ANALISA SISTEM INSTRUMENTASI ANALISA KARAKTERISTIK 1 SENSOR ARUS DAN TEGANGAN Arum Melati Suci#1, Sri Murti*2,Prisma Megantoro*3 * Metrologi dan Instrumentasi Instrumentasi Sekolah Vokasi, Universitas Universitas Gadjah Mada, Jln. Sekip Unit 1 Catur Tunggal Yogyakarta 55281 INDONESIA
[email protected],
[email protected] 3prisma.meganto
[email protected] ABSTRAK Sensor merupakan peralatan yang digunakan untuk merubah suatu bentuk besaran fisik menjadi suatu bentuk besaran listrik sehingga dapat dianalisa menggunakan rangkaian listrik tertentu. Dalam suatu rangkaian elektronik terdapat tegangan, arus dan hambatan yang saling berhubungan. Karakteristik dari sensor diantaraya yaitu Sensor wcs adalah sensor arus yang bekerja secara hall effect, yang digunakan untuk mendeteksi medan magnet. Sensor hall effect terdiri dari lapisan silicon dan 2 elektrode pada masing-masing lapisan silicon. Ketika tidak ada pengaruh dari medan magnet, makan arus listrik mengalir tepat di tengah-tengah lapisan silicon sehingga menghasilkan tegangan keluaran 0 Volt. Berdasarkan hasil data yang telah diperoleh, dapat diketahui nilai dari akurasi pada metode analitis dan heuristik sebesar 99.9711% dan 99.9814%. pada metode heuristik nilai presisinya atau ripitabilitasnya diperoleh 98.8453% sedangkan nilai presisi dari metode analitis 99.2564%. Kemudian, nilai sensitivitas yang diperoleh adalah 3.0967x10 -5A Sedangkan nilai korelasinya adalah 0.9972 A. Dari hasil yang telah diperoleh pada praktikum ini, metode yang baik digunakan adalah metode heuristik dibandingkan metode analitis. Keywords — Sensor Sensor WCS 1800, Karakteristik sensor, Metode Analitis, Metode Heuristik. A. Pendahuluan
Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan manusia yang amat penting. Karena berbagai sektor kehidupan menggunakan energi listrik sebagai sumber energinya. Baik dari sektor rumah tangga maupun dari sektor industri. Dalam rumah tangga misalnya kulkas, lampu, televisi juga komputer dalam pemakaiannya menggunakan listrik. Litrik dalam penggunaanya sangat praktis digunakan oleh manusia. Pada dasarnya listrik berasal dari bahan baku seperti batu bara potensial air dan angin, minyak bumi dan gas bumi yang dihasilkan dari proses konversi. Listrik tidak dapat dirasakan, didengar, dilihat ataupun tercium oleh panca indra manusia. Namun untuk mendeteksi adanya arus listrik diperlukan alat yang digunakan untuk mendeteksi arus listrik yaitu sensor arus. Sensor arus merupakan alat yang digunakan untuk mendeteksi keberadaan arus listrik dalam suatu rangkaian. Sensor adalah detektor yang digunakan untuk mengukur kualitas fisik yang terjadi seperti suhu tekanan atau arus. B. Literature
Dengan dilakukannya praktikum Analisa Sistem Instrumentasi Analisa Distribusi Kebisingan
Ruangan Dengan Matlab. Praktikan menyadari bahwa hasil ini merupakan penelitian dasar yang telah banyak dikembangkan dan dilakukan oleh ahli praktikan yang lain. Namun, dalam hal ini praktikan berusaha untuk memahami konsep dan prinsip kerja dari sound level meter dan suara. Berikut ini adalah beberapa hasil penelitian yang telah dilakukan penelitian lain ialah sebagai berikut: Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh Satria Bagus Catur Febriantoro, 2014 yang berjudul Sistem Proteksi Gangguan Arus Lebih dengan Sensor Arus ACS712ELC-5A. Penelitian ini dilakukan dengan metode yang digunakan ialah eksperimen / riset deskriptif. Maksudnya ialah dalam penelitian datanya dibandingkan dengan data standard yang telah ditetapkan terlebih dahulu. Alat dan bahan yang digunakan ialah bola lampu, sensor ACS712ELC-5A, dan HRS4. Prinsip kerja dari sensor ACS aialah arus terbaca mengalir melalui kabel tembaga yang terdapat didalamnya lalu menimbulkan adanya medan magnet yang di tangkap oleh IC dan diubah menjadi suatu tegangan. Kemudian pada hasil penelitian yang telah dilakukan Ulil Amrie Za, 2015 yang berjudul Rancang Bangun Over Current Relay Berbasis Arduino Pada Miniatur Jaringan 20kV. Alat dan bahan yang digunakan berupa sensor arus WCS2705. Pada sensor
arus WCS2705 memiliki range tegangan dari 3 Volt hingga 12 Volt. Pada sensor arus WCS 2705 memiliki fungsi untuk mengubah arus analog dari output linear menjadi tegangan analog. Dan Arduino. Arduino merupakan board mikrokontroler dengan prosessor ATMEL 328. Pada arduino ini memiliki pin berjumlah 28. C. Dasar Teori Sensor juga merupakan peralatan yang digunakan untuk merubah suatu bentuk besaran fisik menjadi suatu bentuk besaran listrik sehingga dapat dianalisa menggunakan rangkaian listrik tertentu. Dalam suatu rangkaian elektronik terdapat tegangan, arus dan hambatan yang saling berhubungan. Ampere meter adalah alat untuk mengukur arus yang mengalir pada suatu rangkaian elektronik. Arus listrik yang mengalir pada suatu konduktor menimbulkan medan magnet. Salah satu sensor arus yang dapat digunakan adalah sensor efek hall. Untuk mengukur arus bisa digunakan trafo arus atau sensor efek hall. Sensor efek hall dapat digunakan untuk menyensor arus karena sensor efek hall merespon medan magnet, sedangkan medan magnet yang ditimbulkan arus selalu sebanding dengan besar arusnya. Ini membuat sensor efek hall baik digunakan sebagai sensor arus. Sensor arus AC-nya adalah sensor efek hall yang dapat mengukur medan magnet disekitar kawat berarus. Agar medan magnetnya cukup kuat dan bisa terukur sensor efek hall, maka dibuat lilitan dengan inti ferit yang medan magnetnya dibuat menembus sensor. Arus yang dilewatkan ke lilitan adalah arus yang telah disearahan terlebih dahulu. Jumlah lilitan dan inti ferit sangat mempengaruhi besar penguatan medannya. Isyarat dari sensor efek hall menunjukkan medan nol pada tegangan 2,5 V. Tegangannya akan berubah jika terjadi perubahan medan magnet. Isyarat ini diperkuat, dan kemudian difilter sehingga outputnya berupa tegangan DC yang berbanding lurus terhadap perubahan arusnya. Sensor arus dengan prinsip efek hall dapat mengukur arus dengan sangat tepat. Di samping itu sensor medan magnet ini dapat dimanfaatkan dalam banyak keperluan, karena medan magnet dapat direspon dalam range frekuensi yang cukup besar. Semuanya tergantung dari kualitas penguatan sinyalnya. Dari hubungan input dan output tersebut dapat diketahui pula karakteristik dari sensor tersebut. a. Fungsi Transfer Fungsi transfer didefinisikan sebagai suatu persamaan matematik yang merepresentasikan hubungan antara input dan output dari sebuah sensor. Dalam kondisi ideal, fungsi transfer bersifat stabil baik secara nilai, grafik, maupun persamaannya. Fungsi transfer pada sebuah sensor bergantung dari inputnya atau dapat dirumuskan y = f (x), dengan y adalah output dan x adalah inputnya. Pada banyak
b.
c.
d.
e.
f.
g.
h.
kasus, fungsi transfer yang dihasilkan adalah linier : y = a + bx Sensitivitas merupakan bagian dari hubungan antara sinyal input dengan sinyal output. Untuk mengetahui besarnya sensitivitas sebuah sensor dapat dilakukan penurunan terhadap fungsi transfer sensor Span (Full-Scale Input) Span adalah range measurand yang dapat dikonversi oleh sensor atau sering juga full scale . disebut input Span merepresentasikan nilai input yang dapat dikonversi sensor tanpa menyebabkan ketidakakuratan. Akurasi pada kenyataannya dapat diketahui dari ketidakakuratan sensor. Ketidakakuratannya dapat diukur dari deviasi terbesar yang dihasilkan sensor dalam pengukuran. Deviasi dapat diartikan sebagai perbedaan antara nilai perhitungan dengan nilai eksperimen. Nonlinearity error dikhususkan untuk sensor yang memilki fungsi transfer dengan pendekatan linier. Nonlinearitas merupakan deviasi maksimum fungsi transfer dari pendekatan garis linier. Dapat dilakukan pendekatan linier untuk sensor dengan fungsi transfer nonlinier. Saturasi Setiap sensor memiliki batasan operasi. Peningkatan nilai input tidak selalu menghasilkan output yang diinginkan. Dengan kata lain setiap sensor meskipun memiliki fungsi transfer linier, tetapi pada input tertentu memiliki kondisi nonlinear atau saturasi. Resolusi Resolusi didefinisikan sebagai kemampuan sensor untuk mendeteksi sinyal input minimum. Ketika sensor diberikan input secara kontinyu, sinyal output pada beberapa jenis sensor tidak akan memberikan output yang sempurna bahkan dalam kondisi tidak ada gangguan sama sekali. Pada kondisi demikian, biasanya terjadi sedikit perubahan output. Jika pada asebuah sensor tidak terjadi demikian, maka sensor tersebut dapat dikatakan bersifat kontinyu atau memiliki resolusi yang sangat kecil. Repeatabilitas reprocubility eror Repeatability atau disebabkan karena ketidakmampuan sensor untuk menghasilkan nilai yang sama pada kondisi yang sama. Kesalahan ini dapat
disebabkan karena sifat material, gangguan temperatur, dan kondisi lingkungan lainnya .
Sensor wcs adalah sensor arus yang bekerja secara hall effect, yang digunakan untuk mendeteksi medan magnet. Sensor hall effect terdiri dari lapisan silicon dan 2 elektrode pada masing-masing lapisan silicon. Ketika tidak ada pengaruh dari medan magnet, makan arus listrik mengalir tepat di tengah-tengah lapisan silicon sehingga menghasilkan tegangan keluaran 0 Volt. Namun, ketika mendapat pengaruh dari medan magnet. Arus mengalir berbelok mendekati/menjauhi sisi yang dipengaruhi medan magnet. sehingga, mengakibatkan perbedaan tegangan keluaran ketika lapisan silicon dialiri arus listrik. Sensor WCS memiliki 4 pin yaitu pin VCC, pin GND, Pin Analog output dan pin digital output. Pin analog output dapat dihubungkan dengan beberapa perangkat analog seperti ADC arduino ataupun ADC mikrokontroler. Berikut ini merupakan gambar dari sensor arus WCS1800.
D. Metode Pelaksanaan 1. Alat dan Bahan Berikut ini adalah alat dan bahan yang digunakan dalam praktikum Analisa Sistem Instrumentasi Analisa Karakteristik 1 Sensor Arus dan Tegangan: a) Sensor WCS 1800 b) Kabel Jumper c) Multimeter d) Lampu LED 2. Langkah Kerja a) bentuk kelompok diskusi b) Menyiapkan alat dan bahan praktikum yang digunakan c) Merangkai alat dan bahan sesuai dengan skema percobaan d) Melakukan pengukuran pertama dengan kondisi 1 lampu Led menyala. e) Mengukur tegangan yang keluar dengan menggunakan multimeter f) Melakukan pengukuran kedua hingga pengukuran ke-20 dengan kondisi lampu LED yang bertambah seiring dengan bertambahnya pengukuran g) Melakukan poin d-f dengan melakukan pengulangan pengukuran sebanyak 5 kali h) Menuliskan data hasil di laporan sementara 3. Skema Percobaan
Gambar 1. Sensor WCS 1800 Berikut ini merupakan karakteristik dari sensor arus WCS 1800: a. Tegangan proporsional pada AC dan DC b. Sensitivitasnya 60mv/A c. Range arus dari 0~35 A dan Tegangan 5 Volt d. Memiliki bandwidth 23K Hz e. Diameternya 9.0 mm Gambar 1. Skema Percobaan
E .Hasil dan Pembahasan
Telah dilaksanakan Praktikum Analisa Sistem dan Instrumentasi Analisa 1 Karakteristik Sensor Arus dan Tegangan di ruangan Lab SV 118. Praktikum dilaksanakan pada tanggal Maret 2017. Sebelumnya praktikum telah dilaksanakan lebih dulu namun karena kendala alat yang rusak. Maka dilakukannya pengukuran pada tanggal 1 Maret 2017. Metode yang digunakan kali ini adalah metode analitis dan metode heuristik. Dan karakteristik yang dianalisa pada praktikum ini adalah akurasi, presisi atau ripitabilitas, fungsi transfer, sensitivitas, korelasi dan distribusi Normal. Pengukuran dilakukan dengan 20 kondisi. Setiap kondisinya lampu LED akan menyala. Sehingga pada kondisi ke 20 lampu LED akan menyala semua. Pengukuran dilakukan dengan 5 kali pengukuran sehingga didapati hasil data keseluruhan berjumlah 100 data. Berikut ini merupakan flowchart pengukuran pada program matlab:
Gambar 1. Flowchart Pengukuran Program Matlab Berdasarkan flowchart gambar 1. Dapat diketahui bahwa flowchart tersebut merupakan flowchart pengukuran pada program matlab. Proses pertama yakni menginput data dari excel kemudian mencari nilai xh dan xa serta menghitung nilai akurasi, presisi dari metode analitis dan heuristik serta mencari nilai korelasi dan sensitivitas. Dan memplotkan grafik.
❖
Penjelasan Coding Matlab
clear all clc Syntax dari kodingan matlab “clear all” mempunyai arti yaitu untuk menghapus data dari workspace. Syntax “clc” mempunyai arti menghapus data sebelumnya dari command windows. Untuk membaca data excel ke dalam matlab digunakan syntax berikut ini:
filename = 'arum.xlsx'; data = xlsread(filename); [baris, kolom] = size(data); Untuk menuliskan data x pada kolom 1 dan yi pada kolom ke 2 data excel digunakan syntax berikut ini: yi = data(1:baris,2); x = data(1:baris,1); Untuk mencari nilai korelasi digunakan syntax berikut ini: n = baris; Aatas = (n *(sum(yi.*xi)))((sum(yi)) *(sum(xi))); Abawaha = (n *(sum(yi.^2)))(sum(yi)^2); Abawahb = (n *(sum(xi.^2)))(sum(xi)^2); Abawah = sqrt(Abawaha *Abawahb); korelasi = Aatas /Abawah Untuk mencari nilai sensitivitas digunakan syntax berikut ini: Batas = (n *(sum(yi.*xi)))((sum(yi)) *(sum(xi))); Bbawah = (n *(sum(yi.^2)))((sum(yi)^2)); sensitivitas = abs(Batas /Bbawah) berikut ini syntax untuk mencari nilai xh yang dicari berdasarkan rumus f(x) xh = 0.21143*(xi.^2) + 0.24824*xi + 0.38404 ; berikut ini syntax untuk mencari nilai xa xa = xi*30/5; untuk mencari nilai akurasi syntaxnya adalah berikut ini: errorh = mean(abs(yi-xh)/yi); rata_errora = mean(errorh,2); akurasi_heuristik = (100rata_errora) untuk mencari nilai akurasi dat a xhnya diganti dengan xa. Untuk mencari grafik curve fitting dan nilai f(x)nya maka syntaxnya adalah sebagai berikut: f = polyfit(xi,yi,2);
k = polyval(f,xi); a = k(1); b = k(2); c = k(3); disp(['Persamaan regresi:'])
disp(['f(x)= ' num2str(a) 'x^2 + ' num2str(b) 'x + ' num2str(c)]) Sehingga akan muncul grafik berikut ini:
Gambar 2. Grafik Keluaran dari Matlab Berdasarkan gambar 2 yang merupakan grafik Pada metode analitis nilai fungsi f(x) telah keluaran dari matlab dapat diketahui bahwa grafik yang ditetapkan dan nilai inputnya. Sehingga hasil data berjudul “Grafik Karakteristik Sensor Arus” merupakan keluaran masih kasar atau kurang presisi. grafik curve fitting dari grafik tersebut dapat diketahui Mengakibatkan besarnya nilai selisih antara uji dengan nilai f(x)nya. Grafik yang berjudul “Grafik Analisis standard. Berbeda dengan menggunakan metode Heuristik Sensor Arus” merupakan grafik perbandingan neuristik. Jika menggunakan metode neuristik nilai data standar dan data uji(output) yang dicari dengan selisihnya tidak terlalu besar dan hasilnya lebih presisi. menggunakan metode heuristik. Grafik yang berjudul Karena pada metode heuristik nilai f(x) belum diatur. “Grafik Analisis Analitik Sensor Arus” merupakan Berikut ini adalah gambar diagram dari metode analitis grafik perbandingan data standar dan data uji(output) yang dicari dengan menggunakan metode analitis. sedangkan grafik yang berjudul “Grafik Perbandingan Analisis Heuristik dengan Analisis Analitis” merupakan grafik perbandingan hasil dari kedua metode dengan hasil standardnya. Dari grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa metode heuristik lebih mendekati dengan hasil yang standar. Sehingga metode heuristik lebih bagus dibandingkan dengan metode analitis. Gambar 3. Bentuk Diagram Metode Analitis I. Metode Analitis Pada metode ini yakni metode analitis Pengukuran pada metode analitis apabila mengubah nilai keluaran menjadi nilai satuan yang dibuat dalam diagram flowchart akan tampil sebagai sebenarnya. Pada sensor arus wcs 1800 input berupa berikut: arus dan outputnya adalah tegangan. Nilai hasil keluaran berupa tegangan tersebut di konversi menjadi nilai satuan sebenarnya yakni berupa arus dengan menggunakan rumus perbandingan.
Data hasil output yang didapat sebanyak 100 data kemudian dikonversi menggunakan persamaan 1. Sehingga hasil output tersebut berubah menjadi nilai satuan sebenarnya yakni arus. Sehingga didapati nilai xa. Dibawah ini merupakan nilai xa yang telah dikonversi dan juga di rata-rata. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
0,01478 0,01479 0,01482 0,01482 0,01485 0,01485 0,01488 0,01488 0,01491 0,01492
A A A A A A A A A A
11. 0,01494 A 12. 0,01495 A 13. 0,01497 A 14. 0,01497 A 15. 0,01499 A 16. 0,01500 A 17. 0,01502 A 18. 0,01503 A 19. 0,01504 A 20. 0,01504 A
Setelah didapat nilai xa rata-rata sebagai data uji dan yi sebagai data standard kemudian mencari nilai abs erornya. Untuk mencari nilai abs erornya dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut : Gambar 4. Flowchart Metode Analitis Berdasarkan flowchart diatas dapat diketahui bahwa data yang digunakan merupakan nilai standard yang telah dirata-rata dan juga nilai uji sebelum dikonversi yang telah di rata-rata. Setelah deklarasi data untuk membaca nilai x dan y nya kemudian mencari nilai xa dalam program matlab.
= |
(−) |...................(2)
Nilai abs eror metode analitis didapat yakni 0,02894. Setelah mendapat nilai rerata erornya pada metode analitis kemudian mencari nilai akurasi dan presisi atau ripitabilitasnya. ▪
Akurasi Akurasi adalah tingkat kedekatan pengukuran kuantitas terhadap nilai yang sebenarnya. Nilai akurasi diperoleh dari :
Akurasi = (100 – rerata abs eror)%
. Gambar 5. Spesifikasi dari Sensor WCS 1800 Sensor yang digunakan adalah sensor wcs 1800. Berdasarkan gambar 5 dapat diketahui bahwa nilai range pada input berupa arus sensor bernilai dari -30 sampai +30 A. Sedangkan range nilai outputnya yan berupa tegangan berkisar dari 0 sampai 5 volt. Sehingga dapat dibuat rumus perbandingannya sebagai berikut:
= 5 3......................................(1)
Akurasi = (100 – rerata abs eror analitis)% Akurasi = (100 – 0,02894)% Akurasi = 99.9711% Presisi/Ripitibilitas ▪ Merupakan sejauh mana pengulangan pengukuran dalam kondisi yang tidak berubah mendapatkan hasil yang sama. Sedangkan untuk menghitung presisi atau ripitabilitas didapat dari :
= 100
100
Sedangkan untuk menghitung presisi atau ripitabilitas didapat dari : = 100 100 Dimana nilai fs atau full scale adalah nilai maksimal keseluruhan data output. Nilai full scalenya didapat
yakni 2,507. Sehingga nilai presisi dapat diketahui sebagai berikut = 100 ,2894 100= 99.2564 % 2,57 II. Metode Heuristik Pada metode ini dilakukan dengan mencari nilai f(x) atau persamaan matematik yang merepresentasikan hubungan antara input dan output dari sebuah sensor. Untuk mencari nilai persamaan dan grafik polinomial orde 2 digunakan program Matlab. Berikut ini flowchart pada program Matlab Matlab :
Persamaan f(x) tersebut nantinya digunakan untuk mencari nilai yh. Dengan memasukan nilai xh. Berikut ini merupakan nilai xh yang telah dimasukkan ke dalam persamaan f(x) : 1. 0,384653 A 11. 0,384660 A 2. 0,384653 A 12. 0,384660 A 3. 0,384654 A 13. 0,384661 A 4. 0,384655 A 14. 0,384661 A 5. 0,384656 A 15. 0,384661 A 6. 0,384656 A 16. 0,384662 A 7. 0,384657 A 17. 0,384663 A 8. 0,384657 A 18. 0,384663 A 9. 0,384658 A 19. 0,384664 A 10. 0,384659 A 20. 0,384664 A Setelah didapat nilai xh rata-rata sebagai data uji dan yi sebagai data standard kemudian mencari nilai abs erornya. Untuk mencari nilai abs erornya dapat dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
= |
(−) |...................(2)
Nilai abs eror yang didapat kemudian diratarata. Rerata nilai abs eror bernilai 0,018643. Setelah mendapat nilai rerata erornya kemudian mencari nilai akurasi dan presisi atau ripitabilitasnya. Akurasi ▪ Akurasi adalah tingkat kedekatan pengukuran kuantitas terhadap nilai yang sebenarnya. Nilai akurasi diperoleh dari :
Akurasi = (100 – rerata abs eror)%
Gambar 6. Flowchart Perhitungan Metode Heuristik Berdasarkan flowchart diatas dapat diketahui bahwa data yang digunakan merupakan nilai standard yang telah dirata-rata dan juga nilai uji sebelum dikonversi yang telah di rata-rata. Setelah deklarasi data untuk membaca nilai x dan y nya kemudian mencari nilai persamaannya dalam program matlab. Persamaan yang dicari adalah persamaan polinomial orde 2. Kemudian memplot grafik tersebut sehingga didapati grafik curving fitting. sehingga pada tampilan comman window akan muncul persamaan f(x) = ax 2+bx+c. Hasil dari persamaan tersebut akan digunakan untuk mencari nilai yh. Sehingga didapati persamaan fungsi f(x) sebagai berikut:
f(x)= 0.21143x2 + 0.24824x + 0.38404
Sehingga diperoleh : Akurasi = (100 – rerata abs eror)% Akurasi = (100 – 0,018643)% Akurasi = 99.9814% Presisi ▪ Merupakan sejauh mana pengulangan pengukuran dalam kondisi yang tidak berubah mendapatkan hasil yang sama. Sedangkan untuk menghitung presisi atau ripitabilitas didapat dari :
= 100
100
Dimana nilai fs atau full scale adalah nilai maksimal keseluruhan data output. Nilai full scalenya didapat yakni 2,507. Sehingga nilai presisi dapat diketahui sebagai berikut
= 100
,8643 100= 98.8453% 2,57
III. Distribusi Normal Untuk membuat grafik distribusi normal dan untuk mencari nilai rata-rata keseluruhan, nilai maksimal, nilai minimum, median, varian, dan standard deviasi digunakanlah program matlab. Berikut ini merupakan flowchart pada program matlab.
rata_rata_keseluruhan = mean(mean(data)) artinya untuk mencari nilai rata-rata keseluruhan dari seluruh data stdev = sqrt(rata_rata_keseluruhan/(n_data1))atinya adalah untuk mencari nilai standar deviasi dari suatu data varian = var (data)artinya untuk mencari nilai varian dari data tersebut MEDIAN = median(data)artinya untuk mencari nilai median atau nilai tengah pada suatu data i.
Grafik Distribusi Normal Data Standard
Gambar 7. Flowchart pada Program Matlab Berdasarkan flowchart diatas dapat diketahui bahwa data yang digunakan merupakan nilai standard/nilai uji yang telah dirata-rata. Setelah deklarasi data untuk membaca nilai x dan y nya kemudian mencari nilai rata-rata keseluruhan, nilai maksimal, nilai minimum, median, varian, dan standard deviasi. Kemudian memplot grafik tersebut sehingga didapati grafik curving fitting. a) Penjelasan Coding Matlab Grafik Distribusi Normal
xcenters = -5:2.5; arti dari kodingan matlab tersebut adalah untuk membuat range pada sumbu x sebesar 5 sampai 25. histfit(data,xcenters) artinya adalah untuk membuat grafik histogram dari data dengan range yang telah ditentukan xcenters. max = max(data)artinya adalah untuk mencari nilai maksimum dari suatu data min = min(data)artinya adalah untuk mencari nilai minimum suatudata rata_rata = mean(data);artinya untuk mencari nilai rata-rata dari suatu data
Gambar 8. Grafik Distribusi Normal Data Standar Berdasarkan gambar 8 dapat diketahu bahwa grafik tersebut merupakan grafik distribusi normal. Pada gambar 8 dapat dianalisa bahwa data standard merupakan data yang terdistribusi normal.hasil yang tertulis pada command window. Dapat diketahui bahwa nilai maksimum dari data standard adalah 1.6262. sedangkan nilai minimumnya dari data standard adalah 0.1604. nilai rata-rata keseluruhannya adalah 0.9564. nilai standar deviasinya adalah 0.2244. nilai varian datanya adalah 0.2088. dan nilai mediannya adalah 0.9711.
ii.
Grafik Distribusi Normal Data Uji
Gambar 9. Grafik Distribusi Normal Data Uji Berdasarkan gambar 9 dapat diketahu bahwa grafik tersebut merupakan grafik distribusi normal. Pada gambar 9 dapat dianalisa bahwa data uji merupakan data yang terdistribusi normal. hasil yang tertulis pada command window. Dapat diketahui bahwa nilai maksimum dari data uji adalah 0.7356. sedangkan nilai minimumnya dari data uji adalah 0.2060. nilai rata-rata keseluruhannya adalah 0.4942. nilai standar deviasinya adalah 0.1613. nilai varian datanya adalah 0.0303. dan nilai mediannya adalah 0.5149. ▪
Nilai Sensitivitas Untuk mencari nilai sensitivitas suatu sensor dapat dicari dari persamaan dibawah ini : sensitivitas =
.∑. − ∑ ∑ ∑^2 − (∑)^2
Berdasarkan rumus diatas dapat dicari nilai sensitivitasnya. Nilai sensitivitasnya adalah bernilai 3.0967 x 10 -5. ▪
Korelasi Korelasi merupakan salah satu teknik analisis dalam statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variabel yang bersifat kuantitatif. Untuk mencari nilai korelasi suatu sensor dapat dicari dari persamaan dibawah ini :
=
n.∑Xi.Yi ∑xi ∑Yi √ ∑2 ∑2 . ∑2 (∑)2
Berdasarkan rumus diatas dapat dicari nilai korelasnya. Nilai sensitivitasnya adalah bernilai 0.9972.
Untuk hasil perolehan nilai sensitivitas diperoleh nilai sensitivitas 3.0967x10 -5A Sedangkan nilai korelasinya adalah 0.9972 A. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan dua metode. Yakni metode analitis yakni metode analitis mengubah nilai keluaran menjadi nilai satuan yang sebenarnya. Dan metode heuristik metode ini dilakukan dengan mencari nilai f(x) atau persamaan matematik yang merepresentasikan hubungan antara input dan output dari sebuah sensor. Dapat dianalisa bahwa nilai akurasi pada metode heuristik lebih bagus dibandingkan dengan metode analitis. Hal ini ditunjukkan bahwa nilai akurasi dari metode heuristik bernilai 99.9814% sedangkan nilai akurasi dari metode analitis diperoleh nilai 99.9711%. Namun pada nilai presisi. Nilai presisi metode heuristik lebih bagus dibandingkan dengan metode analitis. pada metode heuristik nilai presisinya atau ripitabilitasnya diperoleh 98.8453% sedangkan nilai presisi dari metode analitis 99.2564%. Dilihat dari rata-rata erornya rata-rata eror metode heuristik lebih kecil dibandingkan dengan ratarata eror metode analitis. rata-rata eror metode heuristik didapat 0,018643%. Sedangkan rata-rata eror metode analitis didapat 0,028947%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa metode heuristik lebih bagus dibandingkan dengan metode analitis. dari grafik perbandinganpun terlihat bahwa hasil dari metode heuristik mendekati dengan nilai standar. G. Kesimpulan dan Saran Berdasarkan praktikum yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan yaitu: 1. Sensor juga merupakan peralatan yang digunakan untuk merubah suatu bentuk besaran fisik menjadi suatu bentuk besaran listrik sehingga dapat dianalisa menggunakan rangkaian listrik tertentu. 2. Berdasarkan hasil data yang telah diperoleh, dapat diketahui nilai dari akurasi pada metode analitis dan heuristik sebesar 99.9711% dan 99.9814%. pada metode heuristik nilai presisinya atau ripitabilitasnya diperoleh 98.8453% sedangkan nilai presisi dari metode analitis 99.2564%. Kemudian, nilai sensitivitas yang diperoleh adalah 3.0967x10 -5A Sedangkan nilai korelasinya adalah 0.9972 A. 3. Dari hasil yang telah diperoleh pada praktikum ini, metode yang baik digunakan adalah metode heuristik dibandingkan metode analitis.
4.
Saran yang harus dilakukan pada praktikum Analisa Karakteristik 1 Sensor Arus Dan Tegangan ini adalah memperhatikan sensor yang digunakan oleh praktikan, apakah dalam kondisi baik atau tidak, dikarenakan pada saat praktikum i ni sedang berlangsung sensor yang digunakan kurang dapat bekerja dengan baik.
H. Daftar Pustaka 1] Oklilas, Ahmad Fali .2006.Bahan Ajar: Elektronika Dasar.Program Diploma Komputer Unsri:Palembang
2]
3]
Syam, Rafiuddin.2013.Seri Buku Ajar Dasar Dasar Teknik Sensor.Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin:Makassar. Febriantoro, Satria Bagus Catur.2014. Sistem Proteksi Gangguan Arus Lebih dengan Sensor Arus ACS712ELC- 5A.Surabaya:Universitas Negeri Surabaya
Lampiran
Tabel 1. Hasil Data 1
2
3
4
5
Kondisi
Arus
Tegangan
Arus
Tegangan
Arus
Tegangan
Arus
Tegangan
Arus
Tegangan
1
0,109
2,466
0,179
2,465
0,19
2,460
0,119
2,462
0,205
2,466
2
0,187
2,466
0,363
2,470
0,275
2,461
0,291
2,462
0,29
2,466
3
0,263
2,472
0,468
2,470
0,352
2,466
0,377
2,468
0,372
2,471
4
0,418
2,472
0,546
2,476
0,453
2,467
0,48
2,468
0,455
2,471
5
0,489
2,477
0,566
2,476
0,544
2,473
0,56
2,473
0,54
2,477
6
0,571
2,477
0,617
2,476
0,63
2,473
0,646
2,473
0,625
2,478
7
0,638
2,482
0,682
2,480
0,702
2,478
0,718
2,478
0,707
2,483
8
0,732
2,482
0,749
2,480
0,775
2,478
0,801
2,477
0,789
2,483
9
0,799
2,486
0,817
2,485
0,852
2,483
0,855
2,483
0,862
2,487
10
0,895
2,487
0,902
2,485
0,935
2,483
0,97
2,494
0,938
2,488
11
1,036
2,491
0,988
2,491
1,02
2,487
1,031
2,492
1,001
2,492
12
1,097
2,495
1,093
2,493
1,11
2,488
1,129
2,493
1,089
2,492
13
1,097
2,495
1,156
2,495
1,18
2,493
1,211
2,497
1,610
2,498
14
1,188
2,495
1,247
2,495
1,25
2,493
1,279
2,497
1,246
2,497
15
1,251
2,499
1,302
2,499
1,31
2,496
1,339
2,500
1,338
2,497
16
1,330
2,499
1,378
2,500
1,41
2,497
1,431
2,505
1,397
2,501
17
1,406
2,504
1,454
2,505
1,47
2,501
1,486
2,505
1,464
2,505
18
1,469
2,504
1,512
2,505
1,52
2,501
1,559
2,505
1,531
2,506
19
1,527
2,504
1,547
2,508
1,56
2,504
1,607
2,508
1,575
2,509
20
1,518
2,504
1,636
2,508
1,65
2,504
1,685
2,508
1,647
2,511
Tabel 2. Hasil Data Nilai Standard Standard Pengukuran Ke-
1
2
3
4
5
Nilai Ratarata
Kondisi
Arus
Arus
Arus
Arus
Arus
Xi
1
0,109
0,179
0,19
0,119
0,205
0,160
2
0,187
0,363
0,275
0,291
0,29
0,281
3
0,263
0,468
0,352
0,377
0,372
0,366
4
0,418
0,546
0,453
0,48
0,455
0,470
5
0,489
0,566
0,544
0,56
0,54
0,540
6
0,571
0,617
0,63
0,646
0,625
0,618
7
0,638
0,682
0,702
0,718
0,707
0,689
8
0,732
0,749
0,775
0,801
0,789
0,769
9
0,799
0,817
0,852
0,855
0,862
0,837
10
0,895
0,902
0,935
0,97
0,938
0,928
11
1,036
0,988
1,02
1,031
1,001
1,014
12
1,097
1,093
1,11
1,129
1,089
1,103
13
1,097
1,156
1,18
1,211
1,610
1,250
14
1,188
1,247
1,25
1,279
1,246
1,242
15
1,251
1,302
1,31
1,339
1,338
1,309
16
1,330
1,378
1,41
1,431
1,397
1,389
17
1,406
1,454
1,47
1,486
1,464
1,455
18
1,469
1,512
1,52
1,559
1,531
1,518
19
1,527
1,547
1,56
1,607
1,575
1,562
20
1,518
1,636
1,65
1,685
1,647
1,626
Tabel 3. Hasil Data Uji Nilai Uji(Sensor) yang telah di konversi Pengukuran
1
2
3
4
5
Nilai Rata2
Kondisi
Arus
Arus
Arus
Arus
Arus
Yi
1
0,233
0,221
0,159
0,184
0,233
0,206
2
0,233
0,282
0,172
0,184
0,233
0,221
3
0,306
0,282
0,233
0,257
0,294
0,275
4
0,306
0,356
0,245
0,257
0,294
0,292
5
0,368
0,356
0,319
0,319
0,368
0,346
6
0,368
0,356
0,319
0,319
0,380
0,348
7
0,429
0,405
0,380
0,380
0,441
0,407
8
0,429
0,405
0,380
0,368
0,441
0,405
9
0,478
0,466
0,441
0,441
0,490
0,463
10
0,490
0,466
0,441
0,576
0,503
0,495
11
0,539
0,539
0,490
0,552
0,552
0,535
12
0,588
0,564
0,503
0,564
0,552
0,554
13
0,588
0,588
0,564
0,613
0,625
0,596
14
0,588
0,588
0,564
0,613
0,613
0,593
15
0,638
0,638
0,601
0,650
0,613
0,628
16
0,638
0,650
0,613
0,711
0,662
0,655
17
0,699
0,711
0,662
0,711
0,711
0,699
18
0,699
0,711
0,662
0,711
0,723
0,701
19
0,699
0,748
0,699
0,748
0,760
0,731
20
0,699
0,748
0,699
0,748
0,785
0,736
Codingan Matlab : ❖ Grafik
clear all clc
%% baca file excel filename = 'arum.xlsx'; data = xlsread(filename); [baris, kolom] = size(data); yi = data(1:baris,2); x = data(1:baris,1); %% rata-rata output (yi) xi = mean(x,2)/1000;
%% hitung korelasi input dan output n = baris; Aatas = (n *(sum(yi.*xi)))-((sum(yi)) *(sum(xi))); Abawaha = (n *(sum(yi.^2)))-(sum(yi)^2); Abawahb = (n *(sum(xi.^2)))-(sum(xi)^2); Abawah = sqrt(Abawaha *Abawahb); korelasi = Aatas /Abawah %% hitung sensitivitas Batas = (n *(sum(yi.*xi)))-((sum(yi)) *(sum(xi))); Bbawah = (n *(sum(yi.^2)))-((sum(yi)^2)); sensitivitas = abs(Batas /Bbawah) %% hitung nilai sebenarnya (heuristik) xh = 0.21143*(xi.^2) + 0.24824*xi + 0.38404 ; %% hitung nilai sebenarnya (analitik) xa = xi*30/5; %% hitung akurasi(heuristik) errorh = mean(abs(yi-xh)/yi); rata_errora = mean(errorh,2); akurasi_heuristik = (100-rata_errora) %% hitung akurasi(analitik) errora = mean(abs(yi-xa)/yi); rata_errorb = mean(errora,2); akurasi_analitik = (100-rata_errorb) %% hitung ripitabilitas analitis FS = mean(max(x)); error_rip = rata_errora /FS *100 ripitabilitas_analitis = 100 - error_rip %% hitung ripitabilitas heuristik FS = mean(max(x)); error_rip = rata_errorb /FS *100 ripitabilitas_heuristik = 100 - error_rip %% curve fitting f = polyfit(xi,yi,2); k = polyval(f,xi); a = k(1); b = k(2); c = k(3);
disp(['Persamaan regresi:']) disp(['f(x)= ' num2str(a) 'x^2 + ' num2str(b) 'x + ' num2str(c)]) %% grafik keluaran subplot(2,2,1),plot(xi,yi,'b.',xi,k,'r-'), title('Grafik Karakterisasi Sensor Arus'), xlabel('Sensor Arus(A)'), ylabel('Standar (V)'), legend('Data Pengujian','Curve Fitting') subplot(2,2,2),plot(xh,yi,'g.-'); title('Grafik Analisis Heuristik Sensor Arus'), xlabel('Sensor Arus(A)'), ylabel('Standar (A)'), legend('Data Heuristik'), subplot(2,2,3),plot(xa,yi,'r.-'); title('Grafik Analisis Analitik Sensor Arus'), xlabel('Sensor Arus(A)'), ylabel('Standar (A)'), legend('Data Analisis'), subplot(2,2,4),plot(xh,yi,'m.',xa,yi,'b.',yi,yi,'g-'); title('Grafik Perbandingan Analisis Heuristik dengan Analisa Analitis'), xlabel('Sensor Arus(A)'), ylabel('Standar (A)'), legend('Data Heuristik','Data Analisis','Data Standar'), ❖
Coding Grafik Distribusi Normal
clear all data = xlsread ('uji'); [baris,kolom] = size(data); n_data = baris *kolom; figure xcenters = -2:4; hist(data,xcenters) title('Grafik Distribusi Normal Data Standar') legend('Distribusi Kemungkinan') axis ([ -2 4 0 12 ]) Maks = max(data) min = min(data) rata_rata = mean(data) rata_rata_keseluruhan = mean(mean(data)) stdev = sqrt(rata_rata_keseluruhan/ (n_data-1)) varian = var(data)
Gambar 1. Laporan Sementara
