## DESAIN KENDALI PROPORTIONAL INTEGRAL DERIVATIVE (PID) PADA ROBOT HUMAN FOLLOWER
Dimas Rizky Andrean 1 , Wira Fadlun 2* , MS Hendriyawan Achmad 3 , Satyo Nuryadi 4
1,2,3,4 Universitas Teknologi Yogyakarta; Jl. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman, D.I. Yogyakarta 55285

## Riwayat artikel:
Received: 22 November 2022 Accepted: 29 Desember  2023 Published: 1 Januari  2024

## Keywords:
Robot troli; Kendali PID; Ziegler-Nichols.
Correspondent Email: wira.fadlun@staff.uty.ac.id
Abstrak. Sistem  pengendalian  otomatis  semakin  mendapatkan  perhatian dalam  berbagai  bidang,  termasuk  dalam  pengembangan  robot  bergerak mandiri. Penelitian ini membahas tentang implementasi metode Proportional- Integral-Derivative  (PID) pada  robot  troli  otomatis  berbasis  Arduino. Penetapan  nilai  parameter  PID  menggunakan  metode  Ziegler-Nichols  II. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan suatu sistem yang mampu mempertahankan jarak antara robot troli dan pengguna pada nilai set poin yang diinginkan, dalam hal ini sebesar 30 cm.  Nilai parameter kendali PID  yang  telah  dirancang  ditala  menggunakan  metode  Ziegler-Nichols  II dengan nilai yaitu Kp = 0,42, Ki = 0,42, dan Kd = 0,105. Berdasarkan data pengujian sistem dapat disimpulkan bahwa sistem kendali PID dapat menjaga kestabilan pada beban 0 - 3 kg.
Abstract. Automatic  control  systems  are  increasingly  gaining  attention  in various fields, including the development of autonomous mobile robots. This research  discusses  the  implementation  of  the  Proportional-Integral- Derivative  (PID)  method  on  an  Arduino-based  automatic  trolley  robot. Determining  the  PID  parameter  values  uses  the  Ziegler-Nichols  II  method. The  main  objective  of  this  research  is  to  produce  a  system  that  is  able  to maintain the distance between the trolley robot and the user at the desired set point value, in this case 30 cm. The PID control parameter values that have been  designed  are  tuned  using  the  Ziegler-Nichols  II  method  with  values namely Kp = 0.42, Ki = 0.42, and Kd = 0.105. Based on system test data, it can be concluded that the PID control system can maintain stability at loads of 0 - 3 kg.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  robotika telah  menunjukkan  kemajuan  yang  signifikan yang  mana  memungkinkan  terciptanya  mesin cerdas yang dapat berinteraksi dengan lingkungan.  Salah  satu  aplikasi  robotika  yang masih  terus  dikembangkan  adalah  robot  yang dapat  mengikuti  manusia.  Robot  ini  dapat melacak  dan  mengikuti  seseorang  secara mandiri, menjadikannya berguna dalam berbagai  skenario  seperti  bantuan  di  daerah yang  ramai,  dukungan  navigasi,  atau  bahkan sebagai  teman.  Beberapa  penelitian  tentang
robot jenis ini telah dilakukan seperti penelitian oleh [1] yang mencoba mengembangkan sistem kereta belanja otomatis menggunakan teknologi Bluetooth  dan  Arduino.  Sistem  ini  dilengkapi dengan sensor load cell untuk pengukuran berat dan  sensor  ultrasonik  untuk  deteksi  rintangan. Sistem  yang  dibangun  berhasil  terhubung dengan  aplikasi  Android  melalui  Bluetooth. Penelitian  lainnya  adalah  penelitian  yang dilakukan oleh [2]. Pada penelitiannya, mereka membangun  sebuah  prototipe  troli  otomatis yang  dapat  mengikuti  pergerakan  manusia dengan menggunakan sensor ultrasonik sebagai
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
alat input utama yang mendeteksi adanya objek sehingga  dapat  mengikuti  pengguna  tersebut. Ketika  objek  berada  di  luar  dari  20  cm  maka ultrasonik  tidak  akan  mendeteksi,  serta  motor DC akan berhenti. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh [3] yang mencoba mengembangkan Robot human follower berbasis  mikrokontroler  menggunakan  sensor ultrasonik.  Fokus  penelitian  yang  dilakukan yaitu  menguji  pengaruh  variasi  beban  robot terhadap  waktu  tempuh  robot.  Penelitian  yang dilakukan oleh [4] yang merancang kendali PID untuk  pengaturan  kecepatan  gerak  robot omnidirectional tiga  roda  yang  mana  nilai konstanta  pengendalinya  ditala  menggunakan metode trial-error .  Beberapa  penelitian  lain yang  juga  mengangkat  masalah  robot human follower bisa dilihat pada penelitian [5]–[12]. Pada penelitian ini dirancang sebuah kendali PID  pada  robot human  follower yang  dapat menjaga  jarak  robot  dengan  penggunanya sesuai jarak yang telah ditetapkan yaitu 30 cm. Nilai parameter kendali PID diperoleh menggunakan metode Ziegler-Nichols. Hal ini untuk  menghindari  pencarian  nilai  parameter PID secara manual yang kurang efektif dari sisi waktu. Hasil  perancangan  kendali  PID diimplementasikan  langsung  pada  perangkat keras robot human follower .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Kendali PID merupakan kendali yang sudah diterapkan pada sebagian besar sistem kendali. Khususnya, ketika model matematis plant tidak diketahui  dan  oleh  karena  itu  metode  desain analitis  tidak  dapat  digunakan,  pada  kasus  ini kendali PID terbukti paling berguna. Di bidang sistem  kendali  proses,  diketahui  bahwa  skema kendali PID dasar dan yang dimodifikasi telah membuktikan kegunaannya dalam memberikan kendali  yang  memuaskan,  meskipun  dalam banyak situasi tertentu mungkin tidak memberikan  kendali  yang  optimal.  Sebuah sistem kendali PID ditunjukkan pada Gambar 1 [13].

## Gambar 1 Blok Kendali PID
Jika  model  matematis  dari plant bisa diturunkan, maka dimungkinkan untuk menerapkan  berbagai  teknik  desain  untuk
menentukan  parameter  kendali  yang  akan memenuhi  spesifikasi  transien  dan  kondisi tunak  dari  sistem loop tertutup.  Namun,  jika plant sangat rumit sehingga model matematisnya  tidak  dapat  diperoleh  dengan mudah, maka pendekatan analitis atau komputasi  terhadap  desain  kendali  PID  tidak mungkin  dilakukan.  Sehingga  kita  harus menggunakan pendekatan eksperimental untuk menyetel  kendali  PID.  Proses  pemilihan parameter kendali untuk memenuhi  spesifikasi kinerja  yang  diberikan  dikenal  sebagai tuning (penyetelan)  kendali.  Ziegler  dan  Nichols menyarankan  aturan  untuk  menyetel  kendali PID  (artinya  menetapkan  nilai 𝐾 𝑝 , 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 ) berdasarkan  tanggapan  sistem  terhadap  sinyal step dalam proses eksperimental atau berdasarkan nilai yang menghasilkan kestabilan marginal ketika hanya aksi kendali proporsional yang digunakan. Aturan Ziegler-Nichols berguna  ketika  model  matematika plant tidak diketahui.  (Aturan  ini  tentu  saja  dapat diterapkan  pada  desain  sistem  dengan  model matematis  yang  diketahui).  Terdapat  dua macam  metode  Ziegler-Nichols,  yaitu  metode Ziegler-Nichols  I  dan  metode  Ziegler-Nichols II.
Pada  metode  Ziegler-Nichols  II,  langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  menetapkan nilai 𝑇 𝑖 = ∞ , dan 𝑇 𝑑 = 0 . Dengan menggunakan  kendali  proporsional  saja  (lihat Gambar  2),  naikkan  nilai 𝐾 𝑝 dari  0  hingga mencapai  nilai 𝐾 𝑐𝑟 (critical  gain) . 𝐾 𝑐𝑟 merupakan  nilai 𝐾 𝑝 yang  mana output sistem mulai  berosilasi  secara  berkelanjutan  dan teratur (menyerupai kurva sinusoidal) membentuk  gelombang  yang  periodis.  (Jika output tidak  menunjukkan  osilasi  periodis meskipun  nilai 𝐾 𝑝 diubah-ubah  dengan  nilai berapapun,  maka  metode  Ziegler-Nichols  ke- dua ini tidak dapat diterapkan).
Gambar 2 Sistem Closed loop dengan Kendali Proportional
Selanjutnya,  setelah  diperoleh  nilai 𝐾 𝑐𝑟 , maka  kita  dapat  mencari  nilai 𝑃 𝑐𝑟 (critical period) . Gambar output sistem yang menunjukkan osilasi periodis ditunjukkan pada Gambar 3.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Dimaz  dkk
Gambar 3. Osilasi Periodis dengan Periode 𝑃 𝑐𝑟
Tabel 1 Aturan Tuning Ziegler-Nichols Metode
Ke-dua Tipe Kendali 𝑲 𝒑 𝑻 𝒊 𝑻 𝒅 P 0,5𝐾 𝑐𝑟 ∞ 0 PI 0,54𝐾 𝑐𝑟 1 1,2 𝑃 𝑐𝑟 0 PID 0,6𝐾 𝑐𝑟 0,5𝑃 𝑐𝑟 0,125𝑃 𝑐𝑟
Kendali PID yang di- tuning dengan metode ke-dua aturan Ziegler Nichols ditunjukkan pada Persamaan 1.
𝐺 𝑐 (𝑠) = 𝐾 𝑝 (1 + 1 𝑇 𝑖 𝑠 + 𝑇 𝑑 𝑠) =   𝐾 𝑝 (1 + 𝐾 𝑖 𝐾 𝑝 𝑠 + 𝐾 𝑑 𝐾 𝑝 𝑠) (1)
Dari  Persamaan  1,  dapat  diturunkan persamaan  hubungan  antara 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 dengan 𝐾 𝑖 dan 𝐾 𝑑 .  Perhatikan  penurunan  persamaan seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Persamaan  2 hingga Persamaan 5 berikut.
1 𝑇 𝑖 𝑠 = 𝐾 𝑖 𝐾 𝑝 𝑠 (2)
sehingga
𝐾 𝑖 = 𝑇 𝑖 𝐾 𝑝 (3)
sedangkan
𝑇 𝑑 𝑠 = 𝐾 𝑑 𝐾 𝑝 𝑠 (4)
menjadi
𝐾 𝑑 = 𝐾 𝑝 𝑇 𝑑 (5)
Persamaan  (3)  dan  (5)  merupakan  nilai 𝐾 𝑖 dan 𝐾 𝑑 yang akan dicari setelah nilai 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 telah  diperoleh  dari  perhitungan  Tabel  Tuning Ziegler-Nichols.
Proses  pemilihan  parameter  kendali  untuk memenuhi  spesifikasi  kinerja  yang  diberikan dikenal  sebagai tuning (penyetelan)  kendali. Ziegler dan Nichols menyarankan aturan untuk menyetel kendali PID (artinya menetapkan nilai 𝐾 𝑝 , 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 )  berdasarkan  tanggapan  sistem
terhadap sinyal step dalam proses eksperimental  atau  berdasarkan  nilai  yang menghasilkan kestabilan marginal ketika hanya aksi  kendali  proporsional  yang  digunakan. Aturan  Ziegler-Nichols  berguna  ketika  model matematika plant tidak  diketahui.  (Aturan  ini tentu  saja  dapat  diterapkan  pada  desain sistem dengan model matematis yang diketahui).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Alat dan Bahan
Pada penelitian ini, digunakan beberapa alat dan bahan antara lain sebagai berikut:
a. Arduino IDE
b. Microsoft Excel
c. Personal Computer (PC)
d. Tool Kit
e. Arduino UNO f. Sensor ultrasonik HC-SR04
g. Motor DC 12 Volt
h. Motor Driver BTS 7960
i. Baterai 12 Volt
3.2. Perancangan Sistem
3.2.1. Blok Diagram Sistem
Sistem  kendali  PID  untuk  pengendalian jarak  antara  pengguna  dengan  robot  troli ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Blok Sistem PID
Nilai set point diatur sebesar 30 cm, kendali PID  dirancang  untuk  mempertahankan  jarak tetap  konstan  sesuai  nilai set  point  (SP) yang telah  ditetapkan dengan  mengatur  nilai parameter  PID.  Sensor  ultrasonik  berfungsi untuk  membaca  jarak  aktual  (PV)  antara pengguna dan robot troli.
3.2.2. Diagram  Alir  Program  Sistem Kendali PID
Sistem  kendali  PID  yang  dirancang  pada penelitian  ini  dalam  bentuk source  code ditanamkan ke dalam Arduino UNO. Diagram alir  program  sistem  kendali  PID  ditunjukkan pada Gambar 5.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 5 Flowchart Sistem Kendali PID

## 3.2.3. Perancangan  Sistem  Kendali  PID dengan Metode Ziegler-Nichols II
Proses  perancangan  ini  bertujuan  untuk mencari nilai parameter kendali PID yaitu nilai 𝐾 𝑝 , 𝐾 𝑖 ,  dan 𝐾 𝑑 dengan  melakukan  langkah- langkah sebagai berikut:
1) Menyiapkan  eksperimen  yang  mengacu pada  Gambar  2  untuk  mendapatkan  hasil tanggapan sistem dengan mengatur nilai 𝐾 𝑝 . 2) Mengatur  nilai 𝐾 𝑝 mulai  dari  nilai  yang rendah kemudian dinaikkan hingga tanggapan output berupa gelombang periodik  (menyerupai  kurva  sinusoidal). Kurva  hasil  eksperimen  yang  mana tanggapan  sistem  dalam  bentuk  gelombang periodik bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Kurva Tanggapan Sistem untuk Nilai
𝐾𝑝 = 0,7
3) Setelah diperoleh tanggapan berupa gelombang  periodik  dengan  nilai 𝐾 𝑝 = 0,7 . Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai 𝑃𝑐𝑟 dengan cara menghitung periode (jarak setiap 1 gelombang) dengan delay pengambilan  data 500 𝑚𝑠 seperti  terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Nilai Critical Period ( 𝑃𝑐𝑟 )
4) Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai 𝐾 𝑝 , 𝐾 𝑖 , dan 𝐾 𝑑 menggunakan tabel Ziegler- Nichols  II  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel  1.  Berdasarkan  Tabel  1  maka  dapat dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan nilai 𝐾 𝑝 , 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 dengan nilai 𝐾𝑐𝑟  =  0,7 dan 𝑃𝑐𝑟  =  2 𝑠 sebagai berikut: 𝐾 𝑝 = 0,6 𝐾𝑐𝑟  =  0,42 𝑇 𝑖 =  0,5 𝑃𝑐𝑟   =  1 𝑇 𝑑 =  0,125 𝑃𝑐𝑟 =  0,25
Setelah  mendapatkan  nilai 𝐾 𝑝 , 𝑇 𝑖 dan 𝑇 𝑑 maka  langkah  selanjutnya  mencari  nilai 𝐾𝑖 dan 𝐾 𝑝 menggunakan Persamaan (3) dan (5) sehingga diperoleh:
𝐾 𝑖 = 𝐾 𝑝 𝑇𝑖 = 0,42 1 =  0,42 𝐾 𝑑 =   𝐾 𝑝 . 𝑇 𝑑 =  0,42 ∗ 0,25  =  0,105 Dengan demikian nilai parameter PID yaitu 𝐾 𝑝 , 𝐾 𝑖 , dan 𝐾 𝑑 telah diperoleh.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Purwarupa Alat
Purwarupa  robot  troli  yang  telah  dibangun dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Purwarupa Robot Troli

## 4.2. Pengujian Sistem Tanpa Beban
Pengujian  tanpa  beban  dilakukan  dengan mengatur  troli  dalam  keadaan  kosong.  Kurva tanggapan  kendali  PID  seperti  yang  terlihat pada Gambar 9.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 9 Kurva Tanggapan Sistem Tanpa Beban
Dari  kurva  di  atas  dapat  dilihat  nilai rise  time sebesar 3 s dan nilai rata-rata SSE ( Steady State Error ) cukup kecil yaitu 0,43%, sedangkan nilai % overshoot sebesar 16,67%.
4.3. Pengujian Sistem Dengan Beban
Skenario  pengujian  sistem  dengan  beban dilakukan dengan menambahkan beban ke atas troli  dengan  variasi  beban  masing-masing sebesar  1  kg,  2  kg,  dan  3  kg.  Pengujian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  performa  sistem kendali  PID  terhadap  perubahan  nilai  massa yang diberikan. Hasil pengujian untuk penambahan beban sebesar 1 kg, 2 kg, dan 3 kg secara berturut-turut ditunjukkan pada Gambar 10, 11, dan 12.
Gambar 10 Grafik Hasil Pengujian dengan Beban 1 kg
Gambar 11 Grafik Hasil Pengujian dengan Beban
2 kg

## Gambar 12 Grafik Hasil Pengujian dengan Beban
3 kg
Data  hasil  pengujian  sistem  tanpa  beban  dan dengan beban dirangkum dalam Tabel 2. Data tersebut menunjukkan performa sistem berdasarkan  nilai  parameter  tanggapan  sistem seperti rise  time , overshoot , settling  time ,  dan steady state error .
Tabel 2 Data Hasil Pengujian Sistem No Klasifikasi Pengujian Rise time (s) Overshoo t (%) Settlin g time (s) Rata- rata SSE (%) 1 Tanpa Beban 3 16,67 8 0,43 2 Menggunakan Beban 1 kg 3 16,67 8 0,53 3 Menggunakan Beban 2 kg 3 20 13 0,6333 4 Menggunakan Beban 3 kg 3 20 13 1
Berdasarkan  data  pengujian  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  kendali  PID  dapat menjaga kestabilan pada beban 0 - 3 kg. Hal ini dibuktikan dengan nilai overshoot dan rata-rata Steady  State  Error (SSE)  yang  relatif  masih kecil masing-masing bernilai rata-rata 18,499 % dan  0,648  %.  Sedangkan  nilai rise  time dan settling  time memiliki  nilai  rata-rata  masing- masing  sebesar  3  s  dan  10,5  s.  Nilai  tersebut cukup bagus mengingat dalam penerapannya di lapangan troli belanja yang kapasitasnya sedang seperti  yang  telah  didesain  pada  penelitian  ini umumnya diisi dengan beban kurang lebih 3 kg.

## 5. KESIMPULAN
a. Nilai  parameter  kendali  PID  yang  telah dirancang  di- tuning menggunakan  metode Ziegler-Nichols II dengan nilai yaitu 𝐾 𝑝 = 0,42, 𝐾 𝑖 = 0,42, dan 𝐾 𝑑 = 0,105.
b. Berdasarkan  data  pengujian  sistem  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  kendali  PID dapat  menjaga  kestabilan  pada  beban  0  -  3 kg.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  D.  Nugrahardi,  T.  Gunawan,  and  G.  I.
Hapsari,  “Perancangan  Dan  Implementasi Aplikasi Android Pada Troli Pengikut
Otomatis,” eProceedings  of  Applied  Science , vol. 5, no. 2, 2019.
[2]  T. Wahyuni, W. Rohmanudin, and A. Bastian, “Pengembangan  Prototipe  Troli  Otomatis Menggunakan  Arduino  Uno  R3  Berbasis Android,” 2021.
[3]  S. Maulana, “Rancang Bangun Prototype Robot Follow  Me  Untuk  membantu  Mengangkat Beban Barang Berbasis Mikrokontroler,” 2019.
[4]  P.  Wisnu,  A.  Sucipto,  and  A.  Firasanti, “Pengendali  PID  untuk  Pengaturan  Kecepatan Gerak  Robot  Omnidireksional  Tiga  Roda  PID
Controller  for  Speed  Control  on  Three-Wheel Omnidirectional  Robot  Movement,” TELKA , vol. 6, no. 1, pp. 66–74, 2020.
[5]  P.  Agarwal,  P.  Gautam,  A.  Agarwal,  and  V. Singh, “Human Follower Robot Using Kinect,”
2017.  [Online].  Available:  http://www.kinect- hacks.com
[6]  C. Zou, “Designing an Electric Car Toy on Our Own:  A  Human-Following  Robot  Using  Pixy Cam  Visual  Detection,”  2018.  [Online]. Available: www.botshop.co.za
[7]  East-West University, Institute of Electrical and Electronics  Engineers,  Institute  of  Electrical and Electronics Engineers. Bangladesh Section, and  IEEE  Robotics  and  Automation  Society. Bangladesh  Chapter, 2019  1st  International Conference on Advances in Science,
Engineering and Robotics Technology
(ICASERT  2019) :  May  3-5,  2019,  Dhaka,
Bangladesh. 2019.
[8]  S.  S.  Honig,  T.  Oron-Gilad,  H.  Zaichyk,  V. Sarne-Fleischmann,  S.  Olatunji,  and  Y.  Edan, “Toward  Socially  Aware  Person-Following Robots,” IEEE  Trans  Cogn  Dev  Syst ,  vol.  10, no. 4, pp. 936–954, 2018.
[9]  W.  W.  Tai,  B.  Ilias,  S.  A.  Abdul  Shukor,  N. Abdul Rahim, and M. A. Markom, “A Study of Ultrasonic  Sensor  Capability  in  Human Following Robot System,” in IOP  Conference
Series: Materials Science and Engineering , IOP Publishing Ltd, Dec. 2019.
[10] IEEE  Robotics  and  Automation  Society  and
Institute of Electrical and Electronics
Engineers, 2018 15th International Conference on Ubiquitous Robots (UR) : 26-30 June 2018.
2018.
[11] R.  Algabri  and  M.  T.  Choi,  “Deep-learning- based indoor human following of mobile robot using color feature,” Sensors (Switzerland) , vol.
20, no. 9, May 2020.
[12] J. Jommuangbut and K. Sritrakulchai, “Development of the Human Following Robot Control System Using HD Webcam,” 2018.
[13] Katsuhiko. Ogata, Modern control engineering . Prentice-Hall, 2010.