Suharti, P., Suryandari, A. and Amalia, R. (2022) “Analisis Kinerja Modul Pengendali Tekanan Udara Pct-14 Berbasis PLC dengan Berbagai Metoda Tuning”, Sebatik, 26(2). Submitted:  2022-11-24 Accepted:  2022-12-15 Published:  2022-12-21
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY
DOI:10.46984/sebatik.v26i2.2134

## ANALISIS KINERJA SIMULASI MODUL PENGENDALI TEKANAN UDARA

## PCT-14 BERBASIS PLC DENGAN BERBAGAI METODA TUNING
Profiyanti Hermien Suharti 1) , Ade Sonya Suryandari 2) , dan Rahma Nur Amalia 3)
1,2 Teknologi Kimia Industri, Politeknik Negeri Malang
3 Sistem Kelistrikan, Politeknik Negeri Malang
1,2,3 Jl. Soekarno Hatta 9, Malang, 6141 E-mail: profiyanti@polinema.ac.id 1) , ade.sonya@polinema.ac.id 2) , rahmapolinema@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Pembelajaran pada situasi pandemi Covid-19 menjadi tantangan tersendiri bagi perguruan tinggi vokasi (PTV). PTV harus memastikan  bahwa  kompetensi  mahasiswa  memenuhi  capaian  pembelajaran  yang  telah  ditetapkan.  Simulasi  dari pembelajaran praktikum menjadi jawaban atas tantangan tersebut. Simulasi dari modul pengendali tekanan PCT-14 disusun untuk  memberikan  gambaran  proses  sistem  kendali  kepada  mahasiswa  yang  tidak  dapat  melakukan  praktikum  secara luring.  Kestabilan  model  simulasi  diuji  dengan  membandingkan  kinerja  model  simulasi  menggunakan  parameter pengendali hasil dari beberapa metode tuning. Beberapa metode tuning tersebut diterapkan untuk melihat respon simulasi modul  pengendali  tekanan  udara  PCT-14  dalam  mengatasi  perubahan set  point ( servo  system ) . Metode tuning yang diterapkan, yaitu metode Cohen – Coon – CC, Ziegler Nichols – ZN, Good – Gain – GG, danSkogestad‟s. Kinerja model simulasi  dilihat  dari  nilai settling  time , rise  time , overshoot dan offset dari  masing-masing  respon. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa semua metode tuning menghasilkan parameter pengendali yang memberi respon stabil untuk simulasi modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT-14).  Respon  terbaik  dihasilkan  ketika  menggunakan  parameter  PID  hasil tuning metode  Skogestad‟s  untuk  PI controller dan tuning metode  GG  untuk  PID controller .  Kinerja  respon  dengan  parameter pengendali tersebut menunjukkan nilai settling time 14 detik untuk PID controller dan 13 detik untuk PI controller , dengan sedikit offset (1%).
Kata Kunci: Pembelajaran praktikum, Perubahan set point, Respon cepat, Respon proses, Settling time, Offset

## 1. PENDAHULUAN
Pengendali  tekanan  udara  ini  merupakan  salah  satu sistem  kendali  yang  sangat  umum  aplikasinya  di  dunia industri.  Secara  dasar,  terdapat  dua  jenis  aplikasi pengendali  tekanan  udara  tersebut,  yaitu hydro mechanical  pressure  control dan electro-hydraulic pressure  control .  Sebagian  besar  pengendali  tersebut menggunakan  pengendali proportional,  integral  and derivative –  PID  dengan  metode trial  and  error untuk mendapatkan  parameter  pengendali yang terbaik (Liermann, 2013).
Modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT  –  14),  yang dimiliki  Laboratorium  Pengendalian  Proses  –  Jurusan Teknik  Kimia  Polinema,  telah  memberikan  gambaran nyata  kepada  mahasiswa  bagaimana  sistem  pengendali ( control  process )  bekerja.  Modul  ini  telah  dilengkapi dengan Programmable  Logic  Controller (PLC)  yang dilengkapi  dengan Human  Machine  Interface (HMI) yang bekerja secara online dan real time ketika membaca data dari sistem yang dikendalikan.
Pembelajaran pada situasi pandemi Covid-19 menjadi tantangan tersendiri bagi perguru an tinggi vokasi (PTV). PTV  harus  memastikan  bahwa  kompetensi  mahasiswa memenuhi  capaian  pembelajaran  yang  telah  ditetapkan. Modul pengendali tekanan udara (PCT – 14) merupakan salah  satu  modul  pembelajaran  praktikum  dengan capaian pembelajaran yang menyatakan bahwa
mahasiswa  harus  mampu  mendapatkan  parameter pengendali  dengan  kinerja  terbaik  melalui  kegiatan tuning (pengaturan parameter kendali). Kondisi pandemi menyebabkan  mahasiswa  menjadi  terbatas  mengakses modul  pengendali  udara  PCT-14  secara  langsung. Simulasi  dari  modul  tersebut  menjadi  jawaban  untuk memastikan capaian pembelajaran tetap terpenuhi.
Beberapa  perangkat  lunak  dapat  digunakan  untuk membangun  model-model  simulasi  untuk  perangkat pembelajaran, diantaranya adalah Aspen Plus®, Hysys®, Matlab® dan Scilab®. Pembelajaran tentang penggunaan perangkat lunak tersebut menjadi salah satu materi  yang diperkenalkan  kepada  mahasiswa  dalam  materi  kuliah tentang  sistem  kendali  (Vieira  dkk . ,  2019).  Secara umum,  terdapat  dua  kategori  pengembangan  model simulasi  ,yaitu  berdasarkan  bahasa  pemrograman  dan berdasarkan  blok-blok  model.  Pengembangan  simulasi berdasar bahasa pemrograman membutuhkan persamaan- persamaan  matematis  yang  biasanya  cenderung  lebih sulit untuk dilakukan penyesuaian. Sisi lain, pengembangan  model  simulasi  berdasarkan  blok-blok model  lebih  mudah  digunakan  (Ospino,  Sánchez  and Secchi,  2017).  Pengembang  model  simulasi  cukup memilih blok-blok yang bersesuaian dan menggabungkannya  menjadi  rangkaian  yang  dapat menggambarkan  proses  yang  diinginkan  (Vieira  dkk . , 2019).
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Perangkat  lunak  berbasis  bahasa  pemrograman, seperti  Matlab®  dan  Scilab®,  juga  menyertakan pengembangan  simulasi  berdasarkan  blok-blok  model. Perangkat  lunak  Matlab®  menyertakan  Simulink®, sedangkan  Scilab®  memperkenalkan  Xcos®.  Perangkat lunak  Scilab®  memiliki  kelebihan  sebagai  simulator karena  merupakan  perangkat  lunak  yang  bersifat open source serta  tidak  membutuhkan  tempat  penyimpanan yang  besar  di  dalam  komputer.  Perangkat  lunak  yang bersifat open  source menjadi  pilihan  bagi  mahasiswa engineering untuk mengembangkan pembelajaran (Buiu, 2020).
Perangkat  lunak  berbasis  blok-blok  model,  seperti Xcos®,  telah  digunakan  dalam  proses  pembelajaran, khususnya  pembelajaran  tentang  sistem  kendali  proses, seperti disampaikan oleh  (González-Vargasi  dkk . , 2019) Vieira  dkk.  (2019),  Merzlikina  dan  Prochina  (2020), (Buiu,  2020)  dan  (Ospino,  Sánchez  and  Secchi,  2017). Perangkat lunak Xcos® juga digunakan untuk menggambarkan proses-proses di luar proses pembelajaran.  Hermawan  dkk.  (2020)  menggunakan Xcos® untuk menggambarkan proses dinamika dari dua tangki  berpemanas  yang  memiliki dead  time ,  sedang Utomo,  Siwindarto  dan  Setyawati  (2020)  meng- gunakannya  untuk  menggambarkan  fenomena  yang terjadi  dalam  pengendalian  proses  pelapisan  dalam pembuatan  perhiasan  ( electrodeposition ).  Kurniawan dkk. (2020) juga memanfaatkan Xcos® untuk mempelajari  karakteristik  pengendali  PID  pada servo motor.
Perangkat  lunak  berbasis  blok-blok  model  lainnya yang  sering  digunakan  adalah  Simulink®,  yang dikembangkan dalam perangkat lunak Matlab®. Penelitian yang menggunakan Simulink® untuk menggambarkan  sistem  kendali,  antara  lain  dilakukan untuk mendapatkan parameter kendali PID pada pressure process  training  system (Iyswariya  dkk.,  2015),  pada proses pasteurisasi susu (Alamirew, Balaji and Gabbeye, 2017), pada motor AC  induksi  kecepatan tinggi  (Pohny, 2017)  serta  untuk pressure  stabilizer pada  reaktor pembangkit listrik tenaga nuklir (Nie dkk., 2020).
Dengan  demikian,  perangkat  lunak  Scilab®,  dengan fitur Xcos® dipilih dalam pengembangan model simulasi dari  modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT-14)  berbasis PLC  yang  dimiliki  Jurusan  Teknik  Kimia.  Modul  ini dapat  dikategorikan  sebagai  alat  pengendali  dengan respon  cepat.  Alat  ini  merespon  perubahan  yang  terjadi dengan cepat, dan menuju ke kondisi steady baru. Modul pengen-dali  tekanan  udara  (PCT-14)  dapat  dioperasikan dengan menggunakan tangki udara maupun tanpa tangki udara.
Kestabilan  model  simulasi  yang  dibangun  untuk modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT-14)  diuji  dengan cara membandingkan kinerja model simulasi menggunakan  parameter  pengendali  hasil  dari  beberapa metode tuning. Penentuan  parameter  pengendali  yang terbaik,  atau  dikenal  dengan  istilah tuning ,  merupakan
upaya untuk mendapatkan sistem kendali dengan kinerja ( performance ) yang baik (Joseph and Olaiya, 2018). Tuning untuk pengendali PID dapat dilakukan dengan menggunakan  lup  tertutup  ( closed  loop )  maupun  ( open loop ). Teknik tuning closed loop dilakukan ketika sistem kendali  berada  dalam  mode/kondisi  otomatis  dan pengendali  PID  sedang  berfungsi.  Untuk  teknik tuning open loop dilakukan ketika sistem kendali berada dalam kondisi manual (Anusha, Karpagam and Bhuvaneswarri, 2014).
Salah  satu  metode tuning yang  biasa  digunakan adalah  metode tuning Ziegler  –  Nichols  (ZN).  Metode tuning ini sering  digunakan  apabila  model  matetika  dari sistem  kendali  tidak  dapat  diperoleh  (Kumar  and  Patra, 2016). Tuning metode  ZN  termasuk  kategori  teknik tuning  close  loop ,  yang  dilakukan  dengan  cara mendapatkan parameter kendali yang bisa menghasilkan respon  kendali  yang  berosilasi  pada  amplitudo  yang konstan  ( constant  amplitudo  oscillation ).  Parameter kendali  PID  dikondisikan  berada  dalam  mode P controller hingga  mendapat  respon  kendali  dengan constant amplitudo oscillation (Liu dkk . , 2014). Tuning metode Cohen-Coon (CC),  yang  merupakan teknik tuning  open  loop , sering  digunakan  sebagai pembanding tuning metode ZN (Rao, Subramanyam and Satyaprasad,  2014),  (Joseph  and  Olaiya,  2018),  (Azman dkk . ,  2017),  (Isdaryani,  Feriyonika  and  Ferdiansyah, 2020).  Parameter  pengendali  dalam tuning metode  CC diperoleh  secara  empiris  berdasar  data  eksperimen. Parameter tersebut diarahkan untuk mendapatkan respon dengan decay  ratio ¼  (Rao,  Subramanyam  and Satyaprasad, 2014).
Metode tuning lain  yang  telah  digunakan  adalah metode Good Gain (Suharti and Irfin, 2017) dan metode Skogested’s (Irfin,  Suharti  and  Moentamaria,  2017). Kedua  metode  tersebut  telah  diaplikasikan  secara eksperimental  untuk  modul  pengendali  tekanan  udara (PCT-14)  yang  dimiliki  Laboratorium  Pengendalian Proses  –  Jurusan  Teknik  Kimia  Polinema.  Dalam penelitian  ini,  kedua  metode  juga  diterapkan  untuk menguji kestabilan dari model simulasi yang disusun.
Model  simulasi  disusun  dan  divalidasi  berdasarkan respon  hasil  pembacaan  PLC  yang  telah  terintegrasi dengan modul PCT-14. Dengan model simulasi tersebut, kinerja  sistem  kendali  PCT-14  dapat  dipelajari  untuk berbagai  metode tuning .  Selain  itu,  model  simulasi tersebut dapat digunakan dalam pembelajaran praktikum apabila mahasiswa tidak dapat mendapatkan akses secara langsung  terhadap  modul  tersebut.  Mahasiswa  yang berada di luar laboratorium tetap mendapatkan gambaran tentang  kinerja  sistem  kendali  PCT-14  dengan  adanya model  simulasi  tersebut.  Kinerja  model  simulasi  dilihat dari  nilai  parameter settling  time,  rise  time ,  o vershoot dan offset .

## 2. RUANG LINGKUP
Penelitian ini menyajikan model simulasi dari modul pengendali  tekanan  udara  (PCT–14),  yang  dimiliki
Laboratorium  Pengendalian  Proses–Jurusan  Teknik Kimia  Polinema.  Model  simulasi  disusun  dengan menggunakan  fitur  Xcos®  dalam  piranti  lunak  Scilab® 6.1  untuk  menggambarkan  proses  yang  terjadi  dalam modul pengendali tekanan udara (PCT–14).
Gambar  1  menunjukkan  skema  dari  peralatan  modul pengendali  tekanan  udara  PCT-14.  Udara  tekan  sebagai bahan  baku  utama  dalam  modul  pengendali  ini  berasal dari  kompresor.  Udara  tekan  tersebut  terbagi  menjadi  2 aliran ,yaitu udara yang menuju atas untuk menggerakkan control  valve dan  (2)  udara  yang mengarah ke pipa proses. Udara tekan  yang menggerak- kan control  valve mengalir  melalui  V1  –  tekanannya terbaca  di  P1,  sedang  udara  yang  mengarah  ke  pipa proses mengalir melalui V2  –  tekanannya terbaca di P2. Udara  tekan  yang  berfungsi  sebagai  fluida  proses mengalir  melalui control  valve dan  terukur  di  orifice serta terbaca di P4.

## Gambar 1. Skema rangkaian alat pengendali tekanan (PCT – 14)
Keterangan Gambar 1 : V1, V2 = Pressure regulator valve V3, V4, V5, V6 = Selector valve V7  = Relief valve P1, P2, P3, P4   = Pressure gauge Indicator
Hasil  pengukuran  di- orifice maupun  P4  dikonversi menjadi  sinyal  listrik  oleh transmitter dan diteruskan ke controller untuk  dibandingkan  dengan set  point -  SP. Setelah  membandingkan  dengan  SP, controller mengi- rimkan  sinyal  kendalinya  untuk  mengatur control  valve . Pengaturan  ini  dinyatakan  dalam  bentuk  %PO,  yang menunjukkan  besarnya  bukaan  dari control  valve .  Hasil pengaturan  dari control  valve dikonversikan  oleh I/P transducer menjadi  besaran  tekanan  udara  yang  akan menggerakkan control  valve . Control  valve dalam  alat PCT-14  berupa pneumatic  valve yang  bergerak  ketika ada udara tekan.
Model  simulasi  dari  sistem  kendali closed  loop system PCT-14  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak Xcos®-Scilab®6.1, berdasarkan data fungsi hantar yang diperoleh untuk masing-masing komponen.

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan kinerja  model  simulasi  dari  modul  pengendali  tekanan udara (PCT-14), menggunakan perangkat lunak Xcos® -
Scilab ®.  Model  simulasi  disusun berdasarkan data-data eksperimen yang diperoleh sebelumnya dengan menggunakankan  modul  pengendali  tekanan  udara (PCT-14),  dengan  bahan  utama  yang  digunakan  adalah udara tekan yang berasal dari kompresor.
Penelitian  dilakukan  dalam  beberapa  tahapan,  yaitu: penentuan karakteristik komponen pengendali, penentuan  fungsi  hantar  proses,  pembuatan  model simulasi,  validasi  fungsi  hantar  proses,  penentuan parameter  pengendali  ( tuning )  dan    analisa  hasil  tuning. Penentuan karakteristik komponen pengendali dan fungsi hantar  proses  dilaksanakan  berdasarkan  data  yang diperoleh  dari  hasil  eksperimen  di  modul  pengendali tekanan  udara  (PCT  –  14),  yang  dimiliki  Laboratorium Pengendalian Proses – Jurusan Teknik Kimia Polinema.
Model  simulasi  disusun  dengan  menggunakan  fitur Xcos®  dalam  piranti  lunak  Scilab®  6.1  untuk menggambarkan  proses  yang  terjadi  dalam  modul pengendali  tekanan  udara  (PCT  –  14).  Validasi  model dilakukan  dengan  tujuan  agar  respon  hasil  simulasi mendapatkan  hasil  yang  menyerupai  respon  modul pengendali tekanan udara (PCT-14).
Penentuan  parameter  pengendali  ( tuning )  dilakukan menggunakan  model  simulasi  yang  tervalidasi.  Metode tuning  yang  diterapkan,  yaitu  metode Cohen  –  Coon (CC),  metode Ziegler  Nichols (ZN),  metode Good  – Gain (GG), dan metode Skogestad’s . Tuning metode  CC  memberikan  kemungkinan  dite- rapkannya  3  (tiga)  mode  pengendali,  yaitu  Pengendali Proporsional  (P controller ),  Pengendali  Proporsional Integral  (PI controller ),  dan  Pengendali  Proporsional Integral  Derivatif    (PID controller ).  Persamaan  yang digunakan  untuk tuning metode  CC  tersaji  di  tabel  1. Data  yang  dibutuhkan  untuk  perhitungan tuning adalah K p ( process  gain ),  p ( time  constrant  process )  dan  t d ( dead  time ).  Perhitungan tuning mendapatkan  nilai parameter K c ( proportional  band ),  i ( integral time ) dan  D ( derivative time ).
Tuning metode  ZN  juga  memberikan  kemungkinan diterapkannya  3  (tiga)  mode  pengendali,  seperti  halnya hasil  tuning  metode  CC.  Akan  tetapi  metode  ZN diperoleh  berdasar  data  simulasi closep  loop dari  model simulasi  sistem  kendali  yang  memberikan  respon  yang berosilasi  pada  amplitudo  yang  konstan  ( constant amplitudo  oscillation ).    Data  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan tuning metode ZN adalah Kcu ( ultimate gain controller )  dan  Pu  ( ultimate  periode ).  Persamaan  yang digunakan  dalam  perhitungan tuning ZN  disajikan  di Tabel 2.
Tuning metode  GG  dan  Skogestad‟s  masing-masing hanya dapat menampilkan satu kemungkinan pengendali. Persamaan  yang  digunakan  dalam  perhitungan tuning masing-masing metode disajikan di Tabel 3.
Tahapan  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  analisa respon  dari  penerapan  parameter tuning .  Analisa  respon dilakukan  dengan  membandingkan  Kinerja  masing- masing  respon.  Kinerja  respon  ditunjukkan  dengan  nilai parameter settling time, rise time , o vershoot dan offset .
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Tabel 1. Persamaan Tuning Metode CC.
Pengenda- li K c  i  D CC – P controller ( ) - - CC – PI controller ( ) - CC – PID controller ( )
(Anusha, Karpagam and Bhuvaneswarri, 2014)
Tabel 2. Persamaan Tuning Metode ZN
Pengenda- li K c  i  D ZN – P controller - - ZN – PI controller - ZN – PID controller (original) ZN – PID
controller (Mod1) ZN – PID controller (Mod2) (Anusha, Karpagam and Bhuvaneswarri, 2014)
Tabel 3. Persamaan Tuning Metode GG dan
Skogestad’s Pengendali K c  i  D GG – PID controller 1) 0,8 1,5 T ou Sk – PI controller 2) ] -
1) (Suharti  and  Irfin,  2017); 2) (Irfin,  Suharti  and Moentamaria, 2017)
Settling  time menunjukkan  waktu  yang  dibutuhkan oleh respon untuk kembali steady setelah ada perubahan, sedangkan rise time adalah waktu ketika respon pertama kali  mencapai set  point setelah  perubahan  terjadi.  Nilai overshoot menunjukkan  seberapa besar respon  melewati set  point dan offset adalah  nilai error (selisih process variable –  PV  dengan set  point )  ketika  respon  sudah mencapai  kondisi steady setelah  perubahan  terjadi (Fadali and Visioli, 2020).

## 4. PEMBAHASAN
Model  simulasi  dari  sistem  kendali closed  loop system PCT-14  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak  Xcos®-Scilab®  6.1,  menggunakan  persamaan model yang tersaji di Gambar 2. Gambar 2 menampilkan analogi  dari  uraian  proses  yang  tersaji  dalam  Gambar  1 menjadi bentuk diagram blok.
Setelah  model  tersusun  maka  dilakukan  validasi untuk  memastikan  bahwa  model  yang  disusun  sesuai
dengan  kondisi  peralatan  yang  ada.  Validasi  dilakukan dengan parameter kendali  sesuai  dengan hasil  pengujian sebelumnya.  Apabila  hasil  simulasi  belum  sesuai  maka dilakukan  pengaturan  konstanta  dari  masing-masing diagram  blok.  Hasil  penyesuaian konstanta dari  masing- masing  diagram  blok  disajikan  di  Gambar  3.  Hasil validasi di  Gambar 3 menunjukkan bahwa fungsi hantar yang  menggambarkan  karakter  proses  dan control  valve berbeda dari model sebelumnya,  yang tersaji di  Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Simulasi Sistem Kendali PCT-14
Close Loop System dengan PID Controller .
Gambar 3. Diagram Simulasi Sistem Kendali PCT-14 Close Loop System dengan PID Controller setelah validasi model.
Parameter  pengendali  (Kc,  i dan  D ) yang  diperoleh dari  hasil  perhitungan tuning diaplikasikan  pada  model simulasi Xcos® dan dilakukan analisis terhadap masing- masing  respon  yang  dihasilkan.  Respon  simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode CC  disajikan  di  Gambar  4,  sedangkan  respon  simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode ZN  disajikan  di  Gambar  5.  Gambar  4  membandingkan respon  simulasi  P,  PI  dan  PID controller dengan parameter pengendali yang diperoleh dari tuning metode CC.  Respon  yang  memiliki  nilai offset terkecil  di Gambar  4  adalah  respon  simulasi  PID controller . Akan tetapi, respon tersebut memiliki  osilasi  yang lebih besar apabila dibandingkan dua respon yang lain.
Gambar 4. Respon model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode CC.
(a)
(b)
(c) (d)
Gambar 5.  Respon model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode (a) ZN P Controller, (b) ZN PI Controller, (c) ZN PID Controller Ori dan (d) ZN PID Controller Modifikasi
Gambar  5  menyajikan  respon-respon  simulasi  P,  PI dan  PID controller dengan  parameter  pengendali  yang diperoleh  dari tuning metode  ZN,  baik  dengan perhitungan  yang  berasal  dari  persamaan tuning ZN orisinal maupun dengan modifikasi.
Semua  respon  menunjukkan  bahwa  hasil tuning metode  CC  memberikan  respon  yang  cenderung  lebih stabil dan tanpa osilasi. Kondisi ini sejalan dengan hasil penelitian  (Joseph  and  Olaiya,  2018)  yang  menyatakan bahwa tuning metode  CC  dapat  menurunkan overshoot dan rise  time yang  tinggi,  ketika  pengendali  PID menggunakan  parameter  hasil tuning metode  ZN. (Joseph  and  Olaiya,  2018)  mengaplikasikan  kedua metode tuning pada  peralatan kiln di  industri  yang mengikuti karakter proses orde dua.
(N.n,  2016)  juga  menyampaikan  hasil  yang  sama, bahwa tuning metode  CC  bekerja  dengan  baik  untuk proses-proses  dengan  respon  sangat  cepat.    Data  fungsi hantar  proses  dari  modul  pengendali  tekanan  udara (PCT-14)  menunjukkan  bahwa time  constant  process hanya bernilai 7,83 detik.
Nilai overshoot untuk  respon  yang tersaji di Gambar 5,  yang  bernilai  antara  60,00  –  75,00%  (dapat  dilihat  di Tabel 4), berkurang dengan diterapkannya tuning metode CC.  Akan  tetapi, tuning metode  CC  masih  menyisakan offset ,  walaupun  nilainya  hanya  berkisar  1,5  –  2,5%. Modifikasi  terhadap tuning metode  CC  perlu  dilakukan
apabila dikehendaki untuk mendapatkan nilai offset yang minimum atau bahkan tanpa offset (N.n, 2016).
Tabel 4. Analisa respon
Pengenda- li Settling time [detik] Rise time [detik] Overshoot [%] Offset [%] CC – P controller 11 - - 2,5 CC – PI controller 21 - - 1,8 CC – PID controller 11 2,5 0,05 1,5 ZN – P controller 11 - - 2,5 ZN – PI controller 15 0,3 75,00 0 ZN – PID controller (original) 11 0,2 75,00 0 ZN – PID controller (Mod1) 13 0,3 75,00 0 ZN – PID controller (Mod2) 10 0,3 60,00 0 GG – PID controller 14 - - 1,0 Sk – PI controller 13 - - 1,0
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Tuning metode  GG  tidak  memerlukan  model matematika dari  sistem kendalinya, tetapi  membutuhkan respon sistem kendali yang  memenuhi kondisi acceptable  stability .  Dalam  aplikasinya tuning metode GG  mirip  dengan tuning metode  ZN.  Kedua  metode memerlukan trial and error parameter (Suharti and Irfin, 2017).  Sedang tuning metode Skogestad’s membutuhkan persamaan  model  yang  menggambarkan  kondisi  sistem kendali.  Persamaan  model  yang  digunakan  dapat diperoleh  dari  penurunan  persamaan  secara  metematis atau  dari  perhitungan  parameter  respon  proses  meliputi ( gain,  time  constant dan dead  time )  yang  diperoleh secara  eksperimen  (Irfin,  Suharti  and  Moentamaria, 2017).  Dalam  penelitian  ini,  persamaan  model  yang digunakan dalam perhitungan tuning metode Skogestad’s merupakan persamaan fungsi hantar seperti tersaji dalam Gambar  3.  Respon  model  simulasi  menggunakan parameter  pengendali  hasil tuning metode  GG  dan Skogestad’s disajikan di Gambar 6.
Modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT  –  14),  yang dimiliki  Laboratorium  Pengendalian  Proses  –  Jurusan Teknik  Kimia  Polinema,  merupakan  pengendali  yang merespon  perubahan  dengan  cepat.  Dengan  demikian, tuning metode GG dan Skogestad’s hanya menghasilkan satu  jenis  parameter  pengendali.  Untuk tuning metode GG hanya menghasilkan parameter untuk PID controller , sedang tuning metode Skogestad’s menghasilkan parameter PI controller .
Gambar 6.  Respon model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode GG dan Skogestad’s
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  respon  model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode  GG  cenderung  membentuk  osilasi  apabila dibandingkan  dengan  hasil tuning metode Skogestad’s . Akan  tetapi  osilasi  yang  terjadi  masih  termasuk  dalam kategori  minimal,  apabila  dibandingkan  dengan  respon model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode ZN (Gambar 7). Dengan demikian, tuning metode  GG  dapat  digunakan  sebagai  alternatif  metode tuning untuk sistem kendali yang berespon cepat, seperti Modul  pengendali  tekanan  udara  (PCT  –  14)  ini. Trial and  error parameter  kendali  dalam tuning metode  GG
tidak  perlu  sampai  mencapai  kondisi  kritis  ( constant amplitudo  oscillation ),  sehingga  durasi  waktu tuning dapat lebih singkat.
Gambar 7.  Respon model simulasi menggunakan parameter pengendali hasil tuning metode GG berbanding hasil tuning metode ZN termodifikasi
Apabila  memperhatikan  nilai offset dari  masing- masing  hasil tuning , tuning metode  ZN  menunjukkan kinerja  terbaik  karena  respon  hasil  simulasi  dapat mencapai set  point .  Akan  tetapi,  respon  masih  sangat osilatif  dengan overshoot yang  cukup  tinggi  (mencapai 60,00  –  75,00%).  Untuk  proses-proses  yang  dapat mengakomodasi  rentang overshoot  overshoot yang cukup  tinggi  maka  metode  ZN  dapat  dipilih.  Proses- proses  yang  sensitif  terhadap  simpangan  respon  maka harus  dihindari tuning metode  ZN. Tuning metode  GG dan  Skogestad‟s  memberikan  nilai offset yang  cukup rendah  untuk  simulasi  modul  pengendali  tekanan  udara, PCT  –  14,  ini  Dengan  demikian, tuning metode  GG dapat  dipilih  apabila  diinginkan  menggunakan  PID controller sedang tuning metode  Skogestad‟s  untuk  PI controller .
Kinerja respon hasil simulasi masih dapat ditingkatkan  dengan  menggunakan  metode tuning yang lain.  Metode tuning lain  yang  dapat  digunakan  antara lain internal model control – IMC atau model predicitive control – MPC.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model simulasi yang dibuat menggunakan aplikasi piranti lunak Xcos® dapat beroperasi dengan baik ketika diuji dengan berbagai  nilai  parameter  pengendali  yang  diperoleh  dari metode tuning CC,  ZN,  GG  maupun  Skogestad‟s. Dengan demikian model simulasi dengan aplikai Xcos® dapat  digunakan  dalam  proses  pembelajaran  praktikum di  Laboratorium  Pengendalian  Proses,  Jurusan  Teknik Kimia, Politeknik Negeri Malang (Polinema).

## 5. KESIMPULAN
Proses pengendalian tekanan udara yang berlangsung di modul pengendali PCT-14, menunjukkan respon yang bereaksi  sangat  cepat.  Respon  proses  yang  cepat ditunjukkan dengan nilai time constant yang kecil,  yaitu senilai 7,83 detik.
Hasil tuning yang diaplikasikan di modul pengendali PCT-14 menunjukkan bahwa semua parameter pengendali  PID  yang  digunakan  menghasilkan  respon yang  mendekati  atau  bahkan  sama  dengan set  point . Hasil terbaik diperoleh untuk hasil tuning dengan metode Skogestad‟s  untuk  PI Controller dan  metode  GG  untuk PID Controller .  Model  simulasi  Xcos®  dilakukan dengan  memberikan  perubahan set  point sebesar  20% (dari %SP 0% menjadi 20%). Parameter pengendali PID yang diperoleh adalah K c = 128;  i = 4,65 detik dan  D = 1,16  detik  (hasil tuning metode  GG),  sedang  parameter pengendali PI nya adalah K c = 71,5;  i = 3,90 detik dan  D = 0 detik (hasil tuning metode Skoegstad‟s). Performa respon dengan parameter pengendali tersebut menunjukkan  nilai settling  time 14  detik  untuk  PID controller dan  13  detik  untuk  PI controller ,  dengan sedikit offset (1%).

## 6. SARAN
Penelitian ini telah membandingkan berbagai metode tuning walaupun dilakukan secara simulasi. Respon hasil simulasi  telah  menggambarkan  kondisi  dari  respon modul  pengendali  PCT-14.  Simulasi  hanya  dilakukan dengan  perubahan set  point ( set  point  tracking  -  servo system ) sebesar 20%. Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan rentang perubahan set point yang lebih besar atau untuk  perubahan disturbance ( disturbance  rejection  - regulator  system )  agar  dapat  memberikan  gambaran yang  komprehensif  tentang  kestabilan  model  simulasi yang  dibangun.  Metode tuning yang  lain  juga  dapat digunakan,  seperti internal  model  control –  IMC  atau model predicitive control – MPC.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Alamirew,  T.,  Balaji,  V.  and  Gabbeye,  N.  2017. „Comparison  of  PID  controller  with  model predictive  controller  for  milk  pasteurization process.‟ Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , 6(1), pp. 24–35.
Anusha,  S.,  Karpagam,  G.  and  Bhuvaneswarri,  E.  2014.
„Comparison of Tuning Methods of Pid Controller‟. BEST:  International  Journal  of  Management, Information  Technology  and  Engineering  (BEST: IJMITE) , 2(8), pp. 1–8.
Azman,  A.A. et  al. 2017.  „Modeling  and  comparative study  of  PID  Ziegler  Nichols  (ZN)  and  Cohen- Coon (CC) tuning method for Multi-tube aluminum sulphate  water  filter  (MTAS)‟.  in Proceedings  - 2017  IEEE  2nd  International  Conference  on Automatic Control and Intelligent Systems, I2CACIS 2017 , pp. 25–30. Available at:
https://doi.org/10.1109/I2CACIS.2017.8239027.
Buiu,  C.  2020. „a Modelling and Simulation  Course for
Engineering Students Using
Open-Source Programs‟. INTED2020  Proceedings ,  1,  pp.  2943– 2948. Available at: https://doi.org/10.21125/inted.2020.0875.
Fadali,  M.S.  and  Visioli,  A.  2020.  „Analog  control system  design‟.  in Digital  Control  Engineering . Academic  Press,  pp.  141–179.  Available  at: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814433- 6.00005-3.
González-Vargas,  A.M. et  al. 2019.  „A  low-cost,  free- software  platform  with  hard  real-time  performance for  control  engineering  education‟. Computer Applications  in  Engineering  Education ,  27(2),  pp. 406–418. Available at:
https://doi.org/10.1002/cae.22084.
Hermawan, Y.D. et al. 2020. „Process Dynamic of Two- Thermal-Tank-Series  with  Dead  Time‟. Eksergi , 17(2), p. 45. Available at: https://doi.org/10.31315/e.v17i2.3700.
Irfin,  Z.,  Suharti,  P.H.  and  Moentamaria,  D.  2017.
„Optimasi  Kinerja  Pengendali  Tekanan  PCT-14 Menggunakan  Metoda  Tuning  Skogestad‟.  in Prosiding  Seminar  Nasional  Rekayasa  Proses Industri Kimia, ISSN: 2580-6572 , pp. 49–54.
Isdaryani,  F.,  Feriyonika,  F.  and  Ferdiansyah,  R.  2020.
„Comparison  of  Ziegler-Nichols  and  Cohen  Coon tuning  method  for  magnetic  levitation  control system‟. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1450(1). Available at: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1450/1/012033.
Iyswariya, A. et al. 2015. „Design of PI Controller using First  Order  Plus  Time  Delay  Model  for  Process Control‟. International  Journal  of  Advanced Research  in  Electronics  and  Communication Engineering (IJARECE) , 4(3).
Joseph,  E.  and  Olaiya,  O..  2018.  „Cohen-Coon  PID
Tuning  Method:  A  Better  Option  to  Ziegler Nichols-Pid Tuning Method‟. Computer
Engineering  and  Intelligent  Systems ,  9(5),  pp.  33– 37.
Kumar,  V.  and  Patra,  A.  2016.  „Application  of  Ziegler- Nichols Method for Tuning of PID Controller‟. 2nd International  Conference  on  Recent  Innovations  in Science, Technology, Management and
Environment , (2011), pp. 138–149.
Kurniawan,  E. et  al. 2020.  „Analysis  and  Simulation  of PI  and  PID  Control  Systems  Using  Xcos  Scilab‟. Journal  of  Technomaterial  Physics ,  2(2),  pp.  108– 116.
Liermann, M. 2013. „Pid tuning rule for pressure control applications‟. International Journal of Fluid Power ,
14(1), pp. 7–15. Available at:
https://doi.org/10.1080/14399776.2013.10781064. Liu, Y. et al. 2014. „IMC-PID Controller and the Tuning Method  in  Pneumatic  Control  Valve  Positioner‟. The  Open  Automation  and  Control  Systems Journal , 6, pp. 1578–1585.
Merzlikina,  E.I.  and  Prochina,  O.G.  2020.  „Laboratory Works  on  Control  Theory  Using  Scilab/Xcos‟. 2020  5th  International  Conference  on  Information Technologies  in  Engineering  Education,  Inforino 2020  -  Proceedings ,  pp.  6–9.  Available  at:
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
https://doi.org/10.1109/Inforino48376.2020.911170
4.
N.n  2016. Theoretical  Consideration  of  Retarded Control . Dataforth Application Notes . Available at: https://doi.org/10.1115/1.4015451. Nie,  W. et  al. 2020.  „A  Tuning  Method  for  PID Controller  Parameters  based  on  Particle  Swarm Optimization  (PSO)‟.  in Chinese  Automation Congress  (CAC) ,  pp.  497–501.  Available  at: https://doi.org/10.1109/CAC51589.2020.9327536. Ospino,  J.,  Sánchez,  M.E.  and  Secchi,  A.R.  2017. „Implementation  of  a  block-oriented  model  library for undergraduate process control courses in EMSO simulator‟. Education  for  Chemical  Engineers ,  18,
pp. 45–57. Available at:
https://doi.org/10.1016/j.ece.2016.08.002.
Pohny,  P.  2017.  „Sistem  Kendali  Metode  PID  Dan
Kombinasi  Spesifikasi  Pada  Kecepatan  Tinggi Induksi  Motor‟. Sebatik ,  18(1),  pp.  17–20.
Available
at: https://doi.org/10.46984/sebatik.v18i1.86.
Rao,  P.V.G.K.,  Subramanyam,  M.  V.  and  Satyaprasad,
K.  2014.  „Study  on  PID  controller  design  and performance  based  on  tuning  techniques‟.  in
International Conference on Control, Instrumentation, Communication and Computational  Technologies,  ICCICCT  2014 ,  pp. 1411–1417. Available at:
https://doi.org/10.1109/ICCICCT.2014.6993183. Suharti,  P.H.  and  Irfin,  Z.  2017.  „Tuning  Metode  Good Gain  pada  Sistem  Pengendali  tanpa  Dead  Time  , Studi Kasus : Modul Pengendali Tekanan ( PCT-14 )‟. in Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Proses Industri Kimia, ISSN: 2580-6572 , pp. 55–60.
Utomo,  A.C.,  Siwindarto,  P.  and  Setyawati,  O.  2020. „Reduced  Overshoot  of  The  Electroforming Jewellery  Process  Using  PID‟. Kinetik:  Game Technology, Information System, Computer Network,  Computing,  Electronics,  and  Control , 4(3), pp. 227–234. Available at:
https://doi.org/10.22219/kinetik.v5i3.1059.
Vieira, E.B. et al. 2019. „Application of Scilab/Xcos for process  control  applied  to  chemical  engineering educational  projects‟. Computer  Applications  in Engineering  Education ,  27(1),  pp.  154–165. Available at: https://doi.org/10.1002/cae.22065.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan terima kasih kepada UPT P2M Politeknik Negeri Malang, yang telah memberikan kepercayaan kepada penulis melalui Dana Penelitian DIPA Reguler Tahun 2021.