ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Kendali PI-D dan Kontrol Fuzzy pada Plant Level Air Terdistribusi
ROBINSAR PARLINDUNGAN 1* , SUYANTO 1 , FENI ISDARYANI 1 , RANGGA
VEGA SANTOSO 2
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung, Indonesia
2 Mahasiswa D-IV Teknik Elektronika, Politeknik Negeri Bandung, Indonesia *Email koresponsdensi: robinsar.p@polban.ac.id
Received 6 November 2021 | Revised 12 Desember 2021 | Accepted 27 Desember 2021

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan menginvestigasi algoritma kendali pada plant level air yang terdistribusi pada dua tangki. Terdapat dua metode yang digunakan yakni kendali PI-D  yang  ditempatkan  pada  masing-masing  unit  pengendali  lokal  (LCU)  dan kendali Fuzzy sebagai unit pengendali utama (MCU) dimana performa sistem dapat di-monitoring pada Human Machine Interface (HMI). Kendali PI-D (tipe B) dipilih untuk mengantisipasi persoalan setpoint kick yang sering muncul ketika digunakan kendali  PID  konvensional.  Hasil  penelitian  menunjukkan  respons  kendali  PI-D dapat mengatasi setpoint kick ditandai dengan perubahan smooth ketika setpoint berubah.  Respons  kendali  PI-D  pada  HMI  menunjukkan  hasil  yang  baik direpresentasikan melalui error steady state dapat bernilai 0, overshoot 0% dan settling time 0,01 detik. Disamping itu, kontrol Fuzzy yang digunakan pada MCU dapat  menghasilkan  nilai  setpoint  (SV)  yang  tepat  untuk  masing-masing  LCU, sehingga diperoleh respons kendali di atas.
Kata kunci : LCU, MCU, PI-D, Level Air, Logika Fuzzy

## ABSTRACT
This  study  aims  to  investigate  the  control  algorithm  on  the  plant  water  level distributed in two tanks. There are two methods used, namely PI-D control placed on each local control units (LCU) and Fuzzy control as the Main Control Unit (MCU) and synchronization for Human Machine Interface (HMI) and monitoring. The PI- D control (type-B) was chosen to anticipate the setpoint kick problem that often arises when conventional PID controls are used. The results showed that the PI-D control  response  was  able  to  overcome  the  setpoint  kick  which  represented  by smooth  acting  of  actuator response . Response of  the  PI-D control on the  HMI shows a good response by a steady state error of 0, an overshoot of 0%, and a settling  time  of  0.01  seconds.  Besides  that,  Fuzzy  logic  used  in  the  MCU  can produce the right setpoint (SV) value for each LCU, so that the control response above is obtained.
Keywords : LCU, MCU, PI-D, Water Level, Fuzzy Logic

## 1. PENDAHULUAN
Di industri, pengukuran level dilakukan di banyak tangki yang tersebar pada beberapa area yang  berjauhan,  dan  tangki-tangki  tersebut  saling  terkoneksi  ( interconnected) (Luyben, 2020b) .  Dampaknya  adalah  kekeliruan  pada  satu  bagian  mempengaruhi  bagian  lain. Ditambah lagi, pengukuran level ditujukan untuk proses pengendalian antar tangki, sehingga seringkali  terjadi  ketidaksesuaian  pengukuran  level  akibat  adanya  tundaan  ( delay)  dari transmisi bagian sensor ke pengendali atau sebaliknya (Li & Zhang, 2021) . Oleh karenanya, persoalan pengukuran dan pengendalian antar bagian yang saling terkoneksi dan berjauhan jaraknya diatasi melalui penggunaan sistem kendali terdistribusi (Li & Zhang, 2021) (Xu, dkk, 2020) .
Persoalan  integrasi  dan  koordinasi plant  proses  yang  berjauhan  memiliki  kelemahan diantaranya adanya tundaan, hilang dan tabrakan informasi, isu beban energi ( overload) dll. Beberapa  penelitian  telah  mencoba  mengatasi  masalah-masalah  tersebut,  dengan menerapkan teknik kendali klasik berbasis model plant linier (Ahmad, dkk, 2012) (Negash Getu,  dkk,  2016) untuk  mengatasi  persoalan  tundaan  ( delay)  dari  transmisi  sensor  ke pengendali (kontroler), pendekatan kecerdasan buatan dengan Fuzzy dan algoritma genetik (Aydogmus,  2015)  (Komenda,  dkk,  2010) untuk  mengatasi  hilangnya  atau  tabrakan informasi, dan model kendali prediktif untuk meningkatkan efisiensi energi (Luyben, 2020a) (Pasha & Ayub, 2021) . Meskipun demikian, penelitian-penelitian tersebut masih memiliki keterbatasan  dalam  meningkatkan  kecepatan  atau  performansi  pengendalian  dan  akurasi pengukuran.
Selain itu, sejumlah penelitian juga telah dilakukan untuk menemukan solusi dalam masalah level  fluida  di  industri.  Penelitian (G.  Chen  &  Tat  Pham,  2008)  (van  Schuppen,  dkk, 2011) menggunakan  algoritma  genetik  untuk  mengoptimasi  kendali  PID  yang  digunakan; dilanjutkan (Ahmad,  dkk,  2012) menggunakan Fuzzy  untuk  mengendalikan  level  air. Namun,  penelitian  yang  telah  dilakukan  menerapkan  model  linier  dalam  penyelesaiannya. Dalam  kasus  level  fluida,  model plant  yang  digunakan  adalah  non-linier,  sehingga  perlu pendekatan solusi lain dalam optimasi kendali yang digunakan (Chen, 2021) .
Selain itu, plant proses yang tidak berada dalam lokasi yang sama juga memberikan kontribusi kekeliruan hasil pengukuran yang menyebabkan kendali tidak dapat bekerja optimal. Dalam kasus semacam ini diterapkan kendali terdistribusi sebagai solusinya. Penelitian lain mencoba menyelesaikan dengan mereduksi waktu komputasi (Wang & Wang, 2018) (Yordanova, 2015) ,  meminimalkan  hilangnya  data (Pambakian,  2011)  (Wang  &  Wang,  2018) , mengoptimasi  transmisi  data  dan  layanan  paket  ( packet  of  service) (Chen  &  Tat  Pham, 2008) (Narayan, 2014) .
Penelitian ini berupaya untuk mengembangkan sistem pengendali terdistribusi yang ditujukan untuk  optimasi  perfomansi  pengendalian  level  fluida  dan  meningkatkan  kecepatan  kendali dengan menerapkan  beberapa  kondisi real  yang  terjadi  di industri. Persoalan yang muncul adalah bagaimana mendesain algoritma yang tepat pada unit pengendali utama (MCU) dan koordinasi yang dilakukan dengan unit pengendali lokal (LCU) (Prakash, dkk, 2021) . Jika hanya  mengandalkan  kendali  PID  konvensional  maka  masalah set-point  kick  akan  muncul, terutama  ketika  sinyal  yang  digunakan  sinyal  step.  Isu set-point  kick  dibahas  detil  oleh (Ogata,  2010) ,  dengan  menempatkan  parameter Derivative  yang  mendapat  feedback. Peristiwa set-point kick perlu diatasi karena berdampak pada respons aktuator yang memiliki karakteristik responsif terhadap nilai referensi. Hal ini sangat berbahaya jika terjadi perubahan setpoint, maka level air melebihi batas dan terjadi peluapan, dan aktuator cepat rusak akibat setpoint kick.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Kendali Terdistribusi
Sistem  kendali  terdistribusi  ( Distributed  Control System)  adalah  sekumpulan  sistem  kendali lokal yang tersebar yang diintegrasikan dalam sistem kendali kerjasama ( cooperating control) untuk  mengeliminasi  kompleksitas jika hanya menggunakan  sistem  kendali tunggal. Sistem kendali kerjasama sering juga disebut MCU, sedangkan sistem kendali lokal yang tersebar di beberapa  titik  disebut  sebagai  LCU (Aboelhassan,  dkk,  2020)  (van  Schuppen,  dkk, 2011) .  MCU  berfungsi  sebagai  kendali  utama  sistem  DCS  dan  memberikan  nilai  yang dibutuhkan  pada  masing-masing  LCU,  serta  berfungsi  mentransmisikan  data  jika  akan ditampilkan pada display Human Machine Interface (HMI). Diagram blok sistem DCS secara umum ditunjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem DCS
Sistem kendali di industri umumnya menggunakan kendali PID karena konsep sederhana dan mudah diimplementasikan. Namun, sering ditemukan masalah pada kendali PID konvensional yakni perubahan respons yang berubah-ubah secara mendadak akibat perubahan setpoint, yang dikenal dengan istilah setpoint kick. Perubahan semacam ini tidak diinginkan di dalam sistem  kendali  karena  menurunkan  kualitas  performansi.  Oleh  karena  itu,  penelitian  yang dilakukan oleh (Ogata, 2010) mengatasi persoalan di atas dengan  melakukan perubahan fungsi derivatif hanya pada bagian umpan-balik ( feedback) bukan pada bagian error, sehingga diferensiasi hanya terjadi pada sinyal umpan-balik dan tidak pada sinyal referensi. Konfigurasi semacam ini disebut juga kendali tipe PI-D, yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Kendali PI-D
Berdasarkan Gambar 2, persamaan sistem kendali dapat ditulis menjadi:
𝑢(𝑡) = 𝐾 . 𝑒(𝑡) + . ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 − 𝐾 . 𝑇 ( ) (1)
Terlihat dari Persamaan (1) kendali PI-D memiliki respons yang lebih tidak reaktif terhadap perubahan setpoint  dibandingkan  kendali  konvensional  PID,  sehingga  jika  ada  perubahan setpoint secara mendadak maka respons berubah secara perlahan.
Metode penelitian untuk mendapatkan dan menguji kendali PI-D dilakukan dengan membuat konfigurasi sistem plant level air terdistribusi. Konfigurasi perangkat keras yang menjelaskan lebih lengkap bagian-bagian sistem pada penelitian ini ditunjukkan pada
Gambar 3. Terdapat tiga komponen utama pada sistem, yaitu HMI, Remote Terminal Unit / Master  Terminal  Unit  (RTU/MTU)  dan  Local  Control  Unit  (LCU).  HMI  berfungsi  sebagai antarmuka  operator  untuk  melakukan  pemantauan  ( monitoring)  level  air  secara  real-time, sekaligus  digunakan  untuk  mengubah  nilai setpoint  global  pada  tangki  (dalam  sistem  ini digunakan 2 tangki yang dikendalikan) dan memasukkan nilai parameter kendali PI-D secara manual.  RTU/MTU  berfungsi  memberikan  nilai setpoint  pada  masing-masing  LCU  dan menerima 2 input Fuzzy, berupa error global hasil pembacaan sensor ultrasonik. LCU berfungsi mengendalikan aliran air baik yang masuk ke tangki 1 dan 2, maupun yang keluar dari tangki 2.

## Gambar 3. Diagram Blok Sistem yang Diajukan
Terdapat prinsip kerja sistem ini adalah level air yang dijadikan setpoint ditentukan melalui HMI, yang dinyatakan sebagai SV global. Selanjutnya dibandingkan dengan hasil pembacaan sensor ultrasonik pada masing-masing tangki sebagai umpan-balik, yang dinyatakan sebagai PV global, menghasilkan nilai error global sebagai input untuk Fuzzy. Kontrol Fuzzy digunakan pada MCU untuk memproses input berupa error global menghasilkan setpoint (setpoint lokal) untuk  masing-masing  LCU  dengan  nilai  tertentu  berdasarkan  aturan-aturan  ( rules)  yang dibuat. Setpoint lokal ini direpresentasikan sebagai SVFlow In 1, SVFlow In 2, dan SVFlow Out. Masing-masing LCU akan dikendalikan oleh kendali PI-D agar dapat mengatur aliran air yang masuk ke dalam dan keluar tangki serta mengatasi fenomena setpoint kick.  Deskripsi lengkap ditunjukkan pada Gambar 4. Secara sederhana, terdapat 2 metode pada plant kendali level air
ini,  yaitu  metode  PI-D  untuk  mengatasi setpoint  kick  dan  metode  Fuzzy  untuk  optimasi performansi error steady state.
Gambar 4. Diagram Blok Kendali
2.2 Desain Kontrol Fuzzy
Desain algoritma Fuzzy dilakukan menggunakan MATLAB dengan metode inferensi Mamdani. Terdapat 2 input, yakni Error Global 1 (selisih SV Global 1 dan PV Global 1) dan Error Global 2 (selisih SV Global 2 dan PV Global 2). Output dari kontrol fuzzy adalah SV LCU 1, SV LCU 2, dan SV LCU 3 seperti ditunjukkan pada
Gambar 5.
Gambar 5. Desain Logika Fuzzy
Proses  fuzzifikasi  berfungsi  mengubah  besaran crisp  menjadi  besaran  Fuzzy.  Berikut ditentukan fungsi keanggotaan dari masing-masing input dan output:
1. Error Global
Fungsi keanggotaan input Error Global ditunjukkan Gambar 6. Input Error Global terdiri dari  dua input,  yaitu  Input  Error  Global  1  dan  Error  Global  2  yang  masing-masing memiliki  tiga  fungsi  keanggotaan  yaitu  Enegatif  yang  artinya error  global  bernilai negatif, Enetral yang bermakna error global = 0, dan Epositif yang berarti error global bernilai positif seperti terlihat pada Tabel 1.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Input Error Global
Tabel 1. Fungsi Keanggotaan Input Error Global Enegatif Enetral Epositif 1 X ≤ - 2 1 X = 0 1 X ≥ 2 0 X ≥ 0 𝐗  + 𝟏 𝟏 -1 ≤ X ≤ 0 𝐗 𝟐 0 ≤ X ≤ 2 −𝐗 𝟐 -2 ≤ X ≤ 0 0 X ≤ -1 atau X ≥ 1 0 X ≤ 0
𝟏 − 𝐗
𝟏 ≤ X ≤ 1

## 2. SV LCU
Output  SV  LCU  memiliki  tiga  fungsi  keanggotaan  berbentuk  segitiga  dan  segitiga terbuka  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Kondisi  tertutup  yang  bernilai  0,  terbuka setengah  yang  bernilai  45  dan  terbuka  yang  bernilai  90.  Nilai-nilai  ini  berkorelasi terhadap bukaan servo. Masing-masing batasan ditunjukkan pada Tabel 2.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Output SV LCU
Tabel 2. Nilai Batas Fungsi Keanggotaan Output SV LCU
Tertutup Terbuka Setengah Terbuka 1 X=0 1 X = 45 1 X = 90 0 X≥20 𝐗 − 𝟐𝟎 𝟐𝟓 20 ≤ X ≤ 45 𝐗 − 𝟕𝟎 𝟐𝟎 70 ≤ X ≤ 90 𝟐𝟎 − 𝐗 𝟐𝟎 0 ≤ X ≤ 20 0 X ≤ 20 atau X ≥ 70 0 X ≤70 𝟕𝟎 − 𝐗 𝟐𝟓 45 X ≤ 70
Selanjutnya  dilakukan  proses  menentukan  aturan-aturan  ( rules)  Fuzzy  yang  dibuat  adalah sebagai berikut:
1. If (EGlobal1 is Epositif) and (EGlobal2 is Epositif) then (SVLCU1 is Terbuka) (SVLCU2 is TerbukaSetengah) (SVLCU3 is Tertutup)
2. If (EGlobal1 is Epositif) and (EGlobal2 is Enetral) then (SVLCU1 is Terbuka) (SVLCU2 is TerbukaSetengah) (SVLCU3 isTerbukaSetengah)
3. If (EGlobal1 is Enetral) and (EGlobal2 is Enetral) then (SVLCU1 is Tertutup) (SVLCU2 is Tertutup) (SVLCU3 is Tertutup)
4. If (EGlobal1 is Enetral) and (EGlobal2 is Enegatif) then (SVLCU1 is Tertutup) (SVLCU2 is Tertutup) (SVLCU3 is Terbuka)
5. If (EGlobal1 is Enetral) and (EGlobal2 is Epositif) then (SVLCU1 is Tertutup) (SVLCU2 is Terbuka) (SVLCU3 is Tertutup)
6. If (EGlobal1 is Enegatif) and (EGlobal2 is Enetral) then (SVLCU1 is TerbukaSetengah) (SVLCU2 is Terbuka) (SVLCU3 is TerbukaSetengah)
7. If (EGlobal1 is Epositif) and (EGlobal2 is Enegatif) then (SVLCU1 is Terbuka) (SVLCU2 is TerbukaSetengah) (SVLCU3 is Terbuka)
8. If (EGlobal1 is Enegatif) and (EGlobal2 is Epositif) then (SVLCU1 is TerbukaSetengah) (SVLCU2 is Terbuka) (SVLCU3 is Tertutup)
9. If (EGlobal1 is Enegatif) and (EGlobal2 is Enegatif) then (SVLCU1 is TerbukaSetengah) (SVLCU2 is Terbuka) (SVLCU3 is Terbuka)
dari rules di atas, kemudian dilakukan  proses  defuzzifikasi  untuk  mengubah  besaran  Fuzzy menjadi crisp. Proses ini dilakukan dengan menggunakan metode Center of Area (COA) diskrit dengan formula pada Persamaan 2.
𝐶𝑂𝐴 𝑑𝑖𝑠𝑘𝑟𝑖𝑡 = ∑ ( ) ∑ ( ) (2)
dimana n adalah jumlah dari kuantifikasi level output, i adalah nilai perulangan data ke-n, µ c adalah nilai anggota dalam c, dan Z j adalah jumlah output kontrol pada kuantifikasi level j.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Respons Kendali LCU
Pengujian  respons  kendali  pada  masing-masing  LCU  bertujuan  untuk  melihat  parameter- parameter  respons transient  sudah  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditetapkan.  Pengujian dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  respons transient  masing-masing  parameter  pada HMI dengan serial plotter. Pada respons kendali PID untuk LCU 1 yang terlihat pada  serial plotter dengan parameter tuning yaitu Kp = 0,5; Ti=6,5; dan Td =1,5 dengan hasil respons
transient yang didapat adalah rise time sebesar 0,4 detik, % overshoot 0%, settling time 0,22 detik, dan tidak ada error steady state. Namun, ketika dimasukkan ke dalam tampilan HMI, maka  terdapat  perbedaan  yang  dominan  pada error  steady  state  yang  meningkat  seperti tampak pada Gambar 8. Hal ini terjadi akibat adanya faktor setpoint kick, dimana komponen derivatif mengakibat melonjaknya error yang terjadi.
Gambar 8. Respons Kendali PID LCU 1 pada HMI
Selanjutnya membandingkan respons transient kendali PI-D LCU 1 pada serial plotter dan HMI dengan parameter kendali yang sama, yakni Kp = 0,5, Ti=6,5, dan Td = 1,5. Respons sistem ditunjukkan oleh Gambar 9, dengan nilai rise time 0,4 detik, overshoot 0%, settling time 0,21 detik, dan tidak ada error steady state. Pada tampilan HMI, respons kendali PI-D menghasilkan respons yang hampir sama, dengan tidak adanya error steady state.. Perbandingan respons transient kendali LCU 1 dapat dilihat pada Tabel 3. Dengan cara yang sama, maka diperoleh juga perbandingan respons transient kendali LCU 2 dan LCU 3, yang berturut-turut ditunjukkan pada
Tabel 4 dan Tabel 5.
Gambar 9. Respons Kendali PI-D LCU 1 pada HMI
Tabel 3. Tabel Perbandingan Respons Transient Kendali LCU 1
Rise Time (s) Overshoot (%) Settling Time (s) Error Steady State (degree) Spesifikasi Penelitian < 10 < 10 < 10 0 Respons PID ( serial plotter) 0,4 0 0,22 0 Respons PID (HMI) 0,11 0 0,06 6,88 Respons PI-D ( serial plotter) 0,4 0 0,21 0 Respons PI-D (HMI) 0,12 0 0,1 0
Tabel 4. Tabel Perbandingan Respons Transient Kendali LCU 2 Rise Time (s) Overshoot (%) Settling Time (s) Error Steady State (degree) Spesifikasi Penelitian < 10 < 10 < 10 0 Respons PID ( serial plotter) 0,42 0 3,46 0 Respons PID (HMI) 0,11 0 0,1 19,31 Respons PI-D ( serial plotter) 0,41 0 0,22 0 Respons PI-D (HMI) 0,12 0 0,09 0
Tabel 5. Tabel Perbandingan Respons Transient Kendali LCU 3 Rise Time (s) Overshoot (%) Settling Time (s) Error Steady State (degree) Spesifikasi Penelitian < 10 < 10 < 10 0 Respons PID ( serial plotter) 0,38 0 1,76 0 Respons PID (HMI) 0,12 0 0,08 9,45 Respons PI-D ( serial plotter) 0,41 0 0,22 0 Respons PI-D (HMI) 0,13 0 0,09 0
Jika diamati pada Tabel 3,
Tabel 4, dan Tabel 5 pada sistem yang menggunakan kendali PID konvensional menunjukkan nilai rise time dan settling time yang lebih baik, namun memiliki kekurangan yang signifikan, yaitu besarnya error steady state, dimana parameter ini diinginkan bernilai nol sesuai dengan
kriteria yang ditentukan diawal. Kebalikan dari respons kendali PID konvensional, kendali PI- D menunjukkan performansi yang lebih baik meski ada perbedaan yang kecil pada nilai rise time  dan  settling  time.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kendali  PI-D  lebih  berhasil  mengatasi persoalan setpoint kick dibandingkan dengan kendali PID konvensional dengan ditandai error steady state yang bernilai nol, sehingga tidak terdapat perbedaan antara SV dengan PV.

## 3.3 Pengujian Algoritma Fuzzy
Pengujian algoritma logika Fuzzy dilakukan dengan membandingkan hasil logika Fuzzy berupa Setpoint  Value  untuk  masing  –  masing  LCU  pada  Serial  monitor  Arduino  dan  MATLAB. Pengujian  dan  pembuktian  dilakukan  pada  satu  aturan Fuzzy,  hal  ini  ditujukan  untuk membuktikan bahwa pendefinisian  algoritma Fuzzy ke dalam pemrograman Arduino sudah betul, dengan tahap sebagai berikut:
Pengujian saat Error Global 1 bernilai nol dan Error Global 2 bernilai 0. Pada rule menunjukkan:
“If (EGlobal1 is Enetral) and (EGlobal2 is Enetral) then (SVLCU1 is Tertutup) (SVLCU2 is Tertutup) (SVLCU3 is Tertutup)”
Nilai Error Global 1 didapatkan dengan memperoleh selisih nilai Setpoint Global pada tangki level 1 dengan Process Value Global 1 tangki level 1 sedangkan Error Global 2 didapatkan dengan memperoleh selisih nilai Setpoint Global pada tangki level 2 dengan Process Value Global tangki level 2. Kedua Process Value adalah hasil dari pembacaan sensor ultrasonik pada kedua tangki. Enetral adalah ketika Error Global menunjukan nilai 0 dan keadaan tertutup saat Setpoint Value untuk motor servo menunjukan nilai 0 derajat. Maka dapat dilihat hasil pada MATLAB seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 10.  Hasil  pengujian  logika Fuzzy  pada  Arduino  di  tunjukkan  pada  tampilan  serial monitor pada Gambar 11.
Hasil Fuzzy  menunjukkan  bahwa,  nilai  Setpoint  Value  di  semua  LCU  pada  MATLAB bernilai  6,37  sedangkan  pada  Serial  monitor  bernilai  nol.  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  hasilnya  sesuai  antara  desain  logika Fuzzy  pada  MATLAB  dengan  hasil  pada serial monitor. pengujian algoritma
Gambar 10. Pengujian saat Error Global 1 dan Error Global 2 Bernilai Nol pada MATLAB
Gambar 11. Pengujian saat Error Global 1 dan Error Global 2 Bernilai Nol pada Serial Monitor

## 3.4 Pengujian Keseluruhan Sistem Level Air
Pengujian dilakukan dengan menentukan SV Global 1 dan SV Global 2 pada kedua tangki atau ketinggian air yang diinginkan. Pada percobaan pertama menggunakan ketinggian air yang diinginkan pada tangki 1 adalah 9 cm sedangkan ketinggian air yang diinginkan pada tangki 2 adalah 7 cm. Nilai tersebut di- input melalui program dan memastikan apakah pada HMI sudah berhasil menampilkan nilai SV Global pada kedua tangki yang diinginkan.
Pada bagian SV LCU terdapat nilai yang dikirimkan dan ditampilkan pada HMI. Nilai tersebut adalah hasil dari logika Fuzzy yang terdapat pada MTU. Nilai SV LCU 1 yaitu 90 derajat, SV LCU 2 yaitu 45 derajat, dan SV LCU 3 yaitu 0 derajat saat Error Global 1 dan Error Global 2 menunjukkan Error Positif atau nilai ketinggian air yang terbaca (PV Global) masih kurang dari nilai SV Global. Ini sesuai dengan rules pada logika Fuzzy dimana saat Error Global 1 yaitu Error positif dan Error Global 2 yaitu Error positif, maka SV LCU 1 adalah valve terbuka penuh, SV LCU 2 adalah valve terbuka setengah, dan SV LCU 3 adalah valve tertutup. Dan setelah beberapa saat kemudian, kedua SV Global dapat dicapai ketinggiannya. Gambar 12 (a) dan (b)  menampilkan  hasil  akhir  level  air  pada  plant  yang  sesuai  dengan  nilai setpoint  yang diberikan yakni 9 cm untuk tangki 1 dan 7 cm untuk tangki 2.
(a) (b)
Gambar 12. (a) Grafik Respons Saat PV Global 1 Mencapai SV Global 1 Bernilai 9 cm.
(b) Grafik Respons Saat PV Global 2 Mencapai SV Global 2 Bernilai 7 cm
Untuk  memastikan  bahwa  ketinggian  air  yang  dicapai  sesuai  atau  tidak  maka  dilakukan perbandingan dengan pengukuran pada tangki sebenarnya. Adapun realisasi dari sistem ini
dapat dilihat pada Gambar 13, sedangkan Gambar 14 menunjukkan hasil pengujian ketinggian air pada tangki yang sebenarnya.

## Gambar 13. Realisasi Sistem Secara Keseluruhan
Gambar 14. Hasil Pengukuran Real Setpoint (Kiri: Level Tangki 1; Kanan: Level Tangki 2)
Selanjutnya dilakukan percobaan dengan mengubah nilai SV Global 1 dan 2 secara manual dengan cara memasukan nilai SV yang diinginkan langsung dari HMI. SV Global 1 bernilai 6 cm  dan SV  Global  2  bernilai  10  cm,  adapun  tampilan  HMI  dapat  dilihat  pada  Gambar  15. Tampilan HMI terdiri dari Alarms display, user panel, mandatory, values display, database, dan output response display (Global display).
Gambar 15. HMI dengan Plotting SV Global 1 Bernilai 6 cm dan SV Global 2 bernilai 10 cm
Gambar 16. Hasil Pengukuran Real Setpoint (Kiri: Level Tangki 1; Kanan: Level Tangki 2)
Pada menu Global 1 Display (Gambar 15) dapat dilihat bahwa ketinggian air pada kedua tangki yang diinginkan berhasil dicapai dengan Error Global 1 dan 2 yaitu bernilai nol. Nilai SV pada setiap LCU bernilai 0 derajat saat Error Global bernilai nol atau Error Netral. Ini sesuai dengan rules pada logika Fuzzy dimana saat Error Global 1 dan Error Global 2 bernilai nol atau Error Netral maka nilai SV ketiga LCU menjadi valve menutup atau bukaan servo sebesar 0 derajat. Gambar 16 menunjukkan respons pengisian air pada tangki yang sebenarnya.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengembangkan algoritma kendali pada sistem tangki yang terdistribusi dengan  menggunakan  metode  kendali  PI-D  dan  kontrol Fuzzy.  Kendali  PI-D  menunjukkan respons  yang  tidak  reaktif  dari  perubahan setpoint  sehingga  dapat  mengatasi  fenomena setpoint  kick.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  rise  time  kendali  PI-D  lebih  lama  dibanding  PID konvensional. Disamping itu, respons kendali PI-D mampu membuat error steady state bernilai nol, yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. Sedangkan kontrol Fuzzy yang digunakan mampu memproses nilai Error Global 1 dan Error Global 2 menjadi nilai setpoint (SV) untuk
masing-masing LCU sesuai dengan rules dan dibuktikan melalui perbandingan pada MATLAB dan serial plotter.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada P3M POLBAN yang telah mendanai penelitian ini melalui skema Penelitian Mandiri DIPA Politeknik Negeri Bandung Tahun Anggaran 2021 (No. Kontrak : 105.110/PL1.R7/PG.00.03/2021).

## DAFTAR RUJUKAN
Aboelhassan,  A.,  Abdelgeliel,  M.,  Zakzouk,  E.  E.,  &  Galea,  M.  (2020).  Design  and implementation  of  model  predictive  control  based  pid  controller  for  industrial applications. Energies, 13(24). https://doi.org/10.3390/en13246594
Ahmad, A., Redhu, V., Gupta, U., Year, nd, & Devi, L. (2012). Liquid Level Control By Using Fuzzy Logic Controller. International Journal of Advances in Engineering & Technology,
4.
Aydogmus, Z. (2015). A real-time robust fuzzy-based level control using programmable logic
controller. Elektronika Ir Elektrotechnika, 21(1), 13–17.
https://doi.org/10.5755/j01.eee.21.1.7812
Chen, G., & Tat Pham, T. (2008). Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems Introduction to.
Chen, L. (2021). Principle and Simulation PID Controller of Liquid Level System. Journal of Physics: Conference Series, 1757(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1757/1/012187 Komenda, J., Masopust, T., & van Schuppen, J. H. (2010). Supervisory Control Synthesis of Discrete-Event Systems using Coordination Scheme. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2011.07.008
Li, L., & Zhang, Y. (2021). Distributed preview control for large-scale systems with time-varying
delay. ISA Transactions, 109. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2020.09.005
Luyben,  W.  L.  (2020a).  Liquid  level  control:  Simplicity  and  complexity. Journal  of  Process Control, 86. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2019.12.008
Luyben,  W.  L.  (2020b).  Control  of  a  two-pressure  distillation  column. Journal  of  Process Control, 92. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2020.06.015
Narayan, S. (2014). Improving Network Performance: An Evaluation of TCP/UDP on Networks
A Doctor of Computing Thesis.
Negash Getu, B., Khaimah, A., & al Khaimah, R. (2016). Water Level Controlling System Using
Pid  Controller. International  Journal  of  Applied  Engineering  Research,  11(23).
http://www.ripublication.com
Ogata, Katsuhiko. (2010). Modern control engineering. Prentice-Hall.
Pambakian, N. (2011). LQG coordination control. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics - TCBB.
Pasha, S. A., & Ayub, A. (2021). Zero-dynamics attacks on networked control systems. Journal of Process Control, 105. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2021.07.010
Prakash, S., Nagarajan, S., & Thangavelusamy, D. (2021). Comparison and analysis of hybrid optimization algorithms for water level control of drum boiler system. Materials Today: Proceedings. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.251
van Schuppen, J. H., Boutin, O., Kempker, P. L., Komenda, J., Masopust, T., Pambakian, N.,
& Ran, A. C. M. (2011). Control of Distributed Systems: Tutorial and Overview. European Journal of Control, 17, 5–6. https://doi.org/10.3166/ejc.17.579-602
Wang,  L.,  &  Wang,  X.  V.  (2018). Cloud-Based  Cyber-Physical  Systems  in  Manufacturing.
Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67693-7
Xu, D., Zhu, F., Zhou, Z., & Yan, X. (2020). Distributed fault detection and estimation in cyber– physical  systems  subject  to  actuator  faults. ISA  Transactions,  104. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2019.12.002
Yordanova, S. (2015). Intelligent Approaches to Real Time Level Control. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 7(10). https://doi.org/10.5815/ijisa.2015.10.03