Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

17
Sensor Modul SC Modul DAQ Komputer Printer PENGUKURAN BERBASIS KOMPUTER BAB I PENDAHULUAN Disusun Oleh: ENDANG WIJAYA Staf Pengajar Teknik Elektronika Industri – Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Jakarta Email: [email protected]

Transcript of Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Page 1: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Sensor Modul SC Modul DAQ

Komputer

Program Aplikasi

PengukuranMEASUREMENT

REPORT

Printer

PENGUKURAN BERBASIS KOMPUTER

BAB I PENDAHULUAN

Disusun Oleh:ENDANG WIJAYAStaf PengajarTeknik Elektronika Industri – Jurusan Teknik ElektroPoliteknik Negeri JakartaEmail: [email protected]

Page 2: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

1.1. Konsep Pengukuran Berbasis Komputer Teknik pengukuran dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu pengukuran konvensional dan pengukuran berbasis komputer. Pada teknik pengukuran konvensional, untuk mengukur besaran fisik menggunakan alat ukur/instrumen konvensional yang secara fisik dapat dilihat dan disentuh seperti voltmeter, ampermeter, ohmmeter, osiloskop, spectrum analyzer, thermometer air raksa, pressure gauge, dan sebagainya. Sedangkan tehnik pengukuran berbasis komputer menggunakan instrumen maya (virtual instruments) yang ditampilkan di layar monitor komputer. Tampilan instrumen maya ini dapat dibuat persis sama dengan tampilan instrumen konvensional dan secara fisik hanya dapat dilihat. Instrumen maya dibuat dengan menggunakan software.

Sensor Modul SC Modul DAQ

Komputer

Program Aplikasi Pengukuran

MEASUREMENT REPORT

Printer

Gambar 1-1 Konsep pengukuran berbasis komputer [1] Pada gambar 1-1 diperlihatkan konsep pengukuran berbasis komputer. Fungsi dari setiap elemen sebagai berikut:

Sensor : Mengkonversi besaran fisik yang akan diukur menjadi besaran listrik agar dapat diproses oleh prosesor elektronik.

Signal Conditioner (SC) : Rangkaian elektronik yang berfungsi untuk mengkondisikan keluaran sensor menjadi besaran arus, tegangan atau frekwensi standar (v, i dan f).

Endang Wijaya – ED PNJ 1-1

Page 3: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Data Acquisition (DAQ) : Piranti elektronik yang berfungsi mengubah keluaran rangkaian signal conditioner menjadi format data digital, mengatur dan mengirimnya ke prosesor elektronik (komputer) untuk diolah menjadi informasi.

Komputer : Mengendalikan dan mengolah data hasil pengukuran menjadi informasi sesuai kebutuhan berdasarkan perintah program.

Program : Program aplikasi pengukuran dibuat dengan menggunakan software tertentu berisi perintah-perintah yang harus dilaksanakan oleh komputer.

Printer : Mencetak informasi hasil opengukuran.

Report : Laporan tertulis informasi hasil pengukuran dalam bentuk Technical Report.

Perbandingan teknik pengukuran berbasis komputer dengan teknik pengukuran konvensional diperlihatkan pada tabel 1-1. Dalam proses pengukuran, teknik pengukuran berbasis komputer tidak lagi melibatkan manusia seperti pengambilan dan pembacaan data, penyimpanan data (data entry), pengolahan data dan pembuatan laporan hasil pengukuran. Semua proses tersebut dilakukan secara otomatis oleh sistem, sehingga kesalahan-kesalahan faktor manusia pada proses tersebut tidak terjadi. Keterlibatan manusia dalam pengukuran ini hanya pada tahapan persiapan, pemrograman, instalasi, setup parameter dan mengeksekusi sistem. Selanjutnya operator hanya mengawasi proses melalui panel monitor pada komputer. Sebagai ilustrasi diperlihatkan pada gambar 1-2.

Tabel 1-1

Perbandingan teknik pengukuran konvensional dengan teknik pengukuran berbasis komputer

Parameter TP Konvensional TP Berbasis Komputer Waktu persiapan sampai dengan tahapan implementasi

Lebih cepat Lebih lama

Instrumen yang digunakan

Instrumen konvensional Instrumen maya

Keterlibatan manusia dalam keseluruhan proses pengukuran

Dominan Minimal

Kontribusi kesalahan manusia terhadap ketelitian hasil pengukuran

Besar Dapat diabaikan

Pilihan saat ini untuk pengukuran kontinyu 24 jam

Minimal Dominan

Kemungkinan dikembangkan untuk berbagai jenis pengukuran

Absolut Penyesuaian pada sensor, SC dan program

Endang Wijaya – ED PNJ 1-2

Page 4: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Gambar 1-2 Ilustrasi pengukuran konvensional dan pengukuran berbasis komputer

Pertanyaan Interaktif:

1. Ceritakan pengalaman saudara melakukan pengukuran konvensional saat praktikum di laboratorium kampus.

2. Ceritakan persepsi saudara tentang ilustrasi gambar 1-2 terkait dengan pengalaman saudara pada poin (1).

3. Berikan 5 contoh aplikasi pengukuran berbasis komputer di industri yang saudara tahu.

Tugas mandiri: Lakukan survey di internet untuk mendapatkan satu jurnal tentang pengukuran berbasis komputer dan dibuat rangkumannya pada selembar kertas HVS A4-80 gram (diketik satu spasi dengan ukuran huruf 12 – arial). Referensi: [1] -. (2009). ”LabVIEW Measurements and Data Acquisition”. National

Instruments. USA.

Endang Wijaya – ED PNJ 1-3

Page 5: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Endang Wijaya – ED PNJ 1-4

Page 6: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

1.2. Analisis Ketidakpastian Pengukuran Setiap pengukuran harus dijamin kehandalan hasilnya secara statistik dan hal ini dapat dilihat dari ketidakpastiannya. Sedangkan keberhasilan suatu pengukuran bergantung pada banyaknya sampel pengukuran yang diambil. Faktor-faktor lingkungan yang berpengaruh pada hasil pengukuran (temperatur, kelembaban dan tekanan) harus diketahui dan dikondisikan tetap selama proses pengukuran berlangsung sesuai standar yang berlaku. Demikian juga dengan spesifikasi dari peralatan ukur atau instrumen dan peralatan pendukung yang digunakan (seperti power supply). Kepresisian alat ukur dan peralatan pendukung yang digunakan berpengaruh terhadap ketidakpastian hasil pengukuran yang didapatkan. Suatu metoda untuk menghitung ketidakpastian hasil pengukuran telah dikembangkan oleh Kline dan McClintock [1]. Metoda ini didasarkan pada spesifikasi yang teliti terhadap ketidakpastian dalam pengukuran. Sebagai contoh, ketidakpastian hasil pengukuran tegangan yang diberikan oleh peneliti pada persamaan (1-1) dinyatakan dengan ±0,1V. Tanda plus atau minus yang digunakan peneliti tersebut adalah untuk menyatakan ketidakpastian hasil, yaitu seberapa besar derajat ketelitian pengukuran yang dilakukan.

VOUT = 100 V ± 0,1 V (1-1)

Perlu dicatat bahwa hasil pengukuran tersebut tentu saja tidak pasti, karena peneliti tersebut tentunya tidak pasti mengenai ketelitian pengukurannya. Dengan menggunakan instrumen ukur yang lebih presisi, mungkin saja peneliti tersebut dapat memberikan ketidakpastian yang lebih baik. Cara yang lebih baik dalam memberikan spesifikasi ketidakpastian pengukuran, Kline dan McClintock menyarankan agar peneliti menyatakan taruhan ketidakpastian terhadap hasil pengukuran yang dilakukan. Dengan demikian, persamaan (1-1) dapat ditulis seperti persamaan (1-2).

VOUT = 100 V ± 0,1 V (20 : 1) (1-2) Penulisan taruhan (20:1) pada persamaan (1-2) menyatakan, bahwa peneliti berani bertaruh dengan kemungkinan 20 banding 1 pengukuran tersebut berada dalam daerah ± 0,1 V. Perlu dicatat, bahwa spesifikasi taruhan hanya dapat dilakukan peneliti atas dasar pengalaman laboratorium yang dimiliki secara menyeluruh.

Endang Wijaya – ED PNJ 1-4

Page 7: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Menurut Kline dan McClintock dalam buku referensi [1], ketidakpastian hasil perhitungan (WR) atas dasar ketidakpastian masing-masing pengukuran dinyatakan sebagai,

),.....,,,( 321 nxxxxRR = (1-3)

⎥⎥

⎢⎢

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛++⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛+⎟⎟

⎞⎜⎜⎝

⎛=

22

33

2

22

2

1.....

1 nn

R wxRw

xRw

xRw

xRw

δδ

δδ

δδ

δδ

(1-4)

Dimana x1, x2, x3,.....,xn adalah hasil pengukuran dengan ketidakpastian dari masing-masing pengukuran dinyatakan sebagai w1, w2, w3,......wn. Sebagai contoh, hasil pengukuran daya dc dengan metoda tidak langsung yang diperlihatkan pada gambar 1-3, menggunakan alat ukur dengan kepresisian masing-masing ±1%. Hasil pengukuran voltmeter dan ampermeter digital dituliskan sebagai berikut:

Voltmeter, V = 100 V ± 1% Ampermeter, I = 1 A ± 1%

)(, WIVPDaya ×= (1-5)

Gambar 1-3 Pengukuran daya P = V x I

Endang Wijaya – ED PNJ 1-5

Page 8: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Dengan menggunakan persamaan (1-5) besarnya daya nominal adalah,

W

IVPnom

1001100

=×=×=

Ketidakpastian untuk pengukuran tegangan (wV),

V

KepresisanVw nomV

1%1100

±=×=×=

Ketidakpastian untuk pengukuran arus (wI),

A

KepresisanIw nomI

01,0%11

±=×=

×=

Dengan menggunakan persamaan (1-4), maka besarnya ketidakpastian dari pengukuran daya (wP) adalah,

( ) ( )[ ]( ) ( )[ ]

%41,141,1

2

01,010011 22

22

22

±=±=

=

×+×=

×+×=

⎥⎥⎦

⎢⎢⎣

⎡⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ ×+⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ ×=

W

wVwI

wIPw

VPw

IV

IVP δδ

δδ

Dengan demikian, maka hasil pengukuran daya haruslah ditulis sebagai berikut,

%41,1100 ±= WP

Endang Wijaya – ED PNJ 1-6

Page 9: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Pertanyaan Interaktif:

1. Jika rheostat pada gambar 1-3 memiliki spesifikasi 100Ω ±1%, hitunglah ketidakpastian pengukuran daya dalam persen jika menggunakan rumus,

a. RIP ×= 2 b. RVP

2=

2. Dari tiga metoda pengukuran daya tersebut, metoda pengukuran

mana yang terbaik ? Jelaskan alasan-alasannya secara ilmiah. Tugas mandiri: Resistansi PTC, R20 pada temperatur ruang standar 20oC, diukur dengan menggunakan omhmeter digital yang memiliki kepresisian ±2% menunjukkan 120Ω. Koefisien temperatur resistansi PTC, α sebesar 5000 ppm/oC ± 1%. Hitunglah resistansi PTC dan ketidakpastian pengukurannya dalam persen pada temperatur 70oC, jika temperatur saat itu diukur dengan menggunakan thermometer digital yang memiliki kepresisian ±1%.

Keterangan: 1 ppm = 6101

atau in a part per-million.

Tugas dikerjakan oleh dua orang, diketik 1-spasi dengan huruf arial 12 dan dipresentasikan oleh satu kelompok di kelas menggunakan power-point pada pertemuan berikutnya. Alokasi waktu 15 menit ( 5 menit presentasi dan 10 menit tanya jawab dengan audiens). Referensi: [1] J.P. Holman. 1984. ”Experimental Methods For Engineers”. 4-th Ed. McGraw-Hill Book, Inc.

Endang Wijaya – ED PNJ 1-7

Page 10: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

1.3. Analisis Statistik Data Pengukuran Banyak metoda analisis statistik yang digunakan dalam teknik pengukuran dan tidak mungkin seluruhnya dibahas disini. Akan tetapi, beberapa metoda yang penting dan umum dipakai akan dijelaskan secara detail. Sebelum masuk kepada pokok bahasan, terlebih dahulu perlu dijelaskan tentang definisi dari beberapa istilah penting [1]. a. Nilai rata-rata (Arithmetic mean), mX Arithmetic mean adalah nilai rata-rata dari sejumlah sampel pengukuran dan dirumuskan sebagai,

∑=

=n

iim X

nX

1

1 (1-6)

dengan n adalah jumlah sampel pengukuran dan adalah sampel pengukuran untuk i=1…..n.

iX

b. Deviasi (Deviation), id Deviasi, didefinisikan sebagai penyimpangan dari masing-masing sampel pengukuran terhadap nilai rata-rata .

idmX

mii XXd −= (1-7)

Sedangkan nilai deviasi rata-rata absolut id dirumuskan sebagai,

∑=

−=n

imi XX

nid

1

1 (1-8)

c. Deviasi Standar (Standard Deviation), σ Deviasi standar, σ atau deviasi efektif didefinisikan sebagai akar dari nilai rata-rata kwadrat deviasi (root mean square deviation) dan dirumuskan sebagai,

Endang Wijaya – ED PNJ 1-8

Page 11: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

( ) 201

1

2 ≥−= ∑=

nXXn

n

iminσ (1-9)

Diperlukan sedikitnya 20 sampel pengukuran untuk dapat membuat perkiraan yang dapat diandalkan mengenai deviasi standar dan validitas data. Untuk jumlah sampel kurang dari 20 dikenal dengan istilah Unbiased standard deviation dan dirumuskan sebagai,

( ) 201

1

1

21 <−

−= ∑

=− nXX

n

n

iminσ (1-10)

d. Kriteria Chauvenet untuk Validasi Data Dalam menerapkan kriteria Chauvenet untuk menolak sampel pengukuran yang meragukan, maha harus dihitung dahulu deviasi masing-masing pengukuran, dan deviasi standar, id σ . Jika perbandingan σ

id > σmaxd

pada tabel 1-2, maka data tersebut tidak valid dan dapat dibuang. Proses validasi data ini hanya dilakukan sekali saja.

Tabel 1-2 Kriteria Chauvenet untuk Validasi Data [1]

Jumlah Sampel Pengukuran, n

σmaxd

3 1,38 4 1,54 5 1,65 6 1,73 7 1,80

10 1,96 15 2,13 25 2,33 50 2,57

100 2,81 300 3,14 500 3,29

1000 3,48

Endang Wijaya – ED PNJ 1-9

Page 12: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Contoh: Hasil pengukuran penguatan tegangan, Av Non-Inverting Amplifier diperlihatkan pada tabel 1-3. Hitunglah penguatan rata-rata dan deviasi standarnya.

Tabel 1-3 Data hasil pengukuran penguatan tegangan Non-Inverting Amplifier

Vin (mV) Vout (mV) Av =Vout/Vin

10,00 53,00 5,3020,00 114,60 5,7330,00 203,10 6,7740,00 210,40 5,2650,00 216,50 4,3360,00 327,00 5,4570,00 426,30 6,0980,00 451,20 5,6490,00 522,90 5,81

100,00 775,00 7,75 Penyelesaian: Berdasarkan tabel 1-2, untuk jumlah sampel n=10 perbandingan σ

maxd tidak boleh lebih dari 1,96. Dengan demikian sampel data ke-10 tidak valid dan harus dibuang.

n=10 Avm = 5,81

σn-1 = 0,92

n IdiI IdiI/σ 1 0,51 0,55 2 0,08 0,09 3 0,96 1,04 4 0,55 0,60 5 1,48 1,61 6 0,36 0,39 7 0,28 0,30 8 0,17 0,18 9 0,00 0,00

10 1,94 2,11

Endang Wijaya – ED PNJ 1-10

Page 13: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Setelah data ke-10 dibuang, maka hasilnya adalah:

7,06,51 ±=±= −nVmV AA σ

Vin (mV) Vout (mV) Av =Vout/Vin 10,00 53,00 5,30 20,00 114,60 5,73 30,00 203,10 6,77 40,00 210,40 5,26 50,00 216,50 4,33 60,00 327,00 5,45 70,00 426,30 6,09 80,00 451,20 5,64 90,00 522,90 5,81

Avm = 5,60

σn-1 = 0,70

Latihan Soal: Sebanyak 20% dari 1000 sampel produk resistor setelah diukur memiliki variasi nilai resistansi sebagai berikut:

- 22% bernilai 101,5Ω - 17% bernilai 99Ω - 41% bernilai 100Ω - 9% bernilai 100,5Ω - Sisanya bernilai 99,5Ω

Buatlah spesifikasi global untuk produk resistor tersebut (R = ..... Ω ±........%)

Tugas Kelompok:

Hasil pengukuran energi matahari dengan menggunakan solar-cell diperlihatkan pada tabel 1-4. Buatlah spesifikasi ketersediaan energi matahari, W (joule) dari jam 10.00 – 15.00 (Gunakan kriteria Chauvenet). Tugas dikerjakan oleh dua orang, diketik 1-spasi dengan huruf arial 12 dan dipresentasikan oleh satu kelompok di kelas menggunakan power-point pada pertemuan berikutnya. Alokasi waktu 15 menit ( 5 menit presentasi dan 10 menit tanya jawab dengan audiens).

Endang Wijaya – ED PNJ 1-11

Page 14: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Tabel 1-4 Hasil pengukuran energi matahari menggunakan solar-cell

Waktu Rata-rata Waktu Rata-rata

Vout (V) Iout (A) Vout (V) Iout (A)

10:00:00 12,7 3,18 13:00:00 11,4 2,85 10:10:00 13,1 3,28 13:10:00 11,9 2,98 10:20:00 13,4 3,35 13:20:00 11,2 2,80 10:30:00 10,9 2,73 13:30:00 12,5 3,13 10:40:00 9,4 2,35 13:40:00 14,1 3,53 10:50:00 12,5 3,13 13:50:00 12,9 3,23 11:00:00 11,2 2,80 14:00:00 8,3 2,08 11:10:00 11,9 2,98 14:10:00 10,1 2,53 11:20:00 13,2 3,30 14:20:00 9,2 2,30 11:30:00 13,5 3,38 14:30:00 8,1 2,03 11:40:00 13,9 3,48 14:40:00 13,1 3,28 11:50:00 13,9 3,48 14:50:00 13,2 3,30 12:00:00 13,7 3,43 15:00:00 13,1 3,28 12:10:00 12,7 3,18 15:10:00 12,9 3,23 12:20:00 13,0 3,25 15:20:00 12,7 3,18 12:30:00 12,9 3,23 15:30:00 12,5 3,13 12:40:00 11,7 2,93 15:40:00 13,2 3,30 12:50:00 13,2 3,30 15:50:00 13,7 3,43

Referensi: [1] J.P. Holman. 1984. ”Experimental Methods For Engineers”. 4-th Ed. McGraw-Hill Book, Inc.

Endang Wijaya – ED PNJ 1-12

Page 15: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

1.4. Metoda Chi-Square Metoda Chi-Square digunakan untuk mendapatkan persamaan korelasi antara variabel output, y dengan variabel input, x dari sejumlah sampel pengukuran yang dilakukan. Metoda ini hanya digunakan jika karakteristik sebaran sampel pengukuran linier. Bentuk umum yang digunakan diperlihatkan pada persamaan (1-11).

baxy += (1-11) dengan:

- y adalah output - x adalah input - a adalah slope atau gradien - b adalah intercept

Besarnya parameter a dan b dapat dicari dengan menggunakan persamaan (1-12) dan (1-13) [1].

∑ ∑∑ ∑ ∑

−=

22 )(

))((

ii

iiii

xxn

yxyxna (1-12)

∑ ∑∑ ∑ ∑∑

−=

22

2

)(

))(())((

ii

iiiii

xxn

xyxxyb (1-13)

Dengan deviasi standar, σ :

σ =

( )

⎥⎥⎥⎥⎥

⎤−

2

2yi

⎢⎢⎢⎢⎢

∑=1

n

yn

ii

= ⎥⎥⎦

⎤− )2b

⎢⎢⎣

−∑2

(

n

axy ii (1-14)

dengan baxy ii += .

Endang Wijaya – ED PNJ 1-13

Page 16: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Contoh: Hasil pengukuran Non-Inverting (NI) Amplifier diperlihatkan pada gambar 1-4. Dari gambar tersebut dapat terlihat jelas, bahwa hubungan antara output dengan input adalah linier.

Gambar 1-4 Sebaran data hasil pengukuran NI Amplifier

Dengan menggunakan persamaan (1-12) dan (1-13), persamaan korelasi Vout=f(Vin) dari hasil pengukuran adalah:

28,1.08,10.

−=+=

in

inout

VbVaV

untuk Vin = 0 – 90 mV.

Dengan a = 10,08 adalah penguatan tegangan, dan b = -1,28 mV adalah kesalahan nolnya. Gambar 1-5 memperlihatkan grafik Vout=10,08Vin-1,28 terhadap grafik sebaran datanya.

Gambar 1-5 Karaktristik hasil pengukuran NI Amplifier

Endang Wijaya – ED PNJ 1-14

Page 17: Pendahuluan Pengukuran Berbasis Komputer

Tugas mandiri: Hasil pengukuran pemanas listrik sebagai beriku’ Daya, P (W) 30 40 50 60 80 90 100 Temperatur, T (oC) 57 64 73 81 87 96 98

a. Buatlah persamaan T = f(P) dari hasil pengukuran tersebut b. Gambarkan grafik dan sebaran datanya

Catatan: Gunakan program MSExcel Referensi: [1] J.P. Holman. 1984. ”Experimental Methods For Engineers”. 4-th Ed. McGraw-Hill Book, Inc.

Endang Wijaya – ED PNJ 1-15