Abstrak— Karena sistem pengaturan level pada coupled-tank mempunyai karakter nonlinear, dicirikan oleh pengendaliannya berhubungan dengan kondisi plant saat dioperasikan, maka kontroler PID dengan parameter tetap tidak bisa menjamin performa yang diinginkan untuk semua kondisi operasi. Oleh karena itu fuzzy-supervised PID didesain untuk memodifikasi parameter PID secara online sesuai kondisi plant. Strategi kontrol diprogramkan pada PLC yang banyak digunakan pada otomasi industri. Hasil simulasi menunjukan bahwa kontrol fuzzy-supervised PID dapat mempertahankan spesifikasi respon dengan  ts(5%) sebesar 30 detik, tidak ada overshoot, dan zero offset pada nilai set point 10, 15, 20, dan 25. Sedangkan respon PID dengan parameter tetap menunjukan adanya error steady- state (ess). Hasil implementasi dengan nilai set point 10, 13, 15, 18, 20, 22, dan 25 cm menunjukan metode fuzzy-supervised PID memiliki %ess sebesar 0,74% dan ts(5%) sebesar 34,71 detik lebih baik dibanding PID dengan nilai 3,1% dan 37,7 detik.
Kata Kunci— coupled-tank,  fuzzy-supervisor,  kontroler fuzzy, kontroler PID, PLC.

## I. PENDAHULUAN
engaturan  level coupled-tank pada penerapannya memiliki karakter berupa respon yang lambat dan pengendaliannya berhubungan langsung dengan kondisi plant saat itu. Atau dapat dikatakan parameter sistemnya berubah tergantung pada kondisi aktual plant . Karena sifatnya, pengaturan level cairan pada coupled-tank dapat dimasukan dalam kasus nonlinear [1]. Oleh karena itu untuk menghasilkan performa sistem yang bagus diperlukan strategi kontrol yang dapat beradapatasi terhadap perubahan kondisi plant .
Kontrol proses pada penerapannya memiliki karakter berupa respon yang lambat dan pengendaliannya berhubungan langsung dengan kondisi plant saat itu sehingga dapat dimasukan ke dalam kasus nonlinear. Karena ketidaklinearan itu maka relatif lebih mudah untuk mendesain kontroler PID linear untuk bekerja pada kondisi operasi tertentu, misal ketika set point yang diberikan berupa nilai tertentu [2].
Pada sistem kontrol proses dengan range pengontrolan yang kecil hal ini tidak terlalu masalah. Namun untuk range kontrol yang lebih lebar biasanya dibutuhkan nilai gain yang berbeda untuk range variabel kontrol yang lebih tinggi dan lebih rendah guna menghindari terjadinya overshoot dan osilasi. Ini dibutuhkan karena nilai overshoot yang berlebih contohnya dapat memicu alarm dan menghentikan proses yang
dikontrol [3].
Dari semua jenis kontroler yang digunakan industri saat ini, 90% lebih menggunakan algoritma PID [4]. Algoritma ini banyak digunakan karena kesederhanaan strukturnya, kekokohannya yang baik [5], performanya yang bagus untuk range pengoperasian yang luas dan kesederhanaannya sehingga engineer mudah mengimplementasikan [6]. Pada prakteknya parameter kontroler PID ( K p , T i , dan T d ) diatur sedemikian rupa sehingga dapat dihasilkan respon sistem yang bagus di sekitar nilai steady-state tertentu. Seringkali parameter PID perlu diatur ulang ketika kondisi plant berubah, misalnya ketika diberikan nilai set point yang berbeda, karena seperti yang dijelaskan sebelumnya proses di industri adalah nonlinear . Oleh karena itu untuk mengatur parameter PID diperlukan operator yang sudah memiliki pengalaman akan kerja kontroler tersebut sehingga dapat dihasilkan respon sesuai yang diinginkan. Untuk mengatasi hal tersebut digunakan kontroler fuzzy - supervised PID di mana parameter kontrol PID akan di- tuning menggunakan algoritma fuzzy berdasarkan kondisi aktual plant yang menjadi masukan fuzzy .

## II. KONTROLER PID DAN FUZZY-SUPERVISED PID

## A. Kontroler PID
Kontroler PID merupakan penjumlahan dari tiga aksi kontrol yaitu proporsional, integral, dan derivatif terhadap nilai error . Kontroler PID ditunjukan oleh (1)
dt t de Td dt t e Ti t e Kp t u ) ( ) ( 1 ) ( * ) (     (1)
dengan u(t) adalah sinyal kontrol, e(t) sinyal error , Kp, Ti, Td berturut-turut adalah gain proporsional, waktu integral, dan waktu derivatif.
Ada banyak metode yang dapat digunakan dalam mendesain sebuah kontroler PID. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Direct-Synthesis (DS). Desain kontroler dengan metode DS didasarkan pada model proses dan model proses closed-loop hasil desain yang diinginkan. Objektif metode ini untuk mengikuti perubahan set point , meskipun begitu objektif dari metode ini bisa juga ditujukan untuk mengatasi disturbance [7].

## Desain dan Implementasi Kontroler Fuzzy- Supervised PID berbasis PLC pada Sistem Kontrol Level Cairan Coupled-Tank
Shaumi Arif Al Faizin, Josaphat Pramudijanto
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : jos@elect-eng.its.ac.id
P

## B. Kontroler Fuzzy
Sistem fuzzy merupakan   pemetaan nonlinear antara input dan output -nya. Input dan output dari fuzzy adalah nilai real bukan merupakan himpunan fuzzy . Kontrol fuzzy menyediakan metodologi yang bersifat formal untuk merepresentasikan, memanipulasi, dan mengimplementasikan pengetahuan heuristik manusia tentang bagaimana mengontrol sebuah sistem [8]. Blok kontrol fuzzy ditunjukan oleh Gambar 1 yang disajikan dalam sebuah sistem kontrol closed-loop .
Gambar. 1. Arsitektur Kontroler Fuzzy [8]
Kontroler fuzzy mempunyai empat komponen utama: 1) Basis aturan, berisi satu set aturan tentang bagaimana cara mengontrol sebuah sistem. 2) Mekanisme inferensi, yang mengevaluasi aturan mana yang paling baik untuk digunakan pada saat itu dan kemudian memutuskan input apa yang akan diberikan pada plant . 3) Fuzzifikasi, menerjemahkan input kontroler agar sesuai dengan basis aturan dan menerjemahkan input kontroler agar sesuai dengan basis aturan dan kemudian membandingkannya. Terakhir 4) Defuzzifikasi, merubah kesimpulan yang didapat pada mekanisme inferensi menjadi input yang sesuai untuk plant .
Untuk mendesaian sebuah kontroler fuzzy , engineer harus mempunyai pengetahuan tentang bagiamana kontroler fuzzy bertindak dalam sebuah sistem closed-loop . Informasi ini bisa didapat dari orang yang paham dengan proses kontrol yang terjadi atau dengan memahami sendiri dinamika dari plant dan kemudian menuliskannya dalam sebuah basis aturan berbentuk “ if-then ”.

## C. Fuzzy-Supervised PID
Konsep dari kontroler fuzzy - supervised PID (FS-PID) adalah men- tuning parameter PID ( K p , T i , dan T d ) secara online menggunakan logika fuzzy . Penggunaan kontroler dengan hierarki yang lebih tinggi, melalui penerapan fuzzy supervisor, diharapkan dapat mengurangi kesulitan dalam men- tuning kontroler dan memeperbaiki respon sistem dalam semua keadaan operasi yang diinginkan pendesain.
Variabel yang digunakan sebagai input kontroler fuzzy dapat bermacam-macam sesuai pendesain. Output dari kontroler fuzzy ini dapat berupa nilai parameter PID secara langsung atau berupa penambahan terhadap nilai parameter PID nominal yang telah ditentukan sebelumnya.
Penggunaan kontroler FS PID memungkinkan penggunaan berbagai metode tuning PID dalam mendesain aturan fuzzy . Strategi kontrol ini juga menggabungkan keunggulan dari kontroler PID dan fuzzy sehingga sistem dapat mencapai respon yang lebih cepat, kekokohan yang bagus, akurasi steady-state yang bagus, dan kemampuan
beradaptasi terhadap perubahan parameter plant [9].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Arsitektur Sistem
Sistem pengaturan yang dirancang pada Gambar 2,

## Gambar. 2. Arsitektur Sistem
Untuk menghasilkan sinyal umpan balik ke kontroler digunakan sensor level yang dibuat menggunakan potensiometer. Potensiometer yang digunakan adalah tipe wirewound . Sebagai aktuator digunakan ball valve yang telah dimodifikasi sehingga dapat diatur persentase bukaannya mengunakan motor servo posisi DC. Pengaturan posisi motor servo menggunakan sinyal yang dihasilkan oleh modul konverter tegangan ke PWM. Lebar pulsa sinyal PWM yang dihasilkan oleh konverter proporsional terhadap tegangan keluaran PLC
Pemberian set point , monitoring respon, dan pemberian parameter PID dilakukan melalui PC yang terkoneksi dengan PLC lewat Human Machine Interface (HMI).
Penampang plant yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukan oleh Gambar 3.
Gambar. 3. Penampang Coupled-Tank
Plant coupled-tank yang dibuat terdiri dari dua buah tangki dengan masing-masing memiliki ukuran t x p x l = 40x10x10 cm. Kedua tangki dihubungkan oleh sebuah manual valve dan terletak diatas sebuah reservoir yang digunakan untuk menampung air yang dipompa. Di dasar masing-masing
PLC + Plant : Coupled- Tank Aktuator: Volt-PWM Final control element : Kontrol valve Kontroler Sensor: potentio _ PC
tangki terdapat manual valve yang terhubung ke reservoir.
B. Identifikasi Sistem
Identifikasi plant dilakukan secara statis dengan memberikan sinyal step . Identifikasi   dilakukan   dengan memberikan 4 nilai set point yang berbeda yaitu 10, 15, 20, dan 25 cm. Identifikasi sistem dilakukan secara closed-loop tanpa kontroler. Hal ini dilakukan karena gain overall dari plant yang tinggi sehingga air dapat melebihi kapasitas tangki sehingga identifikasi tidak mungkin dilakukan secara open- loop . Diagram blok identifikasi ditunjukan oleh Gambar 4.
Gambar. 4. Diagram Blok Identifikasi
Dengan G(s) adalah persamaan closed-loop hasil identifikasi dan H(s) adalah persamaan open-loop plant .
Respon yang sudah didapat akan dimodelkan menggunakan metode Smith sehingga akan didapatkan model dalam bentuk (2)
1 ) 1 ( 1 2 ) ( 2 2 2         s s s K s s Ke s G s       (2)
Dengan K (gain), τ , ζ (zeta), θ (waktu tunda) adalah parameter plant yang dicari. Metode Smith dipilih karena model yang dihasilkan dapat berupa sistem orde-2 overdamped , criticallydamped , atau underdamped [10], sedangkan metode lain seperti Strejc dan Viteckova hanya terbatas pada model criticallydamped .
Untuk masing masing set point dilakukan pengambilan data sebanyak 5 kali yang akan dicari  nilai RMSE-nya yang terkecil. Hasil identifikasi untuk set point 25, 20, 15 dan 10 cm disertai RMSE-nya yang terkecil ditunjukan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Persamaan Closed Loop Sistem, G(s)
Set Point Fungsi
Alih  RMSE
10 1 4672 , 17 2758 , 76 9696 , 0 ) ( 2 1688 , 0     s e s G s 0,3585 15 1 4406 , 16 5733 , 67 9665 , 0 ) ( 2 4923 , 0     s s e s G s
0,2115
20 1 6766 , 17 1155 , 78 9553 , 0 ) ( 2 5 , 0     s s e s G s
0,1076
25 1 4928 , 16 0031 , 68 9370 , 0 ) ( 2 6714 , 0     s s e s G s
0,1579
Dari nilai G(s) dapat dicari nilai H(s) yang merupakan model plant dalam (3)
1 ' ) ( 2       s s e K s H s    (3)
Dengan parameter K’ , α ’ , dan β ’ ditunjukan dalam (4)
     K K K K K K          ) 1 ( ); 1 ( * ; 1 ' (4)
Fungsi Alih H(s) dibutuhkan untuk mendesain kontroler PID. Nilai H(s) untuk masing masing set point ditunjukan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Model Plant H(s) Set Point Fungsi Alih 10 1 1075 , 584 4004 , 2545 8947 , 31 ) ( 2 1688 , 0     s e s H s 15 1 9674 , 504 1144 , 2017 8507 , 28 ) ( 2 4923 , 0     s s e s H s 20 1 8179 , 346 5514 , 1745 3714 , 21 ) ( 2 5 , 0     s s e s H s 25 1 8897 , 229 4145 , 1079 8730 , 14 ) ( 2 6714 , 0     s s e s H s
Keempat model H(s) tersebut selanjutnya dijadikan acuan dalam mendesain kontroler. Parameter kontroler PID yang didapatkan dari keempat model ini dijadikan dasar dalam mendesain kontrol fuzzy - supervisor yang selanjutnya akan menala parameter PID.

## IV. PERANCANGAN KONTROLER

## A. Perancangan Kontroler PID
Diagram blok dari fuzzy - supervised PID yang dirancang ditunjukkan oleh Gambar 5 dimana fuzzy akan menala parameter PID berdasar nilai set point sistem

## Gambar. 5. Diagram Blok Sistem
Desain kontroler dengan metode DS didasarkan pada model proses dan model proses closed-loop hasil desain yang diinginkan. Jika persamaan sistem yang akan dikontrol ditunjukan oleh (5)
) 1 )( 1 ( ) ( 2 1     s s Ke s H s    (5)
dan model closed - loop yang diinginkan adalah (6)
1 ) ( ) (    s e s R s Y c s   (6)
dengan Y(s) adalah respon level, R(s) nilai set point , dan τ c
PID Aktuator Plant + - Referensi Sensor output Fuzzy- Supervisor
adalah konstanta waktu sistem maka dapat diperoleh kontroler dengan struktur PID dalam (7)
2 1 2 1 2 1 2 1 ; ; ) (                  Td Ti K Kp c (7)
Spesifikasi desain PID dalam penelitian ini adalah ess = 0% dan ts(5%) = 3* τ c = 30 detik. Dengan mengubah bentuk H(s) ke dalam (5) kemudian menggunakan (7) maka nilai parameter PID dapat diperoleh. Nilai parameter PID hasil metode DS ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Parameter PID Set Point Kp τ i τ d
25 1,8272 592,6251  4,3573 20 1,6650 504,0274  3,9952 15 1,5595 349,9427  5,0403 10 1,4618 232,0689  4,6971

## B. Perancangan Kontroler Fuzzy Supervisor
Metode fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah tipe Sugeno. Ini dikarenakan dari segi komputasi metode Sugeno lebih efisien dibanding Mamdani karena lebih mudah dieksekusi dan dibuat algoritmanya. Fuzzy yang dirancang akan mempunyai satu nilai input yaitu set point dan tiga nilai output yaitu K p , T i , dan T d .
Fungsi keanggotaan dari input fuzzy ditunjukan oleh Gambar 6 yang berbentuk segitiga simetris.
Gambar. 6. Fungsi Keanggotaan Input
Fungsi keanggotaan output K p ditunjukan oleh Gambar 7.
Gambar. 7. Fungsi Keanggotaan Output K p
Fungsi keanggotaan output T i ditunjukan oleh Gambar 8.
Gambar. 8. Fungsi Keanggotaan Output T i
Fungsi keanggotaan output T d ditunjukan oleh Gambar 9.
.
Gambar. 9. Fungsi Keanggotaan Output T d
Dapat dilihat bahwa bentuk fungsi keanggotaan output berbentuk singleton yang merupakan ciri dari fuzzy tipe Sugeno.
Basis aturan dapat dibentuk dengan memperhatikan parameter PID yang telah didapat pada Tabel 3 dan variabel linguistic dari fungsi keanggotaan input - output fuzzy (K, MK, MB, B). Sehingga didapat basis aturan berikut:
(0) If Level is K then Kp is K, Ti is K, Td is MB (1) If Level is MK then Kp is MK, Ti is MK, Td is B (2) If Level is MB then Kp is MB, Ti is MB, Td is MK
(3) If Level is B then Kp is B, Ti is B, Td is K
Untuk proses defuzzifikasi digunakan metode weighting- average yang ditunjukan oleh (8)
     3 0 3 0 ) ( ))) ( ( * ) ( ( i i i mf i rule center i mf out (8)
dengan out adalah nilai output fuzzy (nilai K p , T i , atau T d ), mf(i) adalah nilai fungsi keanggotaan input i dimana i adalah indeks dari variabel linguistik (K=0, MK=1, MB=2, B=3), center adalah nilai dari variabel linguistik pada fungsi keanggotaan output fuzzy , rule (i) adalah basis aturan ke i.

## V. PEMBUATAN PROGRAM PLC DAN HMI
Pembuatan program di PLC Siemens S7-300 dilakukan dengan mengombinasikan ladder diagram dengan Structure Control Language (SCL). Program yang dihasilkan diletakkan ke dalam dua blok utama yaitu cyclic block yang selalu di- scan oleh PLC tiap waktu  dan sebuah interrupt block yang dieksekusi oleh PLC tiap 500 ms. Di dalam interrupt block diletakan program kontroler FS-PID yang telah dirancang. Penggunaan blok interrupt ditujukan untuk menjaga waktu sampling dari kontroler tetap presisi karena kontroler yang
dibuat berada dalam domain diskrit.
HMI yang dibuat terdiri dari 4 jendela. Jendela pertama untuk monitoring plant , jendela kedua untuk mengatur mode kontroler, jendela ketiga untuk mengisikan parameter PID dan fuzzy , dan jendela keempat  untuk memonitor trend dari variabel plant (SP, MV, PV). Desain HMI yang dibuat ditunjukan oleh  Gambar 10.
Gambar. 10. Jendela Ketiga HMI yang Dibuat

## VI. SIMULASI DAN IMPLEMENTASI

## A. Simulasi
Simulasi dilakukan menggunakan Matlab/Simulink. Pada simulasi, set point yang diberikan adalah 10, 15, 20, dan 25 cm. Di sini akan dibandingkan hasil antara metode FS-PID yang telah dirancang dengan PID parameter tetap. Untuk PID dengan parameter tetap, nilai K p , T i , dan T d yang digunakan berasal dari hasil desain berdasarkan model H(s) untuk set point 10 cm.
Hasil simulasi untuk set point 25 cm ditunjukan oleh Gambar 11.
Gambar. 11.  Respon Hasil Simulasi dengan Set Point 15 cm
Gambar 12 menunjukkan respon untuk kontroler PID memiliki %ess sebesar 1,22% dan ts(5%) sebesar 35,5 detik.Untuk kontroler FS-PID respon memiliki spesifikasi yang sedikit lebih bagus yaitu ts(5%) sebesar 36,5 detik dan zero offset.
Hasil simulasi untuk set point 25 cm ditunjukan oleh Gambar 12.
Gambar. 12.  Respon Hasil Simulasi dengan Set Point 25 cm
Respon untuk kontroler PID memiliki %ess sebesar 2,52% dan ts(5%) sebesar 39 detik. Untuk kontroler FS-PID respon memiliki spesifikasi yang sedikit lebih bagus yaitu ts(5%) sebesar 36 detik dan zero offset .
Spesifikasi waktu dari keempat respon untuk tiap set point dari hasil simulasi ditunjukan oleh Tabel 4
Tabel 4. Perbandingan Spesifikasi Waktu Hasil Simulasi
Set Point %ess ts(5%) (detik) τ (detik) tr(10-90%) (detik) PID FS- PID PI D FS- PID PID FS- PI D PID FS- PID 10 0 % 0 % 35,5 35,5 15 15 24,5 24,5 15 1,22 % 0 % 35,5 36,5 16,5 16 26 25,5 20 2,2 % 0 % 38 35,5 17,5 15 29 24,5
25 2,52% 0 % 39 36 18,5 16 30,5 24,5

## B. Implementasi
Implementasi dilakukan pada set point 10, 15, 20, dan 25 cm, nilai set point yang menjadi acuan dalam membuat aturan fuzzy , serta set point 13, 18, dan 22 cm untuk menguji kontroler FS-PID pada nilai set point yang tidak dijadikan acuan dalam mendesain kontroler fuzzy .
Respon sistem untuk set point 13 cm ditunjukan oleh Gambar 13.
Gambar. 13. Respon Hasil Implementasi dengan Set Point 13 cm
Respon kontroler PID respon sistem memiliki %ess sebesar 1,6% dengan ts(5%) sebesar 33,5 detik. Sedangkan untuk kontroler FS-PID respon sistem memiliki %ess sebesar 0,9% dengan ts(5%) sebesar 35 detik.
Respon sistem untuk set point 18 cm ditunjukan oleh
Gambar 14.
Gambar. 14. Respon Hasil Implementasi dengan Set Point 18 cm
Untuk kontroler PID respon sistem memiliki %ess sebesar 3,4% dengan ts(5%) sebesar 38,5 detik. Sedangkan untuk kontroler FS-PID respon sistem memiliki %ess sebesar 0,8% dengan ts(5%) sebesar 35 detik.
Respon sistem untuk set point 22 cm ditunjukan oleh Gambar 15.
Gambar. 15. Respon Hasil Implementasi dengan Set Point 22 cm
Untuk kontroler PID respon sistem memiliki %ess sebesar 4,18% dengan ts(5%) sebesar 42 detik. Sedangkan untuk kontroler FS-PID respon sistem memiliki %ess sebesar 1% dengan ts(5%) sebesar 38 detik.
Secara keseluruhan perbandingan parameter waktu ts(5%) , tr, ts(5%) , dan %ess hasil pengujian plant menggunakan kontroler PID dan FS-PID dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Perbandingan Spesifikasi Waktu Hasil Implementasi
Dari ketujuh data dapat dilihat bahwa nilai %ess untuk metode FS-PID selalu lebih kecil dibandingkan metode  PID dengan parameter tetap. Rata-rata nilai %ess untuk metode FS-PID sekitar 0,74% sedangkan untuk metode PID dengan parameter tetap 3,1%. Nilai ts(5%) untuk metode FS-PID juga lebih kecil dengan rata-rata 34,71 detik dibanding PID parameter tetap dengan rata-rata 37,07 detik.
Nilai ts(5%) yang lebih besar untuk metode FS-PID hanya terjadi pada set point 13 dan 15 cm. Hal ini sesuai dengan hasil simulasi seperti ditunjukan Tabel 4. Dari Tabel 5 juga dapat dilihat bahwa semakin jauh nilai set point yang diberikan pada sistem terhadap nilai set point di mana kontroler didesain (dalam percobaan ini set point 10 cm) nilai %ess dan ts(5%) juga semakin besar.

## VII. KESIMPULAN
Hasil simulasi dan implementasi menunjukan kontroler FS-PID dapat memberikan respon yang lebih baik dibandingkan dengan kontroler PID dengan parameter tetap ditinjau dari nilai %ess dan ts(5%) untuk input berupa step dengan nilai yang bervariasi. Agar dapat menghasilkan performa kontroler FS-PID yang lebih bagus jumlah parameter input fuzzy dapat ditambah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yan Zhao, "Research on Application of Fuzzy PID Controller in Two- Container Water Tank System Control", 2010 International Conference on Machine Vision and Human-Machine Interface (MVHI), pp. 679- 682, 24-25 April 2010.
[2] M. Dotoli, B. Maione dan B. Turchiano, "Fuzzy-Supervised PID Control: Experimental Results", EUNITE 2001, Annual Symposium on "Intelligent Technologies, Hybrid Systems and their Implementation in Smart Adaptive Systems , Tenerife, 13-14 December 2002.
[3] Zhiqiang Gao, Trautzsch, T.A., dan Dawson, J.G., "A stable self- tuning fuzzy logic control system for industrial temperature regulation", Conference Record of the 2000 IEEE Industry Applications Conference , vol.2, pp.1232, 2000.
[4] Sehab, R., "Fuzzy PID Supervision for a Nonlinear, System: Design and Implementation", Fuzzy Information Processing Society, 2007. NAFIPS '07. Annual Meeting of the North American , pp. 36-41, 24-27 June 2007.
[5] Zhen-Yu Zhao; Tomizuka, M.; Isaka, S., "Fuzzy gain scheduling of PID controllers", First IEEE Conference on Control Applications, pp. 698- 703, vol.2, 13-16 Sep 1992.
[6] Richard C.Dorf dan Robert H. Bishop, " Modern Control  Systems ", Prentice Hall, New Jersey, Ch. 7, 2008.
[7] Chen, D. dan Seborg, D.E., "PI/PID Controller Design Based on Direct Synthesis and Disturbance Rejection", Industrial & Engineering Chemistry Research , Volume 41, 4807-4822, 2002.
[8] Passino, K.M, Yurkovich, S., " Fuzzy Control ", Addison Wesley Longman, California, Ch 2, 1998.
[9] Z. Jike, W. Shengtie, dan W. Zhihe, “Nonlinear Fuzzy PID Control Strategy for Nonlinear Plant with Large Inertia”, Proceedings of 8th World Congress on Intelligent Control and Automation , pp. 2537- 2541, July 2012.
[10] Seborg D.E, Edgar, T.F, dan Mellichamp D.A," Process Dynamics and Control ", John Willey & Sons, Inc., New Jersey, Ch 6-7, 2004.
Set Po int %ess ts(5%) (detik) τ (detik) tr(10-90%) (detik) PID FS- PID PID FS- PID PID FS- PID PID FS- PID
10 1,3 % 1,3 % 27 27 12,5 12,5 18,5 18,5 15 2,93 % 0,9% 34 35,5 17 17 24 24,5 20 3,45 % 0,3 % 41 35,5 20 18 29 26 25 4,24% 0,3 % 43,5 38 22 20,5 32 28 13 1,6% 0,9% 33,5 34  17  16,5 23,5 23,5
18 3,4% 0,8% 38,5 35 19 18,5 27 25,5 22 4,18% 1% 42 38 21 19 30 27,5