Abstrak—Sistem Pendulum-Kereta merupakan salah satu sistem nonlinear yang memiliki karakteristik sederhana namun sulit untuk dikontrol, sehingga sering digunakan untuk menguji berbagai metode kontrol. Pada Tugas Akhir ini membahas mengenai stabilisasi pada sistem pendulum-kereta dengan menggunakan metode Fuzzy-Sliding Mode Control agar sistem pendulum-kereta mampu mempertahankan batang pendulum dalam posisi terbaliknya  dan tahan terhadap gangguan. Model nonlinear sistem pendulum-kereta akan direpresentasikan dalam model fuzzy  Takagi-Sugeno untuk dua titik kerja. Dengan menggunakan model fuzzy  Takagi- Sugeno tersebut, dipilih sebuah permukaan luncur. Terdapat dua sinyal kontrol pada Sliding Mode Control yaitu sinyal kontrol ekivalen yang memaksa state  menuju permukaan luncur dan sinyal kontrol natural yang mempertahankan state dipermukaan luncur serta memberikan kekokohan sistem terhadap ketidakpastian. Gain  pada sinyal kontrol ekivalen akan didesain dengan menggunakan Ackermanns Formula. Hasil simulasi dan implementasi menunjukkan bahwa batang pendulum dapat stabil pada posisi terbaliknya (0 radian) dan mampu mengkompensasi gangguan yang terjadi pada sistem.
Kata Kunci—  Sistem Pendulum-Kereta, stabilisasi, Fuzzy- Sliding Mode Control, model Fuzzy Takagi-Sugeno, Ackermann’s Formula

## I. P ENDAHULUAN
Sistem pendulum-kereta adalah salah satu sistem yang biasa dipelajari didalam sistem pengaturan. Sistem pendulum-kereta  merupakan salah satu dari plant nonlinear yang memiliki karakteristik yang sederhana [3], namun sulit untuk dikontrol. Bagian utama dari sistem pendulum-kereta adalah kereta dan pendulum. Kereta dapat bergerak horizontal pada lintasan yang terbatas, sedangkan pendulum dapat berayun bebas terhadap porosnya. Sistem pendulum- kereta biasa digunakan untuk menguji suatu metode kontrol sehingga metode kontrol tersebut dapat diterapkan pada berbagai aplikasi dari sistem nonlinear yang lebih komplek.
Terdapat tiga permasalahan kontrol pada sistem pendulum-kereta, yaitu swing-up, stabilisasi, dan tracking. Swing-up adalah usaha yang dilakukan untuk mengayunkan batang pendulum dari posisi menggantung ke posisi terbaliknya. Stabilisasi adalah usaha yang dilakukan untuk menjaga batang pendulum tetap stabil pada posisi terbaliknya. Tracking adalah usaha yang dilakukan untuk memaksa sistem pendulum-kereta bergerak mengikuti sinyal referensi dengan tetap mempertahankan batang pendulum pada posisi terbaliknya. Suatu sistem nonlinear seperti sistem pendulum-kereta, apabila tidak dikontrol akan
mempengaruhi kestabilan sistem. Oleh karena itu digunakan suatu metode kontrol yang bersifat robust untuk menjaga kestabilan sistem.
Pada tugas akhir ini digunakan gabungan metode kontrol fuzzy Takagi Sugeno [6], [7] dan   metode Sliding Mode Control [3], [4], [5] untuk menstabilkan pendulum pada posisi terbaliknya (sudut 0 radian terhadap garis vertikal) dan posisi kereta berada pada titik tengah lintasan rel kereta. Sliding Mode Control adalah  suatu metode kontrol yang mampu bekerja baik pada sistem linear maupun sistem nonlinear. Metode pengontrolan sliding mode control adalah dengan menggunakan kontrol penyaklaran berkecepatan tinggi untuk men- drive trayektori state dari plant menuju sebuah  permukaan khusus yang ditentukan dalam ruang state , yang biasa disebut dengan permukaan luncur (proses ini disebut dengan reaching mode ) dan kemudian mempertahankan trayektori state dari plant tetap berada sepanjang  permukaan  luncur (gerak tersebut disebut sliding mode ).  Metode sliding mode control akan didesain dengan menggunakan ackermann’s formula [1] untuk memberikan kekokohan sistem, sehingga dihasilkan kinerja kontrol yang lebih baik.
Metode kontrol fuzzy digunakan untuk menghasilkan sinyal kontrol pada setiap daerah kerja yang berbeda. Untuk merepresentasikan sistem nonlinear pada sistem pendulum- kereta digunakan model fuzzy Takagi-Sugeno (T-S). Dengan menggunakan model fuzzy Takagi-Sugeno, sistem pendulum-kereta dapat digambarkan sebagai beberapa model linear yang mewakili untuk setiap daerah operasi yang berbeda. Model keseluruhan sistem adalah gabungan dari model-model linear tersebut.

## II. M ODEL M ATEMATIKA S ISTEMPENDULUM -K ERETA
Sistem pendulum-kereta terdiri dari kereta dan pendulum. Kereta dapat bergerak ke kiri dan ke kanan pada lintasan yang terbatas dan pendulum dapat berotasi terhadap sumbu rotasi yang terdapat pada sisi kereta.  Diagram fisik sistem pendulum-kereta dapat dilihat pada Gambar 1  dan pada Gambar 2 dapat dilihat komponen gaya yang terdapat pada sistem pendulum-kereta.

## Stabilisasi Pada Sistem Pendulum-Kereta dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Sliding Mode Control
Niora Fatimah Tanzania, Trihastuti Agustinah Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : niora.fatimah@gmail.com, trihastuti@elect-eng.its.ac.id
Gambar 1 Diagram Fisik Sistem Pendulum-Kereta
Gambar 2 Komponen Gaya Sistem Pendulum-Kereta
Sistem pendulum-kereta  memiliki empat elemen vektor state yang dinyatakan dalam x . Keempat elemen vektor state tersebut adalah:
x 1 : Posisi kereta (diukur dari titik tengah rel), x x 2 : Sudut pendulum terhadap garis vertikal, θ P x 3 : Kecepatan kereta, v x 4 : Kecepatan sudut pendulum, ω P Dan jika ditulis dalam vektor x sebagai berikut:
𝐱 =   [ 𝑥 1 𝑥 2 𝑥 3 𝑥 4 ] 𝑇 (1)
Model matematika dalam bentuk persamaan state dapat dituliskan menjadi:
𝑥̇ 1 = 𝑥 3 𝑥̇ 2 = 𝑥 4 𝑥̇ 3 = 𝑎 ( 𝑢 − 𝑇 𝑐 − 𝜇𝑥 4 2 sin 𝑥 2 ) + 𝑙 cos 𝑥 2 �𝜇𝑔 sin 𝑥 2 − 𝑓 𝑝 𝑥 4 � 𝐽 + 𝜇𝑙 sin 2 𝑥 2 𝑥̇ 4 = 𝑙 cos 𝑥 2 ( 𝑢 − 𝑇 𝑐 − 𝜇𝑥 4 2 sin 𝑥 2 ) + 𝜇𝑔 sin 𝑥 2 − 𝑓 𝑝 𝑥 4 𝐽 + 𝜇𝑙 sin 2 𝑥 2 (2)
dengan:
𝑎 = 𝑙 2 + 𝐽 𝑚 𝑐 + 𝑚 𝑝 𝜇 = �𝑚 𝑐 + 𝑚 𝑝 �𝑙

## III. FUZZY-SLIDING MODE CONTROL
Suatu sistem:
𝐱̇ = 𝐀𝐱 + 𝐁𝑢 𝑒𝑞 (1)
dengan
𝑢 𝑒𝑞 = −𝐊𝐱 (2)
Persamaan (1) sistem dapat diubah menjadi
𝐱̇ = ( 𝐀 − 𝐁𝐊 ) 𝐱 (3)
𝐀� = 𝐀 − 𝐁𝐊 (4)
Persamaan karakteristik yang diingikan adalah
| 𝑠𝐈 − 𝐀 + 𝐁𝐊 | = | 𝑠𝐈 − 𝐀� |
= �𝑠 − μ 1 ��𝑠 − μ 2 � … ( 𝑠 − μ n )
= 𝑠 𝑛 + 𝛼 1 𝑠 𝑛−1 + ⋯ + 𝛼 𝑛−1 𝑠 + 𝛼 𝑛 (5)
Teorema Cayley-Hamilton menyatakan bahwa 𝐀� memenuhi persamaan karakteristik sebagai berikut:
𝜙�𝐀�� = 𝐀� 𝑛 + 𝛼 1 𝐀� n−1 + ⋯ + α n−1 𝐀� + α n 𝐈 (6)
Maka Gain kontrol K dapat  diperoleh  dari  persamaan ackermann’s formula .
K   = 𝒆 𝑻 𝜙 ( 𝐀 ) (7) 𝒆 𝑻 = [0 0 ⋯ 0 1][ 𝐁 ⋮ 𝐀𝐁 ⋮ ⋯ ⋮ 𝐀 𝐧−𝟏 𝐁 ] - 1
Permukaan luncur dinyatakan sebagai berikut:
𝑠 = 𝐜 T x (8)
dengan
c T = 𝒆 T ( 𝐀 − 𝛌 𝟏 𝐈 )( 𝐀 − 𝛌 𝟐 𝐈 ) … ( 𝐀 − 𝛌 𝐧−𝟏 𝐈 ) (9) 𝛌 𝟏 , 𝛌 𝟐 , … 𝛌 𝐧−𝟏 merupakan  eigen value dinamis didalam plane 𝑠 = 𝐜 T x = 0.
Sedangkan untuk mendesain sinyal kontrol natural digunakan analisis  kestabilan Liapunov. Sebuah fungsi definit positif dipilih sebagai kandidat Liapunov sebagai berikut:
𝑉 ( 𝑡 ) = 1 2 𝑠 2 (10)
sehingga turunan fungsi Liapunov menjadi:
𝑉̇ ( 𝑡 ) = 𝑠 ∙ 𝑠̇ (11)
dengan
𝑠̇ = 𝑐 𝑇 � A 𝑥 + B �𝑢 𝑛 + 𝑢 𝑒𝑞 �� 𝑠̇ = ( 𝑐 𝑇 A 𝑥 + 𝑐 𝑇 B 𝑢 𝑛 ) + �𝑐 𝑇 B 𝑢 𝑒𝑞 � = 𝑐 𝑇 B 𝑢 𝑛 = 𝑢 𝑛 ∗
Mengacu pada syarat kestabilan Lyapunov, 𝑉̇ ( 𝑡 ) < 0 maka
𝑉̇ ( 𝑡 ) < 0 𝑠 ∙ 𝑠̇ < 0 𝑠 ∙ 𝑢 𝑛 ∗ < 0
Syarat ini akan terpenuhi jika:
a) s < 0, maka 𝑢 𝑛 ∗ > 0 b) s > 0, maka 𝑢 𝑛 ∗ < 0
Maka akan terjadi penyaklaran untuk mempertahankan trayektori state tetap berada pada permukaan luncur. Sinyal kontrol natural dirumuskan dalam persamaan sebagai berikut:
𝑢 𝑛 = −𝒒 𝑠𝑔𝑛 ( 𝑠 ) (12)
Untuk mengurangi chattering yang timbul akibat fungsi penyaklaran, maka dilakukan perubahan sinyal kontrol, sehingga sinyal kontrol natural menjadi:
𝑢 𝑛 = −𝒒 𝑠𝑎𝑡 ( 𝑠 ) (13)
Model fuzzy Takagi-Sugeno digunakan untuk merepresentasikan sistem nonlinear menjadi beberapa model linear. Berikut ini merupakan cara penulisan aturan If-Then :
Aturan plant ke- i : If 𝑧 1 ( 𝑡 ) 𝑖𝑠 𝑀 𝑖1 𝐴𝑁𝐷 . . . 𝐴𝑁𝐷 𝑧 𝑗 ( 𝑡 ) 𝑖𝑠 𝑀 𝑖𝑗 , Then 𝐱̇ ( 𝑡 ) = 𝐀 𝒊 𝐱 ( 𝑡 ) + 𝐁 𝒊 𝑢 ( 𝑡 ) 𝑦 ( 𝑡 ) = 𝐂 𝑖 𝐱 ( 𝑡 ) + 𝐃 𝑖 𝑢 ( 𝑡 ) 𝑖 = 1, 2, … , 𝑟 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 (14)
dengan 𝑀 𝑖𝑗 adalah himpunan fuzzy , r adalah jumlah aturan fuzzy , dan p adalah jumlah himpunan fuzzy dalam satu aturan, dengan vektor state 𝐱 ( 𝑡 ) ∈ 𝑅 𝑛 , vektor kontrol masukan 𝑢 ( 𝑡 ) ∈ 𝑅 𝑚 , dan vektor keluaran sistem 𝑦 ( 𝑡 ) ∈ 𝑅 𝑞 , sedangkan variabel pada bagian premis yang dapat berupa fungsi dari variabel state adalah 𝑧 ( 𝑡 ) ∈ 𝑅 𝑗 , dan gangguan eksternal.  Diasumsikan bahwa variabel pada bagian premis bukan fungsi dari variabel masukan 𝑢 ( 𝑡 ). Model linear direpresentasikan dengan 𝐀 𝑖 𝐱 ( 𝑡 ) + 𝐁 𝑖 𝑢 ( 𝑡 ) yang disebut dengan subsystem . Pada inferensi fuzzy yang menggunakan logika penghubung AND (operator product ) dan metode fuzzifikasi center ( weighted ) average , maka model fuzzy Takagi- Sugeno secara keseluruhan dapat dituliskan sebagai berikut:
𝐱̇ ( 𝑡 ) = � 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � [ 𝐀 𝒊 𝐱 ( 𝑡 ) + 𝐁 𝒊 𝑢 ( 𝑡 )] 𝑟 𝑖=1 (15)
𝑦 ( 𝑡 ) = � 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � [ 𝐂 𝑖 𝐱 ( 𝑡 ) + 𝐃 𝑖 𝑢 ( 𝑡 )] 𝑟 𝑖=1 (16)
dengan
𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � = 𝜇 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � ∑ 𝜇 𝑖 ( 𝑧 ( 𝑡 ) 𝑟 𝑖 ; 𝜇 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) �
= � 𝑀 𝑖𝑗 �𝑧 𝑗 ( 𝑡 ) � 𝑝 𝑗=1 (17)
Pembobot 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � dan derajat keanggotaan 𝜇 𝑖 �𝑧 𝑖 ( 𝑡 ) � memiliki sifat sebagi berikut:
𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � ≥ 0 ; � 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖=1 �𝑧 ( 𝑡 ) � = 1                                        (18)
𝜇 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � ≥ 0 ; � 𝜇 𝑖 𝑟 𝑖=1 �𝑧 ( 𝑡 ) � > 1                                         (19)
Dari aturan plant yang ada, dapat disusun aturan kontroler fuzzy dengan konsep PDC sebagai berikut:
Aturan kontroler ke- i : If 𝑧 1 ( 𝑡 ) 𝑖𝑠 𝑀 𝑖1 𝐴𝑁𝐷 … 𝐴𝑁𝐷 𝑧 𝑗 ( 𝑡 ) 𝑖𝑠 𝑀 𝑖𝑗 Then 𝑢 ( 𝑡 ) = −𝐊 𝑖 𝐱 ( 𝑡 ) 𝑖 = 1, 2, … , 𝑟 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝 (20)
Secara keseluruhan, keluaran dari kontroler fuzzy dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑢 ( 𝑡 ) = � 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) � [ −𝐊 𝑖 𝐱 ( 𝑡 ) 𝑟 𝑖=1

## ]                                          (21)
Maka model fuzzy Takagi-Sugeno dapat dituliskan menjadi sistem lup tertutup sebagai berikut:
𝑥̇ ( 𝑡 ) = � � 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) �𝑤 𝑗 �𝑧 ( 𝑡 ) � [ �𝐀 𝑖 − 𝐁 𝑖 𝐊 𝑗 �𝐱 ( 𝑡 ) 𝑟 𝑗=1 𝑟 𝑖=1 (22)
𝑦 ( 𝑡 ) = � � 𝑤 𝑖 �𝑧 ( 𝑡 ) �𝑤 𝑗 �𝑧 ( 𝑡 ) � [ �𝐂 𝑖 − 𝐃 𝑖 𝐊 𝑗 �𝐱 ( 𝑡 ) 𝑟 𝑗=1 𝑟 𝑖=1 (23)
Dengan mengacu pada Persamaan (18) dan (19), maka model pada Persamaan (22) dan (23) disederhanakan menjadi:
𝐱̇ ( 𝑡 ) = �𝐀 𝑖 − 𝐁 𝑖 𝐊 𝑗 �𝐱 ( 𝑡 )                                                        (24) 𝑦 ( 𝑡 ) = �𝐂 𝑖 − 𝐃 𝑖 𝐊 𝑗 �𝐱 ( 𝑡 )                                                        (25) 𝑖 = 1, 2, … , 𝑟 𝑗 = 1, 2, … , 𝑝

## IV. S IMULASI D AN I MPLEMENTASI P ADA S ISTEM P ENDULUM -K ERETA
Pada bagian ini dilakukan pengujian simulasi dan implementasi sistem kontrol yang telah dirancang. Sistem pendulum-kereta akan dilinearisasi pada dua titik kerja yaitu di titik kerja x 2 * = 0 radian dan x 2 * = ±0,3 radian.
Untuk titik kerja pertama, diperoleh:
𝐱̇ = 𝐀 𝟏 𝐱 + 𝐁 𝟏 𝑢 (26)
dengan
𝐀 𝟏 = � 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0,25256 0 − 0,00013 0 15,04211 0 − 0,00791 � ; 𝐁 𝟏 = � 0 0 0,82722 1,23699 � (27)
Dan untuk titik kerja kedua, diperoleh:
𝐱̇ = 𝐀 𝟐 𝐱 + 𝐁 𝟐 𝑢 (28)
dengan
𝐀 𝟐 = � 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0,2069 0 − 0,0001 0 14,2737 0 − 0,0079 � ; 𝐁 𝟐 = � 0 0 0,8254 1,1791 � (29)
Model fuzzy Takagi-Sugeno yang digunakan memiliki dua aturan dan satu variabel premis, yaitu posisi sudut pendulum.  Dari Persamaan (14),  dengan menggunakan model linear pada Persamaan (27) dan (29),  maka model fuzzy Takagi-Sugeno dibentuk dengan aturan sebagai berikut:
Aturan model plant ke-1:
If       x 2 is M 1 (sekitar 0 radian) Then 𝐱̇ = 𝐀 𝟏 𝐱 + 𝐁 𝟏 𝑢 y = C 1 x (30)
Aturan model plant ke-2:
If       x 2 is M 2 (sekitar ±0,3 radian) Then 𝐱̇ = 𝐀 𝟐 𝐱 + 𝐁 𝟐 𝑢 y = C 2 x (31)
Sesuai dengan konsep PDC maka dapat disusun suatu aturan kontroler yang bersesuaian dengan aturan plant pada Persamaan (30) dan (31) yaitu: Aturan kontroler plant ke-1: If        x 2 is M 1 (sekitar 0 radian) Then 𝒖 𝒆𝒒 = −𝐊 𝟏 𝐱 𝒖 𝒏 = −𝒒 𝟏 𝑠𝑎𝑡 𝒔 𝟏 (32)
Aturan kontroler plant ke-2:
If        x 2 is M 2 (sekitar ±0,3 radian) Then 𝒖 𝒆𝒒 = −𝐊 𝟐 𝐱 𝒖 𝒏 = −𝒒 𝟐 𝑠𝑎𝑡 𝒔 𝟐 (33)
Dari model fuzzy Takagi-Sugeno tersebut maka diperoleh sinyal kontrol yang dituliskan sebagai berikut:
𝒖 𝒆𝒒 = � 𝑀 𝑖 ( 𝑥 2 ) [ −𝐊 𝒊 𝐱
2
𝑖=1 ]                                                    (34)
𝒖 𝑛 = � 𝑀 𝑖 ( 𝑥 2 ) [ −𝒒 𝒊 𝑠𝑎𝑡 𝒔 𝒊
2 𝑖=1 ]                                            (35)
Fungsi keanggotan M 1 yang digunakan adalah fungsi keanggotaan gaussian dan fungsi keanggotaan M 2 yang digunakan merupakan komplemen dari fungsi keanggotaan M 1 . Fungsi keanggotaan M 1 memiliki parameter dengan c = 0 dan 𝜎 = 0,1. Fungsi Keanggotaan M 1 dan M 2 dapat dilihat pada Gambar 3. Pada makalah ini akan digunakan inferensi fuzzy dengan metode defuzzifikasi yang digunakan adalah rerata berbobot.
Dari Persamaan (7) didapatkan nilai gain kontrol sebagai berikut:
K 1 = [ − 65,65 254,85 − 58,46 61,72]                     (36)
K 2 = [ − 112,33 491,72 − 124,88 121,33]              (37)
dengan closed loop pole untuk titik kerja pertama memiliki karakteristik  t s = 2 sec dan rasio peredaman 𝜉 = 0,85 .  Dan untuk titik kerja kedua memiliki karakteristik t s = 2 sec dan rasio peredaman 𝜉 = 1 .
Sedangkan  permukaan  luncur didesain berdasarkan Persamaan (8), dengan  parameter c T yang didapatkan  dari Persamaan (9) yaitu 𝒄 𝟏 𝐓 = [ − 0,0103    1,4220 − 0,0721    0,8567] (38)
𝒄 𝟐 𝐓 = [ 0,0108    1,4922 − 0,0758    0,9012] (39)
Gambar 3 Fungsi Keanggotan M 1 dan M 2
Simulasi dilakukan dengan initial condition pada sudut pendulum sebesar 0,4 radian.  Dan diberi gangguan sebesar 0,5 radian.
Gambar  4  Hasil Simulasi Respons Posisi Kereta, Posisi  Sudut Pendulum, dan Sinyal Kontrol dengan diberi Gangguan w ( t )
Pada Gambar 4 ditunjukkan respons posisi kereta yang telah diberi gangguan w ( t ), pada detik ke-3 kereta akan bergerak kiri yang berarti sistem melawan gangguan yang diberikan sebesar 0,5  Newton dan pada saat detik ke-12 sistem bergerak ke kanan saat diberikan gangguan sebesar -0,5  Newton. Posisi kereta menyimpang tidak terlalu jauh dari titik tengah rel yaitu sebesar  -0,008  m pada detik ke-3 dan 0,008  pada detik ke-12.  Dan pada hasil respons posisi sudut pendulum, dapat dilihat sudut pendulum tidak terlalu bergeser dari sudut 0 radian yaitu sekitar ±0,002 radian. Sedangkan pada respon simulasi siyal kontrol dapat dilihat bahwa pada detik ke-3 saat sistem diberi gangguan sebesar 0,5 N, sinyal kontrol bergeser sebesar  -5 N, dan pada detik ke-12 saat sistem diberi gangguan sebesar -5N, sinyal
Gambar  5  Hasil  Implementasi  Respons  Posisi Kereta, Posisi Sudut Pendulum, dan Sinyal Kontrol
Gambar  6  Hasil  Implementasi  Respons  Posisi Kereta, Posisi Sudut Pendulum, dan Sinyal Kontrol dengan Gangguan
kontrol bergeser sebesar 5 N. Hal ini dapat disimpulkan bahwa sistem mampu stabil terhadap gangguan yang diberikan.
Implementasi dilakukan dengan menggunakan plant nyata
sistem pendulum-kereta “Digital pendulum Mechanichal Unit 33-200” dengan menggunakan software MATLAB/Simulink 6.5.1. Batang pendulum akan diayunkan ke daerah stabilisasi dengan menggunakan tangan.  Hasil implementasi tanpa gangguan dan dengan gangguan  dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6. Gangguan diberikan pada sistem pendulum-kereta pada detik ke-10 sampai detik ke-15 dan pada detik ke-20 sampai detik ke-25.
Dari hasil implementasi pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa posisi kereta dapat berada di titik tengah rel dan posisi sudut pendulum berada pada sudut 0 radian. Dan pada saat sistem diberi gangguan sistem dapat tetap menjaga kestabilannya, yang dapat ditunjukkan pada Gambar 6, dapat dilihat posisi kereta hanya bergeser sebesar -0,005 pada detik ke-10 dan 0,005 pada detik ke-20. Sedangkan pada posisi sudut pendulum terjadi pergeseran yang sangat kecil.

## V. K ESIMPULAN
Dengan menggunakan kontroler Fuzzy-Sliding Mode Control sistem pendulum-kereta mampu menstabilkan batang pendulum pada  posisi 0 radian dan kereta berada di titik tengah rel, serta pada saat diberi gangguan sistem pendulum kereta tahan terhadap gangguan.
Kontroler Fuzzy-Sliding Mode memberikan respon yang lebih baik dibandingkan dengan meggunakan kontroler Sliding Mode, yang ditunjukkan dengan hasil respon yang memiliki undershoot yang lebih kecil.
Untuk penelitian berikutnya kontroler Fuzzy-Sliding Mode diharapkan dapat digunakan pada plant lain yang bersifat nonlinear dan tidak stabil pada sistem MIMO ( Multi Input Multi Output) .
D AFTAR P USTAKA
[1] Ogata, K., “ Modern Control Engineering 3 rd ed”, Prentice-Hall,
New Jersey, 1997. [2] _______, “ Digital Pendulum Control in MATLAB Environment (MATLAB 6.5 Version) ”, Feedback Instrument Ltd., 2004.
[3]
Panya, S., T., Benjana, S.,  Nundrakwang, J., Ngamwiwit, dan N., Komine., “ Hybrid Controller for Inverted Pendulum
System ”, International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT) IEEE , 2008.
[4] Utkin, V., J., Guldner, dan J., Shi, “ Sliding Mode Control in Electromechanical System ”,Taylor & Francis,1999 [5] Slotine J., dan Li, W., “ Applied Nonlinear Control ”, Prentice- Hall, New Jersey, 1991. [6]
Pasino, K., dan Yurkovich, S., “ Fuzzy Control ”, Addison Wesley Longman, California, 1998. [7] _______, “ Fuzzy Logic Toolbox For Use With Matlab ”, The Math Work Inc., 2002.