Oktober 2022

## Pemodelan Sistem Kendali Motor Induksi Tiga

## Fasa menggunakan Pengendali Neuro-Fuzzy

## Melalui Metode Direct Torque Control
KADEK REDA SETIAWAN SUDA 1 , ERA PURWANTO 2 , BAMBANG SUMANTRI 3 ,

## ABDILLAH AZIZ MUNTASHIR 4 , R. OKTAV YAMA HENDRA 5
1235 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia 4 Politeknik Astra, Jurusan Mekatronik, Indonesia Email : redasetiawan1@gmail.com
Received 31 Mei 2022 | Revised 14 Juli 2022 | Accepted 9 Agustus 2022

## ABSTRAK
Suatu  Motor  induksi  tiga  fasa  merupakan  alat  penggerak  listrik  yang  banyak digunakan di industry. Sistem yang akan dikembangkan dalam penelitian ini salah satunya  adalah  pengendalian  kecepatan  motor  induksi  tiga  fasa  dengan pemodelan  system  Direct  Torque  Control  (DTC)  dengan  pengontrol  kecepatan menggunakan  Neuro-Fuzzy  Controller,  hasil  yang  diperoleh  dari  pengaturan kecepatan yaitu  untuk mencapai keaadan  steady hanya  membutuhkan  waktu 1 sampai 2 sekon dengan rata-rata eror steady 0,175% dengan rata-rata rise time 0,855 detik dan  rata-rata overshoot  0,488%.  Dengan  pemodelan  system Direct Torque  Control  (DTC)  menggunakan  Neuro-Fuzzy  control  ini  mampu  mengatasi kelemahan  pada  kecepatan  motor  induksi  serta menghasilkan  performa  kendali yang tinggi, dengan memperkecil overshoot serta menurunkan presentase error steady state dibawah 1%, serta rise time dan settling time rata-rata di bawah 1 detik, sehingga jauh lebih baik dibandingkan dengan menggunakan PI controller.
Kata kunci : DTC, Motor Induksi, Neuro-Fuzzy

## ABSTRACT
A three-phase induction motor is an electric drive that is widely used in industry. One of the systems that will be developed in this research is the speed control of a  three-phase  induction  motor  by  modeling  the  Direct  Torque  Control  (DTC) system with a speed controller using a Neuro-Fuzzy Controller, the results obtained from speed regulation are that to achieve steady state it only takes 1 to 2 hours. 2 seconds with an average steady error of 0.175% with an average rise time of 0.855  seconds  and  an  average  overshoot  of  0.488%.  By  modeling  the  Direct Torque Control (DTC) system using Neuro-Fuzzy control, it is able to overcome the weakness  in  the  speed  of  the  induction  motor  and  produce  high  control performance,  by  reducing  overshoot  and  reducing  the  steady  state  error percentage  below  1%,  as  well  as  the  average  rise  time  and  settling  time.  the average is under 1 second, so it is much better than using a PI controller
Keywords : DTC, Induction Motor, Neuro-Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia saat ini tengah merasakan kemajuan pada sektor industri dengan pesat, yang dapat dilihat  baik  dari  segi  perindustrian  besar  maupun  industri  kecil (Noorly,  2018) .  Terdapat berbagai  problematika  pada  bidang  industri,  salah  satunya  yakni  persoalan  tentang pengaturan dari kecepatan serta torsi pada motor induksi. Sehingga, dari permasalahan pelik tersebut  perlu  adanya  teknologi  yang  sesuai  guna  mengendalikan  putaran  motor  induksi menjadi stabil.
3 phase induction motor kerap diterapkan untuk sistem yang bertenaga tiga fasa yang banyak juga  dipakai  dengan  jumlah  kapasitas  besar  dalam  berbagai  sektor  perindustrian (Riba, 2016). Dalam dunia perindustrian. motor induksi tiga fasa ini dipakai dalam jumlah banyak sebab memiliki kapasitas yang besar serta pengoperasiannya yang dapat dikatakan mudah. Gambar 1 menunjukan  bentuk fisik bagian dari motor induksi tiga fasa yaitu bentuk stator serta rotor pada motor induksi.

## Ganbar 1. Bentuk Motor Induksi
(Riba, 2016)
3 phase induction motor memiliki 3 buah kumparan yang bersifat identik dan terpisah sebesar 120 derjat listrik. Jumlah lilitan setiap kumparan sama, dengan demikian motor ini beroperasi dengan arus yang seimbang pada setiap kumparannya jika sumber 3-fasa yang dipakai juga seimbang. Motor induksi 1-fasa mempunyai 2 kumparan yakni terdiri atas kumparan bantu serta  kumparan  utama  yang  berguna  untuk  menghasilkan  torsi  pada  motor (Anthony, 2015). Dengan menggunakan 2 kumparan ini, maka kumparan motor ini akan dibuat berjarak 90 derjat listrik secara konstruksi (Rind, 2017).
Motor induksi tiga fasa merupakan alat penggerak yang jumlahnya terbanyak dipakai pada sektor industri. Hal tersebut disebabkan oleh motor induksi memiliki konstruksi yang bersifat simple, dari segi harga cenderung murah, bersifat kokoh, dan untuk merawatnya pun juga mudah. Jika dikaji dengan pertimbangan dari beberapa faktor, maka akan terlihat fakta bahwa motor induksi menjadi pilihan yang tepat. Dapat ditinjau dalam Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Evaluasi Performa Beberapa Jenis Motor Penggerak
Karakteristik (Unit) Jenis Motor Brushed DC  Motor Induksi  PMSM  SRM Effisiensi 2.5 3.5 5 3.5 Berat 2 4 4.5 5 Biaya 4 5 3 4 Power density 2.5 3.5 5 3.5 Pengendalian 5 5 4 3 Kehandalan 3 5 4 5 Kematangan teknologi 5 5 4 4 Total 24 31 29.5 28
Guna menangani berbagai kompleksitas yang ada pada kendali induction motor, perlu adanya sebuah metode atau model pengaturan yang bisa digunakan dalam melakukan pengontrolan pada speed  dari  minduction  motor  sebagaimana  pengontrolan speed  untuk penggerak DC. Metode tersebut dapat dilakukan melalui metodacontrol vectoryang berdasarkan keterikatan terhadap  keadaan  dinamik.  Metoda  ini  bisa  diterapkan  karena  juga  untuk  mengatur  posisi vektor ruang tegangan, fluks stator, serta arus, disamping kegunaannya untuk mengatur besar serta frekuensi kecepatan angular (Sarika, 2014).
Pengaturan dari motor induksi dibagi atas dua cara, yakni pengaturan skalar serta pengaturan vektor.  Pengaturan  pada  skalar  banyak  dipakai  pada  berbgai  literature  sebab  mempunyai beberapa  keunggulan  seperti  biayanya  murah,  mudah  untuk  didesai  serta  diterapkan, sederhana,  serta errorsteady  state  yang  rendah,  tidak  memerlukan  parameter  dari  motor induksi. Tetapi pengaturan skalar memiliki kekurangan, yaitu rendah performa dinamik, dan lain  sebagainya. FOC terbagi  menjadi  2  macam, yakni Direct-FOC  (DFOC)  sertaIndirect-FOC (IFOC). Hal yang membedakan antara DFOC dan IFOC yaitu penggunaan sensor hall-effect untuk mengukur fluksi  pada celah udara (Hannan, 2018). Penggunaan sensor tambahan disini  membutuhkan  banyak  biaya  selain  susah  ditempatkan  karena  berada  di  celah  udara motor. Hasil pembacaannya tidak akurat terutama pada kecepatan rendah. Sehingga antara DFOC dan IFOC, yang sering digunakan dalam beberapa literatur yaitu IFOC (Goss, 2013).
Dalam  penggunaan  metode  vektor  kontrol  ini,  salah  satu  yang  banyak  dipakai  yakni  FOC karena  bisa  mengendalikan  induction  motorseperti  halnya  penggerak  DCeksitasi  terpisah. Kendati banyak digunakan, metode ini memiliki berbagai kelemahannya seperti memerlukan transformasi  koordinat,  pengaturan  terhadap  arus,  sensitifvitas  pada  perubahan  parameter serta  sistem  yang  mengalami  kompleksitas.  Guna  menangani  persoalan  tersebut,  dapat menggunakan metode DTC yang memiliki struktur untuk pengaturan lebih simpel lagi serta perhitungannya yang tidak banyak. Metode ini membuka kemungkinan untuk secara langsung dalam kendali keadaan switching pada inverter dengan SVPWM. Namun, desain pengaturan ini  secara  konvensional  masih  memakai  kontroler  PI,  yang  menyebabkan  turunnya  respon kecepatan motor yang tidak relevan dengan kecepatan referensi yang disampaikan manakala terjadinya perubahan beban. Maka, permasalahan tersebut dalam penelitian ini diatasi dengan menerapkan metode DTC modifikasi melalui kontroler Neuro Fuzzy guna mengatur batas dari nilai referensi torsi, dengan begitu metode ini dapat digunakan sebagai perbaikan dari respon kecepatan motor dalam keadaan steady state dan keadaan transien ketika beban pada motor mengalami perubahan (Schultz, 2015).
Kontroler bisa diwujudkan melalui berbagai metode. Sementara itu, persoalan yang menjadi kendala dalam pemakaian fuzzy controller yaitu mengalami kesulitan untuk memilih bentuk atau wujud serta posisi fungsi keanggotaan, dan menetapkan rule yang sesuai bagi system kontrol yang diharapkan (Fauzi, 2015) (Ferdiansyah, 2016).
Pada artikel kali ini digunakan Neuro-Fuzzy sebagai kontrol sertareferensi model dan metode yang digunakan yakni DTC sebagai kendali  3 phase speed induction motor. Model diterapkan lewat  sebuah  simulasi  pemodelan software  memakai  fasilitas  pada  Simulink  serta  Power System Blockset dari MATLAB 6.0.
Berdasarkan permasalahan serta data yang sudah diuraikan pada latar belakang penelitian, maka  pada  artikel  ini  berfokus  pada  pengaturan  berbasis  DTC  dalam  pengemudian  motor induksi  tiga  fasa  dengan  menggunakan  pengendali  Neuro-Fuzzy  yang  kedepannya  bisa diaplikasikan  pada  kecepatan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  artikel  ini  bertujuan  untuk melakukan  pemodelan  sistem  dalam  mengendalikan  motor  induksi  tiga  fasa  dengan
(3) (4)
(5) (6)
(7)
menggunakan  metode  DTC  yang  dikontrol  melalui  penerapan Neuro-Fuzzy  Controller  yang akan dibandingkan dengan pemodelan sistem menggunakan PI controller.

## 2. METODE

## 2.1 Model Dinamis Motor Induksi Tiga Fasa
Motor Induksi terdiri atas dua elemen yaitu; stator atau bagian konstruksi yang diam, rotor atau bagian dan konstruksi yang bisa berputar. Motor induksi bekerja ketika lilitan stator dialiri arus  AC  yang  akan  membangkitkan  medan  magnet  disekitar  kumparan.  kemudian  medan magnet akan menggerakkan batang rotor. Persepsi mendasar dari motor induksi merupakan melahirkan medan magnet yang dapat berputar guna disalurkan ke air gap diantara stator dan rotor (Bazaz, 2015). Model dari induction motor diperlihatkan pada Gambar 2.

## Gambar 2.Rangkaian Ekivalen Motor Induksi
(Bazaz, 2015)
Suatu  motor  induksi  dengan  model  dinamis  dalam  kerangka  acuan  stasioner  ( stationary reference frame) , dapat diakui sebagai Persamaan (1) sampai (4): Voltages Equations :
[𝑉 ] = [𝑅 ][𝑖 ] + [𝜑 ] (1) [𝑉 ] = [𝑅 ][𝑖 ] + [𝜑 ] (2)
Flux Equations :
[𝜑 ] = [𝐿 ][𝑖 ] + [𝑀 ][𝑖 ] [𝜑 ] = [𝐿 ][𝑖 ] + [𝑀 ][𝑖 ]
Adapun dari jabaran rumus di atas bisa dijelaskan ke dalam wujud matrix yang diperlihatkan pada Persamaan (5), (6), dan (7):
[𝑉 ] = 𝑉 𝑉 𝑉 ; [𝑖 ] = 𝑖 𝑖 𝑖 ; [𝜑 ] = 𝜑 𝜑 𝜑 [𝑉 ] = 𝑉 𝑉 𝑉 ; [𝑖 ] = 𝑖 𝑖 𝑖 ; [𝜑 ] = 𝜑 𝜑 𝜑 [𝑀 ] = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ cos(𝑝𝜃) cos 𝑝𝜃 + 2𝜋 3 cos 𝑝𝜃 + 4𝜋 3
cos 𝑝𝜃 + 4𝜋 3 cos(𝑝𝜃) cos 𝑝𝜃 + 2𝜋 3
cos 𝑝𝜃 + 4𝜋 3 cos 𝑝𝜃 + 2𝜋
3 cos(𝑝𝜃) ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤

## 2.2 Direct Torque Control (DTC)
Kerangka  dari  DTC terdiri  dari  atas  dua bagian  pengaturan  histeresis.  Yang  pertama  yakni pengaturan  fluks  stator  guna  menetapkan  lama  durasi  vektor  tegangan  aktif,  yang
(8) (9)
(10)
menggerakan  fluks  stator  sepanjang  dari  lintasan  referensi  serta  pengaturan  torsi  guna menetapkan  lamanya  durasi  vektor  tegangan  nol,  yang  menyangga  torsi  motor  ada  dalam batas toleransi yang sudah ditetapkan oleh histersis torsi (Kazmierkowski, 2004). Gambar 3  mendeskripsikan  blok  diagram Direct  Torque  Control  dimana  dalam  blok  DTC  didapati berbagai subblok yakni blok estimator, blok komparator, blok switching, serta blok inverter.

## Gambar 3. Blok Diagram DTC
DTC  merupakan  kontrol  bersumber  dari  stator  fluks  pada  rangkaian  referensi  stator  tetap memakai kontrol langsung dari switching inverter. Landasan dasar dari DTC yakni perubahan torsi sebanding dengan slip diantara fluks startor dengan fluks rotor dalam keadaan fluk bocor stator tetap (Benjanarasuth, 2007).
Kondisi  perubahan  yang  signifikan  cepat,  fluks  rotor  relatif  tidak  mengalami  perubahan. Perubahan yang cepat justru dari torsi elektromagnetik yang bisa diciptakan melalui putaran fluk  stator  sebagai  arah  torsi. Torsi  serta  fluks  kontrol  secara  bersama dan  decouple  diraih melalui pengaturan langsung dari tegangan stator, dari terjadinya respone error torsi dan fluk. DTC lazimnya dipakai sesuai dengan vektor tegangan, dimana hal ini guna merawat torsi serta fluk stator berdasarkan dua daerah histerisis (Riyadi, 2010).
Fluks  stator  bisa  sekejap  mempercepat  ataupun  memperlambat  ketika  memakai  vektor tegangan stator yang cocok. Guna menetapkan putaran dari motor, bisa dipakai Persamaan tegangan stator pada kerangka stator referensi dan bisa disaksikan dalam Persamaan (8) dan (9) (Khasanah, 2017).
v = R I̅ + 
 = (𝑣𝑠 − 𝑅 𝐼̅  ) 𝑑𝑡
Maka, fluks linkages pada koordinat stator reference frames dihitung melalui Persamaan (10) dan (11).
 = (𝑣 − 𝑅 𝐼  ) 𝑑𝑡
 = (𝑣 − 𝑅 𝐼  ) 𝑑𝑡 Sehingga besarnya fluks stator dilihat dari Persamaan (12) dan (13). (11)
(12) (13)
(14) (15) (16)
(17)
(18)
(19)
 = (  ) + (  ) <  fs  f = tan  
Persamaan torsi elektromagnetik dihitung dengan Persamaan (14).
𝑇 = 3 2 𝑝 2 (𝑖  − 𝑖  )
Frekuensi listrik dihitung melalui Persamaan (15) dengan mendifferensialkan sudut vektor fluks rotor yakni :
 =   −  
 𝑠 Persamaan kecepatan rotor dihitung dengan Persamaan (16).
 = 𝑃 (  −𝑅 𝑇 
)
Dalam metode DTC, controller dipakai guna mengatur adanya kesalahan fluks serta torsi di daerah hesterisisnya, agar bisa sinkron dengan fluks referensi serta torsi referensi memakai komparator hysteresis. Dalam kesalahan fluks dilahirkan dua nilai histerisis yakni -1 atau 1 dan dalam kesalahan torsi dilahirkan tiga nilai histerisis yakni -1,0 dan 1. Adapun nilai kesalahan dari fluks serta torsi diraih melalui Persamaan (17) dan (18).
 =   T = T  =  − 
Algoritma  penunjukkan  vektor  tegangan  inverter  dalam  DTC  guna  diaplikasikan  di  motor induksi, berdasarkan pada nilai yang berasal dari fluks serta torsi histerisis, dan juga nilai dari sektor fluks stator (Huy, 1999). Adapun aturan dalam penentuan tegangan pada switching table yang diperlihatkan oleh Tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Switching Table
𝐒  𝐒 𝐓 𝐒 𝛉 Sektor 1 Sektor 2 Sektor 3  Sektor 4  Sektor 5  Sektor 6 1 1 V (110) V (010) V (011) V (001) V (101) V (100) 1 0 V (111) V (000) V (111) V (000) V (111) V (000) 1 -1 V (101) V (100) V (110) V (010) V (011) V (001) 0 1 V (010) V (011) V (001) V (101) V (100) V (110) 0 0 V (000) V (111) V (000) V (111) V (000) V (111) 0 -1 V (001) V (101) V (100) V (110) V (101) V (011)
nilai sektor fluks stator didapatkan dari Persamaan (19) dibawah ini.
α =<  = tan  
Salah  satu  teknik  penyaklaran  terhadap  inverter  VSI  dapat  diinterpretasikan  melalui  teknik switching SVPWM. Teknik tersebut mampu menciptakan sejumlah delapan vektor tegangan dimana  teridir  atas  enam  vektor  tegangan  aktif  serta  dua  vektor  dengan  tengangan  yang bernilai  0.  Adapun  vektor  itu  membentuk  bidang  heksagonal  yang  tampak  seperti  pada Gambar yang terlihat di Gambar 4. SVPWM membagikan tegangan dengan periode sampling tertentu terhadap inverter. Perpaduan dari vektor tegangan berdasarkan pada Tabel vektor tegangan ( switching table) yang disajikan dalam Table 2. Tegangan ini dipakai guna memacu dari komponen switching (Hutabalian, 2016).
(20) (21)
(22)
(23)
(24)
(25)

## Gambar 4. Vektor Tegangan Inverter serta Sektor Fluks (Hutabalian, 2016)
Tabel 2 menyatakan korelasidiantara vektor tegangan inverter dengan sektor fluks stator. Pada Voltage Source  Inverter  (VSI),  ada  sejumlah  8  nilai  vektor  tegangan  dimana  terdiri  atas  6 vektor  tegangan  yang  bernilai  bukan  nol  (V1,  V2,  V3,  V4,  V5,  V6),  serta  2  jumlah  vektor tegangan yang bernilai nol (V0,V7). Adapun SVPM memiliki prinsip kerja dimana saat ada dua tegangan seperti dalam sektor 1 (0o -60º) yang tampak pada Gambar 4, jadi kemudian dari V1  akan  menjadi  hasil  periode  T1,  sedangkan  V2  menciptakan  periode  T2,  serta  vektor tegangan nol yakni V0 dan V7 dipakai guna menghasilkan T0. Dari beberapa kombinasi atau gabungan vektor tegangan itu, selanjutnya diraih nilai periode switching lewat Persamaan (20) sampai (24) yang dapat dilihat sebagai berikut (Niravadya, 2018).
T = T + T + T )
T = T  x A x sin( − 𝑎) sin T = T  x A x sin 𝑎 sin
T = T − (T + T )
A = V V
Untuk  melihat  Gambar  vektor  referensi  dalam  gabungan  atau  kombinasi  kedua  vektor tegangan SVPWMbisa ditunjukkan dengan Gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Vektor Referensi pada Kombinasi Kedua Vektor Tegangan SVPWM
(Niravadya, 2018)

## 2.3 PID Controller
PID  adalah  kombinasi  yang  berjumlah  tiga  mode,  yakni  Mode Proportional  (P),  Integral (I),serta Derivative (D . Sebab mode I bisa menimbulkan kelambatan dari respon sistem, maka yang  bisa  dilakukan  adalah  menggabungkan  dengan  mode  D.  Adapun (Alrijadjis,  2014) wujud general dari  sistem  kendali PID dapat dilihat  dalam Persamaan (25),  (26) dan  (27). Gambar 6 merupakan diagram blok sistem kendali PID.
u(t) = K e(t) + 1
T e(t)dt + T de(t) dt
(26)
(27)
(28)
ataupun pada wujud Persamaan lain yang bisa ditulis seperti ini:
u(t) =  K  e(t) + K T e(t)dt + K T de(t) dt u(t) =  K  e(t) + K e(t)dt + K de(t) dt
Dengan 𝐾 = dan 𝐾 =   𝐾  𝑇
Gambar 6. Diagram Blok Sistem Kendali PID (Alrijadjis, 2014)
Salah satu metode tuning PID adalah metode tuning ZN. Gain yang membuat kondisi berosilasi adalah gain K u dan periode osilasi satu gelombang penuh merupakan P u . Nilai K u serta P u dipakai gunamemperoleh nilai K p, K i serta K d. Aturan tuning ZN di gambarkan dalam Tabel 3 seperti di bawah ini.
Tabel 3. Aturan Tuning Ziegler-Nichols Tipe Sistem Kendali Kp T i T d P 0.5 Ku - - PI 0.45 Ku  Pu/1.2  - PID 0.6 Ku Pu/2 Pu/8

## 2.4 Neuro-Fuzzy Controller
Sistem  hibrida  dari  kombinasi  logika  fuzzy,  jaringan  saraf  tiruan,  algoritma  genetika,  serta artificial  intelligence  yang  lainnya  telah  marak  dan  dalam  jumlah  banyak  dipakai  serta dikembangkan guna mengatasi beberapa persoalan yang berhubungan dengan optimalisasi (Wibowo,  2014). Pada  Gambar  7  seperti  di  bawah  ini,  menunjukkan  adanya  struktur kontroler neuro-fuzzy.
Gambar 7. Struktur Kontroler Neuro Fuzzy dengan 2 Masukkan
(Wibowo, 2014)
𝑢(𝑡) 𝑒(𝑡) 𝐾  𝑒(𝑡) 𝐾 𝑒 (𝑡) 𝑑𝑡 𝐾 𝑑 𝑑𝑡 𝑒(𝑡)𝑑𝑡
Seperti penjelasan sebelumnya, bahwa kontroler NF adalah sistem hibrida dengan kombinasi konsep dari logika fuzzy dan jaringan saraf tiruan (JST). Pada Gambar 7 memperlihatkan model atau sketsa dari kontroler Neuro Fuzzy. Dari Gambar  tersebut kita  bisa mengetahui  bahwa pada struktur Neuro Fuzzy ada 2 jumlah tahapan yakni forward propagation serta backward propagation.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Simulasi program dilakukan dengan memerhatikan hasil simulasi dari kecepatan motor induksi tanpa dibebani dengan pengontrol PI yang kemudian data dari hasil simulasi tersebut diambil untuk dijadikan data set yang selanjutnya akan di trening pada blok Neuro-Fuzzy. Blok simulasi DTC  terlihat  pada  Gambar  9.  Untuk  blok  simulasi  kendali  kecepatan  dengan Neuro-Fuzzy Controller bisa disaksikan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10 ini.
Gambar 9. Blok Simulasi DTC untuk Motor Induksi Tiga Fasa
Gambar 10. Blok Speed Controller pada DTC menggunakan Neuro-Fuzzy Controller
Pada fokus penelitian ini, Neuro-Fuzzy controller diterapkan pada pengaturan kecepatan motor induksi yang nantinya akan dibandingkan dengan PI controller. Pengujian dilakukan dengan kondisi  yang  bervariasi,  yaitu  kecepatan  konstan  dari setpoint  rendah  menengah  sampai setpoint  maksimal  nominal  kecepatan  motor  induksi.  Begitupula  dengan  pengujian pembebanan, dilakukan dengan tanpa beban dan beban konstan.  Dalam evaluasi performa kecepatan konstan guna memastikan karakteristik respons transient dari sistem kontrol yang perlu diperhatikan yang diantaranya: 1. Rise time ( 𝑡𝑟 ), 2. Maximum overshoot ( 𝑀𝑝 ) 3. Settling time ( 𝑡𝑠 ) dan erorr steady.
Pengujian pertama dengan PI controller tanpa beban yaitu melalui referensi kecepatan tetap. Referensi kecepatan dimulai dari 1100 rpm, 1300 rpm, dan 1435 rpm. Pada Gambar 11 adalah performance response kecepatan dari pengoperasian motor induksi.
Gambar 11. Performa Salah Satu Setpoin Respon Kecepatan dengan Metode DTC menggunakan PI Controller 1100 Rpm
Analisis performa kecepatan dengan PI control pada Gambar 11 yaitu respon kecepatan yang dihasilkan dengan beberapa setpoint mulai dari setpoint 1100 rpm, 1300 rpm, dan 1435 rpm menghasilkan respon yang lumayan bagus, tetapi ada sedikit overshoot yang terjadi pada hasil respon tersebut. Respon performa PI control bisa disaksikan seperti dalamTabel 4 ini.
Tabel 4. Respon Performa Kecepatan dengan PI Kontrol Tanpa Beban
Set Point (Rpm) Speed Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Error Steady (%) 1100 Rpm 0,826 3,1 6,989 0,997 1300 Rpm 1,090 3,4 4,737 0,999 1435 Rpm 1,216 3,5 3,790 0,999
Respon  kecepatanyang  dihasilkan  pada  Tabel  4  hampir  menyerupai  respon  dari  beberapa setpoint  yang  ditentukan.  Keadaan  stedy  dari  respon  kecepatan  hanya  membutuhkan beberapa waktu saja, serta eror stedy yang dihasilkan dari respon kecepatan tersebut sangat kecil atau rata- rata tidak mencapai 1%, sehingga dengan PI control ini dikatakan berhasil dalam melakukan pengaturan kecepatan motor induksi untuk menghasilkan respon kecepatan yang  maksimal  dan  dinamis  namun  masih  diperlukannya  pengontrol  kecepatan  yang  lebih handal untuk mengurangi overshoot serta mempercepat keadaan steady pada motor induksi.
Pengujian kedua dengan Neuro-Fuzzy controller tanpa beban yaitu dengan referensi kecepatan tetap. Referensi kecepatan dimulai dari 500 rpm, 1000 rpm, dan 1435 rpm. Pada Gambar 12 adalah performance response kecepatan dari pengoperasian motor induksi.
Gambar 12. Performa Salah Satu Setpoin Respon Kecepatan dengan Metode DTC menggunakan Neuro-Fuzzy Controller 500 Rpm
Analisis  performa  kecepatan  dengan Neuro-Fuzzy  kontrol  pada  Gambar  12  yaitu  respon kecepatan yang dihasilkan dengan beberapa setpoint mulai dari setpoint terendah 500 rpm, setpoint menengah 1000 rpm, dan setpoint maksimal yaitu 1435 rpm menghasilkan respon yang sangat bagus dan hampir mendekati atau menyerupai setpoint yang diberikan, bahkan terjadi  sedikit overshoot  pada  hasil  respon  tersebut.  Respon  performa  Neuro-Fuzzy  control bisa disaksikan melalui Tabel 5ini.
Tabel 5. Respon Performa Kecepatan dengan Neuro-Fuzzy Kontrol Tanpa Beban
Set Point (Rpm) Speed Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Error Steady (%) 500 0,499 1,3 0,497 0,150 1000 0,899 1,5 0,494 0,180 1435 1,293 1,8 0,487 0,188
Respon performa kecepatan yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 5 hasil simulasi hampir menyerupai  respon  dari  beberapa setpoint  yang  ditentukan.  Keadaan  stedy  dari  respon kecepatan hanya membutuhkan sekitar 2 detik, serta eror stedy yang dihasilkan dari respon kecepatan tersebut sangat kecil atau rata- rata tidak mencapai 1%, rise time yang diperlukan tidak mencapai 2 detik, sehingga dengan Neuro-Fuzzy controller ini dikatakan sangat berhasil dalam melakukan pengaturan kecepatan motor induksi untuk menghasilkan respon kecepatan yang maksimal dan dinamis walapun dalam keadaan kecepatan atau setpoint yang rendah.
Pengujian  ketiga  dengan Neuro-Fuzzy  controller  berbeban  dengan  referensi  atau  setpoint kecepatan tetap serta beban yang ditambahkan bervariasi dari 30Nm dan 50Nm. Referensi kecepatan diambil dari kecepatan rendah yaitu 500 rpm serta kecepatan maksimal yaitu 1435 rpm. Akan dibandingkan juga dengan hasil simulasi dari penggunaan PI controller berbeban. Gambar 13 merupakan performa respon kecepatan dari pengoperasian motor induksi dengan PI controller berbeban saat referensi kecepatan 500 rpm, dan 1435 rpm dengan beban yang diberikan yaitu 50Nm dan 30Nm dan untuk Gambar 14 merupakan performa respon kecepatan dari pengoperasian motor induksi dengan Neuro-Fuzzy controller.
Gambar 13. Performa Salah Satu Setpoin Respon Kecepatan dengan Metode DTC menggunakan PI Controller 500 Rpm beban 30Nm
Gambar 14. Performa Respon Kecepatan dengan Metode DTC menggunakan Neuro-Fuzzy Controller 500 Rpm Beban 30Nm
Pada hasil simulasi dengan Neuro-Fuzzy Controller hasilnya jauh lebih bagus dan kecepatan untuk mencapai steady yang dihasilkan jauh lebih cepat serta error steady yg dihasilkan jauh lebih  kecil  jika  dibanding  dengan  menggunakan  PI controller.  Performa perbandingan  hasil respon kecepatan bisa disaksikan melalui Tabel 6 ini.
Tabel 6. Respon Performa Perbandingan Kecepatan Berbeban
PI Controller Torque (Nm) Set Point (Rpm) Speed Rise Time (s) Seltling Time (s) Overshoot (%) Error Steady (%) 30 500 0,437 2,8 13,068 0,0992 50 500 0,435 2,8 11,798 0,0864 30 1435 1,202 3,4 7,058 0,0069 50 1435 1,216 3,4 5,038 0,0062 Neuro-Fuzzy Controller Torque (Nm) Set Point (Rpm) Speed Rise Time (s) Settling Time (s) Overshoot (%) Error Steady (%) 30 500 0,498 1 0,501 0,0692 50 500 0,499 1,2 0,505 0,0464 30 1435 1,290 1,7 0,508 0,0029 50 1435 1,277 1,9 0,511 0,0022
Performa yang dihasilkan dari simulasi pengaturan kecepatan pada Tabel 6 diatas terlihat jelas perbedaan yang sangat jauh mulai dari waktu settling time yg dibutuhkan untuk mencapai keadaan  steady  lebih  cepat  menggunakan Neuro-fuzzy  Controller  dibandingkan  dengan menggunakan PI Controller, begitu juga dengan overshoot yang terjadi, lebih besar tingkat overshot yang dihasilkan dari Pi Controller dibandigkan dengan Neuro-Fuzzy Controller yang tidak  terlalu  tinggi.  Menggunakan Neuro-Fuzzy  Controller  berbeban,  dimana  beban  yang diberikan yaitu sebesar 30Nm dan 50Nm dari setiap kecepatan referensi atau setpoint yakni setpoint kecepatan rendah 500 rpm dan setpoint kecepatan maksimal 1435 rpm, menghasilkan respon yang baik serta tidak mengurangi performa dari kecepatan motor induksi. Ketika beban di  berikan  pada  waktu  ke  3  sekon  terjadi  eror  stedy  beberapa  persen  namun  akan  cepat kembali stedy pada waktu ke 4,3 sekon. Hal ini membuktikan dengan Neuro-Fuzzy Controller respon kecepatan motor induksi tidak memerlukan waktu yang lama untuk mencapai keadaan stedy walapun dalam kondisi berbeban.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai  dengan  hasil  dari  simulasi  serta  analisis  yang  sudah  dijalankan  pada  pngendalian kecepatan  motor  induksi  melalui  metode  DTC  memakai Neuro-Fuzzy  Controller  dapat digunakan  untuk  mensimulasikan  sistem  sebenarnya.  Dalam  percobaan  yang  sudah dilaksanakan  bisa  ditarik  kesimpulan  bahwa  Penggunaan Neuro-Fuzzy  Controllermemiliki kemampuan untuk memberikan atau membagikan kreteria control system performance tinggi, melalui pressing overshoot serta steady error yang mendekati 0, dan rise time juga settling time cenderung cepat. Peningkatan performa kecepatan dari motor induksi tiga fasa dengan kondisi berbeban ataupun tanpa beban hasil respon simulasi kecepatan motor induksi juga menghasilkan  rspon  yang  bagus  dan  sangat  tepat  digunakan  untuk  pengaturan  kecepatan motor induksi tiga fasa.

## DAFTAR RUJUKAN
Alrijadjis,  S.  M.  (2014).  PID  Controller  Design  of  Nonlinear  System  using  a  New  Modified Particle  Swarm  Optimization  with  Time-Varying  Constriction  Coefficient. EMITTER International Journal of Engineering Technology, 2(2), 80-90.
Anthony,  Z.  (2015).  Equivalent  Circuits  for  the  M31D-ZA  Motors  Method  (  Case  Studies  :
Currents and Power Factor of Studies : Currents and Power Factor of the motor). IJEET,
49-52.
Bazaz,  S.  H.  (2015).  Review  of  Vektor  Control Strategies  for  Three  Phase  Induction  Motor
Drive. International Conference on Recent Developments in Control. Noida: Automation Power Engineering (RDCAPE), (pp. 59-69).
Fauzi, R. H. (2015). Fast Response Three Phase Induction Motor Using Indirect Field Oriented Control  (IFOC)  Based  On  Fuzzy  Backstepping  . EMITTER  International  Journal  of Engineering Technology, 3(1), 92-114.
Ferdiansyah, I. P. (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), 237-258.
Goss, J. P. (2013). A Comparison of an Interior Permanent Magnet and Copper Rotor Induction Motor in a Hybrid Electric Vehicle Application. International Electric Machines & Drives Conference, (pp. 220–225).
Hannan,  M.  A.  (2018).  Optimization  Techniques  to  Enhance  the  Performance  of  Induction Motor Drives: A Review. Renewable and Sustainable Energy Review, 1611–1626.
Hutabalian,  R.  H.  (2016).  Desain  dan  Analisa  Inverter  Tiga  Fasa  Dengan  Metode  SVPWM
Sebagai  Penggerak  Motor  Induksi  Tiga  Fasa  Pada  Aplikasi  Sepeda  Listrik. Jurnal Fteknik, 3(2): 5.
Huy,  H.  L.  (1999).  Comparison  of  Field-Oriented  Control  and  Direct  Torque  Control  for Induction Motor Drives. IEEE Industry Applications Conference, (pp. 1245 – 1252).
Kazmierkowski. M. P, B. G. (2004). DTC of pwm inverter-fed AC motors - A Survey. IEEE Trans on Ind.Elec, 744-757.
Khasanah,  U. S. S. (2017).  Simulasi Pengaturan  Kecepatan  Motor  Induksi  3 Phasa Dengan Direct Torque Control Menggunakan MATLAB. ELEKTRIKAL, 09(1), 13-16.
Mila Fauziyah, A. S. (2019, November ). Penerapan Kontroler Neural Fuzzy Untuk Pengendalian
Kecepatan Motor Induksi tiga fasa Pada Mesin Sentrifugal. INKOM, 3(1-2), 53-54.
Milhoub, M. &. (2001). Neuro Fuzzy Conttroller Used To Control the Speed of Induction Motor.
Algeria: Faculty of Electrical Engineering, 99-110.
Niravadya, V. S. (2018). Photovoltaic Pumping System using SVPWM based Induction Motor Drive  with  a  High  Gain  Converter. Second  International  Conference  on  Inventive Communication  and  Computational  Technologies  (ICICCT),  (pp.  1909–1914).
Coimbatore.
Noorly,  E., A. A. (2018). Pengaturan Kecepatan Putaran Motor Induksi tiga fasa. Journal of Electrical Technology, 73-80.
Riba, J. R.-T. (2016). Rare-earth-free Propulsion Motors For Electric Vehicles: A technology review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 367-379.
Rind, S. J. (2017). Configurations and control of traction motors for electric vehicles: A review.
Chinese Journal of Electrical Engineering, 1-17.
Riyadi, S. (2010). Penggerak Kecepatan Variable Pada Motor Induksi Tiga Fasa Bberbasis V/Hz dan Direct Ttorque Control. Unika Soegijapranata.
Sarika, E P, R. S. (Desember 2014). Performance Comparison Of Direct Torque Control Of Two
Level  And  Three  Level  Neutral  Point  Clamped  Inverter  Fed  Three  Phase  Induction Motor. International Conference on Advances in Green Energy (ICAGE), (pp. 17-18).
Schultz,  J.  W.  (2015).  Comparing  AC  Induction  with  Permanent  Magnet  Motors  in  hybrid
vehicles and the Impact on the Value Proposition . Parker Hannifin Corporation, 1-15.
Wibowo,  B.  P.  (2014). Traction  Control  Pada  Parallel  Hybrid  Electric  Vehicle  (HEV) Menggunakan Metode Kontrol Neuro-Fuzzy Prediktif . Surabaya: Elektro—ITS.
Widodo, T. S. (2005). Sistem Neuro Fuzzy. Yogyakarta: Graha Ilmu.