., Angelin Cathi Karlina
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik Elektro Universitas Tanjungpura

STUDI KOMPARATIF MODEL FUZZY TAKAGI SUGENO DENGAN MODEL FUZZY POLINOMIAL PADA SISTEM NONLINIER ., Angelin Cathi Karlina
Jurnal Teknik Elektro Universitas Tanjungpura Vol 1, No 1 (2019): Jurnal S1 Teknik Elektro UNTAN
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (8135.447 KB)

Abstract

Sistem nyata merupakan sistem berorde tinggi (bahkan tak terbatas) dan memiliki beberapa nonlinieritas yang tidak dapat diabaikan, sehingga dalam memodelkan sistem kendali pada dunia nyata tidak cukup dengan menggunakan desain kendali linier. Untuk mengantisipasi hal ini, maka dikembangkan suatu sistem kendali yang dapat mengatasi nonlinieritas sistem.Dalam penelitian ini, suatu sistem nonlinier tertentu akan dimodelkan ke dalam fuzzy Takagi-Sugeno (T-S) dan fuzzy polinomial untuk dibandingkan mana yang lebih baik untuk merepresentasikan model nonlinier ke dalam sistem fuzzy. Dari penelitian yang dilakukan, hasil pengujian pada pemodelan fuzzy T-S dengan kondisi awal pada interval  dan  lebih dari -1 dan kurang dari 1 diperoleh nilai error yang relatif kecil, yaitu error laju perubahan  adalah 0,0600 dan  error laju perubahan  adalah 0,0074 pada kondisi awal x1 = 0,5 dan x2  = 0,9, error laju perubahan  adalah  dan error laju perubahan  adalah 0,0116 pada kondisi awal x1 = 0,2 dan x2  = 0,6, error laju perubahan  adalah  dan error laju perubahan  adalah  pada kondisi awal x1 = 0,8 dan x2  = 0,7. Sedangkan untuk kondisi awal pada interval x1 dan x2  ­lebih dari 1 dan kurang dari -1, pada sistem fuzzy T-S diperoleh nilai error yang sangat besar. Namun hasil pengujian pada pemodelan sistem fuzzy polinomial dengan interval  dan  lebih besar dari negatif tak hingga dan lebih kecil dari tak hingga, tidak terdapat selisih nilai sehingga error-nya adalah nol untuk setiap kondisi awal pengujian. Oleh karena itu, sistem fuzzy polinomial dapat merepresentasikan sistem nonlinier pada interval tak hingga secara tepat bila dibandingkan dengan sistem fuzzy T-S.