Optimasi Fungsi Keanggotaan Pada Desain Kendali Fuzzy Logic Control (FLC) Dengan Algoritma Whale Optimization (WOA) Pada Sistem Manipulator Kapal

Syukron, Ahmad Naufal Dzaky (2025) Optimasi Fungsi Keanggotaan Pada Desain Kendali Fuzzy Logic Control (FLC) Dengan Algoritma Whale Optimization (WOA) Pada Sistem Manipulator Kapal. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6002231010-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Manipulator kapal 2-DoF (Degree of Freedom) adalah sebuah robot pemantauan dan pengawasan wilayah yang dipasang diatas kapal yang bergerak. Pergerakan kapal di laut bebas dipengaruhi oleh kondisi gelombang laut yang dapat menyebabkan stabilitas sistem manipulator kapal 2-DoF terganggu. Dalam rangka menjaga stabilitas manipulator, diperlukan kendali yang robust, sehingga digunakanlah sebuah metode Fuzzy Logic Control untuk mengontrol sistem manipulator. Akan tetapi, Fuzzy Logic Control memiliki kelemahan pada saat pembentukan fungsi keanggotaan secara trial dan error. Sehingga pada penelitian ini juga akan dilakukan optimasi himpunan keanggotaan menggunakan algoritma whale optimization (WOA) membangun fungsi keanggotaan yang optimal. Hasil simulasi respon sistem tanpa gangguan menunjukkan bahwa sistem kendali FLC dengan algoritma WOA pada fungsi keanggotaan memberikan hasil yang lebih baik dibadingkan metode kendali FLC biasa. Kendali FLC dengan algoritma WOA menghasilkan nilai cancellation error mendekati 0, menghasilkan overshoot 7.3% pada sudut azimuth dan 1.9% pada sudut elevasi serta mampu meminimalkan nilai ITAE (Integral Time Absolute Error) dibandingkan dengan metode FLC tanpa algoritma WOA. Sedangkan hasil simulasi respon sistem manipulator dengan gangguan secara umum menunjukkan bahwa kendali FLC dengan WOA memberikan hasil respon sistem yang lebih tahan terhadap gangguan daripada sistem dengan kendali FLC.
==================================================================================================================================
A 2-DoF (Degree of Freedom) ship manipulator is a regional monitoring and surveillance robot mounted on a moving ship. The movement of ships in the free sea is influenced by the condition of ocean waves which can cause the stability of the 2-DoF ship manipulator system to be disturbed. In order to maintain the stability of the manipulator, a robust control is needed, so a Fuzzy Logic Control method is used to control the manipulator system. However, Fuzzy Logic Control has a weakness when forming membership functions by trial and error. So that in this study will also be carried out optimization of the membership set using the whale optimization algorithm (WOA) to build the optimal membership function. The simulation results of system response without disturbance show that the FLC control system with WOA algorithm on the membership function gives better results than the usual FLC control method. FLC control with WOA algorithm produces cancellation error value close to 0, produces overshoot 7.3% at azimuth angle and 1.9% at elevation angle and is able to minimize ITAE value compared to FLC method without WOA algorithm. While the simulation results of the manipulator system response with disturbance generally show that FLC control with WOA provides results of system response that is more resistant to disturbance than the system with FLC control.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Algoritma whale optimization, Fuzzy Logic Control, Optimasi, Manipulator 2-DOF
Subjects:	Q Science Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA39.3 Fuzzy mathematics Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models. Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic Q Science > QA Mathematics > QA248_Fuzzy Sets
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Mathematics > 44101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Ahmad Naufal Dzaky Syukron
Date Deposited:	05 Aug 2025 12:10
Last Modified:	05 Aug 2025 12:10
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/125955

Actions (login required)

View Item