ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Perbandingan Kinerja Pengontrol PID menggunakan Antarmuka OPC pada PLC dan MATLAB untuk Sistem Pasteurisasi Susu

## YULIAN ZETTA MAULANA, HERRYAWAN PUJIHARSONO
Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email:yulian@ittelkom-pwt.ac.id
Received 6 Desember 2020 | Revised 5 Januari 2021 | Accepted 2 Februari 2021

## ABSTRAK
PLC  digunakan  pada  pengontrolan  suhu  pada  pasteurisasi  susu.  Di  sisi  lain, MATLAB memiliki variasi pengontrol yang lebih luas dan dapat terhubung ke sistem Pasteurisasi  Susu  menggunakan  OPC.  Namun,  penggunaan  OPC  dikhawatirkan akan  menurunkan  kinerja  sistem  karena  waktu  tunda  dan  waktu  sampling. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  pengontrolan  PID  pada sistem pasteurisasi susu dari MATLAB dan PLC dengan memperhatikan pengaruh antarmuka  OPC.  Pada  penelitian  ini,  kinerja  peralihan  sistem  diukur  dengan pengontrol  yang  berbeda,  menggunakan  metode  penalaan  yang  berbeda  dan berasal dari PLC dan MATLAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan OPC tidak memberikan efek negatif pada kinerja sistem. Nilai rata-rata MSE setelah keadaan stabil pada pengontrol PI adalah 70,66 sedangkan pada pengontrol PID 1,16. Nilai MSE Pengontrol PID dengan Penalaan Cohen Coon adalah 0,356. Dapat disimpulkan  bahwa  pemilihan  piranti  pengontrol  lebih  memiliki  efek  signifikan terhadap kinerja dibandingkan dengan penggunaan OPC.
Kata kunci : Pasteurisasi, Cohen Coon, PLC, MATLAB, OPC

## ABSTRACT
PLC can be used to control temperature in milk pasteurization process. MATLAB has  more  usable  Controllers  that  can  be  used  in  milk  pasteurization  process through OPC .The concern is that the use of OPC will reduce system performance due to delay and sampling time. This study aims to compare the performance of PID  control  in  the  milk  pasteurization  system  usingMATLAB  and  PLC  as controllersregarding  the  effect  of  using  OPC  interfaces.  In  this  research,  the transient response  performance of the system was measured using different type of controllers, twhich use different tuning methods based on PLC and MATLAB. The results showed that the use of OPC did not have a negative effect on system performance. The MSE average in a steady condition for PI controller is 70,66, and for PID controller is 1,16. MSE result using Cohen Coon controller is 0,356. So it can be concluded that the choice of the control device has a more significant effect on performance than with the use of OPC.
Keywords: Pasteurization, Cohen Coon, PLC, MATLAB, OPC

## 1. PENDAHULUAN
Proses pengaturan suhu pada susu pasteurisasi dapat dikategorikan pada pengaturan kritis karena  pemanasan  pada  suhu  yang  terlalu  tinggi  akan  merusak  kualitas  susu,  sementara pemanasan pada suhu yang terlalu rendah tidak akan mampu membunuh bakteri yang ada pada susu sehingga dibutuhkan pengontrol  pasteurisasi  agar  susu bisa dipanaskan  dengan suhu  yang  sesuai  dalam  rentang  waktu  tertentu.  Pemanasan  untuk  jenis  HTST  ( High Temperature Short Time Pasteurization) dilakukan sampai suhu susu adalah 72 °C selama 15 detik (Watts, 2016). Dengan kata lain, susu harus berada pada suhu 72 °C selama 15 detik agar  bisa  efektif  membunuh  bakteri,  walaupun  bisa  jadi  proses  pasteurisasi  susu  untuk mencapai  suhu  72  °C  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut, diharapkan pengontrolan  yang  dilakukan mampu  menghasilkan nilai  sesuai set  point tanpa ada overshoot yang besar dan dalam rentang waktu yang kecil untuk meminimalkan biaya.
Suatu  proses  pengontrolan  sedapat  mungkin  menghasilkan  kinerja  sistem  yang  baik.  Ada berbagai macam metode pengontrolan, di mana penggunaannya tergantung dari sistem yang dikontrol.  Selain  metode  pengontrolan  yang  berbeda,  pengontrolan  juga  bisa  dilakukan menggunakan  perangkat  keras  yang  berbeda.  Perangkat  keras  yang  berbeda  ini  bisa  jadi menghasilkan kinerja pengontrolan yang berbeda walaupun jenis pengontrol dan metode yang digunakan adalah sama.
Salah  satu  jenis  perangkat  pengontrol  yang  sering  digunakan  di  dunia  industri  adalah  PLC ( Programmable  Logic  Controller).  Pengontrol  yang  biasa  digunakan  pada  PLC  adalah pengontrol PID ( Proportional, Integral, Derivative). Namun, jenis-jenis pengontrol lain seperti MPC ( Model Predictive Control), pengontrol menggunakan logika Fuzzy dan pengontrol adaptif jarang  digunakan  pada  PLC  karena  karakteristik  PLC  yang  menggunakan  pemrograman tangga/ ladder diagram. Padahal, penggunaan PLC relatif luas di dunia industri dan harganya tidak  semahal  pengontrol  lainnya.  Pemrograman  untuk  pengontrol advanced  cukup  sulit dilakukan menggunakan ladder diagram sehingga pengontrol jenis advanced pada umumnya dibuat  di  perangkat  lunak  lain,  contohnya  MATLAB,  yang  kemudian  diintegrasikan menggunakan OPC ( Object Linked Embedded for Process Control).
Ada  dua  permasalahan  yang  diteliti. Permasalahan  pertama  adalah  penggunaan  OPC  yang dikhawatirkan  akan  menurunkan  kinerja  sistem  karena  proses  integrasi akan  menimbulkan waktu tunda dan proses penyamplingan yang akan mengubah parameter sistem. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui perbandingan kinerja sistem yang menggunakan PLC  yang  terintegrasi  dengan  OPC,  MATLAB  yang  terintegrasi  dengan  OPC,  dan  yang menggunakan MATLAB saja. Permasalahan kedua adalah pengujian efektivitas penggunaan MATLAB  sebagai  pengontrol  apabila  dibandingkan  dengan  PLC.  Jenis  pengontrol  yang digunakan adalah PID dan PI dengan Metode Penalaan Ziegler Nichols dan Cohen Coon.
Penelitian  tentang  pengontrolan  pada  proses  pasteurisasi  sudah  sering  dilakukan.  Salah satunya adalah penelitian tentang perbandingan antara pengontrol advanced (MPC) dengan PID pada sistem pasteurisasi yang menunjukkan bahwa metode MPC menghasilkan kinerja yang lebih baik (Alamirew, dkk, 2017) . Namun, perangkat yang digunakan bukanlah PLC. Penelitian  lain  yang  menggunakan  PLC  untuk  pengontrolan  proses  pasteurisasi  adalah Pengontrolan Autotuning PID yang menggunakan PLC jenis Siemens (Suthar, dkk, 2015) . Namun,penelitian ini belum mengintegrasikan PLC dengan OPC.
MATLAB dapat digunakan untuk melakukan proses pengontrolan dengan variasi pengontrol yang beraneka ragam dan lebih luas. Antarmuka antara MATLAB dengan plant sistem dapat dilakukan  dengan  menggunakan  OPC.  Salah  satu  jenis  OPC  yang  biasa  digunakan  adalah
KEPServerEX. Kendala utama dari aplikasi OPC adalah waktu tunda dan proses penyamplingan yang timbul karena penggunaan OPC ini. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa integrasi OPC dan PLC untuk pengaturan kontrol sistem menunjukkan hasil yang handal (Kafuko & Wanyama, 2015) (Wanyama & Singh, 2013) . OPC mampu mengintegrasikan sistem yang dikontrol menggunakan PLC yang berbeda sehingga penggunaan OPC pada PLC diharapkan tidak  mengurangi  kinerja  pengontrol (Pranowo,  dkk,  2020) .  Penelitian  yang menggabungkan OPC, pengontrol PID, MATLAB, dan PLC pada sistem berhasil memprediksi model  PID  untuk  diterapkan  pada  sistem  massa  pegas (Sartika,  dkk,  2019) .  OPC  juga mampu  mengintegrasikan  pengontrol  pada  MATLAB  dengan  sistem (Cao,  dkk,  2015) (Valarezo, dkk, 2016).
Benang merah dari penelitian-penelitian di atas menyimpulkan bahwa sistem yang tepat untuk diaplikasikan  menggunakan  pengontrol  yang  terkoneksi  dengan  OPC  tersebut  adalah pengontrol yang memiliki respon lambat. Karena waktu tunda tidak akan memberikan efek yang  signifikan  pada  sistem  yang  memang  memiliki  waktu  tunda besar.  Dengan  demikian, integrasi  OPC  PLC  dan  MATLAB  cocok  diterapkan  pada  sistem  pasteurisasi  susu.  Namun demikian,  perlu  ditelaah  lebih  lanjut  terkait  dengan  efektivitas  kinerja  pengontrol  yang menggunakan MATLAB dengan antarmuka OPC jika  dibandingkan  dengan  pengontrol yang menggunakan PLC yang juga menggunakan OPC pada sistem pasteurisasi susu.
Dalam penelitian ini,  pengontrol PID  yang  berasal dari  PLC dan  yang  berasal dari  MATLAB dibandingkan untuk sistem pasteurisasi susu di mana pengontrol dari MATLAB dibuat skenario ada yang terhubung dengan OPC ke server dan ada yang tidak terhubung.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Identifikasi Sistem
Penelitian ini dilakukan dengan melakukan simulasi berdasarkan fungsi alih sistem pasteurisasi susu.  Fungsi  alih  tersebut  disimulasikan  menggunakan  MATLAB. Plant  pasteurisasi  yang digunakan adalah mini plant armfield dan gambarnya bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Mini Plant Pasteurisasi Susu
Mini plant tersebut menggunakan alat penukar kalor untuk memanaskan susu pasteurisasi. Persamaan (1) dan (2) di bawah ini menyatakan hubungan ideal antara pertukaran kalor fluida panas dengan fluida produk (dalam hal ini adalah air susu pasteurisasi).
𝑚̇ . 𝑐. ∆𝑇 + 𝑚̇ . 𝑐. ∆𝑇 + 𝑄 = 𝑚 . 𝑐. (1) 𝑚̇ . 𝑐. ∆𝑇 + 𝑚̇ . 𝑐. ∆𝑇 + 𝑄 = 𝑚 . 𝑐. (2)
Di mana 𝑚̇ menyatakan laju aliran massa dari fluida dingin, c menyatakan kalor jenis dari fluida produk, ∆𝑇 menyatakan perbedaan temperatur keluaran fluida dingin atau fluida produk dari alat penukar kalor dengan temperatur masukan fluida dingin pada alat penukar kalor, Q menyatakan  besar  daya  pemanas  yang  diberikan, 𝑚̇ menyatakan  laju  aliran  massa  fluida panas,  dan ∆𝑇 menyatakan  perbedaan  antara  temperatur  fluida  panas  yang  keluar  alat penukar kalor dengan temperatur panas yang masuk ke alat penukar kalor. Model fungsi alih tersebut disimulasikan menggunakan pendekatan first order with time delay (Łšmieja, dkk, 2018) .
Penentuan fungsi alih sistem dilakukan setelah memastikan kelinieran dari sistem. Sebelum dilakukan pendekatan matematis, diperlukan identifikasi statis dari sistem untuk menentukan kelinieran  sistem.  Diagram  sistem  pasteurisasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Sistem dioperasikan secara manual kemudian diberi input daya pemanas sebesar 15%, 25%, 35%, 45%, dan 65% yang akan menghasilkan panas yang terukur pada T2. Aliran air pada T2 akan memanaskan susu, di mana susu yang dipanaskan akan terukur pada T4. Untuk menjaga agar susu tidak terlalu panas, maka dilakukan proses pendinginan melalui proses penukaran kalor lagi. Produk susu yang dihasilkan diukur pada T3. Dengan menggunakan daya output pemanas yang  berbeda-beda,  diperoleh  nilai  yang  linier  pada output-nya.    Setelah  sistem  dianggap linier, maka pemodelan fungsi alih menggunakan first order with time delay  bisa dilakukan. Fungsi  alih  mengambil  masukan  berupa  daya  pemanas  dan output  T3.  Fungsi  alih  ini digunakan dalam bentuk persamaan yang disimulasikan pada MATLAB.
Gambar 2. Diagram Pasteurisasi Susu (Aadaleesan, dkk, 2008)
Setelah fungsi alih diperoleh,  maka langkah  selanjutnya  adalah  merancang pengontrol PID yang  paling  sesuai  terhadap  proses  tersebut.  Proses  perancangan  penalaan  PID  dilakukan dengan menggunakan Metode Cohen Coon dan Ziegler Nichols. Setelah didapatkan parameter perancangannya, maka nilai penalaan tersebut dimasukkan ke dalam penalaan untuk PID di dalam  perangkat  keras  PLC  dan  penalaan  untuk  MATLAB.  Data  dari  MATLAB  tersebut dikirimkan  ke  OPC  dan  selanjutnya  PLC  mengambil  data  tersebut  dari  OPC.  Indikator capaiannya adalah program MATLAB dan Program PLC yang langsung bisa disimulasikan.
Data tersebut kemudian dikontrol dengan membandingkan tiga keadaan. Keadaan pertama, data  tersebut  dikontrol  oleh  PID  yang  ada  pada  PLC.  Kemudian  dari  PLC,  luaran  tersebut dikirim  ke  OPC  untuk  kemudian  dijadikan  masukan  pada  sistem  simulasi  kontrol  proses pasteurisasi di MATLAB. Tujuan penelitian menggunakan keadaan ini adalah untuk mengetahui kinerja pengontrol yang menggunakan PLC.
Sementara pada keadaan kedua, data yang sudah diterima oleh PLC selanjutnya dikirimkan ke OPC, lalu ke MATLAB. Pada MATLAB, digunakan pengontrol PID untuk mendapatkan sinyal kontrolnya. Sinyal kontrol tersebut kemudian dikirimkan kembali menggunakan OPC pada PLC. Setelah itu,  sinyal  tersebut  dikirim kembali  dari PLC  ke  OPC  untuk  kemudian  disimulasikan pada  MATLAB.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  pengontrol  ketika pengontrolnya menggunakan MATLAB yang terintegrasi dengan OPC.
Sementara  untuk  keadaan  ketiga,  pengontrol  hanya  menggunakan  MATLAB  saja  tanpa menggunakan  OPC.  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  perbandingan  kinerja  pengontrol saat menggunakan antarmuka OPC dan yang tidak. Indikator capaiannya adalah simulasi data.
Analisis dilakukan terhadap rise time, maximum overshoot, dan settling time sistem, baik dari pengontrol yang berasal dari PLC dan pengontrol dari MATLAB. Indikator capaiannya adalah nilai-nilai parameter yang diperoleh dari sistem pasteurisasi menggunakan pengontrol yang berasal  dari  PLC  yang  terintegrasi  dengan  OPC,  MATLAB,  dan  MATLAB  yang  terintegrasi menggunakan OPC.

## 2.2 Jenis Pengontrol yang digunakan
Alat  penukar  kalor  adalah  komponen  penting  pada  sistem  pasteurisasi. Pengontrolan menggunakan pengontrol PI dan PID biasa dilakukan pada alat penukar kalor. Salah satu yang sering digunakan adalah Kontrol Cascade  PID-Fuzzy dan PI pada simulasi alat penukar kalor, di mana pengontrol ini mampu memberikan kinerja yang baik pada alat penukar kalor (Efendi, dkk, 2019). Namun,  penelitian  ini  masih  menggunakan  simulasi  MATLAB  saja  dan  belum menggunakan PLC.
Salah satu parameter penting pada pengontrol PID adalah menentukan metode penalaan yang tepat  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  terkait  metode  penalaan  yang  paling  cocok digunakan untuk sistem pasteurisasi. Perbandingan kinerja 3 jenis penalaan PID, yaitu Ziegler Nichols, Chien, dan Cohen Coon menyimpulkan bahwa penalaan dengan kinerja terbaik adalah Metode Cohen Coon (Sen, dkk, 2015) (Srinivas, dkk, 2014) . Namun, pengontrol PID ini diaplikasikan pada pengontrol posisi dan pada pengaturan level ketinggian air.
Di sisi lain, penalaan pengontrol menggunakan Metode Ziegler Nichols juga menghasilkan hasil yang baik sehingga bisa diaplikasikan pada sistem pasteurisasi susu. Pengontrolan suhu pada sistem  pasteurisasi  yang  menggunakan  pengontrol PID  pada microcontroller  menggunakan Metode Ziegler Nichols menunjukkan bahwa metode penalaan ini bisa digunakan baik pada pengontrol  PID  ataupun  pengontrol  PI (Dharmawan,  dkk,  2019)  (Singgih,  2017). Namun, penelitian-penelitian ini tidak melakukan perbandingan dengan metode penalaan lain.
Proses  pengontrolan  sistem  Pasteurisasi  Susu  ini  menggunakan  PLC  dan  MATLAB.  Ada  3 konfigurasi yang digunakan, yaitu pengontrolan sistem menggunakan PLC yang terintegrasi dengan  OPC,  pengontrolan  sistem  dengan  MATLAB  saja,  dan  pengontrolan  sistem menggunakan hasil integrasi OPC dan MATLAB. Perbandingan antara kinerja menggunakan MATLAB  saja  dan  sistem  yang  menggunakan  integrasi  MATLAB  dan  OPC  bertujuan  untuk mengetahui seberapa besar pengaruh OPC pada sistem yang menggunakan PLC. Pengontrol terhubung dengan Fungsi Transfer Sistem Pasteurisasi yang ada pada MATLAB.
Ada  2  jenis  penalaan  PID yang diaplikasikan, baik pada pengontrol PID pada  PLC maupun MATLAB, yaitu Penalaan Ziegler Nichols dan Cohen Coon. Kinerja yang ditinjau adalah waktu tunda, waktu puncak, overshoot dan steady state error.
Blok diagram ketiga konfigurasi dapat dilihat pada Gambar 3, 4 dan 5.
Gambar 3. Blok Diagram Pengontrol menggunakan MATLAB
Gambar 4. Blok Diagram Pengontrol menggunakan MATLAB, OPC dan PLC
Gambar 5. Blok Diagram Pengontrol menggunakan PLC dan OPC

## 2.3 Perancangan Pengontrol
Pengontrol yang digunakan adalah pengontrol PID yang memiliki persamaan dalam domain waktu:
𝑢(𝑡) = 𝐾 𝑒(𝑡) + 𝐾 𝑇 ( ) + ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 (3)

## Sementara persamaan dalam domain Laplace adalah
( ) ( ) = 𝐾 (1 + 𝑇 𝑠 + ) (4)
Nilai Kp adalah nilai penguat proporsional, sementara Td adalah waktu derivatif dan Ti adalah waktu  integral.  Dibutuhkan  metode  yang  tepat  untuk  menentukan nilai K p , T d , dan T i agar sistem yang dikontrol memiliki kinerja terbaik. Metode penalaan yang dilakukan adalah Metode Ziegler Nichols dan Cohen-Coon. Penalaan PID menggunakan metode Ziegler Nichols memiliki dua  metode,  yaitu  metode  kurva  reaksi  dan  metode  osilasi.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode kurva reaksi untuk mencari parameter K p , T i , dan T d dari pengontrol. Metode kurva reaksi  dilakukan  pada  sistem loop  terbuka  pada  proses  pemanasan  di  plant  pasteurisasi. Gambar kurva reaksi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 1. Kurva Reaksi Penalaan
Ada  dua  konstanta  yang  dicari  untuk  digunakan  dalam  persamaan,  konstanta  L  yang menyatakan waktu mati ( dead time) L dan konstanta T yang menyatakan waktu tunda. Setelah kedua  konstanta  diperoleh,  maka  penalaan  untuk  pengontrol  dilakukan  berdasarkan  tabel acuan.
Tabel untuk menentukan nilai Penalaan Pengontrol dapat dilihat pada Tabel 1 (Jamal, 2015).
Tabel 1. Penalaan untuk Metode Ziegler Nichols Tipe Pengontrol K p T i T d P T/L ~ 0 PI 0,9 T/L L/0,3 0 PID 1,2 T/L 2L 0,5L
Metode penalaan lain yang digunakan adalah Metode Cohen Coon. Metode ini cocok digunakan untuk proses-proses yang memiliki waktu tunda yang relatif lama. Metode Cohen Coon didasari dengan  model  proses  orde  satu  dengan  waktu  tunda  atau  FOPDT  ( First  Order  Plus  Delay Time).  Kelemahan  dari  penalaan  empiris  dengan  Metode  Cohen  Coon  adalah  tidak  tahan terhadap gangguan baik yang disebabkan dari dalam maupun luar sistem. Sedikit saja terdapat perubahan pada sistem maka sistem menjadi tidak stabil.
Tabel  2  memperlihatkan  besar  parameter-parameter  konstanta K p , T i dan T d berdasarkan penalaan dari Metode Cohen Coon, sesuai dengan bentuk pengontrol yang digunakan.
Tabel 2. Penalaan PID menggunakan Metode Cohen Coon
Tipe Pengontrol K p T i T D P 1 𝑘 𝜏 𝜃 1 + 𝜃 3𝜏 PI 1 𝑘 𝜏 𝜃 0,9 + 𝜃 12𝜏 𝜃 30 + 3 9 + 20 PID 1 𝑘 𝜏 𝜃 16𝜏 + 3𝜃 12𝜏 𝜃 32 + 6 13 + 8 4𝜃 11 + 2
Di mana K adalah gain sistem, t merupakan konstanta waktu sistem, dan θ adalah waktu tunda sistem.
Dengan menggunakan metode kurva reaksi tersebut, diperoleh nilai-nilai parameter K p , T i dan T d untuk Pengontrol dengan Penalaan Ziegler Nichols dan Cohen Coon. Hasilnya bisa dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Penalaan Pengontrol Pengontrol K p T i T d PID ZN 5,67 58 14,5 PI ZN 4,25 87 0 PID Cohen 6,63 66,72 10,33 PI cohen 4,33 67,58 0
Nilai-nilai penalaan itu lalu dimasukkan sebagai nilai penalaan untuk pengontrol PI dan PID untuk semua jenis perangkat.

## 2.4 Konfigurasi OPC
OPC ( Object Linked Embedded for Process Control) yang digunakan adalah OPC KEPServerEX versi 6. Hubungan komunikasi antara PLC dengan PC menggunakan kabel ethernet dengan protokol TCP/IP. Semua data dari PLC, baik digital maupun analog, dikirimkan ke OPC dan tipe datanya juga disesuaikan. Misalkan tipe data dari PLC adalah short integer, maka pengaturan data  di  OPC  juga  berupa short  integer.  PLC  yang  digunakan  adalah  PLC  Modicon  TM221. Konfigurasi OPC dapat dilihat pada Gambar 7.
Semua  data  OPC  dapat  dikirimkan  ke  MATLAB.  MATLAB  memiliki  fitur  OPC  di  bagian simulinknya. Setelah menentukan jenis OPC yang dihubungkan ke MATLAB, maka data yang ada  di  simulink  bisa  dikirimkan  ke  OPC  lalu  ke PLC.  Data  dari  PLC juga  bisa  diterima  oleh MATLAB.

## Gambar 2. OPC Quick Client

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengontrol menggunakan OPC dan MATLAB
Gambar 8 di bawah ini memperlihatkan respons transient sistem pasteurisasi pada pengontrol yang  dirancang  menggunakan  MATLAB  dan  terintegrasi  dengan  OPC  KEPServerEX.  Sistem memiliki set  point  pada  suhu  72  °C.  Dalam  perbandingan  ini  terlihat  bahwa  secara  umum pengontrol PID memiliki respon yang lebih baik untuk semua parameter yang dibandingkan. Namun, kinerja untuk pengontrol PI dan PID untuk kedua jenis penalaan tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Di antara dua jenis penalaan yang dibandingkan, Penalaan Cohen Coon memiliki  respon yang lebih baik di  mana  nilai  maksimum overshoot-nya adalah  6,17, time settling untuk error 5 % adalah 539,5 detik, Mean Squared Error total adalah 154,67, serta nilai Mean  Squared setelah  sistem mencapai  nilai  setting  72 °C adalah  sebesar  4,27. Namun, tidak ada pengontrol yang mampu memberikan nilai time settling untuk error 2% di bawah 1000 detik. Secara umum sistem dengan pengontrol ini kurang cocok diterapkan pada pasteurisasi susu yang memiliki toleransi temperatur yang tinggi untuk menjaga kualitas susu. Kinerja keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 3. Perbandingan Kinerja menggunakan MATLAB yang Terintegrasi dengan OPC
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 91 18 2 27 3 36 4 45 5 54 6 63 7 72 8 81 9 91 0 Temperatur (°Celcius) Waktu (detik) set poin PID Ziegler Nichols PID Cohen Coon PI Ziegler Nichols
PI Cohen Coon
Untuk nilai detailnya dapat dilihat pada Tabel 4. Secara umum dapat dilihat bahwa Pengontrol PID memiliki respons yang lebih bagus dibandingkan pengontrol PI. Namun, kekurangannya terlihat pada nilai time settling 2% yang tidak bisa mencapai nilai di bawah 100 s.

## Tabel 4. Kinerja Pengontrol pada MATLAB yang Terintegrasi OPC
Jenis Pengontrol Penalaan Time rise (s) Time Peak (s) Over- shoot (%) Time settling 5% Time Settling 2% MSE MSE setelah TR PID ZN 255,5 s  458,2 s 11 759 s Di atas 1000 s 174,8 11,77 PID CC 261 s 456,5 s 6,17 539,5 s Di atas 1000 s 154,67 4,27 PI ZN 353 s 601 s 10 925,5 s Di atas 1000 s 210,75 11,52 PI CC 303 s 531,5 s 14,17 895 s Di atas 1000 s 208,09 20,91

## 3.2 Pengontrol menggunakan MATLAB
Pada kinerja sistem menggunakan pengontrol yang berasal dari MATLAB saja, terlihat bahwa kinerja sistem secara umum menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda dengan pengontrol yang menggunakan OPC dan MATLAB. Semua parameter menunjukkan hasil yang mirip. Hal ini berarti bahwa pengaruh waktu sampling dan waktu tunda pada penggunaan OPC untuk sistem pasteurisasi ini tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Secara umum, terlihat bahwa  tidak  ada  perbedaan  signifikan di  antara  kinerja  masing-masing  pengontrol.  Kinerja pengontrol dapat dilihat di Gambar 9.
Gambar 4. Perbandingan Kinerja menggunakan MATLAB
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0. 0 35 .1 90 .0 14 6. 5
20 3. 5 26 0. 5 31 7. 5
37 4. 5 43 1. 5 48 8. 5 54 5. 5 60 2. 5
65 9. 5 71 6. 5 77 3. 5
83 0. 5
88 7. 5 94 4. 5 Temperatur (°Celcius) Waktu (detik) Set Poin PID Ziegler Nichols PI Ziegler Nichols PID Cohen Coon PI Cohen Coon
Tabel yang menunjukkan rincian kinerjanya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kinerja Pengontrol menggunakan MATLAB
Jenis Pengontrol Penalaan Time rise (s) Time Peak (s) Over- shoot (%) Time settling 5% (s) Time Settling 2% (s) MSE MSE setelah TR PID ZN 255 s 454,5 s 11,34 778,24 s Di atas 1000 s 209,58 11,3 PID CC 261,5 s  447,24 s 6,07 535,24 s Di atas 1000 s 196,17 4,65 PI ZN 353,5 s  602,76 s 9,43 916,24 s Di atas 1000 s 214,19 11,54 PI CC 303,5 s  531,75 s 13,51 889 s Di atas 1000 s 215,49 19,93
Pada  tabel  terlihat  bahwa  Kinerja  Pengontrol  PID  lebih  baik  dibandingkan  pengontrol  PI. Namun, time settling 2% tidak ada yang berada di bawah 1000 s.

## 3.3 Pengontrol menggunakan PLC
Pada  Gambar  10,  dapat  terlihat  bahwa  jika  dibandingkan  dengan  pengontrol  yang menggunakan MATLAB, terdapat perbedaan signifikan di antara pengontrol PI dan PID. Sistem pengontrol yang terdapat pada MATLAB lebih bersifat robust, tetapi kinerja pengontrol PID pada  PLC  menunjukkan  hasil  yang  jauh  lebih  baik.  Pengontrol  PID  dengan  menggunakan Cohen Coon menunjukkan kinerja terbaik dibandingkan dengan seluruh pengontrol yang ada, baik  menggunakan  PLC,  MATLAB  dengan  OPC  ataupun  MATLAB  saja.  Nilai overshoot-nya hanya  3,63%,  terendah  dari  semua  pengontrol  yang  ada.  Nilai time  settling  error  5% menunjukkan nilai 192,76 s. Sementara untuk error 2% adalah 357,24 s. Nilai MSE setelah mencapai time rise adalah 0,356. Kinerja keseluruhan sistem dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 5. Perbandingan Kinerja menggunakan PLC 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0. 0 33 .6 84 .0 13 7. 5
19 1. 5 24 5. 5 29 9. 5 35 3. 5 40 7. 5 46 1. 5 51 5. 5 56 9. 5 62 3. 5 67 7. 5 73 1. 5 78 5. 5
83 9. 5
89 3. 5 94 7. 5 Temperatur (°Celcius) Waktu (detik) set poin PID Ziegler Nichols PI Cohen Coon PID Cohen Coon PI Ziegler Nichols
Tabel rincian kinerjanya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kinerja Pengontrol PLC
Jenis Pengontrol Penalaan Time rise (s) Time Peak (s) Over- shoot (%) Time settling 5% (s) Time Settling 2% (s) MSE MSE setelah TR PID ZN 201 s 279,5 s 8,18 352,76 s  404,5 s 198,9 1,969 PID CC 220,5 s 281,76 s 3,63 192,76 s  357,24 s  202,21 0,356 PI ZN 205,8 s 365,76 s 36,61 944,5 s Di atas 1000 s 236,21 74,86 PI CC 204,5 s 350,25 s 37,21 890,25 s Di atas 1000 s 236,27 70,45
Dari Tabel 6 dapat terlihat bahwa kinerja pengontrol PID Cohen Coon memiliki respons terbaik. Sementara sistem pasteurisasi yang menggunakan pengontrol PI tidak bisa menghasilkan nilai time settling di bawah 1000 s. Nilai MSE pada pengontrol PID juga jauh lebih baik dibandingkan dengan nilai MSE pada pengontrol PI.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pengontrol yang sama dan menggunakan metode penalaan  yang  sama  dapat  menghasilkan  kinerja  yang  berbeda-beda.  Pengontrol  yang digunakan pada MATLAB dan pada MATLAB yang diintegrasikan dengan OPC menghasilkan respons yang hampir sama. Hal ini berarti bahwa perbedaan waktu sampling dan waktu tunda tidak  terlalu  berpengaruh  pada  sistem  yang  memiliki  respons  yang  lambat  sehingga penggunaan  OPC  sebagai  antarmuka  pada  sistem  ini  tidak  mengurangi kinerja  pengontrol. Sistem ini cukup aman untuk dikontrol dengan menggunakan pengontrol lain. Pengontrol yang menggunakan PLC sebagai piranti pengontrolnya memiliki rentang kinerja yang cukup luas. Kinerja  terbaik  memang  ditunjukkan  oleh  pengontrol  PID  Cohen  Coon.  Namun,  kinerja terburuk ditunjukkan oleh pengontrol PI Ziegler Nichols. Hal ini menunjukkan bahwa dalam perancangan  pengontrol  menggunakan  PLC  harus  dilakukan  penalaan  dengan  tingkat kepresisian yang lebih baik karena potensi ketidakstabilan cukup besar. Pengontrol PID Cohen Coon cocok diterapkan pada sistem pasteurisasi susu karena menghasilkan overshoot yang kecil sehingga proses pasteurisasi menggunakan pengontrol ini tidak akan merusak kualitas susu. Pengontrol ini juga mampu mempercepat respons.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  Republik  Indonesia  yang  telah  membiayai  penelitian  ini  melalui  hibah  PDP (Penelitian Dosen Pemula) tahun pelaksanaan 2020.

## DAFTAR RUJUKAN
Aadaleesan, P., Miglan, N., Sharma, R., & Saha, P. (2008). Nonlinear System Identification using  Wiener type Laguerre-Wavelet  Network Model. Chemical  Engineering  Science,
63(15), 3932–3941. https://doi.org/10.1016/j.ces.2008.04.043
Alamirew,  T.,  Balaji,  V.,  &  Gabbeye,  N.  (2017).  Comparison  of  PID  Controller  with  Model
Predictive Controller for Milk Pasteurization Process. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 6(1), 24–35. https://doi.org/10.11591/eei.v6i1.575
Cao, J., Ye, Q., & Li, P. (2015). Resistance Furnace Temperature Control System Based on OPC  and  MATLAB. Measurement  and  Control  (United  Kingdom),  48(2),  60–64. https://doi.org/10.1177/0020294015569257
Dharmawan,  A.,  Marthen,  B.,  Adam,  F.,  Sari,  I.  P.,  &  Maulana,  R.  (2019).  Sistem  Kontrol
Proporsional-Integral  Pada  Proses  Pasteurisasi  Susu. Transmisi,  21(1),  15–18. https://doi.org/10.14710/transmisi.21.1.15-18
Efendi, Y., Mardiyah, N. A., & Has, Z. (2019). Desain dan Verifikasi Kontrol Cascade Pengendali Suhu Berbasis  Fuzzy-PID  dan PI pada  Heat Exchanger. Seminar  FORTEI,  (pp.  107–
113)
Jamal,  Z.  (2015).  Implementasi  Kendali  PID  Penalaan  Ziegler-Nichols  Menggunakan Mikrokontroler. Jurnal Informatika, 15(1), 81–88
Kafuko, M., & Wanyama, T. (2015). Integrated Hands-on and Remote PID Tuning Laboratory.
Proc. 2015 Canadian Engineering Education Association (CEEA15) Conf., (pp. 1–5)
Łšmieja, M., Bogdański, P., & Czerwiński, K. (2018). Modelling of Pasteurization Process Line in  Dairy  Industry  in  Context  of  Process  Control. AIP  Conference  Proceedings,  (pp.
020074.1-020074.6). https://doi.org/10.1063/1.5066536
Pranowo, I. D., Bagastama, Y. B. T., & Wibisono, T. A. F. (2020). Communication between PLC Different Vendors Using OPC Server Improved with Application Device. Telkomnika (Telecommunication  Computing,  Electronics,  and  Control),  18(3),  1491–1498. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14757
Sartika, E. M., Sarjono, T. R., & Saputra, D. D. (2019). Prediction of PID control model on PLC. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 17(1), 529–536. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v17i1.11589
Sen, R., Pati, C., Dutta, S., & Sen, R. (2015). Comparison Between Three Tuning Methods of
PID Control for High Precision Positioning Stage. Mapan - Journal of Metrology Society of India, 30(1), 65–70. https://doi.org/10.1007/s12647-014-0123-z
Singgih, H. (2017). Optimization of PID Controler In Temperature Control System Processes
Pasteurization  of  Milk. American  Journal  of  Engineering  Research,  6(9),  175–187.
www.ajer.org
Srinivas, P., Lakshmi, K., & Kumar, V. (2014). A Comparison of PID Controller Tuning Methods for Three Tank Level Process. International Journal of Advance Research in Electrical,
Electronic and Instrumentation Engineering, 3(1), 6810–6820.
Suthar, J., Patel, S., Patel, N., & Singh, R. (2015). Implementation of Self Tuning Pid Controller in Pasteurizer  Machine  for  Food and  Beverage  Industry Using Siemens S7-300  PLC.
International Journal of Advance Engineering and Research Development, 2(02), 316– 322. https://doi.org/10.21090/ijaerd.020247
Valarezo, M.,  Salinas, E., Romero, J., & Jara, D.  (2016). Application of an  OPC System for
Mineral  Extraction  in  a  Copper  Mine  Laboratory  Scale. International  Journal  of Engineering and Advanced Techmology (IJEAT), 5(6), 9–12.
Wanyama, T., & Singh, I. (2013). A Training Demonstration for Experiential Learning in OPC Based Process Automation Data Access. Proc. 2013 Canadian Engineering Education Association (CEEA13) Conf., (pp. 17–20)
Watts,  S.  (2016).  A  Mini  Review  on  Technique  of  Milk  Pasteurization. Journal  of Pharmacognosy and Phytochemistry (JPP), 5(5), 99–101. http://www.phytojournal.com/archives/2016/vol5issue5/PartB/5-4-36-907.pdf