Penerapan Logika Fuzzy Berbasis Arduino Uno R3 Pada Penetral Lampu Sein Sepeda Motor Otomatis

Utis Sutisna, Raden Nur Cahyono, Siswanto Nurhadiyono

Sari


Kecelakaan yang melibatkan sepeda motor masih mendominasi jumlah kecelakaan lalu lintas jalan yang terjadi. Sebagian kecelakaan ini terjadi diantaranya karena kelalaian seperti lupa untuk mematikan lampu sein pada saat selesai berbelok di persimpangan, dan lain-lain. Diantara solusi yang ditawarkan adalah penerapan alat penetral lampu sein otomatis pada sepeda motor. Penelitian ini menerapkan logika fuzzy metode Sugeno untuk sistem penetral lampu sein otomatis menggunakan modul Arduino Uno R3 dengan mikrokontroler ATMega328P. Sensor HMC5883L dan sensor potensiometer digunakan untuk mengenali belokan, sedangkan sensor Effect Hall digunakan untuk mengenali kecepatan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa untuk belokan konstan dengan kecepatan yang semakin cepat menghasilkan delay off yang semakin cepat, sedangkan untuk kecepatan konstan dengan belokan yang semakin besar menghasilkan delay offyang semakin cepat. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan logika fuzzy dengan metode sugeno untuk sistem penetral lampu sein dapat bekerja dengan baik.

Kata kunci: Penetral lampu sein, logika fuzzy metode Sugeno, sensor HMC5883L, sensor Effect Hall.

 

Accidents involving motorbikes still dominate the number of road traffic accident Some of these accidents occur due to negligence, such as forgetting to turn off the turn signal after turning at a crossroads, and so on. Among the solutions offered is the application of an automatic turn signal neutralizer on a motorcycle. This research applies the Sugeno method fuzzy logic for automatic turn signal neutralizer system using the Arduino Uno R3 module with ATMega328P microcontroller. The HMC5883L sensor and potentiometer sensor are used to recognize turns, while the Effect Hall sensor is used to recognize speed. The test results show that for a constant turn with a faster speed the faster delay off is produced, while for a constant speed with a greater turn, the delay off is faster. This shows that the application of fuzzy logic with the Sugeno method for the turn signal neutralizer system can work well.

Key words: Turn signal neutralizer, Sugeno method fuzzy logic, HMC5883L sensor, Effect Hall


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Badan Pusat Ststistik, “Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis (Unit), 2017-2019” https://www.bps.go.id/indicator/17/57/1/jumlah-kendaraan-bermotor.html

Setijowarno, Djoko, “Sepeda Motor Penyumbang Kecelakaan Terbesar di Jalan Raya”, Bisnis News, 1 Maret 2020. https://bisnisnews.id/detail/berita/sepeda-motor-penyumbang-kecelakaan-terbesar-di-jalan-raya.

Wicaksana, C. 2015. “Perancangan Alat Penetral Lampu Sein Sepeda Motor Otomatis Berbasis Arduino Uno R3”. Teknik Elektro, Sekolah Tinggi Teknik Wiworotomo Purwokerto.

Thalib, Fadhlan, M. 2015. “Odometer Digital Sepeda Berbasis Mikrokontroler AT89S51 Dengan Tampilan Seven Segment”. Record 491, Perpustakaan Universitas Gunadarma. Depok.

Khoswanto, Handry. 2003. “Odometer Digital untuk Kendaraan dengan Mikrokontroler MCS51”. Vol 5, No 2. Jurnal Teknik Mesin, Surabaya.

Kusumadewi, Sri dan Hartati, Sri. 2006. Neuro Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta.

, 2013, “HMC5883L 3-Axis Digital Compass IC.pdf”, Datasheet Honeywell. Diakses tanggal 30 Juli 2016.

, 2005, “Hall-US1881EUA.pdf”, Datasheet Spark fun Electronics. Diakses tanggal 30 Juli 2016.

Suyanto. 2014. Artificial Intelligence : Searching, Reasonig, Planning dan Learning. Penerbit Informatika. Bandung.

Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Penerbit Graha Ilmu. Yogyakarta.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.