## Implementasi Metode Deteksi Friksi Statik pada Katup Kontrol menggunakan Pencocokan Elips pada
Standar IEC 61499
1 Tiar C. Wardaya, 1 Awang N.I. Wardana *) & 1 Nazrul Effendy
1 Departemen Teknik Nuklir dan Teknik Fisika
Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
(corresponding author) awang.wardana@ugm.ac.id *)

## Abstrak
Sistem  otomasi  di  industri menuntut  untuk  dilakukan  proses  perbaikan,  pemantauan, dan pembaharuan yang dilakukan secara rutin.  Hal tersebut dilakukan  untuk menjaga agar  operasi  di  pabrik  dapat  dengan  baik  yang  salah  satunya  ditentukan  dengan performansi dari performa dari kalang kendali. Baik buruknya performa kalang kendali proses dapat mempengaruhi kualitas, kuantitas produk maupun operasional yang sangat berimplikasi kuat pada aspek ekonomi produksi pabrik. Permasalahan yang sering terjadi pada  kalang  kendali  proses  adalah  osilasi  tidak  linier  akibat  katup  kontrol  yang mengalami  friksi  statik.  Dampak  kerusakan  alat  dan  variabilitas  proses  akibat  katup kontrol  yang  mengalami  friksi  statik  membuat  deteksi  dini  secara  aktif  dibutuhkan. Pengembangan  deteksi  friksi  statik  secara  online  dan  cepat  membutuhkan  teknologi yang memadai. Standar IEC 61499 merupakan salah satu teknologi yang memungkinkan untuk  digunakan  dalam  sistem  otomasi  di  industri  agar  menjadi  lebih  fleksibel  dan terdistribusi.  Makalah  ini  menjelaskan  implementasi  metode  deteksi  friksi  statik pencocokan  elips  secara  online  menggunakan  jendela  digital  yang  bergerak  yang diimplementasikan  dengan  menggunakan  blok  fungsi  berbasis  standar  IEC  61499. Adanya  friksi  statik  ditandai  dengan  hasil  kuantifikasi  nilai  indeks  friksi  statik  yang membentuk grafik kontinu (konvergen) positif. Hasil validasi menunjukkan bahwa  blok fungsi  yang  dikembangkan  menghasilkan  dengan  akurasi  minimum  sebesar  68,37% untuk deteksi variabel proses yang tidak mengalami friksi statik dan akurasi minimum sebesar 98,86% untuk deteksi variabel proses yang mengalami friksi statis.
Kata Kunci:  Friksi statik, pencocokan elips, IEC 61499, deteksi online.

## 1 Pendahuluan
Implikasi performa sistem kendali pabrik di industri proses cenderung sebanding dengan efeknya pada aspek ekonomi dan lingkungan [1]. Berdasarkan survei, 20-30% performa kalang  kendali  terdegradasi  oleh  osilasi  nonlinier  yang  sering  kali  diakibatkan  karena friksi  statik  pada  katup  kontrol  [2,3].  Friksi  statik  pada  katup  kontrol  berpotensi menyebabkan  inefisiensi  proses  dan  variabilitas  pada  produk  yang  merugikan  secara finansial dan dapat mencemari lingkungan [3]. Hal tersebut menunjukkan bahwa perlu upaya lebih dalam menangani permasalahan friksi statik.
Langkah awal penanganan friksi statik adalah mendeteksinya. Metode untuk mendeteksi friksi  statik  telah  banyak  dirumuskan  dan  dikembangkan.  Choudhury  dkk  [4] merumuskan  metode  deteksi  dan  kuantifikasi  friksi  statik  berdasarkan  elips  yang dicocokan  terhadap  pola  gambaran-gambaran  antara  variabel  proses)  (PV)  dengan
keluaran pengendali (OP). Lebar maksimum estimasi elips yang terbentuk dirumuskan sebagai representasi friksi statik. Karra dan Karim [5] mengusulkan sistem identifikasi Hammerstein  yang  memanfaatkan  grid  parameter  friksi  statik  dan  dinamis  sebagai indikator kehadiran  dan  kuantifikasi  friksi statik. Scali  dan  Rossi [6] mengembangkan teknik deteksi friksi statik dengan sekma relay berbasis metode pencocokan kurva yang diusulkan  oleh  He  dan  Qin  [7].  Teknik  ini  melakukan  regenerasi  data  lalu  melakukan pencocokan  kurva  sinusoidal  dan  segitiga.  Teknik  deteksi  friksi  statik  dengan  skema relay ini berkapabilitas online, tetapi memiliki tingkat akurasi yang rendah [3].
Hutabarat  dkk.  [8]  melakukan  pengembangan  metode  deteksi  dan  kuantifikasi  friksi statik pada katup kontrol berbasis uji normalitas dan identifikasi sistem Hammerstein. Penelitian  ini  melakukan  uji  normalitas  pada  data  PV  lalu  melakukan  deteksi  dan kuantifikasi friksi statik menggunakan pemodelan Hammerstein. Apabila koefisien friksi statis dan friksi dinamis bernilai positif dan posisi katup berada pada rentang seharusnya (0-100), maka katup dinyatakan terindikasi friksi statik. Pada tahap akhir penelitian ini, dilakukan implementasi terhadap data industri. Hasil validasi berdasarkan 6 data yang digunakan  menunjukkan  bahwa  metode  yang  dikembangkan  dapat  mendeteksi  dan mengkalkulasi friksi statik dengan akurat, serta dapat membedakan permasalahan friksi statik  dengan  permasalahan  lainnya.  Daniel  dkk.  [9]  melakukan  komparasi  metode deteksi friksi statik pencocokan elips yang dirumuskan oleh Choudhury, dan pencocokan kurva yang dirumuskan oleh He. Berdasarkan data hasil simulasi, metode pencocokan elips unggul secara signifikan. Disimpulkan bahwa metode pencocokan elips lebih baik dibandingkan dengan metode pencocokan kurva, tetapi masing-masing metode memiliki kapabilitas diimplementasikan di industri dengan batasan-batasan tertentu.
Metode-metode deteksi friksi statik yang telah dikembangkan tersebut sebagian besar belum diimplementasikan dalam bentik blok fungsi dalam suatu standar yang dipakai di industri. Dampak yang parah akibat  friksi statik menjadi urgensi akan metode deteksi aktif ( online ) yang cepat dan tepat [9] untuk harus dikembangkan dalam bentuk suatu blok  fungsi  yang  sesuai  dengan  standar  yang  dipakai  di  industri  proses.  Untuk  itu penelitian ini akan mengimplementasikan metode deteksi friksi dapat dilakukan dengan menerapkan jendela digital yang bergeser ( sliding window ) terhadap metode pasif yang telah tersedia [10] pada suatu blok fungsi yang berbasis standar IEC 61499.
Makalah ini mempresentasikan penelitian tentang pengimplementasian metode deteksi friksi statik pencocokan elips akan dikembangkan dan diimplementasikan secara online menggunakan jendela digital pada suatu blok fungsi berbasis standar IEC 61499 [11]. Blok  fungsi  hasil  dari  implementasi  metode  pencocokan  elips  yang  dikembangkan divalidasi ukuran jendela digital, waktu eksekusi, dan pengujian dengan menggunakan kumpulan data yang telah diketahui label permasalahannya.

## 1.1 Friksi statik pada Katup Kontrol
Friksi  statik  pada  katup  kontrol  dalam  kalang  kendali  merupakan  permasalahan  yang sudah  umum  diketahui  dan  sering  terjadi  di  industri  proses.  Friksi  statik  adalah kecenderungan  lengket-selip  dan  kelembaman  katup  kontrol  ketika  beroperasi  [13]. Friksi adalah gaya yang cenderung berlawanan arah pada gerakan relatif diantara dua permukaan yang saling bersentuhan satu sama lain [12]. Friksi terbagi menjadi dua yaitu, friksi  statis  dan  dinamis.  Friksi  statis  adalah  gaya  minimum  yang  harus  dicapai  untuk melakukan gaya gerak relatif diantara dua permukaan  yang bersentuhan. Sedangkan, friksi  dinamik  adalah  gaya  minimum  yang  dibutuhkan  untuk  menjaga  gerakan  relatif tersebut tetap berlangsung.
Friksi  statis  pada  katup  kontrol  diketahui  dapat  terjadi  karena  satu  atau  kombinasi permasalahan fisik yaitu degradasi segel, deplesi pelumas, inklusi atau adanya material asing, aktivasi akibat gesekan permukaan logam yang mengakibatkan temperatur tinggi, dan  atau  pengemasan  segel  yang  terlalu  ketat  diantara  batang  katup  [3].  Resistansi akibat segel dalam kotak kemasan batang katup seringkali dianggap sebagi penyebab utama terjadinya friksi statis. Penyebab umum friksi statis lainnya adalah penyebab tidak langsung yang disebabkan oleh regulasi emisi senyawa organik volatil [2].

## 1.2 Metode Deteksi Friksi Statik dengan Pencocokan Elips
Metode  pencocokan  elips  dikembangkan  dan  dikemukakan  oleh  Choudhury  dkk  [4]. Secara  umum,  friksi statis  dipastikan  terjadi jika  pada  segmen data  gambaran  antara variabel proses (PV) dengan keluaran pengendali (OP) terbentuk pola siklik atau elips. Apabila  terbentuk  pola  selain  siklik  atau  elips,  dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  juga kesalahan pada kalang tetapi bukan karena friksi statis [4].
Kehadiran friksi statis yang ditunjukkan dalam pola siklik atau elips dapat dikuantifikasi dengan  menghitung  lebar  maksimum  elips  (sejajar  dengan  OP)  yang  dicocokan  pada gambaran PV-OP. Persamaan kuantifikasi tersebut ditunjukkan sebagai berikut:
𝑆𝐼 = 2𝑚𝑛 √(𝑚 2 sin 2 𝛼 + 𝑛 2 cos 2 𝛼) (1)
dimana m dan n adalah panjang sumbu mayor dan minor estimasi elips, 𝛼 adalah sudut rotasi elips dari sumbu horizontal positif dan SI adalah indeks friksi statis.  Nilai indeks friksi  statis  yang  dihitung  merupakan  estimasi  adanya stiction pada  katup,  karena nilainya mungkin saja memang sesuai estimasi tersebut atau berbeda dari nilai aktual. Hal tersebut dapat disebabkan karena kalang yang dinamis dalam meregulasi PV dan OP,  sehingga  mungkin  saja  kontroler  telah  memberikan  sebagian  efek  kompensasi terhadap friksi statis yang terjadi.

## 1.3 Jendela Digital yang Bergeser
Jendela digital yang bergeser adalah suatu struktur data majemuk. Jendela digital yang bergeser  adalah sub-list yang  bergerak  terhadap  suatu  list  data  [15].  Sederhananya, bayangkan sebuah pemindai bergerak yang hanya mengkomputasi segala sesuatu yang nampak pada jendela pindai saja (Gambar 1).
Gambar 1. Ilustrasi jendela digital yang bergeser terhadap aliran data
Metode  jendela  digital  yang  bergeser  ini  merupakan  solusi  pemrosesan  aliran  data secara  waktu  nyata  ( real-time )  [14].  Ukuran  jendela  digital  yang  bergeser  yang  terlalu kecil  dapat  menyebabkan  misinformasi,  sedangkan  ukuran  yang  terlalu  besar  dapat mengurangi sensitifitas dan akurasi [15]. Ukuran setiap jendela digital yang bergeser unik pada  setiap  karakter  proses  yang  diobservasi.  Penentuan  ukuran  jendela  digital  yang bergeser dapat dilakukan dengan percobaan dan galat [16].

## 1.4 Standar IEC 61499
Standar  IEC  61499  menstandarisasi  arsitektur  sistem  otomasi  di  industri  yang terdistribusi. Arsitektur Standar IEC 61499 memiliki solusi berupa kemudahan operasi antar  sistem,  penggunaan  yang  berulang  dan  rekonfigurasi  yang  fleksibel  terhadap aplikasi  yang  terdistribusi  [17].  Standar  IEC  61499  menstandarisasi  pengembangan dalam  bahasa  pemrograman  blok  fungsi.  Antar  muka  blok  fungsi  tersebut  terdiri  dari masukan-keluaran event dan data (Gambar 2).
Gambar 2. Blok fungsi Standar IEC 61499 [17]
Blok  fungsi  dasar  standar  IEC  61499  terdiri  dari Execution  Control  Chart (ECC)  yang merupakan ruang penyusunan pernyataan kondisi dan kejadian untuk dipicu. Blok fungsi komposit  terdiri  dari  blok  fungsi – blok  fungsi  dasar  yang  dapat  membentuk  suatu algoritma atau metodologi [18].

## 2 Implementasi Blok Fungsi berbasis Standar IEC 61499
Implementasi  metode  pencocokan  elips  menjadi  blok  fungsi  Standar  IEC  61499 dilakukan  dengan  mengimplementasikan  setiap  persamaan  solusi estimasi elips  yang diperoleh  dari  penurunan  persamaan  kerucut  [4,11].  Persaman  tersebut diimplementasikan  menjadi  5  (lima)  blok  fungsi  komposit  yang  dikompilasi  menjadi sebuah blok fungsi EllipseFitting (Gambar 3).
Gambar 3. Susunan internal blok fungsi Ellipse Fitting
Blok  fungsi Konstanta pada  Gambar  3  dibuat  untuk  melakukan  perhitungan invers matriks  variabel  serta  untuk  mengetahui  nilai  solusi  matriks  konstanta.  Blok  fungsi Konstanta  juga  mempunyai  fungsi  yang  merupakan  lokasi  pengaturan  ukuran  jendela digital yang bergeser (L). Blok fungsi Konstanta  diimplementasikan menjadi sebuah blok fungsi  dasar  dalam  IEC  61499  dengan  ECC  yang  mengimplementasikan  kode  sesuai dengan Algoritma 1.
Algoritma 1: Konstanta Deklarasi op, pv: REAL L: INT const_1, const_2, const_3, const_4, const_5: REAL
INIT update L Inisialisasi panjang himpunan (array) jendela digital
INITO - REQ update op, pv ∅ = [𝑜𝑝 2 𝑜𝑝𝑝𝑣  𝑝𝑣 2 𝑜𝑝  𝑝𝑣  1] 𝜃 = [ 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_1 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_3 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_4 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_5] 𝑇 𝜃 =   ∅ −1 ← Kalkulasi invers matriks (Gambar 5.3)
CNF update const_1, const_2, const_3, const_4, const_5
Blok  fungsi Eigenvalue2x2 pada  Gambar  3  diturunkan  dari  persamaan  transformasi koordinat  rotasi  dan  pergeseran  elips  yang  baru.  Dari  pergeseran  tersebut  dapat dilakukan  perhitungan  nilai  eigen,  vektor  eigen  dan 𝑐̅ .  Perhitungan  nilai  eigen diimplementasikan pada blok fungsi Eigenvalue2x2. Implementasi pada ECC pada blok
fungsi berbasis IEC 61499 sesuai dengan Algoritma 2. Implementasi perhitungan nilai eigen pada blok fungsi IEC 61499 memerlukan informasi masukan dari matriks A yang terdiri dari a1, a12, dan a2 yang berturut-turut adalah keluaran blok fungsi Konstanta const_1 , const_2 , dan const_3 . Blok fungsi Eigenvalue2x2 menghasilkan dua keluaran nilai eigen real , yaitu val_1 dan val_2.
Algoritma 2: Eigenvalue2x2 Deklarasi const_1, const_2, const_3: REAL val_1, val_2: REAL REQ update const_1, const_2, const_3
𝐴 = [ 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_1 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_3 ] Kalkulasi nilai eigen matriks A
CNF update val_1, val_2
Setelah  nilai  eigen  dapat  diperoleh,  dilakukan  perhitungan  vektor  eigen.  Perhitungan vektor eigen diimplementasikan pada blok fungsi Eigenvector2x2 . Nilai eigen ( 𝜆 1 dan 𝜆 2 ) adalah  representasi  karakteristik  matriks  A  yang  diperlukan  untuk  melakukan perhitungan vektor eigen dalam estimasi geometri elips [14]. Implementasi perhitungan vektor eigen pada blok fungsi IEC 61499 memerlukan informasi hasil perhitungan nilai eigen dari blok fungsi Eigenvalue2x2 dan nilai setiap komponen matriks A. Blok fungsi Eigenvector2x2 menghasilkan empat keluaran nilai vektor eigen. Perhitungan tersebut diimplementasikan pada blok fungsi Eigenvalue2x2 . Implementasi pada ECC pada blok fungsi berbasis IEC 61499 sesuai dengan Algoritma 3.
Algoritma 3: Eigenvector2x2 Deklarasi val_1, val_2, const_1, const_2, const_3: REAL vec_1, vec_2, vec_3, vec_4: REAL REQ update val_1, val_2, const_1, const_2, const_3
𝐴 2 = [ 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_1 − 𝑣𝑎𝑙_1 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2
𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_3 − 𝑣𝑎𝑙_2 ] Kalkulasi harga vektor eigen dari matriks A 2
CNF
update vec_1, vec_2, vec_3, vec_4
Perhitungan 𝑐̅ dilakukan pada blok fungsi c_bar. Blok fungsi c_bar melakukan kalkulasi koordinat pusat estimasi elips baru (t) untuk memperoleh nilai 𝑐̅ . Pusat elips ( t ) dapat dihitung  dengan  masukan  berupa  matriks A dan  nilai matriks b . Oleh  karena itu, blok fungsi c_bar memerlukan masukan setiap komponen matriks A dan nilai matriks b yang merupakan  semua  keluaran  blok  fungsi Konstanta ,  dengan  menyertakan  perhitungan nilai t di  dalamnya.  Blok  fungsi c_bar diimplementasikan  menjadi  sebuah  blok  fungsi dasar dalam IEC 61499 dengan ECC yang mengimplementasikan kode sesuai dengan Algoritma 4.
Algoritma 4: c_bar Deklarasi const_1, const_2, const_3, const_4, const_5: REAL c_bar: REAL REQ update const_1, const_2, const_3, const_4, const_5
𝐴 = [ 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_1 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_2 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡_3 ]
Invers matriks A Kalkulasi nilai t Kalkulasi nilai c_bar
CNF
update c_bar
Dalam estimasi geometri elips, harga vektor eigen digunakan untuk menghitung sudut rotasi  elips  yang  berlawanan  arah  jarum  jam  dari  sumbu  horizontal  positif  [14].  Hasil perhitungan nilai eigen dan 𝑐̅ akan digunakan untuk menghitung panjang sumbu mayor (m) dan minor (n) estimasi elips, sehingga dapat diperoleh lebar maksimum estimasi elips menggunakan  Persamaan  1.  Hal  tersebut  merupakan  produk  akhir  atau  representasi kuantifikasi  friksi  statik.  Perhitungan  ini  dilakukan  pada  blok  fungsi Detect_Stiction . Implementasi  pada  ECC  pada  blok  fungsi  berbasis  IEC  61499  sesuai  dengan Algoritma 5.
Algoritma 5: Detect_Stiction Deklarasi c_bar, val_1, val_2, vec_3: REAL STATUS: BOOL
SI: REAL REQ
update c_bar, val_1, val_2, vec_3
Kalkulasi panjang sumbu mayor elips
Kalkulasi panjang sumbu minor elips 𝛼 = arccos (𝑣𝑒𝑐_2)
Kalkulasi indeks friksi statik (SI) IF SI > 0
THEN STATUS = TRUE ELSE END IF CNF update STATUS, SI
Hasil implementasi berupa  blok – blok fungsi  standar  IEC 61499 dihubungkan menjadi kesatuan  algoritma  (Gambar  3).  Susunan  algoritma  tersebut  dikompilasi  kembali menjadi satu blok fungsi EllipseFitting tunggal bertipe komposit (Gambar 4). Blok fungsi EllipseFitting kemudian diterapkan menjadi sebuah aplikasi deteksi friksi statik secara online pada perangkat lunak yang menggunakan basis standar IEC 61499.
Gambar 4. Blok fungsi Ellipse Fitting

## 3 Metode Validasi Blok Fungsi
Validasi blok fungsi dilakukan dengan menggunakan data uji berupa masukan variabel proses virtual yang berupa sinyal sinusoidal dan saturasi dan data industri dari berbagai industri [19] seperti yang dicantumkan pada Tabel 1.  Variabel proses virtual sinusoidal dan saturasi dibangkitkan dengan variasi amplitudo bernilai 1, frekuensi sudut bernilai 0,1  rad/detik,  fase  bernilai  0,  dan  waktu  cuplikan  setiap  1  detik.  Kumpulan  variabel- variabel proses yang memiliki permasalahan saturasi dan friksi statis. Kumpulan variabel Industri  1  diperoleh  dari  dari  variabel  proses  ketinggian  pada  Industri  pemrosesan mineral yang didapatkan dengan waktu cuplik sebesar 10 detik. Variabel proses Industri 2 yang diukur adalah temperatur dengan waktu cuplik 20 detik dan jumlah sampel 1441 data.  Kecenderungan  permasalahan  kalang  kendali  temperatur  pada  data  yang dipublikasikan ini adalah saturasi. Variabel Industri 3 dan 5 diakuisisi dari kalang kendali bertingkat yang mengontrol konsentrasi pulp dengan memanipulasi katup kontrol aliran air  dan  katup  kontrol  aliran pulp .  Diketahui  bahwa  katup  kontrol  air  mengalami  friksi statik yang tinggi sehingga menyebabkan osilasi pada kalang kendali. Variabel tersebut dicuplik selama 1 detik dan jumlah sampel 1196 data
Tabel 1. Data Uji No. Variabel Proses Nama Jenis Variabel Domain Industri Jumlah Data Masalah 1. Virtual 1 - - 1000 Osilasi Linier 2. Virtual 1 - - 1000 Saturasi 3. Industri 1 Ketinggian Mineral 3241 Saturasi 4. Industri 2 Temperatur Minyak dan Gas 1441 Saturasi 5. Industri 3 Aliran Produksi Kertas 1196 Friksi statik 6. Industri 4 Ketinggian Kimia 8640 Friksi statik 7. Industri 5 Ketinggian Produksi Kertas 1147 Friksi statik 8. Industri 6 Ketinggian Pembangkit Listrik 8641 Friksi statik 9. Industri 7 Tekanan Kimia 1000 Friksi statik
Variabel Industri 4 diambil dari pencuplikan dilakukan pada salah satu kalang kendali ketinggian di Industri proses dengan waktu cuplik 20 detik dan jumlah sampel 8640 data. Pencuplikan variabel Industri 6 yang didapatkan dari sebuah pembangkit listrik dilakukan dengan waktu cuplik 5 detik dan jumlah sampel 8641 data. Variabel tersebut didapatkan dengan kalang kendali level suatu pembangkit listrik. Kalang kendali tersebut mengontrol
ketinggian kondensat dengan memanipulasi laju aliran kondensat cair yang dihasilkan setelah  proses  pada  turbin.  Variabel  Industri  7  didapatkan  di  industri  kimia  dengan jumlah data 1000 dan waktu cuplik sebesar 30 detik.
Validasi blok fungsi Ellipse  Fitting dilakukan  dengan  mengirimkan  sembilan  kumpulan variabel  proses  tersebut  dengan  menggunakan  sebuah resource komputasi  dengan menggunakan protokol komunikasi Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).

## 4 Hasil dan Pembahasan
Sebelum melakukan validasi dilakukan terlebih dahulu penentuan ukuran jendela digital bergeser yang dapat digunakan. Selain itu, dilakukan juga pengukuran waktu eksekusi. Penentuan ukuran jendela digital dilakukan dengan mencoba dan galat. Setiap kegiatan dilakukan dengan mencoba variasi ukuran jendela sebesar 16, 32, 64, 128, 256, 512, dan  1024.  Kegiatan  ini  dilakukan  menggunakan  salah  satu  data  yang  telah  dilabeli permasalahan friksi statik. Hasil kegiatan penentuan ukuran jendela tersebut disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil simulasi dengan variasi ukuran jendela digital No Ukuran Jendela Digital Pola Grafik 1 16 Divergen 2 32 Divergen 3 64 Konvergen 4 128 Konvergen 5 256 Konvergen 6 512 Konvergen 7 1024 -
Ukuran jendela yang dapat digunakan adalah 64-512, karena menghasilkan pola grafik yang  konvergen.  Penentuan  ukuran  jendela  1024  tidak  memberikan  hasil  karena menyebabkan perangkat lunak mengalami galat. Pengukuran waktu eksekusi blok fungsi Ellipse Fitting dilakukan saat permintaan eksekusi masuk sampai konfirmasi eksekusi keluar.  Lama  waktu  eksekusi  adalah  latensi  deteksi  friksi  statik.  Hasil  pengukuran ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengukuran waktu eksekusi blok fungsi Ellipse Fitting No Ukuran Jendela Digital Rerata  waktu eksekusi (s) 1 64 0,0021146 2 128 0,0021233 3 256 0,0021527 4 512 0,0021931
Berdasarkan Tabel 3, diperoleh hasil rerata waktu berkisar 2 milidetik per eksekusi. Hasil ini masih termasuk batas latensi yang dapat ditoleransi dalam pemrosesan secara waktu nyata ( real-time ) [20].
Tahap selanjutnya  adalah  validasi metode yang dikembangkan  menggunakan  data  uji dan data industri [19]. Data dengan kelas tidak friksi statik dan bukan friksi statik harus menghasilkan pola yang divergen, dan rerata indeks  friksi statik yang sekecil mungkin (bila  ada).  Sebaliknya,  variabel  proses  dengan  permasalahan  friksi  statik  harus menghasilkan deteksi friksi statik dengan total titik terdeteksi sebanyak mungkin.
Berdasarkan Tabel 4, hasil validasi menunjukkan bahwa setiap hasil deteksi telah sesuai dengan  kelas  setiap  data.  Pengukuran  ketepatan  deteksi  dilakukan  dengan membandingkan  total  titik  terdeteksi  dengan  jumlah  yang  tidak  terdeteksi.  Skor ketepatan  deteksi terendah  terdapat pada  variabel proses  Industri  2, dengan  68,37% tidak  terdeteksi  friksi  statik.  Hal  ini  dapat  menunjukkan  bahwa,  pada  data  tersebut terdapat  permasalahan  saturasi  dan  friksi  statik.  Tetapi,  persentase  saturasi  lebih mendominasi  dibandingkan  friksi  statik  yang  terdeteksi,  sehingga  data  ini  dilabeli sebagai permasalahan saturasi.
Tabel 4. Hasil validasi metode pencocokan elips No. Identitas Data Hasil Deteksi Nama Data Friksi Statik Rerata SI Akurasi (%) Friksi statik 1. Virtual 1 Tidak - 100 Tidak 2. Virtual 1 Tidak - 100 Tidak 3. Industri 1 Tidak 0,40 95,68 Tidak 4. Industri 2 Tidak 1,56 68,37 Tidak 5. Industri 3 Ya 2,29 100 Ya 6. Industri 4 Ya 5,91 98,86 Ya 7. Industri 5 Ya 1,67 100 Ya 8. Industri 6 Ya 16,11 100 Ya 9. Industri 7 Ya 3,69 100 Ya
Hasil  deteksi  yang  telah  sesuai  pada  setiap  data,  ukuran  jendela  digital  yang  telah diketahui, dan latensi deteksi yang cukup rendah, menyatakan bahwa metode deteksi friksi statik pencocokan elips yang dikembangkan secara online telah cukup valid.

## 5 Kesimpulan
Pengembangan  metode  deteksi  friksi  statik  pencocokan  elips  secara  online  dengan Standar IEC 61499 menghasilkan blok fungsi utama Ellipse Fitting bertipe komposit. Blok fungsi Ellipse Fitting divalidasi berdasarkan ukuran jendela digital yang bergeser, waktu ukur deteksi dan pengujian terhadap data friksi statik dan bukan friksi statik.  Ukuran jendela  digital  bergeser  yang  dapat  digunakan  adalah  64-512.  Rerata  waktu  deteksi berkisar  2  milidetik  per  deteksi.  Hasil  validasi  blok  fungsi Ellipse  Fitting terhadap kumpulan  variabel  proses  yang  diuji  menunjukkan  9  deteksi  tepat  dari  9  kumpulan variabel proses yang diuji, dengan hasil deteksi yang sudah dapat diperoleh setelah 128 detik.  Hasil  juga  menunjukkan  bahwa  blok  fungsi  yang  dikembangkan  menghasilkan dengan  akurasi  minimum  sebesar  68,37%  untuk  deteksi  variabel  proses  yang  tidak mengalami  friksi  statik  dan  akurasi  minimum  sebesar  98,86%  untuk  deteksi  variabel proses yang mengalami friksi statis.
6 Referensi
[1] M. Jelali, Control Performance Management in Industrial Automation: Assessment, Diagnosis  and  Improvement  of  Control  Loop  Performance  (Advances  in  Industrial Control), London: Springer-Verlag, 2013.
[2] R. Srinivasan, R. Rengaswamy, and R. Miller, “Control loop performance assessment 1.  A  qualitative  approach  for  friksi  statik diagnosis,” Industrial  and  Engineering Chemistry Research , vol. 44, pp. 6708-6718, 2005.
[3] M.  Jelali and B.  Huang (eds[s]), Detection and Diagnosis of  Friksi statik  in  Control Loops: State of the Art and Advanced Methods (Advanced in Industrial Control series), London: Springer, 2011.
[4] M.A.A.S.  Choudhury,  S.L.  Shah,  and  N.F.  Thornhill  (eds[s]),  Diagnosis  of  Process Nonlinearities and Valve Friksi statik: Data Driven Approaches (Advances in Industrial Control), Berlin, Heidelberg: Springer, 2008.
[5] S. Karra and M.N. Karim, “Alternative model structure with simplistic noise model to identify  linear  time  invariant  systems  subjected  to  non- stationary  disturbances,” Journal of Process Control, vol. 19, no. 16, pp. 964-977, 2007.
[6] M. Rossi and C. S cali, “Automatic detection of friksi statik in actuators: a technique to reduce the number of uncertain cases,” IFAC Proceedings Volumes, vol. 37, no. 9, pp. 751-756, 2004.
[7] Q. P. He, J. Wang, M. Pottman, and S.J. Qin, “A curve fitting method for detecting valve friksi statik in oscillating control loops,” Industrial Engineering & Chemistry Research , vol. 46, pp. 4549-4560, 2007.
[8] Y.C.A.  Hutabarat,  A.N.I.  Wardana ,  and  W.  Rosita,  “Detection  and  quantification  of valve  friksi  statik based  on  normality  test  and  Hammerstein  system  idetification,” American Institute of Physics Conference Proceedings , vol. 1755 no. 170002, pp. 1- 6, (2016).
[9] D. Kristanto, A.N.I. Wardana, and W. Rosita, “Komparasi metode deteksi friksi statis katup berbasis pencocokan grafis,” Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi , vol. 8, no. 2, pp. 165-178,2016.
[10] J. W. V. Dambros, J. O. Trierweiler, and M. Farenzena, “Oscillation detection in p rocess industries – Part 1: Review of the detection methods,” Journal of Process Control , vol. 78, pp. 108-123, 2019.
[11] T.C  Wardaya.,”Pengembangan  metode  deteksi friksi  statik  pada  katup  kontrol menggunakan pencocokan  elips berbasis standar IEC 61499”, Univ ersitas Gadjah Mada, 2021
[12] Fisher,  Control  Valve  Handbook:  Fifth  Edition,  Marshalltown,  Iowa:  Emerson Automation Solutions , 2017.
[13] S. K. Lahiri, Multivariable Predictive Control: Applications in Industry (First Edition), Hoboken, New Jersey, USA: John Wiley & Sons , 2017.
[14] W. Gander, G.H. Golub, and R. Strebel, “Fitting of circles and ellipses least squares solution.” BIT Numerical Mathematics , vol. 34, pp. 558-578, 1994.
[15] C. Aldrich, “Process fault diagnosis for continuous dynamic systems over multivariate ti me sereis,” Time Series Analysis: IntechOpen, 2019 .
[16] Y.Y.S. Henry, C. Aldrich and H. Zabiri, “Detection and severity identification of control valve  friksi  statik  in  industrial  loops  using  integrated  partially  retrained  CNN-PCA frameworks,” Chemometrics  and  Intelligent  Laboratory  Systems ,  vol.  206,  pp.  no. 104143, pp. 1-14, 2020.
[17] “IEC  61499:  The  New  Standard  in  Automation,”  IEC  61499  [Online], Tersedia: www.iec61499.com, [Diakses 15 November 2020].
[18] V. Vyatkin, “IEC 61499 as enabler of distributed and intell igent automation: state-of- the- art review,” IEEE Transactions On Industrial Informatics , vol. 7, no. 4, 2011.
[19] M. Bauer, L. Auret, R. Bacci di Capaci, A. Horch, and N. F. Thornhill, "Industrial PID Control Loop Data Repository and Comparison of Fault Detection Methods," Industrial and Engineering Chemistry Research , vol. 58, no. 26, pp. 11430-11439, 2019.
[20] K. G. Shin and P. Ramanathan, "Real-time computing: a new discipline of computer science and engineering," Proceedings of the IEEE , vol. 82, no. 1, pp. 6-24, 1994.