Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/155774| Title: | Robot Vacuum Cleaner Berbasis Website Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani |
| Other Titles: | Website-Based Robot Vacuum Cleaner Using the Fuzzy Mamdani Method |
| Authors: | Nurdiati, Sri Fadhil, Allam Tri |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | IPB University |
| Abstract: | Vacuum cleaner, atau yang biasa dikenal sebagai alat penghisap debu,
berfungsi untuk membersihkan debu dari lantai dan karpet. Debu selalu
menjadi masalah utama di rumah, terutama jika debu tersebut menempel pada
karpet. Dengan adanya alat pembersih debu seperti vacuum cleaner,
pekerjaan rumah tangga menjadi lebih mudah karena tidak memerlukan
tenaga ekstra untuk membersihkan debu-debu yang membandel. Dalam kasus
ini, masalah yang muncul adalah bagaimana cara menerapkan logika fuzzy
menggunakan metodemamdani pada vacuum cleaner untuk memastikan apakah
daya hisap yang dikeluarkan sudah sesuai dengan yang diharapkan. Untuk
menerapkan logika fuzzy menggunakan metode mamdani pada vacuum
cleaner, dilakukan beberapa tahapan, yaitu menentukan variabel fuzzy,
kemudian menentukan nilai derajat keanggotaan, sistem interferensi atau
aturan fuzzy, menentukan komposisi Min- Max dan yang terakhir yaitu
defuzzifikasi menggunakan metode centroid. Faktor - faktor yang diperhatikan
meliputi kondisi banyaknya debu dan bentuk permukaan bidang yang akan
dibersihkan. Faktor-faktor ini digunakan sebagai variabel bebas, sedangkan
variabel terikatnya adalah kecepatan vacuum cleaner dalam menghisap debu.
Berdasarkan simulasi data dengan input kualitas udara sebesar 8,6% yang
berarti bersih dan variabel permukaan sebesar 3% yang berarti halus, maka
output yang diperoleh menunjukkan besar hisapan vacuum sebesar 20,96%,
yaitu cepat. Hal ini membuktikan bahwa berdasarkan aturan fuzzy, jika kualitas
udara bersih dan permukaan halus, maka daya hisap vacuum cleaner akan
cepat. Kesimpulannya, penggunaan logika fuzzy pada vacuum cleaner akan
sangat menghemat tenaga yang dikeluarkan. Vacuum cleaner, or what is commonly known as a vacuum cleaner, functions to clean dust from floors and carpets. Dust is always a major problem at home, especially if the dust sticks to the carpet. With a dust cleaning tool such as a vacuum cleaner, household work becomes easier because it doesn't require extra energy to clean stubborn dust. In this case, the problem that arises is how to apply fuzzy logic using the mamdani method to a vacuum cleaner to ensure whether the suction power released is as expected. To apply fuzzy logic using the mamdani method to a vacuum cleaner, several stages are carried out, namely determining the fuzzy variables, then determining the membership degree value, interference system or fuzzy rules, determining the Min-Max composition and finally defuzzification using the centroid method. Factors to pay attention toinclude the amount of dust and the shape of the surface of the area to be cleaned. These factors are used as independent variables, while the dependent variable is the speed of the vacuum cleaner in sucking up dust. Based on data simulations with air quality input of 8.6%, which means clean and a surface variable of 3%, which means smooth, the output obtained shows a vacuum suction level of 20.96%, which is fast. This proves that based on the fuzzy rule, if the air quality is clean and the surface is smooth, the vacuum cleaner's suction power will be fast. In conclusion, using fuzzy logic in a vacuum cleaner will greatly save the energy spent.. |
| URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/155774 |
| Appears in Collections: | UT - Computer Engineering Tehcnology |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| cover_J0304201139_6721d29024b648f2b45e6898572de86e.pdf | Cover | 1.72 MB | Adobe PDF | View/Open |
| fulltext_J0304201139_769511040e924793875746d53dcebd05.pdf Restricted Access | Fulltext | 9.18 MB | Adobe PDF | View/Open |
| lampiran_J0304201139_750debbd7f484fdfb9306ebd944cd110.pdf Restricted Access | Lampiran | 168.83 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.