## Kendali Adaptif Neuro Fuzzy PID untuk Kestabilan Terbang Fixed Wing UAV
(Adaptive Control of Neuro Fuzzy PID for Fixed Wing UAV Flight Stability)
Erwhin Irmawan 1 , Erwan Eko Prasetiyo 2
Abstract—Unmanned Aerial Vehicle (UAV),  especially fixed wing, are widely used to carry out various missions, namely civil and military missions. To support the implementation of this mission, it is necessary to develop an intelligent automatic control system (autopilot). In this paper,  an autopilot system with adaptive neuro fuzzy  PID control is developed  to control lateral (pitch) and longitudinal (roll) motion, by taking advantage of PID, fuzzy,  and neural network control.  Therefore,  robust controls which can handle non-linear conditions can be formed. This paper aims to determine the performance of adaptive control of neuro fuzzy PID controllers for longitudinal and lateral motion on UAV. The result shows that adaptive control of neuro fuzzy PID are able to control the lateral and longitudinal motion of the aircraft and able to compensate for  interferences  from environmental disturbances in flying condition, such as changes in direction and wind  speed  that causes changes in aircraft attitude. The control characteristics of neuro fuzzy PID adaptive control in lateral and longitudinal motion are relatively similar. Adaptive control of neuro fuzzy PID has better performance than fuzzy PID control, i.e.,  faster settling time and lower percentage of maximum overshoot.
Intisari— Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau pesawat tanpa awak,  khususnya jenis fixed wing,  banyak digunakan untuk melaksanakan berbagai misi, baik  misi  sipil maupun militer. Untuk mendukung pelaksanaan misi tersebut,  diperlukan pengembangan sistem kendali otomatis (autopilot) cerdas. Pada makalah  ini,  dikembangkan sistem autopilot  dengan kendali adaptif neuro fuzzy PID untuk pengendalian gerak lateral (pitch) dan gerak longitudinal (roll), dengan mengambil keunggulan dari kendali PID, fuzzy, dan neural network, sehingga dapat dibentuk kendali yang kokoh dan dapat menangani kondisi yang tidak linier yang dialami oleh pesawat. Makalah  ini bertujuan untuk mengetahui  kinerja  kendali  adaptif  neuro fuzzy  PID pengendali gerak longitudinal dan lateral pada  UAV  fixed wing. Kendali adaptif neuro fuzzy PID mampu mengendalikan gerak lateral dan gerak longitudinal pesawat dan mampu mengompensasi adanya gangguan dari faktor lingkungan yang dialami oleh pesawat pada saat terbang, seperti perubahan arah dan kecepatan angin yang menyebabkan perubahan sikap pesawat.  Pengujian dilakukan menggunakan wahana pesawat jenis Sky Surfer. Karakteristik pengendalian kendali adaptif neuro fuzzy PID pada gerak lateral dan longitudinal relatif sama. Kendali adaptif neuro fuzzy  PID mempunyai kinerja yang lebih baik daripada kendali fuzzy PID,
yaitu mempunyai settling time  lebih cepat dan  persentase overshoot maksimum lebih rendah diripada fuzzy PID.
Kata Kunci— UAV, Kendali Adaptif, Neuro Fuzzy, PID.

## I. P ENDAHULUAN
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) adalah pesawat tanpa awak yang dapat dikendalikan dari jarak jauh oleh pilot atau dengan kendali otomatis yang tertanam di dalamnya. UAV banyak digunakan untuk melaksanakan berbagai misi yang membawa muatan ataupun tidak membawa muatan [1]. Saat ini, penerapan UAV dapat menggantikan misi yang dilaksanakan oleh pesawat militer berawak, dalam misi peperangan maupun latihan. Selain pihak militer, kalangan sipil juga menggunakan pesawat tanpa awak secara luas, seperti untuk fotografi udara, dokumentasi,  pemetaan area, pengawasan udara, pemantauan bencana, dan pengawasan jaringan pipa minyak.
Sistem kendali UAV secara umum dapat dibagi menjadi kendali manual oleh pilot dan kendali otomatis dalam mode autopilot.  Dalam  kendali manual, pengendalian UAV dilakukan oleh operator/pilot di stasiun kendali  darat dengan memberikan perintah menggunakan gelombang radio ke UAV. Sementara pada kendali autopilot, manuver UAV dikendalikan secara mandiri oleh flight controller yang tertanam di  dalam pesawat tersebut,  sehingga dapat bergerak sendiri untuk melakukan misi penerbangan [2].
UAV fixed wing menawarkan beberapa keunggulan dalam hal aerodinamika dan kinerja selama misi penerbangan. Pesawat fixed wing biasanya memiliki kendali terbang berupa aileron , elevator , dan rudder. Daya angkat diperoleh dari sayap, horizontal stabilizer ,  dan badan pesawat. Pesawat ini dapat terbang secara efisien dengan kemampuannya untuk melayang di udara, sehingga dapat menjelajah dengan lintasan yang jauh dan tahan lama [3].
Di dalam penerbangan pesawat ada satu kondisi yang sangat dihindari, yaitu stall . Stall adalah suatu kondisi ketika  sudut serang ( Angle of Attack, AoA) meningkat melebihi titik tertentu, sehingga daya angkat mulai berkurang. AoA adalah sudut kritis ketika pemisahan aliran udara dimulai dari aliran udara di atas sayap masih dominan. Meningkatnya AoA  meningkatkan ukuran area di atas sayap dan menghambat sayap menciptakan daya angkat. Sudut kritis yang  dapat menyebabkan kondisi pesawat stall mencapai  25°. Stall dapat memutar perangkat pada sumbu longitudinal dan lateral. Kondisi putaran terjadi ketika pesawat berada di tikungan tajam atau menanjak. Pada saat pesawat mengalami kondisi putaran, pemulihan posisinya akan lama [4].
1 Program Studi S1 Teknik Dirgantara, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Jalan Parangtritis km. 4,5 Sewon, Yogyakarta 55188 (telp: 0274-418248 ; e-mail: erwhin.irmawan@gmail.com)
2 Program Studi D3 Aeronautika, Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan, Jalan Parangtritis km. 4,5 Bantul, Yogyakarta 55188 (telp: 0274-418248 ; e-mail: erwanek@gmail.com)
Proses pengendalian UAV tidak menjadi masalah ketika dilakukan pada jarak dekat dan dikendalikan secara manual oleh pilot. Namun, ketika ditentukan misi bahwa pesawat terbang harus dapat menjaga kestabilan terbang dan pesawat harus terbang secara otonom, maka hal ini menjadi masalah yang cukup besar,  khususnya  ketika kecepatan maju pesawat lambat dan AoA melebihi 15°. Kondisi ini dapat menyebabkan stall .  Kendali UAV fixed-wing menggunakan kendali PID konvensional tidak memungkinkan penanganan optimal terhadap gangguan non-linear. Oleh karena itu,  kendali  PID perlu digabungkan dengan kendali nonlinear [5].
Penelitian UAV fixed-wing yang lain berfokus pada pengendalian stabilitas augmentasi  dan sikap longitudinal pesawat  [6].  Kendali augmentasi dan sikap longitudinal pesawat membutuhkan tingkat kekokohan yang tinggi untuk mengompensasi kesalahan dan gangguan selama pesawat bergerak secara cepat ataupun lambat.
Sistem kendali yang memiliki kemampuan kuat untuk mencapai kondisi stabil saat penerbangan menjadi modal utama pengendalian. Metode kendali Proportional Integral Derivative (PID) memiliki kemampuan yang kuat dan mampu memastikan stabilitas pesawat. Kendali PID juga memiliki fitur yang kuat dan sederhana selama implementasi. Kendali fuzzy mampu menangani kondisi nonlinear dan untuk merepresen- tasikan pengetahuan parameter linguistik [7].
Kendali fuzzy PID dapat menangani kondisi ketidakstabilan gerak  longitudinal dan gerak lateral UAV fixed wing yang mengalami gangguan dari faktor lingkungan pada saat terbang jelajah. Kinerja kendali fuzzy PID yang lebih baik dilihat dari settling time , dibandingkan dengan kendali PID konvensional, tetapi mempunyai overshoot yang lebih tinggi [8].
Fuzzy  Inference System (FIS) memiliki kemampuan merepresentasikan pengetahuan dalam bentuk parameter linguistik, sehingga memungkinkan implementasi pengetahuan dan pengalaman manusia  dan  dapat digunakan untuk penala konstanta PID secara dinamis [7]. Namun,  kelemahan utama dari pengendali fuzzy adalah kurangnya metodologi sistematis dari desainnya. Biasanya pencarian parameter dari fungsi keanggotaan dan penentuan fuzzy set memakan waktu yang relatif lama.
Hibridisasi sistem kendali fuzzy dan neural network dapat menghasilkan pengendalian yang relatif baik untuk sistem yang kompleks dan membutuhkan respons  yang cepat dengan akurasi yang baik,  tetapi  hanya memerlukan komputasi yang ralatif ringan  [9]. Neural network yang diimplementasikan untuk pengendalian UAV mampu melakukan online learning , sehingga lebih baik daripada PID konvensional dalam menangani berbagai macam kondisi terbang yang tidak menentu [10].
Dengan mempertimbangkan beberapa keunggulan dari metode neural network , fuzzy , dan PID, maka dibentuk kendali hibrida adaptif neuro fuzzy PID pada sikap longitudinal dan sikap lateral UAV fixed wing yang  memiliki karakteristik kokoh dan dapat menangani kondisi nonlinear yang dialami oleh pesawat. Makalah ini bertujuan untuk mengetahui kinerja kendali adaptif neuro fuzzy PID pengendali gerak longitudinal dan lateral pada UAV fixed wing . Kendali adaptif neuro fuzzy
PID mampu mengendalikan gerak lateral dan longitudinal pesawat dan mampu mengompensasi adanya gangguan dari faktor lingkungan yang dialami oleh pesawat pada saat terbang, seperti perubahan arah dan kecepatan angin yang menyebabkan perubahan sikap pesawat.
Makalah ini berkontribusi menghasilkan perbaikan kinerja dari penelitian sebelumnya [8] dan  menghasilkan desain baru dengan adanya metode kendali neuro fuzzy PID yang diimplementasikan pada UAV fixed wing. Karakteristik pengendalian yang dihasilkan oleh kendali neuro fuzzy PID yaitu mempunyai settling time cepat dan overshoot yang relatif rendah.
Penelitian dalam makalah ini secara sistematis dibagi dalam beberapa bagian yang terdiri atas studi pustaka, usulan metode kendali, eksperimen, pengujian, dan analisis hasil.

## II. M ETODE
Sistem gerak UAV dikendalikan oleh kendali permukaan pesawat. Kendali permukaan pada pesawat terbang terdiri atas aileron, rudder, dan elevator . Gaya-gaya yang bekerja pada sebuah pesawat terbang terdiri atas gaya dorong ( thrust ) yang mendorong pesawat ke depan, gaya hambat ( drag ) yang mengarah pada bagian belakang pesawat dan berlawanan dengan gaya dorong, gaya angkat ( lift ) yang mengangkat pesawat ke atas, dan gaya gravitasi yang bekerja pada pesawat sehingga menimbulkan bobot ( weight ) yang mengarah selalu ke bawah menuju pusat bumi [5]. Gbr. 1 menunjukkan sistem gerak pesawat pada sumbu lateral, sumbu longitudinal,  dan sumbu vertikal yang menjadi objek pengendalian pesawat. Untuk dapat melaksanakan misi dengan baik,  ketiga sumbu gerak pesawat tersebut harus dikendalikan dalam rangka menjaga kestabilan terbang.

## A. Kendali PID
Kendali PID populer digunakan untuk pengendalian aktuator, salah satunya untuk kendali permukaan terbang ( flight control surface ) UAV.  Setiap kendali P, I, maupun D memiliki karakteristik,  kelebihan dan kekurangan, masing-masing. Diagram blok PID ditunjukkan pada Gbr.  2. Kendali proporsional akan mengurangi waktu naik/ rise time ,  tetapi tidak menghapus kesalahan keadaan tunak/ steady state error.
Vertikal Lateral Longitudinal Roll Pitch Yaw Gbr. 1 Sistem gerak UAV fixed wing .
Kendali integral akan menghapus steady state error , tetapi akan menambah buruknya respons  transien . Kendali derivatif akan memberikan efek meningkatnya stabilitas sistem, mengurangi overshoot , dan menaikkan respons  transien. Apabila ketiga kendali tersebut digabungkan,  akan  didapatkan kendali  yang ideal, bergantung pada karakteristik sistem yang dikendalikan [11].
Penggabungan kendali proporsional, integral,  dan derivatif ditunjukkan pada (1), dengan u(t) sebagai keluaran kendali PID.
𝑢𝑢 ( 𝑡𝑡 ) = 𝐾𝐾 𝑝𝑝 𝑒𝑒 ( 𝑡𝑡 ) + 𝐾𝐾 𝑖𝑖 ∫ 𝑒𝑒 ( 𝑡𝑡 ) 𝑑𝑑 ( 𝑡𝑡 ) 𝑡𝑡 0 + 𝐾𝐾 𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑 ( 𝑡𝑡 ) 𝑑𝑑𝑡𝑡 (1)
Penerapan secara digital dilakukan dengan mengacu pada (2) sampai (7).
𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝑠𝑠𝑒𝑒𝑡𝑡𝑠𝑠𝑒𝑒𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡 − 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑢𝑢𝑎𝑎𝑎𝑎
(2)
𝑑𝑑𝑒𝑒𝑎𝑎𝑡𝑡𝑎𝑎𝑑𝑑𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 = 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝑡𝑡 ) − 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ( 𝑡𝑡 − 1) (3)
𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝑃𝑃 = 𝐾𝐾𝐾𝐾 ∗ 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 (4)
𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝐼𝐼 = 𝐾𝐾𝑠𝑠 ∗ ( 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 + 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑠𝑠𝑡𝑡𝑑𝑑𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ) (5)
𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝐷𝐷 = 𝐾𝐾𝑑𝑑 ∗ 𝑑𝑑𝑒𝑒𝑎𝑎𝑡𝑡𝑎𝑎𝑑𝑑𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 (6)
𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝑃𝑃𝐼𝐼𝐷𝐷 = 𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝑃𝑃 + 𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝐼𝐼 + 𝑒𝑒𝑢𝑢𝑡𝑡 𝐷𝐷 (7)
Nilai  keluaran kendali proporsional merupakan respons langsung terhadap nilai error yang diterima dari sistem seperti pada (4), yaitu perkalian nilai Kp dengan error. Nilai keluaran kendali integral merupakan hasil akumulasi nilai error dalam waktu tertentu dikalikan dengan Ki ,  seperti  pada  (5). Nilai keluaran kendali derivatif merupakan nilai selisih error pada waktu t dan (t-1) dikalikan dengan nilai Kd , seperti pada (6).
B. Neuro Fuzzy
Neuro fuzzy adalah gabungan dari dua sistem,  yaitu sistem logika fuzzy dan artificial neural network . Sistem neuro fuzzy berdasar pada sistem inferensi fuzzy yang dilatih menggunakan algoritme pembelajaran yang diturunkan dari sistem artificial neural network . Dengan demikian, sistem neuro fuzzy memiliki semua kelebihan yang dimiliki oleh sistem inferensi fuzzy dan sistem artificial neural network . Dari kemampuannya untuk belajar,  sistem neuro fuzzy sering disebut sebagai Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) [12]. Nilai masukan neuro fuzzy pada makalah ini yaitu nilai error dan delta error sudut lateral (pitch) , serta error dan delta error sudut longitudinal terhadap set point . Perubahan nilai error dan delta error yang tidak linear ini yang digunakan oleh neuro fuzzy untuk menentukan besarnya nilai konstanta PID.

## C. Desain Kendali Adaptif Neuro Fuzzy PID
Kendali adaptif neuro  fuzzy PID didesain  dengan cara menggabungkan keunggulan-keunggulan dari masing-masing kendali, yaitu menggabungkan karakteristik PID yang responsif untuk pengendalian aktuator dengan  kendali fuzzy yang  mampu menangani kondisi-kondisi yang tidak linear. Namun,  kelemahan utama dari fuzzy adalah  kurangnya metodologi sistematis untuk pencarian parameter fungsi keanggotaan dan penentuan fuzzy set memakan waktu yang relatif lama. Teknik pembelajaran neural network dapat mengotomatiskan  dan mengoptimalkan  proses ini melalui pembelajaran,  sehingga  secara signifikan dapat mengurangi waktu pencarian parameter fungsi keanggotaan dan penentuan fuzzy set serta menghasilkan kinerja  yang lebih baik, yang dinamakan neuro fuzzy .
Sistem kendali yang telah digunakan oleh penelitian sebelumnya adalah sistem kendali PID  dengan penalaan Ziegler Nichols. Sistem kendali tersebut memiliki persamaan seperti pada (1). Sistem ini memiliki kekurangan, yaitu ketika kecepatan pesawat atau  gangguan dari lingkungan bertambah atau  berkurang tetapi nilai konstanta proporsional, konstanta integral, dan konstanta derivatif tetap, maka sistem akan tidak stabil dalam kecepatan tertentu.  Untuk itu dibutuhkan penalaran mandiri nilai Kp , Ki , dan Kd tersebut. Fuzzy memiliki kemampuan untuk menangani kondisi yang tidak linear yang dapat diimplementasikan untuk penalaan konstanta PID pada saat terjadi perubahan kondisi lingkungan pada saat pesawat bermanuver. Neural network mempunyai kemampuan untuk mengoptimalkan  penentuan parameter fungsi keanggotaan fuzzy . Oleh karena itu, hibridisasi kendali PID, fuzzy , dan neural network menjadi kendali adaptif neuro fuzzy PID sebagai solusi permasalahan yang pada penelitian sebalumnya. Diagram kendali adaptif neuro fuzzy PID ditunjukkan pada Gbr.  3. Diagram sistem elektronis yang digunakan ditunjukkan pada Gbr. 4.
Masukan kendali berupa nilai error dan delta error dari sikap pitch dan roll pesawat terhadap nilai setpoint (kondisi stabil). Nilai error diperoleh dari selisih nilai sensor akselerometer dan giroskop  pada sumbu lateral dan sumbu longitudinal yang terbaca dengan nilai setpoint ,  sedangkan delta error merupakan selisih antara error terbaca ( t ) dengan error sebelumnya ( t -1).
Mengacu pada penelitian-penelitian sebelumnya, nilai Kp dan Kd diatur dengan interval tertentu [ Kp min , Kp max ] dan [ Kd min , Kd max ]  [13],  [14].  Nilai Kp min , Kp max , Kd min ,  dan Kd max ditentukan dengan (8) sampai (11), sedangkan nilai Kp , Ki , dan Kd ditentukan berdasarkan (12)  hingga  (14). Kp ’ merupakan skala  proporsional gain , Kd ’ merupakan skala derivatif gain , dan α merupakan skala integral. Pada penalaan Ziegler Nichols, nilai integral time constant ( Ti ) selalu empat kali nilai derivative time constant ( Td ), sehingga nilai acuan α adalah 4, tetapi untuk memperoleh gain kendali integral yang lebih kuat, nilai α diatur lebih kecil dan untuk memperkecil gain kendali integral, nilai α diatur lebih besar. Nilai Ku dan Tu diperoleh dari pencarian dengan metode Ziegler Nichols.
error Sinyal feedback Proses Output Gbr. 2 Diagram blok kendali PID.
Sensor akselerometer & giroskop Mikrokontroler Motor servo aileron kiri dan kanan Motor servo elevator RF telemetry RF telemetry Remote Control Ground Monitor System Gbr. 4 Diagram sistem elektronis. Kp min = 0,32*Ku
(8)
Kp max = 0,6*Ku (9) Kd min = 0,08*Ku*Tu (10) Kd max = 0,15 *Ku*Tu (11)
Kp = Kp min +  (Kp max - Kp min )*Kp’ (12)
Kd = Kd min +  (Kd max - Kd min )*Kd’ (13)
Ki = Kp 2 /(α*Kd) (14)
Penggunaan interval Kp dan Kd mendekati dengan metode penalaan Ziegler Nichols dikarenakan Ziegler Nichols mem- punyai kinerja yang baik untuk menangani gangguan. Menurut sebuah penelitian, metode tuning konstanta PID yang populer dan menghasilkan kinerja  yang baik adalah metode Internal Model Control (IMC) dan Ziegler Nichols [10]. Dari kelebihan dan kekurangan  yang dimiliki keduanya, dalam  penelitian tersebut  ditunjukkan bahwa PID Ziegler Nichols mempunyai kinerja  yang lebih baik dibandingkan IMC untuk menangani gangguan. Oleh karena itu, pada makalah ini digunakan metode Ziegler Nichols sebagai acuan untuk mendapatkan interval nilai konstanta PID, dan yang menjadi keluaran dari masing-masing neuro fuzzy adalah Kp ’, Kd ’, dan α .
Gbr. 5 Pesawat Sky Surfer.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
UAV yang digunakan adalah pesawat fixed wing jenis Sky Surfer, seperti pada Gbr.  5. Penggerak pesawat berupa motor brushless dan propeller sebagai pusher (pendorong), sedangkan flight control surface menggunakan aileron, elevator , dan rudder. Aileron digunakan untuk mengendalikan gerakan roll , elevator digunakan untuk mengendalikan gerakan pitch , dan rudder digunakan untuk mengendalikan gerakan yaw . Sistem elektronis UAV ditunjukkan pada Gbr. 6, yang terdiri atas Arduino Due, sensor CMPS 11, distribution board , remote control receiver , dan transceiver telemetri. Arduino Due adalah mikrokontroler yang di dalamnya ditanamkan perangkat lunak kendali adaptif neuro fuzzy PID. Pada sensor CMPS 11 terdapat sensor  akselerometer dan  giroskop  sebagai sensor sudut roll dan pitch pesawat.  Sedangkan distribution board berperan sebagai terminal penghubung antar komponen. Akuisisi dan pengiriman data pada saat terbang dilakukan oleh transceiver telemetri dan pengendalian pesawat dilakukan  secara manual menggunakan remote control . Sensor CMPS 11 diletakkan pada Center  of  Gravity (CoG) pesawat agar proses pembacaannya akurat.
Eksperimen pengujian  kinerja sistem kendali neuro fuzzy PID dilakukan di lapangan dengan cara menerbangkan pesawat menggunakan remote control pada saat terbang jelajah. Yang
setpoint sudut pitch & roll error delta error error delta error Neuro-fuzzy Kendali PID sudut pitch & roll Pembacaan sikap pesawat Sudut elevator
Sudut aileron
Gerakan pesawat Gbr. 3 Diagram blok kendali adaptif neuro fuzzy PID.
dikendalikan  hanya kecepatan motor pendorong,  sedangkan pengendalian kestabilan gerak lateral dan longitudinal menggunakan neuro fuzzy PID yang ditanamkan pada mikrokontroler yang menggerakkan aileron dan elevator. Kendali adaptif neuro fuzzy PID digunakan untuk mengompensasi gangguan dari faktor lingkungan terhadap kestabilan terbang pesawat pada saat mode jelajah untuk mempertahankan nilai sudut roll 0° dan nilai sudut pitch 0°. Pengujian sikap lateral atau pitch pesawat pada saat terbang mode manual dikondisikan agar pesawat mempunyai sudut pitch 15° atau -15° sebagai pengganti gangguan lingkungan, kemudian kendali adaptif neuro fuzzy PID diaktifkan dan data respons  kendali menuju titik kestabilan (sudut pitch 0°) diakuisisi. Pengujian sikap longitudinal atau roll pesawat pada saat terbang mode manual dikondisikan agar pesawat mempunyai sudut roll 15° atau -15° sebagai pengganti gangguan lingkungan,  kemudian kendali adaptif fuzzy PID diaktifkan dan data respons  kendali menuju titik kestabilan (sudut roll 0°) diakuisisi. Pada saat pengujian,  kecepatan pesawat diatur stabil dengan estimasi kecepatan 25 knots. Hasil pengujian ditunjukkan oleh grafik pada Gbr.  7. Sebagai pembanding,  dalam  makalah  ini disajikan juga data hasil pengujian kendali fuzzy PID.
Grafik respons  kendali fuzzy PID dan neuro fuzzy PID ditunjukkan pada Gbr. 7, dari pengendalian gerak longitudinal ( roll ). Settling time dan persentase overshoot maksimum dari grafik pada Gbr. 7 disajikan dalam Tabel I.
Kendali fuzzy PID pada pengendali gerak roll mempunyai respons  pengendalian dengan settling time 2,025 detik dan overshoot maksimum 43,27%. Kendali neuro fuzzy PID pada pengendali gerak roll mempunyai respons  pengendalian dengan settling time 1,875  detik dan overshoot maksimum 26,20%. Karakteristik hasil pengendalian sikap pitch dan roll
relatif sama, sehingga disajikan data respons kendali sikap roll saja. Kendali neuro fuzzy PID mempunyai settling time yang lebih cepat daripada kendali fuzzy PID dan dengan persentase overshoot maksimum lebih kecil. Hal ini menunjukkan kendali neuro fuzzy PID cukup optimal  jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya [8]. Namun, dari Gbr. 7 terlihat bahwa nilai rise time kendali neuro fuzzy PID lebih lama daripada kendali fuzzy PID.  Hal ini terjadi untuk menghindari nilai overshoot maksimum yang besar.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Sistem kendali adaptif neuro fuzzy PID dapat mengendalikan sikap lateral dan longitudinal UAV fixed wing serta mempunyai kinerja yang lebih baik daripada kendali fuzzy PID, dilihat dari settling time yang lebih cepat, yaitu 2,025 detik, dan persentase overshoot maksimum yang lebih kecil,  yaitu 26,20%. Hal ini menunjukkan bahwa kendali adaptif neuro fuzzy PID cukup optimal untuk kendali sikap lateral dan sikap longitudinal UAV fixed wing.
Dalam makalah ini masih terdapat beberapa hal yang perlu disempurnakan. Diperlukan penelitian lanjutan untuk memperoleh tingkat akurasi dan tingkat presisi keterkendalian UAV  saat mendapatkan gangguan.  Sikap vertikal ( yaw )  dan pengaturan  ketinggian juga merupakan faktor penting dalam kestabilan terbang pesawat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan  kepada  Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi, Kementerian Riset dan Pendidikan Tinggi yang memberikan dukungan dana dalam melaksanakan penelitian. Terima kasih diucapkan pula untuk Sekolah Tinggi Teknologi Kedirgantaraan yang telah memberikan dukungan fasilitas dalam melaksanaan penelitian.

## R EFERENSI
[1] K. Nonami, F. Kendoul,  S. Suzuki, W. Wang, dan  D. Nakazawa, Autonomous Flying Robots , Unmanned Aerial Vehicles and Micro Aerial Vehicles , New York, USA: Springer, 2010.
[2] P.A. Manggala, “Purwarupa Air Data, Attitude, and Heading Reference System untuk Pesawat Terbang Tanpa Awak Sayap Tetap,” Skripsi,
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia, 2012.
[3] S. Markin,  “Multiple Simultaneous Specification Attitude Control of a Mini Flying-Wing  Unmanned Aerial Vehicle,”  Tesis,  University of Toronto, Toronto, Canada, 2010.
[4] A. Crasta  dan  S.A. Khan,  “Effect  of Angle of Incidence on Stability Derivatives of a Wing,” National Conference on Challenges in Research
& Technology in the Coming Decades (CRT 2013) , 2013, hal. 1-6.
[5] W. Rui, Z. Zhou, dan  S. Yanhang,  “Robust Landing Control and Simulation for Flying Wing UAV,” IEEE  Proceedings of the 26th Chinese Control Conference , 2007, hal. 26-31.
[6] Y. Li, C. Chen, dan  W. Chen,  “Research  on Longitudinal Control Algorithm  for Flying Wing UAV  Based  on  LQR  Technology,”
Arduino Due
Remote control receiver Sensor kompas CMPS 11 Distribution board Transceiver telemetri Gbr. 6 Sistem elektronis. Gbr. 7 Grafik hasil pengujian respons kendali fuzzy PID dan neuro fuzzy PID. -20 -15 -10 -5 0 5 10 -1 1 3 5 NF PID Fuzzy PID Time (sec) Rol l (de g) T ABEL I R ESPONS K ENDALI No Jenis Kendali Settling Time Persentase Overshoot Maksimum 1 Fuzzy PID 2,025 detik 43,27% 2 Neuro fuzzy PID 1,875 detik 26,20%
Fuzzy
PID
International Journal On Smart Sensing And Intelligent Systems , Vol. 6, No. 5, hal. 2155-2181, 2013.
[7] D.R. Parhi,  “A New Intelligent Motion Planning for Mobile Robot Navigation using Multiple Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,
Applied Mathematics & Information Science , Vol.  8, No. 5, hal. 2527- 2535, 2014.
[8] E. Irmawan  dan  P. Mulyono, “ Kendali Fuzzy-PID pada Sikap Longitudinal dan Sikap Lateral Pesawat Tanpa Awak Fixed Wing,” APPROACH: Jurnal Teknologi Penerbangan , Vol 2 No 2, hal. 1-7, 2018. [9] J.E. Sierra  dan  M.S. Peñas,  “Modelling Engineering Systems Using Analytical and Neural Techniques: Hybridization,” Neurocomputing , Vol. 271, hal. 70-83, 2018.
[10] F. Jiang, F. Pourpanah, dan  Q. Hao,  “Design, Implementation,  and Evaluation of a Neural Network Based Quadcopter UAV System,” IEEE
Transactions on Industrial Electronics , Vol. 67, No. 3, hal. 2076-2085, 2019.
[11] E.  Pitowarno, Robotika Desain, Kontrol, dan Kecerdasan Buatan,
Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2006.
[12] B. Fatkhurrozi,  M.A.  Muslim,  dan  R.S. Didik,  “Penggunaan Artificial Neuro Fuzzy Inference Sistem (ANFIS) dalam Penentuan  Status Aktivitas Gunung Merapi,” Jurnal EECCIS , Vol. 6, No. 2, hal. 113-118, 2012.
[13] Z.Y. Zhao dan  S. Isaka,  “Fuzzy Gain Scheduling of PID Controller,” IEEE Transaction on System, Man and Cybernetics , Vol. 23, No. 5, hal. 1392-1398, 1993.
[14] S. Skogestad,  “Tuning for Smooth PID Control with Acceptable Disturbance Rejection,” Ind. Eng. Chem. Res ., Vol. 45, No. 23, hal. 7817– 7822, 2006.