ESTIMASI KECEPATAN DAN PROTEKSI CUT-OFF OTOMATIS MOTOR INDUKSI SATU FASA BERBASIS ANFIS PADA APLIKASI POMPA AIR

Adi Hermawan, Bambang Minto Basuki, Arman Arman

Sari


Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk estimasi kecepatan secara sensorless dan sistem proteksi cut-off otomatis pada motor induksi satu fasa dalam aplikasi pompa air. Sistem ini memanfaatkan parameter listrik, yaitu arus dan tegangan, sebagai variabel input untuk mengestimasi kecepatan motor tanpa memerlukan sensor mekanik tambahan.Model ANFIS dilatih menggunakan data eksperimen pada berbagai kondisi operasi, termasuk beban normal, beban berat, serta kondisi abnormal seperti aliran tersumbat dan kran tertutup. Model yang digunakan merupakan sistem inferensi fuzzy tipe Sugeno dengan sembilan rule fuzzy yang dibentuk dari kombinasi fungsi keanggotaan input.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan memiliki tingkat akurasi estimasi yang tinggi dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,2923% dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 17,32 RPM. Kecepatan hasil estimasi mampu mengikuti pola kecepatan aktual dengan sangat baik, yang menunjukkan kemampuan generalisasi model yang baik.Selain itu, integrasi ANFIS dengan mekanisme cut-off otomatis memungkinkan deteksi kondisi abnormal secara andal serta pemutusan daya yang tepat waktu, sehingga mampu mencegah kerusakan motor. Sistem yang diusulkan memberikan solusi yang tangguh, adaptif, dan efisien dari segi biaya untuk monitoring dan proteksi motor secara cerdas.

 

Kata Kunci— ANFIS, Estimasi Kecepatan Sensorless, Motor Induksi Satu Fasa, Sistem Cut-Off Otomatis, Aplikasi Pompa Air.

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


DAFTAR PUSTAKA

Adzikri F and Garniwa I, “ANALISIS TEKNIS DAN EKONOMI PENGGUNAAN MOTOR INDUKSI KELAS IE1, IE2, IE3 DAN IE4 PADA APLIKASI POMPA AIR DI MASYARAKAT UNTUK MENDUKUNG EFISIENSI ENERGI DAN PENURUNAN CO2,” 2022.

Jayeng Maulana and Arief Budi Laksono, “Analisis Efisiensi Antara Motor Listrik Induksi Dengan Mesin Diesel Sebagai Penggerak Pompa Air Sungai,” Jurnal JEETech, vol. 3, no. 2, pp. 90–95, Oct. 2022, doi: 10.48056/jeetech.v3i2.199.

N. Prastyana and A. Kiswantono, “Design of Single Phase Motor Current, Voltage, Over Temperature Protection System and Temperature Timing in Water Heater,” JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer, vol. 3, no. 1, p. 9, Feb. 2023, doi: 10.32503/jtecs.v3i1.3127.

A. Fitriyanto and M. C. Fuad, “Rancang Bangun Smart Single Phase Motor Rewinding Test Resault untuk Praktikum Perawatan dan Perbaikan Mesin Listrik,” Online, 2023.

S. Hardiansyah and S. Yahya, “Prosiding the 15 th Industrial Research Workshop and National Seminar Bandung,” 2024.

D. Rivaldo Ramdani, N. Ayub Windarko, and E. Purwanto, “Sensorless Speed Estimation of Induction Motor using ANFIS,” 2024. [Online]. Available: https://www.jisem-journal.com/

E. Purwanto, I. Ferdiansyah, S. Dwitya Nugraha, and O. A. Qudsi, “The Effect of ANFIS Controller on The Performance of Induction Motor Drives in Low-Speed Operation Based on IFOC,” vol. 11, no. 2, 2021.

M. A. Mohamed, M. A. M. Hassan, F. Albalawi, S. S. M. Ghoneim, Z. M. Ali, and M. Dardeer, “Diagnostic Modelling for Induction Motor Faults via ANFIS Algorithm and DWT-Based Feature Extraction,” 2021, doi: 10.3390/app.

E. Purwanto, I. Ferdiansyah, S. Dwitya Nugraha, and O. A. Qudsi, “The Effect of ANFIS Controller on The Performance of Induction Motor Drives in Low-Speed Operation Based on IFOC,” vol. 11, no. 2, 2021.

H. H. FAKHRUDDIN et al., “Strategi Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) pada Kendali Motor Induksi 3 Fase Metode Vektor-Tidak Langsung,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 9, no. 4, p. 786, Oct. 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i4.786.

D. L. Karlina, “Implementasi dan Perbandingan Performansi Kontroler Proportional Integral (PI) dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) pada Sistem Servo Motor DC,” vol. 9, no. 2, 2024.

D. Almunawar et al., “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Mesin e-Fill Berbasis ANFIS,” Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication, vol. 5, no. 1, Jul. 2024, doi: 10.52435/complete.v5i1.399.

A. M. Shobri, B. Minto Basuki, and A. Habibi, “Penerapan Irigasi Alur Tanaman Jagung Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things di Desa Bringin, Kediri,” 2025.

D. Dhesah Kharisma, W. Kusuma, M. Mieftah, and A. Imron, “Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Integrasi Pompa Air Listrik Tenaga Surya Untuk Mendukung Pertumbuhan,” pp. 12–13, 2025.

I. Ridzki, A. H. Santoso, A. Hermawan, I. A. Abstrak, and R. Artikel, “Analisis perbandingan tipe belitan terhadap nilai parameter motor induksi satu fasa,” vol. 20, no. 1, 2022.

I. Azhari, A. I. Agung, W. Aribowo, and A. Chandra Hermawan, “Penerapan Mikrokontroler Pada Pengereman Dinamik Motor Induksi Tiga Fasa STUDI LITERATUR ANALISIS PENERAPAN MIKROKONTROLER PADA PENGEREMAN DINAMIK MOTOR INDUKSI TIGA FASA,” 2021.

I. Kadek Adyana Putra, I. Nyoman Satya Kumara, and I. G. A Putu Raka Agung, “RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING TEGANGAN, ARUS, DAN KECEPATAN MOBIL LISTRIK AGNIJAYA WEIMANA,” 2023.

J. Seyedmohammadi and M. N. Navidi, “Optimizing soil water retention predictions using a subtractive clustering-based ANFIS model,” Cogent Food Agric., vol. 12, no. 1, 2026, doi: 10.1080/23311932.2025.2612450.

I. P. Sutawinaya et al., “PENGATURAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROLLER BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE I Putu Sutawinaya 1 I Gede Wahyu Antara K. 2 I Gede Suputra Widharma 3 Made Wiryana 4 1234,” vol. 7, no. 2, 2024.

D. Rhocky, “Desain SVPW Minverter Sebagai Driver Motor Induksi Tiga Fasa Menggunakan ANFIS,” J-Eltrik, vol. 5, no. 1, pp. 31–39, Jul. 2023, doi: 10.30649/je.v5i1.123.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.