## Kendali Kestabilan Kecepatan Vane Motor Pneumatik Berbasis PID
Budi Setiadi 1 , Nanang Mulyono 2 , Hari Purnama 3 , Hilmi Dhiya Ulhaq 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri bandung JL. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Kabupaten Bandung Barat 40559, Indonesia Email: budi.setiadi@polban.ac.id
Received 30 Mei 2022 | Revised 10 Juni 2022 | Accepted 18 Juni 2022

## ABSTRAK
Kestabilan  putaran  berpengaruh  terhadap  kwalitas  hasil  pembuatan  cat.  Penelitian  ini,  fokus mengidentifikasi  pengendalian  kestabilan  kecepatan  putaran  pada  plan  vane  motor  pneumatik  saat bergangguan.  Gangguan  pengereman  mekanik  dan penurunan  tekanan  inlet  sumber  energi  angin.  Plan disetting  berputar  250  rpm.  Sistem  pengendalian  digunakan  digital-PID  (Proportional-  Integral- Derivative ) dengan nilai parameter Kp, Ki, Kd dari hasil analisa zeigler nichols. PID mengatur bukaan katup  yang  mengalirkan  angin  melalui  plan.  Umpan  balik  sistem  kecepatan  digunakan  sebagai  koreksi error. Sistem stabil dengan error steady state (ESS ) 0,46%. Saat bergangguan mekanik 5% overdamped 1,5 detik , overshoot 3,65% dan gangguan 10% overdamped 3,3 detik,  overshoot 7,71%. Saat gangguan inlet  0,45  bar  overdamped  3 detik,  overshoot 2,54%  dan  gangguan  inlet  1,2 bar  overdamped  4,3  detik, overshoot tetap.
Kata kunci: vane motor pneumatik, PID, gangguan mekanik, gangguan inlet

## ABSTRACT
The rotational stability affects the quality of the paint productions. This research focuses on identifying the control of rotational speed stability on a pneumatic motor plan vane when it is disturbed. Disturbance of mechanical braking and a decrease in the inlet pressure of the wind energy source. The plan is set to rotate at 250 rpm. The control system used digital-PID (Proportional-Integral-Derivative) with parameter values Kp, Ki, Kd from the results of Zeigler Nichols analysis.  PID regulates valve openings that allow air to flow through the plan. Speed  system feedback is used as error correction. The system is stable with  a steady state error (ESS ) 0.46%. When the mechanical disturbance is 5% overdamped for 1.5 seconds, overshoot is 3.65% and 10% is overdamped for 3.3 seconds, overshoot is 7.71%. When the inlet disturbance is 0.45 bar overdamped for 3 seconds, the overshoot is 2.54% and the inlet fault is 1.2 bar  overdamped for 4.3 seconds, the overshoot remains the same.
Keywords: pneumatic vane motor, PID, mechanical disturbance, inlet disturbance

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pneumatik  semakin  berkembang  dan  banyak  digunakan  salah  satunya  pada industri pembuatan cat. Pada pabrik pembuatan cat, vane motor pneumatik digunakan karena faktor keamanan dari arus kejut listrik serta faktor kebersihan [1]. Faktor lain yang perlu diperhatikan untuk menghasilkan  kwalitas  standar  ASTM  D  1210-96  adalah  kestabilan  kecepatan  dan  durasi  waktu pengadukan  pada  saat  volume  beban  berbeda-beda  [2].  Sifat  dari  sistem  pneumatik  menggunakan sumber  energi  tekanan  angin  yang  dinamis  mengikuti  bentuk  ruang  memungkinkan  menimbulkan masalah. Kebocoran pada saluran selang distribusi maupun sumber energi angin kompresor ( surge ) akan langsung berdampak pada hilangnya torsi pada plan yang dikendalikan [3], [4]. Mengacu penjelasan dari permasalahan tersebut, maka dibutuhkan pengendalian kestabilan kecepatan vane motor pneumatik yang  handal,  baik  dari  gangguan  perubahan  beban  maupun  kebocoran  sumber  energi  angin  ( inlet ). Metode  kendali  yang  digunakan  pada  peneltian  ini  adalah  metode  PID  ( Proportional–Integral– Derivative ) dikarenakan handal dan masih banyak digunakan pada industri [5].
Penelitian terkait pengendalian plan pneumatik diantaranya, Design of Air Motor Speed Control System for  Small  Scale  Compressed  Air  Energy  Storage  Using  Fuzzy  Logic .  Metode  pengendalian fuzzy digunakan  untuk  mengendalikan  putaran  motor  pneumatik  (pengganti  turbin)  yang  terkopel  dengan generator listrik. Hasil dari pengujian motor pneumatik dapat berputar sesuai setpoint yang diharapkan dan efisiensi pengisian lebih baik dari turbin air untuk setiap perubahan beban listrik di generator [6]. Terkait pengolah data programmable logic controller (PLC) untuk pengendalian plan pneumatik [7], [8].    PLC  difungsikan  untuk  mengatur  bukaan  katup  pneumatik  melalui driver  inverter .  Hasil pengukuran konsisten dibandingkan dengan simulasi image simulation [7]. PLC mengatur kecepatan kestabilan  putaran  motor  kompresor  melalui variable  frequency  driver (VFD).  Hasil  dari  pengujian penggunaan  PLC  untuk  pengaturan  VFD  dapat  mengendalikan  dan  menghemat  daya  >  50%  dengan frekuensi 50 Hz [8]. Terkait pengolah data berbasis mikrokontroler untuk pengendalian plan pneumatik [9]-  [11].   Metode pengendalian adaptive  dynamic sliding-mode  control (ADSMC)  digunakan  untuk mengatur bukaan katup proporsional. Bukaan katup mengatur jumlah aliran angin yang melalui motor pneumatik.  Hasil  pengujian  menggunakan  servo  sebagai  beban  motor  pneumatik,  sistem  dapat melakukan tracking sesuai  dengan  target  [9].  Metode  pengendalian fuzzy digunakan  untuk mengatur bukaan katup proporsional [10]- [11]. Bukaan katup mengatur jumlah aliran angin yang melalui silinder kerja ganda  [10] maupun motor pneumatik  [11] , berdampak pada perubahan sudut tracking solar panel. Hasil pengujian sistem dapat mempertahankan posisi sesuai setpoint dengan ESS 1,6% dan overshoot 5,3% [10].  Hasil pengujian sistem dapat mempertahankan kestabilan kecepatan sesuai setpoint dengan ESS 5,26% [11].
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan respon dinamik putaran vane motor penumatik dengan ESS <  5%. Setpoint disetting 250 rpm, pada saat sistem diberi gangguan mekanik 5%, 10% serta gangguan inlet kebocoran  sumber  energi  angin  (kompresor)  0,45  bar  dan  1,2  bar.  Metode  pengendalian  klasik yang digunakan digital-PID. Penentuan nilai parameter Kp, Ki, Kd untuk PID menggunakan analisis zeigler nichols . Pengendali menggunakan mikrkontroler, diharapkan dapat menghasilkan ESS lebih baik dari penelitian sebelumnya [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Perangkat keras pengendalian kestabilan kecepatan pada penelitian ini dibagi menjadi 2, yaitu perangkat keras elektronik dan mekanik pneumatik. Sedangkan pengolah data untuk aksi pengendalian vane motor pneumatik dan umpan balik kecepatan menggunakan algoritma PID.

## 2.1 Perangkat Keras Elektronik
Perangkat keras eletronik terdiri dari blok pengendali, driver , aktuator, plan, dan umpan balik. Detail blok diagram sistem kendali seperti ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Perangkat Keras Dan Blok Diagram Sistem Kendali
Pengendali menggunakan modul mikrokontroler platform Arduino. Digital to analog converter (DAC) menggunakan  modul  tipe  MCP  4725,  masukan  I2C  dan  keluaran  tegangan  analog  0-5  Vdc  dengan resolusi 10-bit. Amplifier menggunakan modul standar industri dengan tipe VEA250, masukan tegangan analog  0-5  Vdc  dan  keluaran  tegangan  analaog  0-24  Vdc.  Aktuator  hibrid  (masukan  listrik  keluaran mekanik) menggunakan katup proporsional, masukan tegangan 0-24 Vdc dan keluaran bukaan 0-100% diameter 6mm. Optocoupler hibrid (gerak listrik) menggunakan modul tipe HC-020K, masukan gerak dan keluaran pulsa tegangan (0 Vdc dan  5Vdc). Konverter frekuensi ke tegangan menggunakan modul, masukan  pulsa  tegangan  (0  Vdc  dan  5  Vdc,  1-10KHz)  dan  keluaran  tegangan  0-10  Vdc.  Penguat dirangkai dari komponen IC Op-Amp tipe LM324, resistor dan trimpot seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Rangkaian Penguat V to V
Detail spesifikasi komponen elektronik yang digunakan seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi perangkat keras elektronik
No Perangkat Spesifikasi 1 Mikrokontroler Arduino Uno  berbasis ATMega328; PWM; serial; 10-bit ADC 2 MCP 4725 DAC 10-bit; I2C; 5Vdc 3 VEA250 Masukan  tegangan  0  s/d  5Vdc,  arus  4  s/d  20mAdc;  keluaran  tegangan  0  s/d 24Vdc; power disipasi 4watt, Power amplifier 4 F to V masukan single/double pulsa; 0 s/d 10 KHz; keluaran 0 s/d 10Vdc 5 HC-020K Optocoupler ; 5Vdc 6 LM324 Single supply 12Vdc; op-amp 7 Resistor ¼ watt ; 1 K Ω ; 8 Resistor Variable Multiturn ; 100 K Ω ; ¼ watt
9 Power Supply 5Vdc/1A; 12Vdc/1A; 24Vdc/2A
Tahapan  proses  pengendalian  sistem  kendali  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Mikrokontroler berfungsi sebagai pengolah data digital dan algoritma PID. Mikrokontroler menerima masukan setpoint dan  umpan  balik  sensor  kecepatan. Setpoint dalam  bentuk  nilai  numerik  tertanam  langsung  di mikrokontroler  berupa deklarasi variabel perangkat lunak. Umpan balik berupa tegangan hasil konversi dari  kecepatan  dibaca  mikrokontroler  melalui  fasilitas analog  to  digital  converterr (ADC)  dan selanjutnya  dikonversi  menjadi  bentuk  nilai  numerik.  Kedua  nilai  masukan  numerik  tersebut dibandingkan menjadi bentuk koreksi error untuk algoritma PID. Nilai koreksi error merupakan fungsi waktu seperti didefinisikan seperti persamaan (1).
error (t)=SP(t)-PV(t) (1)
Ket : SP adalah setpoint : PV ( present value ) adalah umpan balik : error adalah koreksi sistem merupakan selisih antara SP dengan PV
Hasil pengolaan PID berupa data numerik 10-bit dengan rentang nilai 0-4096. Selanjutnya data numerik tersebut  dikirim  ke  modul  DAC  melalui  komunikasi  serial  sinkron  I2C  (sda,  scl)  dan  diterjemahkan menjadi  keluaran  tegangan  analog  0-5  Vdc.  Tegangan  keluaran  DAC  dikonversi  menjadi  tegangan analog 0-24 Vdc dengan penambahan penguat arus melalui modul VEA250.  Keluaran tegangan  analog VEA250 merupakan trigger untuk katup proporsional. Besar kecil bukaan katup bergantung sinyal dari VEA250. Detail hubungan interpolasi keluaran PID driver dan aktuator seperti ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Interpolasi Data Numerik, Driver dan Aktuator
Katup  proporsional  merupakan  komponen  hibrid.  Keluaran  katup  dikopel  dengan  selang  ke  sumber energi  angin  (kompresor)  dan vane motor  pneumatik.  Cepat  lambat  putaran vane motor  pneumatik bergantung volume aliran udara yang diatur oleh katup proporsional. Sebagai koreksi untuk algoritma PID,  kecepatan vane motor  pneumatik  di  sensor  menggunakan optocoupler yang  terkopel  dengan piringan  (desain  60  lubang).  Setiap  putaran  akan  menghasilkan  1  pulsa  frekuensi.  Keluaran  pulsa frekuensi  dikonversi  modul  F  to  V  menjadi  tegangan  analog  0-1,5  Vdc.    Keluaran  tegangan  F  to  V

## Kendali Kestabilan Kecepatan Vane Motor Pneumatik Berbasis PID
dikuatkan  3,5  kali  melalui rangkaian op-amp ,  sehingga  rentang  keluaran tegangan  menjadi  0-5  Vdc. Tegangan  keluaran  penguat  merupakan  umpan  balik  mikrokontroler.  Detail  hubungan  interpolasi putaran dan umpan balik sensor kecepatan seperti ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Interpolasi Putaran Dan Umpan Balik Sensor Kecepatan
Ket : Rentang nilai rpm interpolasi sumbu I merupakan hasil pengujian pada saat katup  terbuka 100% dan tekanan 8 bar
: Rentang nilai frekuensi interpolasi sumbu K merupakan hasil pengujian pada saat putaran vane motor pneumatik maksimum
Realisasi sistem kestabilan putaran vane motor pneumatik seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Aktuator dan plan yang digunakan merupakan komponen standar industri, sedangkan kontrolernya menggunakan standar laboratorium pendidikan (mikrokontroler).
Gambar 5. Realisasi Sistem

## 2.2 Perangkat Keras Mekanik Pneumatik
Perangkat keras mekanik pneumatik terdiri dari kompresor, air service unit , katup proporsional, vane motor pneumatik dan silencer. Detail blok diagram sistem mekanik pneumatik seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Blok Diagram Sistem Mekanik Pneumatik
Supply aliran angin ke seluruh selang dan perangkat pneumatik bersumber dari kompresor. Dikarenakan angin yang dihasilkan kompresor mengandung uap air, maka dilakukan pemisahan antara partikel angin dan air ( lubricant ) pada komponen air service unit. Air service unit berfungsi juga mengatur tekanan angin serta melakukan pelumasan ke perangkat pneumatik. Sumber angin dari air service unit disalurkan ke vane motor pneumatik melalui pengaturan katup proporsional. Untuk menghindari kotoran dari luar masuk ke saluran angin, maka ujung sistem dipasang saringan sekaligus peredam suara ( silencer ). Detail spesifikasi komponen mekanik pneumatik yang digunakan seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Keras Mekanik
No Perangkat Spesifikasi 1 Kompresor Silent ; elektrik; ¾ Hp 2 Air Service Unit Lubrikan; regulator; pelumasan; mak 10 Bar 3 Katup Proporsional Satu arah; 1/8; 0,7 Mpa; analog 24 Vdc; 4 watt;  selang 6mm 4 Motor Pneumatik 2,8 Hp; 7 Bar; 4000 rpm 5 Silincer 1/8

## 2.3 Algoritma PID
Kendali  PID  merupakan  kendali  yang  digunakan  untuk  menentukan  kepresisian  suatu  sistem instrumentasi dengan karakteristik adanya umpan balik pada sistem tersebut. Respon sistem dipengaruhi oleh parameter-parameter dari faktor pengali, integral  dan derivative secara kontinu. Adapun persamaan umum dari aksi kendali PID sebagai berikut:
𝑢(𝑡) =   𝐾 𝑝 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑡) + 𝐾 𝑝 𝑇𝑖 ∫ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑡) 𝑑𝑡 + 𝐾 𝑝 𝑇 𝑑 𝑑(𝑒[𝑡]) 𝑑𝑡 (2)
Atau
𝑢(𝑡) =   𝐾 𝑝 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑡) + 𝐾 𝑖 ∫ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑡) 𝑑𝑡 + 𝐾 𝑑 𝑑(𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟[𝑡]) 𝑑𝑡 (3) Ket : u adalah penjumlahan  keluaran nilai hasil algoritma PID
: Kp adalah nilai parameter untuk algoritma P
: Ki adalah nilai parameter untuk algoritma I
: Kd adalah nilai parameter untuk algoritma D
Penentuan nilai parameter dilakukan dengan analisa zeigler nichols. Langkah pertama dalam melakukan tunning dimulai dari mencari  analisa grafik respon mula sistem kendali loop terbuka. Pada saat  plan vane motor pneumatik diberi masukan aliran angin bertekanan  8 bar dan bukaan katup proporsional 100% putaran mencapai 340 rpm.  Detail grafik respon mula vane motor pneumatik dengan metode loop terbuka seperti ditunjukkan pada Gambar 7.

## Kendali Kestabilan Kecepatan Vane Motor Pneumatik Berbasis PID

## Gambar 7. Respon Mula Plan Vane Motor Pneumatik Metode Loop Terbuka
Tarik garis lurus (hitam) tepat yang paling banyak bersinggungan dengan grafik kurva respon keluaran vane motor pneumatik (kuning), didapat delay time (L) dan rise time (T) sebagai berikut: L = 41,55 – 39,37 = 2,18 s T = 43,73-41,55 = 2,18 s
Selanjutnya nilai L dan T dimasukkan ke persamaan zeigler nichols 1 ( loop terbuka) untuk mendapatkan nilai parameter Kp Ki Kd, seperti ditunjukkan pada persamaan (4), (5), dan (6). Setelah mengetahui nilai L dan T, selanjutnya mencari nilai Kp, Ti dan Td.
𝐾𝑝 = 1,2 𝑥 𝑇 𝐿 (4)
𝐾𝑝 = 1,2 𝑥 2,18 2,18
𝐾𝑝 = 1,2 𝑇𝑖 = 2 𝑥 𝐿 (5) 𝑇𝑖 = 2 𝑥 2,18 𝑇𝑖 = 4,36 𝑇𝑑 = 0,5 𝑥 𝐿 (6) 𝑇𝑑 = 0,5 𝑥 2,18 𝑇𝑑 = 1,09 Ket : 𝐾𝑖 = 𝐾𝑝 𝑇𝑖 = 0,275
: 𝐾𝑑 = 𝐾𝑝 𝑥 𝑇𝑑 = 1,31

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perangkat keras dan lunak sistem hasil penelitian dilakukan pengujian secara bersamaan untuk melihat grafik respon dinamik. Parameter respon dinamik yang diamati meliputi ( rise time,  time settling, error steady  state , overshoot,  overdamped ).  Pengujian  dilakukan  menjadi  2  tahap,  yaitu  dengan  gangguan pengereman,  dan  gangguan  sumber  energi  aliran  angin  dari inlet sistem  ke vane motor  pneumatik. Adapun setpoint putaran sistem ditetapkan sebesar 250 rpm.

## 3.1 Pengujian Dengan Gangguan Pengereman
Pengujian  dengan  gangguan  pengereman  dilakukan  secara  mekanik  terhadap  putaran vane motor pneumatik.  Putaran vane motor  pneumatik  terkopel  dengan disk  brake dan  rem.  Besarnya  gangguan pengeraman pada penelitian ini dibatasi pada 5% dan 10% (skala perbandingan setpoint terhadap respon putaran rpm). Grafik hasil pengujian dengan gangguan pengereman dengan tekanan sumber energi angin stabil di 3,2 Bar seperti ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Respon Dinamik Dengan Gangguan Pengereman
Daerah  A,  B,  dan  C  menujukan  kinerja  sistem  sebelum  diberikan  gangguan.  Nilai rise  time sistem ditunjukan  pada  daerah  A,  dimana  mulai  dari  0%  sampai  90%  pada  saat  sistem  tanpa  berbeban diperlukan waktu 2,7 detik. Daerah B menunjukkan bahwa sistem dapat stabil dengan time settling di detik  ke  6.    Daerah  C  menunjukkan oversoot 0  %  dan  ESS 0,46%  seperti  ditunjukkan  pada  proses perhitungan persamaan (7).
%𝐸𝑆𝑆 = |𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑆𝑡𝑒𝑎𝑑𝑦−𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡| 𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 × 100% (7) %𝐸𝑆𝑆 = |251,145−250| 250 × 100%

## %𝐸𝑆𝑆 =  0,46%
Daerah D menunjukkan sistem pada saat diberi gangguan 5% putaran turun menjadi 237,85 rpm (detik ke 11,1) dan dapat memperbaiki untuk mencapai kondisi ESS dengan overdamped 1,5 detik (detik ke 12,6). Daerah E menujukkan sistem dapat mempertahankan kondisi ESS pada saat bergangguan 5%. Daerah  F  menunjukkan  sesaat  setelah  gangguan  5%    hilang,  terlihat  adanya overshoot (Mp)  3,65% seperti ditunjukkan pada proses perhitungan persamaan (8) dan dapat kembali ke kondisi ESS dengan overdamped 1,2 detik (detik ke 17,2). Daerah G menunjukkan kondisi sama seperti daerah C.
%𝑀𝑝 = |𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘−𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡| 𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 × 100% (8) %𝑀𝑝 = |259,13−250| 250 × 100%
%𝑀𝑝 = 3,65%
Daerah H menunjukkan sistem pada saat diberi gangguan 10% putaran turun menjadi 225,47 rpm (detik ke 20,7) dan dapat memperbaiki untuk mencapai kondisi ESS dengan overdamped 3,3 detik (detik ke 24).  Daerah  I  menujukkan  sistem  dapat  mempertahankan  kondisi  ESS  pada  saat  bergangguan  10%. Daerah  J  menunjukkan  sesaat  setelah  gangguan  10%    hilang,  terlihat  adanya overshoot (Mp) 7,71% seperti ditunjukan pada proses perhitungan persamaan (9) dan dapat kembali ke kondisi ESS dengan overdamped 2,7 detik (detik ke 28,8). Daerah G menunjukkan kondisi sama seperti daerah C dan G.
%𝑀𝑝 = |𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘−𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡| 𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 × 100% (9) %𝑀𝑝 = |269,27−250| 250 × 100%
%𝑀𝑝 =  7,71%

## 3.2 Pengujian Dengan Gangguan Inlet
Pengujian  dengan  gangguan inlet dari  sumber  energi  angin  (kompresor)  dilakukan  manual  dengan menurunkan tekanan udara yang mengalir ke sistem melalui regulator. Besarnya gangguan penurunan tekanan inlet pada penelitian ini dibatasi pada 0,45 bar dan 1,2 bar dari setpoint 3,2 bar. Grafik hasil pengujian dengan gangguan inlet seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Respon Dinamik Dengan Gangguan Inlet
Daerah  A,  B,  dan  C  menujukkan  kinerja  sistem  sebelum  diberikan  gangguan,  sama  seperti  hasil pengujian  gangguan  secara  mekanik.  Daerah  D  menunjukkan  sistem  pada  saat  diberi  gangguan penurunan tekanan 0,45 bar putaran turun menjadi 232,52 rpm (detik ke 13) dan dapat memperbaiki untuk mencapai kondisi ESS dengan overdamped 3 detik (detik ke 16). Daerah E menujukkan sistem
dapat  mempertahankan  kondisi  ESS  pada  saat  bergangguan  penurunan  tekanan  0,45  bar.  Daerah  F menunjukkan sesaat setelah gangguan penurunan tekanan 0,45 bar hilang ( inlet 3,2 bar), terlihat adanya overshoot 2,54% seperti ditunjukkan pada proses perhitungan persamaan (10) dan dapat kembali ke kondisi ESS dengan overdamped 1,1 detik (detik ke 19). Daerah G menunjukkan kondisi sama seperti daerah C.
%𝑀𝑝 = |𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑢𝑛𝑐𝑎𝑘−𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡| 𝑆𝑒𝑡𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡 × 100% (10) %𝑀𝑝 = |256,37−250| 250 × 100%

## %𝑀𝑝 =  2,54%
Daerah  H  menunjukkan  sistem  pada  saat  diberi  gangguan  penurunan  tekanan  1,2  bar  putaran  turun menjadi  229,08  rpm  (detik  ke  23,1)  dan  dapat  memperbaiki  untuk  mencapai  kondisi  ESS  dengan overdamped 4,3 detik (detik ke 27,5). Daerah I menujukan sistem dapat mempertahankan kondisi ESS pada  saat  bergangguan  penurunan  tekanan  1,2  bar.  Daerah  J  menunjukkan  sesaat  setelah  gangguan penurunan tekanan 1,2 bar hilang ( inlet 3,2 bar), terlihat adanya overshoot sama seperti gangguan 0,45 bar  dan  dapat  kembali  ke  kondisi  ESS  dengan overdamped 1  detik  (detik  ke  31,9).  Daerah  K menunjukkan kondisi sama seperti daerah C dan G.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma PID dengan nilai parameter hasil pendekatan zeigler nichols menghasilkan hasil pengujian sesuai  target  dan  kokoh  terhadap  gangguan.  Sistem  dapat  mempertahankan setpoint pada  saat  diberi gangguan mekanik dan gangguan inlet sumber energi angin. Sistem stabil dengan ESS 0,46%. Pada saat diberi  gangguan  mekanik  5%  menghasilkan overdamped 1,5  detik    dan overshoot 3,65%.  Pada  saat diberi  gangguan  mekanik  10%  menghasilkan overdamped 3,3  detik  dan overshoot 7,71%.  Pada  saat diberi gangguan inlet 0,45 bar menghasilkan overdamped 3 detik dan overshoot 2,54%. Dan saat diberi gangguan inlet 1,2  bar  menghasilkan overdamped 4,3  detik  dengan overshoot tetap.  Pengembangan lanjutan  menggunakan  metode  fuzzy-PID,  Kalman  Filter  untuk  untuk  menghasilkan  respon  dinamik yang lebih baik, cepat, dan kokoh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim peneliti mengucapkan terima kasih kepada P3M Politeknik Negeri Bandung atas pendanaan melalui skema Penelitian Mandiri dengan SK Nomor B/114.78/PL1.R7/PG.00.03/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Rudiansyah, “Pengembangan Alat Pengajaran Kontrol Elektropneumatik Portabel Berstandar Industri,” no. September, 2019.
[2] P. Waktu et al., “COLORANT DARI TITANIUM DIOKSIDA Bahan dan Alat,” Ratnawati, Yoshi Al, pp. 61–65, 2018.
[3] A. Sumadi, D. H. R. Saputra, and J. Jamaaluddin, “Informasi Gangguan Tekanan Udara Pada Peralatan Mesin Kompresor Dengan Komunikasi Sms Berbasis Arduino,” J. Elektron. List. Telekomun. Komputer, Inform. Sist. Kontrol, vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.30649/j- eltrik.v2i1.45.
[4] H. Imani, H. Malekizade, H. A. Bagal, and H. Hosseinzadeh, “Surge explicit nonlinear model predictive control using extended greitzer model for a ccv supported compressor,” Automatika, vol. 59, no. 1, pp. 43–50, 2018, doi: 10.1080/00051144.2018.1498204.
[5] S. W. Jadmiko, S. Yahya, S. Sudrajat, and F. Azizah, “Komparasi Kinerja Kendali PID dan Logika Fuzzy pada Simulator Plant Orde Dua,” JTERA (Jurnal Teknol. Rekayasa), vol. 5, no. 2, p. 237, 2020, doi: 10.31544/jtera.v5.i2.2020.237-246.
[6] Widjonarko, R. Soenoko, S. Wahyudi, and E. Siswanto, “Design of Air Motor Speed Control System for Small Scale Compressed Air Energy Storage Using Fuzzy Logic,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 494, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/494/1/012025.
[7] W. J. Zhang, F. Zhang, J. Zhang, J. Zhang, and J. Zhang, “Application of PLC in Pneumatic Measurement Control System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 452, no. 4, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/452/4/042074.
[8] E. M. A. Elsadek, H. Ashour, R. A. Refaat, and M. Mostafa, “Efficiency Improvement and Saving Energy within,” 2019 Int. Conf. Innov. Trends Comput. Eng., no. February, pp. 2–4, 2019.
[9] S. Y. Chen and S. S. Gong, “Speed tracking control of pneumatic motor servo systems using observation-based adaptive dynamic sliding-mode control,” Mech. Syst. Signal Process., vol. 94, no. 129, pp. 111–128, 2017, doi: 10.1016/j.ymssp.2017.02.025.
[10] B. Setiadi, “Solar Tracker Elektro-Pneumatik Berbasis Kendali Fuzzy,” J. Rekayasa Hijau , vol. 4, no. 3, pp. 179–190, 2020, doi: 10.26760/jrh.v4i3.179-190.
[11] F. Z. Raihan, B. Setiadi, H. Purnama, V. A. Wijayakusuma, and K. Kunci, “Kendali Kecepatan Vane Motor Pneumatik Berbasis Kendali Fuzzy,” pp. 4–5, 2021.