S
Abstrak — Pada industri yang melibatkan sebuah proses, sistem  pengaturan  level  dan flow sering  dijumpai. Permasalahan  yang  sering  muncul  pada  sistem  pengaturan proses  adalah  munculnya  gangguan  yang  membuat  sistem tidak stabil. Sedangkan kontroler PID yang sering digunakan di  industri,  tidak  mampu  mengembalikan  kestabilan  sistem akibat  gangguan  dengan  cepat.  Dibutuhkan  penalaan  ulang pada  kontroler  ketika  terjadi  perubahan  parameter  pada sistem  atau  saat  sistem  berubah  parameternya.  Penalaan tersebut hanya dapat dilakukan oleh operator yang memiliki kemampuan mumpuni.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah metode  pengaturan  untuk  menala  parameter  kontroler  PID secara otomatis, sehingga sistem tetap dapat bekerja dengan baik saat terdapat gangguan. Konfigurasi cascade pada sistem pengaturan  level  dan flow menggunakan  kontroler  PID konvnsional  memberikan  hasil  yang  kurang  baik  dengan perubahan  level  lebih  banyak  saat  perubahan  parameter plant . Hal ini dikarenakan inner loop bekerja sangat cepat dan tidak  ada  perubahan  parameter  kontroler  saat  terjadi gangguan. Fuzzy  Logic yang  digunakan  untuk  menala parameter  PID  berdasarkan  kesalahan  dan  perubahan kesalahan  pada  sistem,  mampu  menangani  permasalahan tersebut.  Kontroler  PID- Fuzzy yang  dikonfigurasi cascade juga  mampu  memberikan recovery  time lebih  cepat  dari kontroler  PID  konvensional  saat  parameter  sistem  berubah. Hal  ini  dibuktikan  dengan  RMSE  pada  sistem  yang menggunakan  kontroler  PID- Fuzzy adalah  16,85  dan  sistem yang menggunakan kontroler PID konvensional adalah 16,91.
Kata Kunci — Cascade, Flow, Fuzzy , Level, PID, PID- Fuzzy
I. PENDAHULUAN
alah  satu  permasalahan  dasar  pada  industri  proses adalah  pengaturan  level  suatu  cairan.  Pada  saat  proses pengaturan  level  sedang  berlangsung  seringkali  muncul permasalahan  pada  instrumen-instrumen  kontrol  yang  ada pada tangki. Misalnya, kerusakan instrumen ukur maupun gangguan-gangguan yang tidak diduga. Hal ini tentu akan mempengaruhi  kerja  sistem  pengaturan  level  cairan tersebut.
Untuk  mendapatkan  performa  yang  baik  dalam  sistem pengaturan  level  dan  aliran  maka  dibutuhkan  kontroler yang mampu menangani masalah yang muncul pada sistem . Kontroler PID memiliki kelebihan struktur yang sederhana serta  mudah  didesain  dan  diaplikasikan[1].  Hal  ini mendasari kontroler yang banyak digunakan dalam industri adalah  kontrol  PID[1].  Kontroler  ini  memiliki  parameter K p ,  τ i ,  dan  τ d yang  nilainya  diperoleh  dari  perhitungan dengan  melibatkan  parameter  sistem . Namun  pada kenyataannya, kontroler PID tidak cukup untuk menangani gangguan-gangguan  yang  muncul  pada  sistem . Beberapa metode penalaan ( tuning) praktis kontroler PID seperti yang
diajukan  oleh  Cohen-Coon  pada  [2]  dan  Ziegler-Nichols pada [3] pun masih belum mampu menangani permasalahan tersebut.  Hal  ini  dikarenakan  kontroler  PID  tidak  mampu mempertahankan  kriteria  yang  diinginkan  ketika  terjadi perubahan  parameter  yang  terlalu  besar  dalam  sistem. Kontroler  ini  memiliki  tingkat  kerja  yang  tinggi  apabila gain kontroler tersebut diatur oleh seseorang yang memiliki tingkat  pengalaman  yang  tinggi  pada plant yang  akan dikontrol.
Oleh karena itu, diperlukan sebuah kontroler yang dapat melakukan  proses  adaptasi  dimana  nilai gain- nya  mampu mengikuti perubahan parameter plant, sehingga performansi sistem tetap terjaga dengan baik. Dalam salah satu  kasus autotuning ,  parameter  PID  dapat  beradaptasi dengan  perubahan  parameter plant yang  melibatkan perhitungan menggunakan logika fuzzy.
Pada  jurnal  ini  akan  dirancang  sebuah  kontroler  PID- Fuzzy dimana kontroler ini mampu menangani permasalahan diatas. Pada kontroler tersebut, fuzzy bertugas memilih  parameter  PID  yang  tepat  berdasarkan  eror  yang disebabkan adanya gangguan pada sistem. Selain itu, juga dilakukan  pengaturan  pada  aliran  yang  masuk  ke  tangki. Konfigurasi ini dinamakan sistem pengaturan cascade . Ada dua tujuan dari kontroler dengan konfigurasi cascade ,  yaitu
untuk
mengeliminasi pengaruh gangguan dan meningkatkan kedinamisan performansi control loop .[4]
II. SISTEM PENGATURAN LEVEL DAN FLOW
A. Pemodelan Sistem Level Air Pada Tangki [5]
Gambar  1  menujukkan P&ID dari  sebuah  tangki  yang akan  diatur  level  serta  aliran  masuknya.  Pemodelan  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  penurunan hukum-hukum fisik yang ada pada sebuah tangki yang akan diatur  level  airnya.  Tangki  diasumsikan  seperti  kapasitor dikarenakan sifatnya yang mirip. Proses pengisian air pada tangki  seperti  proses  pengisian  muatan  sedangkan  proses pembuangan  air  seperti  proses  pembuangan  muatan  pada kapasitor.  Sehingga  kapasitansi  tangki  dapat  didekati dengan  luas  alas  tangki  yang  berupa  lingkaran  seperti Persamaan 2.1.
A d C m cm C     4 tangki penampang Luas ) ( air ketinggian Perubahan ) ( air volume Perubahan 2 3  (2.1)

## Perancangan Kontroler PID-
Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Cascade Level dan Flow pada Basic Process Rig 38-100
Dwi Arkin Pritandi, Joko Susila, Eka Iskandar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : arkin14@mhs.ee.its.ac.id.
Pemodelan tangki dimulai dari hukum kesetimbangan massa pada Persamaan 2.2 dimana debit air didalam
Gambar 1 Sistem Pengaturan Level Air Pada Tangki [5]
merupakan  selisih  antara  debit  air  yang  masuk  ke  dalam tangki dan debit air yang keluar dari tangki.
Q Q Q out in
  (2.2)
Hubungan  antara  debit  dengan  level  air  dalam  tangki dirumuskan pada Persamaan 2.3.
dt dh A Av Q  
(2.3)
Dengan subsitusi Persamaan 2.2 dan 2.1 pada Persamaan 2.3  sehingga  hubungan  antara  debit  air  yang  masuk  dan yang keluar dituliskan pada Persamaan 2.4.
dt dh C Q Q out in   (2.4)
Control  valve diasumsikan  seperti  resistansi  atau hambatan  pada  saat  proses  pembuangan  air.  Hal  tersebut dikarenakan debit air yang keluar bergantung pada bukaan dari control  valve ,  sehingga  dapat  dirumuskan  pada Persamaan 2.5.
/s) ( keluar yang air debit Perubahan ) ( air ketinggian Perubahan 3 cm cm R  (2.5)
Debit  air  yang  melewati control  valve adalah  laminar karena  tidak  terdapat  perubahan  diameter  dari  pipa  antara pompa dan control valve ditunjukkan oleh Persamaan 2.6.
Q h R  (2.6) R h Q  (2.7)
Dengan melakukan substitusi hubungan antara debit air yang keluar dengan bukaan valve pada Persamaan 2.7 ke Persamaan  2.4,  sehingga  rumus  kesetimbangan  massa menjadi Persamaan 2.8.
dt dh C R h Q in   (2.8)
dt dh RC h R Q in   (2.9)
Dengan  menggunakan  transformasi Laplace pada persamaan  2.10  maka  diperoleh  fungsi  alih  sistem  pada Persamaan 2.12.
) ( ) ( ) ( s RCsH s H R s Q in   (2.10)
) 1 )( ( ) ( RCs s H R s Q in   (2.1)
1 ) ( ) (   RCs R s Q s H in (2.2)

## B. Pemodelan Pompa [6]
Pemodelan  sensor  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai penguatan  yang  dilambangkan  dengan 2 K .  Nilai 2 K dirumuskan  dengan  rentang  kerja  dari  pompa  terhadap masukan berupa tegangan seperti Persamaan 2.13.
) ( tangki dalam air ketinggian Rentang ) ( keluaran tegangan Rentang 2 cm V K  (2.3)

## C. Pendekatan Waktu Tunda Sistem Orde Pertama [4]
Sistem dengan  waktu tunda memiliki kelemahan dalam keperluan  perancangan  kontroler.  Karena  saat  akan dirancang  sebuah  kontroler  seperti  PID  misalnya,  waktu tunda  pada  sistem  akan  diabaikan.  Hal  ini  menyebabkan waktu  tunda  tidak  berubah  walaupun sistem  telah  diberi kontroler.  Sedangkan  di  dunia  industri,  waktu  tunda  akan sangat mempengaruhi proses produksi.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  metode  untuk mendekati  nilai  waktu  tunda  agar  menyatu  dengan  fungsi alih  sistem.  Dengan  begitu,  desain  kontroler  akan  lebih mudah.  Salah  satu  metode  pendekatan  waktu  tunda  yang digunakan  adalah  pendekatan  deret  orde  pertama  seperti pada Persamaan 2.14.
N s N s e ) 1 ( 1      (2.14)
Dimana :
 = Waktu tunda sistem N = Orde hasil kompensasi yang diinginkan

## D. Kontroler PID (Proportional Integral Derivative) [1]
Kontroler  PID  merupakan  kontroler  yang  sudah  sering digunakan dalam dunia industri. Keluaran dari kontroler ini dinyatakan pada Persamaan 2.15.
𝑢(𝑡) = 𝐾 𝑐 𝑒(𝑡) 𝐾𝑐 𝜏𝑖 ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 + 𝐾 𝑐 𝜏 𝑑 de(t) 𝑑𝑡 𝑡 0 (2.19)
Dengan  adanya  bagian derivative ,  kontroler  PID
mengantisipasi apa yang akan terjadi pada error sesaat yang akan  datang  kemudian  melakukan  aksi  kontrol  yang sebanding  dengan  kecepatan  perubahan error saat  ini. Berdasarkan  sifat  ini,  aksi  kontrol derivative kadang- kadang bertindak sebagai anticipatory control .
Efek  dari  kontroler  PID  ini  adalah  bila  pada  proses kesalahannya  sangat  besar,  maka  kontroler  PI  akan membutuhkan  waktu  yang  panjang  untuk  mencapai setpoint nya, tetapi untuk kontroler PID akan mempercepat proses pencapaian setpoint tersebut.
E. Kontroler PID-Fuzzy [8]
Kontroler  PID- Fuzzy merupakan  koordinasi  dari  2 macam kontroler yaitu PID dengan fuzzy logic. Fungsi dari fuzzy  logic adalah  menambah  atau  mengurangi  nilai  dari parameter  PID  ketika  terdapat  gangguan  yang  dapat merubah parameter sistem.

## Gambar 2 Diagram Blok Kontroler PID-Fuzzy
Dengan  perubahan  parameter  PID  yang  dilakukan  oleh fuzzy  logic, akan  terjadi  proses  adaptasi  oleh  sistem terhadap  gangguan  yang  terjadi.  Nilai  Kp,  Ti dan  Td  saat diperbarui menjadi Persamaan :
) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 0 0 t Td Td t Td t Ti Ti t Ti t Kp Kp t Kp          (2.19)

## III. PERANCANGAN SISTEM
A. Pemodelan Sistem
Pemodelan  keseluruhan plant dapat  dihitung  dengan rumus  seperti  Persamaan  3.21.  Untuk  sistem  pengaturan flow dapat dihitung menggunakan Persamaan 3.2. Dengan memasukkan  parameter  sistem  yang  didapat  dari plant, didapatkan  fungsi  alih  pada  sistem  pengaturan  level Persamaan 3.3 dan sistem penagturan flow pada persamaan 3.4.
2 . 1 . . 1 ) ( ) ( K RCs R e K s Q s H s total in total     (3.1)
s e K K RCs s F     . 2 . 1 1 1 ) (
(3.2)
s e s s G 04 , 1
1 96 , 7 105 , 0 ) (
   (3.3)
s e s s G 56 , 0 1 96 , 7 46 , 1 ) (    (3.4)
Jika  Waktu  Tunda  (  )  yang  terjadi  sangat  kecil  maka nilai  N  dapat  dipilih  1.  Maka,  Fungsi  Alih  dari  sistem pengaturan  level  menjadi  orde  2  seperti  pada  persamaan 3.6.
          1 1 04 , 1 1 1 96 , 7 748 , 0 ) ( s s s G (3.5) 1 9 27 , 8 91 , 0 ) ( 2    s s s G
( 3.6)
Sedangkan  untuk  model  sistem  pengaturan flow ditunjukkan pada persamaan 3.8.
          1 1 56 , 0 1 1 96 , 7 46 , 1 ) ( s s s G (3.7) 1 52 , 8 45 , 4 46 , 1 ) ( 2    s s s G (3.8)

## B. Perancangan Kontroler PID
Berdasarkan  fungsi  alih  yang  telah  didapat  dari persamaan  3.6  dan  3.8,  akan  dirancang  sebuah  kontroler PID  pada  sistem  pengaturan flow dan  sistem  pengaturan level.
1) Sistem Pengaturan Flow
Berdasarkan  fungsi  alih  dari  sistem  pengaturan flow seperti  pada  Persamaan  3.8,  diketahui  nilai 𝜔 𝑛 =0,47  dan nilai 𝜉 =2,002.  Akan  dirancang  kontroler  PID  dengan spesifikasi  konstanta  waktu  hasil  rancangan  3  kali  lebih cepat dari sistem seperti pada Persamaan 3.9.
* 3    (3.9)
Walaupun  sistem  adalah  orde  kedua,  namun  respon sistem menyerupai orde pertama. Maka  untuk mengetahui nilai  konstanta  waktu  (  ),  digunakan  rumus  sistem  orde pertama seperti pada Persamaan 3.10.
Xss   632 , 0  (3.10)
Dengan  analisa  dari  respon open  loop ,  didapat  nilai 𝜏 adalah 9,86 detik. Seperti yang telah dibahas pada BAB II, jika  nilai 𝜏 𝑖 ditentukan  seperti  pada  Persamaan  3.11, 𝜏 𝑑 pada Persamaan 3.12 dan K p pada Persamaan 3.13.
n i    2 
(3.11)
2 1 n i d     (3.12) K K i P *    (3.13)
Maka  dihitung  nilai 𝜏 𝑑 , 𝜏 𝑖 ,  dan  K p seperti  pada Persamaan 3.14, 3.15 dan 3.16.
52 , 8
47 , 0 002 , 2 . 2   i  (3.14 512 , 0 229 , 0 . 52 , 8 1   d  (3.15)
18 , 1 46 , 1 . 3 , 3 52 , 8   P
K (3.16)

## 2) Sistem Pengaturan Level
Berdasarkan  fungsi  alih  dari  sistem  pengaturan  level seperti pada Persamaan 3.6, diketahui nilai 𝜔 𝑛 = 0,064 dan nilai 𝜉 =2,42.  Akan  dirancang  kontroler  PID  dengan spesifikasi  konstanta  waktu  hasil  rancangan  adalah  9,84 detik seperti pada Persamaan 3.17.
84 , 9 *   (3.17)
Pada  sistem  pengaturan  level,  respon  sistem  juga menyerupai  orde  pertama.  Namun,  karena  nilai  konstanta waktu  respon  awal  tidak  diperlukan,  maka  tidak  perlu dicari.
Jika nilai 𝜏 𝑖 ditentukan seperti pada Persamaan 3.18, 𝜏 𝑑 pada Persamaan 3.19 dan K p pada Persamaan 3.20.
n i    2 
(3.18)
2 1 n i d     (3.19) K K i P *   
(3.20)
Maka dihitung nilai 𝜏 𝑖 , 𝜏 𝑑 dan K p seperti pada Persamaan 3.21, 3.22 dan 3.23.
9 34 . 0 56 , 1 . 2   i  (3.21) 52 , 0
00496 , 0 . 9 1   d  (3.22) 28 , 1 748 , 0 . 38 , 9 9   P K
(3.23)

## C. Perancangan Kontroler PID-Fuzzy
Perancangan membership  function dari  eror  dan perubahan  eror  dibuat  berdasarkan  penentuan  nilai maksimum dan nilai minimum dari eror dan perubahan eror ketika  sistem  diberikan  gangguan.  Nilai  maksimum  dan minimum  tersebut  dikuantisasikan  sehingga  menjadi sebuah membership function . Prosedur ini juga diterapkan pada penentuan membership function untuk sinyal keluaran yang merupakan perubahan nilai Kp, Ti dan Td.
Gambar 3 Fungsi Keanggotaan Kesalahan
Gambar 4 Fungsi Keanggotaan Perubahan Kesalahan
Gambar 5 Fungsi Keanggotaan Gambar 6 Fungsi Keangotaan  Fungsi Keangotaan Ti 
Gambar 7 Fungsi Keanggotaan Td 
Sedangkan  basis  aturan fuzzy didapat  berdasarkan pengamatan  dari  karakteristik  respon  sistem  ketika  diberi gangguan hingga respon mencapai kondisi yang diinginkan. Terdapat 3 basis aturan yang disajikan dalam bentuk tabel. Basis  aturan  yang  dibuat  terdiri  dari  Basis  aturan  untuk Kp  , Ti  , dan Td  .
Tabel 1 . Basis Aturan
Kp  de e
NB NS ZE PS PB NB S B B B B NS S B B B B ZE S B ZE B B PS S B ZE B B PB S B ZE B B
Tabel 2. Basis Aturan Ti  de e NB NS ZE PS PB NB B S S S ZE NS B S S ZE S ZE S B ZE B S PS S ZE S S B PB ZE S S S B
Tabel 3 . Basis Aturan Td 
de e NB NS ZE PS PB NB B ZE ZE ZE B NS ZE ZE ZE B B ZE ZE ZE ZE ZE ZE PS B ZE ZE B ZE PB B ZE B ZE ZE IV. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISA
Untuk  membuktikan  bahwa  kontroler  PID- Fuzzy yang telah  dibuat  memiliki recovery  time yang  lebih  cepat daripada  kontroler  PID  biasa,  maka  dilakukan  pengujian kontroler  PID- fuzzy dengan  cara  diberi  gangguan ( disturbance) serta  respon  hasilnya  dibandingkan  dengan kontroler  PID.  Sistem  pengaturan  level  dan flow akan dikonfigurasi cascade sesuai dengan diagram blok dibawah ini.
Gambar 8 Diagram Blok Sistem Keseluruhan

## A. Respon Hasil Rancangan Kontroler PID untuk Sistem Pengaturan Flow
Berdasarkan  hasil  rancangan  pada  bagian  sebelumnya, diperoleh waktu untuk mencapai kondisi tunak selama 6,28 detik. Artinya, konstanta waktu sistem dapat dihitung dari 63,2% waktu kondisi tunak yaitu sebesar 3,89 detik. Waktu ini sesuai dengan spesifikasi desain bahwa konstanta waktu sistem hasil rancangan 3 kali lebih cepat dari sistem asli.
Gambar 9.
B. Respon Hasil Rancangan Kontroler PID untuk Sistem Pengaturan Level
Berdasarkan  hasil  rancangan  pada  bagian  sebelumnya, spesifikasi  desain  yang  diinginkan  adalah settling  time(ts) sebesar  60  detik.  Dari  Gambar  10,  diketahui  waktu  untuk mencapai kondisi tunak sebesar 21.09 detik. Artinya, sistem memiliki  waktu  kondisi  tunak  selama  66,6  detik.  Ini membuktikan  bahwa  hasil  rancangan  telah  sesuai  dengan spesifikasi yang diinginkan.
Gambar 10 Respon Hasil Rancangan Sistem Pengaturan Level
C. Pengujian Kontroler PID Konfigurasi Cascade dengan Perubahan Set Point
Mula-mula diberikan set point sebesar 20 cm selama 18 detik. Setelah itu, set point dinaikkan menjadi 40 cm selama 20 detik. Dapat dilihat pada Gambar 11, terdapat perbedaan pada kondisi transient respon dengan konfigurasi cascade dan respon dengan konfigurasi single loop. Sistem dengan konfigurasi cascade mampu mencapai keadaan tunak lebih awal  daripada single  loop .  Hal  ini  disebabkan flow yang masuk ke tangki untuk  mengatur level air juga ikut diatur jumlahnya. Sehingga menjadi kelebihan tersendiri daripada hanya mengatur level yang masuk saja.
Gambar 11 Pengujian Variasi Set Point pada Sistem Konfigurasi Cascade
Gambar 9  Respon Hasil Rancangan Sistem Pengaturan Flow
D. Pengujian Kontroler PID Konfigurasi cascade dengan Perubahan Parameter Plant
Kontroler PID konfigurasi cascade ini diuji dengan cara pada  detik  ke-52,  diberikan  gangguan  berupa flow  out sebesar 50cm 3 /s. Hal ini  menyebabkan level turun sebesar 20  cm  untuk  single  loop  dan  sebesar  24  cm  untuk konfigurasi cascade .  Walaupun  lebih  banyak  nilai  yang turun,  waktu  yang  dibutuhkan  pada  konfigurasi cascade lebih  sedikit  dibanding single  loop. Hal  ini  membuktikan bahwa  konfigurasi cascade dapat  mempercepat recovery time sistem ketika diberikan gangguan.
Gambar 12 Pengujian Sistem Konfigurasi Cascade  dengan Perubahan Parameter Plant
E. Pengujian  Kontroler  PID- Fuzzy Konfigurasi Cascade Dengan Perubahan Parameteri Plant
Gangguan  yang  diberikan  pada  pengujian  ini  berupa pengurangan nilai sinyal kontrol yang masuk pada sistem. Dapat  dilihat  pada  Gambar  13  bahwa  terdapat  perbedaan pada  kondisi transient respon  dengan  kontroler  PID- fuzzy dan respon dengan kontroler PID . Sistem dengan kontroler PID- fuzzy mampu  mencapai  keadaan  tunak  lebih  cepat daripada  kontroler  PID.  Hal  ini  disebabkan  ketika  terjadi perubahan  parameter  pada  sistem  secara  tiba-tiba,  maka error akan  menjadi  besar  dan  sistem fuzzy menghitung perubahan  nilai  parameter  PID  berdasarkan error yang masuk. Untuk perubahan parameter PID dapat dilihat pada gambar  14.

## Gambar 13 Respon Sistem dengan Perubahan Parameter Plant
Dengan  adanya  gangguan  pada  sistem,  sinyal  kontrol akan berubah agar sistem dapat kembali menuju set point. Pada gambar 14, sinyal kontrol dari Ti yang paling dominan
karena  fungsi  dari  Ti  sendiri  adalah  menghilangkan kesalahan  kondisi  tunak  (%Ess).  Begitupun  dengan parameter  Kp  yang  naik  nilainya  ketika  ada  gangguan. Fungsinya untuk mempercepat respon mencapai set point. Sedangkan nilai Td, berubah tidak terlalu banyak. Karena fungsi derivative sendiri  adalah  meredam overshoot dan hanya bekerja pada kondisi transient .
Gambar 14 Perubahan Nilai Kp terhadap Perubahan Parameter Plant
Gambar 15 Perubahan Nilai Ti terhadap Perubahan
Gambar 16 Perubahan Nilai Td terhadap Perubahan Parameter Plant

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat kami ambil dari pengujian yang telah kami lakukan bahwa konfigurasi cascade pada sebuah sistem tidak selalu memberikan performansi lebih baik pada sistem  karena  tergantung  pada  jenis  kontroler  yang digunakan  dan  spesifikasi  desain  yang  diinginkan  pada primary dan secondary controller pada  sistem  tersebut. Selain  itu,  kontroler  PID- Fuzzy mampu  memberikan recovery  time lebih  cepat  dan  lebih  tahan  terhadap perubahan  parameter plant karena  adanya  proses  adaptasi berupa  perubahan  parameter  kontroler  PID  terhadap perubahan  kesalahan  pada  sistem.  Sedangkan  kontroler PID- Fuzzy yang  kami  buat  memiliki recovery  time yang
lebih cepat dan lebih tahan terhadap perubahan parameter plant dibanding  dengan  PID  konvensional  dibuktikan dengan  nilai  RMSE  pada  sistem  dengan  menggunakan kontroler PID- Fuzzy adalah 16,85 sedangkan sistem dengan menggunakan kontroler PID konvensional adalah 16,91.

## VI. UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  ucapkan  pada  bapak  Joko Susila, M.T., Eka Iskandar, M.T., Imam Arifin M.T. dan M. Abdul  Hady,  M.T.  yang  banyak  memberikan  bimbingan, saran  dan  petunjuk  selama  pengerjaan  penelitian  ini. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada semua pihak yang turut membantu terselesaikannya penelitian ini.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Karl  Johan  Astrom  and  Tore  Hagglund, ”Advanced PID  Control ”,  USA:  ISA-The  Instrumentation, Systems, and Automation Society, 2005.
[2]  G.H. Cohen  and  G.A.  Coon,  “Theoretical Consideration of  Retarted Control”, in Trans. ASME ,
Vol. 75, pp. 827-834, 1953.
[3]  J.G. Ziegler and N.B. Nichols, “Optimum Settings for Automatic Controllers”, in Trans. ASME , Vol. 64, pp. 759-768, 1942.
[4]  B.A. Ogunnaike and W.H. Ray,” Process Dynamics, Modeling,  and  Control ”,  New  York:  Oxford University Press, 1994.
[5]  Ogata,  Katsuhiko,  “ Modern  Control  Engineering ”, New Jersey: Prentice Hall, 1970.
[6] Qashmal  D.,  Rheza,”Desain  Autotuning  Kontroler PID  Berbasis  Algoritma  Neural-Network  untuk Sistem  Pengaturan  Cascade  Level  dan  Flow  Liquid pada  Plant  Coupled  Tanks ”,  Tugas  Akhir :  Institut
Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
[7]  Yan,  J.,Ryan,  M.,Power,  J, ”Using  Fuzzy  Logic”, UK: Prentice Hall, 1994.
[8]  Yuanhui Yang, Wailing Yang, Mingchun Wu, Qiwen Yang, Yuncan Xue, “ A New Type of Adaptive Fuzzy PID Controller”, Intelligent Control and Automation (WCICA) World Congress , pp. 5306-5310, 2010.
[9]  -----------,  “ PROCON - Level, Flow & Temperature 38-901-M Feedback Instruments, 1 st Edition, I38S-I ”,
Manual  Book,  England:  Feedback  Instruments  Ltd., 1999.
[10] Zainal Abidin, Ali, ” Perancangan Sistem Fuzzy untuk
Autotuning  Parameter  Kontroler  PID  pada  Sistem Cascade  Flow  dan  Level  Plant  Model  “S-4” Yokogawa”, Tugas  Akhir : Institut  Teknologi
Sepuluh Nopember, 2014.
[11] Seborg,  D.E.,  Edgar,  T.F.  and  Mellichamp,  D.A,
” Process  Dynamic  and  Control  (2 nd Ed.)”, USA  : John Willey & Sons Inc, 1989.