ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Oktober 2023
Optimasi Kendali Ketinggian Air dengan Kontroler Fuzzy PID dalam Menghadapi Variabel Gangguan

## FITRIA SURYATINI, HADI SUPRIYANTO * , ISMAIL ROKHIM, ABDUR ROHMAN HARITS MARTAWIREJA, AHMAD HUSEN
Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia *Email korespondensi: hadi@ae.polman-bandung.ac.id
Received 21 Juli 2023 | Revised 16 Agustus 2023 | Accepted 10 September 2023

## ABSTRAK
Kendali ketinggian air merupakan suatu sistem yang sering ditemukan di sebagian besar fasilitas industri. Kendali ketinggian air seringkali dihadapkan pada gangguan yang  disebabkan perubahan  aliran masuk  serta  perubahan laju pengeluaran  air. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan  kendali ketinggian  air dalam sistem dengan kendali Fuzzy PID dalam menghadapi variasi gangguan berupa perubahan laju pengeluaran air, serta mengimplementasikan pada kontroler PLC. Penelitian ini melibatkan pengujian kendali Fuzzy PID dan  kendali PID  dengan  metode tuning Ziegler-Nichols 1. Variasi gangguan berupa keluaran pompa DC yang bisa diatur kecepatannya  dari  Output  DA  PLC  resolusi  0-6000  yang  dikonversi  menjadi  0- 100%. Hasil penelitian menunjukkan Fuzzy PID dapat diimplementasikan pada PLC dengan hasil yang minim overshoot, settling time yang lebih pendek rata-rata 17.23 detik sedangkan PID rata-rata 78,4 detik dan terdapat overshoot. Namun, Fuzzy PID cenderung memiliki rise time lebih lambat 1-2 detik daripada kendali PID.
Kata kunci : PLC, Fuzzy PID, PID, Water Level, Ziegler-Nichols

## ABSTRACT
Water level control is a system that is often found in most industrial facilities. Water level control is often faced with disturbances caused by changes in the inflow and changes in the rate of discharge of water. This study aims to improve the control of the water level in a system with Fuzzy PID control in dealing with variations in disturbances  in  the  form  of  changes  in  the  rate  of  water  discharge,  and  to implement it on the PLC controller. This study involves testing Fuzzy PID control and  PID  control  using  the  Ziegler-Nichols  1  tuning  method.  The  disturbance variation is in the form of a speed-adjustable DC pump output from the PLC DA Output  with  a  resolution  of  0-6000  which  is  converted  to  0-100%.  The  results showed  that  Fuzzy  PID  can  be  implemented  on  PLCs  with  minimal  overshoot results, shorter settling time with an average of 17.23 seconds while the average PID is 78.4 seconds and there is overshoot. However, Fuzzy PID tends to have a slower rise time of 1-2 seconds than PID control.
Keywords : PLC, Fuzzy PID, PID, Water Level, Ziegler-Nichols

## 1. PENDAHULUAN
Kendali  ketinggian  air  pada  fasilitas  industri  merupakan  aspek  kritis  yang  mempengaruhi kinerja  dan  hasil  Produksi (Omar,  2021) .  Sistem  kendali  ini  bertujuan  untuk mempertahankan ketinggian air pada nilai yang diinginkan, sehingga menjaga stabilitas dan efisiensi operasi (Putri, dkk, 2021) .
Namun,  dalam  lingkungan  industri,  kendali  ketinggian  air  seringkali  dihadapkan  pada tantangan  gangguan  yang  disebabkan  oleh  perubahan  aliran  masuk,  perubahan  laju pengeluaran air. Variasi gangguan ini dapat memengaruhi respons sistem secara signifikan, menyebabkan  ketidakstabilan  atau  kesalahan  pengendalian (Jadmiko,  dkk,  2021) .  Oleh karena  itu,  penting  untuk  melakukan  penelitian  yang  memfokuskan  pada  pengembangan metode  kendali  yang  efektif  untuk  mengatasi  variasi  gangguan  dalam  sistem  kendali ketinggian  air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kestabilan,  keakuratan,  dan responsivitas  kendali  dalam  menghadapi  gangguan  yang  bervariasi.  Dengan  memahami fenomena umum dan tantangan yang dihadapi dalam kendali ketinggian air dengan variasi gangguan, penelitian ini akan memberikan kontribusi dalam pengembangan solusi yang lebih baik untuk mengoptimalkan kendali ketinggian air dalam lingkungan industri.
Terdapat  banyak  metode  yang  telah  diajukan  dalam  penelitian  sebelumnya  untuk mengendalikan  ketinggian  cairan.  Salah  satu  metode  kendali  seperti  PID  (Proportional- Integral-Derivative) untuk mengontrol ketinggian air, yang telah terbukti efektif dalam banyak aplikasi kendali (Isdaryani, dkk, 2021)(Pujiati, dkk, 2021)(Hartanto, dkk, 2020) . Pada penelitian (Gani, dkk, 2019) bahwa sekitar 90% di industri menggunakan pengontrol PID. Dari  data  tersebut  menunjukan  bahwa  kendali  PID  di  industri  masih  banyak  diandalkan. Namun di sisi lain, ada berbagai tantangan yang perlu dihadapi ketika merancang kontroler PID tersebut. Salah satu metode tuning PID yaitu Ziegler-Nichols, metode ini menggunakan respon  sistem  yang  dihasilkan plant  untuk  tuning (Putri,  dkk,  2021)(Daful,  2018) . Kekurangan metode ini yaitu dalam mendapatkan parameter yang cocok dengan sistem yang diinginkan terkadang mendapatkan hasil yang kurang sesuai, artinya perancang sistem kendali tidak  bisa  menentukan  hasil  respon  atau  performa  yang  diinginkan (Hamdani,  2020) . Metode  lain  untuk  menentukan  parameter  PID  yaitu  menggunakan  Logika Fuzzy  yang berdasarkan error dan delta error yang dihasilkan suatu sistem. Dari hasil penelitian metode ini  mampu  memperbaiki  performa  PID  konvensional.  Dalam  menghadapi  variasi  gangguan diantara kendali PID dan Fuzzy Logic (FL), PID seringkali menghasilkan performa yang kurang memuaskan, dengan error lumayan besar, terjadinya overshoot yang signifikan, dan kesulitan mencapai kondisi steady state namun memiliki respon lebih cepat dibanding FL, sedangkan FL memiliki  kualitas  yang  baik  dalam  menghadapi  gangguan  yang  dinamis,  presisi  yang  lebih tinggi, minimnya overshoot namun respon sistem lebih lambat daripada PID (Chen, 2021). Oleh karena itu, penelitian (Efendi, dkk, 2019) mengusulkan penggunaan metode kendali Fuzzy PID, yang menggabungkan logika Fuzzy dengan kendali PID. Metode ini dirancang untuk menentukan  parameter  PID  yang  optimal  berdasarkan error dan  delta  error  dengan  logika Fuzzy  sehingga  mampu  menghasilkan  sistem  yang  optimal.  Hasil  penelitian (Firza,  dkk, 2019) menunjukkan bahwa  kendali Fuzzy  PID mampu  menghasilkan  respons  sistem  yang lebih  baik  dalam  menghadapi  variasi  gangguan  dibandingkan  dengan  kendali  PID konvensional. Penelitian lain tentang Kendali PID dengan PLC untuk ketinggian air yaitu pada (Murdiyanto, dkk, 2021) Hasilnya PID dapat beroperasi dengan baik. Penelitian lain tentang kendali  ketinggian  air  dengan  kendali Fuzzy  untuk  ketinggian  air  yaitu (Ali,  dkk,  2020) menyebutkan bahwa kendali Fuzzy memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan PID konvensional. Dalam konteks ini, penelitian ini akan melengkapi penelitian terdahulu dengan menginvestigasi  penggunaan  kendali Fuzzy  PID  pada  kendali  ketinggian  air  dengan  variasi
gangguan,  serta  menerapkan  kendali  tersebut  pada  PLC  Omron  CP1H  sebagai  platform implementasi.
Berdasarkan hasil studi literatur dari beberapa penelitian terdahulu maka tujuan penelitian ini yaitu  menghadirkan  keterbaruan  dalam  mengaplikasikan  kendali Fuzzy  PID  pada  sistem kendali ketinggian air dengan PLC Omron CP1H dengan variasi gangguan. Penggunaan kendali Fuzzy  PID  membawa  keunggulan  dalam  menangani  variasi  gangguan  yang  bervariasi (Tunjung,  dkk,  2021) ,  sementara  penggunaan  PLC  Omron  CP1H  sebagai  platform implementasi memberikan keandalan dan kemampuan pemrosesan yang handal (Pradibto & Adi,  2015) .  Integrasi  antara  kendali Fuzzy  PID  dan  PLC  Omron  CP1H  memungkinkan pengendalian ketinggian air yang lebih adaptif dan responsif terhadap perubahan kondisi di lingkungan industri. Dengan demikian, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan sistem  kendali  ketinggian  air  yang  lebih  efisien,  akurat,  dan  stabil  dalam  aplikasi  industri. Keberhasilan  pengaplikasian  kendali Fuzzy  PID  pada  PLC  Omron  CP1H  juga  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  teknologi  kendali  yang  lebih  maju  dan  terintegrasi, memperluas pemahaman dan pengetahuan di bidang kendali ketinggian air.

## 2. METODE

## 2.1 Perancangan Sistem
Diagram pada Gambar 1 merupakan gambaran P&ID ( Piping and Instrumentation Diagram) pada penelitian ini yang dirancang dengan beberapa komponen yang terdiri dari PLC sebagai kontrolernya,  pompa  AC  ( Alternating  Current)  dan  pompa  DC  (Direct  Current)  sebagai aktuator,  dan  level  transmitter  sebagai  sensor  untuk  membaca  ketinggian  air.  Media  yang dipakai untuk mengukur ketinggian air pada penelitian ini yaitu menggunakan tangki yang bisa dimonitor  ketinggian  airnya  menggunakan  sensor  level  transmitter.  Aktuator  pompa  AC digunakan untuk mengisi Water Level Tank dengan kecepatan yang bisa diatur menggunakan inverter. Pompa DC digunakan sebagai gangguan untuk menyimulasikan tangki bocor dengan kecepatan debit air keluar yang juga dapat diatur menggunakan driver motor; air yang keluar dari  pompa  dc  akan  masuk  lagi  ke Water  Storage  Tank.  Kemudian  ada  Check  Valve  yang berfungsi sebagai pengaman agar air yang masuk dari inlet tidak keluar lagi. Pressure indicator digunakan  untuk  indikator  tekanan  yang  dihasilkan  pompa  AC. Ball  Valve  berfungsi  untuk membuka atau menutup aliran yang masuk ke tangki.
Gambar 1. Piping and Instrumentation Diagram (P&ID)
Pada Gambar 2, penelitian ini dirancang dengan menggunakan kontroler PLC Omron CP1H untuk mengatur input analog dan digital, serta mengolah output analog dan digital. Node-RED berperan  sebagai Human  Machine  Interface  (HMI)  dan  proses  akuisisi  data,  dengan menggunakan metode observasi terhadap respons sistem terhadap input dari plant.

## Gambar 2. Perancangan Sistem
Prinsip  kerja  yang  tergambar  pada  Gambar  2  melibatkan  berbagai  komponen  untuk mengontrol dan memantau tinggi air. Dashboard Node-RED SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) berfungsi sebagai antarmuka yang mengizinkan kontrol dan pemantauan. Kontrol ini mencakup operasi seperti start, stop, drain, emergency, reset, rekam ke excel, serta pengaturan nilai setpoint dan gangguan. Sementara itu, fitur pemantauan melibatkan animasi plant,  indikator  gauge,  frekuensi,  tekanan,  serta  gangguan.  Grafik  juga  disediakan  untuk melihat  respons  sistem.  Sensor  level  transmitter  memanfaatkan  tekanan  air  dalam  tangki untuk  mengukur  tinggi  air.  Selain  pengendalian  dan  pemantauan  melalui  Node-RED,  panel juga digunakan untuk mengontrol plant, terbatas pada fungsi start, stop, drain, emergency, dan reset. Fungsi pemantauan melalui panel terbatas pada lampu indikator berwarna: hijau
( start), kuning (standby dan drain), merah (emergency).

## 2.2  Perancangan Kendali
Sistem kendali yang digunakan pada pengendalian ketinggian air ini yaitu menggunakan close loop  control  dengan  metode  Fuzzy  PID  seperti  pada  Gambar  3.  Pada  plant  ini,  level  (cm) digunakan sebagai setpoint. Sensor level transmitter berfungsi untuk mengukur ketinggian air pada tangki. Prinsip kerja sensor ini yaitu membaca tekanan hidrostatis fluida dalam tangki. Keluaran  yang  dihasilkan  sensor  berupa  sinyal  analog  berupa  arus  4-20  mA.  Nilai  tersebut kemudian dimasukkan dalam analog input pada PLC untuk diubah menjadi nilai ketinggian. Hasil  yang  didapat  sensor  akan  menjadi feedback  untuk  dikomparasi  dengan  setpoint. Kemudian  sistem Fuzzy  akan  menghitung  nilai  error  dan  delta  error  untuk  menghasilkan keluaran berupa nilai Kp, Ki, dan Kd untuk parameter PID (Muhlasin, dkk, 2020) . Kemudian kecepatan inverter akan menyesuaikan dengan Parameter PID yang baru.
Gambar 3. Diagram Blok Kendali Fuzzy PID

## 2.3  Perancangan Fuzzy PID
Sistem kontrol yang diilustrasikan dalam diagram pada Gambar 4 menggunakan kontroler PID sebagai  kontroler  utama.  Namun,  untuk  mengoptimalkan  kontroler  PID,  digunakan  logika Fuzzy  untuk  membantu  menentukan  nilai  konstanta  gain  untuk  kontroler  PID  yang berdasarkan dari nilai error dan delta error, dengan fungsi keanggotaan yang terlihat pada Gambar  5  dan  6.  Konstanta  kontroler  yang  telah  dioptimalkan  kemudian  ditambahkan  ke konstanta  PID  untuk  menangani  nilai error.  Ketika  terjadi  nilai  error,  konstanta  PID  akan melakukan penyesuaian sendiri ( self-tuning) untuk mencapai konstanta yang optimal (Yahya, dkk, 2020) . Penentuan konstanta PID ini dinyatakan sebagai Pb (Proportional band), Ti (Time integral)  dan  Td  (Time derivative), yang ditentukan  menggunakan  himpunan Fuzzy seperti yang  terlihat  pada  Gambar  5,  dan  Gambar  6.  Basis  aturan  yang  dirancang  mengacu  pada (Pritandi, dkk, 2016) dengan penyesuaian nilai yang terlihat pada Tabel 1.
Gambar 4. Perancangan Kendali Fuzzy PID
(a) (b)
Gambar 5. Perancangan Membership Function Input (a) Input Error (b) Input Delta Error
(a) (b) (c)
Gambar 6. Perancangan Membership Function Output (a) Output Pb (b) Output Ti (c)
Output Td
Tabel 1 menunjukan matriks keputusan yang digunakan (sistem inferensi Fuzzy) pada self- tuning Fuzzy PID (Yahya, dkk, 2020) .
Tabel 1. Rule Base
Dkp Dki Dkd Delta error NB NS
ZE PS PB
Error NB S B
B B S ZE B S ZE B S ZE B ZE B NS S B ZE B S ZE B S ZE B ZE B B S B ZE S S ZE B B ZE ZE ZE ZE B B ZE B S ZE PS S S B B ZE ZE ZE S ZE B S B B B ZE PB S ZE B B S ZE ZE S B B S
ZE B B
ZE
Tabel  2  merupakan  hasil  percobaan  dari  desain Fuzzy  Logic  yang  dibuat  menggunakan MATLAB Fuzzy Logic Toolbox yang dibandingkan keluarannya dengan di PLC menggunakan function block diagram dengan structure text.
Tabel 2. Perbandingan Keluaran PLC Dan MATLAB
Dari  hasil  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  pembuatan Block  Fuzzy  pada  PLC  CP1H  dapat diaplikasikan dan memiliki rata – rata error Pb 8,63, Ti 6,25, Td 4,57. Dengan membandingkan keluaran dari PLC dengan simulasi di MATLAB.

## 2.4 Perancangan Tuning Metode Ziegler Nichols (ZN) 1
Metode penyetelan PID menggunakan metode Ziegler-Nichols (ZN) adalah suatu pendekatan untuk  menentukan  parameter  kendali  PID  dengan  melakukan  eksperimen  respon plant terhadap  masukan  unit-step.  Dalam eksperimen  ini,  masukan  unit-step akan  menghasilkan kurva S yang ditunjukkan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Kurva Reaksi Ziegler-Nichols (Supriyanto, dkk, 2022)
Kurva yang memiliki bentuk S memiliki karakteristik yang ditentukan oleh dua parameter, yaitu waktu tunda L dan konstanta waktu T. Untuk mendapatkan kedua parameter tersebut, dapat menggambar garis tangensial pada titik infleksi kurva S untuk mendapatkan perpotongan garis tangensial dengan garis waktu dan garis y(t) = K. Setelah itu, nilai parameter Kp, Ti, dan Td dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  yang  terdapat  pada  Tabel  3,  dengan memasukkan nilai L dan T ke dalam rumus tersebut (Supriyanto, dkk, 2022).
Tabel 3. Metode Tuning ZN 1
Type of controller Kp Ti Td P T/L infinity 0 PI 0,9 T/L L/0,3 0 PID 1,2 T/L 2 L 0,5 L
Gambar 8 merupakan dilakukan hasil tuning menggunakan ZN 1 pada plant kendali ketinggian air dengan setpoint 15 cm dan menggunakan output frekuensi 50 Hz seperti pada Gambar 8. metode tuning ini menggunakan respon open loop, sehingga diperoleh nilai K sebesar 15, L sebesar 3, dan T sebesar 15. Kemudian nilai tersebut dimasukan ke dalam persamaan yang ditunjukan pada Tabel 3, lalu hasil persamaan tersebut ditunjukan pada Tabel 4.
Gambar 8. Tuning ZN 1
Tabel 4. Hasil Tuning Kendali PID Dengan ZN 1
Type of controller Kp Ti Td P 4,83 infinity 0 PI 4,347 6,66 0 PID 5,796 6 1,5
Maka hasil dari tuning PID berdasarkan Tabel 4 menggunakan metode ZN 1 ini, mendapatkan nilai  konstanta  Kp  5,796,  Ti  6,  dan  Td  1,5.  Hasil  tuning  tersebut  digunakan  sebagai pembanding dengan kendali metode Fuzzy PID.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Gambar  9  merupakan  hasil  dari  pembuatan plant  kendali  ketinggian  air.  Alat  ini merupakan  prototipe  sistem  kendali  ketinggian  air  pada  dunia  industri.  Pengujian  pada Penelitian ini dilakukan dengan metode kuantitatif.
(a) (b)
Gambar 9. Water Level Plant (a) Tampak Depan (b) Tampak Samping
3.1 Hasil Pembuatan SCADA pada Node-RED Gambar  10  merupakan  tampilan dashboard  SCADA  yang  dibuat  menggunakan  Node-RED.
Pada dashboard ini bisa melakukan monitoring, kontroling, dan logging data ke excel. Untuk kontroling nya terdapat tombol start untuk memulai sistem. Tombol drain akan mengaktifkan pompa DC untuk menjadi sebuah gangguan pada sistem. Tombol stop untuk menghentikan sistem di tempat terakhir aktif. Tombol emergency untuk menghentikan sistem apabila terjadi kesalahan. Tombol reset untuk menonaktifkan tombol emergency setelah diaktifkan.
(a) (b)
Gambar 10. Dashboard SCADA (a) Kontrol Dan Monitoring (b) Grafik Respon Sistem

## 3.2 Pengujian Sensor Level
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur nilai keakuratan dari pembacaan sensor level yang dihasilkan, pengukuran dilakukan dari ketinggian air di tangki 0 – 60 cm, Tabel 5 merupakan hasil  pengukuran  yang  dilakukan.  Pembacaan  sensor  level  di  PLC  OMRON  CP1H  nilainya berubah – ubah.
Water Level
Tank
Water Storage Tank

## Tabel 5. Pengujian Sensor Level
Real (cm) PLC Average Error Absolute (%) Min value Max value 10 10,5 10,7 10,6 6 20 20,6 20,8 20,7 3,5 30 30,5 30,7 30,6 2 40 40,7 40,9 40,8 2 50 50,7 50,9 50,8 1,6 60 60,7 61 60,85 1,4 MAPE ( Mean Absolute Percentage Error) 2,75

## 3.3 Pengujian Aliran Masuk dan keluar
Pengujian ini dilakukan untuk mengukur debit air yang masuk menggunakan pompa AC dan keluar menggunakan pompa DC pada Water Level Tank seperti pada Gambar 1. Pengujian ini menggunakan output Digital to Analog (DA) PLC dengan resolusi digital 0-6000. Pada Tabel 6 Pengujian Pompa DC, penulis mengkonversi dari resolusi digital 0-6000 DA menjadi persentase gangguan  0-100%  untuk  mengatur  kecepatan  pompa  DC  yang  berfungsi  sebagai  simulasi variasi gangguan. Begitu juga pada Tabel 7, penulis mengkonversi dari nilai resolusi digital 0- 6000 menjadi nilai frekuensi 0-50 Hz.

## Tabel 6. Pengujian Pompa DC
DC Pump Out DA PLC Percentage Disturbance (%) Voltage (Volt) Debit (cm 3 /s) 6000 100 7,04 0,33 5000 70 5,88 0,20 4500 50 5,82 0,16 Tabel 7. Pengujian Pompa AC Pompa AC Out DA PLC Frequency (Hz) Voltage (Volt)  Debit (cm 3 /s) 6000 50 220 1.12 4800 40 220 0.89 3600 30 220 0.67
Disturbance dengan debit air 0,33 cm 3 /s pada Tabel 6 merupakan keluaran debit maksimal yang  bisa  dihasilkan  dari  spek  pompa  DC  yang  digunakan.  Namun  pada  realitanya  untuk disturbance debit air nya bisa lebih besar. Meski begitu sistem ini masih bisa mengatasi apabila terdapat disturbance yang lebih besar, tergantung dari spek pompa yang digunakan.

## 3.4 Pengujian Kendali Fuzzy PID dengan PID
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon sistem yang dihasilkan dengan gangguan yang  bervariasi  yaitu  dengan  persentase  100%,  70%,  dan  50%,  dengan setpoint  15  cm, dengan masing-masing 3 kali percobaan. Sehingga bisa diketahui mana kendali yang optimal antara Fuzzy PID dan PID.
(a)
(b)
(c)
Gambar 11. Grafik Respon Sistem (a) Disturbance 100%, (b) Disturbance 70% (c) Disturbance 50%
Hasil  pengujian sistem kendali  dari perbandingan Fuzzy  PID  dan PID pada  gangguan yang bervariasi seperti pada Gambar 11 dilakukan dengan masing-masing pengujian 3 kali pada setiap gangguan 50%, 70% dan 100%. Tabel 8, 9, 10, merupakan tabel analisa respon sistem yang diberikan yaitu dengan beberapa variasi gangguan:
1. disturbance 100%;
Tabel 8. Pengujian Pada Disturbance 100% Test Tuning Ziegler Nichols 1 Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 14,5 100 Yes (6,67) Yes 2 0% 15 107 Yes (6,67) Yes 3 0% 14,5 97 Yes (6,67) Yes Average 0% 14,6 101,3 6,67 Yes Test Self Tuning Fuzzy PID Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 15,5 19 No Yes 2 0% 15,5 17 No Yes 3 0% 16,5 20 No Yes Average 0% 15,83 18,6 No Yes 2. disturbance 70%; Tabel 9. Pengujian Pada Disturbance 70% Test Tuning Ziegler Nichols 1 Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 12,5 58 Yes (6,67) Yes 2 0% 12,5 58,5 Yes (6,67) Yes 3 0% 13,5 46 Yes (14) Yes Average 0% 12,8 54,1 9,06 Yes Test Self Tuning Fuzzy PID Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 13,5 19,5 No Yes 2 0% 12,5 16 No Yes 3 0% 14,5 17 No Yes Average 0% 13,5 17,5 No Yes
3. disturbance 50%.
Tabel 10. Pengujian Pada Disturbance 50% Test Tuning Ziegler Nichols 1 Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 13 76 Yes (14) Yes 2 0% 12 106 Yes (14) Yes 3 0% 13 58 Yes (14) Yes Average 0% 12,6 80 14 Yes Test Self Tuning Fuzzy PID Error Steady State Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Oscillation 1 0% 13,5 14,5 No Yes 2 0% 14,5 18 No Yes 3 0% 13 14,5 No Yes Average 0% 13,6 15,6 No Yes
Berdasarkan  hasil  pengujian  Tabel  8,  9,  10  dengan  berbagai  variabel  gangguan,  diketahui bahwa kendali Fuzzy PID mampu mengatasi gangguan dan menjaga stabilitas sistem dengan memiliki rata-rata settling time yang lebih cepat 17.23 daripada kendali PID 70-90 detik dan minimnya overshoot  sedangkan  PID  memiliki  overshoot.  Tapi  Fuzzy  PID  memiliki  rise  time yang  lebih  lambat  1-2  detik  daripada  PID.  Seperti  yang (Efendi,  dkk,  2019) ungkapkan dalam penelitiannya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penggunaan kendali Fuzzy PID  pada  PLC  untuk  mengoptimalkan  kendali  ketinggian  air  dalam  menghadapi  variabel gangguan  memiliki  beberapa  keunggulan.  Dalam  perbandingan  antara  kendali Fuzzy  PID dengan kendali PID , kendali Fuzzy PID dapat menghasilkan Settling time yang lebih cepat rata  –  rata  17.23  detik  daripada  kendali  PID  rata  –  rata  78,4  detik,  Namun Fuzzy  PID cenderung memiliki rise time lebih lambat 1-2 detik daripada kendali PID. Dari hal tersebut Fuzzy PID menunjukkan kemampuannya dalam mencapai kestabilan sistem secara efisien.

## DAFTAR RUJUKAN
Ali,  M.  A.,  Hussein,  A.,  &  Salman,  T.  M.  (2020).  Implementation  of  Intelligent  Industrial Controller  Based  On  Fuzzy  Logic  and  PLC.  Al-Qadisiyah  Journal  for  Engineering Sciences, 13, 55–60
Chen, L. (2021). Principle and Simulation PID Controller of Liquid Level System. Journal of Physics: Conference Series, (pp. 0–9).
Daful, A. G. (2018). Comparative study of PID tuning methods for processes with large & small delay  times. 2018  Advances  in  Science  and  Engineering  Technology  International Conferences, ASET 2018, (pp. 1–7).
Efendi, Y. (2019). Desain dan Verifikasi Kontrol Cascade Pengendali Suhu Berbasis Fuzzy-PID
dan PI pada Heat Exchanger. JTEV (Jurnal Teknik Elektro Dan Vokasional), 5(1.1), 107- 113.
Firza, M., Perdana, A., Kholis, N., & Suprianto, B. (2019). Simulasi Sistem Monitor Ketinggian Air Pada Bendungan Air Dengan Fuzzy-PID Menggunakan Matlab. Jurnal Teknik Elektro,
11(1),56–62.
Gani,  M.  M.,  Islam,  M.  S.,  &  Ullah,  M.  A.  (2019).  Optimal  PID  tuning  for  controlling  the temperature of electric furnace by genetic algorithm. SN Applied Sciences, 1(8), 1–8.
Hamdani, C. N. (2020). Perancangan Sistem Kontrol Level Nonlinier Menggunakan Fuzzy-PID
Supervision. INOVTEK - Seri Elektro, 2(1), 10-18.
https://doi.org/10.35314/ise.v2i1.1269
Hartanto, A., & K, K. (2020). Analisa Pressure dan Level pada CE33 Electronic Process Control
Berbasis  PID. Journal  of  Applied  Sciences,  Electrical  Engineering  and  Computer Technology, 1(2), 13–18.
Isdaryani, F., Hesya, M. F. V., & Feriyonika, F. (2021). Sintesis Kendali PID Digital dengan Diskritisasi  Langsung  dan  Backward  Difference. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 9(2), 467-481.
Jadmiko, S. W., Suyitno, L. A., Lukman, F. M., & Gibran, B. T. G. (2021). Aplikasi Kendali PID
pada  Simulator  Water  Level  Control  Berbasis  TK-Series  Controller.  JTERA  :  Jurnal Teknologi Rekayasa, 6(1), 155-162.
Muhlasin, Budiman, Ali, M., Parwanti, A., Firdaus, A. A., & Iswinarti. (2020). Optimization of
Water  Level  Control  Systems  Using  ANFIS  and  Fuzzy-PID  Model. International Conference  on  Vocational  Education  and  Electrical  Engineering:  Strengthening  the Framework of Society 5.0 through Innovations in Education, Electrical, Engineering and Informatics Engineering, ICVEE 2020.
Murdiyanto,  A.,  &  Supriadi,  D.  (2021).  Perancangan  Pengembangan  Pid  Kontrol  Pada
Monitoring Pengendalian Ketinggian Air Berbasis Plc Cp1E-Na20Dr-a. Tedc, 15(3), 224– 225.
Omar, F. A. (2021). Performance Comparison of Pid Controller and Fuzzy Logic Controller for Water Level Control With Applying Time Delay. Konya Journal of Engineering Sciences, 8055, 858–871.
Pradibto, T. R., & Adi, K. (2015). Otomasi Sistem Destilasi Menggunakan Plc Omron Cp1H Dan Kontrol  Suhu  Dengan  Kendali  Auto  Tuning  Pid  Dalam  Penampil  Scada. Youngster Physics Journal, 4(4), 311–316.
Pritandi,  D.  A.,  Susila,  J.,  &  Iskandar,  E.  (2016).  Perancangan  Kontroler  PID-  Fuzzy  untuk
Sistem  Pengaturan  Cascade  Level  dan  Flow  pada  Basic  Process  Rig  38-100.  Jurnal Teknik ITS, 5(2), 54-60.
Pujiati, T., & Risfendra, R. (2021). Penerapan Kontroler PID Pada Sistem Kendali Level cairan
Dengan  Metode  Ziegler-Nichols  Berbasis  Arduino. JTEIN:  Jurnal  Teknik  Elektro Indonesia, 2(1), 55–60.
Putri,  H.  O.  W.,  Susila,  J.,  &  Kindhi,  B.  Al.  (2021).  Sistem  Pengaturan  Level  pada  Water
Treatment  Plant  dengan  Kontroler  PID  dan  Monitoring  Konsumsi  Air  Menggunakan
Tampilan Situs Web. Jurnal Teknik ITS, 10(2), A379-A385.
Putri, T. W. O., Mowaviq, M. I., & Hajar, I. (2021). Rancang Bangun Sistem Kendali Level Air Berbasis Programmable Logic Controller dan Human Machine Interface. Kilat, 10(2),
272–279.
Supriyanto,  H.,  Suryatini,  F.,  Rohman,  A.,  Martawireja,  H.,  &  Rudiansyah,  H.  (2022).
Implementasi Kontroler Pid Dengan Metode Tuning Ziegler- Nichols Dan Cohen-Coon Pada Sistem Scada Kendali Level Air. JTT : Jurnal Teknologi Terapan, 8(2), 149-157.
Tunjung, D., Prajitno, P., & Handoko, D. (2021). Temperature and water level control system in water thermal mixing process using adaptive fuzzy PID controller. Journal of Physics: Conference Series, (pp. 1-7).
Yahya, S., Al Tahtawi, A. R., Wijayanto, K., & Faizah, B. A. (2020). Liquid Flow Control Design Based  on  PID-Fuzzy  Controller  with  anti-Windup  Compensator. 7th  International Conference  on  Information  Technology,  Computer,  and  Electrical  Engineering,
ICITACEE 2020 - Proceedings, (pp. 7–12).