## APLIKASI METODE CERDAS UNTUK OPTIMASI CONTROLLER PID MOTOR DC BERBASIS FIREFLY ALGORITHM
Muhammad Ruswandi Djalal 1* , Hidayatul Nurohmah 2 , Andi Imran 3 , Muhammad Yusuf Yunus 4
1,4 Teknik Energi, Jurusan Teknik Mesin, Politeknik Negeri Ujung Pandang
2 Teknik Tenaga Listrik, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Darul Ulum
3 Teknik Sistem Tenaga, Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember *Corresponding author, e-mail: wandi@poliupg.ac.id
Abstrak - Pengontrolan kecepatan motor dc merupakan hal yang sangat penting untuk menjaga stabilitas operasi  motor.  Salah  satu  metode  pengontrolan  yang  sering  digunakan  adalah  kontroler  proportional integral  derivative  (PID).  Agar  dapat  beroperasi  dengan  optimal,  kontroler  PID  membutuhkan  penalaan parameter  yang  tepat.  Salah  satu  permasalahan  dalam  penggunaan  kontroler  PID  adalah  penentuan parameter PID yang tepat. Dalam penentuan parameter kontroler PID selama ini masih dilakukan secara konvensional, sehingga kinerja PID menjadi tidak optimal. Untuk itu pada penelitian  ini akan diusulkan salah satu metode penalaan parameter PID dengan menggunakan metode cerdas berbasis Firefly Algorithm (FA), untuk mengoptimasi dan menentukan parameter yang tepat dari PID. FA adalah  salah satu metode cerdas yang terinspirasi dari perilaku firefly yang bergerak dimalam hari dengan kebiasaan berkedip, yang kemudian diadaptasi dan diterapkan menjadi algoritma cerdas untuk menyelesaikan masalah optimasi. Dari hasil  yang diperoleh  metode Firefly dapat dengan baik  menala parameter PID, sehingga overshoot yang dihasilkan  tidak  ada  dan  settling  time  sangat  cepat.  Sebagai  pembanding,  pada  penelitian  ini  juga  akan dibahas penggunaan metode cerdas berbasis Bee Colony dan Cuckoo Search.
Kata Kunci : PID, Bee-Colony, Cuckoo, Firefly, Settling time
Abstract - Controlling the speed of dc motor is very important to maintain the stability of motor operation. One of the most commonly used control methods is the proportional integral derivative (PID) controller. In order to operate optimally, PID controllers need the correct parameter tuning. One of the problems in using PID controllers is the determination of the proper PID parameters. In the determination of PID controller parameters is still done conventionally, so the performance of PID becomes not optimal. Therefore, in this research we will propose one of PID parameter tuning method by using intelligent method based on Firefly Algorithm  (FA),  to  optimize  and  determine  the  proper  parameters  of  PID.  The  FA  is  one  of  the  smart methods inspired by firefly behavior that moves at night with flashing habits, which are then adapted and applied  into  intelligent algorithms to solve optimization problems. From the results obtained the  Firefly method can well tune the PID parameters, so the resulting overshoot does not exist and settling time is very fast. As a comparison, in this study will also discuss the use of intelligent methods based on Bee Colony and Cuckoo Search.
Keywords: PID, Bee-Colony, Cuckoo, Firefly, Settling time
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan kontroler
Proportional,
Integral,  Derivative  (PID)  sudah  semakin banyak,  karena  struktur  sederhana,  stabilitas yang baik dan ketahanan yang kuat [1]. Untuk mengoptimalkan  kinerja  motor  dc,  dibutuhkan kontroler  tambahan.  Salah  satu  jenis  kontroler yang  sering  digunakan  pada  motor  dc  adalah kontroler  PID.  Penggunaan  PID  sebagai
kontroler  motor  dc  membutuhkan  parameter yang  tepat  untuk  kinerja  yang  optimal. Penentuan  parameter  PID  selama  ini  masih berbasis  konvensional,  sehingga  kinerja  motor menjadi tidak optimal [2]. Beberapa penelitian telah  membahas  bagaimana  mengembangkan metode  penentuan  parameter  PID  pada  motor dc,  salah  satu  metode  tersebut  adalah  berbasis metode kecerdasan buatan, diantaranya Artificial  Bee  Colony  [3],  Particle  Swarm
Optimization  [4,8],  Evolutionary  Algorithm [7,11],  Bio-Inspired  Algorithm  [9],  Tabu Search  [12],  Bacterial  Foraging  [10],  Fuzzy Logic [13,14], Cuckoo Search [15], dan Flower Algorithm  [16]. Dari beberapa penelitian  yang telah  dilakukan  menunjukkan  pengembangan metode  penalaan  parameter  PID  dengan menggunakan metode kecerdasan buatan.
Salah satu metode cerdas yang akan dibahas pada  penelitian  ini  adalah  metode  firefly. Metode firefly dipublikasikan Pada tahun 2009, oleh  seorang  peneliti  Xin  Xhe  Yang,  yang menemukan sebuah metode cerdas yang disebut kecerdasan  firefly  dan  membuat  sebuah algoritma  penyelesaian  yang  terinspirasi  dari perilaku firefly dalam berkedip. Untuk itu, pada penelitian ini akan digunakan salah satu metode cerdas  (Artificial  Intelligent)  untuk  menala parameter PID motor DC yaitu dengan metode Firefly Algorithm (FA) dan akan dianalisa dan dibandingkan  respon  kecepatan  motor  DC dengan  metode  konvensional  PID  trial-error serta motor DC tanpa kontroler.

## 2. PEMODELAN SISTEM
Motor  DC  adalah  motor  listrik  yang memerlukan  suplai  tegangan  arus  searah  (DC) pada  kumparan  medan  untuk  diubah  menjadi energi  gerak  mekanik.  Kumparan  medan  pada motor  dc  disebut  stator  (bagian  yang  tidak berputar)  dan  kumparan  jangkar  disebut  rotor (bagian  yang  berputar).  Motor  arus  searah, sebagaimana  namanya,  menggunakan  arus langsung yang tidak langsung/direct- unidirectional.  Motor  DC  memiliki  3  bagian utama  untuk  dapat  berputar  yaitu  :  Kutub Medan, Dinamo dan Komutator [15,16].
Untuk merancang dan mensimulasikan suatu sistim  kontrol  kecepatan  motor  DC  diperlukan adanya model matematika dari plant yang akan dikontrol. Sehingga dalam memudahkan analisis  sistem  bisa  digambarkan  ke  dalam model statis, model fisis (rangkaian listrik) dan dinamik (diagram blok dan transfer function).

## 2.1. Pemodelan Motor DC [15,16]
Pemodelan  motor  DC  yang  digunakan mengacu  pada  sebuah  paper  yang  di  mana menggunakan  pemodelan  transfer  function. Motor  DC  yang  digunakan  di  sini  adalah menggunakan  motor  DC  magnet  permanen,
rating  kecepatan  1400  rpm  dengan  kecepatan saat pengukuran 1250 rpm. Dengan memasukkan  kecepatan  motor  DC,  maka transfer function motor DC adalah,
(1)
Di  mana,  Km  adalah  gain  mekanik  dan  Tm adalah waktu konstan mekanik.
(2)
Gambar 1. Pemodelan Motor DC di Simulink

## 2.2. Pemodelan Kontroler PID [15,16]
Berikut  persamaan  pemodelan  kontroler PID  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, berdasarkan [15,16].
(3)
Di  mana,  u(t)  adalah  nilai  kontrol  yang dihitung  oleh  kontroler  PID,  Kp  adalah koefisien proporsional, Ti adalah integral waktu konstan  dan  Td  adalah  konstanta  waktu differensial. Fungsi dari ketiga elemen tersebut adalah :
1. Proporsional: menggambarkan sinyal deviasi e(t) dari sistem kontrol proporsional. ketika  sinyal    e(t)  ada,  kontroler  PID menghasilkan  efek  kontrol  segera  untuk mengurangi penyimpangan.
2. Integral  :  digunakan  untuk  menghilangkan kesalahan statis dan meningkatkan stabilitas sistem.
3. Diferensial  :  mencerminkan  perubahan penyimpangan sinyal, memperkenalkan sinyal  koreksi  sebelum  penyimpangan  nilai sinyal menjadi lebih besar dan mempercepat respon sistem untuk mengurangi pengaturan waktu.
Oleh karena itu, merancang kontroler PID terutama  berarti  menentukan  tiga  parameter, serta  bagaimana  mengkonfigurasi  ke  tiga
parameter PID (Kp, Ki, Kd). Dalam penelitian ini, Firefly Algorithm diusulkan untuk mencari parameter  optimal  PID.  Blok  diagram  sistem kontrol  keseluruhan  dan  blok  PID  ditunjukkan pada Gambar 2 dan 3
PID Kontroler Motor DC r(t) CSA - + y(t)
Gambar 2. Sistem Kontroler PID-Firefly

## Gambar 3. Pemodelan PID di Simulink

## 3. FIREFLY ALGORITHM [1]
Algoritma  ini  pertama  ditemukan  oleh  Dr. Xin-She  Yang  di  Universitas  Cambridge  pada tahun  2007.  Pada  algoritma  ini  terdapat  tiga perumusan dasar :
1. Semua  firefly  adalah  unisex,  jadi  suatu firefly  akan  tertarik  dengan  firefly  lain terlepas dari jenis kelamin mereka.
2. Daya  tarik  sebanding  dengan  kecerahan, maka  firefly  dengan  kecerahan  lebih  redup akan  bergerak  ke  arah  firefly  dengan kecerahan  lebih  terang  dan  kecerahan berkurang  seiring  dengan  bertambah  jarak. Apabila  tidak  ada  firefly  yang  memiliki kecerahan  paling  cerah  maka  firefly  akan bergerak random.
3. Tingkat  kecerahan  firefly  dideterminasikan oleh tempat dari fungsi objektif firefly.
Dalam  proses  permasalahan  optimisasi, kecerahan cahaya firefly adalah sebanding untuk nilai  dari  fungsi  tujuan.  Bentuk  lain  dari kecerahan  dapat  didefinisikan  pada  cara  yang sama  untuk  fungsi  fitness  pada  algoritma genetika. Berdasarkan pada ketiga peraturan ini, langkah dasar dari algoritma firefly (FA) dapat diringkas sebagai pseudo code pada Tabel 1:

## Tabel 1. Pseudo Code Firefly
Fungsi objektif f(x), x = (x1, ..., xd) Inisialisasi populasi firefly xi (i = 1, 2, ..., n) Tentukan koefisien penyerapan cahaya γ while (t < Max Generation)
for i = 1 : n semua n firefly for j = 1 : i semua n firefly Intensitas cahaya Ii pada xi ditentukan oleh f(xi) if (Ij > Ii) Pindahkan firefly I menuju j pada dimensi d end if Ketertarikan populasi dengan jarak r pada exp[−γ r] Evaluasi  solusi  baru  dan  perbarui  intensitas cahaya end for j end for i Urutkan peringkat firefly dan cari posisi terbaik baru end while

## 3.1. Penalaan PID dengan Firefly
Gambar  4  menunjukkan  diagram  alir algoritma metode Firefly Algorithm  (FA) yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  menala parameter PID. Fungsi objektif yang digunakan untuk menguji kestabilan sistem adalah dengan Integral Time Absolut Error (ITAE).
0 ( ) t ITAE t t dt     (5)
Parameter PID yang ditala oleh FA adalah Kp,  Ki  dan  Kd.  Adapun  untuk  diagram  alir proses  penalaan  parameter  PID  dengan menggunakan metode Firefly Algorithm (CSA) ditunjukkan  oleh flowchart pada  Gambar  4. Gambar  5  menunjukkan  pemodelan  motor  DC pada  Simulink  Matlab  2015,  tanpa  kontrol, dengan  Bee  Colony,  Cuckoo  Search  dan  PID Firefly.
Untuk  menjalankan  algoritma  firefly dibutuhkan beberapa parameter, yang disebutkan  pada  Tabel  2.  Algoritma  firefly dibuat menggunakan software Matlab (m.files) dan  pemodelan  motor  menggunakan  Simulink Matlab.  Adapun  data  parameter-parameter firefly adalah berikut,
Tabel 2. Parameter Firefly Parameter Nilai Alpha 0.25 Beta 0.2 Gamma 1 Dimensi 80 Jumlah Firefly 80 Iterasi Maksimum 50
Setelah  memasukkan  beberapa  parameter tersebut di Tabel 2, maka selanjutnya algoritma Firefly bisa dijalankan untuk optimasi nilai PID dari  controller.  Nilai  yang  tepat  akan  sangat mempengaruhi  kinerja  respon  motor  DC  yang didesain  pada  penelitian  ini.  Algoritma  Firefly membutuhkan  proses  perhitungan  sampai menemukan  nilai  yang  optimal.  Gambar  6 menunjukkan grafik konvergensi optimasi nilai PID menggunakan algoritma firefly.
Konvergensi adalah suatu nilai fitness function yang  menjabarkan  kriteria  optimal  dari  suatu masalah optimasi.
Mulai Input Parameter FA : - Alpha, Beta, Gamma - Dimensi - Jumlah Kunang-Kunang - Batas Bawah & Atas Parameter PID (Lb,Ub) - Maximum Generation (MaxGen) - Data Motor DC Pencarian Populasi Kunang-Kunang Selesai Tidak Evaluasi fitness function Inisialisasi Populasi Firefly Proses Hasil, Visualisasi dan output Hasil Penalaan Parameter PID Urutkan Solusi Terbaik
Gambar 6 menunjukkan grafik konvergensi  optimasi  nilai  PID  menggunakan firefly,  di  mana  berdasarkan  grafik  terlihat algoritma  firefly  tidak  membutuhkan  waktu yang  lama  dalam  melakukan  proses  optimasi, hal tersebut terlihat pada iterasi ke 7 algoritma sudah  menemukan  nilai  PID  yang  optimal dengan nilai fitness sebesar 6.2269. Untuk hasil selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Optimasi dengan Firefly
Total number of iterations=50 fmin = 6.2269 nbest = 40000   3.1641  1.0000
kp_ff = 40 ki_ff = 3.1641 kd_ff = 1
Gambar 5. Pemodelan Motor DC di Simulink
Gambar 6.  Grafik Konvergensi Optimasi Kontrol  PID  Motor  DC  dengan
Firefly Algorithm
Hasil  optimasi  Firefly  didapatkan  nilai fitness function sebesar 6.2269, dengan 50 kali
iterasi,  nilai  nbest  merupakan  firefly  terbaik, yang  di  mana  diketahui  sebagai  hasil  optimasi parameter  PID,  yaitu  Kp,  Ki  dan  Kd.  Tabel  3 menunjukkan  nilai  hasil  optimasi  parameter PID  ditala  oleh Firefly .  Sebagai  pembanding digunakan  algoritma  Bee  Colony.  Bee  Colony merupakan  salah  satu  algoritma  cerdas  yang dalam  hal  ini  digunakan  dari  penelitian sebelumnya. Bee Colony merupakan algoritma yang bekerja berdasarkan perilaku lebah dalam mencari sumber makanan. Sumber makanan di sini  diasumsikan  sebagai  nilai  PID  yang  akan dioptimasi.
Tabel 5. Hasil Penalaan Parameter PID
Param. Bee Algorithm Cuckoo Algorithm Firefly Algorithm Kp 0.2960 4.36 40 Ki 0.0923 9.1 3.1641 Kd 0.0491 0.59 1

## 4. HASIL SIMULASI DAN ANALISIS
4.1. Respon  Kecepatan  Motor  DC  tanpa Controller
Simulasi  pertama  adalah  simulasi  open loop  Motor DC  tanpa controller .  Berikut  hasil simulasi.
Gambar 7.  Respon Kecepatan Motor DC tanpa kontrol, untuk t=1s.
Gambar  7  menunjukkan  hasil  simulasi tanpa  kontroler,  didapatkan  respon  kecepatan motor  DC  yang  sangat  tinggi,  hal  ini dikarenakan  sistem  tidak  ada  umpan  balik, sehingga  motor  bekerja  tanpa  ada  batasan  dan untuk  sistem  yang  seperti  ini  sangat  dihindari. Untuk  itu  sangat  diperlukan  desain  sistem
kontrol yang tepat dengan penambahan kotroler PID pada motor DC, sehingga kecepatan yang dihasilkan dapat dikontrol sesuai dengan beban yang dikopel oleh motor DC.

## 4.2. Respon  Kecepatan  Motor  DC  dengan PID Bee Colony
Simulasi yang kedua adalah kontrol motor DC  dengan  PID  Bee  Colony,  berikut  hasil simulasinya pada Gambar 8 dan 9.
Gambar  8.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Bee Colony, t=0.1s
Untuk lebih jelasnya berikut untuk t=1s.
Gambar 9.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Bee Colony, t=1s
Gambar  8  dan  9  menunjukkan  grafik respon  frekuensi  motor  DC  dengan  PID  Bee Colony. Dari grafik di  atas didapatkan settling time yang semakin baik dibanding dengan tanpa control,  namun  kinerja  PID  pada  system  ini masih bisa dioptimalkan dengan penalaan yang tepat.  Dari  grafik  dapat  dilihat,  respon  system sudah  sangat  baik  dalam  mencapai  kondisi steady state sebelum t=1s.

## 4.3. Respon  Kecepatan  Motor  DC  dengan
PID Cuckoo Search Algorithm
Simulasi yang ketiga adalah kontrol motor DC dengan menggunakan PID Cuckoo, berikut hasil simulasinya.
Gambar  10.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Cuckoo, t=0.1s
Untuk lebih jelasnya berikut untuk t=1s.
Gambar  11.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Cuckoo t=1s
Gambar  10  dan  11  menunjukkan  grafik respon  frekuensi  motor  DC  dengan  PID Cuckoo. Dari grafik di atas didapatkan settling time yang  sangat  cepat  dibanding  dengan metode  bee  colony,  di  mana  sistem  sudah berada  pada  kondisi steady sebelum  t=1s.
Kinerja  PID  pada  system  ini  masih  bisa  untuk dioptimalkan.

## 4.4. Respon  Kecepatan  Motor  DC  dengan PID Firefly
Simulasi  yang  keempat  menggunakan metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini, yaitu  menggunakan  metode  firefly.  Berikut
hasil simulasi percobaan motor dc pada Gambar 12 dan 13.
Gambar  12.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Firefly, t=0.1s
Untuk lebih jelasnya berikut untuk t=1s.
Gambar  13.  Respon  Kecepatan  Motor  DC dengan PID Firefly, t=1s
Gambar  12  dan  13  menunjukkan  grafik respon frekuensi motor DC dengan PID Firefly. Dari  grafik  12  dan  13 didapatkan settling  time yang sangat cepat  dengan menggunakan firefly, dibanding  dengan  metode  bee  colony  dan cuckoo, di mana sistem lebih cepat berada pada kondisi steady. Hal  tersebut  dikarenakan parameter  PID  sudah  optimal  pada  system  ini sehingga  respon  motor  yang  didapat  semakin baik  dalam  merespon  dinamika  motor  dc  saat starting awal.
Dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode cerdas untuk
mengoptimasi  parameter  PID,  hasil  yang didapat  untuk  kinerja  PID  sangat  baik  karena menunjukkan  respon  yang  cepat  untuk  kontrol motor DC. Gambar 14 menunjukkan perbandingan  dari  kontrol  motor  DC  tanpa
control, dengan metode cuckoo, bee colony dan firefly yang telah disimulasikan.
Gambar  14.  Perbandingan  Respon  Kecepatan
Motor DC, t=0.1s Untuk lebih jelasnya Gambar 15
memperlihatkan respon untuk t = 1s.
Gambar  15.  Perbandingan  Respon  Kecepatan Motor DC, t=1s
Aplikasi  motor  DC  sangat  banyak digunakan,  karena  motor  DC  sangat  cocok untuk aplikasi terutama pengontrolan, sehingga dibutuhkan  desain  kontroler  motor  DC  yang tepat,  dalam  hal  ini  sangat  diusulkan  untuk menggunakan  kontroler  PID  karena  sangat simple  untuk  pengontrolan  sistem  dengan penalaan  parameter  menggunakan  metode cerdas yang tepat akan didapatkan kinerja yang baik.

## 5. KESIMPULAN
Dengan menggunakan metode cerdas Firefly Algorithm sebagai  metode  penalaan PID
Controller,
didapatkan hasil penalaan parameter nilai PID yang optimal di mana, Kp sebesar 40, Ki sebesar 3.1641 dan Kd sebesar 1. Dari  hasil  simulasi  dapat  disimpulkan, respon  kecepatan  motor  DC  dengan  PID
Firefly,    didapatkan settling  time yang  sangat cepat dibanding dengan metode Bee Colony dan Cuckoo  Search,  di  mana  sistem  sudah  berada pada kondisi steady sebelum t=1s.
Metode  Firefly  dapat  digunakan  untuk mengoptimasi  parameter  PID,  hasil  yang didapat  untuk  kinerja  PID  sangat  baik  karena menunjukkan  respon  yang  cepat  untuk  kontrol motor DC.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yang,  X,S.  “Cuckoo  Search  and  Firefly Algorithms Theory and Applications”. 2013. [2] Yang, X,S, “Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms”, Frome: Luniver Press. 2008. [3] Wudai  Liao,  “Optimization  of  PID
Control  for  DC  Motor  Based  On Artificial Bee Colony Algorithm”. IEEE, 2014. [4] X.  Wang,  and  M.  Zhang,  “Optimizing PID  parameters  by  using  improved particle  swarm  optimization  algorithm”,
Process Automation Instrumentation, no.
2, pp. 1-9, 2004.
[5] B. Liu, J. Tan, and C. Huang, “Research and  Application  of  an  Improved  PID Control  Algorithm”,  Microcomputer Information,  vol.  6,  no.  1,  pp.  15-17, 2007.
[6] D.  Chen,  K.  Fang,  and  Q.  Chen, “Application of genetic algorithm in PID parameters
optimization”,
Microcomputer  Information,  vol.  23,
no.3, pp. 35-36, 2007.
[7] H. He and F. Qian, “The PID parameter tuning  based  on  immune  evolutionary algorithm”,  Microcomputer  Information, vol. 27, no. 5, pp. 1174-1176, 2007.
[8] W.  Zhang,  “Increment  PID  controller based  on  immunity  particle  swarm
optimization  algorithm”, Microcomputer Information,  vol.  28,  no.7,  pp.  67-69,
2010.
[9] Nitish  Katal.  “Optimal  Tuning  of  PID Controller  for  DC  Motor  using  Bio-
Inspired Algorithms", International Journal of Computer Applications.2012. [10]  Bharat Bhushan, “Adaptive control of DC
motor using bacterial foraging
algorithm",  Applied  Soft  Computing sciencedirect. 2011. [11]  Ashu  Ahuja,  “Design  of fractional  order
PID  controller  for  DC  motor  using evolutionary optimization
techniques".WSEAS  Transactions  on Systems and Control, 2014.
[12]  Anant Oonsivilai,  “Optimum  PID
Controller tuning for AVR System using Adaptive  Tabu  Search”,  12th  WSEAS International Conference on
COMPUTERS,  Heraklion,  Greece,  July 23-25, 2008.
[13]  Umesh Kumar Bansal, “Speed Control of DC Motor Using Fuzzy PID Controller”, Advance  in  Electronic  and  Electric Engineering. 2013.
[14]  K.  Premkumar,  “Fuzzy  PID  supervised online ANFIS based speed controller for brushless  dc  motor”.  Sciencedirect. Neuro Computing, 2015.
[15]  Djalal.M.R,  D.  Ajiatmo,  A.  Imran,  I. Robandi, “Desain Optimal Kontroler PID Motor DC Menggunakan Cuckoo Search Algorithm”, Seminar Nasional Teknologi
Informasi  dan  Aplikasinya  (SENTIA) Politeknik Negeri Malang, 2015. [16]  D.  Lastomo,  Djalal.  M.  R,  Widodo, I.Robandi, "Optimization of PID Controller  Design  for  DC  Motor  Based on  Flower  Pollination  Algorithm",  The 2015 International Conference on Electrical, Telecommunication and Computer Engineering (ELTICOM 2015), 2015.

## Biodata Penulis
Muhammad Ruswandi Djalal , Lahir di Ujung Pandang  11  Maret  1990.  Menyelesaikan  D4 bidang  keahlian  Teknik  Pembangkit  Energi  di Politeknik  Negeri  Ujung  Pandang  pada  tahun 2012.  S2  di  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  bidang  keahlian  Teknik  Sistem Tenaga.  Sekarang  Dosen  di  Teknik  Energi Politeknik Negeri Ujung Pandang.
Hidayatul  Nurohmah ,  Lahir  di  Jobang  1969. S1  bidang  keahlian  Sistem  Tenaga  di Universitas  Darul  Ulum  Jombang,  S2  bidang keahlian  Sistem  Tenaga  di  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Sekarang Dosen di Teknik Elektro Universitas Darul Ulum Jombang.
Andi Imran , Lahir di Bantaeng tahun 1985. S1 teknik elektro di Universitas Negeri Makassar, S2 bidang keahlian teknik energi di Universitas Hasanuddin.  Sekarang  sedang  menyelesaikan S3  bidang  keahlian  teknik  system  tenaga  di
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya.
Muhammad Yusuf Yunus , Lahir di Sinjai 20 Agustus  1980.  D4  teknik  energi  politeknik elektronika  negeri  Surabaya.  S2  teknik  energy di Universitas Hasanuddin. Sekarang Dosen di Teknik  Energi  Politeknik  Negeri  Ujung Pandang.