## MENGGUNAKAN SENSOR IMU SEBAGAI PENSTABIL ROBOT EXOSKELETON ASSISTIVE WALKER DENGAN METODE PID
Daniel Sutopo Pamungkas
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Mekatronika Politeknik Negeri Batam Email: daniel@polibatam.ac.id

## Ryan Satria Wijaya
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Robotika Politeknik Negeri Batam Email: ryan@polibatam.ac.id

## Ardana Syah Wicaksono
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Robotika Politeknik Negeri Batam Email: ardanasw007@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi dan robotika sudah tidak asing lagi bagi manusia khususnya di dunia industry zaman sekarang yang sudah semakin canggih. Semakin canggihnya teknologi dan robotika, maka semakin banyak  pula  ide  ide  yang  bisa  direalisasikan.  Contohnya  di  jurnal  ini  kami  membuat  robot Exoskeleton  Lower  Limb .  Kegunaan  robot  ini  adalah  untuk  membantu  penyandang  disabilitas, pasien yang terkena cidera lower limb agar bisa bergerak secara normal. Tapi pada kasus ini pasien yang  kami  tujukan  adalah  untuk  anak  kecil  usia  10  -15  tahun.  Dimana  nantinya  robot  ini  bisa menopang berat tubuh si pengguna dan membantu si pengguna bisa berjalan seperti orang normal pada  umumnya.  Dalam  permasalahan  tersebut  robot Exoskeleton  Assitive  Walker membutuhkan metode atau sistem yang dapat membuat robot tetap pada jalur dan mengontrol pergerakan motor. Maka  metode  yang  digunakan  disini  adalah  metode  PID.  Pengendali  PID  merupakan  hasil  dari gabungan  tiga  unsur  yaitu proportional,  integral dan derivative yang  dapat  digunakan  secara bersamaan  ataupun  sendiri-sendiri  tergantung  dari  respon  yang  diinginkan  pada  suatu  system. Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  memahami  dan  menemukan  grafik  terbaik  dalam  mencari setpoint dari beberapa percobaan yang dilakukan terhadap sensor Imu. Grafik terbaik dari penelitian ini dihasilkan dari nilai Kp = 2.2, Ki = 0.6 dan Kd = 0.7 dengan waktu dari gangguan menuju stabil yaitu 0.3 detik.
Kata kunci: PID, Exoskeleton Assistive Walker, Kendali

## ABSTRACT
Technology and robotics are already familiar to humans, especially in today's industrial world which is increasingly sophisticated. The more sophisticated technology and robotics, the more ideas can be realized. For example, in this journal, we made a Lower Limb Exoskeleton robot. The use of this robot is to help people with disabilities, and patients with lower limb injuries, so they can move normally. But in this case, the patient we are referring to is a small child aged 10-15 years. Later, this robot can support the user's body weight and help the user walk like a normal person in general. In this problem, the Assistive Walker Exoskeleton Robot requires a method or system that can keep the robot on track and control the movement of the motor. Then the method used here is the PID method.  PID  controller  is  the  result  of  a  combination  of  three  elements,  namely  proportional, integral and derivative which can be used simultaneously or individually depending on the desired
response in a system. This research aims to understand and find the best graph in finding the setpoint from several experiments conducted on the IMU sensor. The best graphs from this study resulted from Kp = 2.2, Ki = 0.6 and Kd = 0.7 with a time from disturbance to stability is 0.3 seconds.

## Keywords: PID, Exoskeleton Assistive Walker, Control

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi dan robotika sudah tidak asing lagi bagi manusia khususnya di dunia industry zaman sekarang  yang  sudah  semakin  canggih  [1].  Semakin  canggihnya  teknologi  dan  robotika,  maka semakin banyak pula ide ode yang bisa direalisasikan. Contohnya di jurnal ini kami membuat robot Exoskeleton  Lower  Limb.  Kegunaan  robot  ini  adalah  untuk  membantu  penyandang  disabilitas, pasien  yang  terkena  cidera  lower  limb  agar  bisa bergerak  secara  normal [2].  Tapi  pada  kasus  ini pasien yang kami tujukan adalah untuk anak kecil usia 10 -15 tahun. Dimana nantinya robot ini bisa menopang berat tubuh si pengguna dan membantu si pengguna bisa berjalan seperti orang normal pada umumnya [3].
Permasalahan utama yang dihadapi disini adalah bagaimana robot  assistive walker ini dapat bergerak secara otomatis ke tempat tujuan meskipun ada distraksi dari si pengguna. Pada robot ini nantinya terdapat sensor Imu GY-25, Arduino Mega ATMEGA 2560, Vexta motor BLDC, driver vexta,dan battery lippo 6 cell. Sensor imu GY-25 ini mempunyai akurasi pengukuran mencapai 1° dan merupakan sensor yang mampu mendeteksi perubahan suatu objek [4].
Dalam permasalahan tersebut Robot Exoskeleton Assitive Walker membutuhkan metode atau sistem yang dapat membuat robot tetap pada jalur dan mengontrol pergerakan motor. Maka metode yang  digunakan  disini  adalah  metode  PID.  Pengendali  PID  merupakan  hasil  dari  gabungan  tiga unsur yaitu proportional, integral dan derivative yang dapat digunakan secara bersamaan ataupun sendiri-sendiri tergantung dari respon yang diinginkan pada suatu system [5], [6].
Metode  PID controller banyak  sekali  diperlukan  untuk  keperluan  system  tertentu  seperti mengontrol  kecepatan  motor  DC,  mengontrol  suhu,  mengontrol  sudut  dan  lain  lain  [7].  Setiap kelebihan  dan  kekurangan  dari  setiap  masing  masing  unsur  P,  I  dan  D  dapat  saling  melengkapi dengan menggabungkan ketiganya secara parallel menjadi PID Controller . Unsur controller P, I dan D secara menyeluruh bertujuan untuk mempercepat reaksi suatu system, yaitu menghilangkan offset dan menghasilkan perubahan awal yang besar [8].
Pada bab selanjutnya akan dibahas mengenai apa saja yang ada pada robot ini, kemudian pada bab 3 dilakukan pengujian untuk membandingkan beberapa nilai Kp, Ki dan Kd yang nantinya pada kesimpulan  akan disimpulkan  hasil dari pebandingan nilai Kp, Ki dan Kd  yang didapatkan  untuk mengstabilkan robot Exoskeleton Asisstive Walker.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Instrumen Penelitian
Pada  penelitian  perancangan  sistem  kendali  ini    digunakan  sebuah  robot  yaitu  Exoskeleton Assistive Walker dimana robot ini digunakan untuk rehabilitasi kepada pasien yang cidera di bagian Lower Limb. Robot ini dipergunakan hanya untuk rehabilitasi.
Pada gamabar 1 bisa dilihat bahwa ini adalah robot Exoskeleton Assitive Walker  bahan utama yang di pakai adalah logam holo dan dibantu oleh 4 penggerak yaitu 4 roda  Motor Vexta BLDC dengan output 100 watt dan speed 2500 r/min  dan terdapat  2 driver motor  serta 1 baterry untuk menggerakan Motor tersebut, Baterai yang digunakan adalah baterai LiPo 6 sel 24 volt.

## Gambar 1. Exoskeleton Assitive Walker
Robot Exoskeleton Assitive Walker ini dikontrol oleh 2 motor yang terdapat di 2 roda belakang yang kemudian ada 2 driver motor untuk setiap motornya dimana kedua driver ini terhubung pada baterai LiPo 6s 24 yang nantinya akan di kontrol oleh Arduino sebagai mikrokontrollernya. Tidak lupa ada sensor IMU GY-25 yang terhubung ke arduino seperti yang terlihat pada Gambar 2 sensor ini nantinya akan berperan sebagai input sekaligus menjadi setpoint untuk menentukan sudut.

## Gambar 2. Blok Diagram Sistem Exoskeleton Assitive Walker

## 2.2. PID Controller
PID Controller merupakan hasil dari penggabungan tiga unsur yaitu proportional, integral dan derivative yang dapat digunakan secara bersamaan ataupun masing-masing sesuai kebutuhan.

## Gambar 3. Blok Diagram Kontrol PID
Pada  Gambar  3  menunjukkan  blok  diagram  kontrol    PID  yang  umum  digunakan  di  bidang industri[5].  Sistem  kendali  PID  di  penelitian  ini  berguna  untuk  mencapai  nilai  setpoint  yang diinginkan. Sehingga didapatkan persamaan dari PID controller sebagai berikut:
(1)
Persamaan (1) menjelaskan bahwasannya nilai keluaran u(t) , merupakan jumlah gain dari gain (Kp) , gain (Ki) dan gain (Kd) yang masing – masingnya dipengaruhi error (e) dalam selang waktu tertentu. Gambar 4 ini menjelaskan bahwa sistem kontrol  menggunakan sistem kontrol closed loop dimana PID bertindak seperti penggerak motor dan mengontrol kecepatan motor ketika mendapat gangguan.[9], [10]. Yang di control dari system ini adalah variable output  pada saaat menuju titik tujuan yaitu lurus konstan 10 meter. Setpoint disini  adalah setpoint dari sensor, jadi ketika motor jalan  sampai  tujuan  dan  pada  rentang  itu  terjadi  gangguan  berupa  dorongan  terhadap  robot  dan setpoint berubah maka disinilah muncul sinyal error dan selanjutnya PID bekerja mengontrol motor untuk mengembalikan robot pada setpoint awal.
Gambar 4.. Blok Diagram Sistem Kendali PID

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Membandingkan nilai Kp, Ki, Kd
Motor  Vexta  BLDC  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  di  atur  supaya  memiliki  kecepatan konstan yang rendah yaitu pada 15 rpm  agar robot dapat berjalan dengan lambat., dan perlu diingat bahwa penelitian ini bertujuan untuk mempermudah pemahaman konsep PID beserta pengaruhnya pada sistem dengan mengaplikasikannya langsung secara Real Time . Sehingga data yang digunakan disini tidak harus berupa numerik melainkan lebih kearah grafik perubahan parameter PID.
Ada 6 data yang diambil dan dari keenam gambar yang nantinya  terdapat nilai Kp, Ki dan Kd yang berbeda beda dengan kecepatan konstan motor jika lurus itu konstan 15 rpm dan dalam setiap pengujiannya setpointnya sama yaitu 0°. Pada pengujian yang dilakukan ada nilai toleransi sebesar 2°. Jadi apabila Overshoot lebih 1 sampai 2 derajat itu masih dianggap baik.
Pada Gambar 5a sampai dengan 5f merupakan Pengujian dari pencarian nilai Kp yang baik. Pemberian nilai Kp mengakibatkan rising timenya yang lama dan Overshootnya yang tinggi. Jadi disini kita mencari nilai Kp yang baik dengan cara membandingkan dari ke enam data ini mana yang Rise Time nya lebih cepat dan Overshoot nya tidak terlalu tinggi.
Gambar 5a. Grafik data Kp
Pada gambar 5a Overshoot nya 2.24° dari toleransi dan Rise Time nya 5.8 detik.

## Gambar 5b. Grafik data Kp
Pada gambar 5b. Overshoot nya lebih 2.58° dari toleransi dan Rise Time nya di angka 5.8
detik. -40 -20 0 20 40 60 80 1 205 409 613 817 1 0 21 1 2 25 14 29 1 6 33 1 8 37 2 0 41 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2 Ki=0 Kd=0 setpoint data imu Out PID Toleransi Toleransi - -100 0 100 1 221 441 661 881 11 01 1 3 21 1 5 41 1 7 61 1 9 81 2 2 01 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.1 Ki=0 Kd=0 setpoint data imu Out PID
Toleransi Toleransi-

## Gambar 5c. Grafik data Kp
Pada gambar 5c Overshoot nya adalah 2.16° dari toleransi dan Rise Time nya 4.9 detik.
Gambar 5d. Grafik data Kp
Pada gambar 5d Overshoot nya lebih 2.31° dari toleransi dan Rise Time nya 5 detik.
-50 0 50 100 1 181 361 541 721 901 1 0 81 12 61 1 4 41 1 6 21 1 8 01 1 9 81 In p u t IM U Waktu (1s) Kp= 2.2 Ki=0 Kd=0 setpoint Input IMU Out PID Toleransi Toleransi - -40 -20 0 20 40 60 80 1 179 357 535 713 891 1 0 69 1 2 47 1 4 25 16 03 1 7 81 1 9 59 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.3 Ki=0 Kd=0 Setpoint Data Imu Out PID
Toleransi Toleransi -

## Gambar 5e. Grafik data Kp
Pada gambar 5e Overshoot yang didapat yaitu lebih 2.26 °dari nilai toleransi, sedangkan Rise Time nya adalah 5 detik.

## Gambar 5e. Grafik data Kp
Pada  gambar  5f  Overshoot  yang  didapat  mencapai  2.51°, lebih  dari  nilai  toleransi  dan  nilai Rise Time nya yaitu 5.1 detik. Jadi dari pengujian ini dapat dilihat bahwa nilai Kp 2.2 memiliki Rise Time yang lebih singkat sehingga bisa lebih cepat menuju stabil dibandingkan nilai Kp yang lain bahkan nilai overshoot nya juga lebih rendah dan baik dibandingkan nilai Kp yang lain karena robot bisa lebih stabil berjalan meskipun belum ditambah nilai Ki dan Kd. Sehingga dapat ditentukan nilai Kp yang cukup baik adalah 2.2 karena Overshoot nya lebih rendah dan rising time yang cukup baik.
Langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai  Ki  yang  nantinya  akan  digabung  dengan  Kp  bisa dilihat ada enam data juga untuk mencari nilai Ki yang baik, tapi disini hanya akan ditampilkan 3 data saja. Menggabungkan nilai Kp dan Ki akan membuat robot tidak berosilasi secara terus menerus dan membuat robot lebih stabil. Dan disini untuk mencari nilai PI yang baik dilihat dari Overshoot nya  rise  time  dan  berapa  waktu  yang  dibutuhkan  robot  dari Overshoot menuju  stabil.  Langkah pengambilan  data  ini  dilakukan  sama  seperti  pengambilan  nilai  Kp.  Mengapa  demikian?  Karena metode yang digunakan adalah Trial and Error.
-50 0 50 100 1 138 275 412 549 686 823 960 1 0 97 1 2 34 1 3 71 1 5 08 1 6 45 1 7 82 1 9 19 2 0 56 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.4 Ki=0 Kd=0 Setpoint Input Imu -40 -20 0 20 40 60 80 100 1 117 233 349 465 581 697 813 929 1 0 45 1 1 61 1 2 77 1 3 93 1 5 09 1 6 25 1 7 41 1 8 57 1 9 73 2 0 89 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.5 Ki=0 Kd=0 Setpoint Input IMU Out PID
Toleransi Toleransi -

## Gambar 6a. Grafik data Ki
Pada Gambar 6a mengalami Overshoot sebesar 1.6°, lalu Rise Time nya 2.2 detik, dan waktu yang dibutuhkan untuk stabil setelah overshoot adalah 0.5 detik.
Gambar 6b. Grafik data Ki
Pada Gambar 6b terjadi Overshoot sebesar 1.05°, Rise Time nya adalah 2.2 detik, serta waktu yang dibutuhkan untuk mencapai stabil setelah Overshoot yaitu 0.5 detik.
-40 -20 0 20 40 60 80 1 118 235 352 469 586 703 820 937 10 54 1 1 71 1 2 88 1 4 05 1 5 22 1 6 39 1 7 56 1 8 73 In p u t Imu Waktu (1s) Kp=2.2 Ki=0.2 Kd=0 Setpoint Input Imu Out PID
toleransi toleransi - -40 -20 0 20 40 60 80 1 155 309 463 617 771 925 1 0 79 1 2 33 1 3 87 1 5 41 1 6 95 1 8 49 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.2 Ki=0.4 Kd=0 Setpoint Input imu Out PID
toleransi toleransi -

## Gambar 6c. Grafik data Ki
Lalu  Pada Gambar 6c terjadi  Overshoot  sebesar 1.11° dengan  Rise Time.2 detik dan waktu yang dibutuhkan untuk stabil  setelah  overshoot adalah 0.4 detik yang mana dari  ketiga data yang ditampilkan ditentukan nilai Ki yang terbaik adalah 0.6.
Langkah terakhir adalah mencari nilai Kd yang berfungsi untuk meningkat respon system pada saat digabungkan juga dengan nilai Kp dan Ki supaya didapatkan waktu tercepat untuk mencapai stabil  setelah  overshoot.  Disini  dilakukan  6  kali  pengujian  yang  cara  pengujiannya  sama  persis seperti mencari nilai Kp dan Ki dan 6 data yang  sudah tercatat tapi disini hanya 3 data saja yang akan ditampilkan.
Gambar 7a. Grafik data Kd -40 -20 0 20 40 60 80 1 156 311 466 621 776 931 10 86 1 2 41 1 3 96 1 5 51 1 7 06 1 8 61 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.2 Ki=0.6 Kd=0 setpoint Input Imu Out PID toleransi toleransi - -40 -20 0 20 40 60 80 1 141 281 421 561 701 841 981 1 1 21 1 2 61 14 01 1 5 41 1 6 81 1 8 21 In p u t IM U Waktu (1s) Kp=2.2 Ki=0.6 Kd=0.7 setpoint Input Imu Out PID
toleransi toleransi -
Pada  Gambar  7a. Overshoot yang  didapat  sebesar  1.04°,  rise  time  2.1  detik  dan  waktu  yang dibutuhkan untuk stabil setelah Overshoot sangat cepat yaitu 0.3 detik.
Gambar 7b. Grafik data Kd
Pada Gambar 7b. Overshoot nya mencapai 1.03° dengan Rise Time 2.5 detik dan waktu untuk mencapai stabil cukup cepat 0.5 detik.
Gambar 7c. Grafik data Kd
Lalu yang terakhir pada Gambar 7c. Overshoot nya mencapai 1.04° dan ada Undershoot sebesar -1.17°, lalu Rise Time nya  nya adalah 2.3 detik dengan waktu  untuk  mencapai  stabil  yang cukup cepat 0.5 detik. Jadi dengan ini ditentukan bahwa nilai Kd yang terbaik untuk membuat robot stabil adalah 0.7. Dengan membandingkan beberapa nilai Kp, Ki dan Kd di tentukanlah nilai Kp = 2.2, Ki = 0.6, dan Kd = 0.7 sebagai  nilai PID yang bisa membuat  robot Exoskeleton Assitive Walker ini berjalan dengan lebih stabil.
-40 -20 0 20 40 60 80 1 164 327 490 653 816 979 1 1 42 1 3 05 14 68 1 6 31 1 7 94 In p u t IM U Waktu(1s) Kp=2.2 Ki=0.6 Kd=0.9 Setpoint Input imu Out PID toleransi toleransi - -50 0 50 100 1 163 325 487 649 811 973 1 1 35 1 2 97 1 4 59 1 6 21 1 7 83 In p u t IM U Waktu(1s) Kp=2.2 Ki=0.6 Kd=1.1 Setpoint Input imu Out PID
toleransi toleransi -

## 3.2. Mencari Nilai Setpoint
Pada Gambar 8 ini kita bisa menempatkan robot pada tengah tengah garis lalu setpoint kita atur 0° dan arahkan robot ke sudut  yg sudah tertulis di kertas , sudut yang tertulis di kertas adalah sudut 0°, 10°, 20°, 30°, 45°, 60° dan 90° di pengujian kali ini imu yang ada pada robot di arahkan pada sudut 0° lalu misalkan robot digeser ke arah 30°, robot akan kembali ke setpoint 0° dalam pengujian ini hanya mengambil sample sudut 30°, 60°, 90°.

## Gambar 8. Acuan Sudut
Gambar  9a  adalah    grafik  yang  ditampilkan  disaat  setpoint  0°  ,  robot  di  gerakkan  manual menuju 30° dan kembali ke 0° dengan rentang waktu untuk kembali ke setpoint hanya 2 detik.

## Gambar 9a. Grafik data dari sudut 30°ke 0°
Gambar 9b adalah grafik yang ditampilkan disaat setpoint 0° robot di gerakkan manual menuju 60° dan kembali ke 0°. Rentang waktu yang dibutuhkan untuk mencapai setpoint 5 detik. 0 20 40 60 80 1 407 813 1 2 19 N ilai Sen so r Waktu(1s) 30° Input Imu OutPID Setpoint

## Gambar 9b. Grafik data dari sudut 60° ke 0°
Gambar 9c adalah grafik yang ditampilkan saat setpoint 0° digerakkan manual menuju 90° dan kembali ke 0°. Rentang waktu yang dibutuhkan untuk mencapai setpoint adalah 6,5 detik. Semua Kp, Ki dan Kd pada pengujian setpoint ini adalah Kp =2.2, Ki =0.6 dan Kd =0.7.
Gambar 9c. Grafik data dari sudut 90° ke 0°

## 4. KESIMPULAN
Sistem kendali untuk mencapai setpoint telah dirancang menggunakan PID. Digunakan juga metode trial and error untuk menentukan nilai nilai gain yang cukup stabil pada sistem kendali PID dengan hasil Kp= 2.2, Ki = 0.6, Kd = 0.7. Nilai-nilai gain tersebut berhasil mengontrol motor untuk mencapai setpoint yang diinginkan dimana didapatkan nilai Overshoot yang kecil, Rise Time yang cukup  cepat  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  setpoint  yang  lebih  cepat  dibanding percobaan percobaan yang lain. Lalu pada pengujian kedua dimana Setpoint telah di set ke 0° lalu diarahkan ke sudut  yang berbeda beda dengan nilai  gain  dari Kp,  Ki dan Kd yang sama hasilnya hampir akurat dengan waktu tempuh yang berbeda - beda untuk menuju setpoint.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “RANCANG_BANGUN_ROBOT_PEMADAM_API_BERODA_DENGAN_NAV”.
-20 0 20 40 60 80 100 120 140 1 278 555 832 N ilai Se n so r Waktu(1s) 60° Input imu OutPID Setpoint -50 0 50 100 150 1 293 585 877 1 1 69
N ilai Se n so r Waktu(1s) 90° Input imu OutPID Setpoint
[2]  T.  Wang dkk. ,  “A  Review  on  the  Rehabilitation  Exoskeletons  for  the  Lower  Limbs  of  the Elderly and the Disabled,” Electronics (Switzerland) , vol. 11, no. 3. MDPI, Feb 01, 2022. doi: 10.3390/electronics11030388.
[3]  A. Singla, G. S. Virk, B. Singh Rupal, dan G. Singh Virk, “Lower Limb Exoskeletons: A Brief Review 76 PUBLICATIONS 435 CITATIONS SEE PROFILE Lower Limb Exoskeletons: A
Brief Review,” 2016. [Daring]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/283532445
[4]  Abu  Hatim  Kurniawan  dan  Muhammad  Rivai,  “Sistem  Stabilisasi  Nampan  Menggunakan IMU Sensor dan Arduino Nano,” JURNAL TEKNIK ITS, vol. Vol.7, 2018.
[5]  Danu Wisnu, Arif Wahjudi, dan Hendro Nurhadi, “Perancangan Sistem Kontrol  PID Untuk Pengendali Sumbu AzimuthTurretPada Turret-gunKaliber 20mm,” JURNAL TEKNIK ITS , vol. Vol. 5, 2016.
[6]  Mohammad Irfa’anul Ma’arif, Fauzi Imaduddin Adhim, dan Fivitria Istiqomah, “Implementasi Metode  Pid  untuk  Mengontrol  Posisi  Motor  Servo  pada  Sistem  Sortir  Berat  Adonan,” JURNAL TEKNIK ITS , vol. Vol.10, 2021.
[7]  H.  Wicaksono  dan  J.  Pramudijanto,  “Kontrol  PID  Untuk  Pengaturan  Kecepatan  Motor  DC
Dengan Metode Tuning Direct Synthesis,” 2004. [Daring]. Available:
http://puslit.petra.ac.id/journals/electrical/
[8]  R.  Arindya,  “PENALAAN  KENDALI  PID  UNTUK  PENGENDALI  PROSES,”  Seminar Nasional Cendekiawan, 2015.
[9]  Indro Zaini, Handry Khoswanto, dan Felix Pasila, “Prototipe Balancing Robot Dengan Metode Kendali PID,” Jurnal Teknik Elektro, vol. Vol. 10, 2017.
[10]  W. Purbowaskito dan C.-H. Hsu, “Sistem Kendali PID untuk Pengendalian Kecepatan Motor Penggerak  Unmanned  Ground  Vehicle  untuk  Aplikasi  Industri  Pertanian,” JURNAL INFOTEL , vol. 9, no. 4, hlm. 376, Nov 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.253.