega32, sensor ultrasonik SR-04, Pulse With Modulation PWM, motor DC, motor servo, driver motor, Liquid Crystal Display LCD, rotary encoder, remote
control RX dan TX, komparator, sampai dengan perangkat lunak software bahasa C sebagai pemrograman.
2.1 Logika Fuzzy
Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya berada di luar model matematis dan bersifat samar. Konsep ketidak
pastian inilah yang menjadi konsep dasar munculnya konsep logika fuzzy. Pencetus gagasan logika fuzzy adalah L.A. Zadeh 1965 dari California
University. Logika fuzzy adalah salah satu cara yang tepat untuk memetakan suatu
ruang input ke dalam suatu ruang output. Logika fuzzy berbeda dengan logika digital biasa, dimana logika digital biasa hanya mengenal 2 keadaan yaitu:
“ya” dan
“tidak” atau ”on” dan “off” atau “high” dan “low” atau 1 dan 0. Sedangkan logika fuzzy meniru cara berpikir manusia dengan menggunakan
konsep sifat kesamaran suatu nilai. Dengan himpunan fuzzy, suatu objek dapat menjadi anggota dari banyak himpunan dengan derajat keanggotaan yang berbeda
dalam masing-masing himpunan.
2.1.1 Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut,
yaitu: a. linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau
kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti muda, parobaya, tua.
b. numerik, suatu nilai angka yang menunjukkan ukuran dari suaru variabel seperti 10,20,30.
Beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami fuzzy, yaitu: a. variable fuzzy, merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu
sistem fuzzy. Contoh: umur, suhu, permintaan, dan lain sebagainya. b. semesta pembicaraan, adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk
dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicara merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik bertambah secara monoton
dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicara dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicara ini tidak dibatasi
nilai atasnya c. domain himpunan fuzzy, merupakan keseluruhan nilai yang diizinkan
dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan
bilangan real yang senantiasa naik bertambah secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun bilangan
negatif.
2.1.2 Fungsi Keanggotaan Membership Function
Fungsi keanggotaan Membership Function adalah suatu kurva yang
menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya sering juga disebut dengan derajat keanggotaan yang memiliki interval antara 0
sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada 2 fungsi yang
digunakan dalam tugas akhir ini, yaitu: a. representasi kurva segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear
seperti terlihat pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Representasi Kurva Segitiga
Representasi kurva segitiga adalah sebagai berikut:
...........................2.1
Untuk menentukan nilai minimum dan maximum fungsi keanggotaan pada representasi kurva segitiga, dapat menggunakan persamaan dibawah ini.
...............................2.2
Kategori