ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Juli 2023

## Kendali Motor Sangkar Tupai 3 Phasa berbasis Indirect Field Oriented Control (IFOC) dengan PID Controller
ERA PURWANTO 1 , ABDILLAH AZIZ MUNTASHIR 2 , MUHAMMAD RIZANI RUSLI 3
1,3 Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia 2 Departemen Teknik Mekatronika, Politeknik Astra, Indonesia Email: era@pens.ac.id
Received 4 Mei 2023 | Revised 24 Mei 2023 | Accepted 10 Juni 2023

## ABSTRAK
Dunia  industri  sekarang  banyak  menggunakan  motor  sangkar  tupai  3  phasa, karena  memiliki  kehandalan  yang  tinggi,  tetapi  motor  sangkar  tupai  3  phasa mempunyai  beberapa  kekurangan  yaitu  sukar  untuk  menjaga  pada  kecepatan konstan pada saat adanya perubahan beban, serta pengaturan kecepatan yang sulit dilakukan karena sistemnya yang coupled. Dengan melakukan metode vector control  yang  bebasis  pada  Indirect  Field  Oriented  Control  (IFOC),  sehingga pengendalian motor sangkar tupai 3 phasa dapat dilakukan seperti pada DC  motor penguat terpisah. PID controller digunakan untuk pengaturan kecepatan, dimana parameter PID didapatkan menggunakan Ziegler Nichols, serta hasil yang didapat adalah    luaran  kecepatan  dengan  risetime  cepat  dan  error  steady  state    kecil. Simulasi  yang  dilakukan  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  LabView, didapatkan respons waktu naik 1.132 ms, waktu penyelesaian 9,91 ms dan error steady 0,4% dengan set poin 500 Rpm. Serta waktu recovery sebesar 4.9 ms pada set poin 300 Rpm.
Kata kunci :  vector  control,  motor  sangkar  tupai  3  phasa,  motor  DC  ,coupled, decoupled

## ABSTRACT
Three-phase squirrel cage motors are used today in many industries because of their  high  reliability.  The  downside  is  that  speeds  are  difficult  to  adjust  when connecting to a system. Three-phase cage motor control can be implemented as a discrete DC motor amplifier by using a vector control scheme based on Indirect Field Oriented Control (IFOC), for the speed control the  PID controller is used in this system, PID parameters are obtained using Ziegler Nichols, and the result is an output speed , the fast rise time and low stability error. The simulation was run using LabView and had a time response 1.132 ms, a time stedy state is 9.91 ms, and a error flat is 0.4% at a setpoint of 500rpm. So does the time recovery of 4.9ms in speed 300 rpm setpoint.
Keywords : vector control, 3-phase squirrel cage, DC motor, coupled, decoupled

## 1. PENDAHULUAN
Motor listrik adalah mesin listrik yang banyak digunakan di berbagai bidang seperti indutri, bisnis,  pelayanan  publik  serta  perabotan  listrik  rumah  tangga,  berfungsi  untuk mengoperasikan peralatan yang bervariasi termasuk blower angin, pompa air, kompresor serta perkakas  mesin.  Pada  pengembangan  industri  Nasional,  motor  listrik  memiliki  peran  tinggi pada total komsumsi daya nasional. Statistik menunjukkan bahwa motor listrik secara umum memakai 2/3 konsumsi daya industri di setiap negara atau kurang lebih 40% konsumsi daya keseluruhan.  Mesin  induksi  3  fasa  adalah  motor  yang  masih  dominan  dipakai  oleh  dunia perindustrian, karena ada beberapa faktor yang  menjadi pilihan utama karena mempunyai beberapa keunggulan antara lain: sederhana, kecil, murah, torsi awal besar, range torsi yang besar serta daya kontinu yang luas, memiliki respons torsi yang handal.
Motor sangkar tupai juga memiliki kelemahan yaitu rugi – ruginya besar, mempunyai power factor dan efisiensi yang rendah, di dalam penelitian kelemahan motor sangkar tupai yang harus diperhatikan adalah power losses atau rugi-rugi motor, untuk mengurangi kelemahan motor sangkar tupai tersebut maka harus dikembangkan untuk meningkatkan performa dari motor sangkar tupai (Riba, dkk, 2016).
Menurut Angga Wahyu Aditya dan kawan-kawan yang dipublikasikan dalam Jurnal Riset Saint Teknologi  2019  yang  melakukan  evaluasi  performa  beberapa  mesin  listrik  yang  berfungsi sebagai prime mover adalah motor DC, PMSM maupun SRM, dari pembahasan tersebut dapat diketahui bahwa induction motor mempunyai keandalan yang lebih baik serta perawatannya murah, sehingga motor sangkar tupai menjadi pilihan utama bagi para penggunanya (Aditya, dkk, 2019) .
Motor sangkar tupai dapat diatur kecepatannya dengan menggunakan metode scalar control dan vector  control.  Sistem  pengaturan  dengan  menggunakan  metode  scalar  control  lebih sederhana untuk penerapannya, kelemahan dari metode scalar control adalah adanya efek kopling yang mengakibatkan adanya pengaruh pada variabel yang lain bila variabel yang satu sedang dikontrol (Iqbal, 2015), serta apabila dioperasikan pada kecepatan rendah motor sangkar  tupai  akan  mempunyai  drop  tegangan  yang  lebih  besar,  sehingga  mempengaruhi torsi, pada pengaturan dengan menggunakan metode vector control  maka pengaturannya dapat dikontrol  seperti  mesin  DC, yaitu  fluksi  serta  torsi  dapat diatur  terpisah.  Pengaturan fluksi,  arus,  tegangan, dapat meningkat  performa  yang  baik  begitu  pula  pada  kecepatan rendah  juga  dapat  menghasilkan  performa  yang  baik.  Metode Vector  control  dapat menghasilkan respons yang bagus pada berbagai kondisi, berbeda dengan scalar control, jika dimplementasikan  pada  kecepatan  rendah  dengan  beban  penuh, scalar  control    memiliki respons yang kurang baik (Mukti, 2012). Selain itu, menurut Jisha L.K dan Powly Thomas yang dipublikasikan dalam International Conference on Circuit, Control and Communications 2013, bahwa metode vector control pada pengaturan motor sangkar tupai memiliki tracking kecepatan yang cepat dan smooth dibanding dengan scalar control (Jisha & Thomas, 2013).
Pengaturan kontrol  berorientasi  medan  (FOC)  dan  kontrol  torsi  langsung  (DTC)  adalah  2 macam metode dari vector control, metode FOC sendiri dikenal dengan kontrol berorientasi medan (FOC) dan kontrol torsi langsung (DTC), perbedaan antara keduanya adalah , adanya sensor hall  effect  pada  DFOC  untuk  pengukuran  fluksi  pada  celah  udara (Hannan,  dkk, 2018). Dengan adanya sensor tambahan pada metode DFOC menambah kesulitan dan biaya, karena pemasangan sensor tersebut pada celah udara motor, pada kecepatan rendah maka hasil pembacaannya tidak akurat, berbeda dengan metode IFOC metode ini mengembangkan medan motor sangkar tupai yang diatur, yaitu dengan mengubah motor sangkar tupai menjadi sistem decupled. Dengan ini motor sangkar tupai dapat diatur seperti motor DC, di mana arus
medan dan arus-arus torsi dapat diatur sendiri-sendiri, sehingga fluksi dan torsi juga dapat diatur secara sendiri-sendiri.
Untuk  meningkatkan  performa  motor  sangkar  tupai  digunakan  beberapa  skema  teknik pengaturan  atau  pengendali.  Pada  penelitian  ini  digunakanlah  PID  sebagai control  untuk perbaikan  respons  terhadap  perubahan  kecepatan  yang  ditentukan,  untuk  menghasilkan luaran  yang  konstan  maka  PID  kontroler  menjadi  pilihan  dengan  kondisi  kelebihan  dan kekurangan dari parameter Kp, Ki dan Kd yang dapat saling memperkuat bila digabungkan menjadi satu dan dipasang sejajar. Dengan adanya PID controller  maka luaran yang dihasilkan berupa rise time yang cepat, error steady state yang kecil serta tidak menghasilkan overshoot (Ferdiansyah,  dkk,  2019). Metode Ziegler  Nicholz  1 pada  penelitian  digunakan  untuk menentukan  parameter  PID,  karena  lebih  mudah  untuk  melakukan tuning  dari  parameter- parameter tersebut.
LabView  digunakan  untuk  simulasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  LabView  adalah instrumen  virtual  yang  dapat  digunakan  untuk  memantau  akuisisi  data  secara real  time. LabView unggul dalam membuat antarmuka pengguna melalui pemrograman grafis sederhana (Fakhruddin, dkk, 2020) . Dengan LabView, perilaku kecepatan atau performa mesin dapat dipantau dengan waktu nyata.
Tujuan penelitian ini untuk memperdalam penggunaan LabView serta memperdalam penelitian LabView untuk mengamati perilaku kecepatan motor sangkar tupai 3 phasa dengan metode IFOC (Kontrol Berorientasi medan Tidak Langsung) dan PID. Pada penelitian ini menggunakan metode  IFOC  dengan  inverter  yang  digunakan  adalah  inverter  dengan  rangkaian  SPWM. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  IFOC  dengan  kontroler  PID  pada konfigurasi motor sangkar tupai 3 phasa, yang dimonitor kinerja dinamisnya serta dianalisis menggunakan LabView.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Field Oriented Control (FOC)
Kontrol motor sangkar tupai, yang dikenal sebagai kontrol berorientasi medan (FOC), adalah metode pengaturan motor sangkar tupai yang dilakukan dengan memisahkan fluks medan dan arus torsi. Metode ini digunakan karena dapat memisahkan arus medan dan pengaturan arus torsi serta pengaturan motor DC. Penelitian ini menggunakan metode IFOC, di mana metode tersebut memperoleh besaran arus dengan perkiraan menggunakan persamaan FOC ( current model), untuk sistem ini diperlukan  sensor kecepatan sebagai umpan balik.
FOC membutuhkan dua konstanta sebagai referensi input. Komponen torsi (sejajar dengan koordinat q) dan komponen fluks (sejajar dengan koordinat d). Tegangan 3 phasa, arus, dan fluks dapat dianalisis ke dalam complex space vector. Jika diasumsikan i a , i b , dan i c adalah arus sesaat pada fasa stator, maka vektor arus didefenisikan sebagai berikut:
𝚤⃗ = 𝑖 + 𝑖 𝑒 / + 𝑖 𝑒 /
(1)
Di mana, (a, b, c) adalah sumbuh sistem tiga phasa. Arus space  vektor  ini  merupakan  sistem  sinusoidal  3  phasa.  Maka  perlu  ditranformasikan menjadi sistem koordinat dua time invariant. Transformasi ini terbagi ke dalam dua bagian yaitu transformasi Clark ( a,b,c ke α,β) yang meghasilkan sistem koordinat dua time variant
dan  transformasi Park  (α,β  ke  dq)  yang  menghasilkan  sistem  koordinat  dua  time  invariant (Hannan, dkk, 2018) .

## Gambar 1. Diagram Block IFOC

## 2.2 Transformasi Clarke (ABC ke αβ)
Salah  satu  komponen  terpenting  dalam  pengembangan  metode  IFOC  adalah  metode transformasi  Clarke  dan Park, yang mengubah besaran  3 phasa  menjadi  besaran 2  phasa, yaitu  besaran  arus  pada  stator  3  phasa  (i a ,  i b dan  i c )  pada  medan  tetap  (kerangka  acuan stasioner) terhadap arus stator ortogonal dua phasa (iα dan iβ) di bidang vertikal (kerangka acuan ortogonal), sedangkan arus stator (iα dan iβ) diubah menjadi arus stator dua phasa (ids dan iqs) pada bidang putar (rangka acuan putar) dengan menggunakan transformasi parkir seperti  pada  Gambar  2  menunjukkan  hubungan  antara  vektor  arus  stator  bidang  putar (komponen d, bidang tetap antara q) dan arus stator (komponen a, b, c) (Mohan, 2014) .
Gambar 2. Transformasi Arus Stator Menjadi Komponen αβ
Secara  matematis  persamaan-persamaan  transformasi  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan sebagai berikut :
𝑖 = 𝑖 𝑖 = √ 𝑖 + √ 𝑖 (2)
atau dapat ditulis sebagai Persamaan (3).
𝑖 𝑖 = 1 0 0 √ √ 0 𝑖 𝑖 𝑖 (3)

## 2.3 Transformasi Park (αβ ke dq)
Transformasi  ini  bertujuan  untuk  mengubah  komponen  dua  phasa  ortogonal  (  ,  )  pada kerangka stator ke kerangka acuan rotor dq dengan kecepatan sudut ω. Jika dipertimbangkan sumbu d  sejajar dengan  fluksi  rotor  pada sumbu  d,  kemudian  kita  akan  berbicara  tentang sistem  orientasi  fluksi.  Pada  Gambar  3  menunjukkan space  vektor  arus  stator  dan komponennya pada ( αβ ) dan pada ( dq) . Vektor arus pada kerangka dq dirumuskan (Mohan, 2014) .
𝑖 =   𝑖 + 𝑖 (4)
Dimana ekivalennya adalah.
𝑖 = 𝑖 cos(𝜃) + 𝑖 sin(𝜃) 𝑖 = −𝑖 sin(𝜃) + 𝑖 cos(𝜃) (5)
Atau dapat dinyatakan dalam bentuk matriks sebagai berikut.
𝑖 𝑖 = cos(𝜃) sin(𝜃) − sin(𝜃) cos(𝜃) 𝑖 𝑖 (6)
Gambar 3. Proyeksi Arus Stator dari Koordinat Αβ Menjadi Kooridnat Dq yang Berorientasi pada Fluks Rotor.

## 2.4  PID Controller
PID controller adalah controller yang digunakan pada penelitian ini, kontroler ini merupakan gabungan dari tiga kontroler yang disusun secara paralel dan diharapkan dapat memberikan kontribusi keunggulan masing-masing kontroler Kp, Ki, dan Kd (Ardana, 2013). Persamaan kontroler PID dapat dituliskan sebagai Persamaan (7) seperti berikut.
𝑀(𝑡) =  𝐾𝑝 𝑒(𝑡) + ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 + 𝐾𝑝𝑇𝑑 ( ) (7)
Untuk  mendapat  luaran  yang  diinginkan  maka  diperlukan  proses tuning  untuk  konstanta proposional,  integral dan  deferensial  yang  ditentukan  dengan  baik,  terdapat  metode  untuk menentukan Kp,Ki dan Kd tersebut yaitu  metode coba-coba  ( cut  and try  method), metode Ziegler-Nichols dan metode tanggapan step.

## 2.5 Ziegler Nichols
Metode Ziegler-Nichols  adalah  metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  untuk  menghitung konstanta dari PID kontroler metode ini  pertama kali diperkenalkan tahun 1942 (Juharsyah, dkk, 2011) .

## Gambar 4. Step Response
Terdapat  dua  metode  pada  metode  analisis  penentuan  parameter  Kp,  Ki,  Kd  pada  PID controller dengan menggunakan metode Ziegler_Nichols yaitu kurva respons dan osilasi yang digunakan  pada  kondisi  respons  sistem  di  mana overshoot  maksimum  25%,  namun  pada sistem open  loop  metode  kurva  respons  dapat  digunakan  pada  saat  sistem  loop  terbuka menerima input  sinyal  step  serta  sistem  tidak  mengandung  elemen  integrasi  atau  kutub kompleks, output sinyal adalah kurva-S dalam bentuk seperti yang ditunjukkan pada Gambar
4 (Zahruddin Arif, dkk, 2020). Metode kurva reaksi terdapat beberapa kendala yaitu tidak mampu    untuk  sistem  yang  terdapat  komponen  integrator  dan    yang  yang  memiliki pole kompleks.
Terdapat dua konstanta dalam proses tuning parameter PID menggunakan S-curve, yaitu L (waktu mati) serta T (waktu tunda). Seperti terlihat pada Gambar 4, kurva respons secara bertahap berubah dari L ke atas seiring perubahan yang terjadi pada waktu tunda , saat kurva mencapai  keadaan  tunak  66%.  Untuk  menghitung  parameter  L  ( dead  time),  dibuat  garis singgung yang memotong sumbu horizontal dan garis maksimum, perpotongan garis singgung dan sumbu vertikal adalah ukuran L ( dead time ), serta perpotongan garis maksimum adalah T  (waktu  tunda)  yang  diukur  dengan  L  ( dead  time  ). Proses  Tuning  untuk  konstanta  PID dengan menggunakan kurva S terdapat dua parameter, seperti ditunjukkan pada Gambar 4 kurva  reaksi  berubah  naik,  pada  selang  waktu L, sedangkan  perubahan  waktu  tunda  akan terdapat perubahan, bila kurva telah bernilai 66% dari keadaan stabilnya. Untuk menghitung parameter L ( dead time), maka pada kurva dibuat garis singgung yang bersinggungan dengan garis kurva. Garis singgung memotong sumbu horizontal dan garis maksimum, perpotongan garis  singgung  dengan  sumbu  vertikal  adalah  ukuran  waktu  mati,  dan  perpotongan  garis maksimum adalah waktu tunda yang diukur dengan L ( dead time).
Proses tuning konstanta PID dihitung menggunakan kedua parameter tersebut (Kartika & Muhammad,  2016). Proses tuning  konstanta  Kp,  Ti,  dan  Td  pada  PID  kontroler  dengan menggunakan kedua parameter tersebut, atas dasar eksperimen dan saran dari Zeigler dan Nichols. Tabel 1 merupakan rumusan penalaan parameter PID berdasarkan cara kurva reaksi.
Tabel 1. Parameter PID dengan Metode Kurva Reaksi
Time Pengontrol KP Ti Td P T/L ~ 0 I 0.9 T/L  L/0.3 0 PID 1.2 T/L 2L 0.5 L

## 3. ANALISIS DAN UJI SIMULASI

## 3.1 Perancangan Simulasi LabView
Pada  penelitian  ini,  LabView  digunakan  sebagai  media  untuk  menyimulasikan,  dengan antarmuka pengguna yang mirip dengan yang ditunjukkan pada Gambar 5, dengan masing- masing panel memiliki tujuan yang berbeda .

## Gambar 5. Tampilan Antarmuka Labview
Gambar  5  adalah  tampilan  antarmuka  LabView,  dimana  terdapat  beberapa  fungsi  yang beragam. Pada bagian 1 merupakan block dalam mengatur/memasukkan nilai parameter dari PID controller, yaitu terdapat PID untuk speed controller, PID untuk pengaturan arus fluksi (Id Gain) dan PID untuk pengaturan arus torsi (Iq Gain). Pada pelaksaannya pengaturan dilakukan untuk kecepatan saja, dengan membuat parameter Kd ,Ki dan Kp dibuat dengan default pada Id dan Iq dibuat default. Pada bagian 2 merupakan block untuk mengatur/set RPM sebagai set  point  masukan  (dalam  satuan  Rpm)  yang  nantinya  sinyal error  kecepatan  digunakan sebagai masukan dari PID controller. Selain itu pada bagian 2 juga terdapat set nilai dari beban (satuan Newton meter (Nm)), pada penilitian ini nilai dari beban akan diubah ketika sudah mencapai  kondisi steady  state  pada  kecepatan  untuk  mengamati  dan  menganalisis  kondisi dinamisnya (perubahan beban).
Pada  bagian  3  merupakan block  tampilan  dari  beberapa  gelombang,  di  antaranya  yaitu gelombang torsi motor, arus fluksi (Id), arus torsi (Iq), Fluks dan arus 3 phasa (Iabc). Bagian 4 merupakan block untuk mengamati performa sistem. Dalam menganalisis respons dari suatu sistem kontrol terdapat beberapa parameter, di antaranya adalah risetime, settling time, dead time,  steady  time,  falling  time,  overshoot  dan  undershoot.  Sehingga  terlebih  dahulu  harus menentukan batas maksimal dari beberapa parameter tersebut, agar dapat dikatakan sistem memiliki respons yang bagus. Sehingga dari skema pewaktu yang telah dibuat, sistem dapat dikatakan memiliki respons kecepatan yang bagus ketika berada di antara batas minimal dan maximal (di daerah berwarna putih) dari skema pewaktu. Skema waktu yang didesain pada simulasi seperti pada Gambar 6.
2 6

## Gambar 6. Desain Skema Pewaktu pada Simulasi
Pada bagian 5 merupakan block untuk memasukkan nilai spesifikasi dari motor sangkar tupai yang digunakan. Spesifikasi dari motor sangkar tupai seperti ditunjukkan Tabel 2.
Tabel 2. Data Spesifikasi  Motor Sangkar Tupai 3 Phasa
No  Parameter  Nilai  Satuan 1 𝑅 0.896 Ω 2 𝑅 1.82 Ω 3 𝐿 1.94 𝑚𝐻 4 𝐿 2.45 𝑚𝐻 5 𝐿 46.2 𝑚𝐻 6 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 50 𝐻𝑧 7 𝑝𝑜𝑙𝑒 4 𝑢𝑛𝑖𝑡
Bagian  6  merupakan block  nilai  respons  kecepatan  yang  dihasilkan  sistem,  diantaranya setpoint, kecepatan maximal dan minimal yang dihasilkan sistem. Diagram blok progam dari sistem pada LabView ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Block Progam Sistem pada Labview
Pada  Gambar  7  merupakan  diagram block  progam  sistem  simulasi  dengan  menggunakan LabView. Pada blok diagram di atas terdiri dari beberapa blok, yaitu pada bagian 1 merupakan block dari vector control yaitu Field Oriented Control (FOC). Bagian 2 merupakan block dari inverter 3 phasa dengan teknik switching (sinyal pembangkitan) SPWM. Bagian 3 merupakan block dari pemodelan motor sangkar tupai. Bagian 4 merupakan block dari pengaturan dari set  point  kecepatan.  Bagian  5  merupakan  block  saat  pengamatan  dalam  kondisi  keadaan dinamis  yaitu  pengaturan  dari  perubahan  nilai  beban.  Perubahan  beban  dilakukan  ketika sistem sudah mencapai steady state sehingga dapat diamati dan dianalisis dari recovery time dalam menuju ke steady state kembali. Bagian 6 merupakan block dari setting nilai parameter PID  pada  pengaturan speed,  pengaturan  id  dan  iq.  Diagram  blok  dari  PID  controller  pada pengaturan speed  Indirect  Field  Oriented  Control  (IFOC)  pada  LabView  ditunjukkan  pada Gambar 8.

## Gambar 8. PID Controller pada Pengaturan Speed IFOC Labview
Pada Gambar 8 besarnya kecepatan actual yang didapatkan akan dikomparasikan dengan nilai set point kecepatan sehingga akan menghasilkan sinyal error yang digunakan sebagai input dari PID controller pada pengaturan kecepatan, pengaturan yang dilakukan pada penelitian ini hanya untuk kecepatan dan nilai id dibuat konstan sebesar 1 Pu.

## 3.2 Penentuan Parameter PID Controller
PID Controller  adalah  controller  yang  terdiri  dari  proportional,  integral  dan  derivative,  bila ketiga kontroler tersebut dikombinasikan maka  mempunyai keunggulan dalam memperbaiki respons sistem, karena kelebihan dari masing-masing kontrol tersebut. Ketiga parameter Kp, Ki,dan Kd harus ditentukan secara optimal  untuk mendapatkan performa sistem yang telah ditentukan.  Dalam  menentukan  nilai  parameter  PID  ada  beberapa  metode,  sering  disebut sebagai metode kurva reaksi. Kurva reaksi didasarkan pada respons sistem open loop.
Kurva S dari kurva respons memiliki dua parameter, yaitu waktu_tunda (T) serta waktu_mati (L).  Ketika keadaan kurva  respons  mulai naik, waktu intervalnya adalah  L,T  adalah kondisi perubahan kurva setelah mencapai kondisi tunak 66%. L dihitung dengan menarik garis dari respons loop terbuka yang dihasilkan, dan menyinggung garis kurva saat mulai naik, serta memotong  absis  dan  garis  maksimum  (nilai  nominal),sedangkan  titik  potong  dengan  garis maksimum  ( set  value)  disebut  T,  yang  diukur  dari  L.  Untuk  informasi  lebih  lanjut,  dapat dijelaskan seperti pada Gambar 11, yang menunjukkan contoh cara menentukan konstanta L dan T kondisi loop terbuka sistem saat kecepatan target 500 rpm.
Gambar 9. Penentuan Waktu Mati (L) dan Waktu Tunda (T) Set Point 500 rpm
Dengan menggunakan teorema Ziegler Nichloz 1 yaitu dengan menggunakan kurva S, dapat dipakai  untuk  menghitung  parameter  Kp,  Ki  dan  Kd.  Nilai  Kp,  Ki  dan  Kd  dihitung  dengan Persamaan (8) sampai (10) (Ogata, 2010).
𝐾𝑝 = 1,2 (8) 𝑇𝑖   = 2 𝐿 (9) 𝑇𝑑  = 0,5 𝐿 (10)

## 3.3 Hasil Simulasi
Pada penelitian ini dilakukan pengujian simulasi dengan dua kondisi, yaitu kondisi statis dan kondisi  dinamis  untuk  kondisi  pengujian  masing-masing,  kemudian  dievaluasi kinerja  dari respons  sistem  kontrol  seperti steady_state  error,  rise_time,overshoot,    setting_time  dan undershoot.  Sistem  pengaturan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  pengaturan kecepatan , nilai parameter PID pada id dan iq dibuat konstan, seperti pada Tabel 3 merupakan nilai parameter PID pada id dan iq konstan.
Tabel 3. Nilai Parameter PID pada id dan iq
Kp Ki Kd Keterangan 3,6 8,01  0,006 Id 12,9 198,2 0 Iq
Pada pengujian simulasi dengan kondisi statis dilakukan dengan nilai torsi beban yang konstan yaitu  sebesar  9 Nm,  untuk  kondisi dinamis dilakukan dengan beberapa set  poin  kecepatan yaitu 500 rpm, 800 rpm, 1000 rpm dan 1200 rpm. Dari respons kecepatan open loop sistem yang  didapatkan  dengan  nilai  variasi set  point  maka  dapat  ditentukan  nilai  parameter  PID menggunakan  metode Ziegler  Nicholz  1  seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  pembahasan penentuan  parameter  PID controller.  Nilai  parameter  PID  controller  pada  pengaturan kecepatan yang didapatkan dengan variasi nilai set_point seperti pada Tabel 4.
Sehingga  dengan  menentukan nilai parameter PID  pada Tabel  5 maka  didapatkan  respons kondisi close loop sistem pengaturan kecepatan motor sangkar tupai 3 phasa dengan metode IFOC menggunakan PID controller dengan berbagai set point kecepatan seperti pada Gambar 10 sampai Gambar 13.
Tabel 4. Nilai Kp,Ki Dan Kd  pada Pengaturan Kecepatan
SET POINT (rpm) KP KI KD 500 8,2010 0,015240 0,003810 800 9,3380 0,015260   0,0038150 1000 9,3420 0,015560 0,003890 1200 8,3980 0,01560 0,00390
Gambar 10. Close Loop Sistem dengan Set Point 500 rpm.
Gambar 11. Close Loop Sistem dengan Set Point 800 rpm.
Gambar 12. Close Loop Sistem dengan Set Point 1000 rpm

## Gambar 13. Close Loop Sistem dengan Set Point 1200 rpm
Pada pengujian kondisi statis, dengan waktu simulasi sebesar 0.1 sekon, didapatkan respons kecepatan close loop sistem seperti pada Gambar 8 sampai dengan Gambar 9. Dari respons yang didapatkan dengan mengatur nilai parameter PID yang didapatkan, dengan variasi nilai set  point  dapat  diketahui  bahwa  respons  kecepatan  yang  didapatkan  menjadi  lebih  baik, karena  dari  hasil  simulasi  didapat  peningkatan  dari  nilai rise_time  serta  settling_time  , settling_time adalah waktu yang dipakai oleh  motor untuk menuju ke keadaan steady state, rise_time adalah waktu yang menunjukkan peningkatan respons sistem dari 10% sampai 90% dari  nilai  respons steady  state . Respons  kecepatan  lebih  baik  ketika  nilai settling_time  dan rise_time diperoleh dengan menggunakan kontrol PID dalam pengaturan kecepatan kontrol medan tidak langsung (IFOC). Selain itu, dari respons close loop yang didapat, tidak adanya respons sistem yang berada di luar batas maximal dan minimal dari skema respons pewaktu atau respons sistem berada pada daerah putih, sehingga dapat dikatakan sistem mempunyai respons  yang  bagus.  Jika  dibandingkan  dengan  kondisi  sistem open  loop  (tidak  ada pengontrol),  respons close  loop  sistem  memiliki  respons  yang  bagus  yaitu  dengan  waktu rise_time  dan  settling_time  yang  cepat,  serta  adanya  penurunan  pada  error  steady_state. Selain itu jika dilihat dari respons yang didapatkan, ketika dioperasikan pada kondisi low speed yaitu pada set point 500 rpm respons yang didapatkan lebih stabil, hal ini merupakan kelebihan dari Indirect  Field  Oriented  Control  (IFOC)  yang bisa  dioperasikan  pada  kecepatan  dengan rendah dengan respons yang stabil dibanding dengan scalar control. Sehingga pengamatan respons dapat ditabelkan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Karakteristik Kecepatan Motor Hasil Simulasi dengan Variasi Nilai Set Point Set Point (Rpm) 500 800 1000 1200 Kp 8,2 9,3 9,3 8,3 Ki 0,01 0,01 0,01 0,01 Kd 0,003 0,003 0,003 0,003 Dead Time (ms) 5,9 5,9 6,0 6,0 Rise Time (ms) 1,1 1,3 1,5 1,7 Settling time (ms) 9,7 10,2 10,3 11 Error Steady (%) 0,4 0,2 0,2 0,2
Pada  pengujian  simulasi  dengan  kondisi  dinamis  dilakukan  dengan  nilai  torsi  beban  yang diubah  ketika  sistem  sudah  mencapai  kondisi steady  state.  Perubahan  nilai  torsi  beban dilakukan pada waktu simulasi ke 50 ms – 70 ms dengan melakukan penambahan dua kali
dari nilai torsi beban awal. Hasil responsnya seperti ditunjukkan pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 14. Respons Dinamis Sistem dengan Set Point 300 rpm
Gambar 15. Respons Dinamis Sistem dengan Set Point 1000 rpm
Pada pengujian kondisi dinamis, dengan waktu simulasi sebesar 0.1 sekon, didapatkan respons kecepatan close loop sistem seperti pada Gambar 14 dan 15. Dari respons yang didapatkan dengan  perubahan  torsi  beban,  PID controller  mempunyai  respons  yang  lama  dalam merespons perubahan parameter, sehingga membutuhkan waktu recovery yang lama dalam menuju ke keadaan steady state kembali. Pada Gambar 14, dengan nilai set point kecepatan sebesar 300 Rpm ketika terjadi perubahan nilai torsi beban dari 9 Nm ke 18 Nm pada waktu simulasi ke 50 ms – 70 ms, membutuhkan waktu recovery sebesar 4.9 ms untuk kembali ke keadaan steady state. Tetapi setelah adanya respons dari controller untuk tetap menjaga ke keadaan steady, masih adanya osilasi sehingga menyebabkan sistem kurang stabil dan tidak mencapai set point yang diingingkan. Pada Gambar 15, dengan nilai set point 1000 rpm ketika terjadi perubahan nilai torsi beban dari 9 Nm ke 18 Nm pada waktu simulasi dari 50 ms menuju ke  70 ms, membutuhkan waktu sebesar 1.952 ms untuk kembali ke keadaan stead state. Tetapi PID controller belum merespons dengan cepat serta tidak dapat menjaga ke nilai set
Torsi beban 18 Nm Torsi beban 9 Nm Torsi beban 18 Nm Torsi beban 9 Nm
point yang dinginkan. Sehingga PID controller kurang cocok jika digunakan pada pengaturan dengan kondisi dinamis (adanya perubahan parameter dari internal maupun eksternal) seperti pada simulasi ini yaitu adanya perubahan nilai torsi beban.

## 4. KESIMPULAN
Motor sangkar tupai 3 phasa yang dikendalikan dengan menggunakan metode Indirect Field Oriented Control (IFOC) serta PID controller pada labview memiliki hasil yang bagus. Dengan nilai parameter PID yang didapatkan menggunakan teorema Ziegler Nicholz 1 pada tiap-tiap nilai set point kecepatan, respons kecepatan yang didapatkan bagus, karena semakin cepatnya respons kecepatan motor dalam menuju keadaan steady state pada tiap-tiap nilai set point. PID controller dapat menekan error steady hingga 0.2%. Tetapi pada simulasi kondisi dinamis, penggunaan PID controller dinilai kurang cocok, karena respons PID controller kurang cepat ketika terjadi penambahan torsi beban. Sehingga membutuhkan waktu recovery yang lama, hingga sebesar 4.9 ms pada set point 300 rpm.

## DAFTAR RUJUKAN
Aditya, A. W., Ihsan, I., Utomo, R. M., & Hilmansyah, H. (2019). Evaluasi Motor Listrik Sebagai Penggerak Mobil Listrik. JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi), 3(2), 55-59
Ardana,  I.  W.  R.  (2013).  Simulasi  sistem  kontroler  PID  untuk  motor  sangkar  tupai menggunakan  perangkat  lunak  matlab/simulink. Majalah  Ilmiah  Teknologi Elektro, 7(2).
Fakhruddin, H. H., Toar, H., Purwanto, E., Oktavianto, H., Apriyanto, R. A. N., & Aditya, A. W.
(2020).  Kendali  Kecepatan  Motor  sangkar  tupai  3  Fase  Berbasis  Particle  Swarm Optimization (PSO). ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi,
& Teknik Elektronika, 8(3), 477.
Ferdiansyah, I. (2019). Analisis Pengaruh Arus Medan (id current axis) Terhadap Kecepatan
Motor sangkar tupai 3 phasa Pada Pengaturan Menggunakan Metoda Field Oriented Control (FOC). JTT (Jurnal Teknologi Terpadu), 7(2), 95-100.
Hannan,  M.  A.,  Ali,  J.  A.,  Mohamed,  A.,  &  Hussain,  A.  (2018).  Optimization  techniques  to enhance  the  performance  of  induction  motor  drives:  A  review. Renewable  and Sustainable Energy Reviews, 81, 1611–1626.
Iqbal, R. (2015). Pengaturan Kecepatan Motor sangkar tupai 3 phasa Menggunakan Metoda Vektor Kontrol Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function–PD (JST RBF–PD) Hybrid (Doctoral dissertation, Institut Technology Sepuluh Nopember).
Jisha, L. K., & Thomas, A. P. (2013). A Comparative Study on Scalar and Vector Control of
Induction  Motor  Drives. International  conference  on  Circuits,  Controls  and Communications (CCUBE) IEEE, (pp. 1-5).
Juharsyah, D., Setiawan, I., & Wahyudi, W. (2011). Perbandingan Unjuk Kerja Kontroller PID Metoda Pertama Ziegler-Nichols dan CMAC (Cerrebellar Model Articulation Controller) pada  Pengaturan  Plant  Suhu (Doctoral  dissertation,  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Undip).
Kartika, D., & Muhammad, I. S. (2016). Desain Dan Implementasi Tanggapan Sistem Kontrol Proportional,  Integral,  Diferensial  (PID)  Pada  Pembebanan  Kompleks  Menggunakan Metoda Ziegler-Nichols.
Mukti,  K.  H.  (2012).  Implementasi  Scalar  Control  dan  Vector  Control  dalam  Pengaturan Kecepatan Motor sangkar tupai 3 phasa. ELTEK, 10(2), 11-21.
Mohan,  N.  (2014). Advanced  electric  drives:  analysis,  control,  and  modeling  using MATLAB/Simulink. John wiley & sons.
Ogata, K. (2010). Modern control engineering. Prentice hall.
Quang,  N. P., &  Dittrich, J.  A.  (2008). Vector control of  three-phase  AC machines (Vol. 2).
Berlin, Heidelberg: springer.
Riba, J. R., Torrez, C. L., Romeral, L., & Garcia, A. (2016). Rare Earth Free Propulsion Motors for Electric Vehicle A Technology Review. Renewable and Sustanable Energy Reviews (ELSEVIER), 57, 367-379.
Zahruddin Arif, S., Siradjuddin, I., & Budi, E.S. (2020). Kontrol Arah Gerak 4 Buah Omni Wheels Pada  Penyedot  Debu  dengan  Metoda  PID  Secara  Wireless. Jurnal  Elektronika  dan Otomasi Industri, 3(3), 112-120.