Lompat ke isi

Sistem kendali cerdas

Ensiklopedia Pengetahuan Universitas Islam Sultan Agung
Revisi sejak 23 Agustus 2026 04.06 oleh Maintenance script (bicara | kontrib) (Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Sistem kendali cerdas adalah perkembangan terbaru dari sistem kendali yang melibatkan kecerdasan buatan. Dengan kata lain, sistem kendali cerdas adalah perpaduan antara sistem kendali dan kecerdasan buatan. Untuk mengetahui peran kecerdasan buatan pada sistem kendali, perlu diketahui tentang bagian-bagian dari sistem kendali.

Pendahuluan

Sistem kendali cerdas adalah sistem kendali yang memanfaatkan kecerdasan buatan. Oleh karena itu, agar dapat memahaminya dengan baik, kita perlu mengenal sistem kendali dan kecerdasan buatan. Penjelasan berikut akan memaparkan penjelasan ringkas dari keduanya. Kemudian, penjelasan tentang sistem kendali cerdas juga akan dipaparkan.

Pembagian Sistem Kendali Cerdas

Secara umum sistem kendali terdiri dari sistem kendali lup terbuka dan lup tertutup. Yang membedakan kedua sistem tersebut adalah ada tidaknya umpan balik. Sistem kendali lup tertutup memiliki umpan balik yang digunakan untuk memperbaiki kinerja dari sistem. Sedangkan sistem kendali lup terbuka tidak memiliki umpan balik. Biasanya, sistem kendali ini berbasis waktu. Saat ini masih banyak digunakan seperti pada mesin cuci, pengatur lampu lintas, kipas angin dan lain-lain. Secara teknologi, sistem kendali lup terbuka mudah dan murah sehingga masih banyak digunakan. Hanya saja, sistem kendali ini kurang efektif diterapkan di masa kini. Sebagai contoh dalam pengaturan lalu lintas. Kebanyakan pengaturan lalu lintas di negara kita menggunakan sistem lup terbuka, pergantian lampunya berbasis waktu. Di era modern sekarang ini, ketika jumlah kendaraan sangat banyak dengan tingkat kepadatan kendaraan yang berbeda dan sifatnya tidak tetap, sistem kendali tertutup sangat mutlak diperlukan. Dengan demikian, lama lampu merah dan hijau di masing-masing persimpangan akan bervariasi mengikuti tingkat kepadatan lalu lintas yang ada. Saat ini, sistem kendali berumpan balik banyak digunakan dan diterapkan dalam berbagai aplikasi. Memang teknologinya lebih mahal dibandingkan dengan sistem kendali lup terbuka. Namun itu sebanding dengan kemudahan dan kenyamanan yang diperoleh. Sebagai contoh airconditioner (AC). Teknologi AC yang beredar di pasaran menggunakan sistem kendali lup tertutup. Sistem AC di suatu ruangan misalnya, berusaha untuk mempertahankan suhu ruangan pada suhu tertentu yang telah ditetapkan oleh pengguna dengan memperhatikan dinamika yang terjadi dalam ruangan itu seperti banyaknya orang dalam ruangan tersebut.

Penerapan Sistem Kendali Cerdas

Kecerdasan buatan yang paling sering digunakan dalam sistem kendali cerdas adalah jaringan saraf tiruan (JST) dan logika fuzzy. Selain JST dan Fuzzy, ada juga algoritme genetik, reinforcement learning dan lain-lain. Namun, metode-metode tersebut tidak sepopuler JST dan Fuzzy. Pada umumnya, sistem kendali cerdas menggunakan skema sistem kendali lup tertutup. Kecerdasan buatan bisa diterapkan pada bagian pengendali, pada bagian sensor atau umpan baliknya, atau bisa digunakan untuk memodelkan sebuah sistem atau identifikasi sebuah sistem. Berikut ini beberapa contoh aplikasi sistem kecerdasan buatan.

  1. Pemodelan sistem turbin mikrohidro di kec. Jatirono Kec. Kalibaru Kab. Banyuwangi menggunaan jaringan saraf tiruan [1]
  2. Identifikasi kualitas susu menggunakan jaringan saraf tiruan [2]
  3. Pengendalian Motor Induksi Tiga fasa menggunakan jaringan syarat tiruan[3]
  4. Pengendalian kecepatan motor DC menggunakan pengendali Fuzzy-PI [4]
  5. Logika fuzzy untuk pengaturan lampu lintas [5]
  6. dan lain-lain

Kendali Cerdas Robot

Sistem kendali cerdas juga banyak diterapkan pada robot. Berikut ini di antara penerapan sistem kendali cerdas pada robot.

  1. Penerapan metode braitenberg menggunakan fuzzy logic untuk robot pengikut garis sebagai robot penyiram tanaman otomatis [6]
  2. Robot yang belajar dari lingkungan berdasarkan penghargaan dan hukuman menggukan fuzzy reinfocement learning [7]
  3. Robot berkaki yang mampu bergerak mandiri di lingkungan yang tidak beraturan [8]

Bahan bacaan terkait

Referensi

  1. [1], Pemodelan Turbin Mikrohidro dengan JST
  2. [2], Identifikasi kualitas susu dengan JST
  3. [3], Pengendalian Motor Induksi dengan JST
  4. [4], Pengendali Fuzzy-PI
  5. [5], Lampu lintas dengan Fuzzy
  6. [6], Fuzzy braitenberg untuk robot penyiram tanaman
  7. [7] , Fuzzy q-learning for Robot learning
  8. [8], Robot berkaki mandiri

Sumber dan atribusi

Konten artikel ini diadaptasi dari Wikipedia bahasa Indonesia, revisi 27034814 (2025-03-15T07:50:28Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.