Rancang Bangun Sistem Aplikasi Kontrol Otomatis dengan Back Propagation Neural Network Pada Ruang Pengerin Tembakau

Design System Control Automatic Applications with back propagation neural network in tobacco dryer chamber

Resqy Luhur Ing Budi (6910040016)


Abstrak

Pada saat ini pengeringan tembakau yang banyak digunakan adalah cara pengeringan yang sangat tradisional dan sedehana, yakni dengan mengandalkan panas matahari dan cuaca di sekitar tempat pengeringan tembakau,selain itu proses pengeringan juga sangat dipengaruhi oleh tempat pengeringan tembakau. Cara pengeringan tersebut sangatlah tidak efektif karena masih tergantung dengan cuaca,sinar matahari,dan membutuhkan pengawasan ekstra untuk setiap prosesnya,karena pada saat proses penjemuran harus benar benar merata untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Dari alasan tersebut maka dirancang sebuah ruang atau rumah pengering tembakau yang dilengkapi dengan sensor suhu dan kelembaban sebagai indikator monitoring jarak jauh dan dilengkapi dengan kecerdasan buatan. Sensor yang dipasang di ruang pengering tembakau memberikan data yang kemudian diolah oleh mikrokontroller dan memerintahkan aktuator(blower,exhaust fan, cooling fan, dan spray pump)untuk bekerja. Aktuator bekerja berdasarkan timer dan feedback dari sensor suhu dan sensor kelembaban untuk menambah kestabilan ruang pengering tembakau otomatis. Selain itu mikrokontroler juga akan mengirimkan data yang dibaca oleh sensor ke PC yang selanjutnya di-record ke dalam database dan ditampilkan menggunakan sebuah aplikasi komputer yang dibangun menggunakan Visual Basic 6.0,selanjutnya hasil pengeringan dapat diklasifikasikan menggunakan image processing .Hasil pengeringan tembakau rajangan di klasifikasikan berdasarkan warnanya. Dari analisa hasil penelitian didapatkan pembacaan error dari sensor suhu dan sensor kelembaban adalah 2 % untuk pembacaan suhu oleh sensor LM35 dan 5 % untuk pembacaan kelembaban oleh sensor SHT11 dengan perbandingan dari pembacaan alat digital thermo hydro. Dan untuk penggunan image processing harus dengan tingkat pencahayaan dan resolusi yang bagus,agar pembacaan dari tembakau rangan kering sesuai dengan literature. Kata kunci : pengering tembakau, mikrokontroller, backpropagation neural network,image processing


Abstract

At this time many used tobacco drying is a very traditional way of drying and simple, namely by relying on the heat of the sun and weather around the drying of tobacco, besides the drying process is also heavily influenced by tobacco drying. The drying method is not effective because it still depends on the weather, sunlight, and require extra supervision for each process, because during the drying process should be acutely evenly to obtain maximum results. From these reasons, designed a room or house tobacco dryers equipped with temperature and humidity sensors as remote monitoring indicators and equipped with artificial intelligence. Sensors are mounted on the drying chamber tobacco providing data which is then processed by a microcontroller and ordered actuators (blower, exhaust fan, cooling fan, and spray pump) to work. Actuators based on a timer and work based on feedback from temperature sensors and humidity sensors to increase the stability of automatic tobacco drying chamber. In addition, the microcontroller will send the data read by the sensor to a PC in the next-record into the database and displayed using a computer application that was built using Visual Basic 6.0, then the result of drying can be classified using image processing The results of drying tobacco chopped classified based color. From the analysis of the results, an error reading from the temperature sensor and humidity sensor is 2% for the LM35 sensor readings by the temperature and humidity of 5% to a reading by the ratio of the sensor SHT11 digital readout thermo hydro equipment. And for the use of image processing with lighting levels and should be a good resolution, so that the reading of dried tobacco assaults according to the literature. Keyword: Dryer tobacco, Microcontroller, Bacpropagation neural network, Image processing


Detil Peneliti

Dosen Pembimbing 1 :Adianto
Dosen Pembimbing 2 : Rini Indarti

Program Studi : D4 - TEKNIK OTOMASI
Angkatan : 2010


Untuk mendapatkan versi full dari dokumen penelitian ini, Anda dapat melihat koleksi Buku Tugas Akhir di Perpustakaan Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya pada jam kerja. Atau Anda dapat menghubungi penulis secara personal.