JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 7, No. 1, Juni 2022, Hal. 143-148 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v7.i1.2022.143-148
Diterima: 30 April 2022; Direvisi: 27 Juni 2022; Disetujui: 29 Juni 2022 JTERA, Vol. 7, No. 1, Juni 2022

## Aplikasi Algoritma Fuzzy Sugeno pada Kendali Kestabilan Putaran Motor Pneumatik
Budi Setiadi # , Sarjono Wahyu Jadmiko, Hari Purnama, Fryma Zhafran Raihan, Varian Andika Wijayakusuma, Tata Supriyadi, Ridwan Solihin, Sudrajat, Hilmi Dhiya Ulhaq
Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri bandung
Jl. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Kabupaten Bandung Barat 40559, Indonesia
# budi.setiadi@polban.ac.id

## Abstrak
Penggunaan penggerak motor listrik dalam industri proses berisiko menimbulkan terjadinya percikan api akibat arus hubung singkat  dan pembentukan  medan elektromagnetik.  Kontaminasi bahan kimia  dengan  percikan api dan medan elektromagnetik  berisiko  menimbulkan  terjadinya  kebakaran.  Dengan  demikian,  penggunaan  motor  pneumatik  dapat dijadikan  alternatif  solusinya.  Fokus  penelitian  ini  yaitu  melakukan  pengendalian  kestabilan  putaran  pada  penggerak motor pneumatik agar dapat bergerak stabil pada saat kondisi normal maupun diberi gangguan menggunakan algoritma fuzzy  logic .  Motor  pneumatik  berputar  dengan  sumber  energi  angin  yang  berasal  dari  kompresor.  Untuk  menjaga kestabilan  putaran,  aliran  angin  yang  melewati  motor  pneumatik  diatur  melalui  besar  kecil  bukaan  katup  selenoid proporsional. Besar kecil bukaan katup diatur secara elektronik  melalui perangkat pengendali dengan memperhatikan umpan balik dari sensor kecepatan. Nilai sensor kecepatan dibandingkan dengan nilai setpoint sehingga menghasilkan variabel error dan delta  error sebagai  acuan  masukan  pengendali.  Keluaran  sistem  pengendali  berupa  pengambilan keputusan  besar kecilnya  bukaan katup berdasarkan  hasil inferensi fuzzy Sugeno.  Hasil  pengujian secara  keseluruhan menunjukan motor pneumatik dapat berputar stabil dengan error steady state 0,656% pada tekanan sumber 3,2 bar.
Kata kunci: motor pneumatik, katup proporsional, kestabilan putaran, fuzzy Sugeno

## Abstract
The use of electric motor drives in the process industry has the risk of causing sparks due to short circuit currents and the  formation of electromagnetic  fields. Chemical contamination with sparks  and  electromagnetic  fields poses  a risk of fire. Thus, the use of pneumatic motors can be used as an alternative solution. The focus of this research is to control the rotational stability of the pneumatic motor drive so that it can move stable under normal conditions or is disturbed  using  fuzzy  logic  algorithms.  The  pneumatic  motor  rotates  with  the  wind  energy  source  coming  from  the compressor. To maintain the stability of rotation, the flow of wind through the pneumatic motor is regulated through the size of the proportional solenoid valve opening. The size of the valve opening is regulated electronically through the control  device  by  paying  attention  to  feedback  from  the  speed  sensor.  The  speed  sensor  value  is  compared  with  the setpoint value so as to produce error and delta error variables as a reference for controller input. The output of the control system is a decision making of the size of the valve opening based on the results of Sugeno's fuzzy inference. The overall test results show that the  pneumatic motor can rotate  stably  with a steady state  error of 0.656% at a source pressure of 3.2 bar.
Keywords: pneumatic motor, proportional valve, rotation stability, fuzzy Sugeno

## I. P ENDAHULUAN
Pada  suatu  industri  proses,  bahan  dasar campuran  dalam  pembuatan  cat  menggunakan senyawa kimia titanium dioksida ( ). Bahan ini sangat  mudah  terbakar  (standar  NFPA  921),  baik bentuk  serbuk,  cairan,  bahkan  gasnya  jika  terkena benda-benda panas, percikan api, maupun pengaruh
suhu  lingkungan  yang  ekstrim  [1],  [2].  Untuk menghasilkan  kualitas  warna  yang  sesuai  dengan standar  internasional  ASTM  D  1210-96,  tahapan proses  pembuatan  cat  harus  sesuai.  Salah  satu tahapan  prosesnya  adalah  kestabilan  putaran pengadukan  [3].  Sistem  yang  tersedia  dan  hasil penelitian  saat  ini  menggunakan  motor  listrik sebagai penggerak pengaduknya [4].
Penelitian terkait implementasi sistem pengadukan cat dan pengendalian penggerak motor telah  banyak  dilakukan.  Proses  pengadukan menggunakan motor listrik tanpa pengendalian [4]– [6]  dan  dengan  pengendalian fuzzy [7]  serta Proporsional  Integral  Derivatif  (PID)  [8]  telah banyak  diteliti.  Pengadukan  dilakukan  melalui beberapa  percobaan  dengan  mempertimbangkan pola  waktu  dan  kestabilan  putaran  pengadukan. Percobaan setiap pola dilakukan secara manual dan dibandingkan  hasilnya  sampai  didapat  nilai  yang memenuhi  standar  ASTM  D  1210-96.  Pengadukan dilakukan secara otomatis berdasar parameter waktu dengan  tampilan graphical  user  interface (GUI) Visual  Basic  dan  antarmuka  mikrokontroler Arduino, GUI sekaligus antarmuka PLC TWIDO ke pengadukan  motor  listrik.  Sedangkan  khusus pengendalian  menggunakan metode PID, fuzzy , dan ANFIS  dapat  menghasilkan  luaran  kestabilan  [7]– [12].  Metode  PID  tertanam  di  mikrokontroler Arduino  Uno  dan  metode fuzzy tertanam  di komputer  (Labview)  untuk  mempertahankan kecepatan  putaran  motor  listrik  pada  saat  normal maupun  diberi  gangguan  [7],  [8].  Pengendalian kestabilan penggerak motor dan silinder pneumatik juga  dapat  dilakukan  menggunakan  metode fuzzy dan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS). Aliran  udara  dari  kompresor  yang  mengalir  ke penggerak  diatur  melalui  bukaan  besar  kecil  katup selenoid  [9]–[12].  Umpan  balik  kecepatan  dari sensor encoder dibandingkan  dengan setpoint sebagai koreksi error kecepatan. Sedangkan umpan balik  posisi  dari  ultraviolet  (UV)  dibandingkan dengan setpoint sebagai  koreksi error posisi  [11], [12].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem  kestabilan  putaran  motor  pneumatik  4 vane pada  kondisi  normal  dan  diberi  gangguan  5%  dan 10%.  Gangguan  dilakukan  secara  mekanik  dengan rem  tangan  yang  dikopel  dengan  as  motor pneumatik.  Putaran  motor  pneumatik  stabil  diatur pada setpoint 250  rpm  dengan  target error kurang dari  2%.  Pembeda  terhadap  penelitian  sebelumnya adalah  pengendali  pada  penelitan  ini  menggunakan algoritma fuzzy Sugeno  dengan  inferensi  dan rentang  nilai  parameter  himpunan  masukan,  serta perangkat  keras  umpan  balik  putaran  berupa  pulsa yang  dikonversi  menjadi  tegangan  dan  dikuatkan menggunakan Op-Amp.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahapan proses pengendalian kestabilan putaran motor pneumatik yang kami usulkan dibagi menjadi dua  bagian,  yaitu  perangkat  lunak  dan  perangkat keras.  Pada  bagian  perangkat  lunak  akan  dibahas
bagaimana  algoritma  pengendalian  dirancang, sedangkan  bagian  perangkat  keras  dibagi  menjadi dua,  yaitu  pengendalian  elektronik  dan  mekanikal pneumatik.

## A. Perangkat Lunak
Gambar  1  menunjukkan  proses  pengendalian menggunakan  algoritma fuzzy Sugeno.  Inisialisasi berisi  nilai  parameter  dan  variabel  yang  digunakan pada  pengendalian  (setpoint,  aturan fuzzy , himpunan,  dan  kalibrasi)  serta library sensor  dan driver . Fuzzy Sugeno  merupakan  pengendalian pengambilan  keputusan  untuk  aktuator.  Nilai pengambilan  keputusan  mengendalikan  besar  kecil bukaan aktuator yang terhubung secara mekanik ke plant motor  pneumatik.  Sensor  putaran  membaca kecepatan dari plan t dan umpan balik fuzzy Sugeno. Gambar  2  menunjukkan  proses  algoritma fuzzy Sugeno.
Parameter  nilai  masukan fuzzy Sugeno merupakan  selisih  antara  setpoint  dengan  umpan balik  sensor  putaran.  Hasil   dari   selisih   tersebut
Gambar 1. Diagram alir perangkat lunak
merupakan error .  Proses  ini  dipengaruhi  oleh perubahan waktu, sehingga didefinisikan
( )     ( )     ( ) (1)
( )        ( )        (     ) (2)
dimana ( ) merupakan  nilai error saat  ini.
( ) merupakan  nilai setpoint yang  telah didefinisikan. ( ) merupakan  umpan  balik  dari sensor  putaran. ( ) merupakan  perubahan error dan (     ) merupakan  nilai error sebelumnya.  Fuzzifikasi  berisi  himpunan  variabel linguistic masukan error dan delta  error serta keluaran  (pulsa).  Selanjutnya  dicari  nilai  derajat keanggotaannya  menggunakan  proses  logika  AND dan  selanjutnya  diinferensi  (pemetaan  variabel masukan  terhadap  aturan  yang  telah  didefinisikan) dengan  metode  Sugeno.  Inferensi  Sugeno didefinisikan  dengan  sembilan  aturan,  seperti ditunjukan pada Tabel 1. Defuzzifikasi  merupakan luaran pengendalian berupa pengambilan keputusan antara  hasil  pemetaan  dengan  variabel  keluaran untuk  mengatur  bukaan  besar  kecil  aktuator. Arsitektur fuzzy Sugeno  dengan  variabel  masukan error , delta  error ,  dan  keluaran  (pulsa)  ditunjukan pada Gambar 3.
(a) (b) (c)
Gambar 3. Arsitektur fuzzy Sugeno: (a) masukan error , (b) Masukan delta error , (c) keluaran pulsa
Tabel 1. Aturan fuzzy Sugeno Error/dError en ez ep den sk k n dez k n b dep n b sb
Pada  himpunan  fungsi  keanggotaan,  µ  adalah nilai  derajat  keanggotaan,  en  ( error negatif),  ez ( error  zero ),  ep  ( error positif),  den  ( delta  error positif),  dez  ( delta  error zero ),  dep  ( delta  error positif),  sk  (sangat  kecil),  k  (kecil),  n  (normal),  b (besar), dan sb (sangat besar).
Gambar  3(a)  menunjukan  nilai  masukan  untuk proses pencarian derajat keanggotaan error . Gambar 3(b)  menunjukan  nilai  masukan  untuk  proses pencarian  nilai  derajat  keanggotaan delta  error . Gambar  3(c)  menunjukan  persentasi  bukaan  katup proporsional dari hasil pengambilan keputusan fuzzy Sugeno.  Katup  terhubung  secara  mekanik  ke plant motor pneumatik. Fungsi aktuator tersebut mengatur besar  kecil  laju  aliran  angin  dari  sumber  energi (kompresor) menuju ke plant motor pneumatik.

## B. Perangkat Keras Elektronik
Gambar  4  menunjukan  blok  diagram  sistem kendali  yang  dirancang.  Secara  sistem  terbagi menjadi  tiga  bagian  utama,  yaitu  masukan, pengendalian,  dan  keluaran.  Masukan  terdiri  dari dua,  yaitu  masukan  perangkat  keras  dari  umpan balik  sensor  putaran  dan  masukan  perangkat  lunak setpoint 250  rpm  yang  tertanam  langsung  sebagai variabel numerik di program. Umpan balik tegangan dari blok penguat V to V dikonversi mikrokontroler melalui fasilitas analog to digital converter (ADC) menjadi  data  numerik  dengan  resolusi  10  bit. Pengendalian menggunakan mikrokontroler
platform Arduino  Uno  berfungsi  sebagai  pusat proses  pengolahan    digital  dan  tertanam  algoritma fuzzy Sugeno.  Keluaran  sistem  pengambilan keputusan fuzzy Sugeno  berupa  nilai  numerik dengan  resolusi  10  bit.  Data  numerik  tersebut tersebut dikonversi menjadi level tegangan analog 0 s.d  24  VDC  melalui  blok driver .  Blok  aktuator merupakan  komponen  hibrid  (masukan  listrik keluaran mekanik). Aktuator mengkonversi masukan  tegangan  menjadi  keluaran  bukaan  besar kecil  katup.  Besar  kecil  bukaan  katup  berfungsi untuk  mengalirkan  aliran  angin  ke  blok plant mekanik  dan  motor  berputar.  Untuk  dapat mempertahankan kestabilan  putaran, sistem dibuat loop tertutup  dengan  menggunakan  umpan  balik sensor putaran. Pada plant dipasang piringan untuk pembacaan  putaran.  Satu  putaran  menghasilkan  60 bit  atau  pulsa  mekanik.  Blok optocoupler mengkonversi  pulsa  mekanik menjadi pulsa digital
Gambar 4. Blok diagram sistem kendali dan elektronik
Gambar 5. Blok diagram elektronik driver dan aktuator
bertegangan dengan lebar frekuensi yang dipengaruhi  waktu  dan  kecepatan  putaran. Selanjutnya  sinyal  frekuensi  dikonversi  menjadi tegangan analog (V) melalui blok konverter F to V. Keluaran tegangan analog dari blok F to V rentang nilainya  kecil  antara  0  s.d  900  mVDC.  Kemudian dikuatkan kembali blok V to V untuk mendapatkan rentang akurasi yang lebih lebar. Penguat tegangan menggunakan  IC  LM324  dengan gain 3,5  kali.
Pengaturan  penguatan  menggunakan  perbandingan resistor 1 KΩ terhadap trimpot 100 KΩ.
Gambar  5  menunjukan  blok  diagram  elektronik untuk driver dan  aktuator. Driver terdiri  dari  dua tahap,  yaitu  mengkonversi  data  numerik  menjadi sinyal tegangan  analog  (0 s.d  5VDC)  dan  konversi tegangan  analog  (0  s.d  5VDC  menjadi  0  s.d 24VDC). Driver DAC  yang  digunakan  MCP  4725 memiliki resolusi 10 bit. Driver amplifier VEA250 selain berfungsi untuk menaikan tegangan sekaligus penguat arus. Besar kecilnya bukaan aktuator katup proporsional  bergantung  masukan  tegangan  analog yang diterima (rentang bukaan 0 s.d 100%  dengan tegangan analog 0 s.d 24VDC).
Tabel  2  menunjukan  spesifikasi  komponen elektronik  yang  digunakan.  Penggunaan  komponen telah dilakukan pemilihan dengan mempertimbangkan  kebutuhan  sesuai  target  luaran penelitian. Khusus driver untuk aktuator menggunakan komponen standar digunakan industri,  sehingga  akurasi  yang  dihasilkan  dapat maksimal.
Tabel 2. Spesifikasi perangkat keras elektronik No. Komponen Keterangan 1 Mikrokontroler ATMega328 berbasis Arduino Uno; 10 bit ADC; PWM; serial 2 MCP 4725 DAC 10 bit; I2C; 5VDC 3 VEA250 Power amplifier , masukan 0 s.d 5VDC; 4 s.d 20 mADC; keluaran 0 s.d 24 VDC; disipasi daya 4 W 4 HC-020K Optocoupler; 5VDC 5 F to V 0 s.d 10 KHz; masukan single/double pulsa; keluaran 0 s.d 10VDC 6 LM324 Op-Amp; single supply 12 VDC 7 Resistor 1 K Ω ; ¼ W 8 Trimpot Multiturn; 100 K Ω ; ¼ Watt 9 Power Supply 24 VDC; 12VDC; 5VDC; 2 Ampere

## Gambar 6. Realisasi sistem
Gambar  6  menunjukan  realisasi  sistem kestabilan  putaran  motor  pneumatik.  Modul dibangun  pada  skala  industri  untuk  aktuator  dan plant yang  digunakan,  sedangkan  kontrolernya menggunakan standar pendidikan.

## C. Mekanik Pneumatik
Gambar  7  menunjukan  rancangan  mekanik sistem pneumatik. Kompresor berfungsi menyalurkan  sumber  energi  (angin)  ke  sistem. Air service  unit berfungsi  melakukan filter pemisahan uap air dari angin, regulator tekanan, dan pelumasan ke  saluran  sistem.  Sedangkan silencer berfungsi sebagai saringan dan peredam suara.
Tabel  3  menunjukan  spesifikasi  komponen pneumatik  yang  digunakan.  Seluruh  komponen yang digunakan adalah standar industri.
Gambar 7. Rancangan pneumatik Tabel 3. Spesifikasi sistem pneumatik No Komponen Keterangan 1 Kompresor Silent ; elektrik; ¾ Hp 2 Air Service Unit Lubrikan; regulator; pelumasan; maks. 10 bar 3 Katup proporsional Satu arah; 1/8; 0,7 Mpa; analog 24 VDC; 4 W; selang 6 mm 4 Motor pneumatik 2,8 Hp; 7 Bar; 4000 rpm
5 Silincer 1/8

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk  melihat  unjuk  kerja,  sistem  diuji  melalui dua  tahap.  Tahap  pertama  pengujian  rancangan algoritma fuzzy Sugeno secara simulasi menggunakan  Toolbox  Matlab.  Tahap  kedua pengujian  sistem  keseluruhan  meliputi  perangkat elektronik dan pneumatik.

## A. Pengujian Algoritma Fuzzy
Tahapan  ini  membandingkan  algoritma fuzzy Sugeno  yang  telah  dibuat  dan  tertanam  di mikrokontroler  dengan  Toolbox fuzzy Sugeno  di Matlab.  Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan nilai error dan delta  error .  Pengujian  dilakukan secara  acak  sebanyak  8  kali.  Tabel  4  menunjukan perbandingan hasil pengujian antara Matlab dengan mikrokontroler.  Hasil  pengujian  menunjukan  rata- rata  perbedaan  1,24%  antara  hasil  mikrokontroler dengan  data  Matlab.  Dengan  demikian,  algoritma tertanam dapat digunakan untuk diimplementasikan. Gambar  8  menunjukan  sampel  grafik surface hasil pengujian percobaan ke-4 menggunakan Matlab.

## B. Pengujian Sistem Perangkat Keras
Pengujian  sistem  perangkat  keras  meliputi elektronik  dan  pneumatik.  Tekanan  aliran  angin yang  masuk  ke  sistem  diatur  satbil  pada  regulator 3,2  bar  dan setpoint 250 rpm.  Pengujian  dilakukan menjadi  tiga  bagian,  yaitu  tanpa  gangguan, gangguan  5%  dan  10%. Jenis  gangguannya  berupa aksi  pengereman  mekanik  secara  manual  dengan menarik  tuas  rem.  Gambar  9  menunjukan  grafik hasil pengujian tanpa gangguan dan diberi gangguan 5%, sedangkan Gambar 10 menunjukan grafik hasil pengujian  tanpa  gangguan  dan  diberi  gangguan 10%.
Tabel 4. Perbandingan hasil pengujian algoritma
fuzzy Sugeno No Error Delta error Data numerik Mikro Matlab 1 -1,62 (en) -3,26 (den) 1909 1910 2 -1,3 (en) 0 (dez) 1985 1980 3 0 (ez) -3,1 (den) 1950 1950 4 0 (ez) 2 (dep) 2750 2750 5 1,25 (ep) 0 (dez) 2706 2710 6 -1,5 (en) -1,5 (dep) 2141 2140 7 1,5 (ep) -3,15 (den) 2025 2030 8 1,2 (ep) 2,7 (dep) 3487 3470
Gambar 8. Hasil pengujian percobaan ke-4 Matlab

## Gambar 9. Grafik hasil pengujian tanpa dan gangguan 5%
Garis  tebal  warna  orange  (RPM)  menujukkan data  keluaran  sistem  dimana  romawi  I  ( respon time ),  II  ( error  steady  state ),  III  (gangguan),  IV (perbaikan sistem pada saat diberi gangguan), dan V (gangguan  dihilangkan).  I  menunjukan  sistem bekerja  dengan  baik  tanpa overshoot dengan respone time 5 s. II menunjukan sistem dapat stabil dengan error  steady  state (ESS)  0,656%.  Hasil pengujian Gambar 9 dan Gambar 10  mendapatkan pembacaan  kecepatan  putaran  rata-rata  konstan  di 251,64 rpm.

## Gambar 10. Grafik hasil pengujian tanpa dan gangguan 10%
Bagian  III  pada  Gambar  9  menunjukan  sistem diberi  gangguan  5%  tepat  diwaktu  12  s.  Pada kondisi ini putaran motor menjadi 241 rpm. Sistem dapat  memperbaiki  ke  ESS  di  waktu  16,5  s (memerlukan waktu 4,5 s). Pada bagian III Gambar 10  menunjukan  sistem  diberi  gangguan  10%  tepat diwaktu  8  s  dan  menyebabkan  putaran  motor menjadi  228  rpm.  Sistem  dapat  memperbaiki  ke ESS  di  waktu  18  s  (memerlukan  waktu  10  s).  IV menunjukan  sistem  mencapai  ESS  pada  saat diberi gangguan.  V  menunjukan  respon  sistem  pada  saat gangguan  dihilangkan.  Secara  keseluruhn  sistem relatif stabil tidak terjadi overshoot.

## IV. K ESIMPULAN
Pengendalian kecepatan putaran motor pneumatik  menggunakan  algoritma fuzzy Sugeno telah  berhasil  dirancang  dan  diimplementasikan. Sistem  dapat  mempertahankan  kestabilan  dengan ESS sebesar 0,656% baik pada saat tanpa  maupun dengan  gangguan.  Penelitian  lebih  lanjut  akan dilakukan  dengan  mengembangkan  metode  PID, Fuzzy-PID,  ANFIS,  dan  filter  Kalman  dengan masukan  sumber  energi  angin  (kompresor)  pada tekanan yang berubah-rubah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Tim  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada P3M  Politeknik  Negeri  Bandung  atas  pendanaan penelitian  melalui  skema  Penelitian  Peningkatan Kapasitas  Program  Studi  dengan  SK  Nomor B/75.1/PL1.R7/PG.00.03/2021.

## R EFERENSI
[1]  Thermo  Fisher  Scientific,  “Safety  Data  Sheet,”
Mater.  Saf.  Data  Sheet ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–10, 2012, [Online]. Available: https://us.vwr.com/assetsvc/asset/en_US/id/164906 07/contents.
[2]  F. Freschi, M. Mitolo, and R. Tommasini, “Analysis of  Causation  of  a  Flour  Dust  Explosion  in  an Industrial  Plant,” IEEE  Trans.  Ind.  Appl. ,  vol.  53, no. 6, pp. 5182–5186, 2017.
[3]  ASTM  International,  “Standard  Test  Method  for Fineness of Dispersion of Pigment-Vehicle Systems by  Hegman-Type  Gage,” Annu.  B.  ASTM  Stand. , vol. i, no. Reapproved 2010, pp. 1–12, 2005.
[4]  P.  Waktu,  “COLORANT  DARI  TITANIUM DIOKSIDA Bahan dan Alat,” Ratnawati, Yoshi Al , pp. 61–65, 2018.
[5]  T.  A.  Rahmandika  and  F.  Eliza,  “Perancangan Sistem Pencampuran Cat Berbasis Mikrokontroler,” JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia , vol. 3, no. 1, pp. 209–222, 2022.
[6]  F. Fahmizal, D. B. Pratama, A. Priyatmoko, and M. R.  F.  Rahman,  “Otomatisasi  Proses  Produksi  Cat Berbasis  Simulator  Plc  Twido  Twdlmda20Dtk,” JST (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 49– 58, 2018.
[7]  S. Triyani, “Kendali Kecepatan Motor DC Berbasis Fuzzy Setting Point pada Labview,” J. Appl. Electr. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 6–11, 2018.
[8]  R.  Muhardian  and  K.  Krismadinata,  “Kendali Kecepatan  Motor  DC  Dengan  Kontroller  PID  dan Antarmuka  Visual  Basic,” JTEV  (Jurnal  Tek. Elektro dan Vokasional) , vol. 6, no. 1, pp. 328–339, 2020.
[9]  F.  Z.  Raihan,  B.  Setiadi,  H.  Purnama,  and  ..., “Kendali  Kecepatan  Vane  Motor  Pneumatik Berbasis Kendali Fuzzy,” …  Natl. Semin. , pp. 4–5, 2021.
[10]  Widjonarko,  R.  Soenoko,  S.  Wahyudi,  and  E. Siswanto,  “Design  of  Air  Motor  Speed  Control System  for  Small  Scale  Compressed  Air  Energy Storage Using Fuzzy Logic,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 494, no. 1, 2019.
[11]  B.  Setiadi,  “Solar  Tracker  Elektro-Pneumatik Berbasis Kendali Fuzzy,” J. Rekayasa Hijau , vol. 4, no. 3, pp. 179–190, 2020.
[12]  B.  Baisrum,  “Implementation  of  Adaptive  Neuro- Fuzzy  Inference  System  Control  on  Pneumatic Solar  Tracker,” Proc.  2nd  Int.  Semin.  Sci.  Appl. Technol. (ISSAT 2021) , vol. 207, no. Issat, pp. 422– 429, 2021.