ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 11 | No. 4 | Halaman 1089 - 1103
Oktober 2023

## Rancang Bangun

## Fuzzy -PID Controller pada Ball Balancing Table dengan Universal Joint berbasis NI MyRIO dan LabVIEW

## HILDA KHOIRUNNISA, FITRIA SURYATINI, ADHITYA SUMARDI SUNARYA,

## AFAF FADHIL RIFAI, ANGGRAENI MULYADEWI, SENDI DIKA PRASENDA
Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia Email: hilda@polman-bandung.ac.id
Received 31 Mei 2023 | Revised 28 Juli 2023 | Accepted 20 Agustus 2023

## ABSTRAK
Menyeimbangkan objek dinamis yang tidak stabil adalah salah satu masalah yang paling  relevan  dalam  pembangunan  sistem  kendali  otomatis.  Metode  ini  dapat menghasilkan  penelitian  tentang  efek  dari  suatu  sistem  kendali  otomatis,  atau melakukan  pengaturan  kendali  pada  suatu  plant.  Pada  penelitian  ini,  akan dijelaskan  bagaimana  merancang  sebuah  ball  balancing  table  (BBT)  dan mengimplementasikan sistem kontrol otomasi ke dalamnya dengan menggunakan metode Fuzzy Logic dan PID Controller. Pada penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa  pemasangan  kendali  Fuzzy  Logic  dan  PID  Controller  memiliki  efektifitas paling bagus dibandingkan dengan kendali close-loop ataupun kendali Fuzzy Logic dan PID Controller yang tidak dipasangkan bersamaan. Penggunaan metode Fuzzy Logic dan PID Controller  yang menggunakan parameter trial and error dimana memasukkan nilai tuning manual yang dipasangkan pada ball balancing table dan NI MyRIO yang dirancang menghasilkan lama waktu menuju steady state paling singkat  yaitu  selama  8,7  detik,  overshoot  paling  rendah,  dan  error  yang  hanya sebesar 0,4 terhadap nilai koordinat sumbu X dan sumbu Y.
Kata kunci : Ball Balancing Table, Fuzzy Logic, Kontrol PID, NI myRIO

## ABSTRACT
Balancing  unstable  dynamic  objects  is  one  of  the  most  relevant  problems  in  the construction  of  automated  control  systems.  This  methode  can  provide  research  on  the effects of an automatic control system, or carry out a control arrangement on a plant. In this study, will be explained how to design a ball balancing table (BBT) and implement an automation control system into it using Fuzzy Logic and PID Controls methods. And from this research it is concluded that the installation of Fuzzy Logic and PID Controller control has the best effectiveness compared to close-loop control or Fuzzy Logic and PID Controller that  are  not  installed  together.  The  application  of  the  Fuzzy  Logic  Controller  and  PID method paired on the ball balancing table and NI MyRio that was designed resulted in the shortest steady state time of 8.7 seconds, the lowest overshoot, and an error of only 0.4 on the X-axis and Y-axis coordinate values.
Keywords : Ball Balancing Table, Fuzzy Logic, PID Controller, NI myRIO

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Ball  Balancing  Table  (BBT)  merupakan  pengembangan  dari  sistem  ball  and  beam, dimana sistem BBT sudah memiliki gerakan dua dimensi dibandingkan dengan sistem ball and beam  yang  memiliki  gerakan  satu  dimensi.  Sistem  ini  banyak  digunakan  untuk  perangkat eksperimen  dalam  studi  sistem non-linear  multivariabel.  BBT  ini  terdiri  dari  bola  yang menggelinding  bebas  di  atas  pelat  persegi  panjang  yang  dipasang  di  tengah  dan  dapat berputar di sekitar sumbu X dan Y, oleh karena itu sistem ini menantang karena sangat tidak stabil dalam kontrol loop terbuka. Koordinat bola besi yang menggelinding bebas diperoleh melalui sensor layar sentuh secara real-time (Hamdoun, dkk, 2021) .
Ada  dua  jenis  masalah  yang  biasa  diteliti  dalam  sistem  BBT (Kopichev,  dkk,  2019) ini diantaranya adalah masalah kontrol posisi statis di mana bola distabilkan pada posisi referensi, dan masalah kontrol posisi dinamis di mana bola mengikuti lintasan yang diinginkan. Banyak pengontrol telah disarankan untuk mempelajari masalah ini dan salah satu yang paling umum adalah  pengontrol  PID  klasik.  Namun,  PID  klasik  memiliki  banyak  keterbatasan  yang disebutkan oleh beberapa peneliti seperti waktu penyelesaian yang lama dan overshoot yang besar (Wang, dkk, 2014) Jadi untuk memperbaiki kinerja sistem, beberapa metode kontrol lanjutan telah diselidiki diantaranya skema kontrol Fuzzy hirarkis, akan tetapi sistem ini baru masuk  pada  tahap  layak  diuji  coba (Putra,  dkk,  2021) .  Kemudian  kontroler Fuzzy-PID berdasarkan  filter  Kalman  diperkenalkan  dimana  parameter  PID  disetel  sendiri,  dan  filter Kalman  digunakan  untuk  mengatasi  ketidaktepatan  pemodelan  dan  mengurangi  noise  dari sensor (Han & Liu, 2016) .
Penggunaan  logika  Fuzzy  banyak  dilakukan  dengan  pemanfaatan  citra  kamera  dalam mendeteksi pergerakan bola (Iqbal, dkk, 2005) . Hal ini ditunjukkan dengan hasil pergerakan halus yang dihasilkan dengan pemanfaatan citra (Kuncan, dkk, 2016) . Selain itu terdapat penggunaan Fuzzy-PID dalam berbagai objek keseimbangan salah satunya dalam penggunaan drone untuk Komunikasi (Anggraeni, dkk, 2023) Ada juga pengontrol dua saluran nonlinier yang  optimal  berdasarkan  struktur  kontrol  referensi  model.  Untuk  menentukan  parameter optimal, digunakan algoritma optimasi gulma invasif dan hasilnya desain yang diberikan cocok untuk mengontrol kelas sistem non-linier namun belum pada tahap tingkat lanjut (Ali, dkk, 2019) .  Kemudian  pengontrol  mode  geser  adaptif  diusulkan,  pengontrol  ini  kuat  terhadap gangguan eksternal dan ketidakpastian parameter (Jeon & Hyun, 2017) . Hingga dilakukan perbandingan antara kontroler Fuzzy, LQR, sliding mode, dan PID, berdasarkan performa static position dan dynamic tracking (Kassem, dkk, 2015) . Selain itu, dua pendekatan kontrol yaitu merupakan umpan balik ruang keadaan berdasarkan pengamat dan pengontrol mode geser, yang kemudian dibandingkan dalam studi eksperimental (Sumega, dkk, 2018) dan . Studi eksperimental lain yang dilakukan pada pendekatan trajectory tracking control berbasis ROS (Anggraeni,  dkk, 2023) . Penggunaan universal  joint  pernah digunakan  akan  tetapi  baru menggunakan metode PID (Mohammadi & Ryu, 2020) .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengaplikasikan  ilmu  sistem  kendali  yang  dapat disajikan  oleh plant  ball  balancing  table,  sehingga  dapat  diketahui  nilai  respon  antara penggunaan pengendali PID dan Fuzzy-PID. Dengan tujuan tersebut, penelitian akan fokus kepada pembuatan purwarupa plant ball balancing table, kemudian melakukan akuisisi data pada sensor koordinat pada table, serta melakukan pengendalian kestabilan pada motor servo berdasarkan respon yang didapatkan dari sensor di atas.

## 2. METODE
Pada  metode  penelitian  sistem,  akan  dijelaskan  desain  sistem,  diagram  alir,  blok  diagram, control loop yang digunakan, desain pengontrol, dan model matematikanya. Untuk gambaran umum dari sistem ini akan dijelaskan oleh Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Sistem BBT
Sistem ini terdiri atas empat bagian: masukan, pengontrol, keluaran, dan antarmuka. Masukan diperoleh dari sensor layar sentuh. Sensor layar sentuh mendeteksi koordinat posisi bola dalam piring.  Koordinat  posisi  bola  diproses  melalui  NI  myRIO,  dan  ditampilkan  pada  antarmuka melalui NI LabVIEW. Pengguna melakukan pengaturan untuk titik stabil posisi bola dan metode kontrol yang akan digunakan. Data yang diatur oleh pengguna akan diproses oleh NI myRIO untuk didistribusikan ke aktuator. motor servo diatur sebagai aktuator sistem. motor servo dan universal  joint  memberikan  gerakan  bebas  tentang  sumbu  X  dan  Y  dari  meja  untuk menstabilkan bola pada posisi yang diinginkan. Keluaran dari sistem adalah nilai PWM yang digunakan untuk menggerakkan motor servo.

## 2.1 Sistem Perancangan Mekanik
Untuk  memperoleh  fungsi  stabilisasi  bola  yang  diinginkan  pada  permukaan  datar,  sistem pertama-tama harus dapat mengubah kemiringan platform di sekitar dua sumbu ortogonal. Ini diwujudkan oleh dua motor servo yang terhubung ke platform oleh dua pasang lengan. Panel sentuh resistif, bertindak sebagai platform, akan memberikan posisi bola sebagai input ke  mikrokontroler  dan  pada  kemiringan  platform,  motor  servo  akan  digunakan  untuk menghitung output yang diperlukan yang terlihat pada Gambar 2.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Elemen Esensial dari Sistem (b) Plant BBT
Pada bagian perancangan mekanik untuk sistem yang diusulkan, memiliki 3 sumbu kebebasan dalam  pergerakanya,  sehingga  bentuk  meja  memiliki  4  kaki.  Sistem  meja  dengan  4  kaki memerlukan  motor  sebagai  penggerak  hingga  2  buah  motor  servo  untuk  menahan  beban disetiap kaki meja nya, kemudian titik pusat untuk beban gaya dan momen inersia dari meja tersebut tidak ada yang menopangnya.

## Gambar 3. Reseprentasi untuk Gerakan Universal Joint
Kaki yang berada dipusat poros meja akan dipasangkan universal joint pada Gambar 3 untuk memberikan  fungsi  dimana  meja  dapat  bergerak  bebas  terhadap  semua  sumbu  dan membentuk sudut kemiringan meja untuk menggerakan bola yang ditujukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Ilustrasi Pergerakan Bola diatas Meja
Sedangkan untuk bagaimana bola bergerak akan menggunakan prinsip momen inersia. Jika sebuah benda pejal bermassa M dan berjari-jari R, memiliki momen inersia I=kMR 2 . Benda tersebut  menggelinding  pada  suatu  bidang  miring  dengan  sudut  kemiringan  .  Maka percepatan  yang  dialami  benda  pejal  tersebut  menurut  hukum  kedua  newton  pada  gerak translasi, diperoleh hubungan:
Mgsin  − f = Ma atau Ma + f = Mgsin  (1)
Berdasarkan  prinsip  rotasi  terhadap  pusat  benda,  berlaku  hubungan  seperti  persamaan dibawah ini:
𝑓 = 𝑘𝑀𝑎
(2)
Substitusikan Persamaan (1) kedalam Persamaan (2), maka diperoleh persamaan percepatan benda penjal seperti dibawah ini:
𝑎 = 𝑔𝑠𝑖𝑛  𝑘 + 1 (3)
Dari analisis yang telah dilakukan, maka diketahui dalam mengontrol plant ball balancing table yang akan digunakan ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan dan mempengaruhinya, diantaranya g (gravitasi), w (berat bola), x (gerakan perpindahan bola),  (sudut kemiringan meja), h1  &  h2 (sudut gerakan  motor  servo), maka komponen mekanik  yang dipilih harus
memenuhi  kebutuhan  dari  setiap  pertimbangan  analisis  gerak  yang  telah  dilakukan. Diilustrasikan oleh Gambar 5.
Gambar 5. Analisis Pergerakan Plant Ball Balancing Table

## 2.2 Sistem Perancangan Elektrik
Pada penelitian sebelumnya menggunakan aplikasi transformasi laplace pada rangkaian listrik (Arifin, dkk, 2013) Sedangkan untuk menjalankan sistem yang telah dibuat, maka dibuatlah rangkaian wiring (pengkabelan) sensor, aktuator, dan pengendali seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Wiring (Pengkabelan) Diagram System Ball Balancing Table
Untuk mendapatkan sinyal keluaran dari 4 wire resistive touchscreen diperlukan tegangan 5 volt sebagai masukanya, ketika kabel X+ mendapatkan tegangan 5 volt maka kabel X- akan mengeluarkan keluaran  berupa  tegangan  terhadap  posisi  X,  begitu  pula  sebaliknya  untuk mendapatkan keluaran posisi Y. Disatu sisi untuk mendapatkan nilai keluaran tersebut tetap harus ada yang berposisi sebagai grounding, maka nilai X+ dan Y+ harus terus bergantian antara VCC dan GND. Sedangkan untuk menggerakan aktuator yaitu motor servo, setiap jenis koneksi yang diperlukan sudah tersedia, untuk kabel PWM disambungkan pada port PWM yang tersedia pada kontroler myRIO, dan untuk VCC dan GND juga sudah terseda pada kontroler myRIO.

## 2.3 Rancangan Program Aktuator
Untuk  mengendalikan  motor  servo  digunakan  blok  fungsi PWM  yang  sudah  tersedia dalam pemrograman LabVIEW pada Gambar 7. Nilai yang digunakan dalam mengendalikan motor servo  ini  adalah  nilai duty  cycle  dan  frekuensinya.  Untuk  mendapatkan  nilai  duty  cycle dilakukan perhitungan untuk mengkonversi nilai numerik ke PWM dan kemudian dikonversi lagi ke duty cycle.

## Gambar 7. Program menggerakan Motor Servo pada LabVIEW
Dengan asumsi bahwa nilai numerik maksimum dan minimum dari pergerakan motor servo diatur ke nilai 200 hingga -200. maka kita mendapatkan rumus untuk mendapatkan PWM.
𝑃𝑊𝑀 = 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑖𝑐𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 200 + 1 (4)
Dari nilai PWM yang telah didapatkan, maka dapat dirubah kedalam nilai duty cycle dengan menggunakan Persamaan (5).
𝐷𝑢𝑡𝑦 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 = 𝑃𝑊𝑀 1000 × 𝑓𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑐𝑦 (5)
Frekuensi yang digunakan disesuaikan dengan spesifikasi motor servo yang digunakan, dalam hal ini dengan nilai 50Hz. Fitur null offset juga dapat ditambahkan untuk mengatur ulang posisi 0  motor  servo,  dan  pembatas duty  cycle  sebagai  fitur  keamanan  untuk  pergerakan  BBT. Kemudian  seluruh  perancangan  gerakan  aktuator  ini  ditampilkan  dalam  antarmuka  seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Antarmuka dari Perancangan Program Aktuator

## 2.4 Rancangan Program Sensor
Gambar 9 adalah program sensor yang digunakan adalah layar sentuh resistif dengan 4 kabel berbentuk  flexi.  Prinsip sensor resistive  touchscreen  4  kabel dibagi menjadi  2 untuk setiap
sumbu. Untuk mendapatkan sumbu X, arah keempat kabel diatur menjadi Kawat 1 = VCC, Kawat 2 = GND, Kawat 3 = Keluaran X, Kawat 4 = GND. Dan untuk mendapatkan sumbu Y Kawat 1 = GND, Kawat 2 = VCC, Kawat 3 = GND, Kawat 4 = Keluaran Y. untuk mengatasi hal ini,  Gambar  8  menunjukkan  cara  kerja  program.  VCC  dan  GND  dimasukkan  dalam  port keluaran analog pada NI MyRIO sehingga keluarannya dapat diatur sendiri, dan kabel 3 - 4 dihubungkan ke port masukan analog sehingga dapat menangkap keluaran dari sensor.
Gambar 9. Program Sensor 4- wire Resistibe Toucscreen pada LabVIEW
Kondisi perubahan nilai VCC dan GND diatur oleh fungsi while-loop dengan algoritma ganjil- genap.  Sehingga  ketika perulangan  genap maka  akan  menghasilkan nilai benar  dan  ketika perulangan ganjil maka akan menghasilkan nilai salah. Waktu perulangan juga diatur cepat menjadi 5 ms sehingga pembacaan sensor dilakukan hampir secara real time.

## 2.5 Rancangan Program Kendali Loop Tertutup
Kontrol loop tertutup merupakan representasi sistem dengan umpan balik dari sensor untuk mengendalikan aktuator motor servo terlihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Diagram sistem kontrol loop tertutup
Kontrol pertama yang digunakan pada plant ini adalah kontrol loop tertutup. NI MyRIO sebagai kontroler  memberikan keluaran ke motor servo dari perbandingan  posisi  bola terhadap set point.
Gambar 11. Program Sistem Kontrol Loop Tertutup pada LabVIEW
Pada Gambar 11 program untuk bagaimana arah motor servo bergerak didasarkan pada situasi koordinat terhadap set point. Ketika koordinat  lebih dari set  point maka  pergerakan motor servo akan minus, dan ketika koordinat kurang dari set point maka pergerakan motor servo akan positif. Berapa besar pergerakan motor servo didapatkan dari nilai error posisi bola besi dikalikan dengan nilai koordinat maksimum atau minimum dari masing-masing sumbu dibagi dengan batas nilai servo numerik yang digunakan. atau pada Persamaan (6) dibawah ini.
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑏𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛  × 𝑚𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑚𝑜𝑡𝑜𝑟 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 (6)

## 2.6 Rancangan Program Kendali Loop Tertutup dengan PID
Berikut diagram sistem pada plant balancing table pada kontrol loop tertutup.

## Gambar 12. Diagram Sistem Kontrol Loop Tertutup
Kontrol kedua yang digunakan pada plant ini adalah dengan menambahkan kontrol PID pada kontrol loop tertutup yang telah dibuat. Hal ini bertujuan untuk mengurangi gangguan pada sistem sehingga menjadi lebih stabil.

## Gambar 13. Program Sistem Kontrol Loop Tertutup dengan PID pada labVIEW
Dalam  kontrol  kedua  ini,  blok  PID  ditambahkan ke  keluaran  kontrol  loop  tertutup  sebelum menjadi nilai kontrol aktuator. Nilai parameter PID dapat ditetapkan, memberikan fleksibilitas kepada  pengguna  untuk  mengubah  nilai.  Sehingga  pemasangan  PID  pada  kontrol  loop tertutup dapat dilihat dalam ilustrasi pada Gambar 14.

## Gambar 24. Blok Diagram Fungsi Kalkukasi Kendali PID

## 2.7 Rancangan Program Kendali Dengan Logika Fuzzy Decision Making
Kontrol ketiga yang digunakan adalah kontroler logika fuzzy. Kontrol logika fuzzy ini memiliki dua masukan yaitu masukan dari error koordinat X dan koordinat Y. Kemudian keluaran dari kontrol  logika fuzzy  ini  juga  akan  ada  dua  yaitu  pergerakan  pada  servo  1  dan  servo  2. Kemudian keluaran dari  kontrol logika fuzzy  ini  juga akan ada  dua, yaitu  pergerakan  pada servo 1 dan servo 2. Gambar 15 menggambarkan diagram sistem.

## Gambar 15. Diagram Sistem Kontrol dengan Fuzzy Logic Decision Making
Karena masukan  dan  keluaran  dari  sistem  lebih  dari  satu,  maka  prinsip  logika  fuzzy  yang digunakan  adalah  MIMO  ( multi  input  multi  output).  Oleh  sebab  itu  kedua  masukan  yang terpisah  harus  digabungkan  terlebih  dahulu.  Begitu  pula  ketika keluaran  yang  didatapkan masih  menyatu  dalam  bentuk  array  maka  harus  dipisahkan  kembali  untuk  kemudian dihubungkan keaktuator yang digunakan.
(a)
(b)
Gambar 16. (a) Program Sistem dengan Logika Fuzzy Decision Making pada LabVIEW, (b)
Antarmuka Decision Making dengan Logika Fuzzy pada LabVIEW
Keanggotaan logika fuzzy dapat disesuaikan dengan memasukkan nilai error posisi -25, 25, aturan-aturan IF = 0 Then 0 = 0, antecendent connective AND (Minimum), degre of support dengan  nilai  1 ,  consequent  implication  dengan  minimum,  dan  metode  defuzzifikasi menggunakan Center of Area.

## 2.8 Rancangan Program Kendali Dengan Logika Fuzzy Decision Making dan PID
Kendali  terakhir  yang  merupakan  kendali  yang  paling  mutakhir dalam  penelitian  ini  adalah kombinasi antara logika fuzzy dan pengendali PID yang ditunjukkan pada Gambar 17.
Gambar 3. Diagram Sistem Kontrol dengan Fuzzy Logic Decision Making dan PID
Kendali PID ini dipasangkan pada keluaran dari pengendali logika fuzzy.
Gambar 18. Program Sistem dengan Logika Fuzzy Decision Making dan PID pada

## LabVIEW
Maka  pada  kendali  terakhir  ini user  dapat  melakukan  kendali  untuk  mengatur  parameter- parameter logika fuzzy dan PID dengan cara memasukkan nilai percobaan antara Kp, Ki dan Kd dengan nilai 1-10. Logika fuzzy mengubah nilai koordinat dari bola menjadi nilai PWM untuk menggerakan motor servo, selanjutnya nilai tersebut distabilkan dengan PID.
Gambar 19. Blok Diagram Fungsi Kalkukasi Kendali dengan Logika fuzzy dan PID

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Perubahan Nilai Posisi Bola
Untuk menguji perubahan nilai koordinat untuk posisi bola dengan sensor touchscreen resistif 4  kawat,  diuji  dengan  mengamati  sinyal  pembacaan  sensor  terhadap  perubahan  posisi. Perubahan posisi bola dilakukan dengan skema seperti Gambar 20 berikut ini.

## Gambar 20. Skema Perubahan Posisi Bola
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  melihat  respon  perubahan  dari  posisi  bola  terhadap sumbu X, yaitu pergerakan dari titik A ke C, J ke K, dan X ke Z. Dibawah ini grafik dari hasil uji coba.
, (a)                                                                    (b) Gambar 21. (a) Pertubahan Nilai Respon Koordinat X, (b) Perubahan Nilai Repson Koordinat Y, terhadap Uji Coba pada Sumbu X
Pengujian kedua dilakukan dengan melihat respon perubahan dari posisi bola terhadap sumbu Y, yaitu pergerakan dari titik A ke X, B ke Y, dan C ke Z.  Dibawah ini grafik dari hasil uji coba.
, (a)                                                                 (b) Gambar 22. (a) Pertubahan Nilai Respon Koordinat Y, (b) Perubahan Nilai Repson Koordinat X, terhadap Uji Coba pada Sumbu Y
Dari Gambar 21 (a) dan Gambar 22 (a) maka dapat diketahui bahwa jarak dari ujung ke ujung untuk setiap sumbu dalam nilai koordinat sensor yang digunakan adalah 44 perubahan nilai koordinat  untuk  sumbu  X,  dan  28  perubahan  nilai  koordinat  untuk  sumbu  Y.  maka  jika dikonversikan dalam bentuk centimeter akan menjadi seperti Tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1. Konversi Nilai Koordinat ke Satuan CM
Perbandingan Hasil Perbandingan panjang sumbu X kekanan  (cm) perubahan nilai koordinat sumbu X (kanan) 0.42 cm panjang sumbu X kekiri  (cm) perubahan nilai koordinat sumbu X (kiri) 0.61 cm panjang sumbu Y kekanan  (cm) perubahan nilai koordinat sumbu Y (kanan) 0.48 cm panjang sumbu Y kekiri  (cm) perubahan nilai koordinat sumbu Y (kiri) 0.48 cm

## 3.2 Pengujian Pergerakan Bola
Pengujian selanjutnya sebelum masuk ketahap kendali adalah pengujian pergerakan bola, dari Gambar  23  dapat  diketahui  bahwa  bola  akan  menggelinding  kearah  mana  ketika  aktuator motor  servo  diberikan  nilai  masukan.  Kemudian  kita  harus  mengetahui  pada  kemiringan berapa derajat bola akan mulai menggelinding dan bagaimana alas yang paling tepat dengan plant  ball  balancing  table  yang  telah  dibuat.  Alas  ini  bertujuan  untuk  membuat  bola  tidak mengalami slip ketika menggelinding dan percepatan bola sesuai dengan luas penampan meja yang digunakan.Dalam pengujian ini akan dilakukan dengan 3 jenis alas yang berbeda, yang pertama  adalah  alas  dengan  lapisan  kertas,  yang  kedua  dengan  lapisan  amplas,  dan  yang ketiga alas dengan lapisan karet. Dibawah ini adalah gambaran dari penggunaan alas yang ditawarkan.
, (a)                           (b)                             (c) Gambar 4. (a) Alas Kertas, (b) Alas Amplas, dan (c) Alas Karet
Alas kertas yang digunakan adalah kertas jeruk, alas amplas yang digunakan adalah amplas dengan grid 80, dan alas karet yang digunakan adalah alas karet dashboard mobil. Dibawah ini  tabel  percobaan  bola  dapat  bergerak  terhadap  perubahan  kemiringan  meja  dengan berbagai macam alas.
Tabel 2. Uji Manual Pergerakan Bola Terhadap Kemiringan
Alas Kemiringan meja untuk bola bergerak Kemiringan meja untuk bola berubah arah Respon gerakan bola Meja Kayu 1° -2° Unstable Tanpa Alas 0°>x<1° -1° Unstable Alas Kertas 1° -2° Unstable Alas Amplas 2° -2° Stable Alas Karet 5° -5° Stable
Dari hasil percobaan maka akan dipilih alas dengan menggunakan amplas, walaupun alas karet sama dengan alas amplas dalam pemberian respon untuk menggerakan dan mengubah arah gerak  bola,  percepatan  bola  yang  lambat  membuat  bola  dapat  berhenti  bergerak  saat kemiringan meja mencapat 1°. Bahkan ketika diuji coba dengan kendali loop tertutup saja bola sudah dapat mencapai titik stabil, hal ini membuat penggunaan alas karet tidak menjadi opsi paling baik untuk penggunaan dan percobaan sistem kendali.

## 3.3 Pengujian Hasil Kendali
Hasil pengujian sistem yang diusulkan akan divalidasi dari respon posisi bola kembali ke set point.  Variabel  yang  dilihat  pada  Tabel  3  hasil  dari  respon  tersebut  adalah  waktu  dan overshoot. Untuk mendapatkan respon kendali tersebut maka ditentukan parameter dan nilai yang digunakan untuk kendali yang akan dipakai.
Tabel 3. Parameter dan Nilai untuk Sistem Kendali Parameter Nilai Duty cycle balanced value - Iclination Servo 1 = 57,5 % - 0° Servo 2 = 52,5% - 1° Max duty cycle value - Iclination Servo 1 = 61,75% - 2° Servo 2 = 56,25% - 2° Min duty cycle value - Iclination Servo 1 = 53,75% - 2° Servo 2 = 48,75% - 2° Set point X-axis (persentase nilai koordinat) 72,5 % Set point Y axis (persentase nilai koordinat) 84 %
Berikut perbandingan dari grafik hasil sistem kendali yang digunakan, terdapat perbandingan dengan kendali loop tertutup, dengan kendali loop tertutup ditambahkan PID, dengan fuzzy logic decision making, dan terakhir fuzzy logic decision making ditambahkan PID.
, (a)                                                                        (b)
, (c)                                                                        (d) Gambar 5. (a) Hasil Uji Coba Kendali Loop Tertutup, (b) Hasil Uji Coba Kendali Loop Tertutup Ditambahkan PID, (c) Hasil Uji Coba Fuzzy Logic Decision Making, (d) Hasil Uji
Coba Fuzzy Logic Decision Making Ditambahkan PID Tabel 4. Kesimpulan dari Hasil Percobaan Kendali loop tertutup Kendali loop tertutup + PID Logika Fuzzy Logika Fuzzy + PID Lama Waktu - 9,3 s 17 s 8,7 s Overshoot - X = 2,9 cm Y = 1,5 cm X = 8,5 cm Y = 6 cm X = 5,7 cm Y = 4,1 cm Error - X = 2,9 cm Y = 1,5 cm X = 0,4 cm Y = 2,3 cm X = 0,2 cm Y = 0,2 cm
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada plant ball balancing table yang telah dibuat dengan menggunakan universal joint dan controller NI MyRIO menggunakan LabVIEW, didapatkan  tabel  hasil  percobaan  pada  Tabel  4.  Kendali  dengan  loop  tertutup  dan  PID memberikan respon menuju kestabilan selama 9,3 detik, overshoot sumbu X sejauh titik 2,9 cm, overshoot  titik  Y sejauh  1,5  cm,  dan  error  sumbu X  sebesar  0,9  cm  sedangkan untuk sumbu  Y error  sebesar  0,4  cm.  Kendali  dengan  logika  fuzzy  memberikan  respon  menuju kestabilan selama 17 detik, overshoot sumbu X sejauh titik 8,5 cm, overshoot titik Y sejauh 6 cm, dan error sumbu X sebesar 0,4 cm sedangkan untuk error sebesar 2,3 cm. Serta Kendali dengan  logika fuzzy  dan  PID  memberikan  respon  menuju  kestabilan  selama  8,7  detik, overshoot sumbu X hingga sejauh 5,7 cm, overshoot titik Y sejauh 4,1 cm, dan error untuk sumbu  X  dan  Y  memberikan  nilai  yang  sama  sebesar  0,2  cm.  Hal  ini  membuat  Fuzzy-PID adalah  kendali  dengan  waktu  tersingkan, overshoot  terendah,  dan  error  terkecil  dalam penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan pada plant ball balancing table yang telah dibuat dengan menggunakan universal joint dan controller NI MyRIO menggunakan LabVIEW, metode yang digunakan adalah trial and error juga dikenal sebagai metode tuning manual dan metode ini adalah metode yang paling sederhana.  Dalam metode ini, pertama-tama tingkatkan nilai kp hingga sistem mencapai respons berosilasi tetapi sistem tidak boleh membuat tidak stabil dan menjaga nilai kd dan ki nol.  Setelah itu, set nilai ki sedemikian rupa sehingga osilasi sistem terhenti.  Setelah itu atur nilai kd untuk fast response dengan persamaan y (t) = kp * e (t) + kd * de (t) / dt dan data yang telah diperoleh maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Kendali dengan loop tertutup tidak memberikan respon stabil sama sekali. Berdasarkan hasil penelitian  ini  kendali  dengan  logika  Fuzzy-PID  pada Ball  Balancing  Table  memiliki  waktu tersingkat 8,7 detik, overshoot terendah X=5,7 cm dan Y=4,1 cm, dan error terkecil sebesar X=0,2 cm dan Y=0,2 cm.

## DAFTAR RUJUKAN
Ali, H. I., Jassim, H. M., & Hasan, A. F. (2019). Optimal Nonlinear Model Reference Controller
Design for Ball and Plate System. Arabian Journal for Science and Engineering, 44(8),
6757–6768.
Anggraeni, P., Khoirunnisa, H., Rizal, M. N., & Alfadhila, M. F. (2023). Implementation of WiFi Communication  on  Multi  UAV  for  Leader-Follower  Trajectory  based  on  ROS. 5th International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication,
ICAIIC 2023, (pp. 697–702).
Anggraeni, P., Rizal, M. N., Khoirunnisa, H., & Kristian, T. (2023). Experimental of Quadcopter Trajectory  Tracking  Control  Based  ROS. MOTIVECTION :  Journal  of  Mechanical, Electrical and Industrial Engineering, 5(1), 295–302.
Arifin,  A.,  Musthofa,  M.  W.,  &  Sugiyanto,  S.  (2013).  Aplikasi  Transformasi  Laplace  Pada Rangkaian Listrik. Jurnal Fourier, 2(1), 45.
Hamdoun, M., Abdallah, M. Ben, Ayadi, M., Rotella, F., & Zambettakis, I. (2021). Functional
observer-based feedback controller for ball balancing table. SN Applied Sciences, 3(6),
2–10.
Han, J., & Liu, F. (2016). Positioning control research on Ball&Plate system based on Kalman filter. Proceedings - 2016 8th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, IHMSC 2016, (pp. 420–424).
Iqbal, J., Khan, M. A., Tarar, S., Khan, M., & Sabahat, Z. (2005). Implementing ball balancing beam using digital image processing and fuzzy logic. Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, 2005(May), (pp. 2241–2244).
Jeon, J. H., & Hyun, C. H. (2017). Adaptive sliding mode control of ball and plate systems for its practical application. 2017 2nd International Conference on Control and Robotics Engineering, ICCRE 2017, (pp. 119–123).
Kassem,  A.,  Haddad, H.,  &  Albitar, C.  (2015).  Commparison Between  Different Methods of Control  of  Ball  and  Plate  System  with  6DOF  Stewart  Platform. IFAC-PapersOnLine, 48(11 11), 47–52.
Kopichev, M. M., Putov, A. V., & Pashenko, A. N. (2019). Ball on the plate balancing control system. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 638(1).
Kuncan, M., Kaplan, K., Acar, F., Malik, I., & Metin, K. H. (2016). Fuzzy Logic Based Ball on Plate Balancing System Real Time Control by Image Processing. International Journal of Natural and Engineering Sciences, 10(3), 28–32.
Mohammadi, A., & Ryu, J. C. (2020). Neural network-based PID compensation for nonlinear systems: ball-on-plate example. International Journal of Dynamics and Control, 8(1),
178–188.
Putra, I. N. T. A., Kartini, K. S., Sinariyani, N. K. A., & Maharani, N. (2021). Decision Support
System For Determining The Type Of Workout Using The Fuzzy Analythical Hierarchy Process (F-AHP) In GYM STIKI. Telematika, 18(1), 73.
Sumega, M., Struharnansky, L., Gorel, L., & Pacha, M. (2018). Simulation and experimental study  of  ball  position  control  at  biaxial  platform  using  state  space  approach.
Communications - Scientific Letters of the University of Žilina, 20(1), 47–54.
Wang, Y., Sun, M., Wang, Z., Liu, Z., & Chen, Z. (2014). A novel disturbance-observer based friction compensation scheme for ball and plate system. ISA Transactions, 53(2), 671– 678.