JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 6, No. 1, Juni 2021, Hal. 155-162 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v6.i1.2021.155-162
Diterima: 31 Oktober 2020; Direvisi: 30 November 2020; Disetujui: 8 Maret 2021 JTERA, Vol. 6, No. 1, Juni 2021 © 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi
Aplikasi Kendali PID pada Simulator Water Level Control Berbasis TK-Series Controller
Sarjono Wahyu Jadmiko # , Luthfi Aditya Suyitno, Fadhlan Muhammad Lukman, Benjamin Tazaka Geronimo Gibran Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jln. Gegerkalong Hilir Ds. Ciwaruga, Bandung, 40559, Indonesia
# sarjono_wahyu@polban.ac.id

## Abstrak
Pengendalian  air  pada  tandon  secara  manual  sering  kali  tidak  terkendali  dan  menyebabkan  terbuangnya  air. Kehandalan metode dan perangkat pengendalian dibutuhkan pada sistem ini, khususnya untuk aplikasi plant di industri. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan kendali Proporsional Integral Derivatif (PID) pada sebuah simulator water level control berbasis TK-Series Controller . Pada simulator ini, parameter PID diperhitungkan terlebih dahulu sebelum input ke dalam tuning parameter pada intruksi Autonics TK4S-T4CN. Pompa sebagai aktuator memompa air kedalam tandon berdasarkan ultrasonik sebagai sensor ketinggian level air . Sinyal ultrasonik yang berupa sinyal digital diubah ke analog oleh mikrokontroler Arduino sebagai input . Untuk pengujian sistem digunakan beberapa skenario konfigurasi pengendali yaitu P, PI, PD, dan PID. Pada pengujian dengan pengendali PID, konstanta pengendali ditentukan  dengan  tiga  metode  yaitu  acak,  kurva  reaksi,  dan auto  tuning. Hasil  pengujian  secara  eksperimen  pada pengendalian  simulator water  level  control ini  menunjukkan  bahwa  respon  terbaik  dihasilkan  pada  pengendali  PID dengan metode auto tuning dengan menghasilkan error kurang dari 1%.
Kata kunci : level air, PID, Autonics TK-Series Controller , kurva reaksi, error

## Abstract
Manual  water  control  in  reservoirs  is  often  uncontrolled  and  causes  water  to  be  wasted.  Reliability  of  control methods and devices is needed in this system, especially for industrial plant applications. This study aims to design and implement  Proportional  Integral  Derivative  (PID)  control  on  a  water  level  control  simulator  based  on  TK-Series Controller. In this simulator, the PID parameter is calculated before input into the tuning parameter in the Autonics TK4S-T4CN instruction. The pump as an actuator pumps water into the reservoir based on ultrasonic as a water level sensor. The ultrasonic signal in the form of a digital signal is converted to analog by the Arduino microcontroller as input. For system testing, several controller configuration scenarios were used, namely P, PI, PD, and PID. In testing with  PID  controller,  the  control  constant  is  determined  by  three  methods,  namely  random,  reaction  curve,  and  auto tuning. The experimental test results on the control of the water level control simulator show that the best response is produced on the PID controller with the auto tuning method with an error of less than 1%.
Keywords: water level , PID, Autonics TK-Series Controller , reaction curve , error

## I. P ENDAHULUAN
Pengendalian  level  cairan  pada  suatu  proses  di industri  sangat  diperlukan.  Jika  tidak  dikendalikan, maka  level  cairan  dalam  sebuah  tangki  dapat menjadi  tidak  stabil  terlebih  saat  terjadi  gangguan seperti  pemanasan,  kebocoran,  dan  pengisian  dari luar. Sistem kendali yang diterapkan pada sistem ini dapat  berupa  kendali  sederhana  ON/OFF  sampai metode  kendali  yang  kokoh  dan  handal  terhadap
gangguan.  Namun,  semakin  baik  metode  kendali yang  diterapkan  akan  berdampak  pada  semakin kompleksnya sistem komputasi yang dirancang.
Berbagai metode pengendalian level cairan telah banyak diusulkan pada penelitian-penelitian sebelumnya.  Kendali  konvensional  Proporsional Integral  Derivatif  (PID)  menjadi  salah  satu  metode yang  banyak  digunakan,  khususnya  untuk  aplikasi proses  industri  seperti  pada  penelitian  [1]–[5]. Pengendali  PID  digunakan  karena  memiliki
kemudahan dalam hal perancangan dan implementasi  di  berbagai  perangkat  pengendali. Seiring  berkembangnya  metode  kendali,  jenis pengendali  cerdas  seperti  logika  fuzzy  juga  telah diterapkan  untuk  pengendalian  level  fluida  seperti pada  [6]  dan  [7].  Perbedaan  dengan  kendali  PID adalah  pada  penggunaan  model  matematis  dari plant yang akan dikendalikan. Kendali logika fuzzy tidak memerlukan respon open loop dari plant yang akan  dikendalikan,  sedangkan  kendali  PID membutuhkan respon open loop untuk menentukan parameter pengendalian Kp, Ki, dan Kd. Penelitian [8]  membandingkan  kinerja  pengendali  PID  dan logika fuzzy pada sebuah simulator plant orde dua. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  respon  pengendali PID lebih baik jika diterapkan pada plant orde dua yang  memiliki  konstanta  waktu  yang  kecil, sedangkan  pengendali  logika  fuzzy  lebih  cocok digunakan  pada plant orde  dua  dengan  konstanta waktu  yang  besar.  Selain  metode  kendali  PID  dan logika  fuzzy,  metode Model  Predictive  Control (MPC)  yang  memiliki  karakteristik  prediktif  dan kokoh juga telah diterapkan seperti  pada penelitian [9].  Pada  penelitian  ini  MPC  diimplementasikan pada Programmable  Logic  Controller (PLC) sehingga  dihasilkan  sebuah  sistem  pengendalian yang  sangat  handal  untuk  berbagai  aplikasi  di industri. PLC merupakan sebuah perangkat  kendali yang banyak digunakan dalam proses industri. PLC digunakan  karena  memiliki  desain  perangkat  yang lebih  handal  jika  dibandingkan  dengan  perangkat pengendali  lainnya  seperti  mikrokontroler.  PLC dapat diaplikasikan untuk berbagai jenis pengendalian  di  industri,  seperti  kendali  level cairan.  Akan  tetapi,  tidak  semua  metode  kendali dapat dapat dengan mudah diimplementasikan pada PLC karena keterbatasan komputasi [10].
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem kendali level cairan berbasis pengendali PID menggunakan  Autonics TK  Series  Controller . Perangkat  ini  digunakan  karena  sangat  kompatibel diaplikasikan  dan  banyak  digunakan  untuk kebutuhan  industri.  Kendali  PID  juga  telah terintegrasi  pada  perangkat  ini  sehingga  lebih memudahkan dalam hal tuning pada masing-masing konstanta  Kp,  Ki,  dan  Kd  untuk  mendapatkan respon yang diinginkan. Seperti pada penelitian [11] dan  [12],  sistem  kendali  dirancang  dengan  umpan balik  sensor  ultrasonik  HC-SR04.  Perangkat  keras dibangun  dalam  skala  purwarupa  untuk  kebutuhan pengujian [13]. Berbeda dengan beberapa penelitian sebelumnya,  kontribusi  penelitian  ini  terletak  pada implementasi  pengendali  PID  pada  perangkat pengendali  Autonics TK  Series  Controller yang banyak digunakan untuk kebutuhan industri.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Perangkat Keras
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  perancangan perangkat  keras  dari  mulai  spesifikasi,  diagram blok,  dan  desain  purwarupa.  Spesifikasi  peralatan yang  dipergunakan  pada  simulator water  level control dapat dilihat pada Tabel 1. Pada spesifikasi terdiri  dari  beberapa  bagian  yaitu plant simulator, pengendali,  jenis  cairan,  catu  daya,  serta  debit  dan sensor.  Spesifikasi  ini  ditetapkan  dalam  skala laboratorium untuk mempermudah pengujian.
Adapun  diagram  blok  perangkat  keras  yang dirancang dapat dilihat pada Gambar 1. Dari gambar tersebut  terdapat plant yang  merupakan  tempat dimana  level  ketinggian  air  dikendalikan  atau  biasa disebut  juga  dengan  tangki  yang  dilengkapi  skala ketinggian.  Lalu  bukaan  aliran  air  yang  masuk  dan keluar dari tangki tersebut dapat dikendalikan secara manual  dengan  menggunakan valve .  Di  atas  tangki tersebut  terdapat  sensor  ultrasonik  HC-SR04  yang berfungsi  mendeteksi  level  ketinggian  air  dan  hasil ketinggian  air  itulah  yang  digunakan  sebagai input untuk  Autonics TK-Series  Controller yang sebelumnya  diubah  terlebih  dahulu  sinyalnya menjadi analog oleh MCP4725. Autonics TK-Series Controller mengendalikan  dan  melakukan tuning untuk  jenis  pengendali  PI. Output Autonics  yang merupakan current diubah  menjadi  tegangan sebelum  masuk  ke driver MOSFET  untuk mengaktifkan motor pompa DC. MOSFET berperan sebagai  saklar  untuk  menerima  sinyal Pulse  Width Modulation (PWM)  yang  dapat  mengendalikan kecepatan  motor  DC  atau  dalam  sistem  ini  yaitu pompa  celup  Taffware  12  VDC  yang  berfungsi untuk mensirkulasi air ke plant dengan VDC sebagai supply untuk pompa tersebut.
Tabel 1. Spesifikasi alat Jenis komponen Keterangan Plant Volume tangki 12 liter Tinggi tangki 40 cm Diameter tangki 20 cm Pengendali Metode PID Perangkat Keras Autonics Zat cair yang dikendalikan Air 6 Liter Catu daya Sumber AC 220V/50Hz Sumber DC 12VDC/5A Lainnya Debit pengisian air 9,1liter/menit Sensor HC-SR04
Gambar 1. Diagram blok simulator
Gambar 2. Rancangan plant tampak depan
Gambar 3. Rancangan plant tampak samping
Setelah mengetahui blok diagram pada simulator water  level  control dan  dapat  menetapkan spesifikasi  alat  yang  digunakan,  maka  berikutnya adalah  merancang  perangkat  keras  dan  mekanik untuk  simulator  tersebut.  Perancangan  dilakukan terhadap  dimensi,  penempatan  komponen,  dan material  mekanik  agar  dapat  menopang  peralatan yang  digunakan  dalam  sistem.  Gambar  3  dan Gambar 4 menunjukan rancangan desain perangkat keras  elektrik  dan  mekanik  dari  simulator water level control.
Gambar 5. Rancangan plant tampak samping
Rancangan plant kemudian  direalisasikan  ke dalam  bentuk  perangkat  keras  dalam  bentuk purwarupa  skala  laboratorium  seperti  yang ditunjukkan  Gambar  5.  Pada  gambar  tersebut terdapat  sebuah  tangki  kendali  yang  berfungsi sebagai  tempat  cairan  yang  akan  dikendalikan. Kemudian  di  bagian  bawah  terdapat reservoir sebagai  tempat  sumber  air.  Selanjutnya  terdapat pula  modul  perangkat  pengendali  yang  didalamnya terdapat  Autonics.  Sebagai  umpan  balik,  sensor ultrasonik  HC-SR04  ditempatkan  di  bagian  atas tangki  untuk  mendeteksi  level  cairan  yang  ada  di dalamya.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  bagian  ini,  akan  dibahas  mengenai perangkat lunak dan algoritmanya. Perangkat lunak yang  dirancang  terdiri  dari  program  pembacaan sensor,  program  konversi  PWM  ke  sinyal  analog, dan  program  penggerak  pompa.  Ketiga  program tersebut  diimplementasikan  pada  mikrokontroler Arduino  Uno  yang  berperan  sebagai  antarmuka pengkondisi sinyal. Adapun diagram alir pemrograman  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  dan Gambar 7.
Gambar 6. Flowchart program HC-SR04 dan MCP4725

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  melakukan  perancangan  dan  realisasi baik  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak, selanjutnya  rancangan  sistem  digabungkan  dalam bentuk  realisasi  sistem  keseluruhan.  Langkah selanjutnya yaitu melakukan pengujian dan analisia. Tujuan  dari  melakukan  pengujian  adalah  untuk mengetahui apakah sistem bekerja sesuai perancangan  atau  masih  terdapat  kegagalan  dalam sistem.  Pengujian  dapat  juga  digunakan  untuk menjadi  alat  pembanding  apakah  kinerja  sistem sesuai  dengan  teori  atau  tidak.  Dalam  hal  ini pengujian  dilakukan  dengan  bagian  pengujian perangkat  keras  dengan  alat  ukur  Fluke  179  dan pengujian perangkat lunak menggunakan DAQMaster sebagai penampil grafik.
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  hal  ini  yaitu pengujian  kendali  PID  pada  simulator water  level control berbasis TK-Series  Controller. Pengujian dilakukan  untuk  mengetahui  karakteristik  respon tanpa  pengendali  dan  dengan  kendali.  Jenis pengendali yang diujikan adalah P, PD, PI, PID, dan juga auto  tuning .  Pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  karakteristik  kendali  agar  selanjutnya kita  dapat  menentukan  dan  memilih  tipe pengendalian yang paling baik. Seperti kita ketahui bahwa  tipe  pengendalian  yang  baik  yaitu  melilputi rise time yang cepat, overshoot yang kecil, dan juga error yang minimal.

## A. Pengujian Tanpa Kendali
Pada  skenario  ini,  pengujian  dilakukan menggunakan  skema loop terbuka  dengan  gambar rangkaian  seperti  yang  ditunjukan  Gambar  8. Seperti  terlihat  pada  rangkaian,  pada  skeanario  ini tidak  terdapat  sensor  sebagai  umpan  balik.  Dengan demikian kita hanya dapat mengamati respon ketika diberikan masukan.
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  mematikan seluruh kendali dan mengatur setpoint sebesar 80%. Pada  pengujian  ini  juga  dilakukan  skenarion  tanpa adanya  gangguan  dan  dengan  adanya  gangguan sebesar  50%.  Gangguan  dalam  hal  ini  adalah bukaan valve pada  bagian  bawah  tangki  yang menyebabkan  cairan  di  dalam  tangki  menjadi berkurang. Dengan mengamati respon loop terbuka dari plant saat  tidak  ada  gangguan  dan  diberi gangguan,  maka  kita  dapat  mengetahui  penentuan konstanta PID pada skema loop tertutup.
Gambar 9. Pengujian tanpa kendali dan tanpa gangguan
Gambar 10. Pengujian tanpa kendali dan dengan gangguan 50%
Gambar 11. Kendali P dengan Kp = 10 dan gangguan 50%
Gambar 4. Kendali P dengan Kp = 20 dan gangguan 50%
Gambar  9  dan  Gambar  10  menunjukkan  hasil pengujian loop terbuka  tanpa  pengendali  dengan skenari tanpa dan dengan gangguan. Dari pengujian tanpa  kendali  dan  tanpa  gangguan,  dapat  dilihat respon dari loop terbuka mencapai setpoint dengan waktu  50  detik.  Pada  pengujian  dengan  gangguan terlihat  bahwa  respon  ketinggian  cairan  terus
menurun  ketika loop terbuka  tanpa  kendali  dan diberi gangguan 50%.

## B. Pengujian Kendali P
Pada  skenario  ini,  pengujian  dilakukan  dengan cara loop tertutup dengan memasukan nilai  kendali P  yang  berbeda  beda  untuk  mengamati  respon
keluarannya.  Pengujian  dilakukan  dengan setpoint 80% dan diberi gangguan 50%. Gangguan diberikan dengan  cara  membuka valve pada plant ketika keadaan telah steady state . Gambar 11 dan Gambar 12  menunjukkan  hasil  pengujian  kendali  P  dengan Kp = 10 dan Kp = 20.
Dari  hasil  pengujian,  analisa  yang  bisa  diambil dari  respon  kendali  P  tersebut  menunjukan karakteristik  kendali  P.  Semakin  tinggi  nilai  Kp, maka  semakin  kecil  pula error -nya.  Dapat  dilihat bahwa  Kp  =  10  menghasilkan error sebesar  25%
dan  Kp  =  20  menghasilkan error sebesar  6,25%. Namun,  kendali  P  ini  tidak  membuat error sama dengan  0,  atau  dengan  kata  lain  masih  terdapat perbedaan  antara setpoint dan  hasil  keluaran pengendalian tersebut.

## C. Pengujian Kendali PD
Pengujian  dilakukan  dengan  cara loop tertutup dengan  memasukan  nilai  kendali  PD  yang  berbeda beda  untuk  mengamati  respon  keluarannya. Sama
Gambar 13. Kendali PD dengan Kp = 5 dan Kd = 5 serta gangguan 50%
Gambar 14. Kendali PD dengan Kp = 10 dan Kd = 5 serta gangguan 50%
Gambar 15. Kendali PI dengan Kp = 5 dan Ki = 60 serta gangguan 50%
Gambar 16. Kendali PI dengan Kp = 5 dan Ki = 100 serta gangguan 50%
Gambar 17. Kendali PID dengan Kp = 15, Ki = 30, dan Kd = 5 serta gangguan 50%
Gambar 18. Kendali PID dengan kurva reaksi dan gangguan 50%
Gambar 19.5 Kendali PID dengan auto tuning dan gangguan 50%
halnya dengan pengujian pada kendali P, pengujian dilakukan dengan setpoint 80% dan diberi gangguan 50%. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 13 dan Gambar 14.
Analisa  yang  bisa  diambil  dari  respon  kendali PD  tersebut  menunjukan  karakteristik  kendali  PD. Dapat  dilihat  bahwa  Kp  =  5  dan  Kd  =  5 menghasilkan error sebesar 6,25%, sedangkan Kp = 10 dan Kd = 5 menghasilkan error sebesar  3,75%. Dengan  adanya  nilai  Kd  akan  membuat overshoot lebih kecil dan menambah kestabilan.

## D. Pengujian Kendali PI
Pada  bagian  ini,  pengujian  juga  dilakukan dengan  cara loop tertutup dengan memasukan nilai Kp  dan  Ki  yang  berbeda.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Gambar 15 dan Gambar 16.
Hasil  pengujian  dari  respon  kendali  PI  tersebut menunjukan bahwa dengan menambahkan parameter  Ki  pada  pengendalian,  pengendali  PI memungkinkan sistem memiliki error = 0. Nilai Ki = 60 menghasilkan error sebesar 3,75%, sedangkan
nilai  Ki  =  100  menghasilkan error sebesar  <  1%. Pada kendali PI, makin besar  Ki maka  akan  makin cepat juga mencapai setpoint setelah overshoot , dan juga  semakin  besar  nilai  I,  maka  akan  lebih  cepat kembali pada nilai setpoint setelah diberi gangguan.

## E. Pengujian Kendali PID
Sama  halnya  dengan  pengujian  skenario sebelumnya, pengujian dilakukan dengan  cara loop tertutup  dengan  memasukan  nilai  Kp,  Ki,  dan  Kd secara  acak  untuk  mengamati  respon  keluarannya. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 17.
Untuk  mengoptimasi  konstanta  PID,  pengujian kendali  PID  juga  dilakukan  dengan  perhitungan sesuai dengan metode kurva reaksi (Ziegler Nichols 1).  Perhitungan  parameter  kendali  dilakukan berdasarkan  respon loop terbuka  yang  telah dilakukan pengujian sebelumnya. Setelah dilakukan perhitungan,  maka  diperoleh  nilai  Kp  =  7,2,  Ti  = 10,6, dan Td = 2,65. Hasil perhitungan tersebut lalu diuji  dalam  pengujian  kendali  PID  dengan  hasil seperti ditunjukkan pada Gambar 18.
Terakhir,  pengujian  kendali  PID  juga  dilakukan dengan  menyetel  kendali  secara autotuning yang tersedia  pada  perangkat TK-Series  controller . Dengan  fitur  ini,  parameter  PID  secara  otomatis diganti  sesuai  dengan  perhitungan  dari TK-Series controller. Hasil  pengujiannya  pengujian  dengan auto tuning ditampilkan pada Gambar 19.
Hasil  analisa  yang  dapat  diambil  dari  respon kendali  PID  tersebut  menunjukan  bahwa  dengan menggabungkan  setiap  konstanta  Kp,  Ki,  dan  Kd baik  dengan  cara  acak,  metode  kurva  reaksi,  dan auto  tuning respon  sistem  menghasilkan error < 1%.  Kendali  PID  berpengaruh  pada  ketahan terhadap gangguan dengan overshoot yang minimal. Dari  ketiga  metode  pengujian  kendali  PID,  metode auto tuning memiliki ketahanan terhadap gangguan dan  respon  yang  paling  cepat  sehingga overshoot minimal. Walaupun terdapat riak dari ketiga metode PID  tersebut,  tetapi  itu  bukan  dihasilkan  dari parameter PID tetapi dikarenakan tidak adanya filter pada pembacaan sensor ultrasonik.

## IV. K ESIMPULAN
Pengujian  dan  analisa  yang  telah  dilakukan dengan  kendali  PID  pada  simulator water  level control secara keseluruhan berjalan dengan baik dan sesuai  dengan  tujuan  dan  deskripsi  sistem. Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah  simulator water  level  control dapat  dikendalikan  dengan kendali PID berbasis TK-Series Controller. Kendali PID yang diaplikasikan dengan metode acak, kurva reaksi, dan auto tuning menghasilkan respon terbaik jika  dibandingkan  dengan  kendali  P,  PI,  dan  PD dengan  menghasilkan error <  1%. Metode auto tuning yang  dimiliki  oleh TK-Series  Controller mampu menghasilkan ketahanan terhadap gangguan yang  paling  baik  dan  respon  yang  cepat  sehingga overshoot minimal. Untuk pengembangan penelitian  berikutnya  dapat  diterapkan  filter  pada sensor sehingga mampu meminimalkan adanya riak dan menghasilkan respon yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1]  A.  Hartanto  and  K.  Kamarudin,  “Analisa  Pressure dan  Level  pada  CE33  Electronic  Process  Control Berbasis  PID,” J.  Appl.  Sci.  Electr.  Eng.  Comput. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 13–18, 2020.
[2]  T.  Pujiati,  “Penerapan  Kontroler  PID  pada  Sistem Kendali  Level  Cairan  dengan  Metode  Ziegler- Nichols Berbasis Arduino,” JTEIN  J. Tek. Elektro Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 55–60, 2021.
[3]  I.  Iswanto  and  Jamaluddin,  “Studi  Pengendalian Level  Steam  Drum  62-FA-102  Menggunakan  PID Aplikasi PT. Pupuk Iskandar Muda.,” J. Tektro , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[4]  F.  ISDARYANI,  M.  F.  V.  HESYA,  and  F. FERIYONIKA,  “Sintesis  Kendali  PID  Digital dengan  Diskritisasi  Langsung  dan  Backward Difference,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  467, 2021.
[5]  S. A. Simanullang, P. S. Rudati, and F. Feriyonika, “Sistem  PID  Pengendali  Level  Ketinggian  Air Berbasis Modbus / TCP - LCU dan Industrial Field Control Node  - RTU,” Industrial Reasearch Work.
Natl. Semin. Pol. Negri Bandung , pp. 1–9, 2017.
[6]  A.  R.  Al  Tahtawi,  S.  Yahya,  B.  Setiadi,  and  C. Marsya,  “The Implementation of Embedded  Fuzzy Logic Controller on Liquid Level Control System,” International  Seminar  of  Science  and  Applied Technology (ISSAT 2020) , 2020, pp. 161–166.
[7]  C.  Wida,  “Implementasi  Fuzzy  Logic  Controller untuk Pengendalian Level Air,” Jurnal ELEKTRAN , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2012.
[8]  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.
[9]  S.  Aslam,  S.  Hannan,  M.  U.  Sajjad,  and  M.  W. Zafar,  “PLC  based  model  predictive  control  for industrial  process  control,” Int.  J.  Adv.  Appl.  Sci. , vol. 4, no. 6, pp. 63–71, 2017.
[10]  A.  Venuprasad  and  Y.  S.  Narayan,  “Automatic Monitoring and Controlling of Pressure using PLC and SACDA,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 5, no. July, pp. 13671–13677, 2016.
[11]  A.  Alawiah  and  A.  Rafi  Al  Tahtawi,  “Sistem Kendali  dan  Pemantauan  Ketinggian  Air  pada Tangki Berbasis Sensor Ultrasonik,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 25–30, 2017.
[12]  D.  A.  Insantama  and  B.  Suprianto,  “Rancang Bangun  Kendali  Level  Air  Otomatis  Pada  Tangki Dengan  Servo  Valve  Berbasis  Fuzzy  Logic Controller Menggunakan Arduino,” J. Tek. Elektro , vol. 08, no. 01, pp. 143–151, 2019.
[13]  K.  Karwati  and  J.  Kustija,  “Prototype  of  Water Level Control System,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 384, no. 1, 2018.