Jurnal ECOTIPE, Volume 5, No.2, Oktober 2018 p-ISSN 2355-5068 e-ISSN 2622-4852
Perancangan Pengendalian Hover Quadcopter Menggunakan Pengendali

## Hybrid Fuzzy Dan
Proportional Integral Derivative (PID)
Ahmad Faizal 1 , Ewi Ismaredah 2 , Imam Fadjar Ridho 3
1,2,3 Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau.28293 Email: ahmad.faizal@uin-suska.ac.id, ewi.ismaredah@uin-suska.ac.id, imamfadjarridho@gmail.com

## ABSTRACT
Hover quadcopter system able to free fly hover simpl, because it have a small shape and a light mass  then  make  it  easy.  However  it  because  quadcopter  have  a  light  mass  then  quadcopter  have  a weakness  that  is  quadcopter  easy  to  get  disturbance  from  external  like  wind  attack.  this  simulation  of quadcopter using MATLAB R2013a software with controller using hybrid fuzzy-PID. Fuzzy Logic Control is a high intelegance control and able to make interaction with around conditions that might be happened, and it works by given  rules input and  output based  on the conditions. The  analysis shown hybrid fuzzy- PID controller have a good responses and faster than a single fuzz logic control. In the fuzzy logic control shown  successful  to  reach  setpoint  0.1  rad,  but  have  a  longer  time  responses  than  hybrid  fuzzy-PID controller. Fuzzy Logic Control (FLC) at Roll angle position  shown response 3.2088 s, pitch with 3.256 s and  yaw  with  3.3045  s.  While  on  hybrid  fuzzy-PID  controller  shown  at  the  angle  position  of  Roll  with 0.02896  s,  pitch  angle  position  is  2.3138  s  and  yaw  angle  position  with  0.2611  s.  However  when quadcopter  given  disturbance,  fuzzy  logic  control  shown  better  than  hybrid  fuzzy-PID  controller.  Fuzzy Logic  Control  when  given  a  disturbance  a  time  10  untul  11  second  successful  to  solve  the  disturbance without  an  problem.  While  on  hybrid  fuzzy-PID  when  given  a  disturbance  it  needs  more  longer  time  to reach back the setpoint.
Keywords: FLC, Fuzzy, Hover, Hybrid, PID, Pitch, Quadcopter, Roll, Yaw

## INTISARI
Sistem hover quadcopter  memiliki  kelebihan  untuk  dapat  terbang  melayang  bebas  dan  dengan mudah karena memiliki bentuk yang kecil dan ringan sehingga mudah. Namun karena memiliki massa yang ringin quadcopter juga memiliki kelemahan tersendiri yaitu mudah terkena gangguan seperti terpaan angin. Ini tentu saja menjadi masalah tersendiri pada quadcopter untuk pengaplikasiannya. Untuk  mensimulasikan quadcopter  digunakan software MATLAB  R2013a.  Dengan  metode  pengendali  yaitu hybrid  fuzzy -PID, pengendali  logika fuzzy adalah  kendali  cerdas  yang  dapat  berinteraksi  dengan  kondisi  yang  terjadi  dengan memasukan  rules.  Hasil  dianalisa  pengendali hybrid  fuzz -PID  menunjukan  respon  yang  bagus  dan  cepat dibandingkan  dengan  pengendali  logika fuzzy saja.  Pada  pengendali fuzzy menunjukan  berhasil  mencapai setpoint 0.1 rad, namun dengan respon time yang lebih lama  yaitu pengendali fuzzy pada posisi sudut roll dengan  respon  3.2088  detik,  posisi  sudut pitch yaitu  3.2562  detik  dan  pada  posisi  sudut yaw yaitu  3.3045 detik.  Sedangkan  pada  hasil  respon  pengendali hybrid  fuzzy -PID  saat  posisi  sudut roll yaitu  0.02896  detik, posisi  sudut pitch yaitu  2.3138  detik  dan  pada  posisi  sudut yaw yaitu  0.2611  detik.  Namun  saat  diberi gangguan, pengendali fuzzy menunjukan respon yang lebih baik dibandingkan pengendali hybrid fuzzy -PID. Pengendali fuzzy saat  diberi  gangguan  didetik  10  dan  11  berhasil  mengatasi  gangguang  tanpa  terjadi penyimpangan.  Sedangkan  saat  menggunakan  pengendali hybrid  fuzzy -PID  terjadi  penyimpangan  yang cukup lama kembali ke setpoint awal yaitu lebih kurang selama 30 detik
Kata Kunci : Fuzzy , Hover, Hybrid , PID, Pitch, Quadcopter, Roll, Yaw

## I. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir dunia Robotika makin berkembang pesat, salah  satunya  adalah  pengembangan robot  terbang  tanpa  awak  atau  yang sering disebut Unmanned
Aerial Vehicle (UAV).  Robot  jenis  ini  biasanya digunakan  dalam  mode  terbang  manual dan  otomastis.  Masing-masing  robot UAV  memiliki  karakteristik  dan  sistem yang  berbeda-beda,  dalam  penulisan tugas  akhir  ini  akan  dibahas  salah  satu jenis  UAV  yang  banyak  diteliti  saat  ini yaitu quadcopter . Quadcopter menggunakan  4  buah motor  dan  baling-baling  pada  bagian ujung  kerangka  utamanya  yang  mampu untuk  mengangkat  fisik  quadcopter . Dibagian  tengah  quadcopter digunakan untuk  meletakan power  supply ,  sensor dan pengendali yang berisi program guna untuk mngendalikan pergerakan quadcopter.  Quadcopter dibagi  menjadi dua  macam  gerak  terbang,  yaitu  gerakan lateral  dan  gerakan  longitudinal,  gerakan longitudinal  yang  tebagi  menjadi  3  yaitu take-off (lepas landas), hovering (melayang)  dan landing (pendaratan). Hover dalam quadcopter sangat diperlukan  perhatian  dalam  kontrol kestabilannya  agar  menjaga  ketiga  sudut posisinya  yaitu  sudut roll,  pitch dan yaw [1] . Quadcopter juga memiliki
masalah  tersendiri  yaitu  quadcopter memiliki  massa  yang  ringan  sehingga mudah  mendapatkan  gangguian  secara external, sehingga  sangat  diperlukan pengendali  yang  bagus  yang  dapat mengendalikan  quadcopter  saat  ada gangguan tersebut sehingga dapat kembali saat quadcopter kondisi normal.
Salah  satu  pengendali  yang  bisa
untuk mengatasi
gangguan adalah pengendali  logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan  pengendali  cerdas  yang  tidak memerlukan perhitungan matematika yang  rumit  karena  dipresentasikan  ke dalam  bentuk rule yang  berisikan
kemungkinan-kemungkinan  yang  terjadi sehingga  mudah  mengatasi  masalah  dan lebih  sederhana.  F uzzy bisa  digunakan untuk  sistem  non  linear  yang  kompleks. Meskipun  begitu  logika fuzzy juga memiliki  kekurangan  yaitu  lambat dalam mencapai  respon  time  yang  diinginkan dan  osilasi  yang  tidak  bisa  dihilangkan. Logika fuzzy telah  banyak  digunakan untuk  mengendalikan  berbagai  macam sistem yang non linear dan telah berhasil diiplementasikan  untuk  sistem  kendali pada helikopter. Meskipun begitu penggunaan logika fuzzy dalam quadcopter bisa  dibilang  masih  baru[4]. Untuk  itu  penulis  akan  menggunakan logika fuzzy dalam  penelitian  ini  untuk mengatasi gangguan yang diberikan pada quadcopter  dan  mendapatkan  stabilitas yang lebih baik pada quadcopter . Permasalahan  yang  ditimbulkan oleh logika fuzzy seperti dijelaskan diatas dapat  diatasi  menggunakan  pengendali Proportional,  integral  and  Derivative (PID)  ketiga  pengendali  PID  ini  yang saling membantu dengan
menggabungkan  nilai  Ki  Kp  dan  Kd untuk  mendapatkan  respon  keluaran quadcopter yang stabil dan meminimalkan  osilasi  pada set  point [4].
Kendali PID adalah kendali konvensional yang  sudah  banyak  digunakan  terutama dalam  pengendalian  quadcopter , dan mendapatkan hasil yang cukup bagus dari segi kestabilan, walaupun terjadi overshoot dan time  response yang  lama apabila  diberi  gangguan[2][3].  Dengan menggabungkan  logika fuzzy dengan kendali  PID  diharapkan  sistem  mampu mendapatkan set  point yang  diinginkan, respon time yang  lebih  cepat  untuk menstabilkan quadcopter walaupun diberi gangguan dan memperkecil error.

## II. LANDASAN TEORI
A. Quadcopter
1. Gaya Thrust (U 1 [N])
Gaya thrust adalah  gaya  yang mengakibatkan quadcopter bergerak naik keatas  atau  turun  kebawah  searah  sumbu Z earth  frame .  Gaya  ini terjadi  jika kecepatan  putarab  keempat  motor  sama dan secara bersamaan ditambah kecepatannya  dengan  nilai  yang  sama, maka  quadcopter  akan  menghasilkan gaya  angkat  ( thrust ).  Begitu  juga sebaliknya,  jika  kecepatan  dari  keempat motor  diperlambat  secara  bersamaan, quadcopter akan bergerak kebawah [3].
Gambar 1. Gerakan Vertikal Quadcopter[1]
2. Torsi Roll (U 2 [Nm])
Torsi roll adalah  torsi  yang mengakibatkan quadcopter berputar disepanjang  sumbu  x body  frame ( ). Torsi  ini  dipengaruhi  jika  kecepatan motor  kiri  dipercepat  sedangkan  motor kanan diperlambat maka quadcopter akan bergerak  mengguling  ke  kanan.  Begitu pula  jika  sebaliknya,  jika  motor  kanan yang  dipercepat  dan  motor  kiri  yang diperlambat maka quadcopter akan bergerak mengguling ke kiri [3].
Gambar 2. Gerakan Roll Quadcopter[1]
3. Torsi Pitch (U 3 [Nm]) Torsi Pitch adalah  torsi  yang mengakibatkan quadcopter berputar disepanjang  sumbu  y  pada body  frame quadcopter  ( ).  Gerak  ini  dipengaruhi jika  kecepatan  motor  depan  diperlambat sedangkan  kecepatan  motor  belakang
dipercepat, maka quadcopter akan bergerak  mengangguk  kedepan.  Begitu pula jika kecepatan motor depan dipercepat dan kecepatan motor belakang diperlambat maka quadcopter akan bergerak mengangguk kebelakang [3].
Gambar 3. Gerakan Pitch Quadcopter[1]
4. Torsi Yaw (U 4 [Nm])
Torsi yaw adalah  torsi  yang mengakibatkan quadcopter berputar disepanjang  sumbu  Z  pada body  frame quadcopter  ( ).  Gerak  ini  dipengaruhi oleh  perubahan  kecepatan  dari  keempat motor  quadcopter.  Jika  kecepatan  motor depan dan belakang diperlambat sedangkan  kecepatan  motor  kanan  dan kiri  dipercepat  maka  quadcopter  akan bergerak  menyimpang  ke  kiri.  Begitu pula  sebaliknya,  jika  kecepatan  motor depan dan belakang dipercepat sedangkan  motor  yang  lain  diperlambat, maka quadcopter akan bergerak menyimpang ke kanan. Perubahan kecepatan  yang  terjadi  pada  keempat motor memiliki nilai yang sama [3].
Gambar 4. Gerakan Yaw Quadcopter[1]
B. Persamaan Matematis Quadcopter
ZZ ZZ YY XX YY YY TP YY XX ZZ XX XX TP XX ZZ YY I U pq I I I r I U p I J pr I I I q I U q I J qr I I I p 4 3 2                 1
Bagian  rotasi  dari  quadcopter berasal  dari  konsep  persamaan  gerak rotasi  dan  dengan  menggunakan  metode Newton-Euler yang berasal dari kerangka tubuh quadcopter
Agar  lebih  sederhana,  momen gyroscopic tidak digunakan karena inersia  yang  dihasilkan  oleh  quadcopter jauh  lebih  besar  dari  yang  inersia  yang dihasilkan  oleh  rotor.  Jadi,  persamaan gerak  rotasi  yang  digunakan  sebagai berikut
Persamaan  gerak  rotasi  diperoleh dengan  persamaan  gerak  Euler  sebagai berikut:
         
I C U I B R ) (   2
dimana I  adalah matriks  inersia sistem, U R adalah  vektor  gaya  rotasi  dan C B ( v ) adalah matriks Coriolis-centripetal.
                                                   0 0 0 ) ( 0 0 0 0 0 0 4 3 2               XX YY XX ZZ YY ZZ B R ZZ YY XX I I I I I I
C U U U U I I I I I
    
3
sehingga  Persamaan  dapat  dituliskan menjadi:
                                                                              ZZ YY XX XX YY XX ZZ YY ZZ I I I I I I I I I U U U 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 3 2 4
Persamaan  dinamika  rotasi  untuk masing-masing  gerak  roll,  pitch dan  yaw sebagaimana  dituliskan  pada  Persamaan 10
         
                                                               
                             0 0 0 0 0 0 4 3 2 1 XX YY XX ZZ YY ZZ XX YY XX ZZ YY ZZ I I I I I I U U U I I I I I I

## 5
Momen  inersia  adalah  ukuran kelembaman  suatu  benda  untuk  berotasi terhadap porosnya. Momen inersia berperan  dalam  dinamika  rotasi  seperti massa  dalam  dinamika  dasar,  dan menentukan hubungan antara momentum sudut  dan  kecepatan  sudut,  momen  gaya dan  percepatan  sudut,  dan  beberapa besaran  lain.  Sesuai  dengan  dasar  teori yang telah di jelaskan sebelumnya, maka dapat  dihitung  nilai  parameter  Ixx,  Iyy, dan  Izz  dengan  mengasumsi  dari  bentuk quadcopter. Persamaan  yang  digunakan untuk  menghitung  Ixx,  Iyy, dan  Izz akan di  tunjukkan  pada  persamaan  di  bawah ini
) ( ) ( ) ( 4 3 2 XX YY YY ZZ ZZ XX YY YY YY ZZ XX XX I I I I l U I I I I l U I I I I l U                      6 Tabel 1 Identifikasi Konstanta[3]

## KONSTANTA NILAI SATUAN
Panjang Quadcopter dari motor ke pusat 0.06 M
Momen inersia rotasi sumbu X
(I xx ) 1,680157 x 10 -3 Kgm 2
Momen inersia rotasi sumbu Y
(I yy ) 1,680157 x 10 -3 Kgm 2
Momen inersia rotasi sumbu Z
(I zz ) 1,20466 x 10 -3 Kgm 2
Momen inersia motor propeller
( J TP ) 0,025872 Kgm 2 Konstanta Thrust 2,2478 x 10 -6 N.sec 2 Konstanta Drag  2,5 x 10 -7 Nm.sec 2

## III. METODE PENELITIAN
Perancangan Pengendali Fuzzy
Posisi  sudut  quadcopter  yang dikendalikan  harus  mencapai setpoint sebesar  0.1  rad.  Variabel  masukan error akan  bernilai  negatif  jika  posisi  sudut berada diatas nilai setpoint yang diinginkan dan bernilai positif jika posisi sudut  quadcopter  dibawah setpoint . Fungsi  keanggotaan error memiliki jangkauan  -1  rad  hingga  1  rad.  Fungsi keanggotaan error terdiri  dari  tiga  yaitu EN  (ErorNegatif),  Z  ( zero )  dan  EP (ErorPositif).
Gambar 5 Fungsi keanggotaan input error.
Untuk  fungsi  keanggotaan delta error juga  memiliki  jangkauan  -1  rad
hingga  1  rad.  Fungsi  keanggotaan delta error terdiri  dari  tiga  yaitu  DEN ( DeltaErorNegative ),  Z  ( zero )  dan  DEP
( DeltaErorPositive ).

## Gambar 6 Fungsi keanggotaan input delta error
Sedangkan untuk variabel keluaran  juga  memiliki  tiga  fungsi keanggotaan  sebagai  aksi  kontrol  U dalam mengendalikan posisi sudut quadcopter  yang  terdapat  pada  gambar 3.7 berikut :
Gambar 7 Fungsi keanggotaan output fuzzy
Dasar  pembuatan Rules  base ini sebagai pengabil keputusan keluaran dari logika fuzzy ,  berikut  tabel  perancangan Rules  base untuk  pengendalian  sudut pada quadcopter.
Tabel 2 Rules base pengendali fuzzy
Error Delta Error Negative Zero Positive Negati ve LargeNe gative SmallN egative Zero Zero SmallNe gative Zero SmallPo sitive
Positiv e Zero SmallP ositive LargePo sitive Keterangan : If Error N and Delta Error N Then
LargeNegative
If Error N and Delta Error Z Then
SmallNegative If Error N and Delta Error P Then Zero If Error Z and Delta Error N Then SmallNegative If Error Z and Delta Error Z Then Zero If Error Z and Delta Error P Then SmallPositive If Error P and Delta Error N Then Zero If Error P and Delta Error Z Then SmallPositive
If Error P and Delta Error P Then
LargePositive Berikut  bentuk  pengendali fuzzy berdasarkan Ruless diatas
Gambar 8 Bentuk surface pengendali fuzzy
Mekanisme
inference
pada perancangan  ini  terdiri  dari  dua  tahap, yaitu  :  evaluasi  aturan  dan  agregasi  dari output Rules . Pada tahap evaluasi aturan, input yang telah difuzzifikasi diaplikasikan ke antecedent dari fuzzyRules .  Jika fuzzyRules memiliki lebih dari satu input, maka operator fuzzy ( AND atau OR ) digunakan untuk mendapatkan nilai tunggal yang
menyatakan hasil dari evaluasi antecedent . Pada perancangan ini digunakan  operator fuzzy AND  untuk mengevaluasi antecedent .

## Perancangan Pengendali PID
Metode  penalaan  pengendali  PID adalah  dengan  menggunakan  metode heuristic, yaitu  dengan  melakukan  uji coba  nilai  Kp,  Ki  dan  Kd  sehingga mendapatkan respon sistem yang diinginkan.
Tabel 3. Tuning Parameter Nilai Kp, Ki, Kd PID dengan Metode Heiuristic Roll Pitch Yaw K p K i K d Kp  K i K d Kp  K i K d
1 - - 1 - - 1 - - 35  5 - 25 3 - 25 5 - 35  5 1 25 3 5 25 1 0 2 70  1 0 2 50 2 5 50 2 0 4 70  1 5 3 10 0 1  10  10 0 2 0 4
Tabel  diatas  didapat  dengan tuning metode heuristic yaitu  dengan  uji coba  nilai  PID.  Didapat  kestabhilan dengan  nilai  Kp,  Ki  dan  Kd  untuk  sudut Roll yaitu Kp = 70, Ki = 15 dan Kd = 3. Untuk sudut Pitch dengan nilai Kp = 100, Ki  =  1  dan  Kd  =  10,  sednagkan  untuk sudut Yaw dengan Kp = 100, Ki = 20 dan Kd = 4.
Setelah  merancang  pengendali fuzzy dan PID kemudian menggabungkan kedua  pengendali  menjadi hybrid  fuzzy- PID

## Gambar 9 Simulink Pengendali Hybrid Fuzzy- PID Pada Sistem Pergerakan
Hover Quadcopte

## IV ANALISA DAN HASIL
Gambar 10 Grafik respon keluaran Roll quadcopter dengan pengendali fuzzy Pengendali fuzzy mampu mengendalikan posisi
sudut roll Quadcopter  mencapai setpoint dengan tanpa error yaitu  0  rad,  waktu  yang dibutuhkan  untuk  mencapai  keadaan tunak yaitu  3.9050  s,  dan  tidak mengalami overshoot.
Gambar 11 Grafik respon keluaran Pitch quadcopter dengan pengendali fuzzy pengendali fuzzy mampu
mengendalikan posisi sudut pitch Quadcopter  mencapai setpoint dengan error  steady  state yaitu  0.00002  rad, waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai
keadaan  tunak  yaitu  3.905  s,  dan  tidak mengalami overshoot
Gambar  12  Grafik  respon  keluaran Yaw quadcopter dengan pengendali fuzzy pengendali fuzzy mampu mengendalikan posisi sudut yaw Quadcopter  mencapai setpoint dengan error  steady  state yaitu  0.00001  rad, waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai keadaan  tunak  yaitu  3.9050  s,  dan  tidak mengalami overshoot.
Berikut grafik hasil pengendali fuzzy setelah di hybrid fuzzy-
proportional, integral, derifative(PID). Gambar 13 Roll quadcopter Hybrid fuzzy-PID dengan nilai kp: 70, ki: 15, kd:
3
Pada  gambar  diatas  hasil  PID untuk  plant roll quadcopter  dengan  nilai kp:  70,  ki:  15,  dan  kd:  3  didapati  hasil pengendali    pengendali hybrid  fuzzy-PID berhasil  mencapat set  point, respon menunjukan  pengendali Hybrid fuzzy- PID mampu  mengendalikan  posisi  sudut roll Quadcopter  dan  mencapai setpoint dengan error  steady  state yaitu  -0.0001 rad,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk
mencapai  keadaan  tunak  yaitu  0.2165  s, dan tidak mengalami overshoot. .
Gambar 14 Pitch quadcopter Hybrid fuzzy-PID dengan nilai kp: 100, ki: 1, kd:
10
Pada  gambar  diatas  hasil  PID untuk plant pitch quadcopter dengan nilai kp:  100,  ki:  1,  dan  kd:  10  didapati  hasil pengendali    pengendali hybrid  fuzzy-PID berhasil mencapat set point .
Pengendali Hybrid fuzzy- PID mampu mengendalikan posisi sudut pitch Quadcopter dan mencapai setpoint dengan error  steady  state yaitu  -0.0001 rad,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mencapai  keadaan  tunak  yaitu  0.4926s, dan  tidak mengalami overshoot.
Gambar 15 Yaw quadcopter Hybrid fuzzy-PID dengan nilai kp: 100, ki: 20., kd: 4
Pada  gambar  diatas  hasil  PID untuk plant pitch quadcopter dengan nilai kp:100,  ki:  20.,  dan  kd:  4  didapati  hasil pengendali    pengendali hybrid  fuzzy-PID berhasil mencapat set point .
pengendali Hybrid fuzzy- PID mampu  mengendalikan  posisi  sudut yaw
Quadcopter dan mencapai setpoint dengan error  steady  state yaitu  -0.0001
rad,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mencapai  keadaan  tunak  yaitu  0.2013  s, dan tidak mengalami overshoot. Perbandingan Hasil Pengendali Logika Fuzzy dan  Pengendali Hybrid Fuzzy- PID  Pada  Posisi  Sudut Roll,
Pitch dan Yaw Pada Quadcopter
Pada  hasil  simulasi  kemudian dilakukan
perbandingan antara pengtendali Fuzzy dan Hybrid  Fuzzy - PID.  Dengan  tujuan  melihat  hasil pengendali Hybrid  Fuzzy -PID  yang mampu  memberikan  hasil  respon  yang lebih baik dari pengendali logika Fuzzy.
Perbandingan  hasil  pengendali logika fuzzy dan pengendali hybrid fuzzy - PID    diatas  dapat  dilihat  bahwa pengendali hybrid  fuzzy -PID  memiliki respon  yang  lebih  baik  dari  pengendali fuzzy. Dilihat  dari settling  time nya pengendali hbrid  fuzzy -PID  menunjukan respon  yang  lebih  cepat  dibandingkan pengendali fuzzy, yaitu  pengendali fuzzy pada  posisi  sudut roll dengan  respon
3.9050  detik,  posisi  sudut pitch yaitu
3.9050  detik  dan  pada  posisi  sudut yaw yaitu 3.9050 detik. Sedangkan pada hasil respon  pengendali hybrid  fuzzy -PID  saat posisi sudut roll yaitu 0.2165 detik, posisi
sudut pitch yaitu  0.4926  detik  dan  pada posisi  sudut yaw yaitu  0.2013  detik.
Begitu  juga  dengan Rise  Time pada pengendali hybrid fuzzy- PID menunjukan hasil yang lebih cepat juga dibandingtkan pengendali fuzzy. Yaitu  pada  pengendali fuzzy saat posisi sudut roll dengan respon 2.9304 detik,  pada  posisi  sudut pitch yaitu 2.953 detik  dan  posisi  sudut yaw yaitu 2.953 detik.  Sedangkan  pengendali hybrid  fuzzy -PID  menunjukan  hasil  yaitu posisi  sudut roll dengan  respon 0.1374 detik, pada posisi pitch yaitu 0.3632 detik  dan  posisi  sudut yaw yaitu 0.1374 detik.  Hasil delay  time pada pengendali hybrid fuzzy -PID juga
menunjukan  hasil  yang  lebih  baik  juga dibandingkan  dengan  pengendali fuzzy.
Yaitu  pada  pengendali fuzzy posisi  sudut roll dengan  hasil 0.7013 detik,  posisi sudut pitch yaitu 0.7013 detik dan posisi sudut yaw yaitu 0.7013 detik.
Sedangkan hasil pengendali hybrid fuzzy - PID  pada  posisi  sudut roll yaitu 0.0328 detik,  posisi  sudut pitch yaitu 0.0741 detik  dan  posisi  sudut yaw yaitu 0.0279 detik.
Kesimpulan Pengendali Hybrid  Fuzzy -PID berhasil mencapai setpoint yang diinginkan  dengan respon  time yang lebih cepat dibandingkan dengan pengendali fuzzy saja.  Pengendali  logika fuzzy berhasil mencapai kestabilan steady state namun  dengan  waktu  yang  cukup lama  yaitu settling  time pengendali fuzzy pada  posisi  sudut roll dengan  respon 3.2088  detik,  posisi  sudut pitch yaitu 3.2562  detik  dan  pada  posisi  sudut yaw yaitu 3.3045 detik. Sedangkan pada hasil respon  pengendali hybrid  fuzzy -PID  saat posisi  sudut roll yaitu  0.02896  detik, posisi  sudut pitch yaitu  2.3138  detik  dan pada posisi sudut yaw yaitu 0.2611 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ardy  Seto  Priambodo,  Adha Imam Cahyadi, Samiadji Herjuanto.  “Analisa  Kestabilan Terbang Quadrotor Dengan pengendali PD terhadap Gangguan”. Jurnal Teknik Elektro dan  Teknik  Informasi  Universitas
Gajah Mada. 2017
[2] Bimo  Jati  Utomo.  “Rancang Bangun  UAV  ( Unmanned  Aerial
Vehicle ) Model Quadcopter dengan  menggunakan  Algoritma Proportional  Integral  Derivative”. Jurnal Teknik komputer, Universitas Telkom Bandung Vol.1, No.1 April 2015 [3] Prihatama Kunto Wicaksono. “Pengendalian  Pergerakan Hover Quadcopter Menggunakan
Metode  PID  Jaringan  Syaraf Tiruan”.  Teknik  Elektro  Fakultas Teknologi  Industri  ITS  Surabaya. 2016.
[4] Do  Khac  Tiep,  Youn-Jae  Ryoo.
“ An  Autonomous  Control  of
Fuzzy-PD Controller For Quadcopter ”. International Journal  of  Fuzzy  and  Intelligent
System s. July 1, 2017.
[5] Kardono, Rusdhianto Effendi AK, dan Ali Fatoni. “Perancangan dan Implementasi Pengaturan Optimal LQR  untuk  Menjaga  Kestabilan Hover pada  Quadcopter”.  Jurnal
Teknik ITS Vol.1, No.1.
September 2012.
[6] Tri  Awan  Nusa  Putra,  Katjuk Astrowulan, dan Rusdhianto
Effendi  A.K.  “Perancangan  dan Implementasi Kontroler PID Gain Schaduling untuk Gerakan Lateral Way-to-Way  Point pada  UAV Quadcopter”.
Jurnal Teknik POMITS Vol. 2, No. 2, 2013 [7] Kurniawan, Rudy (2014).
Perancangan  Kontroler  PID  dan Sliding  Mode  Control  untuk Kestabilan  Hover  pada  UAV Trirotor.  Jurnal  ECOTIPE  Vol.  1 No.1  April  2014  Hal.  29-36. Jurusan Teknik Elektro Universitas Bangka Belitung.
[8] Bresciani  Tommaso.  “ Modelling,
Identification  dan  Control  of  a Quadrotor Helicopter ”. Department of Automatic
Control, Lund University.
October 2016.
[9] Mathworks,  “What  Is  Fuzzy Logic  ?”, Mathworks ,  2017. [Online]. Available :
http://www.mathworks.com/help/ fuzzy/what-is-fuzzy- logic.html.[accessed  :  November 03, 2017]
[10] Mathworks, “Comparison Of
Sugeno  and  Mamdani  Systems”, Mathworks , 2017. [Online]. Available : http://www.mathworks.com/help/ fuzzy/comparison-of-sugeno-and- mamdani-systems.html.  [accessed : November 03, 2017]
[11] Bambang Riyanta. TEKNIK
KENDALI.  Modul  Perkuliahan
Teknik Mesin UMY, 2016.
[12] http://lpsa.swarthmore.edu/Repre entations/SysRepTransformations /TF2SS.html  diakses  pada  januari
2018
[13] Hamdani Chalidia Nurin. “ Perancangan Autonomous VTOL Pada Quadcopter Dengan Menggunakan Feedback Linearization  dan  Fuzzy  Takagi Sugeno ” Propgram Magister Fakultas Teknologi Elektro Institut Teknologi Sepuluh November. 2017 [14] Romero Luis E. Dkk.” Quadcopter
Stabilization b Using PID
Controllers ”. Maskana 2014
[14] Agho  Courage.” Dinamic  Model and Control of Quadcopter in the
Presence of Uncertainties ” University of Uncertainties. 2017
[15] Ogata, Katsuhiko. “ Modern Control Engineering Fourth Edition ”.  Aeeizh,  University  of Minnesota. 2002