Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)

## IMPLEMENTASI FILTER KALMAN UNTUK OPTIMASI PENGUKURAN SENSOR  SUHU NTC PADA KOMPOR LISTRIK MALAM BERBASIS FUZZY

## Oleh: Irwan Novianto 1) Lilis Kurniasar 2)
Adelia Octora Pristisahida 3)
Bledug Kusuma Prasaja 4)
Amanda 5)
Unversitas Nahdlatul Ulama,Yogyakarta 1,2,3,4,5)
E-mail: irwannovianto@unu-jogja.ac.id 1) lilis@unu-jogja.ac.id 2)
adelia@unu-jogja.ac.id 3)
bledug@unu-jogja.ac.id 4)
amandaputriaulia17@student.unu-jogja.ac.id 5)

## ABSTRACT
Yogyakarta  is  one  of  the  batik-producing  provinces  in  Indonesia.  One  of  the  typical  batik from Yogyakarta is written batik. Written batik is made manually by hand with  traditional equipment. The hallmark of this written batik lies in the process of making it using canting. Canting is used to take liquid wax which is heated on the stove. In general, the batik making process  in  Jogjakarta  villages  still  uses  conventional  batik  stoves.  Some  of  the disadvantages  of  conventional  batik  stoves  are  the  use  of  fuel  that  still  uses  wood  or kerosene.  In  addition,  another  thing  that  batik  makers  need  to  pay  attention  to  is  the temperature  on  the  stove  to  produce  the  required  level  of  night  viscosity.  Temperature settings  on  conventional  batik  stoves  are  still  done  manually.  Several  studies  have  been carried out  to  develop  batik night heating stoves, but  there are still few reviews  about  the temperature stability of the electric stove. In this study, the Kalman filter system [8] will be applied  to  reduce  noise  on  the  reading  of  the  NTC  temperature  sensor  on  a  fuzzy-based night electric stove system. The purpose of this study is to reduce noise or interference with the  NTC  temperature  sensor  readings  on  the  stove  so  as  to  produce  smooth  and  stable sensor  data  readings.  The  results  show  that  the  Kalman  filter  works  very  well  to  reduce noise  and  interference  with  a  low  Q  (covariance  noise  process)  value  and  a  high  R (covariance noise measurement), where the Kalman filter value is  stable with R value >= 30 and Q value = 1.
Keywords: Kalma Filter, NTC Temperature Sensor Measurement, Fuzzy

## ABSTRAK
Yogyakarta  merupakan  salah  satu  provinsi  penghasil  batik  di  Indonesia.  Salah  satu  batik khas  dari  Yogyakarta  adalah  batik  tulis.  Batik  tulis  dibuat  secara  manual  menggunakan tangan  dengan  peralatan  tradisional.  Ciri  khas  batik  tulis  ini  terletak  pada  proses pembuatannya dengan menggunakan  canting. Canting digunakan untuk  mengambil  malam cair yang dipanaskan diatas kompor. Pada umumnya prosen pembuatan batik yang berada di desa-desa Jogjakarta masih menggunakan kompor batik konvensional. Beberapa kelemahan kompor batik konvensional seperti penggunaan bakan bakar yang masih menggunakan kayu atau  minyak  tanah.  Selain  itu,  hal  lain  yang  perlu  diperhatikan  oleh  para  pembatik  adalah
suhu  pada  kompor  untuk  menghasilkan  tingkat  kekentalan  malam  yang  dibutuhkan. Pengaturan suhu pada kompor batik konvensional masih dilakukan secara manual. Beberapa penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan  kompor  pemanas  malam  batik,  namun masih  sedikit  yang  mengulas  tentang  kestabilan  suhu  pada  kompor  listrik  tersebut.  Pada penelitian  ini  akan  diterapakan  sistem  Kalman  filter  [8]  untuk  mengurangi  noise  pada pembacaan sensor suhu NTC pada system kompor listrik malam berbasis fuzzy. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  mengurangi  noise  atau  gangguan  pada  pembacaan  sensor  suhu  NTC pada  kompor  sehingga  menghasilkan  pembacaan  data  sensor  yang  halus  dan  stabil.  Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  Kalman  filter  bekerja  sangat  baik  untuk  mengurangi  noise dan  gangguan  dengan  nilai  Q  (covariance  noise  process)  rendah  dan  R  (covariance  noise measurement) tinggi, dimana nilai stabil kalman filter nilai R >=  30 dan nilai Q = 1.
Kata Kunci: Filter Kalma, Pengukuran Sensor Suhu NTC,Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Berisi  Yogyakarta  merupakan  salah satu  profinsi  penghasil  batik  di  Indonesia. Salah  satu  batik  khas  dari  Yogyakarta adalah batik tulis. Batik tulis dibuat secara manual  menggunakan  tangan  dengan peralatan  tradisional.  Ciri  khas  batik  tulis ini  terletak  pada  proses  pembuatannya dengan  menggunakan  canting.  Canting digunakan  untuk  mengambil  malam  cair yang  dipanaskan  diatas  kompor.  Pada umumnya  prosen  pembuatan  batik  yang berada  di  desa  desan  Jogjakarta  masih menggunakan kompor batik konvensional. Beberapa kelemahan kompor batik konvensional  seperti  penggunaan  bakan bakar yang masih menggunakan kayu atau minyak  tanah.  Selain  itu,  hal  lain  yang perlu  diperhatikan  oleh  para  pembatik adalah suhu pada kompor untuk menghasilkan  tinggkan  kekentalan  malam yang  dibutuhkan.  Pengaturan  suhu  pada kompor batik konvensional masih dilakukan  secara  manual.  Kebiasaan  yang
dilakukan  pembatik  setelah  malam  cair adalah  mengatur  api  kompor  pada  posisi terkecil untuk menjaga kekentalan malam. Dalam  menentukan  kekentalan  malam pembatik  mesih  menggunakan  intuisi  atau perasaan,  jika  dirasa  terlalu  kental  maka pembantik akan membesarkan api kompor dan  menunggu  malam  mencair  dan sebaliknya jika terlalu cair maka pembatik akan meniup niup malam supaya mendapatkan  kekentalan  yang  sesuai kebutuhan. Kondisi tersebut menyebabkan ketidakstabilan  suhu  malam  sehingga pembantik  harus  memperhatikan  suhu malam  untuk  mendapatkan  kekentalan malam yang sesuai.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk  mengembangkan  kompor  pemanas malam  batik.  [1]  membuat  kompor  listrik malam menggunakan mikrokontroller AT89S52  dan  sensor  suhu  LM35  untuk mengatur  suhu  dengan  menggunakan  PID sebagai  pengontrol.  [2]  merancang  alat pemanas  elektrik  yang  menyatu  dengan
Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)
alat  penoreh  elektrik  namun  belum  ada pengotrol  suhu  dalam  alat  tersebut.  [3] membuat kompor listrik yang hemat energi dan  ramah  lingkungkan,  dalam  penelitian ini  dihasilkan  kompor  yang  mampu menghemat  listrik  hingga  85-WATT  dan mampu mempertahankan suhu kompor 90 0
C.  [4]  membuat  kompor  listrik  untuk meningkatkan  kehandalan  produksi  batik di  Kecamatan  Karangploso  Malang,  dari hasil  penelitian  dihasilkan  kompor  listrik yang  mampu  mencairkan  malam  dalam waktu  5  menit.  [5]  mendesain  kompor listrik tenaga surya yang ramah lingkungan,  dari  penelitian  ini  dihasilkan kompor  yang  hemat  energi  dan  mampu memanaskan malam  dalam waktu  6 menit dan  suhu  mencapai  110 0 C.  Sudah  banyak penelitian  terkait  kompor  listrik  malam, namun  masih  sedikit  yang  mengulas tentang  kestabilan  suhu  pada  kompor listrik tersebut.
Kestabilan  suhu  pada  kompor  listrik malam  bisa  dikontrol  secara  otomatis dengan  menggunakan  sensor  suhu  yang terhubung  dengan  mikrokontroler.  Dalam hal  ini,  peran  sensor  menjadi  penentu dalam mendapatkan kestabilan suhu kompor.  Ketepatan  pembacaan  sensor pada  lingkungan  kerjanya  sangat  penting karena nilai pembacaan akan mempengaruhi  proses  kerja  kompor  [6] Faktor yang mempengaruhi ketidaktepatan dalam  pembacaan  sensor  disebut noise
atau  gangguan  sehingga  dibutuhkan  filter yang  tepat  untuk  mengindari  kesalahan pembacaan  sensor  [7].  Pada  penelitian  ini akan  diterapakan  sistem  Kalman  filter  [8] untuk  mengurangi  noise  pada  pembacaan sensor  suhu  NTC  pada  system  kompor listrik malam berbasis fuzzy. Kalman filter mempunyai  kemampuan  memperkirakan keadaan  sistem[9].  Dalam  penelitian  akan diteliti  nilai  Q  ( covariance  noise  process ) rendah dan R ( covariance noise measurement )  yang  mempunyai  hasil filtering  noise  optimal  pada  pembacaan sensor suhu NTC. Hasil dari penelitian ini akan  diterapkan  pada  kompor  listrik malam berbasis fuzzy menggunakan sensor  suhu  NTC.  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  mendapatkan  komposisi  nilai  R dan Q untuk filter Kalman yang menghasilkan pembacaan data sensor yang halus  dan  stabil,  sehingga  dapat  menjaga stabilitas  suhu  kompor  listrik  malam berbasis fuzzy.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berisi  Batik  merupakan  kekayaan budaya  asli  Indonesia.  Pengolahannya memiliki  kekhasan  tersendiri,  termasuk didalamnya  proses  pencairan  malam  yang digunakan untuk membuat batik pada kain. Kendala yang dihadapi oleh para pengrajin batik salah satunya adalah proses pencairan malam batik dan mempertahankan  level  kekentalan  batik
sesuai dengan kebutuhan. Beberapa penelitian    terkait  kompor  listrik  malam batik  telah  dilakukan,  Elik  dkk  dalam penelitiannya [4] membuat inovasi kompor listrik  untuk  meningkatkan  produksi  batik tulis dengan membuat kompor listrik yang mampu mencairkan malam dalam waktu 5 menit  lebih  cepat  dibandingkan  dengan kompor  konvensional.  Inovasi  lain  dari penelitian Elik ini adalah kompor listrik ini bebas  asap  hasil  pembakaran  sehingga ramah  lingkungan.  Abdul  Hamid  dan Hasym [5] dalam penelitiannya mendesain kompor  listrik  tenaga  surah  untuk  batik tulis yang ramah lingkungan. dari penelitian  ini  dihasilkan  kompor  listrik yang  dapat  memanaskan  malam  66  gram selama  6  menit  dengan  temperature  yg dapat dicapai lebih dari 110 0 C.
Beberapa kompor listrik hasil penelitian sudah  mampu  menghemat  energi  dan ramah  lingkungan  namun  masih  kurang dalam  menjaga  kestabilan  suhu  kompor, sehingga  tingkat  kekentalan  tidak  bisa diatur  secara  otomatis.  Untuk  mejaga kestabilan  suhu  maka  kompor  harus  dapat dikontrol secara otomatis dengan menggunakan sensor suhu yang terhubung dengan  mikrokontroller  [1].  Hal  ini membutuhkan  peran  sensor  untuk  dapat mendeteksi  suhu  kompor.  Ketepatan pembacaan  suhu  kompor  menjadi  penting karena  dapat  mempengaruhi  proses  kerja kompor  [6].  Kalman  filter  merupakan
salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menstabilkan  nilai  pembacaan  dari  sensor dengan  mengurangi  noise  atau  gangguan [7]. [10] dalam penelitiannya menggunakan  Kalman  filter  pada  sensor jarak, filter ini digunakan untuk mengurangi  derau  noise  dari  sensor.  Hasil dari  penelitian  ini  Kalman  filter  dapat mengurangi derau noise pengukuran sekitar  95%.  [11]  menggunakan  Kalman filter  untuk  mengestimasi  sudut  dengan menggunakan  sensor  gyroscope,  hasil penelitian  ini  menunjukan  peningkatan akurasi pembacaan sensor pada pengukuran sudut.

## 3. METODE PELAKSANAAN

## Berisi Kalman filter
Dalam  menentukan  nilai  pengukuran Kalman  filter  mempunyai  tiga  persamaan yang  biasa  disebut  dengan  nilai  estimasi [12]–[14].    Persamaan  pertama  adalah persamaan  prediksi  dengan  menggunakan perkiraan  kondisi  dari  waktu  sebelumnya untuk mendapatkan nilai prediksi pada saat itu  [15].    Persamaan  pertama  mempunyai dua  perhitungan  yaitu  perhitungan  nilai estimasi  dan  perhitungan  nilai  error  pada proses estimasi.
1) ̂ ̂ (1)
2) (2)
Persaman  kedua  adalah  persaman update, data pengukuran existing digunakan  untuk  memperbaiki  prediksi,
Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)
Prediksi Update Waktu Koreksi Update Pengukuran
dari  persaman  ini  diharapkan  prediksi keadaan  akan  lebih  akurat.  Dari  persaaam ini  mempunyai  3  perhitungan  yaitu perhitungan  Kalman  gain,  perhitungan
update  prediksi  kondisi  dan  perhitungan update estimasi error. Gambar 1 menunjukan dua persamaan tersebut. 1) (3) 1) ̂ ̂ ̂
(4)
2) (5)
Gambar  1. Siklus Kalman Filter .

## Sensor Suhu NTC
Sensor suhu NTC ( negative temperature Coeficient) merupakan resistor  dimana  nilai  resistannya  dapat berubah  ubah  sesuai  dengan  perubahan temperature  pada  lingkungan  kerjanya. Cara  kerja  dari  sensor  NTC  ini  jika temperature  pada  lingkungan  kerjanya tinggi  maka  nilai  resistansinya  akan  kecil dan  begitu  juga  sebaliknya.  Sensor  NTC akan  mendapatkan  input  berupa  suhu  dari lingkungan  kerjanya  kemudian  sensor NTC akan mengeluarkan nilai berupa nilai resistensinya [8].

## Perancangan
Penelitian  ini  menggunakan  Arduino Mega  yang  memiliki  pin I/O sebanyak
54.dan  sensor  suhu  NTC  10.  Sensor  suhu NTC  hanya  digunankan  untuk  mengukur suhu  pada  kompor.  Sensor  suhu  ntc  akan dihubungkan ke Arduino melalui port  A7. Output  dari  sensor  suhu  berupa  tegangan (V) kemudian akan dikonversi ke suhu (T) sebelum  diproses  pada  Kalman  filter. Gambar  2  merupakan  Blog  diagram Arduino dan sensor suhu NT.
Gambar  2. Blog Diagram Arduino Mega dan Sensor NTC
Gambar  3  merupakan  flowchart aplikasi Kalman filter dan data sensor suhu pada  Arduino  mega.  Dalam  penelitian  ini diawali  dengan  menentukan  nilai  awal ̂ dan .  Kemudian  ADC  akan  mengambil data  suhu  dari    sensor  NTC.  Data  dari ADC  akan  dikonversi  kedalam  bentuk suhu  Kelvin  untuk  kemudian  dikonversi dalam  bentuk  Celsius.  Selanjutkan  akan dilakukan  perhitungan  prediksi  keadaan
awal  Kalman  filter.  Dari  prediksi  keadaan awal  ini  kemudian  dilakukan  perhitungan prediksi  error  dan  Kalman  gain.  Setelah perhitungan  prediksi  error  dan  Kalman gain,  dilakukan  perhitungan  Kalman  filter untuk  data  suhu  setelah  itu    dilakukan perhitungan  untuk  mengupdate  nilai  error. Data  suhu  akan  ditampilan  pada  serial monitor  setelah  perhitungan  nilai  error diupdate.
Gambar  3. Flowchart Aplikasi Kalman filter dan Data Senso Suhu

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Isi Pada penelitian ini hanya menggunakan  satu  parameter  yang  akan dilakukan  prediksi  menggunakan  Kalman filter  yaitu  suhu.  Sehingga,  persamaan persamaan  Kalman  filter  dapat  direduksi
hanya menggunakan skalar dengan asumsi AP k-1 =  H k =  1.  Sehingga  algoritma  yang digunakan untuk meprediksi menggunakan metode  Kalman  filter  diskrit  sebagai berikut:
Persamaan pertama
1) ̂ (6)
Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)
2) (7) Persamaan kedua 2) (8) 3) ̂ ̂ ̂ (9)
4) (10)
Berdasarkan  metode  kalman  filter dalam  penelitian  ini  dipilih  nilai  awal untuk Q dan R yang berbeda beda sebagai nilai awal. Tabel 1 menampilkan nilai awal yang  diberikan  pada  peneltiain  ini. Penelitian  ini  menerapkan  3  skenario, pertama  memberikan  nilai  R  dan  nilai  Q yang  berbeda,  kedua  memberikan  nilai  R yang berubah dan nilai Q tetap, dan ketiga nilai  R  dan  Q  yang  berbeda  beda. Perubahan nilai nilai Q dan R ini bertujuan untuk  mengetahui  perubahan  pada  nilai sensornya.
tabel 1. 1. Nilai R dan Q
No R Q 1 1 1
2 1 15 3 1 30 4 5 1 5 15 1 6 30 1 7 5 10 8 15 15 9 20 25

## Skenario I
Dari  gambar  4  memperlihatkan  hasil pengukuran  suhu  sebelum  difilter  kalman dan  sesudah  difilter  kalman.  Dari  grafik dapat dilihat bahwa dengan nilai R tetap 1 dan  nilai  Q  yang  berubah  tidak  terlihat perubahan nilai suhu sebelum dan sesudah difilter. Untuk skenario 1 bisa disimpulkan bahwa  perubahan  nilai  Q  (error  prediksi) tidak  mempengaruhi  hasil  pembacaan sensor suhu NTC.

## (a)
(b)

## (c)
Gambar  4. grafik suhu skenario 1 sebelum di filter dan sesudah difilter

## Skenario II
Dari gambar 5 terlihat hasil yang cukup signifikan  dari  penggunaan  kalman  filter pada  sensor  suhu.  Ada  perubahan  nilai suhu  setelah  melewati  filter,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  filter  kalman
dapat berkerja untuk meningkatkan akurasi dari  pembacaan  nilai  sensor  suhu.  pada gambar  5(c)  dapat  dilihat  bahwa  kalman filter  bekerja  sangat  baik  karena  ada perubahan  siginificat  antara  suhu  sebelum dan sesudah difilter.
Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)
(a)
(b)

## (c)
Gambar  5. Grafik suhu sebelum difilter dan sesudah difilter pada skenario 2
Skenario III
Gambar 6 menunjukan grafik perubahan  suhu  sebelum  dan  sesudah difilter  dengan  menggunakan  skenario  III,
dengan  nilai  R  dan  Q  yang  berbeda  beda. Hasil  pada  skenario  III  hampir  sama dengan  skenario  I,  tidak  ada  perubahan signifikan pada suhu sebelum dan sesudah
difilter kalman. Nilai R dan Q yang tinggi dan  berbeda  tidak  mempengauhi  nilai
suhu. (a)
(b)
(c)
Gambar  6. Grafik suhu sebelum difilter dan sesudah difilter pada skenario 3
Irwan Novianto 1) , Lilis Kurniasari 2) , Adelia Octora Pristisahida 3) , Bledug Kusuma Prasaja 4) , Amanda 5)

## 5. SIMPULAN
Pada  penelitian  ini  diberikan  3  skenario nilai  R  dan  Q  yang  diterapkan  pada sensor  suhu  NTC.  Dari  hasil  pengujian didapatkan  bahwa  kalman  dapat  bekerja cukup  baik  untuk  menstabilkan  suhu pada skenario 2 dimana nilai awal R yang diberikan  berbeda  beda  sedangkan  nilai Q  tetap  1.  Filter  kalman  dapat  bekerja baik  pada  nilai  R  =  30  dan  Q  =  1.  Dari penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa kalman  filter  dapat  bekerja  dengan  baik Ketika  nilai  R  (kalman  gain)  tinggi  dan nilai  Q  (error  prediksi)  rendah  atau  tetap di  1.  Dari  hasil  penelitian  ini,  kalman filter  dapat  diterapkan  pada  kompor listrik  malam  berbasis  fuzy  dengan  set nilai awal R >=  30 dan Q tetap 1. n

## 6. DAFTAR PUSTAKA
I.  G.  Nurhayata  and  I.  G.  Sudirtha,
“Pengembangan Kompor Batik Listrik Otomatis Berbasis Mikrokontroller  AT89S52  Dengan Kontrol  Sudut  Fasa  Pada  Proses
Pembuatan Batik Tulis Tradisional,”
Bali.
P.  Bawole et  al. ,  “Perancangan  Alat
Pemanas  Elektrik  Dan  Penoreh Malam Terpadu  Yang Bersifat Inklusif,” Dinamika  Kerajinan  dan Batik ,  vol.  31,  no.  2,  pp.  123–136,
2014.
R.  Syahputra,  F.  Mujaahid,  and  D.  I.
Soesanti,  “Aplikasi  Kompor  Listrik di  Industri  Batik  untuk  Efisiensi Energi  dan  Lingkungan  Sehat,” 2019.
E. M. N. N, Y. A. W. Putra, A. R. Fanani,
and  F.  B.  Utomo,  “Pembuatan Kompor  Listrik  Untuk  Produksi Batik  Tulis  Di  Desa  Tawangargo Kecamatan  Karangploso  Kabupaten Malang,” JURNAL  APLIKASI  DAN INOVASI IPTEKS “SOLIDITAS” (J- SOLID) ,  vol.  4,  no.  1,  p.  1,  Feb. 2021, doi: 10.31328/js.v4i1.1649.
A.  Khamid  and  H.  Asy’ari,  “Desain
Kompor Listrik Tenaga Surya Untuk
Batik Tulis Yang Ramah
Lingkungan,” Jurnal  ELKON ,  vol.
01, pp. 2809–140, 2021.
P.  A.  Topan et  al. , “Optimasi Pengukuran Suhu  Sensor  LM35  Menggunakan Kalman  Filter  ARTICLE  INFO ABSTRAK,” Journal ,  vol.  9,  no.  2, pp. 141–147, 2022.
V.  Firmansyah,  “Aplikasi  Kalman  Filter Pada Pembacaan Sensor Suhu Untuk Pemantauan Kondisi Ruangan
Laborato rium”.
P. Suhu Ruangan Berbasis Mikrokontroler AVR ATmega and dan Yuli
Rahmad,  “Analisa  Kinerja  Sensor
Suhu  NTC  dan  LM35  Dalam
Sistem.”
M. Y. Baihaqi and W. Wijaya,
“KONSTELASI: Konvergensi
Teknologi  dan  Sistem  Informasi Penerapan  Filter  Kalman  untuk Meningkatkan  Akurasi  dan  Presisi Sensor Suhu LM35.”
E. Surya Aby Nugroho, N. Diana Resty, I.
Hudati, and P. Studi Sarjana Terapan Teknologi  Rekayasa  Instrumentasi dan Kontrol Fakultas Sekolah
Vokasi, “IMPLEMENTASI FILTER
KALMAN PADA SENSOR JARAK BERBASIS ULTRASONIK,” vol. 2,
no. 2, 2021.
A.  Susanto,  S.  H.  Pramono,  and  W. Widada, “SIMULASI FILTER
KALMAN UNTUK ESTIMASI.”
A.  Masduqi  and  E.  Apriliani,  “Estimation
of  Surabaya  River  Water  Quality Using  Kalman  Filter  Algorithm,”
IPTEK  The  Journal  for  Technology and  Science ,  vol.  19,  no.  3,  Aug.
2008, doi:
10.12962/J20882033.V19I3.145.
J.  Sardi  and  A.  Basrah  Pulungan, “Bioelectrical  Impedance  Sebagai
Control Commands Pengaturan
Kecepatan Gerak Kursi Roda
Dengan  metoda  PID  Controller,”
Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol.
3,  no.  2,  pp.  125–131,  Oct.  2014, doi: 10.20449/JNTE.V3I2.76.
M. Hong and S. Cheng, “Model predictive
control  based  on  Kalman  filter  for
constrained hammerstein-wiener systems,” Math  Probl  Eng ,  vol.
2013, 2013, doi: 10.1155/2013/104702. B.  A.  Tengger and  R.  Ropiudin,
“Pemanfaatan Metode Kalman Filter
Diskrit untuk Menduga Suhu Udara,” Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education , vol. 1, no. 2, p. 127, Dec. 2019,
doi:
10.21580/square.2019.1.2.4202.