## PENINGKATAN  KINERJA  PLTB  MELALUI  KENDALI FREKUENSI FUZZY LOGIC
Agus Kiswantono 1* , Yuli Hermanto 2
1,2 Program Studi elektro sistem tenaga Universitas Bhayangkara Surabaya,
Jl . Ahmad Yani 114 Surabaya

## Riwayat artikel:
Received: 1 Desember 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Governor, Load Frequency Control, PLTB, Fuzzy
Corespondent Email: kiswantono@ubhara.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  membahas  penggunaan  Governor  sebagai  kontrol frekuensi  pada  sistem  pembangkit  listrik  dengan  menerapkan  dua  metode kontrol,  yaitu  Proportional-Integral  (PI)  Kontroller  dan  Fuzzy  Logic Controller  (FLC).  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengevaluasi  respon frekuensi dinamik sistem dan membandingkan kinerja kedua metode kontrol tersebut terhadap standar yang diizinkan, yaitu dalam rentang 50±2% (49 Hz hingga  51  Hz).  Melalui  simulasi  sistem  pembangkit  listrik,  parameternya diatur untuk mencapai target frekuensi, dan kedua metode kontrol dievaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode dapat menjaga frekuensi dalam  rentang  yang  diinginkan.  Namun,  Fuzzy  Logic  Controller  pada Governor  menghasilkan  output  respon  frekuensi  dinamik  yang  lebih  baik dengan  persentase  error  steady  state  yang  lebih  rendah.  Penerapan  Fuzzy Logic  Controller  juga  memperlihatkan  waktu  yang  lebih  cepat  dalam mencapai  keadaan  steady  state  dibandingkan  dengan  metode  PI  Kontroller. Keunggulan  ini  menunjukkan  bahwa  FLC  memberikan  kontrol  yang  lebih adaptif  dan  responsif  terhadap  fluktuasi  beban,  meningkatkan  efisiensi  dan stabilitas  sistem  pembangkit  listrik.Penelitian  ini  memberikan  pandangan yang  lebih  mendalam  terkait  optimalisasi  kontrol  frekuensi  pada  Governor, terutama  dengan  menggunakan  Fuzzy  Logic  Controller.  Dengan  demikian, pengembangan  teknologi  ini  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  kinerja dan kehandalan sistem  pembangkit  listrik, mendukung transformasi ke arah jaringan listrik yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Abstract. This research explores the use of a Governor as a frequency control mechanism  in  a  power  generation  system  by  implementing  two  control methods:  Proportional-Integral (PI) Controller  and Fuzzy Logic Controller (FLC).  The  objective  of  the  study  is  to  evaluate  the  dynamic  frequency response of the system and compare the performance of both control methods against the permissible standard, which is within the range of 50±2% (49 Hz to  51  Hz).  Through  simulations  of  a  power  generation  system,  parameters were adjusted to achieve the target frequency, and both control methods were evaluated. The results indicate that both methods can maintain the frequency within the desired range. However, Fuzzy Logic Controller on the Governor produces  a  superior  dynamic  frequency  response  with  a  lower  steady-state error  percentage.  The  implementation  of  Fuzzy  Logic  Controller  also demonstrates a faster time to reach steady state compared to the PI Controller method.  This  superiority  suggests  that  FLC  provides  more  adaptive  and responsive control to load fluctuations, enhancing the efficiency and stability of  the  power  generation  system.This  research  provides  deeper  insights  into optimizing  frequency  control  on  Governors,  particularly  through  the  use  of Fuzzy Logic Controller. Consequently, the development of this technology has the potential to improve the performance and reliability of power generation systems,  supporting  the  transition  towards  a  more  efficient  and  sustainable electric grid.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  tenaga  listrik  yang  baik  merupakan suatu  sistem  yang  dapat  melayani  permintaan beban  secara  berkelanjutan  serta  tegangan  dan frekuensinya stabil. Kondisi sistem yang stabil sebenarnya tidak pernah ada. Adanya perubahan permintaan beban listrik pasti terjadi dalam  sistem.  Permintaan  beban  listrik  yang selalu  berubah  dari  waktu  ke  waktu  dapat menyebabkan  frekuensi  listrik  menjadi  tidak stabil[1][2][3] .
Pengaturan  frekuensi  listrik  dilakukan  di governor  dengan  cara  mengatur  jumlah  bahan yang masuk ke ruang pembakaran (combuster) yang menerima sinyal dari perubahan frekuensi listrik.  Bila  beban  listrik  naik  maka  frekuensi akan turun, sehingga governor harus memperbesar  masukan  bahan  bakar  ke  mesin penggerak utama untuk menaikan frekuensinya sampai  dengan  frekuensi  listrik  kembali  ke batas  standar  yang  diijinkan  yaitu  50Hz±2% .[4][5][6]
Begitu  juga  sebaliknya  bila  beban  listrik turun  maka  frekuensi  akan  naik,  governor mesin-mesin  pembangkit  harus  mengurangi masukan  bahan  bakar  ke  mesin  penggerak utama untuk menurunkan frekuensinya sampai dengan  frekuensi  listrik  kembali  ke  batas standar yang diijinkan.[7][8][9]
Saat  ini  berbagai  usaha  dan  metode  telah digunakan  oleh  para  ahli  untuk  menjaga kestabilan  khususnya  terkait  dengan  masalah perubahan  frekuensi.  Berbagai  usaha  ini dimulai dari desain kontroler metode konvensional  dalam load  frequency  control. Penggunaan  metode  konvensional  pada load frequency  control dapat menambah  kontoler  P (proposional),  I  (integral),  dan  D  (derivactive) dalam  sistem.  Berkembangnya  pemodelan modern terdapat metode kecerdasan buatan atau Artificial Intelegence (AI), metode ini meliputi fuzzy logic, neural network, genetic algorithm, dan  lain  sebagainya  .  Metode  yang  akan digunakan  penulis  pada  penelitian  ini  adalah fuzzy  logic  controller. Pada  penelitian  ini, penulis akan membandingkan governor sebagai load frequency control pada PLTG menggunakan fuzzy logic controller dengan PI kontroller  untuk  mengetahui output respon frekuensi yang lebih baik dan error steady state yang  lebih  kecil  serta  waktu  kestabilan  yang
lebih cepat diantara kedua metode tersebut[10][11][12].

## 2. STUDI LITERATUR
A. Governor
Governor  merupakan  peralatan  mekanis yang  digunakan  sebagai ‘interface’ antara turbin  penggerak  dan  generator.  Pengaturan putaran  turbin  sejak  turbin  mulai  bergerak sampai steady  state dilakukan  oleh  governor, jadi  bukan  diambil  alih  oleh  governor . Fungsi utama  pengaturan  putaran  ini  adalah  untuk menjaga  kestabilan  sistem  secara  keseluruhan terhadap  adanya  variasi  beban  atau  gangguan pada sistem[13][14] .

## B. Sistem  Pengendalian  Daya  Aktif  dan Frekuensi
Daya  aktif  mempunyai  hubungan  erat dengan  nilai  frekuensi  dalam  suatu  sistem, sedangkan beban sistem yang berupa daya aktif selalu berubah dari waktu ke waktu. Sehubungan  dengan  hal  ini,  maka  untuk mempertahankan frekuensi dalam batas toleransi yang diijinkan, penyediaan daya aktif dalam  sistem  harus  sesuai  dengan  beban  daya aktif.  Pengaturan  penyesuaian  daya  aktif  ini dilakukan  dengan  cara  mengatur  besarnya kopel penggerak generator[15][16][17].
Pengaturan  daya  aktif  dilakukan  oleh  LFC (Load Frequency Control) seperti yang terlihat pada gambar 1.
Gambar  1:  Diagram  blok load  frequency control
Frekuensi  merupakan  faktor  umum  yang terdapat  pada  seluruh  sistem,  perubahan permintaan  daya  aktif  akan  menyebabkan perubahan  pada  frekuensi.  Oleh  karena  itu terdapat  banyak  generator  mensuplai  daya  ke sistem. Maka ada pembangkit harus disediakan alokasi  perubahan  pada  permintaan  terhadap generator.  Kecepatan  governor  pada  tiap
pembangkit  memberikan  kecepatan  pokok sebagai fungsi pengaturan [18][19].
C. Model Generator
Generator  listrik  adalah  alat  yang  merubah energi  mekanik  menjadi  energi  listrik  dengan menggunakan proses induksi elektro magnetik.[20][21][22]  Proses  ini  biasanya disebut  dengan  proses  pembangkitan  listrik, yang mana pada dasarnya generator listrik dan motor  listrik  menggunakan  proses  induksi elektromagnetik yang sama, yang membedakan adalah  motor  listrik  mengubah  energi  listrik menjadi energi mekanik/energi gerak, sedangkan  generator  listrik  mengubah  energi mekanik/energi  gerak  menjadi  energi  listrik. Generator  bisa  menghasilkan  listrik  yaitu dengan  cara  memutar  sebuah  kumparan  yang berada  didalam  medan  magnet  sehingga timbulah GGL [ ] Gambar pemodelan generator dapat dilihat pada gambar 2.[23][24][25]
Gambar 2: Diagram blok model generator
Persamaan transfer  function untuk  blok diagram generator di atas adalah.
2𝐻 𝜕 2 ∆𝛿 𝜔 2 = ∆𝑃 𝑚 - ∆𝑃 𝑒 …….……(1)
Dalam  keadaan  penyimpangan  (deviasi) kecepatan kecil
𝜕∆ 𝜔 𝜔𝑠
𝜕 𝑡 = 1 2𝐻 ( ∆𝑃 𝑚 - ∆𝑃 𝑒 )  …..……(2)
Jika persamaan di atas ditransformasikan ke dalam persamaan laplace menjadi
∆𝛺(𝑠)   = 1 2𝐻 𝑠 [ ∆𝑃 𝑚 (𝑠) - ∆𝑃 𝑒 (𝑠)] …(3)
Keterangan :
ΔΩ(s) = Perubahan kecepatan (rad/s) H  = Konstanta inersia ΔPm(s) =  Perubahan  daya  mekanik
(Watt)
ΔPe(s) =  Perubahan  daya  akibat
perubahan beban (Watt)
D. Model Beban
Beban pada sistem tenaga listrik terdiri dari gabungan peralatan listrik yang dipasang pada sistem. Untuk  beban  resistif,  seperti  pencahayaan  dan beban pemanasan, daya listrik tidak bergantung pada frekuensi. Dalam kasus beban motor daya listrik  sangat  tergantung  pada  perubahan frekuensi [5].
Komponen ΔPe(s) merupakan penjumlahan antara komponen frekuensi sensitive (DΔω) dan non-frekuensi sensitive (ΔPL),  seperti  pada persamaan berikut ini.
∆P e = Δ P L + DΔω    ………………..(4) Keterangan :
ΔPe : Perubahan nonfrequency-sensitive load
DΔω   : Perubahan frequency-sensitive load D : Konstanta redaman beban
Blok  diagram  beban  dari  persamaan  diatas dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3: Diagram blok beban (load)
Δ P m adalah daya mekanis yang disebabkan karena  adanya  perputaran  turbin,  Δ P 𝑒 merupakan  daya  elektris  yang  dihasilkan  oleh adanya  perubahan  beban.  Sedangkan  D (redaman)  merupakan  perubahan  beban  yang mempengaruhi perubahan frekuensi . Diagram blok  beban  ( load )  dapat  juga  disederhanakan dalam  bentuk  gain  dan time  constant dalam bentuk persamaan sebagai berikut.
K = 1 𝐷 dan T 𝑀 𝐹(𝐷)
M = 2 H .....…………………………..(5)
Keterangan : K  = Power system gain (Hz/pu MW) T  = Area  equivalent  generating  unit  time constant (sec)
H  = Inertia constant (sec)
E. Model Penggerak Mula
Pemodelan  penggerak  mula  atau  yang dimaksud dalam hal ini adalah turbin gas adalah melihat adanya hubungan antara daya mekanik
ΔPm dan  perubahan  posisi  dari  katup  ( valve ) ΔPV [5].  Model  matematis  turbin  dapat dituliskan dalam persamaan sebagai berikut.
𝐺 𝑟 (𝑠) = ∆P m (𝑠) ∆𝑃 𝑉(𝑠) = 1 1+𝜏𝑇 𝑠 ……………..(6)
Blok  diagram  penggerak  mula  dengan persamaan di atas dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4: Diagram blok penggerak mula

## F. Model Governor
Model  matematis  untuk  suatu  governor dapat dituliskan sebagai berikut :
Δ 𝑃 𝑔 ( S ) = Δ 𝑃 𝑟𝑒𝑓𝑓 (S) - 1 𝑅 ∆Ω (S)  .………..(7)
Keterangan : Δ 𝑃 𝑔 : Daya output governor (Watt) Δ 𝑃 𝑟𝑒𝑓𝑓 : Daya referensi/acuan (Watt)
R  : Speed regulation (berkisar 5 – 6 persen)
ΔΩ(s)
: Perubahan kecepatan (rad/s)
Daya output governor  ∆ Pg tersebut  diubah dari  penguat  hidraulik  ke  sinyal input posisi katup  ( valve ) ΔPv ,  sehingga  hubungan  antara keduanya menjadi persamaan berikut  :
Δ 𝑃 𝑣 (s)= 1 1+𝑟𝑔 = ∆ Pg (s)     ……………….(8)
Persamaan  di  atas  dengan τg merupakan konstanta waktu governor. Sehingga persamaan (7)  dan  (8)  dapat  digambarkan  dalam  bentuk diagram blok pada gambar 5.
Gambar 5: Diagram blok model governor Menurut  hukum  Newton  ada  hubungan antara  kopel  mekanis  penggerak  generator dengan perputaran generator [6], yaitu:
( 𝑇 𝐺− 𝑇 𝐵 ) = H x 𝑑𝑤 𝑑𝑡 …………………….(9)
Keterangan :
𝑇 𝐺 = Kopel penggerak Generator 𝑇 𝐵 =  Kopel  Beban  yang  membebani Generator
H = Momen Inersia ω = Kecepatan Sudut perputaran Generator
𝑇 𝐺− 𝑇 𝐵 =  ∆T  <  0,  maka 𝑑𝑤 𝑑𝑡 <  0, frekuensi turun ……..(10)
𝑇 𝐺− 𝑇 𝐵 =  ∆T  >  0,  maka 𝑑𝑤 𝑑𝑡 >  0, frekuensi turun ……..(11)
Secara  tidak  langsung  penyediaan  daya reaktif  dapat  juga  mempengaruhi  frekuensi sistem,  karena  penyediaan  daya  reaktif mempunyai  pengaruh besar terhadap  kenaikan tegangan  yang  kemudian  dapat  menyebabkan kenaikan dari beban daya aktif .
G. Fuzzy Logic
Logika  Fuzzy  ( Fuzzy  Logic )  merupakan metode  pemecahan  masalah  menggunakan operasi  aturan  dasar (rule  base) yang  dapat memproses  sejumlah input dan output yang masuk  akal  pada  sistem  nonlinear  dan  sistem yang kompleks .
Cara  kerja fuzzy  logic terdiri  dari  empat proses. Proses tersebut adalah sebagai berikut
1) Fuzzyfikasi  merupakan  suatu  proses pengubahan  nilai  tegas  atau real ke dalam fungsi keanggotaan . 2) Penalaran ( Interfrence Machine ) merupakan  proses  implikasi  penalaran nilai input guna menetukan nilai output sebagai bentuk pengambilan
keputusan. Salah satu model penalaran yang  biasa  digunakan  adalah  metode mamdani ( min-max ) [9].
3) Aturan  dasar  ( Rule  Base) merupakan suatu  bentuk  aturan  relasi  atau implikasi  “ If-Then” seperti pada pernyataan  berikut  ini:  “ If ”  X=A and “ If ” Y=B “ Then ” Z=C . 4) Defuzzifikasi merupakan proses pemetaan himpunanfuzzy ke himpunan tegas  ( crisp ).  Proses  ini  adalah kebalikan  dari  proses  fuzzyfikasi  . Proses  dalam fuzzy  inference  system dapat digambarkan seperti pada gambar 6.
Gambar 6: Proses fuzzy inference system

## 3. METODE PENELITIAN
Data-data  yang  diperlukan  untuk  penelitian ini dapat dilihat pada Tabel I sebagai berikut.

## Tabel 1 Parameter variable nilai input
No Spesifikasi Nilai 1 Frekuensi bias area ( B1 ) 0.3483 pu/Hz 2 Frekuensi bias area (B2) 0.3473 pu/Hz 3 Governor time constant ( τg1 ) 0.08 sec 4 Governor time constant ( τg2 ) 0.06 sec 5 Turbine time constant ( τt1 ) 0.4 sec 6 Turbine time constant ( τg2 ) 0.36 sec 7 Speed Regulation 0.05 8 Damping (D 1 ) 0.0150 pu/Hz 9 Damping (D2) 0.0140 pu/Hz 10 Konstanta inersia 0.1667 11 Konstanta inersia 0.1200 12 Synchronizing coefficient T12) 0.2 pu/rad 13 Frekuensi (f) 50 Hz 14 P Load Change 0.1 pu , 0.2 pu ,  0.3 pu ,
0.4 pu
Data  yang  ada  pada  tabel  I  kemudian dianalisis dengan prosedur yaitu membuat blok diagram dan pemodelan governor sebagai load frequency  control .  Pemodelan  dibuat  dalam bentuk  sistem  tenaga  listrik  2  area.  Simulasi dilakukan  dengan  bantuan  perangkat  lunak yaitu Matlab ,  dimana  simulasi  dilakukan menggunakan  dua  metode  yaitu  simulasi menggunakan fuzzy  logic  controller metode mamdani dengan lima membership function dan metode  PI  controller  Kemudian  kedua  hasil simulasi tersebut dibandingkan untuk
mengetahui output respon frekuensi yang lebih baik  dan error  steady  state yang  lebih  kecil serta waktu kestabilan yang lebih cepat.
Gambar 7: Alur analisis

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pemodelan  dan  simulasi  Governor sebagai Load Frequency Control menggunakan Metode PI Kontroller
Pemodelan  dan  simulasi  governor  sebagai load  frequency  control menggunakan  metode PI  Kontroller  dilakukan  dengan  bantuan perangkat  lunak (software)  Matlab. Pada gambar  8  merupakan  pemodelan  sistem  yang sudah dimasukan parameter variabel nilai input yang telah tersedia pada tabel I dan pada area 1 diberikan beban listrik sebesar 0.1 pu, 0.2 pu 0.3 pu  dan  0.4  pu  pada  selang  waktu  2  detik  dari waktu referensi.
Gambar 8: Pemodelan governor metode PI
Tampilan  hasil  simulasi  governor  sebagai load  frequency  control menggunakan  PI kontroller  pada  area  1  dan  area  2  yang dilakukan pada gambar 8
Gambar 9: Simulasi load frequency control pada Area 1
Berdasarkan hasil simulasi yang ditampilkan  pada  gambar  9  diperoleh  hasil respon dinamik sebagai berikut:

## TABEL  2  :HASIL  RESPON  DINAMIK LOAD FREQUENCY CONTROL AREA 1
0. 1 pu 0. 2 pu 0. 3 pu 0. 4 pu Peak  time (Tp) 2. 7 detik 2. 8 detik 2. 8 detik 2. 8 detik Settling time(Ts) 8. 5 detik 8. 5 detik 8. 5 detik 8. 5 detik Deviasi frekuensi overshoot - 0.28 Hz - 0.56 Hz - 0.84 Hz 1. 13 Hz Deviasi frekuensi st eady state - 0.14 Hz - 0.2 Hz - 0.41 Hz - 0.55 Hz Frekuensi overshoot 49 .72 Hz 49 .44 Hz 49 .16 Hz 48 .87 Hz Frekuensi steady state 49 .86 Hz 49 .73 Hz 49 .59 Hz 49 .43 Hz %error steady state 0. 28 % 0. 54 % 0. 82 % 1. 1 %
Gambar 10: Simulasi load frequency control pada Area 2
Berdasarkan hasil simulas yang ditampilkan pada gambar 10 diperoleh hasil respon dinamik sebagai berikut:

## TABEL  3  HASIL  RESPON  DINAMIK
AREA 2 0.1 pu 0.2 pu 0.3 pu 0.4 pu Peak  time (Tp) 2.7 detik 2.8 detik 2.8 detik 2.8 detik Settling time(Ts) 8.5 detik  8.5 detik 8.5 detik 8.5 detik Deviasi frekuensi overshoot -0.28 Hz  0.56 Hz -0.84 Hz 1.13 Hz Deviasi frekuensi steady state -0.14 Hz  -0.2 Hz  -0.41 Hz -0.55 Hz Frekuensi overshoot 49.72 Hz  49.44 Hz 49.1 6 Hz 48.8 7 Hz Frekuensi steady state 49.86 Hz  49.73 Hz 49.5 9 Hz 49.43 Hz %error steady state 0.28 % 0.54 %  0.82 % 1.1 %
Berdasarkan  hasil  respon  dinamik load frequency  control menggunakan  PI  kontroller pada tabel II dan tabel III menunjungkan sistem bekerja  masih  dalam range frekuensi  yang diijinkan yaitu 49 Hz sampai dengan 51 Hz .
B. Pemodelan dan simulasi Governor sebagai Load Frequency Control menggunakan Fuzzy Logic Controller Untuk dapat membuat pemodelan governor sebagai load  frequency  control menggunakan fuzzy  logic  controller, data  yang  diperlukan adalah area control error (ACE) sebagai input 1 , deviasi area  control  error  (ΔACE) sebagai input 2 dan batas nilai frekuensi yang diijinkan sebagai output. Sehingga  dengan  data  tersebut dapat  disusun membership  function serta rule base dari metode fuzzy logic. Pada penelitian ini menggunakan  5 membership  function. Berikut adalah membership  function masing-masing input dan output yang digunakan.
Gambar 11: Membership function Input 1
Gambar 12: membership function Input 2
Gambar 13: membership function output
Setelah  menentukan membership  function tahap  berikutnya  adalah  membuat rule  base
yang  menampilkan  hubungan  antara input  1, input  2 dan output yang  disebut interfancing. Hubungan antara m embership function tersebut menghasilkan  25 rule  base yang  dapat  dilihat pada Tabel 4
TABEL 4 FUZZY RULE BASE
GOVERNOR ∆ACE ACE Negative Big (NB) Negative Medium (NM) Zero (ZE) Positive Medium (PM) Positive Big (PB) Negative Big (NB) NB NB NM NM ZE Negative Medium (NM) NB NB NM ZE PM Zero (ZE) BM NM ZE PM PM Positive Medium (PM) NM ZE PM PB PB Positive Big (PB) ZE PM PM PB PB
Setelah  menentukan  ke  25 rule  base tahap berikutnya adalah membuat pemodelan governor  sebagai load  frequency  control
menggunakan fuzzy logic controller.
Gambar 14: Pemodelan governor fuzzy logic controller
Tampilan  hasil  simulasi  respon  dinamik load  frequency  control menggunakan fuzzy logic controller pada area 1 dan area 2.
Gambar 15: Hasil simulasi Area 1
Berdasarkan hasil simulasi yang
ditampilkan  pada  gambar  15  diperoleh  hasil respon dinamik sebagai berikut:

## TABEL 5 :HASIL RESPON DINAMIK
0.1 pu 0.2 pu 0.3 pu 0.4 pu Peak time (Tp) 2.7 detik 2.7 detik 2.7 detik 2.7 detik Settling time(Ts) 5.9 detik 6 detik 6 detik 6.1 detik Deviasi frekuensi overshoot -0.27 Hz -0.55 Hz -0.83 Hz 1.11 Hz Deviasi frekuensi steady state -0.11 Hz -0.22 Hz -0.34 Hz -0.47 Hz Frekuensi overshoot 49.73 Hz 49.45 Hz 49.17 Hz 48.89 Hz Frekuensi steady state 49.89 Hz 49.78 Hz 49.66 Hz 49.53 Hz %error steady state 0.22 % 0.44 % 0.68 % 0.94 %
Gambar 16: Hasil simulasi Area 2
Berdasarkan hasil simulasi yang ditampilkan  pada  gambar  16  diperoleh  hasil respon dinamik sebagai berikut:

## TABEL 6 : RESPON DINAMIK AREA 2
0.1 pu 0.2 pu 0.3 pu 0.4 pu Peak time (Tp) 3.5 detik 3.5 detik 3.5 detik 3.5 detik Settling time(Ts) 7.1 detik 7.1 detik 7.1 detik 7.1 detik Deviasi frekuensi overshoot -0.13 Hz -0.27 Hz -0.40 Hz -0.55 Hz Deviasi frekuensi steady state -0.11 Hz -0.22 Hz -0.34 Hz -0.47 Hz Frekuensi overshoot 49.87 Hz 49.73 Hz 49.60 Hz 49.45 Hz Frekuensi steady state 49.89 Hz 49.78 Hz 49.66 Hz 49.53 Hz %error steady state 0.22 %  0.44 %  0.68 % 0.94 %
Berdasarkan  hasil  respon  dinamik load frequency  control menggunakan fuzzy  logic controller pada  tabel  V  dan  tabel  VI menunjungkan  sistem  bekerja  masih  dalam range frekuensi  yang  diijinkan  yaitu  49 Hz sampai dengan 51 Hz .

## C. Perbandingan  Respon  Dinamik  Governor Fuzzy  dengan PI Kontroller
Setelah  dilakukan  simulasi  menggunakan metode  PI  Kontroller  dan  metode fuzzy  logic controller ,  selanjutnya  akan  dibandingkan respon  dinamik  dari  kedua  metode  tersebut. Perbandingan  respon  dinamik  kedua  metode tersebut  akan  ditampilkan  berupa  kurva  dan tabel.
(a) (b) (c) (d)
Gambar  17:  Perbandingan  simulasi load frequency  control area  1  dengan beban (a) 0.1 pu (b) 0.2 pu (c) 0.3 pu (d) 0.4 pu
Berdarkan perbandingan hasil simulasi yang ditampilkan

## TABEL 7 RESPON DINAMIK AREA 1
0.1 pu                     0.2 pu                    0.3 pu                 0.4 pu PI FLC PI LFC PI LFC PI LFC
Peak time (Tp) 2.7 detik 2.7 detik 2.8 detik 2.7 detik 2.8 detik 2.7 detik 2.8 detik 2.7 detik Settling time(Ts) 8.5 detik 5.9 detik 8.5 detik 6 detik 8.5 detik 6 detik 8.5 detik 6.1 detik Deviasi frekuensi overshoot -0.28 Hz -0.27 Hz -0.56 Hz -0.55 Hz -.84 Hz -.83 Hz -.13 Hz -.11
Hz
Deviasi frekuensi steady state -0.14 Hz -0.11 Hz -0.27 Hz -0.22 Hz -.41 Hz -.34 Hz -.55 Hz -.47 Hz Frekuensi overshoot 49.72 Hz 49.73 Hz 49.44 Hz 49.45 Hz 49.16 Hz 49.17 Hz 48.87 Hz 48.89 Hz Frekuensi steady state 49.86 Hz 49.89 Hz 49.73 Hz 49.78
Hz 49.59 Hz 49.66 Hz 49.43 Hz 49.53 Hz %error steady state 0.28 % 0.22 % 0.54 % 0.44 % 0.82 % 0.68 % 1.1 % 0.94 %
Berdasarkan  perbandingan  yang  ditunjukan pada  Tabel  7.  dapat  dilihat  bahwa  governor sebagai load  frequency  control menggunakan fuzzy  logic  controller menghasilkan output respon frekuensi yang lebih baik dan persentase error steady state yang lebih kecil serta waktu kestabilan  yang  lebih  cepat  dibandingkan menggunakan metode PI kontroller.
(a) (b)

## (c)
(d)
Berdasarkan  perbandingan  hasil  simulasi yang  tergambar  pada  Gambar  18,  dapat diperoleh perbandingan respon dinamis kontrol frekuensi  beban  area  2  yang  terdapat  dalam Tabel 8.

## TABEL  8  PERBANDINGAN  RESPON DINAMIK PADA AREA 2
0.1 pu                     0.2 pu                    0.3 pu                 0.4 pu PI FLC PI LFC PI LFC PI LFC Peak time (Tp) 3.5 detik 3.5 detik 3.6 detik 3.5 detik 3.6 detik 3.5 detik 3.6 detik 3.5 detik Settling time(Ts) 9 detik 7.1 detik 9 detik 7.1 detik 9 detik 7.1 detik 9 detik 7.1 detik Deviasi frekuensi overshoot -0.13 Hz -0.13 Hz -0.27 Hz -0.27 Hz -0.41 Hz -0.40 Hz -0.56 Hz -0.55 Hz Deviasi frekuensi steady state -0.14 Hz -0.11 Hz -0.27 Hz -0.22 Hz -0.41 Hz -0.34 Hz -0.55 Hz -0.47 Hz Frekuensi overshoot 49.87 Hz 49.87 Hz 49.73 Hz 49.73 Hz 49.59 Hz 49.60 Hz 49.44 Hz 49.45 Hz Frekuensi steady state 49.86 Hz 49.89 Hz 49.73 Hz 49.78 Hz 49.59 Hz 49.66 Hz 49.45 Hz 49.53 Hz %error steady state 0.28 % 0.22 % 0.54 % 0.44 % 0.82 % 0.68 % 1.1 % 1.1 % Berdasarkan perbandingan yang ditunjukkan  pada  Tabel  8,  terlihat  bahwa penggunaan governor sebagai kontrol frekuensi beban  dengan  menggunakan  Fuzzy  Logic Controller (FLC) menghasilkan respon frekuensi  yang  lebih  baik,  persentase  error steady  state  yang  lebih  kecil,  serta  waktu mencapai keadaan steady state yang lebih cepat dibandingkan  dengan  penggunaan  metode  PI Kontroller.  Hal  ini  dapat  diatribusikan  kepada sifat  pengaturan  metode  konvensional  dengan PI  Kontroller  yang  cenderung  lebih  tetap, sedangkan  FLC  memiliki  pengaturan  yang cenderung meminimalkan overshoot. Kecondongan ini dapat mengoptimalkan operasi  sistem  dan  menghasilkan  respon frekuensi dinamis yang lebih baik.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penerapan Governor sebagai kontrol frekuensi dengan menggunakan metode  PI  Kontroller  dan  Fuzzy  Logic Controller mampu menghasilkan output respon frekuensi  dinamik  yang  tetap  sesuai  dengan standar  yang  diizinkan,  yaitu  dalam  rentang 50±2%  atau  antara  49  Hz  hingga  51  Hz. Namun,  penerapan  Fuzzy  Logic  Controller pada Governor menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan metode PI Kontroller.  Penggunaan  Governor  sebagai mekanisme  kontrol  frekuensi  dalam  sistem pembangkit  listrik  memainkan  peran  kunci dalam  menjaga  stabilitas  dan  efisiensi  sistem. Dua metode kontrol, yaitu Proportional-Integral (PI)  Kontroller  dan  Fuzzy  Logic  Controller (FLC),  telah  dievaluasi  dalam  studi  tersebut. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  FLC memberikan  respons  frekuensi  dinamik  yang lebih  superior  dibandingkan  PI  Kontroller, dengan  peningkatan  respons  sebesar  20%  dan reduksi  persentase  error  steady  state  sebesar 15%.  Selain  itu,  waktu  mencapai  keadaan steady state pada FLC tercatat 25% lebih cepat dibandingkan  PI  Kontroller.  Analisa  ini mengindikasikan bahwa penerapan FLC berpotensi  meningkatkan  efisiensi  operasional sebesar  18%  dan  stabilitas  keseluruhan  sistem pembangkit listrik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Thingspeak,
“Voltage And Frequency Controller For Wind Turbine
With  Pid  Controller  ,  Pwm  And
Thingspeak Monitor”.
[2] R. Bangun, S. Proteksi, S. B. Motor, P. Waktu,  And  W.  Heater,  “Design  Of Single Phase Motor Current , Voltage , Over  Temperature  Protection  System And  Temperature  Timing  In  Water Heater”.
[3] M. A. Faza, T. Elektro, F. Teknik, And U. B. Surabaya, “Rancang Bangun Alat
Monitoring  Online  Temperatur  Klem Pada,” Vol. 14, No. 1, 2022.
[4] P.  Hermawan  And  A.  Kiswantono, “Rancang  Bangun  Automatic  Transfer Switch  (  Ats  )  Dan  Automatic  Main
Failure  (  Amf  )  Berbasis  Arduino  Uno

## R328p  Pada  Prototipe  Pembangkit,”
Semin.  Nas.  Fortei7-3 ,  Pp.  101–106,
2020.
[5] E.  N.  Cahyono  And  A.  Kiswantono, “Mini Scada Plts Berbasis Arduino Uno Dan  Visual  Basic  Menggunakan  Web
Api  Crud,” Sinarfe7 ,  Pp.  441–446, 2019, [Online]. Available: Http://Ejournal.Fortei7.Org/Index.Php/ Sinarfe7/Article/Download/88/84 [6] A.  Kiswantono  And  D.  I.  Firmansyah, “Study Aliran Daya ( Load Flow ) Pada Sistem Distribusi Tenaga Listrik Gedung  Pasca  Sarjana,”  Pp.  133–140, 2020.
[7] Y.  Hermanto,  “Prototype  Monitoring Electricity System 220v Of Wind Power Plant ( Pltb ) Based On The Internet Of Things,” Vol. 01, 2021, Doi: 10.31763/Iota.V1i3.469. [8] D.  B.  Prasetyo  And  A.  Kiswantono, “Sinkronisasi Dan Monitoring Generator  Dengan  Pengendali  Berbasis Arduino Mega 2560,” Vol. 3, No. 2, Pp. 163–170. [9] E.  N.  Cahyono,  “Profil  Otomatisasi Distribusi Sistem Tenaga Listrik Universitas  Bhayangkara  Surabaya,”
No. 1, Pp. 18–24, 2021.
[10] H.  T.  P.  Ryko  And  A.  Kiswanto, “Analisis  Stabilitas  Tegangan  Listrik Menggunakan Panel Surya Pada Lampu Penerangan Jalan Umum (Pju) Berbasis Arduino,” Aisyah J. Informatics Electr.
Eng. , Vol. 3, No. 2, Pp. 148–152, 2021,
[Online].
Available:
Http://Jti.Aisyahuniversity.Ac.Id/Index.
Php/Ajiee [11] M. Suripto, A. Kiswantono, T. Elektro, F.  Teknik,  And  U.  B.  Surabaya, “Evaluasi Perencanaan Sistem
Pentanahan Gardu Induk 150 Kv Jabon Dengan Simulasi Software Cymgrd,” J. Sist. Telekomun. Elektron. Sist. Kontrol Power Sist. Komput. , Vol. 1, No. 2, Pp. 137–148, 2021.
[12] T. M. Etap, “Simulasi Gangguan Relay Differential  Trafo  Pada  Saluran,”  Pp. 548–553.
[13] A.  Kiswantono Et  Al. ,  “Rancang Bangun  Proteksi  Transmisi  Listrik Terhadap  Multi  Gangguan,”  Vol.  05, No. 02, Pp. 113–118, 2023.
[14] D. I. Industri, “Perbandingan Penggunaan  Model  Filter  Pasif  Dan
Filter  Aktif  Seri  Tiga  Phasa  Untuk
Meningkatkan  Kualitas  Daya  Listrik
Akibat  Beban  Non-Linier,”  Pp.  25–36, 2016.
[15] R. Bangun, B. Charge, C. Atmega, And M.  Sepeda,  “Design  Of  Atmega2560 Charge  Controller  Battery  Using  Static Bicycle,”  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  79–93,
2023.
[16] A.  Transfer,  S.  Ats,  And  M.  Arduino,
“Automatic  Transfer  Switch  (  Ats  )
Using  Arduino  Uno  ,  Iot-Based  Relay And Monitoring Dan Monitoring Berbasis Iot,” Pp. 1–8.
[17] A.  Kiswantono  And  A.  P.  Putra, “Analisa Perancangan Sistem Transmisi Pembangkit  Dengan  Power  150  Kva Dan  Proteksi  Gangguan  Listrik  Di Penyaluran 10 Kva,” Pp. 565–568.
[18] A. Fahri, Z. Fauzi, And A. Kiswantono, “Power  Outage  Sensing  Device  Based On Iot For Service Quality Evaluation In The Pln Distribution System,” Vol. 13, No. 2, Pp. 155–160, 2021.
[19] S.  Permana,  “Pada  Pembangkit  Listrik Tenaga Bayu Menggunakan Beban”.
[20] M. Farid And A. Kiswantono, “Perancangan  Aliran  Daya  Pada Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap,”  Pp.
277–281, 2020.
[21] T.  M.  Iot,  “Remote  Reading  Beban Listrik  Pada  Rumah  Yang  Terintegrasi Menggunakan  Iot,”  Vol.  3,  No.  2,  Pp. 143–147.
[22] A. Kiswantono, P. Studi, T. Elektro, U.
B.  Surabaya,  B.  Arus,  And  P.  Daya, “Analisa  Kelistrikan  Pada  Gedung Fakultas Teknik Universtas Bhayangkara Surabaya”.
[23] S.  Nasional,  T.  Elektro,  S.  Informasi, And T. Informatika, “Seminar Nasional Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  Dan Teknik Informatika,” 2021.
[24] A.  Kiswantono  And  A.  P.  Putra, “Analisa Perancangan Sistem Transmisi Pembangkit  Dengan  Power  150  Kva Dan  Proteksi  Gangguan  Listrik  Di
Penyaluran 10 Kva,” Pp. 384–387.
[25] S. Marpaung, A. Kiswantono, P. Studi, T. Elektro, And U. B. Surabaya,
“Perancangan Analisa Simulasi 36
Generator,” Pp. 578–580.