Implementasi Metode Fuzzy Untuk Menentukan Jenis Kendaraan Dalam Pengiriman Barang Berbasis Mikrokontroler Arduino

Iskandar Zulkarnain, Saniman Saniman

Abstract


Sistem distribusi pengiriman barang meningkat di era migrasi industri 4.0 di Indonesia hal ini disebabkan salah satunya tingginya model jual beli berbasis online yang dimana pembeli dapat membeli barang tanpa harus berhadapan dengan penjual langsung, menyebabkan meningkatnya penggunaan jasa transportasi pengiriman barang untuk mendukung model jual beli berbasis online ini, kepercayaan kepada pihak penyedia jasa pengiriman barang ini sangat ditentukan dari waktu pengiriman yang cepat sampai ketujuan, tetapi hal ini didasari dari jenis kendaraan yang akan digunakan untuk pengiriman barang sehingga mengoptimalkan frekuensi pengiriman barang untuk sampai dengan cepat. Mekanisme sistem manual penyortiran barang saat ini dibutuhkan pengembangan berbasis teknologi untuk mendukung era industri 4.0 agar proses distribusi barang dapat dilakukan cepat. Penggunaan sensor ultrasonik dan loadcell digunakan dalam mendeteksi ukuran sebuah barang agar dapat diproses dalam menentukan jenis kendaraan dalam pengiriman barang secara otomatis. Pembentukan kecerdasan buatan dengan metode fuzzy dibutuhkan agar pengambilan keputusan sistem dalam menentukan jenis kendaraan yang tepat dalam pengiriman barang ini dapat optimal bekerja.

Kata Kunci: Pengiriman barang, ultrasonik, loadcell, industri 4.0, metode fuzzy


Full Text:

PDF

References


Zadeh, L. A. (2013). Fuzzy logic. In Computational Complexity: Theory, Techniques, and Applications. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1800-9_73

Sivanandam, S. N., Sumathi, S., & Deepa, S. N. (2007). Introduction to fuzzy logic using MATLAB. In Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB. https://doi.org/10.1007/978-3-540-35781-0

Steeb, W.-H. (2014). Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. In The Nonlinear Workbook. https://doi.org/10.1142/9789814583480_0018

Lee, C. C. (1990). Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller, Part II. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. https://doi.org/10.1109/21.52552

Ross, T. J. (2010). Fuzzy Logic with Engineering Applications: Third Edition. In Fuzzy Logic with Engineering Applications: Third Edition. https://doi.org/10.1002/9781119994374

Passino, K. M., & Yurkovich, S. (2010). Fuzzy control. In The Control Systems Handbook: Control System Advanced Methods, Second Edition. https://doi.org/10.1201/b10384

Sugeno, M., & Yasukawa, T. (1993). A Fuzzy-Logic-Based Approach to Qualitative Modeling. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.1993.390281

Bai, Y., & Wang, D. (2006). Fundamentals of fuzzy logic control — fuzzy sets, fuzzy rules and defuzzifications. In Advances in Industrial Control. https://doi.org/10.1007/978-1-84628-469-4_2

Bona, B. (2001). Fuzzy controllers. Automatica. https://doi.org/10.1016/s0005-1098(00)00148-5


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI)