Abstrak—Motor induksi 3 fasa merupakan motor penggerak yang banyak digunakan di industri, salah satunya pada industri pabrik gula. Di industri  pabrik  gula motor industri  3 fasa digunakan  pada mesin sentrifugal. Mesin ini digunakan  pada proses pemisahan cairan nira  kental dan strup hingga didapat kristal  gula. Mayoritas  pengaturan kecepatan motor induksi di  pabrik  gula masih dilakukan  secara manual, yaitu dengan merubah  posisi puli atau ukuran poros dari  mesin sentrifugal. Pengaturan  dengan metode ini mengakibatkan kecepatan motor akan sulit  dikendalikan sesuai dengan yang diharapkan. Pengaturan kecepatan yang tidak tepat juga dapat mengakibatkan hasil produksi gula yang kurang maksimal. Oleh karena  itu  dibutuhkan  metode kontrol untuk mempertahankan kecepatan motor bila terjadi  perubahan  beban saat mengalami proses starting, spinning dan  breaking.  Metode  kontroler  yang digunakan  adalah  metode  PID  Fuzzy. Pada simulasi dan implementasi menggunakan kontroler PID Fuzzy diperoleh rara- rata error saat  proses starting, spinning dan breaking  sebesar 0,51 % dan 1,06 %. Sehingga Tugas Akhir ini diharapkan dapat menjadi referensi untuk meningkatkan efisiensi mesin sentrifugal pada pabrik gula.

## Kata Kunci — Mesin Sentrifugal, PID Fuzzy, PLC Q-Series

## I. PENDAHULUAN
OTOR  induksi  tiga fasa  adalah motor  elektrik  yang sering digunakan  di dunia  industri. Hal  ini dikarenakan harganya relatif murah, memiliki kehandalan  yang baik,  serta perawatannya  yang  mudah.  Salah  satu  penggunaan  motor induksi yaitu pada  mesin sentrifugal  pada  pabrik gula. Mesin ini  digunakan  untuk proses  pemisahan  cairan  nira  kental dengan strup agar didapat kristal gula. Pada proses sentrifugal ini  membutuhkan  pengaturan  kecepatan yang  sesuai dengan yang diperlukan yakni starting, spinning, dan breaking.
Pada  penerapannya  motor  induksi  memiliki  kelemahan yaitu  tidak  mampu  mempertahankan  kecepatannya  dengan konstan  bila  terjadi  perubahan  beban.  Apabila  terjadi perubahan  beban  maka  kecepatan  motor  induksi  akan menurun. Hal  tersebut  terjadi  karena  sifat  yang  dimiliki  dari motor induksi yaitu tidak adanya hubungan yang linear antara arus motor dengan torsi yang dihasilkan. Dalam mengatasi hal tersebut, dibutuhkan suatu kontroler yang dapat mengatur dan mempertahankan  kecepatan motor induksi agar tetap konstan serta memperbaiki kinerja dari motor induksi tersebut.
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  suatu  cara untuk mengatur  kecepatan  dari  mesin  sentrifugal  agar  dapat mempertahankan kecepatan meskipun terjadi perubahan beban
sehingga  waktu interval yang  dibutuhkan  untuk  mesin sentrifugal dapat sesuai dengan yang dibutuhkan. Karakteristik proses  sentrifugal  yang tracking membutuhkan  sebuah kontroler  yang  cerdas.  Maka metode  kontrol  yang  akan digunakan adalah PID Fuzzy .
Melalui  penelitian  ini diharap  dapat  menjadi  referensi untuk  menangani  masalah  pengaturan  kecepatan  motor  pada mesin  sentrifugal  ini  secara  baik.  Selain  itu  juga  diharapkan dapat  membantu  meningkatkan  efisiensi  mesin  sentrifugal pada Pabrik Gula.

## II. DESKRIPSI PERMASALAHAN
Gaya  sentrifugal (Fs)  adalah  gaya  gerak  melingkar  yang berputar  menjauhi  pusat  lingkaran  dimana  nilainya  adalah positif. Pada proses produksi di pabrik gula secara garis besar dibagi  menjadi  empat  tahapan  proses,  yaitu  ekstraksi  tebu menjadi  nira mentah  (gilingan),  nira  mentah  menjadi  nira encer  (pemurnian),  nira  encer  menjadi  nira  kental (penguapan),  nira kental  menjadi gula kristal (kristalisasi  dan pemisahan).  Pada  proses  nira  kental  menjadi  gula  kristal membutuhkan  sebuah  mesin  sentrifugal.  Pada  alat sentrifugal ini  memiliki  saringan,  sistem  kerjanya  yaitu  dengan menggunakan  gaya  sentrifugal  sehingga  ketika  diputar  maka larutan akan tersaring dan kristal gula tertinggal dalam  mesin ini. Proses ini mirip dengan alat pengering pada mesin cuci.
Proses  sentrifugal  adalah  suatu  proses  yang  relatif  sulit karena pada proses ini perlu dilakukan  pengaturan percepatan dan perlambatan dari beban yang memiliki inersia yang tinggi dan  berubah  pada  setiap  tahapan starting,  spinning dan breaking dalam satu siklus operasional mesin sentrifugal. Pada  pengaturan  kecepatan  sebelumnya  suatu  mesin sentrifugal  umumnya  dilakukan secara  mekanik  yaitu dengan cara  merubah  puli  atau  ukuran  poros  dari  mesin  sentrifugal. Pengaturan motor dengan metode ini mengakibatkan arus awal yang sangat tinggi diambil dari jaringan listrik terutama pada saat sentrifugal melakukan percepatan dan penggantian kutub. Secara periodik selama proses sentrifugal berlangsung seperti yang  diperlihatkan  pada  Gambar  1,  terus-menerus  terjadi pembebanan  lebih  pada  komponen  breaker,  kontaktor, transmisi  mesin  dan  juga  pada  motor induksi  itu  sendiri.  Hal inilah  yang  menyebabkan  biaya  perawatan  yang  tinggi  pada mesin sentrifugal [1].

## Pengaturan Kecepatan Motor 3 Fasa pada Mesin Sentrifugal Menggunakan Metode PID Fuzzy
Trio Yus Peristiaferi, Rusdhianto Effendie AK, dan Josaphat Pramudijanto Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 e-mail : rusdhi@ee.its.ac.id, jos@ee.its.ac.id
M
Gambar 1. Setting kecepatan motor sentrifugal

## III. PERANCANGAN SISTEM
Sistem yang dirancang adalah sistem untuk mengendalikan tracking kecepatan  motor  induksi  tiga fasa pada plant sentrifugal. Waktu  yang  dibutuhkan  setiap  siklus  ini tergantung  dari  inersia  mesin  sentrifugal  yang  digunakan. Selain  itu  tahapan  dalam  proses  sentrifugal  seperti starting, spinning dan breaking juga  berbeda-beda  pada  setiap  mesin sentrifugal,  hal  tersebut  tergantung  dari  kualitas  nira  kental yang diputar.

## Beban
+

## Gambar 2. Blok sistem kontrol pengaturan kecepatan mesin sentrifugal
PC digunakan untuk memonitoring  nilai setpoint (SP), present  value (PV), error ,  dan  parameter  kontrol.  Kontroler PID Fuzzy terdapat  pada  program PLC  yang secara  langsung mengatur  kecepatan  motor  induksi  3  fasa  agar  sesuai  dengan input yang  diinginkan. Sinyal  kontrol  dari PID Fuzzy berupa tegangan  0  – 5  VDC.  Tegangan  ini  yang  akan  masuk  ke inverter untuk  diubah  menjadi  frekuensi  (Hz). Tegangan  DC yang dapat terbaca oleh inverter berkisar antara 0 sampai 10 V dengan range frekuensi  yang  dihasilkan  sebesar  0  – 50  Hz. Hal  ini tidak sesuai  dengan  spesifikasi inverter .  Oleh  karena itu diperlukan suatu rangkaian penguat tegangan dua kali agar tegangan DC yang dikeluarkan PLC menjadi 0 – 10 volt. Saat inverter mendapatkan  tegangan  DC  yang  sesuai  maka tegangan  tersebut  akan  diubah  menjadi  frekuensi  (Hz), sehingga  dapat  memutar  motor  induksi  3  fasa.  Poros  motor induksi dirancang dikopel dengan sensor rotary encoder yang dapat mendeteksi kecepatan (rpm) dengan cara mengkonversi jumlah  pulsa  yang  dihasilkan  dalam  setiap  putaran  motor. Output sensor rotary  encoder dapat  langsung  dibaca  oleh modul  QD62  ( High  Speed  Counter )  yang  ada  pada  PLC Mitsubishi untuk diproses sebagai sinyal feedback .

## A. Programable Logic Controller
PLC  ( Programable  Logic  Controller )  adalah  sistem elektronik  yang  beroperasi  secara digital dan  didesain  untuk pemakaian  di  lingkungan  industri,  dimana  sistem  ini menggunakan  memori  yang  dapat  diprogram  untuk penyimpanan  secara  internal. Instruksi-instruksi  yang ada, mengimplementasikan  fungsi-fungsi  spesifik  seperti  logika, urutan,  perwaktuan,  pencacahan  dan  operasi  aritmatik  untuk mengontrol  mesin  atau  proses  melalui  modul-modul  I/O digital maupun analog . PLC  akan  digunakan  sebagai controller pada  penelitian  ini. Spesifikasi  dari  modul-modul yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Power  supply (Q61P):  masukan power  supply (100  – 240VAC), keluaran 5VDC (6A).
2. CPU  (Q02HCPU):  kapasitas  program  (28  k step ), kecepatan pemrosesan (0,034 μsec), tipe memori (standar ROM).
3. Digital input (QX42): terdiri dari 64 point , 32 point dan 32 common, dengan tegangan  24VDC input (4mA), dan tipe pengkabelanya menggunakan sink type. 4. Digital  output (QY42P): terdiri  dari  64 point ,  32 point dan  32 common ,  dengan  tegangan  12  to  24  VDC,  Dan sudah  didukung  dengan  perlindungan termal dan short circuit serta tegangan kejut .
5. Analog  Output (Q64DA):  total channel  analog (2 ch), range konversi dari digital ke analog adalah 0 – 5 VDC linier dengan nilai digital 0 – 4000.
6. High  Speed  Counter (QD62): membutuhkan supply 24VDC dan dapat mengolah sinyal pulsa A dan B.

## B. Mesin Sentrifugal
Mesin  sentrifugal yang  digunakan  pada  Tugas  Akhir  ini adalah  mesin  yang baru  dibuat.  Mesin  sentrifugal  ini  dibuat dengan mekanik yang lebih kokoh daripada mesin sentrifugal sebelumnya[1][2].  Mesin  yang dibuat  berbahan  stainlis  dan berbentuk  tabung.  Didalam  mesin  ini  terdapat  tabung  stainlis berukuran  lebih  kecil  dari  tabung  luar  dan  terdapat  lubang- lubang kecil. Selain itu juga terdapat saluran untuk keluarnya air  dari proses  sentrifugal.  Berikut  ini  mesin sentrifugal  yang telah  dibuat  dan  digunakan  pada  Tugas  Akhir  yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Prototipe dan desain mesin sentrifugal

## C. Identifikasi Sistem
Identifikasi  merupakan  proses  yang cukup  penting  dalam siklus  perancangan  sistem  pengaturan.  Pada  penelitian  ini identifikasi yang digunakan adalah identifikasi statis.
Pembebanan  dilakukan  pada  saat  melakukan  identifikasi plant .  Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  karakteristik  respon
Starting Spinning Breaking Output PLC Kontroler
PID Fuzzy Modul High Speed Counter
Inverter Plant Motor Rotary Encoder + _ + SP
plant pada  tiap-tiap  kondisi  beban.  Pembebanan  dilakukan dengan memberikan beban eksternal pada plant. Terdapat tiga kondisi  dalam  metode  pembebanan  yang  dilakukan  pada identifikasi plant , yaitu:
1. Kondisi beban minimal : Kondisi  ketika  didalam
chamber berisi beban 1 kg. 2. Kondisi beban nominal :  Kondisi  ketika  didalam
chamber terdapat  beban  5
kg.
3. Kondisi beban maksimal : Kondisi  ketika  di  dalam
chamber berisi  beban  8,5 kg . D. Metode Identifikasi Proses  identifikasi  dilakukan  secara open  loop dan  statis dengan  memberikan  sinyal step dan  melihat  respon  berupa kecepatan. Sinyal input didapat  dari setpoint yang  diberikan pada PLC ,  kemudian  hasil  respon plant yang  terbaca  oleh rotary  encoder yang selanjutnya  akan  ditampilkan  pada komputer melalui proses akuisisi data dengan PLC Mitsubishi. Pengambilan  data  untuk  proses  identifikasi  dilakukan sebanyak  3  kali  untuk  masing  - masing  kondisi  berbeban (minimal, nominal, dan maksimal).
Tiga metode identifikasi diterapkan pada satu sampel data untuk  didapatkan  metode  yang paling  sesuai. Hasil  nilai RMSE terkecil  dari  berbagai  macam  metode  ini  kemudian diterapkan pada dua sampel data yang lainnya. Ketiga metode identifikasi  tersebut  adalah  metode  Viteckova  orde  2,  Latzel, dan Strecj’s. Metode Strejc’s dipilih karena memiliki validasi nilai RMSE yang paling kecil dari kedua metode yang lain.
Pada  pengerjaan  Tugas  Akhir  ini, validasi  dilakukan dengan  cara  mengambil data  sebanyak  3 kali  untuk  tiap kondisi berbeban, dimana setiap  data  yang diambil  dilakukan proses  identifikasi  untuk  mendapatkan  model  matematika plant . Sehingga didapat total 3 model matematis pada berbagai kondisi  berbeban (minimal,  nominal,  maksimal)  dengan  nilai RMSE  terkecil.  Pada  tabel  1 adalah hasil  identifikasi  untuk kondisi berbeban.
Tabel 1. Hasil Identifikasi Statis Motor Sentrifugal Berbeban No Kondisi Pembebanan Persamaan Model Plant RMSE 1 Minimal G ( s ) = 1,095 0,042 S 2 +  0,707s + 1 3,314 2 Nominal G ( s ) = 1,095 0,431 S 2 + 1,314s + 1 2,468 3 Maksimal G ( s ) = 1,095 3,305S 2 + 1,104 s + 1 2,664

## E. Perancangan Kontroler PID Fuzzy
Perancangan  kontroler  PID  dilakukan  secara  analitik. Pencarian  parameter  kontroler K p ,  τ i ,  dan  τ d disesuaikan dengan  model plant .  Pada  penelitian  ini  pencarian  parameter kontroler  PID  dilakukan  pada  model  tiap-tiap  kondisi  beban. Parameter  kontroler  PID  yang telah  didapatkan  dipergunakan sebagai  batasan  dalam  perancangan  mekanisme  penalaran parameter PID.
Dalam  sistem  ini  kendali  utama  adalah  kendali  PID sedangkan  kendali  logika  fuzzy  bekerja  membantu  untuk meminimalkan overshoot/undershoot yang  terjadi  dan  juga meminimalkan recovery  time dari  respon  sistem.  Sistem kendali  logika fuzzy yang  didesain  mempunyai  2 input yaitu
eror dan  delta  eror. Eror  adalah  selisih  antara setpoint dan respon  kecepatan  motor.  Sedangkan  delta  eror  adalah  selisih antara  pengukuran  eror  sekarang  dan  eror  sebelumnya.. Konfigurasi sistem PID Fuzzy dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Blok diagram PID Fuzzy
Pembentukan  fungsi  keanggotaan  masukan  dan  keluaran didasarkan  pada  parameter  PID  yang  telah  didapatkan  untuk kondisi beban  minimal, nominal, dan  maksimal. Perancangan dilakukan  pada  fungsi  keanggotaan  masukan,  fungsi keanggotaan keluaran, rule-base dan normalisasi .
Input pada logika fuzzy untuk menalar parameter K p, τ i , dan τ d berupa error (e)  dan  delta error (Δe)  yang  dibagi  dalam  3 linguistik  term yaitu  minimal,  nominal,  dan  maksimal seperti pada gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Membership function error (e)
Dari data perhitungan, nilai error dan delta error diperoleh nilai antara -0,005 sampai 0,005 dan -0,0066 sampai 0,0066. Nilai ternormalisasi Ke sebesar 200 dan data ternormalisasi Kde sebesar 150. Nilai linguistik dari fungsi keanggotaan didefinisikan dengan angka 1, 2, dan 3. Untuk nilai 1 Negatif (N), nilai 2 Zero (Z), dan nilai 3 Positif (P).
Gambar 6. Membership function delta error ( Δ e)
Fungsi keanggotaan keluaran Fuzzy berupa sinyal kontrol. Dalam  hal  ini  sinyal  kontrol  berupa  penguat.  Fungsi keanggotaan  keluaran Fuzzy di  definisikan  dengan  penguat Kp, τ i , τ d untuk  beban  minimal, beban  nominal,  dan  beban maksimal.  Nilai linguistik dari  fungsi  keanggotaan  keluaran Fuzzy didefinisikan  dengan  1  (kecil),  2  (sedang),  dan  3 (besar).
Gambar 7. Fungsi keanggotaan keluaran Kp
Gambar 8. Fungsi keanggotaan keluaran τ i
Gambar 9. Fungsi keanggotaan keluaran τ d
Format rule  base yang  digunakan  pada  pengerjaan  Tugas Akhir ini adalah format tabular. Di mana terdapat 9 rule base untuk jumlah linguistik  term sebanyak  3.  Berikut  adalah rule base parameter  K p, τ i , dan τ d dengan  3 linguistik  term pada bagian input dan 3 linguistik term pada bagian output.
Tabel 2. Rule base Parameter Kp, τ i, τ d
N K K S Z K S B
P S B B Tabel 3. Data Penguatan PID No Kondisi Pembebanan Kp τ i τ d 1. Minimal 0,387 0,707 0,060 2. Nominal 0,605 1,04 0,276 3. Maksimal 0,720 1,314 0,328
Hasil  fuzzifikasi  dipakai  sebagai  koefisien  untuk menghitung formulasi Kp, τ i , dan τ d .

## F.  Pengujian Sistem Open Loop
Pada  pengujian  sistem  secara open  loop berfungsi    untuk mengetahui  respon kecepatan plant mesin sentrifugal apabila diberikan input referensi  statis  dan tracking sesuai  dengan yang dibutuhkan pada  proses sentrifugal. Pada  pengujian kali ini  diberikan input referensi  konstan  sebesar  200  rpm  dan dalam kondisi tanpa beban. Data akan direkam  sebanyak  100
data dengan referensi tracking sampling sebesar 1 detik  pada software MX-Sheet .
Gambar 10. Respon motor tanpa kontroler dengan model referensi
Pada  pengujian open  loop dengan input model  referensi tanpa kontroler diperoleh hasil bahwa output plant tidak sesuai dengan  referensi  yang  diinginkan  karena  terdapat error pada tiap-tiap kecepatan  yang diinginkan. Pada 200 rpm error rata rata  18,01 % sedangkan pada  300  rpm rata-rata  30,09 % dan pada kecepatan 500 rpm rata rata 46,64 %. Sehingga semakin besar  rpm, rata-rata error akan  semakin  besar  apabila  tanpa kontroler. Berdasarkan  pengujian secara open  loop terhadap output plant tidak  sesuai  dengan  nilai  referensi  yang diinginkan  sehingga  perlu  adanya  kontroler  agar plant bisa mendapatkan respon yang lebih baik.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISA

## A.  Simulasi Kontroler PID Fuzzy
Simulasi  kontroler  dilakukan untuk  mengetahui  bahwa kontroler  dapat  menjalankan  fungsi  agar output dari plant sama  dengan output refrence yang  diinginkan. Simulasi kontroler ini dilakukan dalam bentuk domain kontinyu.

## B.  Simulasi dalam Bentuk Kontinyu
Tujuan  pembuatan  Tugas  Akhir  ini  adalah  pengaturan kecepatan  mesin  sentrifugal menggunakan kontroler  PID Fuzzy .  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  simulasi dan implementasi untuk  melihat  hasil  respon  sistem  agar mengikuti tracking input yang diinginkan.

## C.  Simulasi Kontrol PID Fuzzy dengan Model Referensi
Simulasi  kontrol  PID Fuzzy dilakukan  dengan  pemberian input berupa eror dan delta eror dari kecepatan. Dari masukan error dan delta error ini, Fuzzy akan memilih parameter gain dari PID.  Sehingga setiap perubahan yang terjadi pada  beban mesin  sentrifugal  akan  terus  di tracking oleh  kontroler  PID Fuzzy. Berikut  merupakan  hasil  keluaran  respon dengan kontroler  PID Fuzzy dengan  referensi tracking .  Referensi diberikan dalam bentuk tegangan 0,72; 1,063; dan 2,039 VDC atau setara dengan 200, 300, dan 600 rpm .
E ΔE
N Z P
Gambar 11. Respon Tracking Kontroler PID Fuzzy
Hasil  respon  pada  simulasi  dengan  kontroler  PID Fuzzy dapat mengikuti tracking reference .
Tabel 4. Spesifikasi Hasil Simulasi PID Fuzzy Spesifikasi Proses (rpm) Respon Mesin Sentrifugal Respon Kontroler PID Fuzzy t r (5%-95%) 0 - 300 10,2 detik 11,5 detik 300 -600 9 detik 12,3 detik 600 -200 9,9 detik 15,5 detik Prosentase e ss ( interval 10 detik) 300 9,5 % 0,85 % 600 9,5 % 0,68 % 200 9,5 % 0,01 % Maksimum Overshoot 0 - 300 10 % 0,76 % 300 -600 25 % 0,92 % 600 -200 - -
Dari hasil analisa pada simulasi, diperoleh nilai rata- rata dari error steady state saat starting, spinning , dan breaking sebesar 0,51 %.
D. Implementasi Kontrol  PID  Fuzzy  dengan  Referensi Tracking
Implementasi kontroler  dilakukan untuk  mengetahui bahwa  kontroler  dapat  menjalankan  fungsi  agar output dari plant sama  dengan output reference yang  diinginkan. Implementasi  kontroler  ini  dilakukan dalam  bentuk domain diskrit.
Pengujian  dengan  masukan  sinyal  statis  bertujuan  untuk mengetahui  seberapa  jauh  kontroler  bisa  mengurangi  eror  di kondisi steady  state .  Didalam  pengujian  ini  diberikan  sinyal masukan berupa kecepatan sebesar 200 rpm.
Gambar 12. Pengujian Sinyal Step dengan Kontroler PID Fuzzy
Dari  pengujian  sinyal step dengan  kontroler  PID Fuzzy diperoleh nilai eror untuk berbagai kondisi berbeban.
Tabel 5.
Spesifikasi Respon Kontroler terhadap Sinyal Uji Step Kontroler PID Fuzzy Prosentase e ss ( Interval 20 Detik) Beban Minimal 2 % Beban Nominal 5 % Beban Maksimal 6 % Pengujian  dengan setpoint siklus  mesin  sentrifugal bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  kontroler  bisa mengurangi  eror  di  kondisi starting,  spinning dan breaking . Didalam pengujian ini setpoint berupa kecepatan sebesar 300, 600, dan 200 rpm.
Gambar 13. Implementasi Tracking Kontroler PID Fuzzy
Tabel 6. Nilai e ss pada Implementasi PID Fuzzy
Kontroler PID Fuzzy Prosentase e ss ( Interval 30 Detik) Starting 0,6 % Spinning 1 % Breaking 1,5 %
Dari hasil analisa pada implementasi dengan  kontroler PID Fuzzy , diperoleh nilai rata-rata dari error steady state saat starting, spinning , dan breaking sebesar 1,06 %.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan data hasil simulasi kontroler PID Fuzzy pada Tugas Akhir  ini diperoleh beberapa kesimpulan  sebagai berikut:
1. Dari hasil analisa pada simulasi dan implementasi dengan kontroler PID Fuzzy diperoleh  nilai rata rata dari error steady state saat starting, spinning , dan breaking sebesar 0,51 % dan 1,06 %.
2. Pada simulasi dan  implementasi menggunakan kontroler PID Fuzzy dapat mengikuti karakteristik kerja kurva saat starting, spinning, dan breaking dengan error  steady state yang tidak jauh  berbeda dengan referensi yang diberikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini  dapat  terselesaikan  berkat  teman-teman seperjuangan Olen, Bagas,  Kamil, dan  Aji yang mengerjakan Tugas Akhir di Laboratorium PLC AA103. Terima Kasih juga atas  bimbingan  Bapak  Ir.  Rusdhianto  Effendie  AK,  MT. sebagai  pembimbing  1  dan  Bapak  Ir.  Josaphat  Pramudijanto, M.Eng  sebagai  pembimbing  2  yang  telah  membantu  dan membimbing  hingga  Tugas  Akhir  dan  laporan  ini  dapat terselesaikan.  Hasil  implementasi  Tugas  Akhir ini dapat dilihat  pada  situs  youtube  dengan  alamat  URL:
https: //www.youtube.com/watch?v=0wgXspyNfVI&feature=y outu.be

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yudistira, Adityo.  ”Perancangan dan Implementasi Pengaturan  Kecepatan  Motor Tiga Fasa Pada Mesin Sentrifugal  Menggunakan  Metode  Sliding  Mode Control”, Tugas Akhir, JTE-ITS,Surabaya, 2014.
[2] Hidayah, Fahmi. ”Perancangan  dan Implementasi Pengaturan  Kecepatan  Motor Tiga Fasa Pada Mesin Sentrifugal  Menggunkan Metode Linear Quadratic Tracking”, Tugas Akhir, JTE-ITS,Surabaya, 2013.