perancangan sistem kendali manuver untuk … · kapal untuk menghindari tabrakan dengan kapal lain...
TRANSCRIPT
1
PERANCANGAN SISTEM KENDALI MANUVER UNTUK MENGHINDARI TABRAKAN PADA KAPAL TANGKI BERBASIS LOGIKA FUZZY
(Ruri Anitasari, Dr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT., Dr. Ir. A. A. Masroeri, M.Eng.)
Jurusan Teknik Fisika – Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Kampus ITS, Keputih – Sukolilo, Surabaya 60111 Email : [email protected]
Abstrak
Terjadinya beberapa kecelakaan kapal melatarbelakangi suatu usaha untuk perancangan sistem kendali pada kapal untuk menghindari tabrakan dengan kapal lain atau benda asing. Pengendalian otomatis untuk menghindari tabrakan sangat diperlukan pada kapal untuk menghindari terjadinya tabrakan pada kapal. Penelitian ini menyelidiki penerapan logika fuzzy untuk mengendalikan sudut belok kapal pada kasus menghindari tabrakan pada kapal tangki. Logika fuzzy yang digunakan adalah tipe Sugeno-Takagi dengan masukan berupa error yaw, laju yaw dan jarak kapal dengan halangan. Pengujian dilakukan dengan sistem kendali tanpa halangan, satu halangan diam, dua halangan diam, satu halangan bergerak dan dua halangan bergerak. Sistem kendali menunjukkan performa lebih baik pada saat menghindari halangan yang diam dibandingkan halangan yang bergerak. Rata-rata jarak kapal dengan halangan diam pada saat melakukan aksi belok adalah sebesar 106.136 satuan ordinat atau 1.06 nm dan sudut belok 48.57o terhadap sumbu x. Sedangkan rata-rata jarak kapal dengan halangan bergerak pada saat melakukan aksi belok adalah sebesar 97.192 satuan ordinat atau 0.97 nm dan sudut belok 46.77o terhadap sumbu x. Rata-rata error posisi belok untuk sistem pengendalian dengan ganggguan dan halangan diam adalah sebesar 9.83 m untuk posisi sumbu x dan 9.84 m untuk posisi sumbu y. Sedangkan rata-rata error posisi belok untuk sistem pengendalian dengan gangguan dan halangan bergerak adalah sebesar 10.53 m untuk posisi sumbu x dan 10.4 m untuk posisi sumbu y.
Kata kunci : logika fuzzy, sudut yaw, eror yaw, yaw rate, jarak, halangan, gelombang laut. 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Sebagian besar wilayah Indonesia terdiri dari perairan yang menyebabkan Indonesia disebut sebagai negara maritim. Luas wilayah perairan Indonesia adalah sebesar 2/3 dari seluruh luas wilayah negara Indonesia. Kondisi ini yang menunjang transportasi barang dan orang antar pulau dilakukan melalui laut.[1] Dengan peningkatan volume transportasi laut, maka kebutuhan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi dari transportasi laut sangat dibutuhkan. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem pengamanan bagi lalu lintas kapal pada jalur perairan yang sangat luas tersebut dengan menerapkan teknologi untuk menghindari tabrakan. Teknologi tersebut sangat dibutuhkan bagi setiap kapal dalam menyusuri jalur pelayarannya dan untuk menghindari terjadinya tabrakan antar kapal ketika terdapat perpotongan jalur yang dilakukan oleh kapal lain. Pengendalian untuk menghindari tabrakan ini menerapkan teknologi anti collision (anti tabrakan) berbasis logika fuzzy pada sistem kendali kapal. Saat ini, pengembangan sistem navigasi kapal yang efektif dan aman telah meningkat. Hal ini terlihat dari berbagai penelitian dan pengembangan yang dilakukan oleh pemerintah maupun akademisi di lingkungan kampus. Penelitian dilakukan dalam upaya menciptakan sebuah sistem pengendalian otomatis yang dapat mengeliminir tingkat resiko kecelakaan dan ketidakakuratan sistem anti tabrakan dalam pelayaran.
Kapal tangki adalah jenis kapal yang digunakan untuk mengangkut bahan-bahan kimia atau minyak. Pengendalian otomatis untuk menghindari tabrakan sangat diperlukan pada kapal jenis ini karena apabila terjadi kecelakaan atau tabrakan dengan kapal lain maka bahan kimia atau minyak yang diangkut akan mencemari laut. 1.2 Permasalahan
Permasalahan pada penelitian ini adalah bagaimana merancang sistem pengendalian untuk menghindari tabrakan pada kapal tangki berbasis logika fuzzy sehingga dapat diperoleh performansi kendali yang memenuhi target tingkat risiko bertabrakan seminimal mungkin dalam suatu lintasan.
1.3 Batasan Masalah
Batasan permasalahan dalam penelitian ini adalah:
1. Model dinamika kapal yang digunakan adalah model dinamika kapal tangki.
2. Data masukan yang digunakan untuk membuat model dinamika kapal adalah koefisien hidrodinamika kapal tangki.
3. Metode perancangan sistem pengendalian berdasar logika fuzzy.
4. Variabel yang dikendalikan adalah sudut yaw kapal.
5. Posisi halangan yang berpotensi tabrakan dengan kapal berasal dari arah depan.
6. Analisa yang dilakukan didasarkan pada performansi sistem pengendalian.
7. Perancangan sistem pengendalian dilakukan secara simulasi menggunakan software Matlab versi 2008.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian Tujuan penelitian dalam Tugas Akhir ini adalah
merancang sebuah sistem pengendalian untuk menghindari tabrakan pada kapal yang berbasis logika fuzzy secara simulasi. Manfaat dari penelitian Tugas Akhir ini adalah untuk mendapatkan algoritma sistem pengendalian untuk menghindari tabrakan pada kapal yang memiliki performansi kendali memenuhi target
2
tingkat resiko tabrakan seminimal mungkin dalam suatu lintasan. 2. TEORI PENUNJANG 2.1 Kapal Tangki
Kapal tangki adalah kapal yang dirancang untuk mengangkut minyak atau produk turunannya. Jenis utama kapal tangki adalah kapal tangki minyak, tangki kimia, dan pengangkut LNG.
2.2 Model Dinamika Kapal
Model dinamika kapal didapatkan dari pendekatan yang dilakukan oleh Nomoto (1957) sebagai bentuk matematis orde 2.[5] Di bawah ini adalah fungsi transfer dari model Nomoto :
( ) ( )( )( )sTsTs
sTKs R
R 21
3
11
1
+++
=δψ
(2.1)
Parameter – parameter dari fungsi transfer diatas diperoleh dari
( )( )N
MTT
det
det21 = (2.2)
)det(1221211211222211
21 N
mnmnmnmnTT
−−+=+ (2.3)
)det(211121
N
bnbnK R
−= (2.4)
)det(211121
3 N
bmbmTK R
−= (2.5)
Dimana elemen mij, nij dan bi ( i = 1,2 dan j = 1,2) didapatkan dari matriks berikut :
M=
−−−−
rzvG
rGv
NINmx
YmxYm
&&
&& N(uo)=
−−−
rG
r
NumxN
YmuY
0
0
υ
υ (2.6)
Data masukan yang digunakan untuk menyusun simulasi pengendalian untuk menghindari tabrakan adalah dari kapal tangki berupa spesifikasi koefisien hidrodinamika yang dibangkitkan dari spesifikasi fisik yang dimiliki oleh kapal yaitu: panjang (L) = 99 m, lebar (B) = 18.2 m, kedalaman (T) = 6.8 m , koefisien blok (CB) = 0.761, kecepatan 5.569 m/s, pusat gravitasi (XG) = 1.01 m, dan displacement (m) = 9559 ton. Sehingga fungsi transfer kapal tangki adalah : (2.7) 2.3 Model gangguan pada kapal
Terdapat beberapa gangguan yang mempengaruhi pelayaran kapal di lautan. Gangguan yang mempengaruhi pelayaran kapal pada perancangan pengendali ini adalah gelombang. Model gelombang dapat dijelaskan sebagai berikut [4]:
y(s) = h(s)w(s) (2.8) (2.43) dengan w(s) adalah zero-mean Gaussian white noise process. Fungsi transfer orde dua digunakan untuk model gelombang yaitu:
(2.9)
dimana ω0 adalah frekuensi gelombang (modal frekuensi), ξ adalah damping coefficient dan K ω0 adalah gain constant. Gain constant didefinisikan sebagai Kω=2 ξω0σm dimana σm adalah konstanta yang menjelaskan intensitas gelombang. Modal frekuensi untuk spectrum Pierson-Moscowitz adalah:
H
g4,00 =ω (2.10)
ωω σξω02=K (2.11)
dengan V sebagai kecepatan angin. Model gangguan gelombang untuk standar perairan intenasional didasarkan pada data-data sebagai berikut : σω adalah 3.16, σω 2 adalah 10, ξ adalah 0.1, ketinggian gelombang (H) adalah 1 meter, g adalah 9.8 m/s2 dan kecepatan angin 7.2 m/s. Sehingga didapatkan nilai ωo adalah 1.25 dan persamaan fungsi transfer untuk gangguan gelombang adalah : (2.12) 2.4 Aturan-aturan IMO Mengenai Tabrakan
Aturan-aturan IMO mengenai tabrakan merupakan peraturan internasional yang harus dipatuhi semua nahkoda kapal. Aturan-aturan itu adalah : 1. Aturan kanan (Rule of Right)
Jika dua buah kapal bertemu berhadap-hadapan maka keduanya harus memanuver kapalnya ke kanan dan jika sebuah kapal ingin mendahului kapal yang ada di depannya maka kapal yang dibelakang memanuver kapalnya ke kanan sedangkan yang lainnya ke kiri.
2. Kiri menang kanan kalah (West is The Best, East is The Least) Jika nahkoda kapal yang satu melihat kapal lain berada di kirinya maka nahkoda kapal tersebut diharuskan untuk lewat terlebih dahulu dan sebaliknya jika nahkoda kapal yang satu melihat kapal yang lain berada dikanannya maka nahkoda kapal tersebut diharuskan untuk mengurangi kecepatannya dan menunggu kapal yang dilihat untuk lewat terlebih dahulu.
2.5 KonsepLogika Fuzzy
Logika fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, professor ilmu pengetahuan komputer dari Universitas California, Barkeley. Pada tahun 1965, Zadeh memodifikasi teori himpunan dimana setiap anggotanya memiliki derajat keanggotaan yang bernilai kontinu antara 0 sampai 1. Himpunan ini disebut himpunan kabur (Fuzzy Set).[4]
Beberapa kelebihan yang dimiliki oleh logika fuzzy sehingga dunia ilmu pengetahuan memahami mengapa menerapkan penggunaan logika fuzzy,yaitu :
a. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, dimana konsep matematis yang mendasari fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
b. Logika fuzzy bekerja didasarkan pada bahasa alami.
200
2 2)(
ωξωω
++=
ss
sKsh
5625.125.0
79.0)(
2 ++=
ss
ssh
( )sss
ss
R +++=
23 6989.2385.186
7898.553653.7
δψ
c. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
d. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks.
e. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
Gambar 2.1 Struktur dasar logika fuzzy Fungsi bagian pada Gambar 2.1 adalah sebagai berikut: • Fuzzifikasi berfungsi untuk mentransformasikan
sinyal masukan yang bersifat crisp ( bukan fuzzy ) ke himpunan fuzzy dengan menggunakan operator fuzzifikasi.
• Basis pengetahuan berisi basis data dan aturan dasar yang mendefinisikan himpunan fuzzy atas daerah – daerah masukan dan keluaran dan menyusunnya dalam perangkat aturan kontrol.
• Logika pengambil keputusan merupakan inti dari logika fuzzy yang mempunyai kemampuan seperti manusia dalam mengambil keputusan. Aksi atur fuzzy disimpulkan dengan menggunakan implikasi fuzzy dan mekanisme inferensi fuzzy.
• Defuzzifikasi berfungsi untuk mentransformasikan kesimpulan tentang aksi atur yang bersifat fuzzy menjadi sinyal sebenarnya yang bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifikasi.
2.6 Rudder Kapal
Aktuator yang digunakan pada sistem pengendalian adalah rudder. Pada kapal terpasang rudder tipe Van Amorengen, yang mempunyai spesifikasi kemampuan kerja antara -350 sampai dengan 350, dan laju kerja rudder 21/3 – 7o. Masukan pada sistem servo rudder berasal dari keluaran autopilot KLF dikatakan sebagai sinyal command rudder (δc) dan keluaran dari sistem rudder adalah defleksi rudder aktual (δ) [2]. Spesifikasi parameter untuk sistem rudder ini sesuai dengan sistem kemudi dengan laju rudder minimum 2,30/dtk dan maksimum PB = 70/dtk, Vcc rudder adalah 380 volt dan time constant sebesar 0.05. maka fungsi transfer dari aktuator kapal adalah:
105.0
380/6.0)(
+=
ssδ (2.19)
3. PERANCANGAN DAN METODOLOGI 3.1 Program Utama Penelitian
Penelitian ini memiliki tahapan-tahapan tertentu untuk mencapai tujuannya. Tahapan-tahapan tersebut direpresentasikan dalam suatu diagram alir seperti pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Diagram alir metodologi penelitian
Gambar 3.2 Blok diagram sistem pengendalian
3.2 Perancangan Sistem Kendali Berbasis
Logika Fuzzy
Gambar 3.3 Diagram Alir Pengendali Logika Fuzzy
Defuzzifikasi
Logika Pengambilan Keputusan
Fuzzifikasi
Basis Pengetahuan
3.2.1 Fuzzifikasi Masukan pada pengendali logika fuzzy KLF adalah
error yaw, laju yaw (yaw rate), dan radar sebagai informasi jarak kapal dengan kapal lain yang berpotensi tabrakan. Keluaran dari sistem kendali logika fuzzy adalah sudut rudder yang mengendalikan manuvering kapal.
3.2.2 Fuzzy Masukan
Fungsi keanggotaan untuk variabel error heading dan yaw rate pada KLF menggunakan 7 fungsi keanggotaan yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big).
Gambar 3.4 Fungsi keanggotaan error heading KLF
Informasi jarak dari kapal yang dikendalikan dan
halangan di depan kapal yang diperoleh dari radar juga dimasukkan ke dalam KLF. Jarak disimbolkan dengan d dan dibagi menjadi 2 fungsi keanggotaan yaitu D (Danger) yang berarti posisi halangan dekat dengan kapal dan S (Safe) yang berarti posisi halangan jauh dari kapal atau tidak ada halangan di depan kapal.
Fungsi keanggotaan untuk keluaran KLF dibagi menjadi 7 fungsi keanggotaan yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big). Keluaran KLF berupa sudut rudder yang mengendalikan manuvering kapal, sehingga fungsi keanggotaannya sama dengan fungsi error heading dan yaw rate yang juga berupa sudut manuvering.
Gambar 3.5 Fungsi keanggotaan keluaran KLF
3.2.3 Basis Aturan
Pengendali logika fuzzy memiliki basis pengetahuan yang terdiri dari basis data dan basis aturan. Basis data meliputi parameter fuzzy itu sendiri, antara lain fungsi keanggotaan, dan semesta pembicaraan himpunan fuzzy. Sedangkan basis aturan (rule base) meliputi kumpulan aturan pengendali logika fuzzy untuk menyatakan aksi pengendali agar mencapai tujuan yang diharapkan. Penyusunan basis aturan berdasarkan pengamatan
pengaruh perubahan sudut pada rudder (y) terhadap perubahan sudut kapal dan perubahan kecepatan sudut pada kapal yang secara otomatis juga dapat diamati dari keluaran KLF pada sistem manuvering kapal melalui simulasi pada matlab 7.0.4. Saat simulasi, akan didapatkan basis aturan yang sesuai dengan karakteristik kapal.
Tabel 3.1 Basis Aturan KLF
∆e e NB NM NS ZE PS PM PB
NB S PB PB PB PB PM PS ZE
D PB PB PB PB PM PS ZE
NM S PB PB PB PM PS ZE NS
D PB PB PB PB PM PS ZE
NS S PB PB PM PS ZE NS NM
D PB PB PB PB PM PS ZE
ZE S PB PM PS ZE NS NM NB
D PB PB PB PB PM PS ZE
PS S PM PS ZE NS NM NB NB
D PB PB PB PB PM PS ZE
PM S PS ZE NS NM NB NB NB
D PB PB PB PB PM PS ZE
PB S ZE NS NM NB NB NB NB
D PB PB PB PB PM PS ZE
3.2.4 Metode pengambilan keputusan (inferensi/ rule evalution) Proses inferensi atau sering disebut sebagai
proses pengambilan keputusan merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan sinyal pengendali logika fuzzy berdasarkan basis aturan yang ada. Nilai masukan (error heading, yaw rate, dan jarak) yang teramati diolah untuk diidentifikasi aturan mana yang digunakan. Pada Tugas Akhir ini, teknik pengambilan keputusan yang digunakan adalah metode Sugeno.
Gambar 3.6 Tampilan tiga dimensi rule KLF e* dan r*
3.2.5 Strategi Defuzzifikasi
Defuzzifikasi merupakan proses mengubah besaran fuzzy yang disajikan dalam bentuk himpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk
5
mendapatkan kembali bentuk data crisp (nilai sebenarnya/ nilai tegas).[2] Poses pengubahan data fuzzy menjadi data crisp diperlukan karena dinamika kapal hanya mengenal nilai tegas sebagai besaran sebenarnya untuk regulasi prosesnya. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode weighted average. Pada metode ini nilai crisp keluarannya diperoleh berdasarkan titik berat dari rata-rata kurva hasil proses pengambilan keputusan.
3.3. Mekanisme penentuan faktor penyekala
Bagian paling penting dari mekanisme ini adalah sebuah fuzzy pengendali tipe Mamdani (FGC) dengan dua masukan yaitu jarak d dan sudut yaw Ψ, dan satu keluaran gain k. Pada bagian ini, dihadirkan sebuah metode tuning fuzzy untuk gain dari variabel FLC.
Struktur adaptif fuzzy terdiri dari FLC dengan faktor skala tertentu Ke, Kr, Ky dan tiga FGC yang mempunyai nilai keluaran Ke, Kr, dan Ky yang dikalikan dengan faktor penyekala tertentu. Faktor skala Keke, Krkr, Kyky ditentukan dan mempunyai efek besar pada keseluruhan performansi dan stabilitas sistem kendali. Oleh karena itu, prosedur tuning dari nilai faktor penyekala memproses secara spesifik dan disesuaikan dengan obyektivitas performansi pengendali.
Gambar 3.7 Perancangan Fuzzy Gain Controller (FGC)
Mamdani
Gambar 3.8 Fungsi keanggotaan untuk variabel (k)
Keseluruhan rule set kendali dari FGC didefinisikan
sebagai berikut: If d is NE and ψ is PS then ki is PS If d is NE and ψ is PM then ki is PM If d is NE and ψ is PB then ki is PB If d is ZE and ψ is PS then ki is PB If d is ZE and ψ is PM then ki is PM If d is ZE and ψ is PB then ki is PS If d is PE and ψ is PS then ki is PS If d is PE and ψ is PM then ki is PB If d is PE and ψ is PB then ki is PM
Rule set ini juga berlaku bagi ke, kr dan ky.
3.4 Perancangan Simulasi Gambar 3.9 Simulink sistem kendali dengan halangan
diam dan gangguan Gambar 3.10 Simulink sistem kendali dengan halangan
bergerak 4. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Analisa Pengendali Logika Fuzzy pada
Sistem Kendali Manuvering Kapal untuk Menghindari Tabrakan Perancangan pengendali logika fuzzy ini
digunakan untuk pengendalian manuvering dan tracking kapal tangki untuk menghindari tabrakan dengan halangan yang berada di depan kapal. Variabel proses berupa sudut yaw (derajat) dan variabel yang diubah (variabel manipulasi) sesuai dengan perubahan yaw adalah perintah sinyal rudder (rudder command). Tahap awal penyusunan pengendali logika fuzzy adalah tahap fuzzifikasi. Pada tahap ini, dilakukan pemetaan nilai crisp masukan (variabel terukur error heading, yaw rate dan jarak) dan keluaran aksi pengendali (Y) ke dalam bentuk himpunan fuzzy dalam suatu semesta pembicaraan. Data masukan pada proses pengendalian berbentuk crisp dan nilai crisp yang teramati dipetakan ke dalam nilai fuzzy yang bersesuaian dengan rentang kerja (range) setiap variabel masukannya dalam proses fuzzifikasi ini. Berdasarkan nilai crisp masukan dan keluaran yang diperoleh, rentang kerja (range) yang digunakan untuk fungsi keanggotaan error heading adalah antara -35 sampai dengan 35, yaw rate antara -7 sampai dengan 7, jarak antara -500 sampai dengan 500 sedangkan variabel keluaran y autopilot tipe Sugeno berupa nilai konstan (singletones), dinyatakan dalam (NB�-3, NM�-2,…,PM�2, PB�3).
Jumlah variabel linguistik error heading dan yaw rate dan aksi y sebanyak tujuh variabel, yaitu NB (Negatif Big), NM (Negatif Medium), NS (Negatif
Small), ZE (Zero), PS (Positif Small), PM (Positif Medium), dan PB (Positif Big). Sedangkan jumlah varianel linguistik jarak d sebanyak 2 yaitu S (Safe) dan D (Danger).
Proses fuzzifikasi menghasilkan fungsi keanggotaan yang berkaitan dengan basis aturan (rule base). Basis aturan (rule base) meliputi kumpulan aturan pengendali logika fuzzy untuk menyatakan aksi pengendali agar mencapai tujuan yang diharapkan. Penyusunan basis aturan berdasarkan pengamatan pengaruh perubahan gerakan rudder terhadap tingkat perubahan sudut kapal. Basis aturan dibuat berdasarkan pengamatan yang berulang-ulang dan digunakan 98 basis aturan dimana basis aturan tersebut menghasilkan respon terbaik pada sistem kendali manuvering dan tracking kapal.
Proses selanjutnya adalah pengambilan keputusan yang merupakan prosedur untuk mendapatkan aksi pengendali logika fuzzy berdasarkan basis aturan yang ada. Nilai masukan (error heading, yaw rate dan jarak) yang teramati diolah untuk diidentifikasi aturan mana yang digunakan sesuai dengan basis aturan yang telah dibuat. Pada Tugas Akhir ini, teknik pengambilan keputusan yang digunakan adalah metode Sugeno. Mengacu pada basis aturan yang telah dibuat, diperoleh keluaran nilai fuzzy aksi pengendali dalam bentuk singletone dan dikeluarkan berupa fungsi berdasarkan besarnya nilai fuzzy error yaw, yaw rate dan jarak. Pada saat simulasi, proses pengambilan keputusan mampu bekerja sesuai dengan basis aturan yang ada.
Proses yang dilakukan setelah pengambilan keputusan adalah proses defuzzifikasi. Defuzzifikasi berfungsi mengubah besaran fuzzy ke dalam bentuk himpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk data crisp (nilai sebenarnya atau nilai tegas). Poses pengubahan data fuzzy menjadi data crisp diperlukan karena sistem hanya mengenal nilai tegas sebagai besaran sebenarnya untuk regulasi prosesnya. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode weighted average. Pada metode ini nilai crisp keluarannya diperoleh berdasarkan titik berat dari kurva rata-rata hasil proses pengambilan keputusan. Pada Tugas Akhir ini, keluaran aksi kendali yang dihasilkan oleh pengendali logika fuzzy mewakili besarnya sinyal perintah pada rudder (S) yang berperan sebagai aktuator manuvering kapal.
Proses berikutnya adalah validasi. Proses validasi dilakukan dengan menerapkan pengendali logika fuzzy untuk manuvering dan tracking kapal tangki dalam menghindari tabrakan dengan halangan di depan kapal. 4.2 Pengujian Dinamika Kapal Tangki Secara Loop
Terbuka Simulasi model matematis dari kapal tangki
dibangun pada simulink-Matlab 7.6.0 sehingga dapat merepresentasikan proses pada manuvering dan tracking kapal. Pada model simulink kapal tangki tesebut akan diambil data masukan dan data keluaran untuk mengetahui respon dari dinamika kapal. Berikut merupakan grafik loop terbuka kapal tangki ketika diberi uji step masukan. Pada awal simulasi digunakan sudut turning 20 dan 30 derajat, penggunaan kedua sudut untuk memenuhi uji kendali
turning yang telah ditetapkan dalam IMO (Internasional Maritime Organisation.
Gambar 4.1 Respon kapal tangki tanpa pengendali
pada saat turning step 20 derajat
4.3 Pengujian Dinamika Kapal Tangki Secara Loop Tertutup Tanpa Gangguan Uji performansi dan validasi pengendali logika
fuzzy pada dinamika kapal tangki yang telah dibangun dilakukan dengan uji pada sistem loop tertutup tanpa gangguan. Koordinat yang dipakai hanya terdiri dari 2 koordinat, yaitu koordinat awal dan koordinat tujuan. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui respon kapal ketika lintasan yang diberikan hanya 2 koordinat sehingga nantinya halangan dapat diletakkan diantara kedua koordinat tersebut. Tabel 4.1 Tabel error KLF lintasan tanpa halangan
t e* (o) r*(o) keluaran
0 0 0 0.5
56.1 0.00110 0.01160 0.5
102.1 0.00039 0.01170 0.5
164.1 -0.00024 0.00712 0.5
203.5 -0.00029 0.01040 0.5
300 0.00011 0.00824 0.5
Tabel 4.2 Tabel error posisi kapal pada lintasan tanpa halangan
t xdes xact ydes yact
0 1500 1500 -1000 -1000
56.1 1500 1501 -253.3 -253.2
102.1 1500 1501 360 360.3
164.1 1500 1500 1187 1187
203.5 1500 1501 1712 1713
300 1500 1500 3000 3001
Gambar 4.2 Lintasan aktual tanpa halangan dengan 2
koordinat
4.4 Pengujian Dinamika Kapal Tangki Secara Loop Tertutup dengan Gangguan Uji performansi dan validasi pengendali logika
fuzzy pada dinamika kapal tangki yang telah dibangun dilakukan dengan uji pada sistem loop tertutup dengan gangguan berupa gelombang. Pengujian dilakukan pada sistem pengendalian yang telah dirancang dengan tracking kapal tanpa halangan, halangan diam, dan halangan bergerak. Koordinat yang dipakai hanya terdiri dari 2 koordinat, yaitu koordinat awal dan koordinat tujuan. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui respon kapal ketika lintasan yang diberikan hanya 2 koordinat sehingga nantinya halangan dapat diletakkan diantara kedua koordinat tersebut.
Tabel 4.3 Tabel error KLF lintasan tanpa halangan
t e* (o) r*(o) keluaran
0 0 0 1
117.9 0.00264 0.00023 -0.00064
321.600 -0.00059 0.00020 -0.00007
522.600 -0.00096 0.00013 0.00005
822.100 -0.00021 -0.00002 0.00005
1000 -0.00023 0.00001 0.00004 Tabel 4.4 Tabel error posisi kapal pada lintasan tanpa halangan
t xdes xact ydes yact
0 1500 1500 -1000 -1000
117.9 1500 1500 -528.8 -529.1
321.600 1500 1500 286 286.2
522.600 1500 1501 1088 1089
822.100 1500 1501 2288 2289
1000 1500 1501 3000 3001
Gambar 4.3 menunjukkan lintasan kapal setelah diberi sistem kendali dan gangguan berupa gelombang. Selisih error seperti yang tercantum pada Tabel 4.3. Lintasan kapal yang dihasilkan menunjukkan bahwa kapal tangki dapat memenuhi alur dengan baik.
Gambar 4.3 Lintasan aktual tanpa halangan dengan 2 koordinat dengan gangguan
4.4.1 Pengujian Tracking Dinamika Kapal Tangki dengan Halangan Diam Pengujian kedua tracking dinamika kapal
dilakukan dengan memasukkan halangan yang diam di depan kapal. Berdasarkan pengujian sebelumnya, alur tracking dengan 2 koordinat menghasilkan respon yang baik pada sistem pengendalian, sehingga pada pengujian alur tracking dengan halangan digunakan 2 koordinat, yaitu koordinat awal dan koordinat tujuan. Halangan berada di suatu titik diantara koordinat awal dan koordinat tujuan. Tolok ukur keberhasilan pengujian ini adalah kapal dapat berbelok ke kanan dengan sudut 45o ketika kapal mendekati halangan yang diam dengan jarak minimal 100 satuan ordinat atau 1 nm. Halangan dipasang pada koordinat (1500,1000).
Error yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika kapal bergerak memenuhi lintasan dengan halangan diam di depan kapal pada koordinat (1500,1000) dapat dilihat pada Tabel 4.5 dan posisi kapal dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.5 Tabel error KLF lintasan dengan halangan
diam pada koordinat (1500,1000)
t e*(o) r*(o) d
(nm/100) keluaran
0 0 0 500 0.5
83.100 0.01068 0.01060 500 0.5
126.100 0.02005 0.00772 320 0.5 152.073 -0.03008 0.03840 -26.70 2.19 218.100 -0.02032 0.01800 -500 -0.01540
300 0.01004 0.00599 -500 -0.00514
Tabel 4.6 Tabel error posisi kapal pada lintasan
dengan halangan diam pada koordinat (1500,1000)
t xdes xact ydes yact 0 1500 1500 -1000 -1000
83.100 1500 1500 106.70 106.90 126.100 1500 1500 680 680.4 152.073 1500 1601 1127 1127 218.100 1500 1501 2107 2108
300 1500 1501 3200 3201
Pada Gambar 4.4, kapal berhasil berbelok ke kanan pada koordinat (1500.51, 893.843). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 893.33) sehingga eror posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.51 satuan atau sebesar 9.45 m dan eror posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.513 satuan atau sebesar 9.5 m. Sudut belok kapal ketika menghindari halangan sebesar 48.57o terhadap sumbu x dan jarak kapal dan halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 106.157 satuan ordinat atau sebesar 1.06 nm.
Gambar 4.4 Lintasan aktual kapal dengan halangan diam
pada titik koordinat (1500,1000)
Gambar 4.5 menunjukkan perbandingan antara lintasan yang diinginkan dengan lintasan aktual. Grafik dengan warna merah menunjukkan lintasan aktual dan grafik warna hijau menunjukkan lintasan yang diinginkan.
Gambar 4.5 Grafik lintasan aktual dan lintasan yang diinginkan
Pengujian selanjutnya dilakukan dengan menambah
jumlah halangan yaitu menjadi dua halangan diam. Halangan dipasang pada koordinat (1500, 400) dan (1500, 1200). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon sistem kendali pada posisi halangan diam pada dua titik.
Error yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika kapal bergerak memenuhi lintasan dengan halangandi depan kapal pada koordinat (1500, 400) dan (1500,1200) dapat dilihat pada Tabel 4.7. Sedangkan posisi kapal dapat dilihat pada Tabel 4.8. Tabel 4.7 Tabel error KLF lintasan dengan halangan diam
pada koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
t e*(o) r*(o) d
(nm/100)0 0 0 0
75.193 0.00081 0.0143 413 126.205 0.00022 0.00907 320 174.123 0.000493 0.03160 -320 232.157 0.00023 0.01650 -500
300 0.000647 0.01590 -500
----- -----
Lintasan aktual kapal dengan halangan diam pada titik koordinat (1500,1000)
menunjukkan perbandingan antara lintasan yang diinginkan dengan lintasan aktual. Grafik dengan warna merah menunjukkan lintasan aktual dan
an lintasan yang diinginkan.
Grafik lintasan aktual dan lintasan yang
Pengujian selanjutnya dilakukan dengan menambah jumlah halangan yaitu menjadi dua halangan diam.
dipasang pada koordinat (1500, 400) dan (1500, 1200). Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon
i halangan diam pada dua titik. Error yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika
kapal bergerak memenuhi lintasan dengan halangan diam di depan kapal pada koordinat (1500, 400) dan
7. Sedangkan posisi
Tabel error KLF lintasan dengan halangan diam pada koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
(nm/100) keluaran
3
0.5 0.5
-0.0272 -0.0142
-0.01370
Tabel 4.8 Tabel error posisi kapal pada lintasan dengan halangan diam pada koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
t xdes xact 0 1500 1500
75.193 1500 1500
126.205 1500 1501 174.123 1500 1501
232.157 1500 1501
300 1500 1501
Gambar 4.6 Lintasan aktual kapal dengan halangan diam pada titik koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
Gambar 4.6 menunjukkan respon kapal ketika
menghindari halangan yang diam pada koordinat (1500, 400) dan (1500, 1200). Kapal berhasil berbelok ke kanan untuk menghindari halangan pertama pada koordinat (1500.331, 293.664). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 293.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.331 satuan atau sebesar 6.10 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.573 satuan atau sebesar 6.13 m. Sudut belok kapal ketika menghindari halangan pertama sebesar 48.57dan jarak kapal dan halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 106.336ordinat atau sebesar 1.06 nm.berhasil berbelok untuk menghindari halangan kedua pada koordinat (1500.709, 1094.042). yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 1093.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.709 satuan atau sebesar 13.13 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.709 satusebesar 13.13 m. Sudut belok kapmenghindari halangan kedua sebesar 48.57sumbu x dan jarak kapal dan halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 105.958ordinat atau sebesar 1.05 nm.
= lintasan aktual = lintasan desire
Tabel error posisi kapal pada lintasan dengan halangan diam pada koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
ydes yact -1000 -1000
0 0.2397
880 880.6 1720 1721
2493 2494
3400 3401
Lintasan aktual kapal dengan halangan
diam pada titik koordinat (1500,400) dan (1500,1200)
menunjukkan respon kapal ketika menghindari halangan yang diam pada koordinat (1500, 400) dan (1500, 1200). Kapal berhasil berbelok ke kanan untuk menghindari halangan pertama pada koordinat (1500.331, 293.664). Koordinat belok yang
da pada koordinat (1500, 293.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.331 satuan atau sebesar 6.10 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.573 satuan atau
Sudut belok kapal ketika menghindari 48.57o terhadap sumbu x
jarak kapal dan halangan pada saat kapal ksi belok adalah sebesar 106.336 satuan
ordinat atau sebesar 1.06 nm. Selanjutnya kapal berhasil berbelok untuk menghindari halangan kedua pada koordinat (1500.709, 1094.042). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 1093.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.709 satuan atau sebesar 13.13 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.709 satuan atau
Sudut belok kapal ketika sebesar 48.57o terhadap
jarak kapal dan halangan pada saat kapal ksi belok adalah sebesar 105.958 satuan
Gambar 4.7 Grafik lintasan aktual dan lintasan yang diinginkan dengan halangan diam pada titik koordinat
(1500,400) dan (1500,1200)
Gambar 4.7 menunjukkan grafik perbandingan lintasan yang diinginkan dan lintasan aktual. Grafik dengan warna merah menunjukkan lintasan aktual dan grafik warna hijau menunjukkan lintasan yang diinginkan.
4.4.2 Pengujian Tracking Dinamika Kapal Tangki
dengan Halangan Bergerak Pengujian ketiga tracking dinamika kapal dilakukan
dengan memasukkan halangan yang bergerak mendekati kapal di depan kapal. Halangan berada di titik yang bergerak ke arah kapal diantara koordinat awal dan koordinat tujuan. Tolok ukur keberhasilan pengujian ini adalah kapal dapat berbelok ke kanan dengan sudut 45 derajat ketika kapal dan halangan yang bergerak saling mendekat dengan jarak 100 satuan ordinat. Halangan bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju ke koordinat (1500,0). Jarak tempuh kapal sebesar 300 dan jarak tempuh halangan sebesar 400.
Error yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika kapal bergerak memenuhi lintasan dengan halangan bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0) dapat dilihat pada Tabel 4.9. Sedangkan error jarak dan posisi kapal dapat dilihat pada Tabel 4.10. Tabel 4.9 Tabel error KLF lintasan dengan halangan
bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0)
t e*(o) r*(o) d
(nm/100) y
0 0 0 500 0.5 84.100 0.32600 -0.00014 500 0.5 140.100 -0.03140 -0.00026 433 0.5 166.078 -0.10200 -0.00014 -43.3 1.71 226.100 -0.16700 -0.00002 -500 0.02850
300 -0.03700 -0.00008 -500 -0.00627
Tabel 4.10 Tabel error posisi KLF lintasan dengan halangan bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0)
t xdes xact ydes yact Posisi
halangan 0 1500 1500 -1000 -1000 (1500,2000)
84.100 1500 1501 120 120.3 (1500,1580)
140.100 1500 1501 866.7 867.2 (1500,1300)
166.078 1600 1601 1313 1314 (1500,1170)
226.100 1500 1501 2213 2214 (1500,870)
300 1500 1501 3200 3201 (1500.500)
Gambar 4.8 menunjukkan respon kapal ketika
menghindari halangan yang bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0). Kapal berhasil berbelok ke kanan untuk menghindari halangan pada koordinat (1500.581, 1107.247). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 1106.667) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.581 satuan atau sebesar 10.76 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.58 satuan atau sebesar 10.74 m. Sudut belok kapal ketika menghindari halangan sebesar 45o terhadap sumbu x dan jarak kapal dan halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 96.25 satuan ordinat atau sebesar 0.96 nm.
Gambar 4.8 Lintasan aktual kapal dengan halangan bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju
koordinat (1500,0)
Gambar 4.9 menunjukkan halangan yang bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0) dengan waktu tempuh 400.
----- = lintasan aktual ----- = lintasan desire
Gambar 4.9 Halangan bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500,0)
Grafik lintasan yang diinginkan dengan lintasan
aktual dapat dilihat pada Gambar 4.10. Pada gambar tersebut, lintasan yang diinginkan ditandai dengan grafik berwarna hijau dan lintasan aktual ditandai dengan grafik berwarna merah.
Gambar 4.10 Lintasan yang diinginkan dan lintasan aktual dengan halangan bergerak pada koordinat (1500,2000)
menuju koordinat (1500,0)
Pengujian selanjutnya dilakukanmenambah jumlah halangan yaitu menjadi dua halangan yang bergerak menuju kapal. Halangan dipasang pada koordinat (1500, 2000) menuju koordinat (1500,0) dengan waktu tempuh 300 waktu simulasi dan 600 waktu simulasi sehingga halangan pertama bergerak lebih cepat daripada halangan kedua. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon sistem kendali pada posisi halangan bergerak pada dua titik.
Error yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika kapal bergerak memenuhi lintasan dengan dua halangan bergerak dapat dilihat pada Tabel 4.11. Sedangkan error jarak dan posisi kapal dapat dilihat pada Tabel 4.12
----- -----
ak pada koordinat
(1500,2000) menuju koordinat (1500,0)
Grafik lintasan yang diinginkan dengan lintasan . Pada gambar
tersebut, lintasan yang diinginkan ditandai dengan grafik ai dengan grafik
Lintasan yang diinginkan dan lintasan aktual dengan halangan bergerak pada koordinat (1500,2000)
Pengujian selanjutnya dilakukan dengan menambah jumlah halangan yaitu menjadi dua halangan yang bergerak menuju kapal. Halangan dipasang pada koordinat (1500, 2000) menuju koordinat (1500,0) dengan waktu tempuh 300 waktu simulasi dan 600 waktu simulasi
lebih cepat daripada halangan kedua. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon sistem kendali pada posisi halangan bergerak pada
yang dihasilkan oleh sistem kendali ketika kapal bergerak memenuhi lintasan dengan dua halangan
. Sedangkan error al dapat dilihat pada Tabel 4.12.
Tabel 4.11 Tabel error KLF lintasan dengan halangan bergerak.
t e*(o) r*(o)
0 0 0
74.100 0.00081 0.01430 136.100 0.00003 0.01600 170.054 0.00006 0.0215 226.100 0.00007 0.016
300 0.00046 0.0151 Sedangkan posisi kapal dan posisi halangan
yang bergerak pada waktu tertenTabel 4.12.
Tabel 4.12 Tabel error posisi KLF lintasan
halangan bergerak
t xdes xact ydes y
0 1500 1500 -1000 -1000
74.100 1500 1500 -13.33 -13.10
136.100 1500 1500 813.30 813.80
170.054 1600 1601 1567 1567
226.100 1500 1501 2413 2414
300 1500 1501 3400 3401
Gambar 4.11 Lintasan aktual kapal dengan 2 halangan
bergerak
Gambar 4.11 menunjukkan respon kapal ketika menghindari 2 halangan yang bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500, 0) dengan waktu tempuh 300 satuan waktu simulasi dan 600 satuan waktu simulasi. Kapal berhasil berbelok ke kanan untuk menghindari halangan pertama pada koordinat (1500.524, 933.857). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 933.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.524 satuan atau sebesar 9.7 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.524 satuan atau sebesar 9.7 m. Sudut belok kapal ketika menghindari halangan sebesar 45o terhadap sumbu x
= lintasan aktual = lintasan desire
KLF lintasan dengan 2
d (nm/100)
y
0 3
500 0.5 280 0.5 -33.3 1.99
280 0.5
-500 -0.013
Sedangkan posisi kapal dan posisi halangan yang bergerak pada waktu tertentu dapat dilihat pada
posisi KLF lintasan dengan 2
yact Posisi
halangan 1 Posisi
halangan 2
1000 (1500,2000) (1500,2000)
13.10 (1500, 1507) (1500,1553)
813.80 (1500,1093) (1500,1347)
1567 (1500,866.7) (1500,1233)
2414 (1500,493.3) (1500,1047)
3401 (1500,0) (1500,800)
Lintasan aktual kapal dengan 2 halangan
menunjukkan respon kapal ketika menghindari 2 halangan yang bergerak pada koordinat (1500,2000) menuju koordinat (1500, 0) dengan waktu tempuh 300 satuan waktu simulasi dan 600 satuan waktu simulasi. Kapal berhasil berbelok ke kanan
ngan pertama pada koordinat (1500.524, 933.857). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 933.333) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.524 satuan atau sebesar 9.7 m dan error posisi kapal
4 satuan atau sebesar 9.7 m. menghindari halangan
terhadap sumbu x dan jarak kapal dan
halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 94.143 satuan ordinat atau sebesar 0.94 nm. Selanjutnya kapal berhasil berbelok untuk menghindari halangan kedua pada koordinat (1500.656, 1347.323). Koordinat belok yang diinginkan adalah berada pada koordinat (1500, 1346.667) sehingga error posisi kapal pada sumbu x sebesar 0.656 satuan atau sebesar 12.15 m dan error posisi kapal pada sumbu y sebesar 0.656 satuan atau sebesar 12.15 m. Sudut belok kapal ketika menghindari halangan sebesar 45o terhadap sumbu x dan jarak kapal dan halangan pada saat kapal melakukan aksi belok adalah sebesar 94.32 satuan ordinat atau sebesar 0.94 nm. 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Kapal tangki Cahaya Samudra dalam kondisi loop terbuka tidak mampu melakukan aksi pengendalian ketika diberikan masukan untuk melakukan aksi belok (turning).
2. Rancangan sistem pengendalian lintasan menghasilkan respon terbaik menggunakan logika fuzzy tipe Sugeno-Takagi.
3. Rancangan sistem kendali mampu malakukan aksi berbelok ke kanan untuk menghindari halangan di depan kapal baik halangan diam maupun halangan yang bergerak mendekati kapal. Rata-rata jarak kapal dengan halangan diam pada saat melakukan aksi belok adalah sebesar 106.136 satuan ordinat atau 1.06 nm dan sudut belok 48.57o terhadap sumbu x. Sedangkan rata-rata jarak kapal dengan halangan bergerak pada saat melakukan aksi belok adalah sebesar 97.192 satuan ordinat atau 0.97 nm dan sudut belok 46.77o terhadap sumbu x.
4. Error posisi kapal bernilai lebih besar pada saat kapal menghindari halangan yang bergerak daripada halangan yang diam. Rata-rata error posisi belok untuk sistem pengendalian dengan ganggguan dan halangan diam adalah sebesar 9.83 m untuk posisi sumbu x dan 9.84 m untuk posisi sumbu y. Sedangkan rata-rata error posisi belok untuk sistem pengendalian dengan gangguan dan halangan bergerak adalah sebesar 10.53 m untuk posisi sumbu x dan 10.4 m untuk posisi sumbu y.
5. Dalam simulasi didapatkan bahwa pengendali fuzzy mampu untuk melakukan aksi pengendalian sesuai dengan set point yang berupa sudut heading.
5.2 Saran
Saran yang perlu disampaikan untuk pengembangan penelitian ini adalah dilakukan perancangan sistem kendali dengan posisi halangan yang lebih kompleks, masukan dan keluaran sistem kendali ditambah dengan variabel lain untuk lebih meningkatkan performansi sistem kendali atau dapat pula dilakukan perancangan dengan metode lain misalnya LQG (Linear Quadratic Gaussian).
DAFTAR PUSTAKA [1]. Aisjah, A.S., Design of Tracking Ship Control
System Using Fuzzy Logic for Shipping Effisiensi Case : Karang Jamuang-Tanjung Perak, 2009.
[2]. Aisjah, A.S., Soegiono, Masroeri, AA., Djatmiko, E.B., Wasis dan Sutantra, I.N., “ Linear Tracking Sea Vehicle based on Fuzzy”, 2004.
[3]. Chia-Han Lin, Ling-Ling Wang, “ Intelligent Collision Avoidance by Fuzzy Logic Control”, 1996.
[4]. Fossen, Thor I, “Guidance and Control of Ocean Vehicle”, University of Trondheim. Norwegia. 1994.
[5]. Jansson, Jonas., Gustaffson, Frederrick., “ A Framework and Automotive Application of Collision Avoidance Decision Making”, 2008
[6]. Kwik, K. H., Calculation of Ship Collision Avoidance Manoeuvers : A Simplified Approach. Pergamon Press. Hamburg. 1989.
[7]. Ogata, K., Modern Control Engineering, Second Ed, Prentice Hall, 1992.
[8]. Sang-Min Lee, Kyung-Yub Kwon, and Joongseon Joh, A Fuzzy Logic for Autonomous Navigation of Marine Vehicles Satisfying COLREG Guidelines. International Journal of Control, Automation, and Systems Vol. 2. 2004.
BIODATA PENULIS :
Nama : Ruri Anitasari TTL : Tulungagung, 29 Januari 1988 Alamat : JL. P. Sudirman VIII/14J Tulungagung Email : [email protected] Pendidikan : • SDN Kepatihan 1 Tulungagung (1994-2000) • SLTPN 1 Tulungagung (2000-2003) • SMAN 1 Boyolangu Tulungagung (2003-2006) • S-1 Teknik Fisika FTI ITS (2006-sekarang)