| Vol. 9 | No. 4 | Halaman 786 - 799
Oktober 2021

## Strategi Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System
(ANFIS) pada Kendali Motor Induksi 3 Fase Metode Vektor-Tidak Langsung
HANIF HASYIER FAKHRUDDIN 1 , HANDRI TOAR 2 , ERA PURWANTO 3 , HARY OKTAVIANTO 4 , GAMAR BASUKI 5 , RADEN AKBAR NUR APRIYANTO 6 , ABDILLAH AZIZ MUNTASHIR 7
1,3,4,5,6,7 Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam Email: hanifhasyier@gmail.com
Received 30 Maret 2021 | Revised 24 April 2021 | Accepted 25 Mei 2021

## ABSTRAK
Kendali  vektor  merupakan  solusi  terbaik  dalam  kendali  motor  induksi  untuk meningkatkan  karakter  dinamis  dan  efisiensinya.  Pada  penelitian  ini,  sebuah kendali kecepatan PID dipadukan dengan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk meningkatkan keandalan pada berbagai kecepatan acuan. Metode cerdas  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  digunakan  untuk  optimasi  dataset ANFIS. Pengujian keandalan dilakukan dengan membandingkan PID konvensional dengan  PID-ANFIS  pada  motor  induksi  3  fase  berdaya  2HP.  Validasi  penelitian dilakukan  melalui  simulasi  di  platform  LabView.  PID-ANFIS  membuktikan  hasil yang jauh lebih baik dari kendali PID konvensional pada berbagai kecepatan acuan. Pemilihan  rise  time  tercepat  sebagai  fungsi  fitness  menghasilkan  kendali  yang memiliki  dead  time  dan  rise  time  1.5x  lebih  cepat.  PID-ANFIS  berhasil menghilangkan undershoot dan osilasi steady state ketika uji kecepatan tinggi.
Kata  kunci :  Kendali  Vektor,  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System,  Particle Swarm Optimization, LabView

## ABSTRACT
Vector  control  is  the  best  solution  in  induction  motor  control  to  enhance  its dynamic  character  and  efficiency.  In  this  research,  a  PID  speed  controller  is combined with the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) to enhance reliability  at  various  reference  speeds.  The  intelligent  method  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  is  used  to  optimize  the  ANFIS  dataset.  Reliability  testing  is done by comparing conventional PID with PID-ANFIS on a 2HP 3-phase induction motor.  The  research  validation  was  carried  out  through  a  simulation  on  the LabView  platform.  The  PID-ANFIS  proved  significantly  better  results  than conventional  PID  control  at a  wide range of  reference  speeds.  Selection  of  the fastest rise time as a fitness function results in a control that has a dead time and a rise time of 1.5x faster. PID-ANFIS successfully negates undershoot and steady- state oscillations during high-speed tests.
Keywords :  Vector  Control,  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System,  Particle Swarm Optimization, LabView

## 1. PENDAHULUAN
Di berbagai industri, motor induksi berperan sangat besar sehingga diproduksi dalam jumlah besar sesuai permintaan pasar. Lebih dari setengah energi listrik di negara maju digunakan sebagai konsumsi motor listrik industri, di mana lebih dari 90% adalah motor induksi. Motor induksi saat ini merupakan mesin AC yang paling banyak digunakan karena keunggulan di segi harga,  keandalan,  dan  kinerjanya (Rind,  dkk,  2017) .  Selama  ini,  motor  induksi  hanya digunakan pada  kecepatan  tetap  untuk  aplikasi tertentu.  Dalam  beberapa  dekade  terakhir, perkembangan pesat piranti elektronik daya dan teknologi konverter memungkinkan kendali kecepatan yang efisien dengan memvariasikan frekuensi catu daya, sehingga memungkinkan sebagai kendali motor induksi untuk kecepatan bervariasi.
Mesin industri memerlukan kendali kecepatan kinerja tinggi. Dalam sistem penggerak kinerja tinggi,  kecepatan  motor  haruslah  mengikuti  acuan  yang  ditentukan  walaupun  terdapat gangguan  beban  dan  faktor  lain.  Untuk  mencapai  kinerja  tinggi,  kendali field-oriented digunakan untuk penggerak motor induksi. Dalam teori kendali vektor, pengaturan torsi dan flux motor induksi dilakukan secara terpisah seperti motor DC eksitasi terpisah (Menghal & Laxmi, 2016)(Ridwan, dkk, 2019). Pengendalian kecepatan pada motor induksi dengan respon  transien  dan  tunak  yang  baik  menjadi  kriteria  utama  dalam  perancangan  sebuah kontroler.
Beberapa riset tentang kendali kecepatan pada metode kendali vektor terus dikembangkan untuk  meningkatkan  keandalan  ketika  ada  gangguan  beban,  frekuensi,  suhu,  dan  faktor lainnya. Kendali konvensional sudah tidak dapat mengatasi gangguan tersebut maka banyak beralih ke metode cerdas untuk dapat mengatasi masalah ini. Penelitian metode cerdas pada kendali motor induksi meliputi fuzzy logic, fuzzy gain-scheduling, algoritma genetik, particle swarm optimization, Sliding-mode, dan lain-lain (Ferdiansyah, dkk, 2016)(Hannan, dkk, 2018) .
Di  lain  sisi,  metode  cerdas  yang  semakin  rumit  membuat  tidak  memungkinkan  untuk dibenamkan  pada  mikrokontrol. Fuzzy  logic  adalah  metode  cerdas  yang  sesuai  dengan mikrokontrol yang terjangkau dengan kinerja bagus. Masalah utama dalam sebuah fuzzy logic adalah desain membership dan rule (Chao, dkk, 2019)(Simon & Geetha, 2013) . Dalam bidang clustering, seorang ahli dapat dengan mudah membantu desain membership dan rule, akan tetapi dalam bidang kontrol tidak ada acuan baku hasil luaran fuzzy sehingga menjadi tantangan bagi seorang ahli. Metode cerdas jaringan saraf tiruan dalam 20 tahun terakhir telah dikembangkan untuk melakukan pembelajaran terhadap fuzzy logic, sehingga menghasilkan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Penggunaan ANFIS menggabungkan keuntungan  yang ditawarkan  oleh logika  fuzzy  (FLC)  dan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST). JST melatih Fuzzy Inference System (FIS) sesuai dengan dataset pembelajaran sehingga terbentuk membership dan rule fuzzy yang paling sesuai (Hussain & Bazaz, 2014)(Sathishkumar & Parthasarathy, 2017) .
Penelitian  ANFIS  sebagai  kendali  kecepatan  telah  dilakukan  oleh  Sathishkumar  dalam jurnalnya,  sedangkan  penelitian Fuzzy  Gain-Scheduling  dengan  desain  rule  Fuzzy  secara konvensional  telah  dilakukan  oleh  Ferdiansyah  dalam  jurnalnya (Ferdiansyah,  dkk, 2016)(Sathishkumar & Parthasarathy, 2017) . Dalam penelitian ini, pegontrol kecepatan berbasis PID gain-scheduling dengan penala otomatis Artificial Neural-Fuzzy Inference System sebagai  strategi  baru  penggerak  motor  induksi  menggunakan  metode  kendali  vektor-tidak langsung ( indirect-vector control). Parameter-parameter PID sebagai dataset akan dioptimasi menggunakan PSO gara dataset yang didapatkan merupakan dataset yang terbaik. Selain itu,
PSO memiliki kemampuan konvergensi solusi yang lebih cepat sehingga bisa mempercepat proses  pengumpulan dataset. Desain  penelitian  dilakukan pada  platform LabView  sehingga mudah  untuk  ditanamkan  pada  perangkat  keras  produk  National  Instrument.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memperkaya  area  riset  LabView  di  Indonesia.  Secara  khusus,  tujuan penelitian ini adalah untuk memvalidasi performa strategi implementasi ANFIS pada kendali kecepatan motor induksi 3 fase.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pengendali pada motor induksi merupakan metode untuk mempertahankan kecepatan sesuai dengan acuan,  hal yang menjadi  gangguan bisa dari  beban,  suhu, frekuensi, dan  lain-lain. Piranti elektonik daya yang berupa inverter menyesuaikan tegangan dan frekuensinya untuk meredam  gangguan.  Piranti  mikrokontrol  merupakan  otak  dari  inverter  yang  bertugas membaca  masukan  sensor  yang ada, kemudian mengeluarkan  sinyal  control  untuk  kendali inverter. Platform LabView mendukung piranti keras produk National Instrumen sehingga dari simulasi bisa dengan cepat dibenamkan pada mikrokontrol (Salim & Ohri, 2015) . Penelitian ini  akan  difokuskan  dalam  perbandingan  kendali  kecepatan  PID  konvensional  dengan  PID- ANFIS  pada  kendali  vektor  motor  induksi.  Pengujian  penelitian  ini  dilakukan  simulasi  pada LabView  dengan  parameter  motor  simulasi  disesuaikan  dengan  parameter  motor  asli  2HP. Pengujian dilakukan dengan beban nol dan beban penuh (9Nm).

## 2.1 Kendali Vektor Indirect-Field Oriented Control (IFOC)
Gambar 1. Diagram Blok Kendali Indirect-Field Oriented Control
Kendali vektor merupakan kendali performa tinggi pada mesin AC dimana flux dan torsi bisa dikendalikan  secara  terpisah  semudah  DC  penguat  terpisah.  Kendali  vektor  akrab  dengan transformasi Clark dan Park, fungsi transformasi ini adalah mengubah analisis 3 fase menjadi 2 fase. Fase tersebut adalah fase d dan q, karena yang ditransformasikan adalah arus maka disebut 𝐼 dan 𝐼 . 𝐼 erat  hubungannya  dengan  kendali flux,  sedangkan  Iq  berhubungan dengan kendali torsi (Toar, dkk, 2020) . Salah satu jenis kendali vektor yang paling popular adalah Field-Oriented Control, Gambar 1 merupakan diagram blok dari metode Indirect-Field Oriented  Control  yang  akan  dibahas  lebih  lanjut  pada  bagian  ini.  Persamaan  (1)  dan  (2) merupakan rumus transformasi Clark (1) dan Park (2).
𝑖 𝑠𝛼 = 𝑖 𝑎 𝑖 𝑠𝛽 = 1 √ 3 𝑖 𝑎 + 2 √ 3 𝑖 𝑏 (1)
𝑖 𝑑𝑠 = 𝑖 𝛼 . cos ( 𝜃 ) + 𝑖 𝛽 . sin ( 𝜃 ) 𝑖 𝑞𝑠 = −𝑖 𝛼 . sin ( 𝜃 ) + 𝑖 𝛽 . cos ( 𝜃 ) (2)
Jika dituliskan pada pemrograman LabView, Gambar 2 (a) merupakan program transformasi Clark dan (b) merupakan program transformasi Park.
(a) (b)

## Gambar 2. Transformasi Clark (a) dan Transformasi Park (b)
Untuk mengubah menjadi 3 sinyal kontrol inverter, maka sistem 2 sumbu d-q perlu dilakukan invers transformasi Clark dan Park. Persamaan invers transformasi dituliskan pada Persamaan (3) untuk invers Clark dan (4) untuk invers Park.
𝑖 𝑠𝛼 = 𝑖 𝑑𝑠 . cos ( 𝜃 ) − 𝑖 𝑞𝑠 . sin ( 𝜃 ) 𝑖 𝑠𝛽 = 𝑖 𝑑𝑠 . sin ( 𝜃 ) + 𝑖 𝑞𝑠 . cos ( 𝜃 ) (3)
𝑖 𝑎 = 𝑖 𝛼 𝑖 𝑏 = − 1 2 𝑖 𝛼 + √ 3 2 𝑖 𝛽 𝑖 𝑐 = − 1 2 𝑖 𝛼 − √ 3 2 𝑖 𝛽 (4)
Jika  dituliskan  pada  pemrograman  LabView,  Gambar  3  (a)  merupakan  program invers transformasi Clark dan (b) merupakan program invers transformasi Park.
(a) (b)
Gambar 3. Invers Transformasi Clark (a) dan Invers Transformasi Park (b)
Nilai estimasi posisi motor pada metode vektor tidak langsung merupakan integral dari nilai kecepatan. Sedangkan untuk metode vektor langsung nilai posisi rotor didapat dari sensor hall magnet yang dipasang di celah udara ( air gap). Metode tidak langsung lebih mudah diterapkan mengingat konstruksi celah udara motor induksi yang sangat sempit. Penentuan posisi rotor juga  dapat  diestimasi dari  vektor flux  atau  biasa  disebut  sebagai  rotor  flux  estimator.  Nilai estimasi ini merupakan perhitungan vektor dari arus 3 fase kemudian didapatkan nilai estimasi flux alpha dan flux betha, nilai magnitude dari sudut alpha dan betha inilah yang menghasilkan nilai  arctan  posisi  rotor.  Persamaan  (5)  adalah  persamaan  dari rotor  flux  estimator  dan Persamaan (6) adalah persamaan penentuan posisi rotor dalam metode vektor tidak langsung bedasarkan posisi estimasi flux.
𝜆 𝑟𝛼 = 𝑙𝑝𝑓 𝐼 𝛼 𝐿 𝑚 𝑅 𝑟 𝐿 𝑚 + 𝐿 𝑙 − 𝜔 𝑟 𝑝 2𝜆 𝑟𝛽 , 𝑅 𝑟 𝐿 𝑚 + 𝐿 𝑙 𝜆 𝑟𝛽 = 𝑙𝑝𝑓 𝐼 𝛽 𝐿 𝑚 𝑅 𝑟 𝐿 𝑚 + 𝐿 𝑙 − 𝜔 𝑟 𝑝 2𝜆 𝑟𝛼 , 𝑅 𝑟 𝐿 𝑚 + 𝐿 𝑙 (5)
cos 𝜃 = 𝜆 𝑟𝛼
𝜆 𝑟𝛼 2 + 𝜆 𝑟𝛽 2 sin 𝜃 = 𝜆 𝑟𝛽 𝜆 𝑟𝛼 2 + 𝜆 𝑟𝛽 2 (6)
Persamaan (6) jika dituliskan dalam program LabView maka akan seperti Gambar 4.
Gambar 4. Perhitungan Sudut Flux Rotor
Dengan nilai low pass filter seperti Persamaan (7).
𝑙𝑝𝑓 = 1 𝑅 𝐿 + 𝐿 𝑠 + 1
(7)
Dimana 𝜆 dan 𝜆 masing-masing  adalah  estimasi  flux  rotor  alpha  dan betha; 𝐼 dan 𝐼 masing-masing adalah arus alpha dan arus betha hasil invers transformasi Clark; 𝐿 , 𝐿 dan 𝐿 masing-masing dalah induktansi rotor, induktansi bersama ( mutual) dan induktansi bocor ( leakage); 𝜔 adalah kecepatan putar rotor; 𝑝 adalah jumlah pole; 𝑅 adalah resistansi pada rotor. Untuk membandingkan kinerja kendali kecepatan, maka parameter 𝐼 dan 𝐼 regulator dijadikan nilai tetap. Hal yang diamati pada kinerja kendali kecepatan meliputi respon transien dan kondisi tunak pada kecepatan dan beban yang berubah-ubah.
2.2  Optimasi dataset ANFIS menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
Pada  tahun  1995,  Ebehart  dan  kawan-kawan    menemukan  teknik  komputasi  terbaru  yang terinspirasi dari cara burung berkelompok. Teknik ini kemudian diberi nama Particle Swarm Optimization  (PSO),  dimana  posisi  dari  banyak  partikel  dijadikan  sebagai  calon  solusi
( candidate  solution)  suatu  masalah  optimisasi.  Dalam  PSO  terdapat  fungsi  fitness,  fungsi fitness adalah parameter yang sesuai untuk menentukan suatu optimasi dari sebuah masalah. Pada penelitian tentang kendali kecepatan, fungsi fitness bisa diambil dari deadtime, risetime atau parameter lain yang berhubungan dengan karakter dinamis.
PSO identik dengan populasi dan yang terbaik dalam populasi tersebut dinamakan local best, para local best dari banyak populasi kemudian diambil lagi yang terbaik sebagai global best. Faktor  yang  sangat  mempengaruhi  PSO  dan  kecepatan  (velocity)  dan  posisi  kandidat. Persamaan (8) dan (9) masing-masing merupakan rumus untuk memperbarui kecepatan dan posisi kandidat (Fakhruddin, dkk, 2020) .
𝑉 (𝑡 + 1) =  𝑤𝑉 (𝑡) + 𝑐 𝑟 𝑃 (𝑡) − 𝑋 (𝑡) +   𝑐 𝑟 𝑃 (𝑡) − 𝑋 (𝑡) (8) 𝑋 (𝑡 + 1) =   𝑋 (𝑡) + 𝑉 (𝑡 + 1) (9)
Dimana 𝑟 dan 𝑟 adalah nilai acak 0 sampai 1; 𝑉 adalah kecepatan individu 𝑖 pada iterasi 𝑑 ; 𝑐 dan 𝑐 adalah laju perubahan sosial; 𝑡 adalah iterasi saat ini; 𝑤 adalah berat inersia; Dan 𝑋 adalah faktor posisi.
Gambar 5 merupakan alur mendapatkan dataset yang telah dioptimasi PSO untuk digunakan pada  kendali PID-ANFIS. Langkah pertama  adalah mencari  konvergen  nilai  parameter  PID, seperti yang telah dijelaskan bahwa faktor posisi merupakan unsur penting dalam PSO.

## Gambar 5. Alur Optimasi Parameter PID dengan PSO pada LabView
Keuntungan mencari nilai konvergensi di awal adalah meminimalkan kemungkinan terjebak dalam local best. Hal yang munkin dilakukan adalah melakukan konvergensi berulang-ulang untuk  memperbesar  peluang  mendapatkan global  best.  Gambar  6  adalah  fitur  optimasi menggunakan PSO yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 5. Alur Optimasi Parameter PID dengan PSO pada LabView
Penelitian ini menjadikan nilai risetime tercepat sebagai fungsi fitness, agar mendapat hasil respon  kecepatan  cepat  dalam  menyesuaikan  lintasan  acuan.  Nilai-nilai dataset  berupa parameter Kp, Ki dan Kd yang didapatkan dari global best PSO pada tiap kecepatan dan beban berbeda.

## 2.3 Desain PID-ANFIS
Berbagai macam kendali cerdas seperti Fuzzy, Neural Network, dan lain-lain telah teruji dapat meningkatkan  kemampuan  kendali  vektor  dengan  kepresisian  tinggi. Fuzzy  Logic  adalah kecerdasan  buatan  yang  bedasarkan  penalaran kecerdasan  manusia, dimana masukan dan luaran  tidak  harus  presisi  tetapi  hasilnya  bisa  diterima  sesuai rule  Fuzzy.  Neural  Network merupakan sekumpulan masukan ( input) dikali bobot. Bobot ini dibelajari untuk menghasilkan luaran  ( output)  sesuai  harapan.  Pada  skema  ANFIS,  tiap  input  dituliskan  dalam  1  node. Kemudian, tiap node input  terhubung hidden layer 1 yang merupakan jumlah membership tiap input. Pada hidden layer 2, jumlah node merupakan jumlah rule yang tersedia. Selanjutnya hidden layer 3 merupakan lapisan seperti layer 2, akan tetapi lapisan ini bersifat adaptif karena nilai bobotnya diperbarui ketika ada propagasi balik. Output adalah node terakhir setelah layer 3. Terdapat 2 metode untuk learning ANFIS, yaitu umpan maju dan propagasi balik. Nilai-nilai bobot yang telah diperbarui setelah proses belajar menjadi faktor utama dalam bergesernya membership input dan perubahan rule pada ANFIS (Rajab, 2019)(Sanjeevikumar, dkk, 2015) .
Faktor sistem benam yang dipilih merupakan pertimbangan terbesar ketika penerapan kendali cerdas  di  lapangan.  Kendali Fuzzy  merupakan  kendali  cerdas yang masih  bisa  dibenamkan pada  sistem  embedded  harga  murah.  Kendali  cerdas  yang  lebih  rumit  memerlukan  sistem dengan komputasi sangat cepat sehingga harga yang dikeluarkan lebih tinggi (Qudsi, dkk, 2018) .  ANFIS  dalam  implementasinya  merupakan  sebuah Fuzzy  logic,  tetapi  rule  dan membeship-nya telah dibelajarkan oleh Neuro Network.

## Gambar 6. Diagram Sistem Kendali PID-ANFIS
Penelitian  ini  menggunakan  ANFIS  sebagai  penala  otomatis  parameter  PID,  Gambar  6 merupakan  diagram  blok  sistem  penelitian.  Masukan  ANFIS  adalah  beban  dan  kecepatan. Layer ke-2 terdiri dari 10 hidden node, dengan masing-masing input terhubung dengan 5 node membership berbentuk fungsi trapesium. Layer ke-3 terdiri dari rule sistem inferensi fuzzy 5x5 sehingga 25 node. Lapisan berikutnya adalah fungsi keanggotaan luaran yang berjumlah 25 fungsi  sigmoid  karena fuzzy  yang  dipakai  adalah  tipe  Sugeno.  Lapisan  keluaran  akhirnya memproses sinyal berbobot melalui fungsi aktivasi dan menghasilkan parameter PID. Gambar 7 merupakan contoh struktur ANFIS untuk penalaan parameter Kp.
(a)
(b)

## Gambar 7. Struktur ANFIS (a) dan Hasil Uji Hasil Belajar ANFIS (b)
Dengan  proses  belajar  999  iterasi,  didapatkan  hasil  error  sekitar  1,76%  dan  perubahan parameter trapesium membership. Tabel 1 merupakan perubahan parameter trapesium untuk membership input kecepatan hasil dari ANFIS. Gambar 7 (b) merupakan uji ANFIS terhadap dataset yang digunakan sebagai dasar dari pembelajaran ANFIS.
Tabel 1. Membership-Input Fuzzy Sebelum dan Sesudah Proses Belajar
Membership Sebelum Proses Belajar Setelah Proses Belajar In1mf1 [0.0    0.0      1.5    3.0] [-1.750  -0.750     0.2048  0.9979] In1mf2 [0.0    1.5      3.0    4.5] [0.2343   1.2070   3.2710  4.307] In1mf3 [3.0    4.5      6.0    7.5] [3.2570   4.2710   5.6050  6.685] In1mf4 [4.5    6.0      7.5    9.0] [5.4960   6.6090   8.5710  9.666] In1mf5 [7.5    9.0      10.0  10.0] [8.4580   9.5770   10.750  11.75] In2mf1 [0       0        250   500] [-145      -5      208.3     351.3] In2mf2 [0       250    500    750] [206.6   348.3   554.9    695] In2mf3 [250   500    750    1000] [554.9   694.9   905.9    1047] In2mf4 [500   750    1000   1250] [905.4   1046    1255     1395] In2mf5 [1000  1250  1500   1500] [1254    1395    1605     1745]
Parameter  Fuzzy  hasil  pembelajaran  ANFIS  selanjutnya  digunakan  pada platform  LabView. Penelitian ini menggunakan rangkaian simulasi LabView seperti pada Gambar 8. Terdapat 3 buah Fuzzy yang masing-masing untuk menala parameter PID.

## Gambar 8. Rangkaian Pengujian pada LabView
Kotak ke-1 pada Gambar 8 adalah penghasil kecepatan dan beban berubah (dinamis). Kotak ke-2 berisi Fuzzy Logic hasil pembelajaran ANFIS untuk menala parameter PID. Kotak ke-3 adalah  diagram  blok Indirect-Field  Oriented  Control  pada  penelitian.  Kotak  ke-4  adalah pembangkit sinyal SPWM dan Inverter 3 fase. Kotak ke-5 adalah motor induksi 3 fase. Kotak ke-6 adalah monitoring kecepatan, arus, torsi, dan lain-lain yang ditampilkan pada panel muka LabView seperti pada Gambar 10. Pada kotak ke-2, nilai parameter Kd perlu dibagi dengan 1000 untuk menjadikan nilainya dalam mili.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Untuk mengevaluasi kendali PID-ANFIS sebagai kendali kecepatan pada kendali vektor-tidak langsung, dilakukan pengujian pada platform LabView dengan motor berdaya 10HP dan teknik modulasi SPWM. Parameter pengujian dan spesifikasi motor induksi 3 fase yang digunakan tertera pada tabel 2. Parameter PID konvensional pembanding diambil dari nilai tengah dari sebaran dataset ANFIS, yaitu Kp = 9, Ki = 5, dan Kd = 4.5m. Studi evaluasi diamati dalam 2 keadaan yaitu beban tetap dan beban berubah. PID konvensional dibandingkan dengan PID- ANFIS  kemudian diamati  peforma dinamis meliputi risetime  (Tr),  settling  time  (Ts),  steady state, undershoot, error steady state (ESS), dan waktu recovery ketika ada gangguan.
Tabel 2. Parameter Motor Induksi yang Digunakan
No Parameter Nilai Satuan  No Parameter Nilai  Satuan 1. Tahanan stator 0.896 Ω 6. Daya nominal 2 𝐻𝑃 2. Tahanan rotor 1.82 Ω 7. Tegangan nominal 380 𝑉𝑜𝑙𝑡 3. Induktansi stator 1.94 𝑚𝐻 8. Frekuensi 50 𝐻𝑧 4. Induktansi rotor 2.45 𝑚𝐻 9. Jumlah kutub 4 𝑢𝑛𝑖𝑡 5. Induktansi bersama 46.2 𝑚𝐻 10.  Kecepatan nominal  1435 𝑅𝑝𝑚

## 3.1 Uji Beban Nol
Pengujian  tanpa  beban  dilakukan  dengan  kecepatan  acuan  100rpm  (kecepatan  rendah), 750rpm(  kecepatan  sedang),  dan  1500rpm  (kecepatan  tinggi).  Pada  pengujian  beban  nol, overshoot dan undershoot  dari PID maupun dari PID-ANFIS bernilai 0%.  Error steady state sama untuk keduanya yaitu 0%. Ketika kecepatan 1500rpm dan beban 0Nm, ANFIS secara adaptif  menala  PID  menjadi  kp=9.32,  Ki=5.19,  dan  Kd=8.12m. Risetime  PID  konvensional sedikit lebih lambat dari pada PID-ANFIS di berbagai kecepatan acuan. Risetime mulai terlihat
1 2
3 4 5 6
berbeda ketika kecepatan tinggi 1500rpm, risetime kendali PID konvensional sebesar 4.8ms dan  kendali  PID-ANFIS  sebesar  4.2ms.  Tabel  3 merupakan  perbandingan  karakter  dinamis keseluruhan pada pengujian beban nol.
Tabel 3. Perbandingan Karakter Dinamis pada Uji Beban Nol
Parameter 100rpm 750rpm 1500rpm Satuan Kendali ANFIS Kendali PID Kendali ANFIS Kendali PID Kendali ANFIS Kendali PID Dead time 0.4 0.4 0.6 0.6 0.8 0.8 ms Rise Time 1.9 2.0 3.5 3.6 4.2 4.8 ms Overshoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 % Undershoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 % Error Steady 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 % Undershoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 % Overshoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 %
Kesimpulan sementara dari pengujian ini adalah kendali PID-ANFIS lebih unggul dari kendali PID saat uji beban nol pada aspek risetime, sesuai dengan fungsi fitness PSO yang mencari dataset  risetime  tercepat.  PID-ANFIS  pada  pengujian  ini  lebih  cepat  dalam  merespon perubahan kecepatan acuan. Gambar 9 merupakan hasil pengujian pada kecepatan 1500rpm, PID konvensional bewarna merah dan PID-ANFIS bewarna hijau.
Gambar 9. Hasil Uji Beban Nol dengan Kecepatan 1500rpm

## 3.2 Uji Beban Tetap dan Beban Berubah
Beban  tetap  diberikan  kemudian  nilai  kecepatan  acuan  diubah-ubah  untuk  melihat  respon dinamis  ketika  beban  tetap  dengan kecepatan  berubah.  Beban  tetap diberikan saat  t=0ms hingga  t=90ms.  Selanjutnya  diberi  beban  berubah  pada  t=100ms  hingga  t=130s  untuk mengamati respon dinamis ketika diberi dan dilepas beban sistem secara tiba-tiba. Data kurva kecepatan  yang  ditampilkan  pada  pengujian  ini  adalah  gabungan  uji  beban  statis  dengan kecepatan  berubah-ubah  pada  0ms  -  90ms,  kemudian  tanpa  beban  90ms  -  100ms,  lalu dibebani pada 100ms – 130ms, dan tanpa beban lagi dari 130ms – 140ms.
Uji pembebanan sangat diperlukan untuk menguji keandalan kendali yang didesain. Pengujian dilakukan pada kecepatan acuan yang sama seperti uji beban nol. Sedangkan untuk beban uji digunakan 9Nm karena perbedaan data hasil mulai bisa diamati pada beban ini. Gambar 10
merupakan  gambaran  lengkap  pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  gambar  yang disajikan adalah ketika uji kecepatan 1500rpm dan beban 9Nm. Nilai PID Gain 𝐼 dan 𝐼 pada panel dibuat tetap nilainya karena bukan merupakan fokus dari penelitian ini.
Gambar 10. Tampilan Panel Depan Pengujian di Labview
Kotak  ke-1  pada  Gambar  10  adalah  parameter-parameter  motor  yang  digunakan  pada penelitian, terdapat parameter elektrik dan parameter mekanik. Parameter elektrik diperoleh dari uji motor induksi 3 fase yang meliputi uji hubung tegangan DC, uji tanpa beban, dan uji rotor  tertahan.  Sedangkan  parameter  mekanik  bisa  dilihat  dari datasheet  motor  yang digunakan.  Kotak  ke-2  adalah  spesifikasi  inverter  pada  simulasi,  pengaturan  ini  meliputi frekuensi carrier  dan  modulasi  PWM,  tegangan  penyulut  gate  inverter,  dan  tegangan  DC masukan inverter. Kotak ke-3 merupakan kendali kecepatan PID FOC. Ketika simulasi ANFIS dijalankan, nilai parameter PID inilah yang berubah-ubah. Kotak ke-4 merupakan 𝐼 Regulator dan 𝐼 Regulator.  Pada  penelitian  ini  hanya  berfokus  pada  kendali  kecepatan  sehingga parameter  PID  pada 𝐼 dan 𝐼 Regulator  dibuat  tetap.  Kotak  ke-5  merupakan  pengaturan kecepatan acuan, beban yang digunakan, dan panjang waktu simulasi.
(a) (b) (c)
Gambar 11. Hasil Uji Beban Tetap dan Berubah dengan Kecepatan 1500rpm dan Beban
9Nm
1 2 3 4 5 6
Pada beban saat diberi beban tetap, risetime dari PID-ANFIS lebih cepat hampir 2x lipat. Begitu juga  ketika  kecepatan  diturunkan,  respon  PID-ANFIS  lebih  cepat  menyesuaikan  acuan dibanding PID konvensional. Ketika uji kecepatan tinggi, PID konvensional memiliki undershoot ketika nilai kecepatan acuan diturunkan. Nilai undershoot pada pengujian ini mencapai 12%. Gambar 11 (a) dan (b) merupakan respon naik dan respon turun dengan beban tetap pada kecepatan acuan 1500rpm dan beban 9Nm. Nilai undershoot terdapat pada Gambar 11 (b).
Tabel 4. Perbandingan Karakter Dinamis pada Uji Beban Tetap dan Berubah 9Nm
Parameter 100rpm 750rpm 1500rpm Satuan Kendali ANFIS Kendali PID Kendali ANFIS Kendali PID Kendali ANFIS Kendali PID Dead time 4.9 7.4 4.6 7.2 4.6 7.2 ms Rise time 6.0 8.0 6.0 8.0 6.5 9.0 ms Overshoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 % Undershoot 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 12.0 % Error steady 2.0 2.0 0.4 0.3 0.6 0.6 - osc % Undershoot dibebani 32.0 75.0 5.3 13.3 4.6 11.3 % Overshoot dibebani 12.0 35.0 0.0 1.3 0.0 0.6 % Waktu r ecovery 2.0 2.0 1.5 2.0 2.0 4.0 ms
Ketika  uji  beban  berubah,  PID-ANFIS  memiliki overshoot  dan  undershoot  dibebani  yang nilainya jauh lebih kecil. Waktu recovery ketika diberi gangguan beban berubah relatif sama. Hal yang menarik adalah pada kecepatan tinggi terdapat osilasi kecil pada saat steady state PID konvensional, menunjukkan bahwa pada kecepatan tinggi kendali ini tidak memuaskan. Sedangkan kendali PID-ANFIS mampu menghilangkan osilasi pada saat itu. Hasil pengujian untuk  kecepatan  rendah  dan  sedang,  tidak  dijumpai  osilasi  saat steady  state  kendali  PID konvensional. Gambar 11 (c) adalah hasil uji beban berubah dari kecepatan 1500rpm dan 9Nm beban. Ketika kecepatan 1500rpm dan beban penuh 9Nm, ANFIS secara adaptif menala PID menjadi kp=6.95, Ki=5.14, dan Kd=4.64m. Hasil PID-ANFIS pada pengujian beban berubah sangat memuaskan pada berbagai kecepatan dan beban. Tabel 4 merupakan perbandingan karakter dinamis keseluruhan pada pengujian beban penuh 9Nm.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, telah dianalisis performa PID-ANFIS pada kendali kecepatan motor induksi 3 fase metode vektor-tidak langsung dengan parameter motor simulasi 2HP. Dataset ANFIS dari  optimasi  metode  PSO  mendapatkan  hasil  sesuai  harapan  dengan risetime  selalu  lebih cepat. Performa kendali telah diuji dengan kondisi beban tetap dan beban berubah, hasilnya PID-ANFIS jauh lebih baik dari PID konvensional khususnya pada kecepatan tinggi dan beban besar. PID-ANFIS pada penelitian ini unggul pada semua karakter dinamis. Dengan respon yang lebih cepat, kendali ini cocok digunakan pada plan yang membutuhkan percepatan tinggi seperti  mobil  listrik  dan  plan  dengan  kepresisian  tinggi  seperti  printer, laser  cutting,  dll. Tantangan  pada  desain  ANFIS  adalah  pencarian dataset  yang  terbaik.  Dengan  bantuan hardware SoC kedepannya, implementasi PID-ANFIS sangat memungkinkan untuk mendapat kendali kecepatan motor induksi 3 fase low-cost dengan peforma tinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Chao, C. T., Sutarna, N., Chiou, J. S., & Wang, C. J. (2019). An optimal fuzzy PID controller design  based  on  conventional  PID  control  and  nonlinear  factors. Applied  Sciences (Switzerland), 9(6), 1224-1242.
Fakhruddin, H. H., Toar, H., Purwanto, E., Oktavianto, H., Apriyanto, R. A. N., & Aditya, A. W.
(2020). Kendali Kecepatan Motor Induksi 3 Fase Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika, 8(3), 477-492.
Ferdiansyah, I., Purwanto, E., & Windarko, N. A. (2016). Fuzzy Gain Scheduling of PID (FGS-
PID) for Speed Control Three Phase Induction Motor Based on Indirect Field Oriented Control (IFOC). EMITTER International Journal of Engineering Technology, 4(2), 237-256.
Hannan,  M.  A.,  Ali,  J.  A.,  Mohamed,  A.,  &  Hussain,  A.  (2018).  Optimization  techniques  to enhance the performance of induction motor drives: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 1611–1626.
Hussain, S., & Bazaz, M. A. (2014). ANFIS implementation on a three phase vector controlled induction motor with efficiency optimisation. 2014 International Conference on Circuits,
Systems, Communication and Information Technology Applications, CSCITA 2014, (pp. 391-396).
Menghal, P. M., & Laxmi, A. J. (2016). Fuzzy Based Real Time Control of Induction Motor Drive.
Procedia Computer Science, 85, 228–235.
Qudsi, O. A., Rosalina, I. I., & Yanaratri, D. S. (2018). V / f SPWM Inverter for Single-phase Induction  Motor  Contrller  Using  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System. 2018  3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE), 158–163.
Rajab, S. (2019). Handling interpretability issues in ANFIS using rule base simplification and constrained learning. Fuzzy Sets and Systems, 368, 36–58.
Ridwan,  R.,  Purwanto,  E.,  Oktavianto,  H.,  Rusli,  M.  R.,  &  Toar,  H.  (2019).  Desain  Kontrol Kecepatan  Motor  Induksi  Tiga  Fasa  Menggunakan  Fuzzy  Pid  Berbasis  Idirect  Field Oriented Control. Jurnal Integrasi, 11(2), 146–155.
Rind, S. J., Ren, Y., Hu, Y., Wang, J., & Jiang, L. (2017). Configurations and Control of Traction Motors for Electric Vehicles : A Review. 3(3), 13–14.
Salim, & Ohri, J. (2015). Fuzzy based PID controller for speed control of D.C. motor using
LabVIEW. WSEAS Transactions on Systems and Control, 10, 154–159.
Sanjeevikumar, P., Daya, J. L. F., Wheeler, P., Blaabjerg, F., Fedák, V., & Ojo, J. O. (2015).
Wavelet transform with fuzzy tuning based indirect field oriented speed control of three- phase  induction  motor  drive. 2015  International  Conference  on  Electrical  Drives  and Power Electronics, EDPE 2015 - Proceedings, September, (pp. 111–116).
Sathishkumar,  H.,  &  Parthasarathy,  S.  S.  (2017).  A  novel  neuro-fuzzy  controller  for  vector controlled induction motor drive. Energy Procedia, 138, 698–703.
Simon, R., & Geetha, A. (2013). Comparison on the Performance of Induction Motor Control Using Fuzzy and ANFIS Controllers. ICECCN, (pp. 491–495).
Toar, H., Purwanto, E., Oktavianto, H., Ridwan, R., & Rusli, M. R. (2020). Penala Parameter
Pid Otomatis Pada Pengatur Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa. Jurnal Integrasi, 12(1),
1–12.