## Kontrol Kecepatan Putaran Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM) Menggunakan PID, FLC Dan ANFIS

## Machrus Ali, Muhlasin
Teknik Elektro , Fakultas Teknik, Universitas Darul Ulum Jalan Gus Dur 29A, Jombang 0321-877157 E-mail: machrus7@gmail.com , doktormuhlasin@gmail.com

## ABSTRAK
Permanent Magnet Syschronous Machine (PMSM) mempunyai torsi yang rendah dalam sejumlah  aplikasi  spesifik,  sehingga  diperlukan  model  kontrol  yang  baik.  PMSM menggunakan  prinsip  percobaan  faraday  dengan  memutar  magnet  dalam  suatu kumparan dengan memanfaatkan sumber energi lain.. Saat magnet bergerak dalam suatu kumparan  atau  sebaliknya.  Putaran  mesin  akan  terjadi  perubahan  fluks  gaya  magnet dalam  kumparan  dan  menembus  tegak  lurus  terhadap  kumparan  sehingga  timbul  beda potensial  antara  ujung  kumparan.  Itu  disebabkan  adanya  perubahan  fluks  magnetik. Untuk  mendapatkan  metode  control  yang  paling  baik,    diperlukan  perbandingan beberapa  model  control  kecepatan.  Dalam  penelitian  ini  membandingkan  control kecepatan  PMSM  tanpa  kontroller,  menggunakan  PID  kontroller,  menggunakan  FLC kontroller,  dan  menggunakan  ANFIS  kontroller.  Dari  hasil  simulasi  menunjukkan bahwa  model  terbaik  pada  ANFIS  kontroller  yaitu  paling  mendekati  Speed  reff  (300 rpm)  adalah  ANFIS  didapatkan  profile  putaran  dengan  undershot  terkecil    sebesar 300.015  rpm  pada  saat  t  =  0.0055  detik  dan  steady  state  pada  300.02  rpm  pada  0.004 detik, didapatkan profile arus output terbaik pada FLC = 3.39 A, sedang pada ANFIS = 3.38  A,  didapatkan  profile  torsi  terbaik  (overshot  terkecil)  pada  ANFIS  controller sebesar    0.28  pu,  didapatkan  profile  tegangan  terbaik  (paling  kontinyu)  pada  ANFIS controller  sebesar  300.03.  Hasil  penelitian  ini  akan  dijanjutkan  dengan  penggunaan kecerdasan buatan lainnya.
Kata Kunci: Kontrol kecepatan, Anfis, flc, pid, permanent magnet synchronous machine

## PENDAHULUAN Synchronous Reluctance Machines
Synchronous reluctance Machines memanfaatkan desain  rotor  keengganan  tetapi  menggunakan belitan  ac  3  fase  standar.  Sangkar  induksi  pada rotor  memberikan  torsi  start,  tetapi  begitu  mesin mendekati  kecepatan  sinkron,  torsi  keengganan akan menyinkronkan mesin dengan suplai. Mesin listrik  yang  secara  dapat  dioperasikan  baik sebagai  generator  ataupun  sebagai  motor. Generator  adalah  salah  satu  mesin  listrik  yang bekerja berdasarkan energi gerak / mekanik yang kemudian  mengubahnya  menjadi  energi  listrik yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  kehidupan sehari-hari.  Fluks  magnet  dapat  diubah  dengan menggerakkan  magnet  di  koil  atau  sebaliknya dengan memanfaatkan sumber energi lain, seperti angin  dan  air  untuk  memutar  bilah  turbin sehingga  mereka  menggerakkan  magnet.  Jika sebuah  konduktor  bergerak  untuk  memotong medan  magnet  akan  ada  perbedaan  tegangan
pada  ujung  konduktor(Djalal,  Imran,  Ali,  & Setiadi, 2017).

## PEMBAHASAN
Meskipun  Synchronous  reluctance  Machines memiliki  torsi  rendah,  mereka  dapat  digunakan dalam  sejumlah  aplikasi  spesifik(Morel,  Rétif, Lin-Shi,  &  Valentin,  2008),  di  mana  kontrol kecepatan  yang  tepat  diperlukan  untuk  memutar serat dengan  ketebalan konstan. PMSM biasanya mesin  tiga  fase,  meskipun  banyak  desain  baru memiliki nomor fase lainnya(Chapman, 2002)(Budiman, Ali, & Djalal, 2017)(Ali, 2012). Operasi  pada  dasarnya  mirip  dengan  mesin sinkron medan-luka besar dengan satu pengecualian penting, PMSM biasanya dioperasikan  dari  elektronik  tenaga  variabel kecepatan  dan  tidak  beroperasi  pada  kecepatan tetap  tunggal. Proportional  Integral  Derivative (PID) Controller (H.  Kusuma,  Ali,  &  Sutantra, 2017)(Arrohman,  Fajardika,  Muhlasin,  &  Ali,
2017), Fuzzi  Logic  Controller (FLC)(Raikhani, Ali,  Ajiatmo,  &  Budiman,  2016),  dan Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS)(Ali, Hunaini, & Hartlambang, 2015) sering digunakan untuk  mengatasi  permasalah  optimasi  system. Kontroller tersebut telah banyak digunakan untuk menyelesaikan  permasalahan  optimasi  kontrol motor(Hartlambang,  Ali,  &  Raikhani,  2015), optimasi turbin angin(Rachman, Muttaqin, & Ali, 2017),  optimasi  wind  diesel(Arrohman  et  al., 2017),  optimasi  mikrohidro(Kadaryono,  Ali, Muhlasin,  &  Budiman,  2016),  optimasi  photo voltaic(Octavian,  Ari;  Darmawan,  Hofman; Nurohmah,  Hidayatul;  Ali,  2018)(Dripoyono, Henrdo;  Candra,  Dwi,  Septa;  Ajiatmo,  Dwi;, Budiman,  Budiman;  Ali,  2018),  optimasi  steer kendaraan(Ali,  Hunaini,  Robandi,  &  Sutantra, 2015)(D.  H.  Kusuma,  Ali,  &  Sutantra,  2017), rekonfigurasi  jaringan  listrik(Ali,  Ajiatmo,  & Djalal, 2017)(Nurohmah, Raikhani, & Ali, 2017), dan optimasi lainnya.

## PID Kontroller
Proportional  Integral  Derivative  Controller adalah controller suatu  sistem  instrumentasi dengan  karakteristik  adanya  umpan  balik  pada sistem  tersebut.  Komponen  PID  terdiri  dari  3 jenis konstanta, yaitu Proportional, Integratif, dan Derivatif.  Ketiga  konstanta  dapat  dipakai bersamaan  maupun  sendiri-sendiri,  tergantung dari  respon  yang  kita  inginkan  terhadap  suatu plant . PID  adalah  kontrol  yang  menggunakan komponen  proportional,  integratif,  dan  derivatif. Kontrol  PID  adalah  sistem  kontrol  gabungan antara kontrol proporsional, integral, dan turunan (derivative). Pada metode ini, penalaan dilakukan dalam  kalang  tertutup  dimana  masukan  referensi yang  digunakan  adalah  fungsi  tangga  (step). Pengendali  pada  metode  ini  meliputi  pengendali proporsional (Kp), integral (Ki), derivative (Kd)..

## Fuzzy Logic Controller (FLC)
Pada  penelitian  kali  ini  digunakan  metode fuzzy logic untuk memproses dan mengatur  nilai masukkan  referensi  kecepatan  yang  telah  di masukkan. Fuzzy  logic  controller menggunakan variabel linguistik bukan variabel numerik(Sivanandam,  Sumathi,  &  Deepa,  2007). Dalam  sistem  kontrol,  kesalahan  antara  sinyal referensi dan sinyal output kesalahan sinyal dapat dijelaskan sebagai misalnya :
NB
: Negative Big
NS : Negative Small
Z : Zero PS : Positive Small PB : Positive Big Rule  base yang  akan  digunakan  di  tunjukkan pada  tabel  kesalahan  yang  terdiri  dari  5  anggota dan memiliki keluaran sebanyak 25 anggota.
Tabel 1 Rule Base Function
e/de  NB NS Z PS PB NB NB
NB  NB  NM Z NS NB  NM  NS Z PM Z NB NS Z PS PB PS NM Z PS PM PB PB Z PM PB PB PB Dalam software MATLAB simulink tersedia Fuzzy Logic Toolbox dimana memiliki 5 jenis Graphic User Interface (GUI) untuk merancang fuzzy inference system (FIS). Berikut merupakan 5 jenis Graphic User Interface (GUI):
1. Fis Editor
2. Membership function
3. Rule editor
4. Rule viewer
5. Surface viewer
Gambar 1. Fuzzy Inference System pada Matlab
Rule editor pada FLC dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Rule Editor FLC.
Rule Viewer FLC dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Rule Viewer FLC

## Surface Viewer FLC dapat dilihat pada Gambar
4.
Gambar 4. Surface Viewer FLC
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)  adalah  penggabungan  mekanisme Fuzzy  Inference  System  (FIS)  yang  dijelaskan dalam  arsitektur  Neural  Network  (NN).  Dalam simulasi,  arsitektur  ANFIS  digunakan  untuk memodelkan fungsi-fungsi
nonlinier,
mengidentifikasi  komponen-komponen  nonlinear secara  online  dalam  sistem  kontrol.  Metodologi baru  berdasarkan  ANFIS  untuk  memperkirakan sudut  pandang  kendaraan.  Ukuran  tersebut  telah divalidasi dengan membandingkan model CARSIM  yang  diusulkan,  yang  merupakan perangkat lunak yang divalidasi secara eksperimental(Jang,  1993).  FIS  yang  digunakan adalah  model  fuzzy  tingkat  pertama  dari  model Tagaki-Sugeno-Kang (TSK)
dengan pertimbangan  kesederhanaan  dan  kemudahan komputasi.(Nafiardi,  Rizqi;  Fatkhur,  Marsul; Muhlasin,  Muhlasin;  Askan,  Askan;  Ali,  2018) Urutan  pertama  mekanisme  inferensi  fuzzy  TSK dengan dua input x dan y (Gambar. 5). Rule base dengan dua aturan fuzzy if-then, seperti di bawah ini:
Rule 1 : if x is A1 and y is B1 then f1 = p1x + q1y + r1
Rule 2 : if x is A2 and y is B2 then f2 = p2x + q2y + r2
Input: x dan y. konsekuen jika f.

## Gambar 5. Fuzzy inference system
Struktur  ANFIS dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Struktur ANFIS
Hasil  training  data  ANFIS  yang  diambil  dari data PID dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil training test data ANFIS

## Permanent Magnet Synchronous Machine
Gambar 5. Simulink MSM (Chapman, 2002)
Simulink  konversi  dq  ke  abc  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Konversi sumbu dq ke abc
Gambar  PWM  inverter  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. PWM inverter

## Parameter Mesin
Mesin tiga fase dengan nilai 1,1 kW, 300 V, 300 rpm diumpankan oleh inverter PWM. Inverter  PWM  dibangun seluruhnya dengan  blok  Simulink®  standar. Keluarannya melewati  blok  Sumber  Tegangan  Terkendali sebelum  diterapkan  pada  belitan  stator  blok PMSM. Torsi  beban  yang  diterapkan  pada  poros mesin pada awalnya diatur ke nilai nominalnya (3 Nm) dan turun menjadi 1 Nm pada t = 0,04 dtk.
Dua  loop  kontrol  digunakan. Loop  dalam mengatur  arus  stator  motor. Lingkaran  luar mengontrol  kecepatan  motor.  Arus  stator  cukup "berippel"  yang  diharapkan  ketika  menggunakan inverter PWM. Juga, amplitudo arus ini berkurang  pada  t  =  0,04  s,  ketika  beban berkurang. Rippel  yang  diperkenalkan oleh inverter  PWM  juga  diamati  dalam  bentuk gelombang  elektromagnetik  torsi  Te. Namun, inersia  motor  mencegah  kebisingan  ini  muncul dalam bentuk gelombang kecepatan motor.
Analisa Dan Pembahasan Desain PMSM dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Desain model kontroller
Profile arus output (i s ) dalam ampere, dapat dilihat pada gambar  9(a), 9(b), dan 9(c).
9.(a)
9.(b)

## 9. (c)
Gambar 9. Desain (a) Arus output  3 phasa,
(b) Arus saat transien, (c) arus saat steady state
Dari  gambar  9.(a),  9.(b),  dan  9(c)  menunjukkan bahwa  profile  arus  outpun  terbaik  pada  FLC controller. Pada saat transien dihasilkan overshot pada Tanpa Kontrol = 56.79 A, pada PID = 56.78 A,  pada  FLC  =  15.26  A, dan  ANFIS  =  16.85  A. Pada  steady  state  tanpa  control  =  0.98  A,  pada PID  =  0.99  A,  pada  FLC  =  3.39  A,  dan  pada ANFIS = 2.45 A.
Profile  Torsi  yang  didapatkan  dapat  dilihat  pada gambar 10(a) dan 10(b)
1
0(a). profile saat transien

## 10 (b) saat steady state
Gambar  10.  (a)  Profile  Torsi  PMSM  sat transien  dan  10(b)  profile  torsi  PMSM saat steady state.
Dari gambar 10.(a) dan 10.(b) menunjukkan bahwa profile torsi terbaik (overshot  terkecil)  pada  ANFIS  controller.  Pada saat  transien  dihasilkan  overshot  pada  Tanpa Kontrol  =  59.19  pu,  pada  PID  =  59.19  pu,  pada FLC = 1.32 pu, dan ANFIS = 0.28 pu.
Profile  Tegangan  yang  didapatkan  dapat  dilihat pada Gambar 11(a) dan 11(b).
1
1(a). saat transien

## 11(b) saat steady state
Gambar  11.  (a)  saat  Transien,  (b)  saat  steady state Profile tegangan PMSM
Dari gambar 11.(a) dan 11.(b) menunjukkan  bahwa  profile  tegangan  terbaik (paling  kontinyu)  pada  ANFIS  controller.  Pada saat  transien  dihasilkan  frekuensi  tegangan  pada Tanpa  Kontrol  sebesar  296.8  Volt  dengan frekuensi  luaran  6.666  Hz,  pada  PID  sebesar 298.4  Volt  dengan  frekuensi  luaran  8.33  kHz, pada  FLC  sebesar  300.2  Volt  dengan  frekuensi luaran 8.75 kHz, dan ANFIS sebesar 300.03 Volt dengan frekuensu luaran 8.84 kHz.
Gambar putaran mesin we (rad) bisa dilihat pada gambar 12.a dan 12.b .
12.(a)

## 12.(b)
Gambar  12.  (a).  Gambar  putaran  mesin dalam  radian  (rad)  dan  (b).  jika diperbesar (zoom)
Dari gambar 12.(a) dan 12.(b)
menunjukkan bahwa model yang paling mendekati  Speed  reff  (300  rpm)  adalah  ANFIS dengan  undershot  terkecil    sebesar  300.015  rpm pada  saat  t  =  0.0055  detik  dan  steady  state  pada 300.02  rpm  pada  0.004  detik.    Tanpa  control terjadi  undershot  sebesar  297  rpm  pada  saat t=0.0055  detik  dan  steady  state  pada  299  rpm pada  0.004  detik.  PID  control  terjadi  undershot
sebesar  298.3  rpm  pada  saat  t=0.0055  detik  dan steady state pada 300.3 rpm pada saat 0.04 detik. FLC terjadi undershot sebesar 0.002 pu pada saat t=0.0055  detik  dan  steady  state  pada  300.3  rpm pada saat 0.004 detik.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  model yang  paling  mendekati  Speed  reff  (300  rpm) adalah ANFIS didapatkan profile putaran dengan undershot terkecil  sebesar 300.015 rpm pada saat t  =  0.0055  detik  dan  steady  state  pada  300.002 rpm  pada  0.004  detik,  didapatkan  profile  arus output  terbaik  pada  FLC  =  3.39  A,  didapatkan profile  torsi  terbaik  (overshot  terkecil)  pada ANFIS  controller  sebesar    0.28  pu,  didapatkan profile tegangan terbaik (paling kontinyu) sebesar 300.03  Volt  dengan  frekuensu  luaran  8.84  kHz. Secara  keseluruhan  dapat  dinyatakan  bahwa desain control terbaik pada ANFIS controller.

## PUSTAKA
Ali,  M.  (2012).  Kontrol  Kecepatan  Motor  DC Menggunakan PID Kontroler Yang Ditunning  Dengan  Firefly  Algorithm. Intake : Jurnal Penelitian Ilmu Teknik Dan
Terapan , 3 (2), 1–10.
Ali,  M.,  Ajiatmo,  D.,  &  Djalal,  M.  R.  (2017).
Aplikasi Modified-Imperialist- Competitive-Algorithm  (MICA)  Untuk Merekonfigurasi  Jaringan  Radial  Tenaga Listrik Pada Penyulang Mojoagung. JEEE- U  (Journal  of  Electrical  and  Electronic Engineering-UMSIDA) , 1 (2), 49–53. https://doi.org/10.21070/jeee-u.v1i2.1020
Ali,  M.,  Hunaini,  F.,  &  Hartlambang,  G.  Y. (2015).  Optimisasi  Kontrol  Kemudi  Mobil
Listrik  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS). Intake : Jurnal Penelitian Ilmu Teknik Dan
Terapan , 6 (2), 16–34.
Ali,  M.,  Hunaini,  F.,  Robandi,  I.,  &  Sutantra,  N. (2015).  Optimization  of  active  steering control  on  vehicle  with  steer  by  wire system  using  Imperialist  Competitive Algorithm (ICA). In 2015 3rd International  Conference  on  Information and  Communication  Technology  (ICoICT) (pp. 500–503). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2015.7231 475
Arrohman,  M.,  Fajardika,  R.,  Muhlasin,  &  Ali, M.  (2017).  Optimasi  Frekuensi  Kontrol pada Sistem Hybrid Wind-Diesel
Menggunakan  PID  Kontroler  Berbasis ACO dan MFA. In SAINTEK II-2017, UB, Malang (pp. 124–127).
Budiman,  Ali,  M.,  &  Djalal,  M.  R.  (2017).
Kontrol  Motor  Sinkron  Permanen  Magnet Menggunakan Algoritma Firefly. In SEMANTIKOM 2017, Universitas Madura (pp. 9–16). Retrieved from http://semantikom.unira.ac.id/2017/SEMA NTIKOM_2017_paper_3.pdf
Chapman,  P.  L.  (2002).  Permanent-Magnet
Synchronous  Machine  Drives. Simulation . https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2003.0 9.035
Djalal,  M.  R.,  Imran,  A.,  Ali,  M.,  &  Setiadi,  H. (2017).  Modifikasi  Desain  PID  Controller
Pada  Permanent  Magnet  Synchronous Motor Dengan Flower Pollination
Algorithm. Jurnal  Teknik  Elektro-ITP ,
6 (2), 163–169. Retrieved
from https://ejournal.itp.ac.id/index.php/telektro/ article/view/652
Dripoyono,  Henrdo;  Candra,  Dwi,  Septa;
Ajiatmo,  Dwi;,  Budiman,  Budiman;  Ali, M.  (2018).  Penggunaan  ACO  dan  FA Dalam  Mengoptimalkanasikan  Kontroler PID Untuk Shading Parsial pada Photovoltaic. SinarFe7 , 1 (1),  35–39.
Retrieved from https://ejournal.fortei7.org/index.php/Sinar Fe7/article/view/27 Hartlambang,  G.  Y.,  Ali,  M.,  &  Raikhani,  A.
(2015).  Unjuk  Kerja  Kecerdasan  Buatan
(Artificial Intelligence) Dalam Mengoptimalkan  Kecepatan  Motor  Dc Dengan  Menggunakan  Metode  Imperalistt
Competitive  Alghorithm  (ICA). Intake :
Jurnal  Penelitian  Ilmu  Teknik  Dan Terapan , 6 (1),  51–67.  Retrieved  from http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake /article/view/368
Jang, J. S. R. (1993). ANFIS: Adaptive-Network- Based  Fuzzy  Inference  System. IEEE Transactions  on  Systems,  Man  and Cybernetics , 23 (3), 665–685. https://doi.org/10.1109/21.256541
Kadaryono,  Ali,  M.,  Muhlasin,  &  Budiman.
(2016).  Desain  Pengaturan  Covernor Menggunakan Proportional Integral
Derivative  (PID)  Pada  Sistem  Pembangkit
Listrik  Tenaga  Mikro  Hidro  (PLTMH)
Berbasis  Particle  Swarm  Optimization (PSO). Intake :  Jurnal  Penelitian  Ilmu Teknik Dan Terapan , 7 (1), 40–54.
Retrieved
from http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake /article/view/385
Kusuma,  D.  H.,  Ali,  M.,  &  Sutantra,  N.  (2017). The  comparison  of  optimization  for  active steering  control  on  vehicle  using  PID controller  based  on  artificial  intelligence techniques. In Proceedings - 2016 International  Seminar  on  Application  of Technology for Information and Communication, ISEMANTIC 2016 . Semarang: IEEE Conference. https://doi.org/10.1109/ISEMANTIC.2016.
7873803
Kusuma, H., Ali, M., & Sutantra, N. (2017). The comparison  of  optimization  for  active steering  control  on  vehicle  using  PID controller  based  on  artificial  intelligence techniques.  In Proceedings  -  2016  IEEE- International  Seminar  on  Application  of Technology for Information and Communication, ISEMANTIC 2016 .
https://doi.org/10.1109/ISEMANTIC.2016. 7873803
Morel,  F.,  Rétif,  J.  M.,  Lin-Shi,  X.,  &  Valentin,
C. (2008). Permanent magnet synchronous machine  hybrid  torque  control. IEEE Transactions  on  Industrial  Electronics ,
55 (2), 501–511. https://doi.org/10.1109/TIE.2007.911938 Nafiardi,  Rizqi;  Fatkhur,  Marsul;  Muhlasin,
Muhlasin;  Askan,  Askan;  Ali,  M.  (2018). Optimasi  Kontroller  CES  dan  ANFIS Untuk  Meredam  Osilasi  Frekuensi  Pada Mikrohidro
Berbasis Ant Colony
Optimization. SinarFe7 , 1 (1),  46–51.
Retrieved from
https://ejournal.fortei7.org/index.php/Sinar
Fe7/article/view/30 Nurohmah,  H.,  Raikhani,  A.,  &  Ali,  M.  (2017). Rekonfigurasi  Jaringan  Distribusi  Radial Menggunakan Modified Firefly Algorithms (MFA) Pada Penyulang Tanjung Rayon Jombang. JEEE-U (Journal  of  Electrical  and  Electronic Engineering-UMSIDA) , 1 (2), 13.
https://doi.org/10.21070/jeee-u.v1i2.1064
Octavian,  Ari;  Darmawan,  Hofman;  Nurohmah,
Hidayatul;  Ali,  M.  (2018).  Optimasi  Dual Axis Tracking Untuk Photovoltaic
Berbasis  Firefly  Algorithm  dan  Ant Colony Optimization. SinarFe7 , 1 (1), 177– 182. Retrieved from https://ejournal.fortei7.org/index.php/Sinar
Fe7/article/view/59 Rachman, M. F., Muttaqin, S., & Ali, M. (2017).
Penggunaan Metode Imperialist Competitive Algorithm (ICA) untuk
kontrol  Frekuensi  pada  Wind-Turbine  dan Hybrid Wind-Diesel. In SAINTEK II-2017, UB,  Malang (pp.  99–102).  Malang: Universitas Brawijaya, Malang. Raikhani,  A.,  Ali,  M.,  Ajiatmo,  D.,  &  Budiman.
(2016). Desain Optimal Automatic Voltage
Regulator  Pada  Pembangkit  Listrik  Mikro Hidro Menggunakan Fuzzy Logic Controller. Intake :  Jurnal  Penelitian  Ilmu Teknik Dan Terapan , 7 (1), 30–39. Retrieved from http://ejournal.undar.ac.id/index.php/intake
/article/view/384 Sivanandam,  S.  N.,  Sumathi,  S.,  &  Deepa,  S.  N. (2007). Introduction  to  fuzzy  logic  using MATLAB . Introduction  to  Fuzzy  Logic using MATLAB .
https://doi.org/10.1007/978-3-540-35781-0