ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 288 - 300 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.288

## Kontrol Fuzzy PI untuk Pengaturan Kecepatan Angin oleh Wind Generator 1.42 Hp pada Wind Tunnel

## SEPTYANA RISKITASARI, BUDHY SETIAWAN, RATNA IKA PUTRI, WAHYU AULIA NURWICAKSANA
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang Email : septyana_riskitasari@polinema.ac.id
Received 3 Februari 2020 | Revised 10 Maret 2020 | Accepted 30 April 2020

## ABSTRAK
Wind  generator  merupakan  bagian  terpenting  dari  pembuatan  Wind  tunnel, dimana  fungsinya  adalah  sebagai  sumber  penghasil  angin.  Pada  proses  desain kontrol,  tahap  pertama  adalah  mengumpulkan  data  parameter  empiris  wind generator real menggunakan jenis motor induksi 1.42 hp pada wind tunnel. Pada penelitian  ini  dibuat  simulasi  pengontrolan  kecepatan  generator  angin menggunakan  metode  kontrol  fuzzy  PI  untuk  meningkatkan  hasil  dari  respon sistem kestabilan dengan titik setel 2 m/s hingga 10 m/s. Simulasi kontrol dilakukan dengan  memanfaatkan  jenis  motor  induksi  yang  sebanding  dengan  plant.  Hasil respon sistem dengan menggunakan metode kontrol PI dan kontrol fuzzy PI yaitu kontrol  fuzzy  PI  menghasilkan  respon  sistem  yang  lebih  stabil  dibandingkan dengan  kontrol  PI yang  menghasilkan  respons  berosilasi. Settling  time  tercepat dengan kontrol fuzzy PI yaitu pada kecepatan angin 4 m/s sebesar 0.05 detik.
Kata Kunci : Motor Induksi, Wind Generator, Wind Tunnel, Fuzzy PI

## ABSTRACT
The wind generator is the most important part of making a wind tunnel as a source of  wind.  In  the  control design  process,  the  first  step  is  to  collect  the  real  wind generator data parameters, namely the 1.42 hp induction motor in the wind tunnel. In this study, a simulation using a type of induction motor that is comparable to a plant with the fuzzy PI control method to improve the results of the stability of the response system with a set point of 2 m/s to 10 m/s. The results of the response system using the PI control and the PI Fuzzy control that is the PI Fuzzy control produce a more stable response system compared to the PI control which produces an oscillating response. The fastest turn around time with the PI Fuzzy control at a wind speed of 4 m/s is 0.05 seconds.
Keywords : Induction Motor, Wind Generator, Wind Tunnel, PI Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Potensi kecepatan  angin  Indonesia, berkisar  antara  2 m/s  hingga  6  m/s, bahkan di bagian selatan laut Pulau Jawa mencapai 10 m/s hingga 13 m/s (BMKG, 2016) . Dengan karakteristik kecepatan angin ini, wilayah selatan Pulau Jawa cocok untuk pengembangan pembangkit listrik tenaga angin skala kecil (10 kW) dan menengah (10-100 kW) (Yusuf, dkk, 2011) . Namun kenyataannya  potensi  angin  tersebut  belum  banyak  dimanfaatkan  sebagai  energi  alternatif untuk menanggulangi krisis energi. Selama ini, belum banyak yang memanfaatkan energi yang dimiliki oleh angin, karena hembusan angin hanya dianggap sebagai proses alam biasa yang kurang  memiliki  nilai  ekonomis  bagi  kehidupan  manusia (Ikhsan  & Hipi, 2011). Padahal angin merupakan sumber energi yang tidak akan ada habisnya jika dimanfaatkan, sehingga pemanfaatan sistem konversi energi angin akan sangat berdampak positif bagi lingkungan. Sedangkan pada proses perealisasian pembuatan wind turbine yang membutuhkan biaya yang besar tanpa dilakukan pengujian kualitas dan daya yang dihasilkan. Maka dari itu dibutuhkan wind tunnel skala laboratorium yang berfungsi untuk  alat penunjang kegiatan pengamatan kinerja prototipe turbin angin ataupun menganalisis efek aliran udara/angin yang bergerak di sekitar benda padat (Prasetiya, 2010) (Wijaya, 2010) (Handayani, 2014).
Dari beberapa penelitian sebelumnya mengenai simulasi maupun penerapan langsung metode fuzzy  PI yang diaplikasikan pada  berbagai jenis wind  tunnel maupun jenis  wind  generator, seperti Hypersonic wind tunnel, induction motor, centrifugal machine, close loop wind tunnel (Arulmozhiyal  &  Baskaran,  2009)  (Jones,  dkk,  2011)  (Putri,  dkk,  2012)  (NAE, 2013). Penggunaan  kontrol fuzzy  PI  berfungsi  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  untuk mempercepat  respon  kestabilan wind  generator.  Pada  penelitian  ini  dibuat  simulasi kontrol fuzzy PI dan simulasi kontrol PI untuk kontrol kecepatan angin oleh wind generator pada wind tunnel.

## 2. METODE
2.1 Spesifikasi Wind Generator
Pada penelitian ini sumber kecepatan angin berasal dari fan/kipas atau yang dapat disebut dengan wind generator yang memiliki spesifikasi sebegai berikut:
Jenis Kipas : Motor Induksi 1 phasa 1.42 HP (wind generator) Tipe Starting : Starting Capasitor Daya : 1.060 watt Tegangan Kerja : 220 Volt AC
Kemudian dilakukan pengambilan data mentah dari wind generator untuk dijadikan referensi pembuatan sistem kontrol. Data pengamatan dapat dilihat pada Tabel 1.
Pengambilan data mentah dari wind generator pada penelitian ini, akan digunakan sebagai acuan  pada  proses  pembuatan rule  base  fuzzy.  Dimana  input  fuzzy  berupa  pembacaan kecepatan  angin  akan  dikonversikan  ke  dalam  nilai  kecepatan  putaran wind  generator. Selanjutnya output fuzzy berupa konstanta Proposional dan Integrator akan digunakan untuk mengatur  kecepatan  putaran wind  generator  dan  kemudian  dikonversikan  kembali  dalam bentuk  kecepatan  angin  yang  mampu  dihasilkan  yang  selanjutnya  akan digunakan sebagai feedback loop sistem.
Tabel 1. Data Empiris Wing Generator/ Kipas
Tegangan Wind Generator/ Fan(volt) Kecepatan Putaran (RPM) Kecepatan Angin (m/s) 10 50.8 0.05 15 61.05 0.33 20 85.2 0.6 25 117.05 0.82 30 146.65 0.99 35 177.75 1.04 40 210.1 1.1 45 252.25 1.21 50 279.75 1.37 55 319.00 1.65 60 376.15 1.92 65 417.25 2.36 70 467.85 2.56 75 477 3.07 80 576.5 3.51 85 649 4.11 90 748.5 4.61 95 821.15 5.26 100 1146.5 6.4 115 1255.5 8.5 120 1310.5 9.35 130 1364.5 9.99 140 1386 10.25
Gambar 1. Grafik Hubungan Tegangan dan RPM

## Gambar 2. Grafik Hubungan Tegangan dan Kecepatan Angin
Gambar  1  merupakan  grafik  hubungan  antara  tegangan input  dari  wind  generator  dan kecepatan putaran yang dihasilkan oleh wind generator. Berdasarkan grafik tersebut, semakin besar nilai tegangan input maka akan menghasilkan nilai kecepatan putaran wind generator semakin  besar.  Grafik  hubungan  tersebut  sebanding  dengan  Gambar  2  berupa  hubungan antara tegangan input dan hasil kecepatan angin yang mampu dihasilkan akibat putaran wind generator.  Semakin  besar  nilai  tegangan  input,  maka  akan  menghasilkan  putaran  wind generator yang semakin tinggi yang menghasilkan kecepatan angin yang lebih tinggi pula.

## 2.2 Desain Kontrol Fuzzy PI
Berdasarkan  data  mentah  karakteristik wind  generator  yang  telah  didapatkan,  tahap selanjutnya adalah pembuatan desain simulasi kontrol fuzzy PI pada Simulink matlab. Desain simulasi kontrol tersusun dari dua bagian utama, yaitu pemodelan wind generator dan bagian kontrol yang terdiri dari kombinasi kontrol fuzzy dan PI. Pengaturan kecepatan putaran wind generator menggunakan pengendali PI yang dilengkapi dengan pengendali  fuzzy dirancang untuk meningkatkan kinerja sistem agar mempercepat kestabilan sistem (Kalmikov, 2017).
Gambar 3. Model Simulink Sistem
Berikut merupakan  model  Simulink  pada  subsistem VSI  sebagai  model dari wind generator yang  digunakan.  Pada rangkaian  VSI berfungsi untuk mengubah hasil  keluaran  dari sistem kontrol  berupa  frekuensi  untuk  dikonversikan  menjadi  RPM wind  generator  atau  kipas. Sehingga dari hasil tersebut akan dikonversikan kembali ke dalam nilai kecepatan angin yang akan digunakan sebagai umpan balik sistem kontrol yang dibuat.

## Gambar 4. Model Simulink VSI
Wind  generator  disimulasikan menggunakan  motor  induksi  1.25 HP,  220 V  (by  Srikanth  D, Mathworks) ditunjukkan pada Gambar 4 yang memiliki parameter input seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Spesifikasi Motor pada Simulink
No. Keterangan Rumus 1. Resistansi Stator 𝑅𝑠 = 10.1𝛺 2. Induktansi Stator 𝐿𝑠 = (15.81 + 245.8954) 2𝜋50 𝐻
3. Resistansi Rotor
𝑅𝑟 = 9.8546𝛺
4. Induktansi Rotor 𝐿𝑟 = (15.81 + 245.8954) 2𝜋50 𝐻
5. Induktansi Mutual 𝐿𝑚 = 245.8954 2𝜋50 𝐻 6. Inersia Rotor 𝐽 = 0.0088 𝐾𝑔. 𝑚 7. Jumlah Pole p = 4

## Gambar 5. Simulasi Kontrol Fuzzy PI
Rangkaian diagram fuzzy PI dapat dilihat pada Gambar 5. Dimana fuzzy akan mendeteksi dan membandingkan besar nilai error dari hasil pembacaan sensor yang dibandingkan dengan set point kecepatan angin. Namun sebelumnya dari set point kecepatan angin akan di konversi menjadi data rpm yang dihasilkan wind generator untuk proses selanjutnya. Hasil error dan derror tersebut kemudian akan diproses oleh fuzzy yang akan menghasilkan nilai input berupa Kp dan Ki (Konstanta PI). Kemudian dengan nilai Kp dan Ki tersebut berfungsi untuk mangatur respon loop  tertutup  pada  kontrol  PI  untuk  mengatur  putaran  wind  generator,  sehingga menghasilkan RPM wind generator yang nilainya berbanding lurus dengan besarnya kecepatan angin yang dihasilkan. Nilai output RPM tersebut akan diubah ke dalam bentuk frekuensi (0-
50 Hz) yang berfungsi sebagai input pada plant. Model plant diibaratkan dengan motor induksi 1.25 hp ( wind generator yang digunakan pada wind tunnel memiliki daya 1023 watt/ 1.42 hp. Input  frekuensi  tersebut  akan  diolah  melalui  SPWM  sebelum  masuk  ke  motor  sehingga menghasilkan output motor berupa RPM. Dari hasil RPM yang dihasilkan motor akan diubah menjadi kecepatan angin untuk digunakan menjadi feedback kontrol. Desain fuzzy inference system dibuat menggunakan fuzzy toolbox pada Matlab yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Fuzzy Interface System
Dimana pada sistem fuzzy terdiri dari dua input berupa error dan perubahan error (Δerror) dan dua output berupa nilai Kp dan Ki. Pada setiap input dan output terbagi dalam 7 fungsi keanggotaan triangular dengan range -1 hingga 1, yang ditunjukkan pada Gambar 7 sampai Gambar 10.

## a. Input Error
Gambar 7. Input Fuzzy “error”
Tabel 3. Deskripsi Linguistik “ error”
No Deskripsi Linguistik Rentang Nilai 1 Negatif Besar (NB) [-1 -1 -1 -0.666] 2 Negatif Sedang (NM) [-1 -0.666 -0.3333] 3 Negatif Kecil (NS) [-0.666 -0.3333 0] 4 Nol (ZE) [-0.333 0 0.3333] 5 Positif Kecil (PS) [-0 0.333 0.6666] 6 Positif Sedang (PM) [0.333 0.666 1] 7 Positif Besar(PB) [0.666 1 1 1]

## b. Input Δ Error

## Gambar 8. Input Fuzzy ‘delta error’
Tabel 4. Deskripsi Lingustik “delta error”
No Deskripsi Linguistik Rentang Nilai 1 Negatif Besar (NB) [-1 -1 -1 -0.666] 2 Negatif Sedang (NM) [-1 -0.666 -0.3333] 3 Negatif Kecil (NS) [-0.666 -0.3333 0] 4 Nol (ZE) [-0.333 0 0.3333] 5 Positif Kecil (PS) [-0 0.333 0.6666] 6 Positif Sedang (PM) [0.333 0.666 1] 7 Positif Besar(PB) [0.666 1 1 1]

## c. Output Kp
Gambar 9. Output Fuzzy Kp
Tabel 5. Deskripsi Linguistik Kp
No Deskripsi Linguistik Rentang Nilai 1 Negatif Besar (NB) [-1 -1 -1 -0.666] 2 Negatif Sedang (NM) [-1 -0.666 -0.3333] 3 Negatif Kecil (NS) [-0.666 -0.3333 0] 4 Nol (ZE) [-0.333 0 0.3333] 5 Positif Kecil (PS) [-0 0.333 0.6666] 6 Positif Sedang (PM) [0.333 0.666 1] 7 Positif Besar(PB) [0.666 1 1 1]

## d. Output Ki

## Gambar 10. Output Fuzzy Ki
Tabel 6. Deskripsi Linguistik Ki
No Deskripsi Linguistik Rentang Nilai 1 Negatif Besar (NB) [-1 -1 -1 -0.666] 2 Negatif Sedang (NM) [-1 -0.666 -0.3333] 3 Negatif Kecil (NS) [-0.666 -0.3333 0] 4 Nol (ZE) [-0.333 0 0.3333] 5 Positif Kecil (PS) [-0 0.333 0.6666] 6 Positif Sedang (PM) [0.333 0.666 1] 7 Positif Besar(PB) [0.666 1 1 1]
e. Rule Base Fuzzy
Pada  Tabel  7  dan  Tabel  8  merupakan rule  base  fuzzy  dengan  output  berupa  nilai konstanta proposional (Kp) dan konstanta integrator (Ki).
Tabel 7. Rule Base Fuzzy Kp dError (dE) Error (e) NB  NM  NS  ZE  PS  PM  PB NB PB PB  PM  PM PS PS ZE NM PB PB  PM  PM PS ZE ZE NS PM  PM  PM PS ZE NS  NM ZE PM PS PS ZE NS  NM  NM PS PS PS ZE NS NS  NM  NM PM ZE ZE NS  NM  NM  NM  NB PB ZE NS  NS  NM  NM  NB  NB Tabe l 8. Rule Base Fuzzy Ki dError (dE) Error (e) NB  NM  NS  ZE  PS  PM  PB NB NB  NB  NB  NB  NM  ZE ZE NM NB  NB  NM  NM  NS ZE ZE NS NM  NM  NS  NS ZE PS PS ZE NM  NS  NS ZE PS PS PM PS NS NS ZE PS PS  PM  PM PM ZE ZE PS PM  PM  PB PB PB ZE ZE PS PB PB PB PB

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  dengan  membandingkan  pengujian  simulasi  kontrol  kecepatan putaran wind generator menggunakan kontrol PI dan kontrol fuzzy PI, dengan memberikan set point kecepatan angin 2 m/s hingga 10 m/s.
(a) Kontrol PI (b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 11. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 2 m/s
Gambar  11  merupakan  perbandingan  respon  kestabilan  sistem  dengan set  point  2  m/s. Gambar  11(a)  merupakan  hasil  respon  kestabilan  sistem  menggunakan  kontrol  PI  yang cenderung menghasilkan respon yang berosilasi dan memiliki overshoot yang lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  Gambar  11(b)  yang  merupakan  hasil  respon  kestabilan  sistem menggunakan kontrol fuzzy PI.
(a) Kontrol PI
(b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 12. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 3 m/s
Pada Gambar 12 menunjukkan perbandingan respon kestabilan sistem saat diberikan set point sebesar 3 m/s. Dari kedua respon kestabilan tersebut didapatkan hasil kestabilan sistem yang berosilasi.
(a) Kontrol PI (b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 13. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 4 m/s
Gambar  13  (a)  merupakan  hasil  respon  kestabilan  sistem  menggunakan  kontrol  PI  ketika diberikan set point 4 m/s. Dari hasil respon sistem tersebut didapatkan respon yang berosilasi, dibandingkan  dengan  Gambar  13  (b),  yang  menunjukkan  respon  sistem  dapat  stabil  pada settling time sebesar 0.05 s dan nilai overshoot sebesar 12.5%.
(a) Kontrol PI (b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 14. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 5 m/s
Hasil respon kestabilan sistem dari penerapan kontrol PI saat set point 5 m/s menghasilkan respon  sistem  yang  berosilasi,  dibandingkan  dengan  penerapan  kontrol fuzzy  PI  yang cenderung lebih stabil dengan nilai settling time sebesar 0.06 s dan nilai overshoot sebesar
6%.
(a) Kontrol PI
(b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 15. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 6 m/s
Gambar  15  merupakan  perbandingan  respon  kestabilan  sistem  dengan set  point  6  m/s. Gambar  15  (a)  merupakan  grafik  respon  kestabilan  sistem  menggunakan  kontrol  PI  yang menghasilkan respon yang memiliki nilai overshoot lebih dari 0.2%. Sedangkan pada Gambar 15  (b)  merupakan  respon  sistem  menggunakan  kontrol fuzzy  PI  dengan  nilai  settling  time sebesar 0.12 s dan nilai overshoot mendekati 0%.
(a) Kontrol PI
(b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 16. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 7 m/s
Gambar  16  merupakan  perbandingan  respon  kestabilan  sistem  dengan set  point  7  m/s. Dengan  menerapkan  kontrol PI  pada  sistem  akan  menghasilkan respon yang memiliki nilai overshoot yang tinggi dan waktu steady state lebih dari 2 s. Sedangkan dengan menerapkan kontrol fuzzy PI didapatkan kestabilan sistem dengan nilai settling time sebesar 0.18 s dan nilai overshoot mendekati 0%. (a) Kontrol PI (b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 17. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 8 m/s
Gambar  17  merupakan  perbandingan  respon  kestabilan  sistem  dengan set  point  8  m/s. Gambar  17  (a)  merupakan  grafik  respon  kestabilan  sistem  menggunakan  kontrol  PI  yang menghasilkan  respon  yang  memiliki overshoot  tinggi.  Sedangkan  pada  Gambar  17  (b)
merupakan respon sistem menggunakan kontrol fuzzy PI dengan nilai settling time sebesar 0.22 s dan nilai overshoot 0%.
(a) Kontrol PI
(b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 18. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 9 m/s
Perbandingan respon sistem kestabilan dengan menerapkan kontrol PI dan kontrol fuzzy PI pada  sistem,  didapatkan  hasil  yang  berbeda.  Penggunaan  sistem  kontrol  PI  menghasilkan respon kestabilan sistem menggunakan kontrol PI yang memiliki overshoot besar. Sedangkan pada Gambar 18 (b) penerapan kontrol fuzzy PI menghasilkan respon sistem dengan besar settling time sebesar 0.25 s dan nilai overshoot 0%.
(a) Kontrol PI
(b) Kontrol Fuzzy PI
Gambar 19. Perbandingan Respon Kontrol PI dan Fuzzy PI saat Setpoint 10 m/s
Sedangkan  respon  kestabilan  sistem  dengan  penerapan  kontrol  PI  pada set  point  10  m/s menghasilkan respon yang berosilasi. Namun pada penerapan kontrol fuzzy PI sistem dapat mencapai keadaan steady state dengan nilai settling time sebesar 0.28 s dan nilai overshoot 0%.
Dari hasil simulasi kontrol PI yang telah dilakukan dengan memberikan set point kecepatan angin dari 2 m/s hingga 10 m/s. Respon sistem yang dihasilkan cenderung menghasilkan osilasi yang menyebabkan sistem tidak dapat dianalisis. Sedangkan respon kestabilan menggunakan kontrol fuzzy  PI  cenderung  menghasilkan  respon  sistem  yang  stabil.  Pada  simulasi  kontrol fuzzy PI, respon kestabilan sistem tercepat terdapat pada set point 5 m/s dengan settling time 0.075  detik.  Namun  terdapat  beberapa set  point  yang  menghasilkan  respon  berosilasi, sehingga membuat respon tidak dapat dianalisis.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perbandingan hasil simulasi kontrol PI dan kontrol fuzzy PI yang berfungsi untuk mengontrol kestabilan kecepatan angin oleh wind generator, didapatkan kesimpulan bahwa kontrol PI cenderung menghasilkan respon sistem yang berosilasi dibandingkan dengan kontrol
fuzzy PI. Meskipun pada simulasi kontrol fuzzy PI juga masih dijumpai hasil respon sistem yang berosilasi.  Pada  simulasi  kontrol fuzzy  PI  yang  dilakukan  pada  Simulink  didapatkan  respon tercepat sistem saat diberikan set point kecepatan angin 4 m/s dengan besar settling time selama  0.05  detik.  Sedangkan  respon  sistem  terlambat  saat  diberikan set  point  kecepatan angin 10 m/s dengan besar settling time selama 0.28 detik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih diberikan kepada Kemenristekdikti yang telah memberikan sumber dana untuk melakukan penelitian Tesis Magister tahun 2019 dengan nomor kontrak penelitian: 145/ SP2H/ LT/ DRPM/ IV/ 2019 .

## DAFTAR RUJUKAN
Arulmozhiyal, R., & Baskaran, K. (2009). Speed Control of Induction Motor using Fuzzy PI and Optimizes using GA. International Journal of Recent Trends in Engineering, 2, 43-47.
Handayani, S. U. (2014). Pengembangan dan Analisa Keseragaman Aliran Terowongan Angin Tipe Terbuka Sebagai Sarana Pengujian Aerodinamika. Prosiding PNES II, (pp. 309- 314).
Ikhsan, I., & Hipi, M. A. (2011). Analisis Pengaruh Pembebanan Terhadap Kinerja Kincir Angin Tipe Propeller Pada Wind Tunnel Sederhana. Universitas Hasanuddin, Jurusan Mesin Fakultas Teknik. Makassar: Universitas Hasanuddin.
Jones, R., Poongodi, P., & S., B. L. (2011). Fuzzy Assisted PI Controller with Anti-reset Wind Up for Regulating Pressure in a Hypersonic Wind Tunnel. IJCA, 29-33.
Kalmikov, A. (2017). Wind Power Fundamentals (Vol. I). Cambridge: ResearchGate.
NAE,  C.  A.  (2013).  Blowdown  Wind  Tunnel  Control  using  An  Adaptive  Fuzzy  PI  Controller.
INCAS Bulletin, 5(3), 89-88. doi:10.13111/2066-8201.2013.5.3.10
Prasetiya, W. E. (2010). Rancang Bangun Sistem Pengaturan Kecepatan Angin Wind Tunnel untuk  Keperluan  Laboratorium. Institut  Teknologi  Sepuluh  November, Teknik  Fisika.
Surabaya: ITS.
Putri, R. I., Fauziyah, M., & Setiawan, A. (2012). Simulation of Adaptive Fuzzy PI Speed Control for  Centrifugal  Machine. International  Journal  of  Engineering  Research  and Development, 4(4), 16-21.
Wijaya, A. (2010). Static Pressure Distribution and Nozzel and Velocity in the Wind Tunnel Test Section. Depok: Gunadarma University Library.
Yusuf, M., Alrijadjis, & Legowo. (2011). Desain Sensor Kecepatan Angin dengan Kontrol Adaptif untuk Anemometer Tipe Thermal. Surabaya: ITS.