## PENALA PARAMETER PID OTOMATIS PADA PENGATUR KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASA
Handri Toar 1 , Era Purwanto 2 , Hary Oktavianto 3 , Ridwan 4 , Muhammad Rizani Rusli 5
1,4 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
2,3,5 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, Indonesia
1 toar@polibatam.ac.id, 2 era@pens.ac.id, 3 hary@pens.ac.id, 4 ridwan@polibatam.ac.id,
5 ruslirizani@gmail.com

## Abstrak
PID  ( Proportional-Integral-Derivative )  merupakan  salah  satu  tipe  kontroler  sederhana,  komputasinya  ringan, mudah  diimplementasi  dan  dikenal  tangguh  menghadapi  gangguan.  Tetapi  PID  memiliki  kelemahan  yaitu sulitnya  menentukan  parameter  PID  yang  optimal,  apalagi  bila  diterapkan  pada  sistem nonlinear  seperti pengaturan  kecepatan  pada  motor  induksi  berbasis  kontrol  vektor.  Pada  paper  ini  membahas  tentang  penalaan parameter PID secara otomatis menggunakan algoritma dengan memasukan kriteria parameter performa dinamik serta  nilai  beban  sesuai  keinginan  pengguna.  Luaran  hasil  penalaan  secara  otomatis  berupa  kumpulan  data parameter  PID  terbaik.  Pekerjaan  ini  divalidasi  melalui  simulasi  menggunakan  aplikasi  LabVIEW  dengan pengujian kecepatan dinamik dan beban dinamik dengan pembanding parameter PID hasil trial&error . Parameter PID hasil algoritma penala otomatis mampu menghasilkan respon kecepatan yang cepat yang diukur dari masa transiennya  kurang  dari  20ms,  kondisi overshoot maksimum  2%  ketika  kecepatan  bertambah  dan  kondisi undershoot maksimum  2%  ketika  kecepatan  berkurang  bila  dibandingkan  dengan  parameter  PID  hasil penggunaan metode trial&error .
Kata kunci: PID, penala otomatis, pengatur kecepatan, kontrol vektor, motor induksi, LabVIEW ®

## Abstract
PID is one of the simple controller, fast computing, easy to implement and reliable to face the disturbance. but PID has  a  weakness,  PID  is  hard  to  determine  which  one  is  the  best  parameter  especially  to  implement  on  the nonlinear system like speed control of the induction motor based on vector control. this paper will discuss tuning PID parameter automatically using an algorithm with input criteria is a collection of the optimal PID parameter After  validation  using  LabVIEW  application  based  on  dynamic  speed  and  dynamic  load  compare  to  the  PID parameter  from  trial&error.   The  result  are  autotuning algrithm  give  good  and  faster  transient  speed  respond under 20ms, with overshoot condition maksimum 2% when the speed increases and  with undershoot condition maksimum 2% when speed decreases then using PID parameter from trial& error method.
Keyword: PID, autotuning, speed control, vector control, induction motor, LabVIEW ®

## 1. Pendahuluan
Motor  induksi  telah  lama  menjadi  bagian  utama dalam penggerak industri, Jika sebelumnya kendaraan listrik  menggunakan  motor  DC  sebagai  penggerak, kini  penggerak  tersebut  mulai  beralih  ke  motor induksi. Dari sisi emisi, motor ini ramah lingkungan karena  tidak  menghasilkan  gas  buang.  Keunggulan lainnya  adalah  motor  induksi  mudah  dirawat,  tidak menggunakan  sikat  penghantar  listrik  menuju  rotor motor  sehingga  aman  dari  percikan  bunga  api,  tidak menggunakan  magnet  permanen  yang  merupakan
logam  yang  mulai  langka  [1].  Hal-hal  inilah  yang membuat  motor  induksi  mulai  dilirik  oleh  para peneliti  dan produsen dalam bidang kendaraan listrik [2].
Dalam  prakteknya,  ketika  supir  mengemudikan kendaraan  listrik  terutama  perjalanan  dalam  kota, motor  penggerak  kendaraan  listrik  tersebut  jarang berputar dengan kecepatan yang sama disetiap waktu, kecepatannya  lebih  sering  berubah.  Untuk  itu Kendaraan  listrik  memerlukan  motor  induksi  yang dapat berputar responsif dengan tingkat akurasi yang tinggi.  Hal  ini  berbeda  dengan  penggunaan  motor
Vol. 12 No. 1, April 2020, 1-12
e -ISSN: 2548-9828
induksi  terdahulu,  seperti  kerja  kompresor,  pompa dan kipas yang selalu berputar dengan kecepatan yang sama.  Dan  para  pengguna  motor  induksi  terdahulu tidak  mempermasalahkan  jika  kecepatan  yang dihasilkan oleh motornya tidak presisi.
Pengaturan kecepatan motor induksi dibagi ke dalam dua  fokus  analisa.  Ada  yang  menganalisa  motor induksi  sebagai  kontrol  skalar  dan  yang  lain menganalisanya  sebagai  kontrol  vektor.  Jika  kontrol skalar  mengacu  kepada  keadaan steadystate maka kontrol vektor lebih mengacu pada masa transien [3].
Kontrol  skalar  lebih  menekankan  pada  mengubah besaran  variabel  saja.  Misalnya  mengubah  tegangan akan  mengatur  fluksi,  dan  mengubah  frekuensi  atau slip akan mengatur torsi. Kontrol skalar sangat mudah diimplementasi  karena  kontrol  ini  memiliki  struktur yang  sederhana[4].  Namun  karena  kontrol  skalar mengabaikan  efek  kopling  yang  terjadi  di  dalam motor,  maka  kelemahannya  terlihat  yakni  respon kecepatan  yang  lamban  serta  kontrol  ini  rentan terhadap ketidakstabilan [5]. Kontrol skalar secara  umum  digunakan  sebagai  pengatur  kecepatan berbiaya rendah yang dengan performa yang cukup.
Performa  tinggi  yang  dihasilkan  oleh  kontrol  vektor diawali  dari  konversi  besaran  arus  yang  semula besaran  skalar  menjadi  besaran  vektor.  Kemudian metode berikutnya adalah kontrol vektor memisahkan kopling  motor  berdasarkan  rangkaian  ekivalensi motor induksi [6]. Melalui metode ini, kontrol vektor akan menghasilkan pengaturan fluksi dan pengaturan torsi yang terpisah. Kelemahan kontrol vektor adalah sangat  peka  terhadap  perubahan  parameter  motor. Selain itu kontrol vektor memerlukan perangkat keras dengan  kemampuan  komputasi  tingkat  tinggi  dalam menjalankan  fungsinya  sebagai  pengatur  kecepatan berperforma  tinggi.  Performa  tinggi  ini  bermakna bahwa  kontroler  mampu  menghasilkan  kecepatan yang presisi,  mampu merespon perubahan kecepatan dengan  cepat  serta  stabil  terhadap  gangguan. Berdasarkan analisa di atas maka penggunaan metode kontrol vektor adalah pilihan yang bijak.
Agar kontrol vektor selalu beroperasi pada performa puncaknya,  maka  kontrol  vektor  perlu  kontroler tambahan  yaitu  kontroler  optimasi.  Salah  satu kontroler  optimasi  yang  sederhana  adalah  kontroler PID.  kontroler  PID  bertugas  mengoptimalkan  peran kontrol  vektor.  Salah  satu  kelemahan  dari  kontroler PID  adalah  sulitnya    menangani  sistem  nonlinear, karena performanya akan semakin menurun sementara  motor  induksi  merupakan  sebuah  sistem nonlinear[7].  Kelemahan  tersebut  dapat  diatasi dengan menala ulang ( tune up) setiap ada perubahan kondisi sehingga performa pengatur kecepatan motor induksi tiga fasa berbasis kontrol vektor tetap terjaga optimal.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menala ulang parameter PID adalah algoritma penala otomatis.

## 2. Metode

## 2.1. Kontrol Vektor
Gambar 1 menunjukkan blok diagram kontrol vektor. Penggunaan  kontrol  vektor  membutuhkan  masukan berupa pembacaan konsumsi arus stator, karena arus ini  menyimpan  informasi  penting  berupa  besaran fluksi  dan  besaran  torsi.  Supaya  kontrol  vektor mendapatkan  nilai  kedua  besaran  tersebut,  langkah pertama  adalah  kontroler  mentransformasi  arus  AC tiga fasa yang semula adalah besaran skalar menjadi arus  besaran  dengan  besaran  vektor.  Kontroler  akan memisahkan  arus  tiga  fasa  tersebut  menjadi  arus fluksi  dan  arus  torsi.  Dalam  mengatur  kecepatan motor  induksi,  kontroler  ini  hanya  perlu  berfokus kepada  pengaturan  arus  torsi  dengan  menjaga  arus fluksi bernilai konstan yaitu bernilai satu.
Gambar 1: Blok diagram kontrol vektor pada motor induksi

## 2.2. Transformasi Clarke dan Park
Gambar  2  menunjukkan  proses  transformasi  dari besaran  skalar  dengan  arus  AC  tiga  fasa  ( i abc )  dan berakhir  menjadi  besaran  vektor  dengan  dua  arus searah ( i dq ). Pada transformasi Clarke, arus stator i abc ini  diubah  menjadi  vektor  arus  berbentuk  stasionary dua fasa ( i αβ ) berdasarkan (1) dan (2).
Gambar 2: Transformasi clarke park
  i a i (1) b a i i i 3 2 3 1   
(2)
Transformasi invers ditunjukan  melalui  (3),(4)  dan (5).
 a i  i (3)   i i i b 2 3 2 1    (4)   i i i c 2 3 2 1    (5)
Pada tahapan ini, iαβ sudah berbentuk vektor sumbu stasionary α dan β, tetapi vektor ini masih berupa arus AC  dan  vektor  ini  berputar  pada  titik  porosnya. Supaya  vektor  arus  ini  tidak  berputar,  sebagai  ganti maka  sumbunya  yang  berputar  terhadap  porosnya. Sehingga jika dipandang dari sumbu yang berputar ini, vektor akan menjadi arus DC ( i dq ) pada sumbu direct dan quadrature . Langkah ini menggunakan transformasi Park melalui (6) dan (7).
 d i     sin cos i i  (6)     sin cos i i i q    (7)
Transformasi invers ditunjukkan pada (8) dan (9).
  i   sin cos q d i i  (8)    sin cos q d i i i   
(9)
Transformasi  Park  membutuhkan  parameter  sudut fluksi  rotor  ( θ e ).  Salah  satu  metode  untuk mendapatkannya  adalah  melalui  metode  estimasi fluksi rotor.

## 2.3. Estimasi sudut fluksi rotor
Permasalahan  pertama  dalam  metode  kontrol  vektor adalah  menentukan  keakuratan θ e ,  salah  satunya didapati  dari  perhitungan  kecepatan  putar  rotor  ( ω r ) dan slip ( ω sl ) dari (10). 
    dt sl r e    (10)
Informasi ω r didapati  dari  sensor  enkoder  yang
terhubung  pada  rotor  motor,  sementara ω sl dihitung berdasarkan  arus  stator  referensi i qs * , i ds * dan  flux linkage rotor ( λ r ) melalui (11) dan (12).
* * qs r r r m sl i L R L    (11) s i L r ds m r     1
(12)
Yang harus diperhatikan adalah pengaturan λ r karena didalamnya  terdapat rotor  time  constant ( τ r )  yang merupakan rasio antara induktansi rotor (Lr) terhadap tahanan  rotor  ( R r )  pada  (13).  Rasio  ini  harus diperhatikan  supaya  nilainya  selalu  konstan  karena rasio  tersebut  dapat  berubah  ketika  motor  bergerak. Selain itu, rasio ini sangat berhubungan dengan efek ohmic heating yang akan menyebabkan motor panas.
r r r R L   (13)
Penentuan  nilai  arus  referensi  yang  berhubungan fluksi dan torsi dapat dikalkulasikan  secara terpisah. Pengaturan  torsi  diatur  melalui  regulasi  arus i qs * dan pengaturan fluksi diatur melalui regulasi i ds * pada (14) dan (15).
* * * 2 3 2 r e m r qs T L L P i      (14) m ds L i * *  
(15)
Setelah  pengaturan  fluksi  dan  torsi  dilakukan  secara terpisah, maka langkah selanjutnya adalah menyiapkan  kontroler  untuk  mengatur  kecepatan sesuai yang diinginkan. Salah satu cara sederhananya adalah menggunakan kontroler PID.

## 2.4. Kontroler PID
Gambar 3: Blok diagram kontroler PID
PID merupakan kontroler sederhana yang terdiri dari Proporsional,  Integral,  Derivatif  [8]  dan  saling memiliki pengaruh satu terhadap yang lain. Gambar 3 menyatakan  bahwa  jika  ketiga  parameter  tersebut dikombinasikan  secara  optimal  akan  menghasilkan respon  luaran  yang  baik.  Proporsional  sangat
responsif  terhadap  sinyal  error,  berperan  penting dimasa transien. Integral berperan menjaga kestabilan sinyal  pada  masa steadystate .  Sementara  Derivatif berperan untuk memperhalus tugas proporsional. PID sangat cocok untuk sistem yang linear dan kualitasnya mulai berkurang ketika menghadapi sistem nonlinear [9].

## 2.5. Algoritma penala otomatis
Proses mendapatkan parameter PID tidak serta merta berhasil  didapatkan  dalam  sekali  percobaan,  proses butuh  banyak  tenaga  yang  terkuras  dan  perlu  waktu lama, terutama jika menggunakan metode tradisional seperti trial&error .  Untuk  itu  diperlukan  suatu metode  agar  perolehan  parameter  tersebut  berjalan otomatis. Ziegler dan Nichols adalah peneliti pertama yang mengusulkan metode penalaan PID berdasarkan karakteristik masa transien [10].  Penggunaan metode ini  mensyaratkan  sistem  harus  mengalami  masa osilasi  kritis terlebih dahulu,  sayangnya tidak semua sistem dapat memenuhi syarat tersebut, salah satunya adalah  pada  kontrol  vektor  pada  motor  induksi. Sehingga sejak saat itu pengembangan penalaan PID mulai  mendapatkan  perhatian  lebih.  Misalkan  pada [11]  mengembangkan  algoritma  genetika  untuk memperoleh  parameter  PID  pada  pengaturan  motor induksi  hingga  100  generasi  yang  diuji  untuk    tiga beban  yang  berbeda,  didapatkan  hasil  yang  optimal. Pada [12] dengan menggunakan   modifikasi particle swarm  optimization (PSO) yang menggunakan koefisien  penyempitan  waktu  yang  beragam  dapat meningkatkan  hasil  yang  akurat  serta  dapat menghemat  waktu  pencarian  parameter  PID  yang berupa nilai konstanta K p , K i dan K d .
Algoritma  penala  otomatis  akan  mencari  parameter PID  untuk  mengatur  kecepatan  motor  induksi berbasis  kontrol  vektor  berdasarkan  dua  masukan yaitu setpoint kecepatan  dan  respon  beban  yang dikeluarkan  untuk  menghasilkan  respon  kecepatan yang  ditentukan  pada  Tabel  1  dan  Gambar  4 menjelaskan  bagian-bagian  dalam  grafik  respon kecepatan  yang  akan  digunakan.  Dan  Flowchart mengenai algoritma penala otomatis bekerja ditunjukkan oleh Gambar 5.
Gambar 4: keterangan pada grafik respon kecepatan
TABEL 1

## KARAKTERISTIK RESPON KECEPATAN
No. Deskripsi Nilai Time simulation =150ms Discrete time (d t ) =5e-6s 1. Dead time (t d ) <=10ms 2. Rise time Dead time + 10ms 3. Middle <=15ms, <= Setpoint -20% 4. Overshoot <= Setpoint ±2% 5. Steadystate (s t ) <= Setpoint ±2% 6. Transisi kecepatan turun - 7. Transisi kecepatan naik - 8. Parameter PID -
Gambar 5: Flowchart skema penala otomatis
TABEL 2

## SPESIFIKASI PERANGKAT KOMPUTER
Deskripsi Spesifikasi Sistem operasi Windows 7 64bit Prosesor Intel Core i5-2304 4CPU@3.0GHz Memori 8GB RAM Perangkat lunak LabVIEW 2016 versi pelajar Perangkat keras MyRIO-1900 Waktu diskrit 5E-6s Waktu simulasi 100ms dan 600ms

## 3. Hasil dan Pembahasan
Investigasi performa penala otomatis dilakukan dalam simulasi  menggunakan  spesifikasi  komputer  yang tertera  pada  Tabel  2.  Penentuan  parameter  PID menggunakan algoritma penala otomatis ini memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  mengingat sederhananya  algoritma  yang  digunakan  tetapi  tetap ringan  dalam  kalkulasinya  sehingga  proses  ini  dapat disimulasikan  dengan  baik  menggunakan  komputer maupun pada Digital Signal Processing (DSP) berupa LabVIEW  MyRIO.  Keduanya  menghasilkan  hasil respon yang serupa. Perbedaannya hanya pada waktu komputasi, seperti yang ditampilkan pada Tabel 3 .
TABEL  3

## WAKTU KOMPUTASI
Perangkat keras Konsumsi waktu Komputer ±10menit LabVIEW MyRIO ±10jam 32menit
Parameter  motor  induksi  yang  digunakan  dalam simulasi ini ditunjukkan pada Tabel 4.
TABEL 4 PARAMETER MOTOR INDUKSI Spesifikasi Nilai Tahanan stator 0,896  Ω Tahanan rotor 1,82  Ω Induktansi stator 1,94  mH Induktansi rotor 2,45  mH Induktansi mutual 46,2  mH Momen inersia 0,000225  Kg.m 2 Jumlah kutub 4
Algoritma  penala  otomatis  menggunakan  batasan parameter PID yang telah ditentukan pada Tabel 5.

## TABEL 5

## BATASAN NILAI ALGORITMA PENALA OTOMATIS
Parameter Batasan nilai Parameter P 0-100 Parameter I 0-1000 Parameter D 0-0.01
Penelitian ini melakukan beberapa skenario simulasi. Skenario pertama, kedua dan ketiga digunakan untuk mengumpulkan hasil dari algoritma penala parameter PID  otomatis  lalu  disimpan  dalam  format  Tabel  6. skenario  keempat  dan  seterusnya  digunakan  untuk menvalidasi  bahwa  algoritma  penala  otomatis berjalan dengan optimal serta membuktikan algoritma ini  lebih  baik  dibanding  metode trial&error pada pengaturan kecepatan motor induksi berbasis kontrol vektor.
TABEL  6

## CONTOH TABEL PENYIMPANAN PARAMETER PID
3.1. Skenario ke-1: Mendapatkan koleksi parameter penala otomatis
Simulasi algoritma penala otomatis dijalankan mulai dari  kecepatan  50rpm  hingga  1500rpm  dengan kelipatan  setiap  100rpm  dengan  pertambahan  beban per  1Nm  mulai  dari  0Nm  hingga  mencapai  beban puncak  yaitu  12Nm,  kemudian  hasilnya  disimpan sesuai dengan format pada Tabel 6. lalu hasil tersebut disajikan  dalam  bentuk  grafik  tiga  dimensi  pada Gambar 6, Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 6: Pemetaan parameter K p pada setpoint 50-1500rpm dan beban 0-12Nm
Gambar 7: Pemetaan parameter K i pada setpoint 50-1500rpm dan beban 0-12pNm
Gambar 8: Pemetaan parameter K d pada setpoint 50-1500rpm dan beban 0-12Nm
3.2. Skenario  ke-2:  Respon  penggunaan  metode trial&error pada masa transien di semua beban
Skenario  kedua  ini  melakukan  simulasi  untuk mendapatkan respon kecepatan pada setpoint 500rpm mulai  dari  beban  0  hingga  12Nm  dengan  kelipatan setiap 1Nm dan hasilnya ditampilkan pada Gambar 9. Hasil  simulasi  memperlihatkan  kualitas  respon kecepatannya  yang  semakin  menurun  seiring meningkatnya beban yang dialami oleh motor, selain itu  kondisi deadtime dan error  steadystate juga semakin meningkat.
Gambar 9: Respon kecepatan pada metode trial&error setpoint 500rpm dan beban torsi 0-12Nm
3.3. Skenario  ke-3:  Respon  penggunaan  algoritma penala  otomatis  pada  masa  transien  di  semua beban
Skenario  ketiga  ini  melakukan  simulasi  untuk mendapatkan respon kecepatan menggunakan algoritma  penala  otomatis  pada setpoint 500rpm mulai  dari  beban  0  hingga  12Nm  dengan  kelipatan setiap 1Nm kemudian ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint 500rpm dan beban torsi 0-12Nm hasil
Perbandingan  antara  Gambar  9  dan  Gambar  10 membuktikan bahwa algoritma penala parameter PID otomatis  dapat  menjaga  kualitas  performa  kontroler PID  dalam  mengatur  kecepatan  motor  induksi  tiga fasa  berbasis  kontrol  vektor.  Penggunaan  algoritma ini membuat respon kecepatan menjadi seragam pada beban berapapun. Demikian juga dengan karakteristik respon lainnya tetap masuk dalam kriteria pada Tabel 1.

## 3.4. Skenario  ke-4:  Kecepatan  rendah  (500rpm)
dengan beban nol
Gambar 11: Respon kecepatan pada metode trial&error setpoint kecepatan 500rpm dengan beban nol
Gambar 12: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint kecepatan 500rpm dengan beban nol
Skenario  keempat  melakukan  simulasi  untuk mendapatkan  respon  pada  kecepatan  rendah  yaitu 500rpm dengan kondisi motor dengan beban nol. Dari Gambar  11  dan  Gambar  12, keduanya  menunjukkan respon  yang  serupa  antara  penggunaan  metode trial&error maupun  algoritma  penala  otomatis  yang menyatakan  bahwa  kedua  respon  tersebut  masih masuk dalam kriteria yang sesuai pada Tabel 1. Serta respon  kecepatan  tersebut  tidak  mengalami  kondisi overshoot dan undershoot .

## 3.5. Skenario  ke-5:  Kecepatan  rendah  (500rpm)
dengan beban menengah (5Nm)
Gambar 13: Respon kecepatan metode trial&error setpoint 500rpm dengan beban 5Nm
Gambar 14: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint 500rpm dengan beban 5Nm
Gambar  13  memperlihatkan  respon  kecepatan penggunan  metode trial&error pada  kecepatan rendah  yaitu  500rpm  dengan  beban  menengah  yaitu 5Nm  tidak  dapat  memenuhi  syarat  yang  telah ditentukan  pada  Tabel  1.  Selain  itu  terlihat  adanya kondisi undershoot ketika  motor  mengalami  transisi kecepatan  turun  dari  500rpm  ke  300rpm.  Sementara Gambar  14  memperlihatkan  penggunaan  algoritma penala  otomatis  masih  menunjukkan  hasil  yang konsisten  yaitu  masih  termasuk  dalam  kriteria  yang ditentukan  pada  Tabel  1  tanpa  mengalami  kondisi overshoot maupun undershoot .
3.6. Skenario  ke-6:  Kecepatan  rendah  (500rpm) dengan beban berat (10Nm)
Gambar 15: Respon kecepatan metode trial&error setpoint 500rpm dengan beban 10Nm
Gambar 16: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint 500rpm dengan beban 10Nm
Skenario  keenam  menjalankan  simulasi  untuk mengetahui  respon  pada  kecepatan  rendah  yaitu 500rpm  dengan  beban  berat  yaitu  10Nm.  Pada Gambar 15 menunjukkan bahwa penggunaan metode trial&error tidak  mampu  menghasilkan  respon kecepatan  sesuai  kriteria  yang  sesuai  pada  Tabel  1. Sementara  hasil  penggunaan  algoritma  penala otomatis  yang  terlihat  pada  Gambar  16  masih konsisten  dalam  memenuhi  kriteria  tersebut  tanpa mengalami kondisi overshoot dan undershoot .

## 3.7. Skenario ke-7: Kecepatan menengah (750rpm) dengan beban nol
Skenario  ketujuh  menjalankan  simulasi  untuk mengetahui  respon  pada  kecepatan  menengah  yaitu 750rpm dengan beban nol. Gambar 17 dan Gambar 18, keduanya  menunjukkan  respon  hasil  yang  serupa antara  penggunaan  metode  PID  maupun  algoritma penala  otomatis,  respon  kecepatan  masih  dalam kriteria yang telah ditentukan pada Tabel 1 dan kedua respon  tersebut  kecepatan  tidak  mengalami  kondisi overshoot dan undershoot .
Gambar 17: Respon kecepatan pada metode trial&error setpoint  750rpm dengan beban nol
Gambar 18:Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint 750rpm dengan beban nol

## 3.8. Skenario ke-8: Kecepatan menengah (750rpm) dengan beban menengah (5Nm)
Gambar 19: Respon kecepatan metode trial&error setpoint 750rpm dengan beban 5Nm
Gambar 20: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis

## setpoint 750rpm dengan beban 5Nm
Skenario  kedelapan  menjalankan  simulasi  untuk mendapatkan respon pada kecepatan menengah yaitu 750rpm dengan beban menengah yaitu 5Nm. Gambar 19  dan  Gambar  20,  keduanya  menunjukkan  respon hasil  yang  serupa  antara  penggunaan  metode  PID maupun algoritma penala otomatis, respon kecepatan masih dalam kriteria yang telah ditentukan pada Tabel 1  dan  hasilnya  tidak  mengalami  kondisi overshoot dan undershoot .

## 3.9. Skenario ke-9: Kecepatan menengah (750rpm) dengan beban berat (10Nm)
Skenario  kesembilan  menjalankan  simulasi  untuk mengetahui  respon  pada  kecepatan  menengah  yaitu 750rpm dengan beban berat yaitu 10Nm. Penggunaan metode trial&error ini  membutuhkan deadtime sebesar  85.53ms  dan risetime yang  lebih  lama sehingga dinyatakan tidak mampu memenuhi kriteria yang ada pada Tabel 1.

## Gambar 21: Respon kecepatan metode trial&error setpoint 750rpm dengan beban 10Nm
Sementara  penggunaan  algoritma  penala  otomatis masih konsisten dalam memenuhi kriteria pada Tabel 1 tanpa mengalami kondisi overshoot dan undershoot .
Gambar 22: Respon kecepatan algoritma penala otomatis setpoint 750rpm dengan beban 10Nm

## 3.10. Skenario  ke-10:  Kecepatan  tinggi  (1000rpm)
dengan beban nol
Gambar 23: Respon kecepatan pada metode trial&error setpoint 1500rpm dengan dengan beban nol
Simulasi  kesepuluh  dilakukan  untuk  mengetahui respon  pada  kecepatan  tinggi  yaitu  1000rpm  dengan beban nol. Gambar 23 dan Gambar 24 menunjukkan respon  kecepatan  yang  serupa  antara  penggunaan metode  PID  maupun  algoritma  penala  otomatis, respon  kecepatan  masih  dalam  kriteria  yang  telah ditentukan pada Tabel 1 dan kedua respon kecepatan tersebut  tidak  mengalami  kondisi overshoot dan undershoot .

## Gambar 24: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis
setpoint 1500rpm dengan dengan beban nol

## 3.11. Skenario  ke-11:  Kecepatan  tinggi  (1000rpm)
dengan beban menengah (5Nm)

## Gambar 25: Respon kecepatan pada metode trial&error setpoint 1000rpm dengan beban 5Nm
Gambar  25  memperlihatkan  respon  kecepatan  pada penggunaan  metode  trial&error  untuk  kecepatan tinggi  yaitu  1000rpm  dengan  beban  menengah  yaitu 5Nm.  Respon  tersebut  tidak  dapat  memenuhi persyaratan  yang  ada  pada  Tabel  1.  serta  respon mengalami keadaan undershoot ketika terjadi transisi kecepatan turun dari 1000rpm menuju 300rpm hingga menyentuh  angka  219rpm.  Dan  Gambar  26 perlihatkan  respon  penggunaan  algoritma  penala otomatis masih konsisten dalam memenuhi persyaratan  yang  ada  pada  Tabel  1  dengan  tidak mengalami kondisi overshoot maupun undershoot .
Gambar 26: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis setpoint 1000rpm dengan beban 5Nm
3.12. Skenario  ke-12:  Kecepatan  tinggi  (1000rpm) dan beban berat (10Nm)

## Gambar 27: Respon kecepatan pada metode trial&error
setpoint 1500rpm dengan beban 10Nm
Gambar  27  memperlihatkan  respon  kecepatan  pada penggunaan  metode trial&error untuk  kecepatan tinggi yaitu 1000rpm dengan beban berat yaitu 10Nm tidak  dapat  memenuhi  persyaratan  pada  Tabel  1 karena mengalami kondisi undershoot ketika transisi kecepatan turun dari 1000 rpm menuju 300rpm.
Gambar 28: Respon kecepatan pada algoritma penala otomatis

## setpoint 1500rpm dengan beban 10Nm
Sedangkan  pada  Gambar  28    yang  menunjukkan penggunaan  algoritma  penala  otomatis  masih konsisten dalam memenuhi peryaratan tersebut tanpa mengalami kondisi overshoot maupun undershoot .

## 3.13. Skenario  ke13:  Variasi  kecepatan  dengan beban nol
Skenario  ketiga  belas  ini  berbeda  dengan  skenario sebelumnya,  dimana  pada  skenario  ini  diuji menggunakan  kecepatan  dinamis  beban  nol  yang menghasilkan beberapa poin analisa yaitu:
1. Penggunaan metode trial&error maupun algoritma penala otomatis tidak dapat mengikuti alur  kecepatan  yang  diinginkan,  hal  ini  terlihat pada poin 1 yang dapat dilihat pada Gambar 29, bentuk  segitiga  pada  poin  tersebut  tidak  dapat
2. mencapai  angka  1000rpm.  Pada  metode t rial&error hanya  sampai  pada  titik  916rpm sedangkan  algoritma  penala  otomatis  mencapai titik yang lebih tinggi yaitu 921rpm.
3. Pada  poin  ini,  Baik  pada  metode trial&error
maupun  algoritma  penala  otomatis  masih mampu mencapai puncak 1000rpm meski hanya diberi jarak sebesar 5ms.
4. Meski  pada  skenario  sebelumnya,  algoritma penala  otomatis  menunjukkan  keunggulannya namun  pada  skenario  ini,  bentuk  respon risetime-nya  tidak  sebaik  yang  dihasilkan  oleh metode trial&error.
5. Penggunaan metode trial&error pada pengujian dengan  beban  nol  sudah  mengalami  kondisi undershoot meskipun nilainya sangat kecil.
Gambar 29: Respon kecepatan pada metode trial&error dan algoritma penala otomatis pada setpoint dinamis dengan beban nol

## 3.14. Skenario ke14: Variasi kecepatan pada dengan beban menengah (5Nm)
Pengujian  pada  skenario  keempat  belas  ini  adalah menganalisa metode trial&error dan algoritma penala otomatis  pada  kecepatan  dinamis  dengan  beban menengah yaitu 5Nm. Berikut point yang dianalisa:
1. Serupa  pada  skenario  ke13  poin  pertama  pada pengujian  kecepatan  dinamis  dengan  beban  nol sebelumnya,  pada  skenario  ini  kedua  metode tersebut  tidak  dapat  mencapai  angka  1000rpm pada poin 1 dalam Gambar 30.
2. Tidak  seperti  pada  skenario  ke  13  poin  kedua, pada  beban  menengah,  metode trial&error pada titik yang ditunjukan oleh poin 2 pada Gambar 30 tidak  mampu  mencapai  angka  yang  seharusnya yaitu  1000rpm.  Karena  pada  pengujian  ini  telah menggunakan  beban,  maka  respon  mengalami kondisi deadtime , 10ms pada penggunaan metode trial&error dan  7ms  pada  penggunaan  algoritma tuning otomatis.
3. Penggunaan  metode  algoritma  penala  otomatis secara random akan mengalami kondisi undershoot meski  bernilai  kecil  yang  ditunjukan pada point 3 Gambar 30.
Gambar 30: Respon kecepatan pada metode trial&error dan algoritma penala otomatis pada setpoint dinamis dengan beban 5Nm
3.15. Skenario  ke15:  Variasi  kecepatan  dengan beban menengah (5Nm)
Pengujian  metode trial&error dan  algoritma  penala otomatis  pada  pengujian  dengan  kecepatan  dinamis dengan  beban  berat  yaitu  10Nm  memiliki  beberapa poin analisa yaitu:
1. Serupa  dengan    pengujian  pada  skenario    ketiga belas  dan  skenario  keempat  belas,  pada  skenario
ini,  baik  pada  penggunaan  metode trial&error maupun  pengunaan  algoritma  penala  otomatis tetap  tidak  dapat  mencapai  angka  1000rpm  pada titik poin  nomor satu pada Gambar 31.
2. Penggunaan metode trial&error telah mengalami keadaan undershoot .  Hal  ini  berbeda  dengan penggunaan  algoritma  penala  otomatis  masih konsisten  memenuhi  persyaratan  pada  Tabel  1.
Gambar 31: Respon kecepatan pada metode trial&error dan algoritma penala otomatis pada setpoint dinamis dengan beban 10Nm

## TABEL 7

## ANALISA HASIL PENGGUNAAN METODE

## TRIAL&ERROR
Kecepatan beban Rendah (500rpm) Menengah (750rpm) Tinggi (1000rpm) Nol (0Nm) Memenuhi syarat Memenuhi syarat Memenuhi syarat Menengah (5Nm) Hampir memenuhi syarat Memenuhi syarat Hampir memenuhi syarat Berat (10Nm) Tidak memenuhi syarat Tidak memenuhi syarat Hampir memenuhi syarat TABEL 8

## ANALISA HASIL PENGGUNAAN ALGORITMA PENALA OTOMATIS
Kecepatan beban Rendah (500rpm) Menengah (750rpm) Tinggi (1000rpm) Nol (0Nm) Memenuhi syarat Memenuhi syarat Memenuhi syarat Menengah (5Nm) Memenuhi syarat Memenuhi syarat Memenuhi syarat Berat (10Nm) Memenuhi syarat Memenuhi syarat Memenuhi syarat
Analisa mulai dari skenario keempat hingga skenario kedua belas dirangkum kedalam tabel yang disajikan pada Tabel 7 dan Tabel 8. Persyaratan yang dimaksud adalah  peryaratan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya pada  Tabel  1.  Kontroler  PID  dengan  menggunakan metode trial&error tidak mampu memenuhi persyaratan  tersebut  disegala  kondisi  yang  diuji, sementara  persyaratan  tersebut  dapat  dipenuhi  oleh penggunaan algoritma penala otomatis.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  simulasi  dan  analisa  yang  telah dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  desain Penala  Parameter  PID  Otomatis  Pada  Pengatur Kecepatan  Motor  Induksi  Tiga  Fasa  mampu menghasilkan  karakteristik  performa  kecepatan dinamik  yang  lebih  baik  dari  penggunaan  metode trial&error dengan  tolak  ukur  dari  performa  masa transien  berupa risetime kurang  dari  20ms, error steadystate, overshoot dan undershoot masing-masing maksimum bernilai ±2%.

## Terima kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada grup riset laboratorium  mesin  listrik  dan  kontrol  Politeknik Elektronika Negeri Surabaya yang telah menyediakan segala  bantuan  dan  panduan  selama  melaksanakan kegiatan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1]  B. Praharsena, E. Purwanto, Jaya. Arman, et al., “Evaluation  of  Hysteresis  Loss  Curve  on  3 Phase Induction Motor by Using Cascade Feed Forward Neural Network,” in 2018 International Electronics Symposium on Engineering Technology  and  Applications,  IES-ETA  2018  - Proceedings, 2019.
[2]  I. Boldea, L. N. Tutelea, L. Parsa, and D. Dorrell, “Automotive  electric  propulsion  systems  with reduced  or  no  permanent  magnets:  An overview,” IEEE Trans. Ind. Electron., 2014.
[3]  M.  A.  Hernandez,  J.  M.  G.  Villalobos,  S.  M. Soldara, F. M. Mondragon, and J. R. Resendiz, “A  speed  performance  comparative  of  field oriented control and scalar control for induction motors,”  in  2016  IEEE  Conference  on
Mechatronics, Adaptive and Intelligent Systems, MAIS 2016, 2016.
[4]  A.  W.  Aaditya,  D.  C.  Happyanto,  and  B. Sumantri, “Application of Sliding Mode Control in  Indirect  Field  Oriented  Control  (IFOC)  for Model Based Controller,” Emitter International Journal of Enginerring. Technology, 2018.
[5]  J.  Yu,  T.  Zhang,  and  J.  Qian,  Electrical  motor products: International energy-efficiency standards and testing methods. 2011.
[6]  A.  T.  De  Almeida,  F.  J.  T.  E.  Ferreira,  and  G. Baoming,  “Beyond  induction  motors  - Technology trends to move up efficiency,” IEEE Trans. Ind. Appl., 2014.
[7]  I.  Ferdiansyah,  E.  Purwanto,  and  N.  A. Windarko,  “Fuzzy  Gain  Scheduling  of  PID (FGS-PID)  for  Speed  Control  Three  Phase Induction  Motor  Based  on  Indirect  Field Oriented Control (IFOC),” Emitter International Journal Engineering Technology, 2017.
[8]  Nurfaizah,  D.  Istardi,  and  H.  Toar,  “Rancang Bangun  Modul  Praktikum  Motor  AC  dengan Aplikasi Pengaturan Posisi dengan Menggunakan PID,” Jurnal Integrasi, vol. 7, no. 1, pp. 50–56, 2015.
[9]  I.  Ferdiansyah,  M.  R.  Rusli,  B.  Praharsena,  H. Toar, Ridwan, and E. Purwanto, “Speed control of  three  phase  induction  motor  using  indirect field oriented control based on real-time control system,”  in  Proceedings  of  2018  10th International Conference on Information Technology  and  Electrical  Engineering:  Smart Technology  for  Better  Society,  ICITEE  2018, 2018.
[10]  J.  G.  Ziegler,  N.  B.  Nichols,  and  N.  Y. Rocheiester,  “Optimum  Sttings  for  Automatic Controllers,” Transacction ASME, 1942.
[11]  E. Purwanto, A. M. wibowo, Soebagio, and M. H.  Purnomo,  “Pengembangan  metoda  self tuning parameter pid controller dengan menggunakan genetic algorithm pada pengaturan  motor  induksi  sebagai  penggerak mobil  listrik,”  (SNATI  2009),  vol.  2009,  p. E-120-E-127, 2009.
[12]  Alrijadjis, Shenglin Mu, Shota Nakashima, and K. Tanaka, “PID Controller Design of Nonlinear System  using  a  New  Modified  Particle  Swarm Optimization  with  Time-Varying  Constriction Coefficient,” Emit. Int. J. Eng. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 80–90, 2014.