Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin (Multidiciplinary Research) Vol.  7, No. 2, Agustus 2024, pp. 129 ~ 136
ISSN: 2614-6096, DOI: 10.52626/jg.v%vi%i.354 ║ 129

## Studi komparasi sistem kontrol pada motor bldc Comparative studies of control system on bldc motors
Teuku Multazam 1 , Fakhruddin Ahmad Nasution 2 , Fakhri Azhari 3
1,2,3 Department  electrical engineering, Malikussaleh University Indonesian.
*Corresponding Author: fakhruddinahmadnst@unimal.ac.id

## ABSTRACT
The  research  is  to  compare  the  performance  of  the  control  system  on  brushless  dc  motors.  The optimization uses Simulink software to obtain value data for the overshoot, rise time and settling time parameters. There  are  three  control methods used  in this  comparative optimization study,  namely,  a controller system using PID, Cohen-Coon, trial and error, and the Firefly algorithm. The simulation results show  that  the  PID  controller  optimized  using  the  Firefly  algorithm  has  the  best  performance  with overshoot of 0.501%, rise time of 234,778 ms, and settling time of 0.6. The Cohen-Coon method also produces low overshoot of 0.501%, but with a longer rise time of 234,778 ms and a higher settling time. This study found that to improve control system performance, it is very important to choose the right optimization technique. When compared with the Cohen-Coon and Trial and Error methods, the Firefly algorithm shows better results in determining the most suitable parameters for PID controllers on BLDC motors. These findings provide important guidelines for the development and use of PID controllers in various industries using BLDC motors.
Keywords: BLDC motor; controller, Simulink, comparative; algorithm.

## ABSTRAK
Penelitian ini  untuk membandingkan kinerja  sistem kontrol pada motor dc tanpa sikat   Optimasi tersebut menggunakan sofware simulink dalam memperoleh data nilai dari parameter overshoot , rise time , dan settling time . Terdapat  tiga metode  kontrol yang digunakan dalam studi komparasi  optimasi ini yaitu, sistem pengontrol menggunakanPID,  cohen-coon, trial and error , dan  algoritma firefly .   Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengontrol PID yang dioptimalkan menggunakan algoritma Firefly memiliki kinerja terbaik dengan overshoot 0.501%,  rise time 234.778 ms, dan settling time 0.6 . Metode Cohen-Coon juga menghasilkan overshoot yang rendah sebesar 0.501%, tetapi dengan rise time yang lebih lama sebesar 234.778 ms dan settling time yang lebih  Studi ini menemukan bahwa Untuk meningkatkan kinerja sistem kontrol, sangat penting untuk  memilih teknik optimasi  yang tepat.  Jika  dibandingkan dengan metode Cohen-Coon dan Trial and Error, algoritma Firefly menunjukkan hasil yang lebih baik dalam menentukan parameter  yang  paling  cocok  untuk  pengontrol  PID  pada  motor  BLDC.  Penemuan  ini  memberikan pedoman  penting  untuk  pengembangan  dan  penggunaan  pengontrol  PID  di  berbagai  industri  yang menggunakan motor BLDC.
Kata Kunci: Motor BLDC, pengendali PID, komparasi; algoritma; Simulink.
130

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pengontrolan menggunakan proporsional, integral, dan derivative (PID) dikenal karena  strukturnya  yang  sederhana  dan  kemampuannya  untuk  diimplementasikan  dalam berbagai  peralatan  industri,  termasuk  motor  DC.  Kontroler  ini  memainkan  peran  penting dalam  mengatur  variabel-variabel  kritis  seperti  kecepatan  motor  DC,  sehingga  memastikan performa sistem yang optimal (Bhateshvar; Y,K, 2014). merupakan pengontrol yang memiliki kemampuan untuk mengukur seberapa presisi suatu sistem instrumentasi berdasarkan fitur yang memiliki umpan balik. Tiga kategori komponen kontroler PID ini adalah proporsional, integratif, dan derivatif. Tergantung pada reaksi yang diharapkan dari suatu sistem, ketiganya dapat digunakan secara bersamaan atau secara terpisah (Ogata K, 1994).
Berbagai penelitian telah dilakukan untuk menentukan parameter optimal dari kontroler PID, mengingat pentingnya peran kontroler ini dalam sistem kendali. Meskipun metode trial and error sering digunakan karena kemudahannya, metode ini memiliki kekurangan, karena menentukan parameter kontroler PID yang ideal membutuhkan waktu yang lama dan akurasi yang rendah. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk meneliti metode alternatif yang lebih efisien dan akurat untuk menentukan parameter kontroler PID untuk aplikasi motor DC (Suriadi, Mahdi Syukri, Teuku Multazam, dkk, 2024.).
Kontroler PID banyak diterapkan pada berbagai perangkat industri, termasuk motor DC, dan memainkan peran penting dalam menjaga kestabilan sistem di berbagai aplikasi industri. Karena  kemudahan  penerapannya,  kontroler  PID  digunakan  untuk  mengatur  berbagai variabel, seperti kecepatan motor DC. Beberapa penelitian telah menemukan bahwa metode trial  and  error  adalah  metode  yang  paling  umum  digunakan  untuk  menentukan parameter optimal  kontroler  PID;  namun,  metode  ini  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  tidak cukup akurat untuk menentukan parameter optimal (K. Premkumar, 2015).
Xin-She  Yang  pertama  kali  membuat  algoritma  firefly  yang  terinspirasi  oleh  perilaku kunang-kunang.  Kunang-kunang  adalah  hewan  uniseks  yang  tertarik  satu  sama  lain,  dan ketertarikan ini dipengaruhi oleh tingkat kecerahan cahaya yang mereka hasilkan. Ini adalah ciri khas kunang-kunang yang memancarkan cahaya (Rodhi, Prasetiyo dan Robandi, 2015).
Tiga jenis pengontrol yang terpisah (kontrol proporsional, kontrol integral, dan kontrol diferensial) digabungkan untuk membentuk sistem pengontrol PID. PID memiliki struktur dan metode  pengendalian  yang  mudah  dipahami,  yang  semakin  meningkatkan  daya  tariknya. Bahkan  pada  tingkat  operasional  dasar,  hanya  diperlukan  pengalaman  praktis  dan pemahaman  dasar  tentang  teori  kontrol,  dan  tidak  perlu  menguasai  matematika  yang rumit(Siregar; G. A; Amalia, S, 2022).

## 2. METODE PENELITIAN
Peneltian ini dilakukan dengan membandingkan beberapa metode untup optimasi pada sistem  kontrol  yaitu  metode  cohen-coon, firefly, dan  trial  and  error  terhadap  motor  BLCD melalui skema PID.  Penelitian meliputi beberapa tahapan yaitu pengumpulan data, pemodelan blok, dan optimasi metode pada sistem kontrol seperti terlihat pada gambar 1.
131
Gambar 1, Diagram alir penelitian.
Tahapan penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulkan data dari spesifikasi motor BLDC yang digunakan. Kemudian, dilakukan pemodelan blok diagram simulink matlab mengggunakan  metode,  cohen-coon,  trial  and  error  dan  algoritma  firefly  digunakan  untuk kontrol  PID  dan  membandingkan  metode  mana  yang  efektif  dan  stabil  untuk  digunakan dengan  mempertimbangkan  nilai    overshoot,  rise  time,  settling  time.  Diagram  blok  PID diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram blok kendali PID
Dimana: 1. Set point adalah nilai sistem.
2. kesalahan adalah perbedaan antara nilai hasil sensor umpan balik dan nilai sistem.
3. Nilai ekuivalensi dari Pengendali P, I, dan D disebut sinyal kontrol.
4. Nilai yang dihasilkan dari penggunaan kontrol PID yang telah diperoleh disebut output.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  metode Trial  and  Error,  Cohen-Coon,  dan  optimasi  algoritma Firefly,  simulasi  dan  analisis  performa  motor  BLDC  berbasis  PID  diperoleh  hasil  dan pembahasan sebagai berikut.

## 1. Hasil
Dibawah  ini  adalah  gambar  dan  tabel  dari  hasil  pengujian  hasil  dari    motor  bldc menggunakan simulink matlab.
Tabel 1: Spesifikasi Motor BLDC Parameter Parameter Parameter Parameter Tegangan Input V 12 Volt Inersia J 92,5 g.m 3 Konstanta tegangan balik K e 0,0763 V/(rad/s) Konstanta torsi K t 25,5 mN-m/A Resistansi R a 1,20 Ω Induktansi L a 0,560 mH Kecepatan konstant v 375 rpm
Sumber: Rendi Fajar Gumilang, Sitti Amalia, Anggun Anugrah, Sepanur Bandri, (2023).
Adapun persamaan matematis yang di gunakan untuk mencari nilai transfer fcn pada simulink matlab adalah sebagai berikut.
𝐺𝑢 = 𝐾 𝑡 (𝐾 𝑡 𝐷𝑠 2 +(𝑅 𝑎 𝐽+𝐿 𝑎 )𝑠+(𝑅 𝑎 +𝐾 𝑒 𝐾 𝑡 ) (1)
𝐺𝑢 = 25,5 [(0,560)(0,0925)]𝑠 2 +[(1,20)(0,0925)+(0,560)]𝑠+[(1,20)+(0,0763)(25,5)] (2)
132 𝐺𝑢 = 25,5 0,0518𝑠 2 +0,671𝑠+3,14565 (3)
Berikut permodelan matematis yang di masukkan pada simulink matlab diperlihatkan pada Gamabr 3 berikut ini:
Gambar 3. Blok BLDC sistem terbuka
Gambar 4 Hasil simulink sistem terbuka
Permodelan kendali  P,  PI,  PID  blok  diagram  simulink  matlab  dan  perbadingan  hasil simulink untuk metode cohen coon dan algoritma firefly adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Blok diagram simulink dengan Pengedali P
(a)
(b)
Gambar 6 (a) Hasil simulink pengendali P metode cohen coon
(b) Hasil simulink pengendali P algoritma firefly
Gambar 7. Blok diagram simulink dengan pengendali PI
(a) (b)
Gambar 8 (a) Hasil simulink pengendali PI metode cohen coon
(b) Hasil simulink pengendali PI algoritma firefly
Gambar 9. Blok diagram simulink dengan pengendali PID
(a)
(b)
Gambar 10 (a) Hasil simulink pengendali PID metode cohen coon
(b) Hasil simulink pengendali PID algoritma firefly
134
Setelah melakukan simulasi dengan simulink di dapatkan hasil dengan menggunakan metode Cohen-Coon selanjutnya, pengujian dilakukan dengan metode kedua yaitu Trial&Error adalah sebagai berikut:
Gambar 11. Blok diagram simulink Pengendali PID Trial&Error
Gambar 12. Hasil simulink trial&error pengendali P, PI dan PID

## 2. Pembahasan
Pada Percobaan diatas Menggunakan simulink matlab didapatkan data hasil sebagai berikut:
Tabel 2: hasil perhitungan dengan simulink matlab metode/ algoritma kontrol overshoot (%) rise time (ms) settling time (second) Coheen coon P 74.561 0,0168 0,575 PI 42.143 51.984 0.603 PID 0.501 234.778 0.658 Firefly P 38.194 58.467 0.6 PI 22.840 82.683 0.59 PID 0.501 234.778 0.6
Keterangan = P = PI = PID
║
135 Trial and error P 74.561 14.728 0,6 PI 71.552 17.258 0,561 PID 53.786 36.301 0.55 .
Pada hasil simulasi menggunakan simulink matlab pada grafik yang di hasilkan sumbu x  untuk  waktu  dan  sumbu  y  untuk  respon  dari  motor  didapatkan  hasil  untuk  tabel  2 memperlihatkan perbandingan  untuk  kontrol  PID  menggunakan metode cohen-coon,  firefly , dan tria l and error dengan parameter utama ove rshoot, rise ti me, dan sett ling tim e. Overshoot adalah persentase kenaikan maksimum output di atas setpoint sebelum stabil, rise time adalah waktu yang diperlukan untuk naik dari 10% ke 90% dan set tling tim e adalah waktu untuk mencapai  keadaan  stabil  dalam  batas  kesalahan  tertentu.    Berdasarkan  hasil  simulasi didapatkan  bahwa  peforma  pengontrolaan  menggunakan  algoritma firefly lebih  baik dibandingkan dengan metode c o hen- co on, dan trial and error . Hal ini terlihat dari perolehan nilai overshoot dan rise time dimana pada setting time 0.6 detik niai overshoot sudah bernilai rendah yaitu 0.501 %, sedangkan untuk metode c ohen – coon , dan trial and error nilainya maka harus  disetting  melebihi  dari  0.6  detik.    Dengan  demikian  metode firefly menawarkan keseimbangan antara kecepatan dan stabilitas, sedangkan metode trial and error dan cohen – coon memberikan respon tercepat namun tidak stabil.  Jadi pemilihan metode kontrol harus sesuai dengan kebutuhan baik itu kecepatan atau kestabilan pada motor bldc.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  Pengendalian  PID  untuk  BLDC  dengan  tiga metode  berbeda  yaitu  metode  cohen-coon,  metode  trial  and  error,  dan  optimasi  dengan algoritma firefly. berdasarkan data simulasi yang diperoleh melalui simulink matlab, hasil yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut::
hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemilihan metode optimasi yang tepat sangat penting untuk meningkatkan performa sistem kontrol. algoritma firefly terbukti lebih unggul dibandingkan metode cohen-coon dan trial and error dalam menentukan parameter optimal untuk  kontroler  pid  pada  motor  bldc.  hal  ini  memberikan  panduan  berharga  bagi pengembangan dan aplikasi kontroler pid dalam berbagai industri yang menggunakan motor bldc.

## REFERENSI
Bhateshvar,Y,K.,  “  Power– Frequency  Balance  With  Superconducting  Magnetic  Energy  Storage  Using
Optimized Intelligent Controller”. Energetika (2014). https://doi.org/10.6001/energetika.v60i3.2988
K. Premkumar.  “Fuzzy PID supervised online ANFIS based speed  controller for brushless dc motor”.
Sciencedirect. Neurocomputing (2015). https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.01.032
Rodhi,  Prasetiyo  dan  Robandi. “Aplikasi  Firefly  Algorithm  Pada  Kontroler  PID  Untuk  Mengatur Kecepatan Motor DC”, (2015). Volume 7 – ISSN: 2085-2347
Siregar, G. A. & Amalia, S. ” Analisis performansi pengendali PID pada motor dc dengan  menggunakan metode tuning cohen-coon, Seminar nasional dan teknologi ” , (2022). http://dx.doi.org/10.36499/psnst.v12i1.7291
Ogata  K. “ Solving  Control  Engineering  Problems  with  MATLAB ” .  Prentice  Hall  International,  Inc  : Prentice Hall. (1994). DOI: 10.1016/S0967-0661(96)90086-6
Rendi Fajar Gumilang, Sitti Amalia, Anggun Anugrah, Sepanur Bandri, “ Analisa Perbandingan Kontroler PID  Terhadap  Motor  BLDC  Menggunakan  Penalaran  Cohen-Coon  danTrial  &  Error ” .  (2023) https://doi.org/10.38035/rrj.v5i3.759
Fathoni,  dkk. “ Perancangan  Kendali  Kecepatan  Motor  Arus  Searah  Menggunakan Metode Root Locus ” . Jurnal Teknik Elektro. (2016).  Vol. 8 – ISSN 1411 – 0059.
136
Rohmad,  dkk.  Desain  dan  Analisis  Pengendali  Sistem  Suspensi  Menggunakan  PID  dan  Logika  Fuzzy dengan Simulink Matlab. Unnes Physical Journal. (2015). Vol 4 – ISSN 2252-6978.
Rosalina, dkk.Analisis Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kontrol PID (Propotional Integral Derivative). Seminar Nasional Teknoka. (2017).  Vol. 2 – ISSN 2502-8782
Suriadi,  Mahdi  Syukri,  Teuku  Multazam,  dkk. “ DC  motor  speed  control  using  boost  converter  DC-DC chopper  type  based  on  the  PID  controller ” .  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science. 2024. DOI 10.1088/1755-1315/1356/1/012083 .