Diterima: 30 Oktober 2020; Direvisi: 11 Desember 2020; Disetujui: 22 Desember 2020 JTERA, Vol. 5, No. 2, Desember 2020 © 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Komparasi Kinerja Kendali PID dan Logika Fuzzy pada Simulator Plant Orde Dua
Sarjono Wahyu Jadmiko, Sofian Yahya, Sudrajat, Fahira Azizah Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Bandung, 40012, Jawa Barat, Indonesia sarjono_wahyu@polban.ac.id

## Abstrak
Sistem  kendali  Proporsional  Integral  Derivatif (PID)  dan fuzzy  logic dapat  menghasilkan  respon  pengendali  yang baik  dan  handal  untuk  mengendalikan plant-plant di  berbagai  industri  dan  masih  banyak  digunakan  hingga  saat  ini. Dalam  penelitian  ini,  akan  diteliti  perbandingan  indikator  kinerja  kendali  PID  dan  kendali  logika  fuzzy  berbasis Programmable Logic Control (PLC) pada simulator plant orde dua. Karakteristik yang dibandingkan yaitu persentase nilai error  steady  state (Ess), overshoot (Mp),  dan settling  time (Ts).  Penelitian  ini,  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa sample  plant  orde dua  yang  tersedia  pada  modul Simulated  Control  System pabrikan  Laybold.  Dari  hasil penelitian, diperoleh Ess = 0 untuk kendali PID maupun kendali logika fuzzy. Kendali fuzzy memiliki Mp yang cukup tinggi  dan  membutuhkan  waktu  yang  cepat  untuk  mencapai  kestabilan  dengan  Mp  =  0,44%  dan  Ts  =  5,68  detik, sedangkan kendali PID menghasilkan output respon dengan Mp yang rendah dan membutuhkan waktu yang lama untuk mencapai  kestabilan  dengan  Mp  =  0,2%  dan  Ts  =  8,18 detik.  Dari  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  kendali PID, menujukkan kinerja yang lebih baik, dibandingkan kendali logika fuzzy pada plant orde dua yang memiliki nilai time  constant yang  kecil.  Pada  kendali  logika  fuzzy,  menunjukkan  hasil  kinerja  yang  cukup  baik,  apabila  diterapkan pada plant orde dua yang memiliki nilai time constant yang besar.
Kata kunci: PID, logika fuzzy, PLC, simulator plant orde dua

## Abstract
Proportional Integral Derivative (PID) and Fuzzy Logic control systems can produce a good and reliable controller response to control plants in various industries and are still widely  used today. In this research, we will examine the comparison of performance indicators for PID control and fuzzy logic control based on Programmable Logic Control (PLC) on a second order plant simulator. The characteristics being compared are the percentage of steady state (Ess), overshoot  (Mp),  and  settling  time  (Ts)  error  values.  This  research  was  conducted  using  several  second-order  sample plants available in the Laybold Simulated Control System module. From the research results, it is obtained that Ess = 0 for PID control and fuzzy logic control. Fuzzy control has a high Mp and requires a fast time to achieve stability with Mp = 0.44% and Ts = 5.68 seconds, while PID control produces a response output with low Mp and takes a long time to achieve stability with Mp = 0.2% and Ts = 8.18 seconds. From the research results, it can be concluded that PID control  shows  better  performance  than  fuzzy  logic  control  on  second  order  plants  which  have  a  small  time  constant value.  In  the  fuzzy  logic  control,  the  performance  results  are  quite  good,  when  applied  to  second  order  plants  which have a large time constant value.
Keywords: PID, fuzzy logic, PLC, second-order plant simulator

## I. P ENDAHULUAN
Di  dalam  industri  dibutuhkan  suatu  sistem pengendalian yang baik guna menunjang perbaikan performance  dalam  proses  produksi,  serta  dapat meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  produksi  [1]. Metode  sistem  kendali  yang  telah  berkembang  dan dipakai  di  industri  pun  bermacam-macam,  salah
satu  contohnya,  yaitu  sistem  kendali  konvensional Proporsional  Integral  Derivatif  (PID).  Adapun metode sistem kendali non-konvensional yang telah diterapkan  di  industri,  yaitu  kendali  logika  fuzzy. Kendali  logika  fuzzy,  memiliki  kemampuan  untuk dapat  mengendalikan plant yang  mempunyai tingkat  kompleksitas  yang  tinggi  dan  mampu mengendalikan  sistem  dengan  banyak  parameter
yang  dikendalikan  [2].  Namun  demikian,  perlu dilakukan sebuah studi yang dapat menggambarkan perbandingan  hasil  pengendalian  dari  kendali  PID dan logika fuzzy, khususnya dalam plant orde dua.
Perancangan  dan  simulasi  pengendalian  pada suatu sistem plant orde dua dengan metode berbeda pernah  dilakukan  oleh  para  peneliti.  Bahkan, implementasi dengan metode yang sama, pada plant yang berbeda juga pernah diimplementasikan tetapi dengan basis yang berbeda.  Seperti pada penelitian [2]  yang  menggunakan  pengendali hybird PID- Fuzzy  untuk  mengendalikan  plant  orde  dua  agar dapat  diketahui  pengaruh  konstanta  PID  pada sistem  kontrol hybrid PID-Fuzzy  secara  umum. Hasilnya  menunjukkan bahwa dengan penambahan kendali  PID  pada  kendali  logika  fuzzy  dapat memperbaiki  karakteristik  respon  waktu  pada sistem  orde  dua.  Berbeda  dengan  penelitian  [3] yang  melakukan  pengendalian plant orde  dua menggunakan  simulasi  MATLAB  untuk  kendali logika  fuzzy  dan  simulasi  pada  ORCAD  PSPICE untuk  kendali  PID.  Didapatkan  hasil  bahwa penggunaan metode kendali logika fuzzy menghasilkan  respon  yang  lebih  baik  dari  pada kendali  PID  dalam  mencapai  keadaan steady  state . Pada  kendali  logika  fuzzy  mempunyai  kesalahan keadaan  tunak  yang  lebih  kecil  yaitu  10%  dengan selisih settling  time 2,23  detik  dan  persentase overshoot/undershoot yang  lebih  kecil  yaitu  6,85% dibandingkan pengendali PID.
Dalam  dunia  industri,  perangkat  pengendali yang  banyak  digunakan  adalah Programmable Logic  Control (PLC).  Perangkat  ini  banyak digunakan  karena  memiliki  kehandalan  baik  dalam
performa  maupun  fisiknya.  Penerapan  pengendali PID maupun logika fuzzy juga telah dilakukan oleh [4]-[10],  dari  mulai  aplikasi  pada  sistem  kendali temperature,  level,  motor  listrik,  dan  sistem monitoring.
Berdasarkan  tersebut,  pada  penulisan  penelitian ini  kami  tertarik  untuk  melakukan  penelitian dengan  mengimplementasikan  metode  kendali fuzzy dan metode kendali PID pada simulator plant orde  dua  berbasis  PLC.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  membandingkan  hasil  kinerja  atau performance  indicator kendali  PID  dan  kendali logika  fuzzy  berdasarkan  nilai error  steady  state (Ess), maximum  overshoot (Mp),  dan settling  time (Ts)  pada  simulator plant orde  dua  berbasi  PLC Omron  CJ1G-MAD42.  Selain  itu,  dapat  diketahui kelebihan  dan  kekurangan  dari  masing-masing kendali  apabila  diterapkan  pada  suatu plant yang sama.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Gambar 1 menunjukkan diagram proses pengendalian  yang  dirancang.  Perancangan  sistem dilakukan  untuk  mengamati  keluaran  kurva tanggapan  keluaran  respon  pada  simulator plant orde  dua.  Kemudian  dilakukan  metode  optimasi loop terbuka  untuk  menentukan  nilai  parameter- parameter  PID,  seperti  nilai  Kp,  Ki,  dan  Kd.  Lalu dilakukan  proses tunning PID,  untuk  mendapatkan hasil respon sesuai dengan yang diinginkan.
Hasil  dari  respon  tersebut,  diproses  oleh  PLC yang telah diprogram berdasarkan algoritma kendali PID  dan  kendali  fuzzy  tipe  Sugeno  secara manual/satu  per  satu.  Pertama,  hasil  dari  respon akan  diproses  oleh  PLC  yang  telah  diprogram berdasarkan  algoritma  kendali  PID.  Kedua,  respon akan  diproses  oleh  PLC  yang  telah  diprogram berdasarkan algoritma logika fuzzy-Sugeno.
Kemudian  akan  diamati  hasil  kinerja  dari masing-masing  kendali,  berdasarkan  Ess,  Mp,  dan Ts.  Selanjutnya,  dilakukan  pengamatan  dan perbandingan  untuk  mengetahui  kelebihan  dan kekurangan  dari  masing-masing  kendali  dan  untuk dapat  mengetahui  manakah  diantara  kedua  kendali tersebut  yang  lebih  andal  dalam  menangani gangguan pada sistem.

## A. Simulator Plant Orde Dua
Sistem  orde  dua  merupakan  sistem  yang  dalam fungsi Laplace memiliki fungsi alih dengan pangkat s tertinggi  sama  dengan  dua.  Pada  sistem  kendali loop tertutup,  suatu  sistem  orde  dua  dapat  ditulis dengan rumus:
(1)
dengan adalah  frekuensi  alami  tak  teredam, adalah  konstanta  waktu  ( time  constant ),  dan adalah nilai rasio redaman.
Pada  penelitian  ini  implementasi  pengendalian dilakukan  dengan  menggunakan  simulator plant orde  dua.  Simulator  ini,  merupakan  sebuah  modul controller yang  dapat  memodelkan  respon  kendali dengan  fungsi  transfer  orde  tertinggi  sama  dengan dua.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2, modul ini dibagi menjadi empat bagian, yaitu: 1. Bagian  A,  merupakan power  supply simulator DC  (±  15  volt),  yang  digunakan  sebagai  catu daya modul simulator plant orde dua.
2. Bagian  B,  merupakan  pengaturan  tegangan set point ,  beban,  dan  sumator.  Tegangan set  point dapat  diatur  dari  0-10  volt,  sesuai  tegangan referensi yang diinginkan. Beban yang digunakan  berupa  tegangan  yang  diberikan kepada  sistem,  dengan range 0-10  volt, sedangkan sumator, berfungsi sebagai penambah beban (tegangan).
3. Bagian  C,  merupakan  pengaturan  pemilihan simulasi plant yang  diinginkan,  yaitu  orde  satu atau orde dua.
4. Bagian D, merupakan blok pengendali PID.
` PID DAC ADC 1      10 1      10 ORDE 1 ORDE 2 Sumator Referensi 0-10 V T1 T2 PLANT ORDE 1 DAN ORDE 2 + BEBAN PLC CJIM MAD 42 T1 T1 & T2 ADC MAD 42 SP E PV 0-10 V CONTROLER 15 V 0 V -15 V Power Supply A B C D
Gambar 2. Pengendali loop tertutup dengan simulator plant orde dua Tabel 1. Konversi nilai parameter PID [11] Set value Kp Ti Td Des (&) Des (&) Nilai Des (&) Nilai Des (&) Nilai 300 650 1,00 2 0,48 &4 1,47 300 600 1,44 4 0,8 &3 1,05 300 550 1,75 6 1,01 &2 0,53 300 500 2,05 8 1,22 &1 0,12 300 400 2,45 10 1,5 300 350 2,61 20 2,67 300 300 3,05 30 3,89 300 250 3,35 40 5,33 300 200 4,82 50 7,33 300 150 5,43 300 100 6,07

## B. Perancangan Kendali PID
Perancangan  kendali  PID  pada  simulator plant orde dua dilakukan dengan beberapa tahap, dimana pada  pengendali  PID  dilakukan  dengan  metode optimasi loop terbuka  Ziegler-Nichols,  untuk mendapatkan kurva reaksi agar dapat diketahui nilai parameter  Kp,  Ti,  dan  Td.  Lalu  setelah  itu dilakukan  konversi  nilai  parameter  PID  pada  PLC seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Gambar  3 menunjukkan  salah  satu  kurva  tanggapan loop terbuka dari simulator plant orde dua.
Gambar 3. Hasil respon loop terbuka plant orde dua Tabel 2. Hasil perhitungan parameter PID Jenis kendali Parameter Kp Ti Td P - - PI -

## PID
Dari hasil penarikan garis di kurva karakteristik plant orde dua di atas didapat T = 0,53 detik dan L = 0,3 detik. Dengan menggunakan metode Ziegler- Nichols,  maka  nilai  Kp,  Ti,  dan  Td  untuk  kurva karakteristik plant orde  dua  dapat  dihitung menggunakan persamaan pada Tabel 2.
Berdasarkan hasil perhitungan parameter kendali PID dengan metode Ziegler-Nichols, diperoleh nilai Kp  =  2,2;  Ti  =  1,6;  dan  Td  =  0,15.  Maka,  untuk setting parameter  tersebut  pada  PLC, setting nilai desimal  parameter  Kp  pada  PLC  dipilih  Kp  = &500,  Ti  =  &15,  dan  Td  =  &2.  Kemudian,  dibuat program  kendali  PID  pada  PLC  menggunakan bahasa ladder  diagram dan  FBD  ( function  blok diagram ).

## C. Perancangan Kendali Logika Fuzzy
Gambar  4  menunjukkan  diagram  blik  kendali logika  fuzzy.  Berdasarkan  diagram  blok  tersebut, pemograman pada PLC terdiri dari pemograman set
point , masukan Error dan dError , pengendali fuzzy , dan  pemograman process  value (PV)  yang merupakan feedback sistem.  Tegangan  pada feedback sistem memberikan masukan berupa input analog  ke  PLC  dari  0-5  volt.  PLC  OMRON  CJ1G mempunyai  modul  analog input dengan  resolusi maksimal  8000  untuk  10  volt,  sehingga  resolusi PLC untuk 0-5 volt adalah 0-4000 volt.
Pada  perancangan  fungsi  keanggotaan,  dipakai fungsi  keanggotaan  berbentuk  segitiga  sebanyak tiga  buah  untuk  nilai Error,  dError ,  dan control action .  Nilai Error dan dError sistem  diperoleh melalui persamaan berikut ini.
(2) (3)
dengan  SP  adalah  ( set  point ),  PV  adalah  ( present value ), Error(k) adalah  nilai Error saat  ini,  dan Error(k-1) adalah  nilai error sebelumnya.  Fungsi keanggotaan masukan Error dan dError ditunjukkan  pada  Gambar  5  dan  Gambar  6.  Dari grafik himpunan keanggotaan Error , dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Dikatakan error  negative ,  jika  nilai Error kurang  dari  &-2000  dan range  error berada diantara &2000 sampai &0.
2. Dikatakan error  zero ,  jika range  error berada diantara &-2000 sampai &2000.
3. Dikatakan error  positive ,  jika  nilai range  error berada diantara &0 sampai &2000 dan lebih dari &2000.
Dari  grafik  himpunan  keanggotaan dError , dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Dikatakan derror  negative ,  jika  nilai derror kurang  dari  &-810  dan range derror berada diantara &810 sampai &0.
2. Dikatakan derror zero , jika range derror berada diantara &-810 sampai &810.
3. Dikatakan derror  positive ,  jika  nilai range derror berada  diantara  &0  sampai  &2000  dan lebih dari &2000.
Gambar 4. Diagram blok perancangan sistem logika fuzzy
Gambar 5. Himpunan keanggotaan Error
Gambar 6. Himpunan keanggotaan dError
Tabel 3. Range error dan derror
V SP (V) V PV (V) &V SP &V PV &error &derr 0,1 3 2.5 1005 2820 1815 810 0,2 3 2.5 1005 2820 1815 810 0,3 3 2.5 1005 2820 1815 810 0,4 3 2.5 1005 2820 1815 810 Tabel 4. Tabel aturan fuzzy Parameter Error Negatif Error Zero Error Positif dError Negatif Kecil (R1) Kecil (R2) Kecil (R3) dError Zero 0 (R4) 0 (R5) 0 (R6) dError Positif Besar (R7) Besar (R8) Besar (R9)
Data batas parameter Error dan dError tersebut dilihat  dari  hasil  respon  tanggapan plant orde-2 pada  percobaan loop tertutup  tanpa  pengendali, ketika  diberikan  beban  penuh  seperti  pada  Tabel  3 dengan  V sp adalah  tegangan set  point ,  V pv adalah tegangan present  value , adalah  konstanta waktu plant orde  dua. Range tersebut  dijadikan parameter input pada kendali logika fuzzy.
Setelah  didapat  range Error dan dError , diperlukan rule  base sebagai  aturan  dasar  sistem kendali fuzzy . Rule  base ini  harus  disesuaikan dengan  karakteristik plant orde  dua  ketika  diberi gangguan  Adapun rule  base yang  dirancang ditampilkan pada Tabel 4.
Gambar 7. Fungsi keanggotaan output
Inferensi diperoleh dari kumpulan dan hubungan antar aturan. Inferensi ini dilakukan dengan mencari nilai  minimum  dari  basis  aturan  fuzzy  sebagai berikut:
1. µ r1 =Min{µer N (x 1 ), µde N (x 2 )}; output = Small 2. µ r2 =Min{µer N (x 1 ), µde Z (x 2 )}; output = Small 3. µ r3 =Min{µer N (x 1 ), µde P (x 2 )}; output = Small 4. µ r4 =Min{µer Z (x 1 ), µde N (x 2 )} ; output = 0 5. µ r5 =Min{µer Z (x 1 ), µde Z (x 2 )} ; output = 0 6. µ r6 =Min{µer Z (x 1 ), µde P (x 2 )} ; output = 0 7. µ r7 =Min{µer P (x 1 ), µde N (x 2 )} ; output = Big 8. µ r8 =Min{µer P (x 1 ), µde z (x 2 )} ; output = Big 9. µ r9 =Min{µer P (x 1 ), µde p (x 2 )} ; output = Big
Setelah tahap inferensi, maka selanjutnya adalah tahap  defuzifikasi.  Metode  yang  digunakan  yaitu Sugeno.  Pada  defuzifikasi  metode  sugeno  dicari output dengan merata-rata suatu persamaan. Bentuk output dari  fuzzy  berupa  nilai  tegas.  Pendekatan matematis  dari  metode weight  average ditulis sebagai berikut.
(4)
dengan z adalah output tegas, R adalah nilai fungsi keanggotaan output ,  dan z_i adalah  derajat keanggotaan output ke-i . Pada penelitian ini, dipilih nilai decimal  output dengan range sebesar  0-4000 ms dengan nilai batas bawah adalah &10 dan batas atas adalah &2000 seperti pada Gambar 7.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Implementasi  perangkat  keras  pengendalian dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Sistem  kendali  yang dirancang  kemudian  diuji  untuk  mengetahui performa pengendalian. Pengujian dilakukan dengan  memberikan time  constant ( )  0,2 sampai 0,5 untuk kedua jenis kendali. Plant kendali yang digunakan dalam bentuk persamaan polynomial  orde  dua  dengan  koefisien time constant sebagai berikut.
(5)
Gambar 8. Rangkaian pengujian
Hasil  pengujian  kendali  PID  dan  kendali  logika fuzzy pada  simulator plant orde  dua  dapat  dilihat pada  Gambar  9,  Gambar  10,  Gambar  11,  dan Gambar  12.  Dari  hasil  pengujian  kendali  PID  dan kendali logika fuzzy pada simulator plant orde dua, terlihat bahwa dengan menggunakan kendali logika fuzzy diperoleh  waktu  naik  ( rise  time) respon menuju stabil yang lebih cepat. Untuk kendali PID pada  konstanta  waktu plant orde -2 0,3, diperoleh waktu naik yang diperlukan menuju stabil adalah 11,18 detik. Pada kendali fuzzy , waktu yang diperlukan adalah 2 detik. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  kendali  logika fuzzy memungkinkan  diperolehnya  respon  keadaan mantap yang lebih cepat.
Gambar 9. Tanggapan respon PID (atas) dan logika fuzzy (bawah) pada
Gambar10. Tanggapan respon PID (atas) dan logika fuzzy (bawah) pada
Gambar 11. Tanggapan respon PID (atas) dan logika fuzzy (bawah) pada
Gambar 12. Tanggapan respon PID (atas) dan logika fuzzy (bawah) pada
Tabel 5. Hasil kinerja kendali PID dan kendali fuzzy
Kendali Tanpa Gangguan Dengan Gangguan Mp (%)  Ess (%) Ts (s) Mp (%) Ess (%) Ts (s) 0,2 PID 0 0 7,90 0,21 0 8,45 Fuzzy 0,10 0 1,63 0,49 0 2,90 0,3 PID 0 0 9,90 0.20 0 9,27 Fuzzy 0,10 0 3,45 0,41 0 6,45 0,4 PID 0 0 10,00 0,20 0 9,45 Fuzzy 0,09 0 4,27 0,38 0 8,18 0,5 PID 0 0 10,18 0,20 0 9,72 Fuzzy 0,08 0 6,90 0,35 0 9,54
Gambar 13. Grafik perbandingan perubahan nilai time constant terhadap rise time pada kendali PID dan kendali fuzzy
Gambar 14. Grafik perbandingan perubahan nilai time constant terhadap settling time pada PID dan kendali fuzzy
Gambar 15. Grafik perbandingan perubahan nilai time constant terhadap max. overshoot pada kendali PID dan fuzzy
Dari  hasil  pengujian,  menunjukkan  dengan menggunakan  kendali  logika fuzzy diperoleh settling time respon pada saat terjadi gangguan yang lebih  cepat.  Untuk  kendali  PID  pada  konstanta waktu  0,3,  diperoleh  nilai settling  time gangguan adalah  9,27  detik.  Pada  kendali fuzzy ,  waktu  yang
diperlukan  adalah  6,45  detik.  Dengan  demikian, dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  kendali logika fuzzy memungkinkan  diperolehnya  respon settling  time untuk  meredam  gangguan  yang  lebih cepat.
Dari  hasil  pengamatan  kinerja  perbandingan antara  kendali  PID  dan  kendali  logika fuzzy , diperoleh  bahwa  penggunaan  kendali  logika  fuzzy dilihat dari hasil respon rise time (Gambar 13) dan settling  time (Gambar  14)  menunjukkan  kinerja yang  baik  jika  dibandingkan  dengan  kendali  PID. Jika  dilihat  dari overshoot (Gambar  15),  kendali PID  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  jika dibanndingkan  dengan  logika  fuzzy.  Kendali  PID sebaiknya, diterapkan pada karakteristik plant orde dua yang mempunyai nilai time constant yang kecil. Sebaliknya, apabila dilihat dari hasil respon kinerja kendali  logika  fuzzy,  yaitu  nilai rise  time, overshoot, dan settling  time menunjukkan  kinerja yang  cukup  baik  pada  nilai  konstanta  waktu plant orde dua yang besar.
Sistem plant orde  dua  menggunakan  kendali PID  mampu  meredam overshoot gangguan  lebih kecil  dibandingkan  kendali  logika fuzzy dan membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  mencapai kestabilan.  Penggunaan  kendali  PID  dan  kendali logika fuzzy pada plant orde dua mampu melakukan pengendalian  dengan  memperkecil  nilai error sistem.  Berdasarkan  Gambar  15,  dapat  dilihat bahwa  respon overshoot yang  dihasilkan  oleh kendali  PID  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan respon overshoot menggunakan  kendali  logika fuzzy . Namun, pada  nilai time constant yang besar, kendali  logika fuzzy pun  mampu  meredam overshoot cukup  baik,  sebagaimana  kendali  PID. Oleh  sebab  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa    respon yang  dihasilkan  oleh  kendali fuzzy ,  menunjukkan hasil  yang  cukup  baik,  apabila  digunakan  untuk nilai time  constant yang  besar.  Sebaliknya,  pada time  constant yang  kecil  lebih  baik  menggunakan kendali  PID.  Untuk  parameter  Ess,  kedua pengendali ini mampu menghasilkan nilai 0%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa apabila dilihat dari karakteristik respon yang dihasilkan,  kendali  PID  menujukkan  kinerja  yang lebih  baik  dibandingkan  kendali  logika  fuzzy  pada time constant yang kecil. Sebaliknya, kendali logika fuzzy menunjukan  hasil  kinerja  yang  cukup  baik, apabila  diterapkan  pada  karakteristik plant yang memiliki  nilai time  constant yang  besar.  Untuk pengembangan  yang  berkaitan  dengan  ini  dapat diterapkan  basis  aturan  yang  lebih  banyak  agar dapat  meredam overshoot pada  saat  gangguan.
Selain  itu,  dapat  digunakan  parameter  fuzzy  yang optimal  untuk  mendapatkan  nilai overshoot yang lebih kecil.

## R EFERENSI
[1]  K.  Simamora,  “Desain  Kendali  PID  Pada  Plant Debit  Air  Dengan  Metode  Ziegler-Nichols  Dan Cohen-Coon  Menggunakan  Matlab  Dan  Arduino,” Tugas Akhir Politeknik Negeri Bandung , 2015.
[2]  J.  Purboyo,  “Pengaruh  Perubahan  Konstanta  PID Pada Sistem Kontrol Hybird Fuzzy-PID Pada Plant Orde Dua Secara Umum,” Tugas Akhir Universitas Diponegoro , 2002.
[3]  A. K.  Kumawat,  S.  Rana, and A. Sharma,  “Design and  Implementation  of  PID  Controller  for  Second Order  Plant  and  Comparison  of  its  Performance with  Fuzzy  Logic  based  Controller,” Int.  Jour.  of Electronic and Electrical Engineering , vol. 7, no. 1, pp. 19-24, 2014.
[4]  A.  Rahman,  A.  I.  Gunawan,  R.  T.  Widodo,  and  L. Sulistijono,  “Fuzzy  Logic  Untuk  Kontrol  Modul Proses  Kontrol  Dan  Transduser  Tipe  DL2314 Berbasis PLC,” Tugas Akhir EEPIS , 2011.
[5]  H.  A.  Jadmiko,  “Rancang  Bangun  Kendali Kecepatan  Motor  Induksi  3  Fasa  Dengan  Metode
PID-Fuzzy  Hybrid  Berbasis  PLC  Omron  CJ1G,” Tugas Akhir Politeknik Negeri Bandung , 2015.
[6]   R.  S.  Rathore,  A.  K.  Sharma,  and  H.  K.  Dubey, “PLC based PID implementation in process control of  temperature  flow  and  level,” Int.  J.  Adv.  Res. Eng. Technol ., vol. 6, no. 1, pp. 19-26, 2015.
[7]  C.  Wei,  X.  Meixiang,  and  F.  Kangling,  “A  PLC- based  fuzzy  PID  controller  for  pressure  control  in coke-oven,”  in Proceedings  of  the  31st  Chinese Control Conference , 2012, pp. 4754-4758.
[8]  N.  Saad  and  M.  Arrofiq,  “A  PLC-based  modified- fuzzy  controller  for  PWM-driven  induction  motor drive  with  constant  V/Hz  ratio  control,” Robotics and  Computer-Integrated  Manufacturing ,  vol.  28, no. 2, pp. 95-112, 2012.
[9]  R.  G.  Baldovino  and  E.  P.  Dadios,  “Design  and development  of  a  fuzzy-PLC  for  an  earthquake simulator/shake  table,”  in 2014  International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information  Technology,  Communication  and Control, Environment and Management (HNICEM) , 2014, pp. 1-6.
[10]  B.  Bo,  L.  Chuang,  and  C.  Meng,  “Based  on  plc fuzzy  control  algorithm  in  the  application  of  level control,”  in 2016  International  Symposium  on Computer,  Consumer  and  Control  (IS3C) ,  2016, pp. 698-701.
[11]  Datasheet OMRON CJ1G. http://www.omron.com