Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Desain dan Komparasi Kontrol … (Safah T.A., dkk.)

## Desain dan Komparasi Kontrol Kecepatan Motor DC
Safah Tasya Aprilyani¹, Irianto Irianto², Epyk Sunarno 3 Program Studi Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 1 Program Studi Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2 Program Studi Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 3 *safahaprilya@gmail.com¹, irianto@pens.ac.id², epyk@pens.ac.id 3

## ABSTRACT
The use of control is very necessary for regulating DC motor speed. In DC motor speed regulation, one type of control used is Proportional Integral (PI) control. The 4 types of methods for PI control used are the Ziegler Nichole method, Chien Servo 1, Chien Regulator 1, and analytical calculations that have been obtained from existing data. However, the control with PI 4, the method used as a comparison, has a stable speed response time that tends to be slow both from the value of the settling time,  rise  time,  and  steady-state.  Therefore,  the  4  PI  control  methods  were  compared  with  the  use  of  fuzzy  control.  In comparing the 4 PI control methods and fuzzy control, there are several parameters as a comparison, namely maximum overshoot, steady-state, rise time, and settling time. The result of this comparison is that fuzzy control can produce better performance when compared to the 4 methods of PI control. Fuzzy control has a rise time value of 0.015 seconds, settling time value of 0.025 seconds with a speed of 2900 rpm, and a steady-state error of 3.33% without overshoot and oscillation.
Keywords : Buck Converter, DC Motor, DC Motor Speed, Fuzzy Logic Control

## INTISARI
Penggunaan kontrol sangat diperlukan dalam pengaturan kecepatan motor DC. Dalam pengaturan kecepatan motor DC, salah satu jenis kontrol yang digunakan adalah kontrol Proportional Integral (PI). Untuk 4 jenis metode pada kontrol PI yang digunakan adalah metode Ziegler Nichole, Chien Servo 1, Chien Regulator 1 dan perhitungan secara analitik yang telah diperoleh dari data yang sudah ada.  Namun kontrol dengan PI 4 metode yang digunakan  sebagai pembanding memiliki waktu respon kecepatan saat stabil cenderung lambat baik dari nilai settling time, rise time dan steady state . Maka dari itu dilakukan komparasi antara 4 metode  kontrol  PI  dengan  penggunaan  kontrol fuzzy .  Dalam  membandingkan  antara  4  metode  kontrol  PI  dan  kontrol fuzzy terdapat beberapa parameter sebagai perbandingan yaitu maximum overshoot, steady state, rise time dan settling time . Hasil dari perbandingan tersebut adalah kontrol fuzzy dapat menghasilkan performa lebih baik jika dibandingkan dengan 4 metode pada kontrol PI. Kontrol fuzzy memiliki nilai rise time sebesar 0,015 detik, nilai settling time sebesar 0,025 detik dengan kecepatan sebesar 2900 rpm serta error steady state sebesar 3,33% tanpa adanya overshoot dan osilasi.
Kata kunci: Kecepatan Motor, Kontrol Fuzzy , Konverter Buck , Motor DC

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan  kontrol  sangat  diperlukan  dalam mengatur kecepatan motor . Kecepatan motor DC pada skala  kecil  harus  dikontrol  agar  kecepatan  konstan walaupun  beban  yang  digunakan  berubah-ubah. Kontrol PI merupakan kontrol yang sangat dikenal di ranah industri. Kontrol PI termasuk dalam kontrol yang menggunakan perhitungan secara konvensional. Dalam penggunaan kontrol ini, diperlukan pengaturan nilai Kp dan  Ki  secara manual dan  memakan  waktu  kontrol yang  cukup  lama.  Pada  kontrol  PI,  untuk  mencapai
kondisi  kestabilan  dari  sistem  kontrol  membutuhkan settling  time yang  cenderung  cukup  lama  sampai kontrol dalam keadaaan konstan. Oleh karena itu untuk pengaturan  yang  lebih  efisien,  dapat  menggunakan kontrol fuzzy .  Penggunaan  kontrol fuzzy termasuk  ke dalam  kategori smart  control .  Sehingga  kecepatan motor  akan  dapat  terkontrol  secara  otomatis menggunakan metode logika fuzzy .
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Dengan  adanya  kontrol  secara  konvensional  maupun secara  smart  kontrol,  kedua  kontrol  tersebut  dapat dilihat  perbandingannya.  Dalam  membandingkan kedua kontrol tersebut, dapat memperhatikan beberapa parameter  sebagai  perbandingan  yaitu maximum overshoot,  steady  state,  rise  time dan settling  time . Untuk  metode  yang  digunakan  sebagai  pembanding dalam kontrol PI adalah 4 jenis metode, yaitu metode Ziegler Nichole, Chien Servo 1, Chien Regulator 1 dan perhitungan  secara  analitik  yang  telah  diperoleh  data performa sebelumnya.
Dengan adanya kontrol fuzzy sebagai pembanding sistem kontrol PI, hasil kontrol yang diharapkan pada kontrol fuzzy adalah  dapat  memberikan  performa kontrol  yang  memiliki  nilai settling  time lebih  cepat tanpa adanya overshoot dan osilasi agar kontrol dapat bekerja  dengan  maksimal  dan  motor  DC  dapat bergerak dengan stabil.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Motor DC
Motor DC adalah suatu perangkat yang mengubah energi  listrik  menjadi  energi  kinetik  atau  gerakan ( motion ).  Motor  DC  ini  juga  dapat  disebut  sebagai Motor Arus Searah. Motor DC menghasilkan sejumlah putaran per menit atau biasanya dikenal dengan istilah RPM  ( Revolutions  per  minute )  dan  dapat  dibuat berputar  searah  jarum  jam  maupun  berlawanan  arah jarum jam, apabila polaritas listrik yang diberikan pada motor DC tersebut dibalikan.
Prinsip kerja motor DC menggunakan fenomena elektromagnet  untuk  bergerak.  Ketika  arus  listrik diberikan  ke  kumparan,  permukaan  kumparan  yang bersifat  utara  akan  bergerak  menghadap  ke  magnet yang  berkutub  selatan  dan  kumparan  yang  bersifat selatan  akan  bergerak  menghadap  ke  utara  magnet. Saat    kutub  utara  kumparan  bertemu  dengan  kutub selatan  magnet  ataupun  kutub  selatan  kumparan bertemu dengan kutub utara magnet, maka akan terjadi saling  tarik  menarik  yang  menyebabkan  pergerakan kumparan berhenti.
B. Buck Converter Buck  Converter merupakan  penurun  tegangan yang mengkonversikan tegangan masukan DC menjadi tegangan DC lainnya yang lebih rendah. rangkaian ini terdiri  terdiri  atas  satu  saklar  aktif  (MOSFET),  satu
saklar pasif (diode), kapasitor dan induktor sebagai tapi keluarannya.Untuk tegangan kerja yang rendah, saklar pasif  (dioda)  sering  diganti  dengan  saklar  aktif (MOSFET)  sehingga  susut  daya  pada  saklar  bisa dikurangi. Apabila menggunakan 2 saklar aktif, kedua saklar  ini  akan  bekerja  secara  bergantian,  dan  hanya
ada satu saklar yang menutup setiap saat.
Gambar 1. Rangkaian Buck Converter
Cara  kerja  rangkaian  buck  converter  terbagi menjadi 2 kondisi. Saat saklar dalam kondisi ON, maka dioda terbias mundur sehingga arus induktor mengalir menuju  beban  dan  menjadikan  tegangan  induktor bernilai positif. Karena perubahan arus adalah konstan positif, maka arus naik secara linier. Saat saklar dalam kondisi  OFF,  maka  dioda  menjadi  bias  maju  yang menyebabkan  arus  induktor  akan  mengalir  ke  sisi beban
Gambar 2. Gelombang tegangan induktor dan arus induktor
C. Kontrol Fuzzy Konsep  teori fuzzy yang  pertama  kali diperkenalkan oleh L.A. Zadeh pada tahun 1965 berupa teori  Himpunan Fuzzy ( Fuzzy  Set ).  Pada  himpunan klasik,  nilai  keanggotaan  bersifat jelas artinya  masuk dalam anggota (bernilai 1) atau tidak (bernilai 0). Suatu elemen  dalam  sebuah  semesta  untuk  himpunan fuzzy sifat  keanggotaannya  samar.  Himpunan fuzzy berisi
MOSFET D C R L Vs Vo
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Desain dan Komparasi Kontrol … (Safah T.A., dkk.)
elemen-elemen  yang  mempunyai  nilai  keanggotaan yang bervariasi dalam suatu himpunan. Ada beberapa hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami  sistem fuzzy, yaitu:
1. Variabel fuzzy
Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy . Contoh: umur, temperatur, permintaan, dsb.
2. Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy .
3. Semesta pembicaraan
Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy ..
4. Domain Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy .
Berbeda dengan sistem kontrol biasa, harga yang dihasilkan didefinisikan secara pasti atau dengan istilah lain  hanya logic 0  dan  1.  Pada  sistem  logika fuzzy kontrol yang bekerja antara 0 dan 1 dapat didefinisikan, sehingga  kontroler  dapat  bekerja  seperti  sistem  saraf manusia  yang  bisa  merasakan  lingkungan  eksternal yaitu  kurang,  agak,  biasa,  sangat  atau  bahkan pengaburan.
Dalam perancangan kontroler yang berbasis fuzzy mempunyai  beberapa  tahap  sebelum  ke plant . Tahapan-tahapan tersebut yaitu fuzzy fikasi, penentuan rule base beserta data base kemudian di fuzzy fikasi.
Gambar 3. Struktur Umum Fuzzy Controller

## III. METODE PENELITIAN
Tahap  pertama  dalam  penelitian  adalah perencanaan  sistem,  dalam  tahap  ini  adalah  berupa pembuatan  blok  diagram.  Untuk  blok  diagram  yang digunakan adalah seperti pada gambar di  bawah ini.
Gambar 4. Blok Diagram Sistem Secara Umum Pada  gambar  menjelaskan  bahwa  tegangan sumber  berupa  tegangan  AC  sebesar  220  Volt diturunkan  menjadi  15  Volt  menggunakan  trafo  step down. Tegangan AC sebesar 15 Volt diubah menjadi teganagn DC sebesar 20 Volt menggunakan full wave rectifier  uncontrolled yang  ditambahkan  kaapasitor. Tegangan  output  yang  dihasilkan rectifier akan menjadi sumber dari buck converter . Rangkaian buck converter berfungsi  sebagai  regulator  tegangan  yang menghasilkan tegangan konstan sebesar 12 Volt yang digunakan sebagai tegangan input pada motor DC 12 Volt.
Untuk  jenis  kontrol  yang  digunakan  adalah kontrol  logika fuzzy yang  akan  dibandingkan  dengan kontrol PI yang menggunakan 4 metode berupa metode analitik, chien servo 1, chien regulator 1, dan ziegler nichole. Berdasarkan blok diagram diatas perencanaan dan pembuatan sistem pada proyek akhir ini meliputi : 1. Pengujian respon kecepatan pada motor dc.
2. Perencanaan dan pembuatan program kontrol fuzzy

## A. Pengujian Respon Kecepatan Motor DC
Pada  tabel  1  merupakan  hasil  pengujian  respon kecepatan  motor  dc  dengan  menggunakan  tegangan input dari buck  converter. Dimana  hasil  dari  respon kecepatan  ini  digunakan  sebagai  perancangan  pada kontrol fuzzy.
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Tabel 1. Data Open Loop Motor DC
Dari tabel diatas, dapat diperoleh grafik hasil pengujian sebagai berikut.
Gambar 5. Grafik Open Loop Motor DC

## B. Perancangan Kontrol fuzzy
Perencanaan  dan  pembuatan  program  kontrol fuzzy dilakukan  agar  mendapatkan  kemudahan  dalam membuat program close loop . Sesuai pada penjelasan bab  II  sub-bab fuzzy logic control ,  pembuatan fuzzy logic control membutuhkan penentuan tahapan sebagai berikut :
1. Penentuan  berapa input yang  akan  diolah  pada inference sistem fuzzy . 2. Menentukan  batasan  pada membership function pada input yang ditentukan.
Gambar 6. Grafik Membership Function Error
Gambar 7. Grafik Membership Function Delta Error
3. Menentukan set point dan present value untuk pembacaan  yang  akan  diolah  pada  proses fuzzy fikasi.
4. Menentukan rule base dan metode rule base .
Tabel 2. Perencanaan Rule Base Fuzzy
5. Menghitung nilai de fuzzy fikasi sebagai keluaran.
Pada rule base dapat  menghasilkan crips yang akan masuk pada tahap defuzzyfikasi . Defuzzyfikasi harus ditentukan pemilihan metode untuk mengeluarkan hasil perhitungan pada rule base . Pada program ini hasil rule base ditentukan menggunakan weighted average metode .  Hasil dari  metode  ini  merupakan defuzzy .Hasil  dari defuzzy ini dibatasi dengan nilai yang diinginkan, pada program ini direncanakan batasan maksimal hasil defuzzy tidak  lebih  dari  12  dan  batasan minimal  adalah  0.  Hasil defuzzy ini  akan dikonfersi  menjadi  pengaturan  PWM  pada program  sehingga  dapat  mengatur  proses switching mosfet  dan  dapat  mengatur  kecepatan motor DC.
D Vout (V) Vop (V) RPM 20 3,96 4,22 1064 30 5,82 6,46 1751 40 7,6 8,48 2253 50 9,4 10,2 2663 60 11,22 11,4 2888 70 13,16 13,1 3216 0 2 4 6 8 10 12 14 1064 1751 2253 2663 2888 3216 Te ga ng an O ut pu t ( V) Kecepatan
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Desain dan Komparasi Kontrol … (Safah T.A., dkk.)

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Integrasi pada Hardware
Pengujian  pada hardware dilakukan  dengan melakukan  pemrograman  kontrol fuzzy pada ARMSTM32F4.  Dari  pemrograman  tersebut, fuzzy yang  digunakan  menggunakan  12 rule  base. Untuk nilai set point pada kecepatan motor dc adalah sebesar 3000 rpm. Data perngujian yang dibaca melalui layar LCD adalah data nilai adc tegangan (adcV), nilai adc arus  (adcI),  nilai  tegangan output (Vout),  nilai  arus output (Iout), nilai PWM dan kecepatan motor (rpm). Data  yang  telah  terbaca  melalui  lcd  selanjutnya dikirimkan  melalui bluetooth agar  mengetahui  grafik kecepatan  dari  setiap  pembacaan.  Data  mengalami perubahan pembacaan setiap 1 detik. Berikut ini data hasil pembacaan pada bluetooth HC-05 menggunakan software Telemetry Viewer.
Gambar 8. Grafik Kecepatan Motor DC disertai Kontrol Fuzzy pada Pengujian Hardware
Untuk  grafik  kecepatan  motor  dc,  dapat  dilihat pada kondisi awal kecepatan motor senilai 0 rpm dan mengalami  kenaikan  hingga  berada  konstan  pada kecepatan sebesar 2945 rpm. Dari grafik tersebut dapat dilihat  bahwa  kontrol fuzzy telah  bekerja  mendekati nilai set point sebesar 3000 rpm.

## B. Simulasi Kontrol fuzzy pada Simulink Matlab
Sistem dengan kontrol fuzzy bertujuan agar sistem yang  terdapat  dalam  rangkaian  tetap  dalam  keadaan stabil.  Dalam  sistem  ini  juga  memiliki  tujuan  agar kecepatan motor dc dapat sesuai dengan set point yang diharapkan.Untuk  rangkaian  sistem  dengan  kontrol
dapat dilihat pada Gambar 9 dan grafik respon motor DC dengan kontrol dapat dilhat pada Gambar 10.
Gambar 9. Rangkaian Simulasi Sistem Kontrol Fuzzy dengan Simulink Matlab
Gambar 10. Grafik Kecepatan motor DC disertai Kontrol Fuzzy melalui Simulasi Simulink Matlab
Dari  grafik  sistem  yang  disertai  kontrol menghasilkan  nilai rise  time =  0,085  detik  dan  nilai settling time = 0,2 detik. Saat sistem disertai kontrol, maka kecepatan motor DC sesuai dengan nilai set point yang  diharapkan  yaitu  kecepatan  3000  rpm  dan tegangan yang terbaca sebesar 11,3 Volt.

## C. Simulasi Kontrol fuzzy pada Simulink Matlab dan Disertai Gangguan
Rangkaian  sistem  dengan  kontrol  yang  disertai gangguan  bertujuan  untuk  mengetahui  grafik kecepatan  motor  DC  saat  diberi  gangguan  dapat kembali ke keadaan semula atau tidak. Jika kecepatan tidak dapat kembali, maka kontrol fuzzy tidak bekerja. Untuk  gambar  rangkaian  dari  sistem  dengan  kontrol fuzzy yang disertai gangguan dapat dilihat dari gambar 11  dan  grafik  respon  motor  DC  dapat  dilihat  dari Gambar 12.
0 1000 2000 3000 4000 1 13 25 37 49 61 73 85 97 10 9 12 1 13 3 14 5 15 7 16 9 18 1 K ec ep at an ( R P M ) Waktu (detik) Kecepatan Motor
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Gambar 11. Rangkaian Simulasi Sistem dengan Kontrol Fuzzy disertai Gangguan menggunakan Simulink Matlab
Gambar 12. Grafik Kecepatan Motor DC dengan Kontrol Fuzzy disertai Gangguan menggunakan Simulasi Simulink Matlab
Dari grafik respon motor DC dengan kontrol fuzzy yang disertai gangguan, dapat dilihat nilai rise time = 0,085 detik dan nilai settling time = 0,2 detik. Saat 0,5 detik  motor  diberi  gangguan,  nilai  rpm  motor mengalami  penurunan  dari  3000  rpm  menjadi  2500 rpm. Namun saat 0,55 detik, kecepatan motor kembali pada  keadaan  stabil  sebesar  3000  rpm  dan  nilai tegangan yang terbaca adalah 11,8 Volt.
D. Perbandingan    Hasil  Respon  Motor  DC  antara Kontrol  Fuzzy  dengan  Kontrol  PI  4  Metode (Analitik, Chien Servo 1, Chien Regulator 1 dan Ziegler Nichols) dengan Menggunakan Simulink Matlab
Untuk  memperoleh  hasil  respon  motor  DC dengan  beberapa  kontrol,  maka  betuk  rangkaian dirubah  berupa  permodelan transfer  function .  Dalam rangkaian transfer  function parameter  dari  setiap kontrol dimasukkan sesuai perhitungan untuk kontrol PI dan untuk kontrol fuzzy dimasukkan sesuai dengan parameter saat rangkaian close loop. Bentuk rangkaian permodelan  dapat  dilihat  pada  gambar  13  dan  hasil
respon  serta  perbandingan  tiap  kontrol  dapat  dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Rangkaian Transfer Function dari Beberapa Kontrol menggunakan Simulink Matlab
Gambar 14. Grafik Kecepatan dari Beberapa Kontrol dalam Rangkaian Transfer Function
Tabel 3. Hasil Perbandingan Kontrol Fuzzy dan PI 4 Metode menggunakan Simulink Matlab
Metode Kontrol Setpoint (RPM) Steady State (RPM) Rise Time (detik) Settling Time (detik) Error Steady State (%) Tanpa Kontrol 3000 2400 0,09 1 20 Analitik 3000 3000 0,04 0,14 0 Chien Servo 1 3000 3000 0,06 0,8 0 Chien Regulator 1 3000 3000 0,05 0,5 0 Ziegler Nichols 3000 3000 0,04 0,4 0 Fuzzy 3000 2900 0,015 0,025 3,3333
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Dari  grafik  dan  tabel  dapat  dilihat  bahwa  untuk kontrol  yang  memiliki  respon  paling  cepat  dalam kondisi stabil adalah kontrol fuzzy , karena telah stabil saat  waktu  0,025  detik  dengan  kecepatan fuzzy stabil sebesar 2900 rpm.
E. Perbandingan  Hasil  Respon  Motor  DC  antara Kontrol  Fuzzy  dengan  Kontrol  PI  4  Metode (Analitik, Chien Servo 1, Chien Regulator 1 dan Ziegler  Nichols)  yang  disertai  Pemberian Gangguan  dengan  Menggunakan  Simulink Matlab
Penambahan gangguan pada rangkaian bertujuan untuk mengetahui apakah kontrol dalam keadaan stabil ataupun  kontrol  tealh  bekerja.  Hasil  dari  rangkaian kontrol  dapat  dilihat  pada  Gambar  15  dan  gambar grafik dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 15. Rangkaian Transfer Function dari Beberapa Kontrol disertai dengan Gangguan
Gambar 16. Grafik Kecepatan dari Beberapa Kontrol dalam Rangkaian Transfer Function menggunakan Simulink Matlab
Tabel 4. Hasil Perbandingan Kontrol Fuzzy dan PI 4 Metode menggunakan Simulink Matlab disertai Gangguan
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  respon yang paling cepat kembali pada kondisi stabil setelah diberi  gangguan  adalah  pada  kontrol fuzzy. Kontrol fuzzy memiliki  waktu  kembali  dalam  keadaan  stabil setelah  0,03  detik  gangguan  berjalan  dan  kecepatan kembali stabil pada nilai sebesar 2900 rpm.

## V. KESIMPULAN
Setelah dilakukan berbagai tahapan proses dalam penelitian  ini  guna  mencapai  tujuan  yang  dituliskan pada  perumusan  masalah  dengan  melakukan perencanaan,  pembuatan,  pengujian  alat  dan pembahasan  antara  teori  dan  praktek    dapat disimpulkan  bahwa  perbandingan  antara  beberapa kontrol  PI  yang  menggunakan  4  metode  (Analitik, Chien Servo 1, Chien Regulator 1 dan Ziegler Nichols) dengan  kontrol fuzzy maka  diperoleh  hasil  bahwa kontrol fuzzy memiliki  performa respon  lebih  cepat 0,03 detik setelah diberi gangguan. Serta pada kontrol fuzzy menghasilkan nilai rise time sebesar 0,015 detik, nilai settling  time sebesar  0,025  detik  serta  terdapat error  steady  state sebesar  3,33%  dengan  kecepatan motor dc sebesar 2900 rpm tanpa adanya overshoot dan osilasi.
Metode Kontrol Sebelum Gangguan (RPM) Setelah Gangguan (RPM) Waktu jeda kembali Stabil (detik) Error Steady State (%) Tanpa Kontrol 2400 2000 tidak stabil 16,66667 Analitik 3000 3000 0,15 0 Chien Servo 1 3000 3000 0,5 0 Chien Regulator 1 3000 3000 0,2 0 Ziegler Nichols 3000 3000 0,25 0 Fuzzy 2900 2900 0,03 0
Jurnal ECOTIPE , Vol. 7, No.2, Oktober 2020, Hal. 127-134 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti ( SINTA 4 ), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI : 10.33019/jurnalecotipe.v7i2.1886
Desain dan Komparasi Kontrol … (Safah T.A., dkk.)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mohamad Nadif, Suryono. (2015). Aplikasi Fuzzy
Logic  untuk  Pengendali  Motor  DC  Berbasis Mikrokontroler  ATMega8535  dengan  Sensor Photodioda. Jurnal Teknik Elektro Vol. 7 No. 2.
[2] Qory  Hidayati,  Mikail  Eko  Prasetyo.  (2016). Pengaturan  Kecepatan  Motor  DC  dengan Menggunakan  Mikrokontroler  Berbasis Fuzzy - PID. Jurnal Teknologi Terpadu Vol 4 No.1.
[3] Bobby Fisher Butar Butar. (2015). Pemodelan dan Kendali Fuzzy pada DC Drive. SETRUM Volume
4 No. 1.
[4] Pahrudin  Hasibuan,  Muhammad  Ashari  , Soebagio. (2007). Kendali Kecepatan Motor DC
Shunt dengan Kontrol fuzzy ler dan Fuzzy Curent Limitter. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi
Informasi 2007 (SNATI 2007).
[5] M.  Muruganandam,  M.  Madheswaran.  (2009). Modeling  and  simulation  of  modified  kontrol fuzzy ler  for  various  types  of  DC  motor  drives.
IEEE.
[6] Faisal  Wahab,  Arif  Sumardiono,  Adnan  Rafi  Al Tahtawi,  Agus  Faisal  Aziz  Mulayari.  (2017).
Desain  dan  Purwarupa  Kontrol fuzzy untuk Pengendalian  Suhu  Ruangan. Jurnal  Teknologi Rekayasa, Vol. 2, No. 1, Juni 2017, Hal. 1-8 .
[7] Hendri D. Putra, Matias K. Kelviandy, Bintang E. Putera.  (2018).  Penerapan  Kontrol Fuzzy Logic
Berbasis  Matlab  Pada  Perangkat  Mesin  Cuci. Jurnal Multinetics Vol. 4 No. 2.
[8] Helmy  Mukti  Himawan,  Onny  Setyawati,  Hadi Suyono.  (2016). Pemodelan  Kontrol fuzzy untuk Pengendali  PWM  pada  Buck  Converter. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 1.
[9] Hendro  Rosyidi  Setiyawan  ,  Widyono  Hadi  , Triwahju Hardianto. (2017). Sistem Kontrol Fuzzy Logic  pada  Generator  DC  Penguatan  Terpisah Berbasis Arduino UNO R3. Berkala Sainstek  Vol. 1, Hal 55-60.
[10] Sri  Kusumadewi  dan  Hari  Purnomo.  Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. 2010.
[11] Zhanggischan  dan  Zuhal.  Prinsip  Prinsip  Dasar Elektroteknik . Jakarta:  PT  Gramedia  Pustaka Utama. 2004.