Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319

## DESAIN TUNING PID MENGGUNAKAN DIFFERENTIAL EVOLUTION (DE) UNTUK SISTEM PENGATURAN SUHU PADA INKUBATOR
Yoga Alif Kurnia Utama 1 , Erwin Dhaniswara 2
Program Studi Teknik Elektro¹, Fakultas Teknik² (Universitas Widya Kartika) yoga.alif@widyakartika.ac.id 1 , erwin.dhaniswara@gmail.com 2

## ABSTRACT
The temperature in the room is very dependent on the temperature outside the room. If the temperature outside is unstable, the  impact  will  be  reflected  on  the  temperature  instability  in  the  room.  This  creates  challenges  in  controlling  room temperature  that  require  a  level  of  consistency,  such  as  in  a  baby  incubator  machine,  oven,  or  egg  hatcher.  Thus,  a temperature  regulation  strategy  is  needed  to  overcome  disturbances  arising  from  external  temperature  fluctuations.  This research proposes a solution through the use of innovative control  methods, namely by making conventional PID control and PID Disturbance Observer. The value of the PID constant will use the Differential Evaluation (DE) method. Both will be  tested  on  an  incubator  system  through  simulations  at  MATLAB2014a  with  performance  index  criteria  in  the  form  of ITAE. Interference will be introduced into the system by magnifying the temperature difference between inside and outside the incubator so that heat transfer occurs which  will  affect  the temperature inside the incubator. The results showed that the ITAE value of the Distubance Observer PID control was 0.035, while the ITAE of conventional PID control was 0.242. This  shows  that  the  PID  Disturbance  Observer  control  is  an  effective  control  in  controlling  the  temperature  inside  the incubator and maintaining that temperature from outside interference.
Keywords Differential Evolution (DE), Incubator, PID, Temperature, Tuning

## INTISARI
Suhu di dalam ruangan sangat bergantung pada suhu di luar ruangan. Jika suhu di luar tidak stabil, dampaknya akan tercermin pada  ketidakstabilan  suhu  di  dalam  ruangan.  Hal  ini  menciptakan  tantangan  dalam  mengendalikan  suhu  ruangan  yang memerlukan tingkat konsistensi, seperti pada mesin inkubator bayi, oven, atau alat tetas telur. Maka, strategi pengaturan suhu diperlukan untuk mengatasi  gangguan yang timbul  akibat fluktuasi  suhu eksternal. Penelitian ini mengusulkan solusi  melalui penggunaan metode kontrol inovatif, yaitu dengan pembuatan kontrol PID konvensional dan PID Disturbance Observer. Nilai konstanta  PID  akan  dihitung  menggunakan  metode  Differential  Evaluation  (DE).  Keduanya  akan  diuji  coba  pada  sistem inkubator  melalui  simulasi  di  MATLAB2014a  dengan  kriteria  indeks  performansinya  berupa  ITAE.  Gangguan  akan dimasukkan ke dalam sistem tersebut dengan cara memperbesar perbedaan suhu antara di dalam dan diluar inkubator sehingga terjadi perpindahan panas yang akan mempengaruhi suhu di dalam inkubator. Hasil menunjukkan bahwa nilai rata rata ITAE kontrol PID Disturbance Observer berupa 0.035, sedangkan ITAE kontrol PID konvensional sebesar 0.242. Ini menunjukkan bahwa kontrol PID Disturbance Observer merupakan kontrol yang efektif dalam mengendalikan suhu di dalam inkubator dan mempertahankan suhu tersebut dari gangguan luar.
Kata kunci: Differential Evolution (DE), Inkubator, PID, Suhu, Tuning

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  indikator  yang  menunjukkan tingkat  kesehatan  di  suatu  masyarakat  adalah Angka  Kematian  Bayi  (AKB)[7].  Indonesia masih menempati peringkat kelima AKB tertinggi  di  ASEAN  pada  tahun  2021[1].  Bayi
yang  yang  meninggal  sebagian  besar  merupakan bayi neonatal yang rentang usianya dari 0-28 hari yang  mana  jumlahnya  sebanyak  20.266  bayi [2][3].  Jumlah  tersebut  merupakan  71.97%  dari jumlah  total  bayi  yang  meninggal  pada  tahun
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
2020.  Faktor  paling  banyak  yang  menyebabkan tingginya AKB adalah prematuritas[4][5][8].
Bayi prematur adalah bayi yang lahir kurang dari  usia  37  minggu  kehamilan  dimana memiliki resiko  tinggi  mengalami  kematian.  Hal  ini dikarenakan ketidakmatangan sistem organ tubuh[9].  Dengan  banyaknya  jumlah  bayi prematur  di  Indonesia  yang  menempati  urutan kelima  tertinggi  di  dunia  pertahunnya  [10]  maka dibutuhkan  inkubator  yang  berfungsi  untuk menolong  mereka  agar  diselimuti  dengan  suhu serta  kelembapan  yang  sesuai  seperti  di  dalam rahim  ibu  sambil  menunggu  kematangan  sistem organ  tubuhnya.  Oleh  karena  itu,  inkubator  bayi merupakan  alat  yang  sangat  penting  untuk menyokong  kehidupan  bayi  khususnya  bayi prematur.
Salah satu kekurangan inkubator bayi saat ini adalah  tidak  dapat  mempertahankan  suhu  dan kelembapan  secara  stabil  dan  presisi[6].  Hal  ini dikarenakan  panas  yang  berada  di  dalam inkubator  mengalir  keluar  inkubator  sehingga suhu  di  dalam  inkubator  cenderung  lebih  dingin dengan  kelembapan  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini diakibatkan  oleh  sifat  alamiah  kalor  itu  sendiri, dimana  jenis  perpindahan  panas  seperti  ini disebut  konduksi  dan  konveksi[11].  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahawa  jika  temperatur diluar  inkubator  tidak  stabil,  maka  temperatur  di dalam inkubator tidak akan pernah bisa stabil.
Pada  bayi  prematur,  suhu  dan  kelembapan inkubator  harus  dijaga  pada  zona  termonetral yaitu  antara  36oC-37oC  atau  sekitar  36.5oC  dan kelembapan  sekitar  40%-60%  atau  sekitar  50% [6]. Hal ini dikarenakan bayi prematur mempunyai  keterbatasan  dalam  mengatur  suhu tubuhnya.  Jika aturan ini  tidak  diikuti  maka  bayi dapat terkena hypothermia[12] atau hyperthermia [13]. Jadi agar menghindari resiko tersebut maka diperlukan suatu metode kontrol temperatur pada inkubator bayi yang dapat menghasilkan temperatur  pada  suhu  36.5  oC  dan  kelembapan 50% secara stabil dan presisi.
Salah satu solusi untuk penyelesaian masalah tersebut adalah penggunaan metode PID
Disturbance Observer (PID-DOB) sebagai kontrol  temperatur  dan  kelembapan.    Metode  ini merupakan  gabungan  antara  kontrol  PID  [14] yang berfungsi agar suhu dan kelembapan aktual sama dengan suhu dan kelembapan referensi yang diberikan  dan  DOB  [15]  yang  berfungsi  untuk me-reject  gangguan  luar  yang  mempengaruhi sistem.
Gangguan  sistem  inkubator  berasal  dari perpindahan panas yang terjadi melalui konduksi dan konveksi dari dalam sistem inkubator ke luar sistem inkubator. Oleh karena itu pada penelitian ini  akan  mencoba  untuk  membuat  kontrol  PID Disturbance  Observer  untuk  menghasilkan  suhu inkubator  yang  sesuai  dengan  yang  diinginkan walaupun  terjadi  perpindahan  panas  melalui konduksi dan konveksi ke luar sistem.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Inkubator
Inkubator  adalah  perangkat  atau  fasilitas yang  diciptakan  untuk  menciptakan  lingkungan yang  terkendali  dan  optimal  bagi  perkembangan bayi.  Inkubator  memiliki  kemampuan  untuk mengatur suhu dan kelembaban secara otomatis, memastikan  bahwa  kondisi  lingkungan  tetap sesuai  dengan  persyaratan  yang  diinginkan. Komponen yang ada di Inkubator:
1. Sensor:  Sensor  suhu  dan  kelembaban mendeteksi  kondisi  lingkungan  di  dalam inkubator dan memberikan informasi kepada sistem kontrol.
2. Sistem  Kontrol:  Sistem  ini  mengolah informasi dari sensor dan mengatur perangkat  seperti  pemanas  dan  pengatur kelembaban  untuk  mempertahankan  suhu dan kelembaban pada tingkat yang diinginkan.
3. Perangkat Pemanas: Pemanas dalam inkubator bertanggung jawab untuk
meningkatkan suhu dalam lingkungan inkubator jika diperlukan.
4. Sistem  Pengatur  Kelembaban:  Sistem  ini dapat  mengeluarkan  uap  air  atau  mengatur
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
aliran  udara  untuk  mengatur  kelembaban  di dalam inkubator.
5. Kipas dan Difuser: Kipas membantu mendistribusikan  udara  di  dalam  inkubator untuk menjaga konsistensi suhu dan kelembaban.
6. Kontrol  Panel:  Ini  adalah  rangkaian  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengatur suhu  dan  kelembaban  yang  diinginkan  serta melihat data yang diperoleh dari sensor.
7. Alarm: Sistem peringatan yang memberitahu pengguna  jika  suhu  atau  kelembaban  keluar dari kisaran yang diinginkan.
8. Data  Logger:  Beberapa  inkubator  memiliki kemampuan  untuk  merekam  data  suhu  dan kelembaban selama periode waktu tertentu.
Pada  penelitian  ini  inkubator  akan  dibuat menggunakan  simulasi  pada  MATLAB2014a. Simulasi ini berdasarkan 4 variabel yang berasal dari karakteristik inkubator itu sendiri yaitu:
1. Temperatur ruangan (T room ).
2. Temperatur lingkungan (T out ).
3. Energi  termal  yang  berasal  dari  pemanas  ke ruangan  (Q gain )  dimana  dihitung  berdasarkan persamaan 2.1.
𝑄 𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑑 𝑡 = 𝑀 ℎ𝑒𝑎𝑡𝑒𝑟 𝑐 𝑎𝑖𝑟 (𝑇 ℎ − 𝑇 𝑟 ) (2.1)
dimana:
Q gain = Energi termal yang berasal dari pemanas ke ruangan (J)
M heater air = massa udara per waktu (Kg/s)
c air = kapasitas panas udara (J/kg o C) T h = temperatur pemanas ( o C) T r
= temperatur ruangan ( o C)
4. Energi  termal  yang  berasal  dari  ruangan  ke lingkungan (Q loss ) dimana dihitung berdasarkan persamaan 2.2.
𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 𝑑𝑡 = 𝑘𝐴(𝑇 𝑟 −𝑇 𝑜𝑢𝑡 ) 𝐷 (2.2)
dimana:
Q loss = Energi termal yang hilang (Q loss ).
k     = koefisien konduktivitas termal (W/m
o C) A    = luas penampang (m 2 )
D    = tebal dinding (m)
T r = temperatur pemanas ( o C) T out = temperatur di luar ruangan ( o C)
Untuk mengukur laju perubahan temperatur ruangan, energi  termal  dari  pemanas  ke  ruangan dikurangi energi termal yang hilang dari ruangan ke lingkungan. Besarnya laju perubahan temperatur  ruangan  dirumuskan  seperti  pada (2.3).
𝑑𝑇 𝑟 𝑑𝑡 = 1 𝑚 𝑟𝑜𝑜𝑚 𝑎𝑖𝑟 𝑐 𝑎𝑖𝑟 ( 𝑑𝑄 𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑑𝑡 − 𝑑𝑄 𝑙𝑜𝑠𝑠 𝑑𝑡 ) (2.3)

## B. Differential Evolution (DE)
Differential  Evolution  (DE)  adalah  sebuah algoritma  optimisasi  yang  digunakan  untuk menemukan  solusi  yang  baik  dari  masalah optimisasi  yang  kompleks.  Algoritma  ini pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Rainer  Storn dan  Kenneth  Price  pada  tahun  1995.  DE  adalah algoritma  metaheuristik  yang  termasuk  dalam kategori algoritma evolusioner.
Tujuan  utama  dari  Differential  Evolution adalah  untuk  mencari  nilai  parameter  yang mengoptimalkan  suatu  fungsi  tujuan.  Fungsi tujuan  ini  bisa  berupa  fungsi  yang  perlu dimaksimalkan atau diminimalkan, seperti fungsi biaya  atau  error  dalam  masalah  optimisasi. Algoritma  DE  khususnya  berguna  ketika  tidak ada  metode  analitik  yang  efisien  untuk menemukan solusi optimal.
Berikut  adalah  langkah-langkah  umum dalam Differential Evolution:
1. Inisialisasi Populasi: Langkah pertama adalah menginisialisasi sebuah populasi awal dengan  solusi-solusi  acak.  Setiap  solusi direpresentasikan  sebagai  vektor  dari  nilai- nilai parameter yang akan dioptimalkan.
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
2. Seleksi:  Dari  populasi  saat  ini,  tiga  solusi (disebut  vektor  differensial)  dipilih  secara acak.
3. Mutasi: Vektor differensial tersebut digunakan  untuk  menciptakan  sebuah  vektor mutasi baru dengan menggabungkan perbedaan antara dua vektor dan mengalikan dengan sebuah faktor skala.
4. Crossover: Proses crossover kemudian diterapkan  antara  vektor  mutasi  baru  dan solusi dari populasi. Ini menghasilkan vektor potensial yang baru.
5. Evaluasi:  Setiap  vektor  potensial  dievaluasi menggunakan  fungsi  tujuan,  dan  hasil evaluasi  dibandingkan  dengan  solusi  dari populasi.
6. Seleksi  Akhir:  Solusi  terbaik  antara  solusi awal  dan  vektor  potensial  yang  dievaluasi dipilih untuk membentuk populasi baru.
7. Iterasi:  Langkah-langkah  2  hingga  6  diulang sejumlah  iterasi  tertentu  atau  hingga  kriteria penghentian  terpenuhi  (misalnya,  jumlah iterasi  maksimum  tercapai  atau  solusi  yang sudah cukup baik ditemukan).
8. Keluaran:  Setelah  konvergensi  dicapai  atau iterasi selesai, solusi terbaik yang ditemukan menjadi hasil akhir algoritma DE.
Salah  satu  keunggulan  utama  Differential Evolution adalah kemampuannya dalam menangani  masalah  optimisasi  yang  tidak memiliki  struktur  matematis  yang  jelas  atau gradien  yang  sulit  dihitung.  DE  juga  relatif mudah  diimplementasikan  dan  memiliki  sedikit parameter yang perlu disetel.
Namun, seperti algoritma optimisasi lainnya,  DE  juga  memiliki  beberapa  kelemahan dan  batasan,  seperti  kecenderungan  untuk terjebak  dalam  minimum  lokal  dan  kinerja  yang bergantung pada pemilihan parameter yang tepat. Oleh  karena  itu,  pemilihan  parameter  dan penyesuaian  skema  operasi  perlu  dilakukan secara  hati-hati  untuk  mendapatkan  hasil  yang baik.

## C. Kontrol PID
Kontrol  PID  adalah  metode  kontrol  umpan balik  yang  digunakan  untuk  mengatur  suatu sistem dinamis. Singkatan "PID" berasal dari tiga komponen  kunci  dalam  metode  ini  yakni Proporsional  (P),  Integral  (I),  dan  Derivatif  (D). Tujuan  dari  kontrol  PID  adalah  untuk  mengatur variabel  keluaran  suatu  sistem  agar  mendekati nilai  yang  diinginkan  atau  referensi  dengan seefektif  mungkin,  dengan  mempertimbangkan perbedaan  antara  nilai  yang  diinginkan  dan aktual  serta  perubahan  dalam  waktu.  Komponen control PID adalah sebagai berikut:
1. Proporsional (P): Komponen ini menghasilkan  tindakan  koreksi  yang proporsional  terhadap  selisih  antara  nilai yang  diinginkan  dan  aktual  (error). Semakin  besar  error,  semakin  besar tindakan koreksi. Namun, pendekatan ini dapat menyebabkan overshoot (nilai yang melebihi  nilai  yang  diinginkan)  dan osilasi jika hanya menggunakan P.
2. Integral  (I):  Komponen  ini  mengambil integral  dari  error  sepanjang  waktu.  Ia membantu  mengatasi  error  akumulatif yang  mungkin  terjadi  dengan  P  saja. Integral membantu menghilangkan offset yang  dapat  terjadi  pada  sistem  yang cenderung memiliki error tetap.
3. Derivatif  (D):  Komponen  ini  mengukur laju perubahan error. Dengan memprediksi seberapa cepat error
berubah, komponen D membantu
mengurangi  overshoot  dan  osilasi  yang dihasilkan oleh P. Kontrol PID bekerja dengan
menggabungkan  tiga  komponen  di  atas  menjadi satu tindakan koreksi yang diterapkan ke sistem. Tindakan koreksi ini dirancang untuk mengendalikan  keluaran  sistem  agar  mendekati nilai  referensi.  Setiap  komponen  (P,  I,  D) memiliki  faktor  tertentu  (koefisien)  yang  dapat diatur  oleh  pengguna  untuk  mengoptimalkan respons sistem.
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
Misalnya,  dalam  sebuah  sistem  pemanas ruangan dengan kontrol PID:
1. Proporsional (P): Jika suhu ruangan lebih rendah dari yang diinginkan, komponen P akan  memberikan  tindakan  koreksi  yang lebih besar, meningkatkan pemanasan.
2. Integral  (I):  Jika  suhu  ruangan  terus  di bawah nilai yang diinginkan, komponen I akan  memberikan  tindakan  koreksi  yang semakin besar
seiring waktu, menghilangkan kesalahan akumulatif. 3. Derivatif(D): Jika suhu ruangan mendekati  nilai  yang  diinginkan  secara cepat,  komponen  D  akan  meredam  laju perubahan  suhu  agar  tidak  terjadi overshoot.
Beberapa  aplikasi  dari  Kontrol  PID  yaitu sebagai berikut:
1. Kendali  Proses  Industri:  Memantau  dan mengendalikan suhu, tekanan, aliran, dan variabel lainnya dalam proses industri.
2. Kontrol Otomatis
Kendaraan:
Mengoptimalkan  kendali  gas  dan  rem dalam kendaraan.
3. Kendali Suhu Ruangan: Mengatur sistem pemanasan,  ventilasi,  dan  pendinginan dalam bangunan.
4. Robotika:  Mengontrol  pergerakan  dan tindakan robot dengan presisi.
5. Kendali  Penerbangan:  Mengendalikan pergerakan pesawat dan drone.
D. Disturbance Observer
Disturbance Observer (DOB) adalah komponen  dalam  sistem  kontrol  yang  dirancang untuk mengatasi dan mengurangi efek gangguan yang  mempengaruhi  kinerja  sistem.  Gangguan adalah  faktor  eksternal  yang  tidak  terduga  yang dapat  menyebabkan  perubahan  dalam  respons sistem  dan  mengganggu  pencapaian  tujuan kontrol.  DOB  bekerja  dengan  memonitor  dan mengestimasi  gangguan  yang  ada  di  dalam sistem,  kemudian  memberikan  kompensasi  yang
diperlukan  agar  respons  sistem  tetap  sesuai dengan tujuan kontrol.
DOB  bekerja  dengan  memprediksi  dan mengkompensasi gangguan yang mempengaruhi sistem.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  Langkah yaitu sebagai berikut:
1. Pengamatan  Gangguan:  DOB  memantau input dan output sistem untuk mengidentifikasi  perbedaan  antara  respons aktual  dan  respons  yang  diharapkan  dalam kondisi bebas gangguan.
2. Estimasi  Gangguan:  DOB  menghitung  atau mengestimasi  besaran  dan  karakteristik gangguan berdasarkan perbedaan yang diamati.
3. Pengompensasian: Setelah estimasi gangguan  diperoleh,  DOB  menghasilkan sinyal kontrol yang mengkompensasi pengaruh gangguan, sehingga respons sistem tetap sesuai dengan tujuan kontrol.
4. Iterasi  dan  Koreksi:  Proses  pengamatan, estimasi, dan pengompensasian terus berulang  secara  iteratif  untuk  mengatasi perubahan dan variasi dalam gangguan.
Beberapa keuntungan penggunaan
Disturbance  Observer  pada  aplikasi  kontrol adalah sebagai berikut:
1. Anti-Gangguan:  DOB  membantu  sistem untuk  tetap  responsif  terhadap  gangguan dan  tetap  mencapai  tujuan  kontrol meskipun  adanya  perubahan  dalam lingkungan atau input.
2. Adaptabilitas:  DOB  dapat  diatur  untuk beradaptasi  dengan  variasi  gangguan yang mungkin terjadi dalam sistem.
3. Peningkatan Kinerja: Dengan mengurangi  efek  gangguan,  DOB  dapat meningkatkan  presisi  dan  kinerja  kontrol sistem.
4. Pengurangan  Overcompensation:  DOB membantu  menghindari  respons  yang berlebihan  atau  overcompensation  yang mungkin terjadi tanpa adanya mekanisme pengamatan gangguan.
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
Beberapa  aplikasi  Disturbance  Observer yaitu sebagai berikut:
1. Kendali Proses Industri: DOB dapat digunakan  dalam  industri  untuk  mengatasi perubahan  suhu,  tekanan,  atau  aliran  yang mempengaruhi proses produksi.
2. Kendali  Penerbangan:  Dalam  penerbangan, DOB membantu mengatasi perubahan kondisi  angin  atau  beban  yang  dapat mempengaruhi pergerakan pesawat.
3. Kendali  Robotika:  Dalam  robotika,  DOB membantu mengatasi perubahan dalam beban dan gesekan yang mempengaruhi pergerakan robot.
4. Kendali  Otomotif:  Dalam  kendaraan,  DOB dapat  digunakan  untuk  mengatasi  gangguan seperti  ketidakstabilan  jalan  atau  kondisi cuaca yang buruk.
Disturbance  Observer  adalah  alat  yang sangat berguna dalam  sistem kontrol, membantu menjaga  stabilitas  dan  kinerja  sistem  meskipun adanya  gangguan  yang  tidak  diinginkan.  Ini adalah  contoh  bagaimana  teknologi  kontrol berkembang  untuk  mengatasi  tantangan  dalam pengendalian sistem yang semakin kompleks.
III. METODE PENELITIAN Hasil  penelitian  ini  akan  membuat  sebuah metode kendali atau kontrol temperatur yaitu PID Disturbance  Observer.  Dalam  memperoleh  hasil tersebut,  maka  penelitian  ini  akan  melalui serangkaian  tahapan  tertentu.  Tahapan-tahapan tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.1  di  bawah ini.
Gambar 3.1 Diagram Alir Tahapan Penelitian
Dari  Gambar  3.1  dapat  dilihat  bahwa penelitian  ini  akan  melalui  3  tahapan.  Tahapan- tahapan tersebut akan dijabarkan sebagai berikut:

## 1. Tahap Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan,  hal  pertama  yang dilakukan adalah studi literatur. Studi literatur ini meliputi  studi mengenai model matematis  sistem pemanas  ruangan,  PID controller ,  dan  metode disturbance observer . Model matematis inkubator yang sudah dipelajari, akan diimplementasikan ke Simulink  MATLAB  2014a  menjadi  sebuah simulasi inkubator.
Kemudian  untuk  melakukan  pengujian kontrol,  temperatur  udara  luar  akan  dibuat  2 variasi. Variasi tersebut antara lain:
a. Variasi I  :  suhu  udara  luar  dibuat  tidak berubah sebesar 25 o C.
b. Variasi II  :  suhu  udara  luar  dibuat  naik secara drastis dari 25 o C menjadi 55 o C.
2. Tahap Desain
Pada  tahap  desain,  penelitian  akan  mulai mendesain  kontrol  temperatur  yang  tepat  untuk menanggulangi variasi temperatur yang diberikan ke sistem. Pertama, penelitian ini akan merancang
Tahap

## Perencanaan
• Studi Literatur
• Pembuata n Model
Inkubator Tahap Desain • Desain Kontrol PID
• Desain Metode
Disturban ce
Observer • Tuning PID dengan DE Tahap Pengujian
• Pengujian Kontrol PID dengan variasi
Suhu • Pengujian
Kontrol PID-DOB dengan variasi Suhu
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
sistem  kontrol  PID  pada  operasi  normal  dimana suhu  luar  tidak  berubah  yaitu  tetap  pada  suhu 25 o C. Setting  temperature akan  dibuat  sebesar 36.5 o C.  Setelah output  temperature sudah  sama dengan setting temperature maka tahap selanjutnya adalah mendesain metode disturbance obsever .
Pembuatan  metode disturbance  observe r  ini melalui  2  tahap,  yaitu  pembuatan invers  model inkubator  dan  pembuatan low  pass  filter . Pembuatan invers  model inkubator  dan low  pass filter akan  dicari  secara  matematis  yang kemudian  diimplementasikan  ke  dalam  Simulink MATLAB2014a.
3. Tahap Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dan  analisis,  sistem kontrol akan diuji dengan menggunakan 4 variasi suhu  udara  luar  seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.  Ada  2  sistem  kontrol  yang  diuji, yaitu kontrol PID dan kontrol PID-DOB. Masing- masing  dari  kontrol  tersebut  akan  dibandingkan secara  kualitatif  dengan  melihat  respon  sistem dan  secara  kuantitatif  dengan  melihat  indeks kinerjanya. Indeks kinerja yang akan dibuat tolak ukur menggunakan kriteria integral time absolute error (ITAE). Makin kecil nilai ITAE maka akan semakin  baik  kinerja  dari  sebuah  kontrol.  ITAE ini  akan  dihitung  menggunakan  persamaan seperti di bawah ini.
𝐼𝑇𝐴𝐸 =   ∫ 𝑡|𝑒(𝑡)|𝑑𝑡 ∞
0 dimana:
ITAE = integral time absolute error t = waktu (s) e(t) = nilai eror terhadap waktu

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Seperti yang  telah dikemukakan sebelumnya bahwa  kontroler  akan  diuji  dengan  dua  variasi model  temperatur  udara  luar.  Kedua  variasi
temperatur  ini  akan  menjadi  gangguan  bagi sistem    pemanas  ruangan  ini.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  simulink  pada MATLAB 2014.
Pengujian dilakukan pada dua kontroler yang berbeda, yaitu kontroler PID dan  PID-DOB. Dua kontroler ini akan menghasilkan dua respon  yang berbeda terhadap dua variasi gangguan tersebut.
Setelah  respon  didapat  maka  akan  dihitung indeks kinerja kedua kontroler tersebut menggunakan persamaan 3.1. Dengan menggunakan  nilai  indeks  kinerja  tersebut  akan diketahui  mana  kontroler  yang  paling  tahan terhadap  gangguan  yang  disebabkan  oleh temperatur udara luar.
Setelah  melakukan  simulasi  pengujian  , maka  didapat  respon  yang  ditunjukkan  pada Gambar  4.1  sampai  4.2.  Respon  ini  dicapai dengan  memanfaatkan  proses  Tuning  PID menggunakan  DE.  DE  ini  akan  dieksekusi sebanyak  5  kali  untuk  menemukan  Kp,  Ki,  Kd yang  tepat  untuk  setting  suhu  sebesar  36.5 o C.. Dari  5  nilai  Kp,  Ki,  Kd  ini  akan  dihitung  nilai rata-ratanya.  Nilai  ketiga  konstanta  ini  dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 1. Tuning PID menggunakan DE
Percobaan Kp Ki Kd 1 313.56 500 0.1 2 312.35 500 0.1 3 313.89 500 0.1 4 312.77 500 0.1 5 313.12 500 0.1 Rata-Rata 313.138 500 0.1 Nilai ketiga konstanta tersebut akan dimasukkan  ke  dalam  simulasi.  Respon  sistem yang  dihasilkan  oleh  simulasi  ini,  memiliki  tiga grafik  pada  tiap  gambar.  Grafik  tersebut  adalah grafik referensi, respon sistem yang menggunakan kontroler PID dan PID Disturbance Observer .
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319

## Gambar 1. Hasil Pengujian I
Gambar 2 Hasil Pengujian I (Zoom)
Pada pengujian I, Gambar 1 memperlihatkan bahwa  respon  sistem    untuk  kontroler  PID  dan PID-DOB  hampir  sama.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  kedua  kontroler  memberikan  ketahanan yang hampir sama terhadap gangguan akibat suhu udara  luar.    Gambar  2  memperlihatkan  bahwa kontroler  PID-DOB  memberikan  kecepatan menuju setting suhu yang lebih baik dibandingkan dengan kontrol PID
Pada  pengujian  II,  pada  Gambar 3 diperlihatkan  respon  yang  hampir  sama  juga. Tetapi  jika  kita  perbesar  di  detik  ke-10  dimana terjadi  gangguan  maka  dapat  dilihat  bahwa kontroler  PID  memberikan overshoot lebih  besar dibandingkan PID-DOB. Jika Gambar
3 diperbesar  maka  akan  tampak  seperti  pada Gambar 4.
Gambar 3. Hasil Pengujian II
Gambar 4. Hasil Pengujian II (Zoom)
Dari  Gambar  4  kontroler  PID  menghasilkan overshoot sebesar  36.56 o C  sedangkan  PID-DOB menghasilkan overshoot sebesar  36.55 o C.  Tetapi jika  melihat  settling  timenya,  maka  dapat  dilihat bahwa  PID-DOB  menghasilkan  settling  time sebesar  0.1  detik  sedangkan  PID  menghasilkan settling time lebih dari 1 detik. Hasil menujukkan bahwa  PID-DOB  lebih  tahan  terhadap  gangguan kenaikan suhu udara luar dibandingkan kontroler PID.
Setelah  melakukan  simulasi  untuk  melihat respon sistem kedua kontroler,  penelitian ini juga akan  menghitung  indeks  kinerja  ITAE  kedua kontroler  terhadap  empat  gangguan  sebelumnya. Nilai ITAE ini bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Nilai ITAE PID dan PID-DOB
Pengujian Kontroler PID PID-DOB I 0.0486 0.0179 II 0.4354 0.0521 Rata-Rata 0.242 0.035
Dari  Tabal  2  menunjukkan  bahwa  indeks kinerja  kontroler  PID-DOB  jauh  lebih  baik dibandingkan dengan PID.
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319

## V. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan 2 buah kontroler yaitu kontroler PID dan kontroler PID Disturbance Observer untuk mengendalikan suhu di  dalam  inkubator.  Kedua  control  tersebut  akan diuji  dimana  inkubator  akan  diberi  gangguan berupa  perubahan  suhu  udara  luar  sehingga terjadi  perpindahan  panas  melalui  konveksi  dan konduksi. Perpindahan panas disini akan menjadi gangguan pada sistem ini.
Hasil  menunjukkan  bahwa  kontroler  PID Disturbance Observer dengan tuning menggunakan Differential Evolution (DE) menjadi  control  yang  paling  efektif  dalam mengatur  suhu  udara  di  dalam  inkubator sekaligus  dapat  mempertahankan  suhu  tersebut dari    gangguan  luar  berupa  suhu  udara  luar  yang berubah-ubah

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pertama  saya  ucapkan  terima  kasih  kepada Kemenristekdikbud  yang  telah  memberikan pendanaan  untuk  penelitian  ini.  Kedua  penulis mengucapkan terima kasih juga kepada Universitas Widya Kartika yang telah memberikan sarana dan prasarana untuk penyelesaian penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusnandar  VB.  Angka  Kematian  Bayi Neonatal ASEAN, Indonesia Urutan Berapa? [Internet].  2022  [dikutip  22  Maret  2023]. Tersedia pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2
022/11/22/angka-kematian-bayi-neonatal- asean-indonesia-urutan-berapa
[2] Rangkuti  NA,  Rangkuti  MAS.  Gambaran Pengetahuan  Ibu  Hamil  tentang  Teknik Meneran  yang  Benar  di  Wilayah  Kerja
Puskesmas Batu Horpak Tahun 2022. Jurnal Kesehatan Ilmiah Indonesia. 7(2):188–93.
[3] Kusnandar VB. Kematian Balita di Indonesia Capai  28,2  Ribu  pada  2020  [Internet].  2021 [dikutip  22  Maret  2023].  Tersedia  pada: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2 021/10/22/kematian-balita-di-indonesia- capai-282-ribu-pada-2020
[4] Antari GY, Afrida BR. Hubungan Pekerjaan Ibu  dengan  Kejadian  Persalinan  Preterm dengan  Ketuban  Pecah  Dini  di  RSUD  Dr. Rasidin  Padang  dan  RSIA  Siti  Rahmah.
Jurnal Kesehatan Qamarul Huda. 2018;6(2):6–11.
[5] Lapono LAS. Sistem Pengontrolan Suhu dan Kelembapan  Pada  Inkubator  Bayi.  Jurnal Fisika Sains dan Aplikasinya. 2016;1(1):12– 7.
[6] Mittal  H,  Mathew  L,  Gupta  A.  Design  and Development  of  an  Infant  Incubator  for Controlling
Multiple Parameters.
International  Journal  of  Emerging  Trends  in Electrical  and  Electronics.  2015;11(5):65– 72.
[7] Wulandari  DA,  Utomo  IH.  Responsivitas Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karanganyar dalam  Upaya  Menurunkan  Angka  Kematian Ibu (AKI) dan Angka Kematian Bayi (AKB) di  Kabupaten  Karanganyar.  Jurnal  Wacana Publik. 2017;1(3):40–9.
[8] Sari  TW,  Syarif  S.  Hubungan  Prematuritas dengan  Kematian  Neonatal  di  Indonesia Tahun 2010 (Analisis Data Riskesdas 2010). Jurnal  Epidemiologi  Kesehatan  Indonesia. 2016;1(1):9–14.
[9] Rizqiani  RF,  Yuliana  L.  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Kematian  Bayi  Prematur  di Indonesia.  Jurnal  Ilmiah WIDYA  Kesehatan Dan Lingkungan. 2017;1(2):135–41.
[10] Sariati  Y,  Nooryanto  M,  Anggraini1  PDA. Pengaruh  Penggunaan  Magnesium  Sulfate (MgSO4) saat Antenatal Sebagai
Neuroprotektor  Bayi  Prematur  Terhadap Perkembangan  Motorik  Kasar  Usia  2-3
Jurnal FORISTEK , Volume 13, No.2, November 2023, Hal. 128-137 p-ISSN 2087-8729, e-ISSN 2579-7174 Akreditasi ( SINTA 5 ), SK. No. 225/E/KPT/2022 DOI : 10.54757/fs.v14i2.319
Tahun.  Journal  of  Issues  in  Midwifery. 2017;1(2):50–7.
[11] Utami  NR,  Handayani  IP,  Iskandar  RF. Kontrol  Suhu  dan  Analisis  Transfer  Panas Konveksi  Pada  Central  Processing  Unit (CPU).  Jurnal  E-Proceeding  of  Engineering.
4(1):726–35.
[12] Surmayanti  S,  P.  FJ,  Usman  ASHH. Pengaruh Perawatan Metode Kanguru
(PMK)  Terhadap  Pencegahan  Hipotermi
Pada  BBLR  di  RSU  Bahagia  Makassar. Journal of Sciences and Health. 2021;1(2):1–
5.
[13] Butarbutar  MH,  Sholikhah  S,  Napitupulu LH.  Hubungan  Pengetahuan  dan  Sikap  Ibu
Tentang Demam dengan Penanganan Demam Pada Anak di Klinik Shanty Medan. Jurnal Preventif : Jurnal Kesehatan
Masyarakat. 9(2):53–7.
[14] Hidayat  N,  Iskandar  RF,  Rokhmat  M. Temperature  Control  Personal  Computer Using  Liquid  Cooling  System  Based  PID Control. Dalam Bandung; 2015.
[15] Has  Z,  Muslim  AH,  Mardiyah  NA. Adaptive-Fuzzy-PID Controller Based
Disturbance  Observer  for  DC  Motor  Speed Control. Dalam Yogyakarta; 2017.