## SISTEM KENDALI KECEPATAN KONVEYOR DENGAN BEBAN BERUBAH BERBASIS HIBRID FUZZY LOGIC- PID
Rizky Abdillah 1* , Rosdiana 2
Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh, Jalan Batam, Muara Satu, Lhokseumawe, 24353 Indonesia.
Riwayat artikel: Received: 18 Juli 2023 Accepted: 30 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Hybrid Fuzzy Logic-PID; Konveyor; Kecepatan; Motor DC.
Corespondent Email: rizky.180150082@mhs.unimal .ac.id
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Teknologi kontrol automatik sangat dibutuhkan untuk memberikan kemudahan dalam perancangan alat kontrol. Salah satu penerapannya dalam perancangan  alat  pengontrol  kecepatan  putar  motor  DC  pada  konveyor penyortir barang. Motor listrik DC adalah alat yang dapat mengubah energi listrik  menjadi  energi  kinetik/gerak.  Sebuah  motor  DC  membutuhkan tegangan  arus  searah  (DC)  untuk  beroperasi.  Tujuan  dari  skirpsi  ini  yaitu membuat  pengontrol  kecepatan  (RPM)  motor  DC  pada  konveyor  penyortir barang,  mengendalikan  kecepatan  motor  DC  agar  tetap  terjaga  kestabilan meskipun  dengan  beban  yang  berubah,    mengaplikasikan  Hibrid  Fuzzy Logic-PID  pada  pengendali  kecepatan  motor  DC  pada  konveyor  penyortir barang.  Penelitian  ini  menggunakan 3  sensor  sebagai  feedback  yaitu  sensor kecepatan,  sensor  tegangan  dan  sensor  arus.    Kontrol  PID  dibuat  dengan menggunakan  PID  tuner  pada  matlab  dan  mendapatkan  hasil  parameter Kp=0,2  Ki=0,072  Kd=0,03036.  Pada  fuzzy  logic  memiliki  nilai  output sebanyak  5  yaitu  SK  =0,2  K=0,25  Sd=0,3  B=0,35  SB=0,4.  Hasil  penelitian menunjukan  sistem  dapat  terealisasikan,  konveyor  dapat  tetap  stabil  pada setpoint  dengan  beban  berubah  sebanyak  5  kali  perubahan.  Pada perbandingan  metode  pengontrolan  PID  dengan  Hibrid  Fuzzy  Logic–PID  , metode  PID  cepat  mendapatkan  nilai  settling  time  namun  terjadi  overshoot yang  cukup  tinggi  ,  berbeda  dengan  Hibrid  Fuzzy  Logic-PID  yang mendapatkan  nilai  settling  time  yang  sedikit  lambat  namun  mendapatkan hasil overshoot yang rendah.
Abstract. Automatic control technology is needed to provide convenience in designing  control  devices.  One  of  its  applications  is  in  the  design  of  a  DC motor rotating speed controller on a goods sorting conveyor. The purpose of this thesis is to make a DC motor speed controller (RPM) on a goods sorting conveyor, to control the speed of a DC motor to maintain stability even with changing loads, to apply Hybrid Fuzzy Logic-PID to controlling the speed of a  DC  motor  on  a  goods  sorting  conveyor.  This  study  uses  3  sensors  as feedback,  namely  speed  sensor,  voltage  sensor  and  current  sensor.  PID control  is  made  using  the  PID  tuner  in  matlab  and  obtains  the  parameter Kp=0.2  Ki=0.072  Kd=0.03036.  In  fuzzy  logic,  it  has  an  output  value  of  5, namely SK = 0.2 K = 0.25 SD = 0.3 B = 0.35 SB = 0.4. The results showed that the system can be realized, namely the conveyor can remain stable at the set  point  with  a  change  in  load  of  5  times  the  change  in  load  weight.  In  a comparison  of  the  PID  control  method  with  the  Hybrid  Fuzzy  Logic–PID method,  the  PID  quickly  obtains  a  settling  time  value  but  a  fairly  high overshoot occurs, in contrast to the Fuzzy Logic-PID Hybrid which obtains a slightly slower settling time value but obtains a low overshoot.
1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi  sistem  kendali  saat  ini  begitu  pesat, salah  satunya  adalah  teknik  kendali  otomatis, baik  secara  teori  maupun  praktek.  Teknik kontrol otomatis diperlukan untuk memberikan kemudahan  dalam  perancangan  alat  kontrol. Sehingga  didapatkan  suatu  desain  kontrol dengan  stabilitas  dan  performa  yang  tinggi pada  sistem  kontrol.  Salah  satu  aplikasinya adalah  pada  perancangan  alat  sebagai  alat pengontrol  kecepatan  putar  motor  DC  pada konveyor pemilah barang[1][2].
Dalam  sistem  kendali  dunia,  motor  DC sangat dikenal dan dihormati. Motor listrik DC merupakan  suatu  alat  yang  dapat  mengubah energi  listrik  menjadi  energi  gerak.  Itu  bisa disebut  motor  arus  searah.  Motor  DC membutuhkan  tegangan  arus  searah  (DC) untuk beroperasi. Motor DC merupakan motor yang  mudah  digunakan  sehingga  sering diaplikasikan dalam berbagai keperluan, seperti  peralatan  industri  dan  rumah  tangga. Namun  pada  saat  mengaplikasikan  kecepatan motor  DC  sering  terjadi  pengurangan  beban yang ada sehingga kecepatannya tidak konstan[3][4].
Fuzzy Logic Controller (FLC) memberikan alternatif  metode  kontrol,  dimana  kelemahan dari  kontrol  PID  seperti  kontrol  untuk  sistem non-linier  kompleks  dapat  dilakukan  bahkan pada  sistem  non-linier  yang  tidak  jelas.  tidak seperti  PID,  dimana  untuk  mengontrol, pertama-tama  Anda  harus  memodelkan  sistem sebagai  fungsi  transfer,  FLC  bertindak  seperti bagaimana manusia mempelajari dan membandingkan  semua  input  dengan  batasan tertentu  untuk  menghasilkan  sebuah  output. Dari  latar  belakang  diatas  maka  penulis melakukan  penelitian  ini  dengan  judul  skripsi “Kontrol Kecepatan Carrier Conveyor Dengan Perubahan  Beban  Berbasis  Hybrid  Fuzzy Logic-PID”[5][6].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Motor DC
Motor  DC  adalah  jenis  motor  listrik  yang bekerja  menggunakan  sumber  tegangan  DC. Arah  putaran  motor  DC  ditentukan  oleh  arus maju atau arus balik atau tegangan positif dan tegangan  negatif  pada  motor  DC.  Sedangkan kecepatan motor DC ditentukan oleh
perubahan tegangan kumparan pada motor DC. Biasanya rangkaian H bridge digunakan untuk mengubah  arah  putaran  motor  sedangkan untuk kecepatan menggunakan variable resistor atau potensiometer. Kendali manual ini terkadang  tidak  dapat  diterapkan  pada  kondisi tertentu seperti pintu otomatis, garasi otomatis, pagar otomatis, dan lain-lain yang membutuhkan  gerak  yang  dikendalikan  oleh aktuator, sehingga diperlukan sistem kendali[7].
2.2 Pulse Width Modulation (PWM) PWM  adalah  proses  perbandingan antara sinyal pembawa dan sinyal modulasi sehingga  menghasilkan  sinyal  persegi dengan  lebar  pulsa  yang  berbeda.  Lebar pulsa  dapat  disesuaikan  dengan  siklus tugas. Duty cycle adalah persentase periode sinyal  high  dan  periode  sinyal  low, persentase  duty  cycle  akan  berbanding lurus  dengan  tegangan  rata-rata  yang dihasilkan. Sinyal PWM memiliki lebar pulsa yang  bervariasi  dengan  siklus  tugas.  Di bawah  ini  adalah  penjelasan  tentang  sinyal PWM[8].

## Gbr 1. Sinyal PWM
Secara  umum,  sinyal  PWM  akan  tetap ON  (High)  untuk  waktu  yang  ditentukan, kemudian  akan  OFF  (Low)  selama  sisa periodenya.  Sebagai  pengguna,  Anda  dapat menentukan  berapa  lama  PWM  dalam posisi  ON.  Caranya  adalah  dengan mengontrol duty cycle dari PWM. Pada saat PWM dalam posisi ON maka duty cycle atau duty  cycle  memiliki  nilai  100%.  Sedangkan pada saat PWM OFF disebut juga PWM pada posisi  duty  cycle  0%.  Untuk  menghitung siklus tugas PWM, Anda dapat menggunakan rumus berikut:
𝐷𝑢𝑡𝑦 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒  =  𝑡𝑂𝑁 / (𝑡𝑂𝑁  +  𝑡𝑂𝐹𝐹)

## 2.3 Konveyor
Konveyor  adalah  suatu  sistem  mekanik yang berfungsi untuk memindahkan barang dari  satu  tempat  ke  tempat  lain.  Konveyor banyak  digunakan  di  industri  untuk pengangkutan  barang  dalam  jumlah  besar dan  secara  berkelanjutan.  Pada  kondisi tertentu  konveyor  banyak  digunakan karena  memiliki  nilai  ekonomis  yang  lebih tinggi  dibandingkan  alat  transportasi  berat seperti  truk  dan  mobil  pengangkut. Konveyor  membuat  penanganan  material lebih  mudah  dan  lebih  efektif.  Konveyor dapat  memobilisasi  barang  dalam  jumlah banyak dan terus menerus dari satu tempat ke  tempat  lain.  Pemindahan  tempat  harus memiliki  lokasi  yang  tetap  agar  sistem konveyor memiliki nilai ekonomis. Kelemahan  dari  sistem  ini  adalah  tidak memiliki  fleksibilitas  ketika  lokasi  barang yang  dimobilisasi  tidak  tetap  dan  jumlah barang yang masuk tidak kontinyu[9].

## 2.4 Arduino Uno
Arduino  Uno  adalah  papan  mikrokontroler berbasis ATmega328. Arduino UNO memiliki 14  pin  input  dan  output  digital,  6  diantaranya dapat  digunakan  sebagai  output  PWM  yaitu pin  5,  6,  7,  8,  9,  10  dan  11  dan  3  dengan resolusi 8 bit.
Gbr 2. Arduino Uno R3
Arduino  UNO  juga  memiliki  6  pin  analog input yaitu pada pin A0-A5 dengan resolusi 10 bit,  16  MHz  orcrystal  oscillation,  koneksi USB,  power  jack,  ICSP  header,  dan  tombol reset.  Arduino  UNO  berisi  semua  yang diperlukan  untuk  mendukung  mikrokontroler, dengan mudah menghubungkannya ke komputer dengan kabel USB atau memasoknya  dengan  adaptor  AC  ke  DC  atau menggunakan baterai untuk memulai[10].
2.5 Motor Driver
Driver  motor digunakan sebagai penghubung  antara  mikrokontroler  dan motor  DC.  Driver  motor  ini  digunakan karena arus yang keluar dari mikrokontroler  tidak  mampu  memenuhi kebutuhan  motor  DC.  IC  L298N  dapat digunakan  untuk  menggerakkan  empat motor  DC  setengah  jembatan  atau  dua motor DC jembatan penuh. IC ini memiliki 4 pin  input  yang sesuai  dengan  4  pin  output. Selain  itu juga  terdapat 2  pin  enable  untuk pin output 1,2 dan pin output 3,4[11].

## Gbr 3. Motor Driver L298N
2.6 Sensor Optocoupler Optocoupler adalah komponen elektronika yang berfungsi sebagai penghubung berdasarkan  cahaya  optik.  Pada  dasarnya Optocoupler  terdiri  dari  2  bagian  utama  yaitu Transmitter  yang  berfungsi  sebagai  pengirim cahaya  optik  dan  Receiver  yang  berfungsi sebagai  pendeteksi  sumber  cahaya.  Setiap bagian  Transmitter  dan  Receiver  Optocoupler tidak memiliki hubungan penghantar rangkaian langsung,  melainkan  dibuat  sedemikian  rupa dalam satu paket komponen[12].
2.7 Sensor Arus
Sensor  arus  adalah  perangkat  yang mengukur  jumlah  arus  dalam  perangkat elektronik. Sensor arus biasanya terdiri dari rangkaian  elektronik  yang  mengubah  arus menjadi  tegangan  listrik.  Sensor  arus  yang biasa digunakan adalah chip ACS712. Sensor arus  bekerja  dengan  melewatkan  arus melalui tembaga yang didalamnya menghasilkan medan magnet yang ditangkap  oleh  IC  Hall  terintegrasi  dan diubah menjadi tegangan proporsional[13].
2.8 Sensor Tegangan
Sensor tegangan adalah perangkat yang mengukur tegangan  pada perangkat elektronik. Sensor tegangan pada umumnya
berupa  rangkaian  pembagi  tegangan  atau yang  biasa  disebut  dengan  pembagi tegangan.  Sensor  ini  didasarkan  pada prinsip  redaman  resistansi  dan  dapat membuat  tegangan  input  dari  terminal berkurang menjadi seperlima dari tegangan aslinya[14].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Sistem Kerja Alat
Diagram  menunjukkan  cara  kerja perangkat kontrol kecepatan motor konveyor. Dengan starting dan input berupa input  kecepatan  berupa  nilai  Setpoint, kemudian motor akan  berputar  dan  sensor rpm  membaca  nilai  rpm,  kemudian didapatkan  input  baru  berupa  nilai  error. kemudian  nilai  error  menjadi  parameter untuk  menentukan  nilai  Ki,  Kd  pada kontroler PID dan juga nilai Kp pada Logika Fuzzy.  masukan  kedua  pada  logika  fuzzy adalah  nilai  daya  yang  diperoleh  dari keluaran  pengontrol  yaitu  sensor  arus  dan tegangan.  Selanjutnya  sistem  akan  berjalan sesuai dengan setpoint yang diinginkan, jika tidak  sesuai  maka  sensor  akan  terus mengirimkan  nilai  error  sebagai  input system.
Gbr 4. Blok Diagram Sistem Kerja Alat

## 3.2 Rancangan Alat
Untuk  membangun  alat  ini  diperlukan komponen  utama  yaitu  pada  bagian  input terdapat  catu  daya,  stepdown,  dan  juga potensiometer  sebagai  pengatur  setpoint. Selanjutnya  pada  controller  adalah  Arduino Uno,  kemudian  plant  membutuhkan  driver motor  sebagai  penguat  motor  dc  dan  juga membutuhkan  motor  dc  itu  sendiri.  Dan terakhir  dibutuhkan  tiga  buah  sensor  untuk umpan  balik  yaitu  sensor  kecepatan,  sensor tegangan, dan sensor arus.
Gbr 5. Blok Diagram Sistem Kerja Alat
3.3 Rancangan Keseluruhan Alat
Pada perancangan ini yaitu menyatukan semua  komponen  sambil  melakukan percobaan  pada  setiap  komponen  yang telah  dipasang  menjadi  satu  kesatuan, berikut  adalah  gambar  rancangan  secara keseluruhan.

## Gbr 6. Rangkaiam Keseluruhan Alat
3.4 Rancangan Algoritma PID
Pada  penelitian  ini,  tahap  perancangan algoritma  kontrol  PID  dimulai  dari pencarian fungsi transfer plant menggunakan  Matlab.  Tahapan  selanjutnya adalah pencarian parameter PID
menggunakan  PID  tuner  block  di  matlab. Berikut  adalah  hasil  tuning  menggunakan tuner  PID.  Dari  hasil  tuning  dengan beberapa  kali  percobaan  pada  matlab didapatkan  nilai  Kp,  Ki  dan  Kd  pada  PID Tuner. Berikut adalah  nilai parameter yang didapatkan.
Gbr  7.  Tuning  Pada  Matlab  dengan  PID Tuner
Rizky  dkk
3.5 Rancangan Fuzzy Logic 3.5.1 Fuzzifier Design Dalam penelitian ini, untuk memudahkan pembuatan fungsi keanggotaan  dan  basis  aturan,  kami menggunakan  toolbox  fuzzy  di  Matlab. Dalam  penelitian  ini  fungsi  keanggotaan yang  digunakan  adalah  fungsi  segitiga. Jumlah  anggota  baik  input  maupun  output masing-masing adalah 5 buah. Untuk speed error input antara lain sebagai berikut.
Tabel 1. Batas Keanggotaan Error keanggotaan Variabel  Nilai Negatif Big NB -250 Negatif Small NS -125 Zero Error ZE 0 Positif Small PS 125 Positif Big PB 250 Gbr 8. Fungsi Keanggotaan Segitiga Untuk Error Tabel 2. Batas Keanggotaan Daya Keanggotaan Variable  Value Sangat minimal SMN 0 Minimal MN 5 Sedang S 10 Maximum MX 15 Sangat maximum  SMX 20 Gbr 9. Fungsi Keanggotaan Segitiga Untuk Daya Tabel 3. Batas Keanggotaan Kp Keanggotaan Variable Value Sangat Kecil SK 0.2 Kecil K 0.25
Sedang Sd 0.3 Besar B 0.35 Sangat Besar SB 0.4 Gbr 10. Fungsi Keanggotaan Segitiga Untuk

## Kp
3.5.2 Rulle Base Design

## Gbr 11. Transient Response
Grafik  diatas  menunjukan  dua  overshoot  , yaitu  overshoot  tinggi  (D)  dan  rendah  (H). Acuan  yang  dipakai  untuk  menentukan  titik yang ada pada gambar adalah nilai error E dan daya.  Error  bernilai  positif  ketika  kurva dibawah nilai setpoint dan negatif ketika kurva di atas setpoint , sedangkan daya bernilai besar saat  menuju  puncak  dan  akan  kecil  jika menuruni lembah, berikut adalah penjelasanya.
• Titik A
E  dan  daya  kecil,  untuk  itu  diperlukan  nila Kp yang besar agar segera mencapai setpoint.
• Titik B E  mulai  mengecil  dan  daya  mulai membesar,  untuk  itu  nilai  Kp  perlu  dikurangi untuk mencegah overshoot.
• Titik C,E,G,I dan K
E  bernilai  0,  daya  memiliki  nilai  yang sangat  bagus,  maka  Kp  di  set  di  titik  tengah nilai Kp (ZE)
• Titik D dan H
E  memiliki  nilai  yang  tidak  terlalu  besar, daya memiliki nila yang cukup besar, disini Kp di set kecil untuk mengurangi overshoot,
• Titik F dan J
E  memiliki  nilai  yang  tidak  terlalu  besar, daya  memiliki  nilai  sedang,  disini  Kp  di  set sedang untuk menghentikan undershoot.

## 3.5.3 Inference Mechanism dan

## Deffuzification
Pada  penelitian  ini  fungsi  aplikasi  yang digunakan  adalah  fungsi  MIN,  sedangkan komposisi  aturan  yang  digunakan  adalah MAX.  Metode  ini  sering  disebut  sebagai MAX-MIN atau metode Mamdani.
Deffuzifier melakukan deffuzifikasi untuk  mengubah  keluaran  proses  kontrol fuzzy  dari  besaran  fuzzy  menjadi  besaran real.
Pada
penelitian ini metode defuzzyfikasi yang digunakan adalah Center of  Gravity  karena  kemudahan  dalam penulisan  program  dan  juga  output keanggotaan  fuzzy  yang  digunakan  bersifat simetris.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Realisasi Rancangan Mekanik
Wujud  desain  mekanik  yang  dibuat berfungsi sebagai wadah komponen atau panel kontrol.  Panel  kendali  dibuat  menggunakan proyek  kotak  dengan  ukuran  panjang  25  cm, lebar  15  cm  dan  tinggi  15  cm.  Tampilan  atas panel  adalah  LCD  16x2  seperti  yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Dan  selanjutnya  adalah  conveyor  untuk mengangkut  barang  dengan  panjang  150  cm, lebar  20 cm  dan tinggi  15 cm.  Pada  konveyor terdapat  motor  DC  12  volt  dan  sensor optocoupler  sebagai  pembaca  rpm  dari  motor yang dapat dilihat pada Gambar 4.2 berikut ini.
Perwujudan desain elektronik dibuat sesuai dengan  desain  sistem  yang  terdiri  dari beberapa komponen. Komponen yang digunakan adalah sensor optocoupler, potensiometer,  sensor  tegangan,  sensor  arus, driver  l298n,  buck  converter,  arduino  uno  r3 dan power supply.
Gbr 12. Panel Box dan Konveyor Belt

## 4.2 Pemgujian Tanpa Beban
Pada  pengujian  tanpa  beban  ini digunakan 2 metode pembanding yaitu PID dan  Hybrid  Fuzzy  Logic-PID  dengan setpoint  150  rpm  dan  200  rpm.  Grafik berikut dihasilkan oleh kedua metode.

## Gbr 13. Grafik Pengujian 150 dan 200 Rpm Tanpa beban
4.3 Pengujian Dengan Berbeban
Pada penelitian ini load  test memiliki 5 variasi beban yang berbeda setiap 60 detik yaitu  1kg,  2kg,  3kg,  4kg  dan  5kg,  karena beban maksimum untuk model conveyor ini adalah 5 kg. Pengujian ini dilakukan selama 360 detik atau 6 menit dengan setpoint 150 rpm  dan  200  rpm.  Berikut  adalah  hasil pengujian  PID  dan  kontrol  sebagai pembanding.

## Gbr 14. Grafik Pengujian 150 dan 200 Rpm

## Tanpa beban
4.4 Analisa Hasil Pengujian
Berdasarkan  Tabel  4  dengan  setpoint 150  rpm  pada  percobaan  tanpa  beban  dan dengan  beban  kedua  metode  berhasil namun metode PID mendapatkan Overshoot yang  tinggi,  sedangkan  Fuzzy  Logic-PID Hybrid  mendapatkan  Overshoot  yang  kecil, sehingga  Hybrid  Fuzzy  Logic  -PID  lebih unggul dari metode PID.
Tabel 4. Analisa Pada Pengujian 150 Rpm Method  Setpoint Settling Time (second) C max Overshoot (%) PID 150 Rpm No Load 12 197 0,31% Hybrid Fuzyy Logic- PID 18 191 0,27% PID 150 Rpm With Load 5 166 0,11% Hybrid Fuzyy Logic- PID 12 158 0,05% Berdasarkan  Tabel  5  dengan  setpoint
200  rpm  pada  percobaan  tanpa  beban  dan dengan  beban  kedua  metode  berhasil namun metode PID mendapatkan Overshoot yang  tinggi,  sedangkan  Fuzzy  Logic-PID
Hybrid  mendapatkan  Overshoot  yang  kecil, sehingga  Fuzzy  Logic-  PID  Hybrid  lebih unggul dari metode PID.
Tabel 5. Analisa Pada Pengujian 200 Rpm
Metode  Setpoint Settling Time (second) C max Overshoot (%) PID 200 Rpm No Load 6 257 0,28% Hibrid Fuzyy Logic- PID 6 223 0,11% PID 200 Rpm With Load 7 219 0,10% Hibrid Fuzyy Logic- PID 6 210 0,05%

## 5. KESIMPULAN
a. Sistem  pengatur  kecepatan  (rpm)  motor DC  pada  konveyor  untuk  pengangkutan barang  telah  berhasil  direalisasikan  dan sesuai dengan tujuan awal yaitu kecepatan dapat  tetap  stabil  dengan  beban  yang berubah-ubah
b. Pada metode perbandingan kontrol PID dengan Hybrid Fuzzy Logic-PID, metode PID  dengan  cepat  mendapatkan  nilai settling  time  namun  terjadi  overshoot yang  cukup  tinggi,  berbeda  dengan Hybrid Fuzzy Logic-PID yang mendapatkan  nilai  settling  time  sedikit lebih lambat namun mendapatkan  hasil overshoot yang rendah.
c. Selama  uji  beban,  Fuzzy  Logic-PID Hybrid  Controller  berhasil  menjaga kestabilan rpm pada setpoint yang telah ditentukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Selama mengerjakan penelitian ini, penulis mendapatkan  bantuan  moril  dari  berbagai pihak.  Oleh  karena  itu,  penulis  ingin mengucapkan  terimakasih  kepada  Dosen Jurusan Teknik Elektro Universitas Malikussaleh,  Teman-teman  Angkatan  2018 dan  Bapak  dan  Ibu  di  rumah  tak  henti memberikan semangat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Q.  Hidayati  and  M.  E.  Prasetyo,  “Pengaturan Kecepatan  Motor  DC  dengan  Menggunakan Mikrokontroler  Berbasis  Fuzzy-PID,” JTT (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 4, no. 1, pp. 12–
17, 2016, doi: 10.32487/jtt.v4i1.123.
[2]  A. Ramya, A. Imthiaz, and M. Balaji, “Hybrid Self  Tuned  Fuzzy  PID  controller  for  speed control  of  Brushless  DC  Motor,” Automatika , vol.  57,  no.  3,  pp.  672–679,  2017,  doi: 10.7305/automatika.2017.02.1769.
[3]  H. Jigang, W. Jie, and F. Hui, “An anti-windup self-tuning  fuzzy  pid  controller  for  speed control  of  brushless  dc  motor,” Automatika , vol.  58,  no.  3,  pp.  321–335,  2017,  doi: 10.1080/00051144.2018.1423724.
[4]  Diarsyah  Amarullah,  Mochammad  Djaohar, and  Massus  Subekti,  “Pengaturan  Kecepatan Motor  Dc  Seri  Berbasis  Arduino  Uno,” J. Electr. Vocat. Educ. Technol. , vol. 4, no. 2, pp.
8–11, 2020, doi: 10.21009/jevet.0042.02.
[5]  H.  Maghfiroh,  R.  Martfuadi,  and  M.  H. Ibrahim, “Optimal energy control of DC motor using  fuzzy  logic  controller  to  supervise  PID control,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  2217,  no.  1, 2020, doi: 10.1063/5.0000617.
[6]  Lilik,  G.  Putu,  and  Buditjahjanto,  “Sistem Kendali  Kecepatan  Putaran  Motor  DC  pada Conveyor  dengan  Metode  Kontrol  PID  332 Sistem  Kendali  Kecepatan  Putaran  Motor  DC pada Conveyor,” pp. 332–342, 2022.
[7]  D.  Setiawan,  “Sistem  Kontrol  Motor  DC Menggunakan PWM Arduino Berbasis Android  System,” J.  Sains,  Teknol.  dan  Ind. , vol. 15, no. 1, pp. 7–14, 2017.
[8]  M.  Susanti,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Untuk  Penilaian    Guru  Menggunakan  Model Logika Fuzzy  Tahani,” Swabumi , vol. 5, no. 1, pp. 90–98, 2017.
[9]  A.  Hanafie,  A.  C.  Darti  Akhsa,  N.  Alam,  and A. Sandy, “Rancang Bangun Sistem Konveyor Penghitung  Telur  Otomatis,” ILTEK    J. Teknol. ,  vol.  15,  no.  01,  pp.  1–4,  2020,  doi: 10.47398/iltek.v15i01.498.
[10] U.  I.  Gorontalo  and  A.  Uno,  “Sistem  kontrol penerangan  menggunakan  arduino  uno  pada universitas ichsan gorontalo,” vol. 9, 2017.
[11] N. Ro, “Kendali Kecepatan Motor DC Dengan Metode PID Berbasis Arduino UNO,” vol. 05, 2018.
[12] N.  Yanti,  Y.  Yulkifli,  and  Z.  Kamus, “Pembuatan  Alat  Ukur  Kelajuan  Angin Menggunakan  Sensor  Optocoupler  Dengan Display  Pc,” Sainstek    J.  Sains  dan  Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 95, 2016, doi: 10.31958/js.v7i2.131.
[13] D.  T.  Arif,  “Kendali  Kecepatan  Motor  DC Penguat Terpisah Berbeban Berbasis Arduino,”
vol. 06, no. 02, pp. 33–43, 2020.
[14] M.  Sensor  and  A.  Acs,  “PENGUKURAN DAYA  LISTRIK  REAL  TIME  DENGAN,” vol. 12, no. 1, pp. 17–23, 2016.