Abstrak — Perkembangan di
bidang otomotif mengantarkan kita pada kendaraan tanpa menggunakan bahan bakar  minyak.  Mobil  listrik  menjadi  inovasi  terbaru  dengan tujuan  utama  untuk  melepaskan  ketergantungan  pada  bahan bakar  minyak.  Penelitian  yang  telah  ada  memaparkan  bahwa motor  listrik  yang  sesuai  untuk  menggerakkan  mobil  listrik adalah  motor Brushless  Direct  Current (BLDC).  Beberapa keunggulan  motor  BLDC  antara  lain  adalah  suara  halus, ukuran  kompak,  torsi  besar,  efisiensi  tinggi,  memiliki  umur pakai  yang  panjang,  dan  mudah  dikontrol.  Performa  dan kecepatan motor BLDC dapat terganggu apabila bekerja pada kondisi  berbeban.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  pengaturan kecepatan menggunakan sebuah kontroler yang dapat menjaga kecepatan  motor  BLDC  sesuai set-point meskipun  sedang beroperasi  pada  kondisi  berbeban.Kontroler  yang  digunakan untuk  mengatur  kecepatan  motor  BLDC  adalah  kontroler Proposional  Integral  (PI)  berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif.  Kontroler  PI  dipilih  karena  dapat  mengeliminasi steady-state  error .  Sedangkan Neural-Fuzzy Hibrida  Adaptif merupakan kombinasi antara Fuzzy dan Neural-Network . Fuzzy digunakan  untuk  penentuan  parameter  kontroler  PI. Parameter  kontroler  PI  didapatkan  dari Neural-Network . Karakteristik  respon  terhadap  hasil  implementasi  memiliki settling time 20 detik, overshoot sebesar 1,1%, dan time constant 7,7 detik.
Kata Kunci — Brushless DC, Hybrid Adaptive Neural-Fuzzy, Propotional and Integral (PI) Controller.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan di bidang otomotif mengantarkan kita pada kendaraan  tanpa  menggunakan  bahan  bakar  minyak.  Mobil listrik  menjadi  inovasi  terbaru  dengan  tujuan  utama  untuk melepaskan ketergantungan pada bahan bakar minyak [1].
Penelitian yang telah ada memaparkan bahwa motor listrik yang sesuai untuk menggerakkan mobil listrik adalah motor Brushless  Direct  Current (BLDC).  Motor  BLDC  dipilih karena memiliki beberapa keunggulan apabila dibandingkan dengan  motor  listrik  yang  lain.  Beberapa  keunggulan  yang menjadi  pertimbangan  pada  pemilihan  motor  BLDC  antara lain adalah suara halus, ukuran kompak, torsi besar, efisiensi tinggi,  memiliki  umur  pakai  yang  panjang,  dan  mudah dikontrol. Motor BLDC beroperasi tanpa menggunakan sikat sehingga rugi gesekan pada sikat dapat dihilangkan [1].
Performa  dan  kecepatan  motor  BLDC  dapat  terganggu apabila  bekerja  pada  kondisi  berbeban.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  pengaturan  kecepatan  menggunakan  sebuah kontroler yang dapat menjaga kecepatan motor BLDC sesuai
set-point meskipun sedang beroperasi pada kondisi berbeban [2].
Kontroler  yang  digunakan  untuk  mengatur  kecepatan motor  BLDC  adalah  kontroler  Proposional  Integral  (PI) berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida  Adaptif.  Kontroler  PI dipilih  karena  dapat  mengeliminasi steady-state  error . Sedangkan Neural-Fuzzy Hibrida  Adaptif  merupakan kombinasi  antara Fuzzy  Logic dan Neural  Network . Sedangkan Neural-Fuzzy Hibrida  Adaptif  merupakan kombinasi  antara Fuzzy dan Neural  Network . Fuzzy digunakan  untuk  penentuan  parameter  kontroler  PI. Parameter kontroler PI didapatkan dari Neural-Network .

## II. TEORI PENUNJANG

## A. BLDC [2]
Motor BLDC merupakan pilihan tepat untuk aplikasi yang membutuhkan  keandalan  tinggi,  efisiensi  tinggi,  dan  rasio power-to-volume tinggi.  Secara  umum,  motor  BLDC dianggap sebagai motor dengan performa tinggi yang mampu menghasilkan  torsi  yang  besar  pada range kecepatan  yang besar.  Motor  BLDC  adalah  turunan  dari  motor  DC  yang paling  umum  digunakan,  yaitu  motor  DC  dengan  sikat  dan mereka memiliki kurva karakteristik torsi dan kecepatan yang sama.  Perbedaan  utama  motor  BLDC  dan  DC  adalah penggunaan  sikat.  Motor  BLDC  tidak  memiliki  sikat  dan harus terkomutasi secara elektronik.
Komutasi  merupakan  perubahan  fase  arus  motor  pada waktu yang tepat untuk menghasilkan torsi rotasional. Dalam motor DC dengan sikat, motor memiliki komutator fisik yang digerakkan  dengan  sikat  untuk  memindahkan  rotor.  Dalam motor  BLDC,  kekuatan  arus  listrik  magnet  permanen menyebabkan  motor  untuk  bergerak,  sehingga  komutator fisik tidak diperlukan.
Motor  BLDC  sangat  handal  karena  tidak  memiliki  sikat yang dapat aus dan harus diganti. Ketika dioperasikan dalam kondisi  optimal,  usia  motor  dapat  lebih  dari  10000  jam. Untuk  aplikasi  jangka  panjang,  hal  ini  dapat  menjadi keuntungan  yang  besar.  Setiap  kali  motor  rusak  atau  perlu diganti, plant atau bagian dari plant harus dimatikan. Hal ini membutuhkan waktu dan uang, tergantung pada berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengganti komponen yang aus dan rusak agar plant dapat berjalan seperti semula. Meskipun motor  BLDC  memakan  biaya  lebih  dari  motor  DC  dengan

## Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengaturan Kecepat an Motor Bldc

## Menggunakan Kontroler Pi Berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif
Agung Setyadi Wicaksono, Rushdianto Effendie A. K., dan Eka Iskandar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail : agungsetyadiw@gmail.com, rusdhi@elect-eng.its.ac.id, iskandar@elect-eng.its.ac.id
sikat, hal ini akan sepadan seiring dengan banyaknya waktu dan uang yang dihabiskan motor DC dengan sikat.
Motor yang digunakan adalah motor Air Conditioner (AC) Daikin Inverter .  Motor  Daikin Inverter ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1 Motor Daikin Inverter
B. Fuzzy Logic [3]
Dasar  dari fuzzy  logic adalah  himpunan fuzzy .  Zadeh memperkenalkan  konsep  himpunan fuzzy sebagai  perluasan dari  himpunan  konvensional.  Suatu  himpunan fuzzy adalah koleksi dari bilangan real yang memiliki keanggotaan parsial dalam himpunan.
Logika fuzzy sudah  digunakan  dalam  dalam  bidang kontrol.  Secara  umum,  sistem fuzzy terdiri  dari  beberapa komponen, yaitu fuzzification , fuzzy rule base , fuzzy inference engine , dan defuzzifier seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2  Fuzzy Controller
Fuzzy rule base berisi pernyataan-pernyataan logika fuzzy , yang  berbentuk  pernyataan  IF-THEN.  Bentuk  umum pernyataan fuzzy ditunjukkan pada Persamaan 1.
𝐼𝐹 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1 1 𝑎𝑛𝑑 … 𝑎𝑛𝑑 𝑥 𝑛 𝑖𝑠 𝐴 𝑛 1 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑦 𝑖𝑠 𝐵 1 (1)
A 1 l dan B l adalah himpunan fuzzy , sedangkan x = (x 1 , x 2 , …  ,  x n ) T dan  y  adalah input dan output dari  variabel fuzzy . Fuzzy  inference  engine merupakan  suatu  modul pembuat  keputusan  dalam  kontroler fuzzy yang  berfungsi untuk  menentukan  suatu  kesimpulan  berdasarkan  pada seberapa  besar  pengaruh  setiap rule dalam rule  base berdasarkan pada nilai input yang masuk.
Fuzzifier digunakan  untuk  memetakan  nilai  variabel  di dunia nyata kedalam himpunan fuzzy . Pemetaan nilai variabel dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  keanggotaan. Formulasi singleton,  gaussian, dan triangular  fuzzyfier ditunjukkan pada Persamaan 2, 3, dan 4.
𝜇𝐴 ′ (𝑥) = { 1 𝑖𝑓 𝑥 = 𝑥 ∗ 0 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
(2)
𝜇𝐴 ′ (𝑥) =   𝑒 −( 𝑥1−𝑥1 ∗ 𝑎1 ) ∗ … . .
∗ 𝑒 −( 𝑥𝑛−𝑥𝑛 ∗ 𝑎𝑛 )
(3)
μA ′ (x)
= {(1 −  e −( x 1 −x 1 ∗ b 1 ) ∗ … . .∗ e −( x n −x n ∗ b n ) if |x n − x n ∗ | ≤   b i , i = 1,2, … , n)
0 otherwise (4)
Defuzzifier mengembalikan  hasil  perhitungan fuzzy menjadi variabel  yang sesuai  di dunia nyata.  Sama dengan fuzzifier, defuzzifier juga menggunakan fungsi keanggotaan untuk  memetakan  nilai  himpunan fuzzy menjadi  variabel nyata. Beberapa metode defuzzifier adalah:
1) Center of gravity defuzzifier. Center of gravity dinyatakan dengan y*, menunjukan pusat area yang diliputi oleh fungsi keanggotaan.
2) Center average defuzzifier . Center average menunjukan weight average dari titik tengah ( center ) masing-masing fungsi keanggotaan.
3) Maximum  defuzzifier . Maximum defuzzifier memilih nilai  tertinggi  sebagai  y*.  Terdapat  3  pilihan,  yaitu smallest  of  maxima , largest  of  maxima atau mean  of maxima .

## C. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) [4]
JST  adalah  suatu  program  komputer  yang  dibuat berdasarkan cara kerja otak manusia. JST melakukan proses pelatihan yang meniru kerja otak manusia. Proses komputasi pada JST diilhami dari struktur dan cara kerja otak manusia. Pada jaringan syaraf otak manusia, informasi disalurkan dari satu neuron ke neuron lainnya.  Sementara  pada  JST  proses penyaluran  informasi  dari  satu neuron ke neuron lainnya diimplementasikan pada program komputer. Proses pelatihan JST umumnya menggunakan metode pelatihan backpropagation yang sudah banyak diterapkan pada semua proses pelatihan yang sederhana sampai yang rumit.
Metode  pelatihan backpropagation termasuk  ke  dalam metode pelatihan terawasi ( supervisory learning ). Supervisory  learning adalah  metode  pelatihan  yang memasukan  target  ke output dalam  data  untuk  proses pelatihan.  Metode  pelatihan backpropagation telah  banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  antara  lain:  bidang finansial,  pengenalan  pola  tulis  tangan,  sistem  kontrol,  dan lain sebagainya. Metode backpropagation banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  proses  karena  metode backpropagation didasarkan  pada  interkoneksi  yang sederhana.  Apabila output JST  tidak  sesuai  dengan output yang  diinginkan,  maka  metode backpropagation akan memperbaiki  bobot  ( weight )  yang  ada  pada  lapisan tersembunyi ( hidden layer ) untuk mencapai output JST yang sesuai dengan target output .
Pada dasarnya JST akan diberikan pola input sebagai pola pelatihan  maka  pola  akan  menuju  ke  unit-unit  lapisan tersembunyi dan akan diteruskan ke lapisan output . Struktur JST ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3 Struktur JST

## D. Kontroler PI [2 ]
Kontroler  PI  berguna  menentukan  presisi  suatu  sistem instrumentasi dengan karakteristik adanya umpan balik pada sistem  tesebut.  Kontroler  PI  adalah  kontroler  konvensional yang banyak dipakai dalam dunia industri. Blok diagram dan persamaan  kontroler  PI  ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan Persamaan 5.
Gambar 4 Blok Diagram Kontroler PI
𝑚𝑣(𝑡) = (𝐾 𝑃 𝑒(𝑡) + 1 𝑇 𝑖 ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 𝑡 0 ) (5)
Komponen  kontroler  PI  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu proporsional  dan  integratif.  Komponen  proposional  dan integral  dapat  dipakai  bersamaan  maupun  sendiri-sendiri tergantung  dari  respon  yang  kita  inginkan  terhadap  suatu plant .
Apabila pada kontroler proporsional nilai G(s) = Kp maka Kp  berlaku  sebagai gain (penguat)  saja  tanpa  memberikan efek dinamik kepada kinerja kontroler. Penggunaan kontroler proporsional  memiliki  berbagai  keterbatasan  karena  sifat kontrol  yang  tidak  dinamik.  Walaupun  demikian  dalam aplikasi-aplikasi dasar yang sederhana kontroler proposional mampu memperbaiki respon transien khususnya rise time dan settling time . Kontroler proporsional memiliki keluaran yang sebanding  dengan  besarnya  sinyal  kesalahan  (selisih  antara besaran yang diinginkan dengan output ).
Ciri-ciri kontroler proporsional:
1) Apabila  nilai  Kp  kecil,  kontroler  proporsional  hanya mampu  melakukan  koreksi  kesalahan  yang  kecil, sehingga akan menghasilkan respon sistem yang lambat (menambah rise time )
2) Apabila nilai Kp dinaikkan, respon sistem akan semakin cepat  mencapai  keadaan steady  state (mengurangi rise time )
3) Namun, apabila nilai Kp diperbesar sehingga mencapai harga  yang  berlebihan,  akan  mengakibatkan  sistem bekerja tidak stabil atau respon sistem akan berosilasi
4) Apabila  nilai  Kp  dapat  di- set sedemikian  sehingga mengurangi error steady state , tetapi tidak menghilangkannya.
Kontroler  integral  berfungsi  untuk  menghasilkan  respon sistem yang memiliki error steady state nol. Apabila sebuah kontroler  tidak  memiliki  unsur  integrator,  kontroler proporsional  tidak  mampu  menjamin  memiliki  keluaran sistem dengan error steady state nol. Ketika  nilai error  steady  state mendekati  nol  maka  efek kontrol  integral  semakin  kecil.  Kontroler  integral  dapat menghilangkan error steady-state , namun pemilihan Ki yang tidak  tepat  dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  sistem. Pemilihan Ki yang sangat tinggi dapat menyebabkan output berosilasi karena menambah orde sistem.
Keluaran kontroler integral merupakan hasil penjumlahan yang  terus  menerus  dari  perubahan input .  Ketika  sinyal kesalahan  tidak  mengalami  perubahan,  maka  kontroler integral  menjaga  keadaan output seperti  sebelum  terjadinya perubahan input .  Sinyal  keluaran  kontroler  integral merupakan luas bidang yang dibentuk oleh kurva error.
Ciri-ciri kontroler proporsional:
1) Apabila  nilai  Kp  kecil,  kontroler  proporsional  hanya mampu  melakukan  koreksi  kesalahan  yang  kecil, sehingga akan menghasilkan respon sistem yang lambat
(menambah rise time )
2) Apabila nilai Kp dinaikkan, respon sistem akan semakin cepat  mencapai  keadaan steady  state (mengurangi rise time )
3) Namun, apabila nilai Kp diperbesar sehingga mencapai harga  yang  berlebihan,  akan  mengakibatkan  sistem bekerja tidak stabil atau respon sistem akan berosilasi
4) Apabila  nilai  Kp  dapat  di- set sedemikian  sehingga mengurangi error steady state , tetapi tidak menghilangkannya.

## III. PEMODELAN DAN PERANCANGAN

## A. BLDC
Penulis  merancang  sistem  pengaturan  kecepatan  motor BLDC menggunakan kontroler PI berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif. Hibrida merupakan kombinasi antara fuzzy dan neural-network sedangkan  adaptif  merupakan  sifat sistem  kendali  dimana  parameter-parameter  sistem  kendali dapat  menyesuaikan  terhadap  perubahan  kondisi  beban. Kontroler fuzzy pada  sistem  pengaturan  kecepatan  motor BLDC  berfungsi  sebagai  pengatur  nilai  Kp  dan  Ki  pada kontroler  PI,  sehingga  nilai  Kp  dan  Ki  menjadi  fungsi keanggotaan  pada output kontroler fuzzy . Input kontroler fuzzy berupa  nilai  tegangan  beban.  Nilai  Kp  dan  Ki didapatkan dari proses learning neural-network . Plant menggunakan sistem kendali negative feedback yang terdiri dari komponen utama yaitu motor BLDC, driver, dan rem elektromagnetik. Driver berfungsi sebagai aktuator yang menghubungkan  antara  kontroler  dengan plant sedangkan rem  elektromagnetik  berfungsi  untuk  memberikan  efek pembebanan pada motor BLDC. Sinyal kontrol dari kontroler berupa  sinyal  PWM  yang  digunakan  sebagai input driver untuk  mengatur  kecepatan  motor  BLDC.  Pemorograman kontroler  dilakukan  di  MATLAB  R2013a  sedangkan Arduino bertindak sebagai interface antara komputer dengan driver motor  BLDC.  Sensor  yang  digunakan  dalam  sistem pengaturan kecepatan motor BLDC adalah sensor kecepatan
yang digunakan sebagai negative feedback untuk  mengukur kecepatan  motor  secara  aktual.  Blok  diagram  pengaturan kecepatan motor BLDC ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Blok Diagram Pengaturan Kecepatan Motor BLDC
Perancangan  perangkat  keras  ada  dua  jenis,  yaitu perancangan mekanik dan elektronik. Perancangan mekanik merupakan perancangan  komponen utama pada plant , yaitu berupa  motor  BLDC  dan  rem  elektromagnetik  sedangkan perancangan  elektronik  merupakan  perancangan  pada kontroler, driver rem, dan rangkaian  sensor kecepatan pada plant .
Arduino  menerima  data  dari sensor kecepatan  dan mengirimkan  data  pada  komputer  kemudian  mengirimkan sinyal kontrol ke motor BLDC melaui Arduino Konfigurasi perangkat  keras  sistem  pengaturan  kecepatan  BLDC ditunjukkan pada Gambar 6

## Gambar 6 Konfigurasi Perangkat Keras Sistem Pengaturan Kecepatan BLDC

## B. Identifikasi Sistem
Identifikasi pemodelan sistem pengaturan kecepatan motor BLDC  digunakan  identifikasi  dinamis.  Model  matematika plant didapatkan melalui toolbox matlab system identification dengan  cara  meng- input- kan  data input-output ,  melakukan preprocessing, dan memilih bentuk  model  yang diinginkan. Dalam  proses  identifikasi,  data input-output yang  ada dimasukkan ke dalam aplikasi dengan memilih “ time domain data” saat  menekan  akan  timbul  tulisan  “ import  data” . Setelah itu dilakukan preprocessing . Data yang telah melalui tahap preprocess kemudian dipilih sebagai working data sekaligus validation data dengan cara drag-and-drop kotak  yang  berisi  data  tersebut  ke  kotak working  data dan validation  data .  Kemudian  dilakukan identifikasi  model  dengan  memilih  “ transfer  function ” set elah  meng-klik popout bertuliskan  “ estimate ”.  Tampilan dari system  identification  toolbox pada  MATLAB ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Tampilan System Identification Toobox MATLAB
Fungsi alih yang didapatkan setelah dilakukan identifikasi menggunakan system identification toolbox ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Fungsi Alih Plant Motor BLDC.
Beban Tegangan input beban Fungsi Alih MSE Minimal 16 Volt 428,8𝑠 + 1279 𝑠 2 + 2,351𝑠 + 0,7318 376,6 Nominal 20 Volt 536,2𝑠 + 1969 𝑠 2 + 3,461𝑠 + 1,185 346,9 Maksimal 24 Volt 460,3𝑠 + 1396 𝑠 2 + 2,47𝑠 + 0,8689 271

## C. Perancangan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif
Setelah  fungsi  alih  dari plant didapatkan  kemudian melakukan  perancangan  kontroler  untuk  masing-masing pembebanan.  Kontroler  digunakan  untuk  mengembalikan respon ke nilai set point meskipun motor BLDC diberi beban. Tahapan desain kontroler meliputi perancangan kontroler PI yang  didapatkan  dari learning  Neural-Network dan perancangan kontroler fuzzy PI. Neural-Network digunakan  sebagai tuning parameter  PI untuk mengatur kecepatan motor BLDC.
Gambar 8 Struktur Neural-Network untuk Kp

## Gambar 9 Struktur Neural-Network untuk Ki
Algoritma  pembelajaran neural-network yang  dipakai adalah feed forward . Input layer neural-network berupa nilai tegangan  beban.  Persamaan input  layer  neural-network ditunjukkan pada Persamaan 6.
𝑂 𝑗 1 = 𝑥(𝑗)(𝑗 = 1,2, … , 𝑀) (6)
M  meruapakan  jumlah  variabel input pada input  layer , pada neural  network digunakan  4  variabel input .  Variabel input dari input layer kemudian menuju output layer .
𝑛𝑒𝑡 1 = ∑ 𝑤 𝑗 1 𝑂 𝑗 1 𝑀 𝑗=0
(7) 𝑂 2 = 𝑝𝑢𝑟𝑒𝑙𝑖𝑛(𝑛𝑒𝑡 1 ) (8)
Untuk  merivisi  bobot neural-network dipakai  algoritma gradient  steepest  descent sehingga  dipenuhi  kriteria error kuadarat tiap saat minimum. Formulasi kriteria error kuadrat tiap saat minimum ditunjukkan pada Persamaan 9.
𝐽 = 1 2 𝑒 2 ( (9)
Error berupa error Kp dan error Ki. Untuk mendapatkan error Kp  dan error Ki,  nilai error sinyal  kontrol  harus diketahui  terlebih  dahulu. Error sinyal  kontrol  ditunjukkan Persamaan 10.
𝑒(𝑢) = (𝑒𝑚(𝑘) − 𝑒(𝑘)) ∗ 𝐵 𝐾 (10)
Error  model , 𝑒𝑚(𝑘) ,  merupakan  nilai error yang  harus dituju oleh nilai error sesungguhnya. 𝑒(𝑢) merupakan error sinyal  kontrol plant pengaturan  kecepatan  motor  BLDC. Kemudian,  didapatakan  nilai error Kp  dan  Ki  yang ditunjukkan pada Persamaan 11 dan 12.
𝑒𝑘𝑝 = 𝑒. 𝐾𝑝 𝑢 𝑒(𝑢) (11)
𝑒𝑘𝑖 = 𝑒. 𝐾𝑖 𝑢 𝑒(𝑢) (12)
Kriteria error kuadrat  akan  minimum  apabila  memenuhi formulasi yang ditunjukkan pada Persamaan 13.
𝜕𝐽 𝜕𝑤 𝑗 = 0 (13)
Karena  kriteria error kuadarat  tiap  minimum, J , merupakan fungsi kuadrat dari 𝑤 𝑗 maka dapat digambarkan pada Gambar 10.
Gambar 10 Fungsi J terhadap 𝑤 𝑗
Kemudian  didapatkan  persamaan 𝜕𝐽 𝜕𝑤𝑗 yang  ditunjukkan pada Persamaan 14.
𝜕𝐽 𝜕𝑤 𝑗 = 𝜕𝐽 𝜕𝑒 𝜕𝑒 𝜕𝑂 𝑗 2 𝜕𝑂 𝑗 2 𝜕𝑛𝑒𝑡 1 𝜕𝑛𝑒𝑡 1 𝜕𝑤 𝑗 𝜕𝐽 𝜕𝑤 𝑗 =   −𝑒𝑓′(𝑂 𝑗 2 )𝑥(𝑗) (14)
Kemudian didapatkan persamaan gradient steepest descent yang ditunjukkan pada Persamaan 15.
𝑤 𝑗 (𝑘 + 1) = 𝑤 𝑗 (𝑘) + ∆𝑤 ∗ 𝑒 ∗ 𝑓′(𝑂 𝑗 2 )𝑥(𝑗) (15)
Tahap perancangan kontroler fuzzy PI memiliki berberapa tahap yaitu penentuan fungsi keanggotaan dan bentuk fungsi keanggotaan kemudian membuat rule base dan menentukan fungsi keanggotaan pada output . Kontroler fuzzy pada  sistem  pengaturan  kecepatan  motor BLDC  berfungsi  sebagai  pengatur  nilai  Kp  dan  Ki  pada kontroler  PI,  sehingga  nilai  Kp  dan  Ki  menjadi  fungsi keanggotaan  pada output kontroler fuzzy .  Pada input  fuzzy memiliki  1 input yaitu  besar  beban  pengereman  yang diberikan.
Kontroler fuzzy PI digunakan untuk mengeluarkan nilai Kp dan Ki sesuai dengan kondisi pembebanan maka dalam rule base memiliki  3  pernyataan  di  setiap  nilai  Kp  dan  Ki. Misalkan  dipilih  representasi  fungsi  keanggotaan input sebagai berikut:
Beban Minimal   = BK Beban Nominal   = BS Beban Maksimal = BB Maka rule base untuk kontroler fuzzy akan terlihat seperti berikut.
If X = BK Then K P = 2,497369583 If X = BS Then K P = 7,911902938 If X = BB Then K p = 14,50763256 Pernyataan  diatas  merupakan rule  base untuk  pencarian nilai K p . Apabila semakin besar pembebanan maka semakin besar  nilai  K p yang  digunakan.  Kemudian  menentukan rule base untuk Ki. If X = BK Then K i = 1,892985981 If X = BS Then K i = 2,20533539 If X = BB Then K i = 7,721486311 Pernyataan  diatas  merupakan rule  base untuk  pencarian nilai Ki . Apabila semakin besar pembebanan maka semakin besar nilai Ki yang digunakan.
Fungsi  keanggotaan  untuk input pada  kontroler fuzzy PI digunakan  untuk  mengubah  nilai  Kp  dan  Ki pada  setiap pembebanan,  maka input fungsi  keanggotaan  berupa  nilai tegangan pembebanan. Karena sistem pengaturan kecepatan motor  BLDC  memiliki  pembebanan  minimal,  nominal,  dan maksimal maka pada fungsi keanggotaan memiliki 3 anggota. Berikut ini fungsi keanggotaan dari input kontroler fuzzy.

## Gambar 11 Fungsi Keanggotaan Input
Pada  Gambar  11  dapat  dilihat  bahwa  jenis  fungsi keanggotaan  yang  dipakai  adalah  jenis triangular .  Fungsi keanggotaan input kontroler fuzzy terdiri dari 3 fuzzy set yaitu BK, BS, dan BB.
Pada  fungsi  keanggotaan output terdapat  3  anggota  pada setiap  Kp  dan  Ki.  Bentuk  dari  fungsi  keanggotaan  hanya berupa konstanta atau singleton dari nilai Kp dan Ki. Proses defuzzifikasi menggunakan metode center average yaitu nilai Kp dan Ki yang telah didapatkan dikalikan dengan nilai bobot pada tiap rule -nya kemudian hasil kali antara weight dengan nilai Kp dan Ki dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah total bobot.

## D. Perancangan Kontroler PI
Parameter  kontroler  PI  didapatkan  dengan tuning  neuro fuzzy . Blok diagram dan persamaan kontroler PI ditunjukkan pada Persamaan 16.
𝑚𝑣(𝑡) = (𝐾 𝑃 𝑒(𝑡) + 1 𝑇 𝑖 ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 𝑡 0 ) (16)
Komponen  kontroler  PI  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu proporsional  dan  integratif.  Komponen  proposional  dan integral  dapat  dipakai  bersamaan  maupun  sendiri-sendiri tergantung  dari  respon  yang  kita  inginkan  terhadap  suatu plant .

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS
A. Simulasi  Pengujian  Kontroler  PI  berbasiskan  Neural-

## Fuzzy Hibrida Adaptif
Pembebanan dan hasil respon simulasi dengan kontroler PI berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif dapat dilihat pada Gambar 12, 13 dan 14. Setpoint yang diberikan sebesar 1300 RPM dan beban yang digunakan adalah beban minimal pada 0-40 detik, beban nominal pada 41-70 detik, kemudian beban maksimal  pada  71-99  detik.  Karakteristik  respon  hasil simulasi memiliki settling time 11  detik, overshoot sebesar 1,5%, dan time constant sebesar 5 detik.
Gambar 13 Respon Kecepatan Motor BLDC pada berbagai Beban
Gambar 14 Respon Kecepatan Motor BLDC pada berbagai Beban 2
B. Implementasi  Kontroler  PI  berbasiskan  Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif
Pada implementasi sistem diberikan setpoint berupa sinyal step yang bernilai 1300 rpm. Pengujian dilakukan pada setiap beban dengan setpoint yang sama. Setelah itu respon motor BLDC  dianalisis  dengan  mencari  nilai settling  time, overshoot, dan time constant . Respon kecepatan motor BLDC ketika  beban  minimal,  nominal,  maksimal,  dan  berbagai beban ditunjukkan pada Gambar 15, 16, 17, dan 18.
Gambar 15 Implementasi Respon Kecepatan Motor BLDC Beban Minimal Setpoint kecepatan  motor  BLDC  yang  diberikan  sebesar 1300 RPM dan beban yang digunakan adalah beban minimal dari 0-40 detik. Karakteristik respon hasil simulasi memiliki settling time 15 detik dan memiliki overshoot sebesar 1,5%, dan time constant 8 detik.
Gambar 16 Implementasi Respon Kecepatan Motor BLDC Beban Nominal Setpoint kecepatan  motor  BLDC  yang  diberikan  sebesar 1300 RPM dan beban yang digunakan adalah beban nominal dari 0-40 detik. Karakteristik respon hasil simulasi memiliki settling time 17,7 detik dan memiliki overshoot sebesar 1,3%, dan time constant 9 detik.
Gambar 17 Implementasi Respon Kecepatan Motor BLDC Beban Maksimal Setpoint kecepatan  motor  BLDC  yang  diberikan  sebesar 1300  RPM  dan  beban  yang  digunakan  adalah  beban maksimal dari 0-40 detik. Karakteristik respon hasil simulasi memiliki settling  time 13  detik  dan  memiliki overshoot sebesar 1,1%, dan time constant 5 detik.
Gambar 18 Implementasi Respon Kecepatan Motor BLDC pada berbagai BebaSn
Setpoint kecepatan  motor  BLDC  yang  diberikan  sebesar 1300  RPM  pada  berbagai  beban.  Karakteristik  respon  hasil simulasi  memiliki settling  time 20  detik  dan  memiliki overshoot sebesar 1,1%, dan time constant 7,7 detik.

## V. KESIMPULAN
Dari analisis yang telah dilakukan terhadap hasil simulasi maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pengaturan  kecepatan menggunakan kontroler PI berbasiskan Neural Fuzzy Hibrida Adaptif  menghasilkan  respon  pada  berbagai  beban  dengan karakteristik respon hasil simulasi memiliki settling time 11 detik, overshoot sebesar  1,5%,  dan time  constant sebesar  5 detik  sedangkan  terhadap  hasil  implementasi  memiliki karakteristik respon settling time 20 detik, overshoot sebesar 1,1%, dan time constant 7,7 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Safrurriza,  “Desain  Sistem  Pengaturan  Kecepatan Motor  Arus  Searah  Tanpa  Sikat  Menggunakan  PID Mutiobjektif Berdasarkan Algoritma Genetika”, Tugas Akhir, Jurusan Teknik  Elektro,  Institut  Teknologi
Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[2]  Guntur  P.,  “Perancangan  Kontrol  Kecepatan  Motor Arus Searah Tanpa Sikat Menggunakan Sliding Mode Berbasis  PID”, Tugas  Akhir ,  Jurusan  Teknik  Elektro,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[3]  Fairuzza  D.,  “Pengaturan  Kecepatan  Motor Brushless DC  Menggunakan  Kontroler  Fuzzy  Berbasis  Linear Quadratic  Regulator”, Tugas  Akhir ,  Jurusan  Teknik
Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,
Surabaya, 2016.
[4]  Mansouri, Mahdi, “ Hybrid Adaptive Neuro Fuzzy
Tuned PI ”, 4 th Power Electronics, Drive Systems & Technologies Conference, Februari , 2013.