Desain Hibrid Menggunakan PID-ANFIS  Controller Pada Motor DC Berbasis PSO (Particle Swarm Optimization)
Machrus Ali 1* , Ahmad Ali Syaifuddin 2 , Hidayatul Nurohmah 3
Teknik Elektro, Universitas Darul Ulum Jl. Gus Dur 29A, Mojongapit, Jombang (0321)877157 e-mail: machrus7@gmail.com

## ABSTRAKS
Motor DC bisa difungsikan sebagai generator atau dsebagai motor. Diperlukan desain pengaturan  kecepatan  motor  DC  yang  terbaik  agar  diperoleh  optimasi  terbaik. Pemodelan  pengaturan  motor  DC  harus  disesuaikan  dengan  karakteristik  motor  DC dan model pengaturannya. Hasil performance dari model kontrol DC memiliki steady state  error,  settling  time  dan  overshoot  yang  berbeda,.  Dari  hasil  running  program didapatkan  bahwa  model  hibrid  kontrol  PID-PSO-ANFIS  mengahasilkan  performa luaran  yang  paling  baik.  Hasil  optimasi  PID-PSO-ANFIS  didapatkan  tidak  terjadi overshot  dan  undershot,  settlingtime  0,04  detik  kecepatan  motor  mencapai  keadaan konstan dan stabil. Desain ini akan dikembangkan dengan metode kecerdasan buatan dan controller laiinya sehingga diperoleh optimasi paling baik
Kata Kunci : anfis, pid kontroler, pso, kecepatan motor dc

## ABSTRACT
DC  motors  can  be  used  as  generators  or  motors.  For  this  reason,  it  is  necessary  to design  the  best  DC  motor  speed  regulation  in  order  to  obtain  the  best  optimization. DC  motor  setting  modeling  must  be  adjusted  to  the  DC  motor  characteristics  and setting  model.  The  results  of  the  performance  of  the  DC  control  model  have  a different steady-state error, settling time, and overshoot. From the results of running the program, it is found that the PID-PSO-ANFIS hybrid control model produces the best output performance. The results of PID-PSO-ANFIS optimization show that there is no overshot and undershot, settling time is 0.04 seconds, the motor speed reaches a constant  and  stable  state.  This  design  will  be  developed  using  artificial  intelligence methods and other controllers in order to obtain the best optimization.
Keywords: Anfis, PID controller, PSO, dc motor speed
1. PENDAHULUAN
1.1 Motor DC
Motor DC memiliki torsi yang relatif tinggi untuk  memikul  beban  dibandingkan  dengan motor  permanen  magnet  dengan  ukuran  yang sama.  Motor  permanen  magnet  bersifat  linear sedangkan  motor  DC  bersifat  non  linear. Ketidaklinearan  dari  motor  DC  tersebut  akan mempersulit  dalam  aplikasi  yang  memerlukan kecepatan  kontrol  secara  otomatis.  Sayangnya, non  linear  model  dinamik  dari  motor  DC memiliki keterbatasan pada desain dari ragkaian close-loop  feedback  kontroler.  Karakteristik non  linear  dari  motor  DC  seperti  saturasi  dan
gesekan  dapat  menurunkan  kinerja  dari konvensional Kontrol.(Khanna & Gaur, 2017)
Kontroler  PID  biasanya  digunakan  untuk aplikasi  kontrol  motor  karena  struktur sederhana  dan  algoritma  kontrol  mudah  untuk dipahami.  Parameter  kontroler  umumnya  di salah menggunakan Try And Error atau metode respon frekuensi Ziegler-Nichols (Patel, 2020). Kedua  metode  ini  memiliki  hasil  yang  sukses tapi cukup lama dan untuk mendapatkan respon sistem  yang  memuaskan.  Dua  masalah  utama yang dihadapi dalam kontrol motor adalah sifat waktu  bervariasi  parameter  motor  dalam kondisi operasi dan adanya noise dalam sistem loop(El-Sharkawi,  El-Samahy,  &  El-Sayed,

## JE-UNISLA
Electronic Control, Telecomunication, Computer Information and Power Systems

## Volume 6 No 2 September 2021
ISSN : 25020986 | E-ISSN : 26860635
Recieved :  10-9-2021
Accepted : 15 -9-2021
Published : 20-9-2021
1994).  Kontrol  cerdas  berbasis  Artificial Intelligent  (AI)  sudah  banyak  berkembang untuk memperbaiki kontrol konvensional. Oleh sebab  itu  pada  tugas  penelitian  ini  akan mendesain model kontrol motor DC menggunakan  kontrol  PID  untuk  mengontrol kecepatan  motor  DC(Africa,  Abaluna,  Abello, &  Lalusin,  2020).  Kemudian  akan  menguji kedua  kontrol  tersebut  pada  sebuah  model motor  DC  dengan  perubahan  kecepatan  dan perubahan  torsi  beban.  Hasil  performance  dari Model  kontrol  DC  Series  menggunkan  PID dengan  perubahan  kecepatan  dan  perubahan beban  torsi  beban  didapatkan  memiliki  steady state  error,  settling  time  dan  overshoot  yang lebih  baik  [Dwi  Hartono, Michael J  Burridge]. Dengan  latar  belakang  tersebut  diatas  penulis terdorong  untuk  melakukan  penilitian  dengan judul;    Desain  Hybrid    PID-PSO-ANFIS Controller  Untuk  Pengaturan  Kecepatan  Pada Motor DC (Masrukhan, Mulyo, Ajiatmo, & Ali, 2016) (Hartlambang, Nurohmah, & Ali, 2017).

## 2. DESAIN SIMULASI DAN
KONTROLLER 2.1 Particle Swarm Optimization  (PSO) Particle Swarm Optimization (PSO)
diperkenalkan oleh Kennedy dan Eberhard pada tahun  1995.  Algoritma  ini  terinspirasi  dari kebiasaan sebuah populasi burung maupun ikan dalam  mencari  makanan  terbaik.  Pada algoritma  PSO,  populasi  burung  maupun  ikan disebut swarm. Sedangkan tiap individu burung maupun  ikan  disebut  particle.  Posisi  makanan terbaik  yang  dicapai  populasi  tersebut merepresentasikan  nilai  optimal  yang  dicari pada  algoritma  PSO  (Wang,  Tan,  &  Liu, 2018)(Ali,  Budiman,  Sujatmika,  &  Firdaus, 2021)(Ali et al., 2018).
Ketika  suatu  particle  menemukan  posisi terbaik,  maka  particle  lainnya  akan  bergerak menuju  pada  particle  tersebut.  Namun  ketika terdapat  particle  lain  yang  menemukan  posisi yang  lebih  baik  dari  particle  terbaik  pertama, maka  semua  particle  akan  berubah  haluan menuju particle yang lebih baik tersebut. Proses tersebut  akan  terus  berlangsung  hingga mendapatkan posisi particle terbaik. Kecepatan pergerakan  tiap  particle  dirumuskan  dengan persamaan  (1)  (Al  Hwaitat  et  al.,  2020).  Jarak perpindahan  particle  dari  posisi  awal  menuju particle terbaik didefinisikan dengan persamaan (2). [11] v i k+1 =   v i + c 1 r 1 (Pbest i − x i k ) (1)
c 2 r 2 (Gbestx i k ) x i k+1 =   v i + v i k+1 (2) i = particle ke-
k = jumlah iterasi
c1 dan c2 = konstanta Pbest  =  posisi  terbaik  yang  pernah  dicapai tiap  particle,  Gbest  =  posisi  terbaik  yang dicapai tiap iterasi r1 dan r2 = angka random

## 2.2 Simulasi Sistem Tanpa Kontroler
Simulasi  model  motor  DC  tanpa  PID Kontroller  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah ini:

## Gambar 1. Model Motor DC tanpa kontroller
Hasil  running  program  matlab  2013a  dapat dilihat pada Gambar. dibawah ini:
Gambar 2. Hasil running program simulink motor DC tanpa kontroller.
Haril  hasil  grafik  di  atas  dapat  diartikan bahwa  tidak  terjadi  overshoots  pada  kecepatan motor  DC,  akan  tetapi  settlingtime  mator  DC pada saat t = 10,4 detik. Kecepatan motor akan mencapai  putaran  200  rpm  pada  waktu  10,4 detik.

## 2.3 Simulasi  Sistem  dengan  PID  Auto Tunning Matlab
Simulasi model motor DC dengan PID Auto Tunning  Kontroller  dengan  nilai  Kp  = 20.1979168476706,  Ki  =  2.86230308484544, Kd  =    0.126458730626977  dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini:
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C Kecepatan Motor DC (rpm) Non Control
Gambar 3. Model motor DC dengan PID

## (Standart) kontroller
Hasil  running  program  matlab  2013a  dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Hasil Running Program simulink motor DC Auto Tunning Matlab.
Haril  hasil  grafik  di  atas  dapat  diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 217 rpm pada saat t = 0,16 detik, undershoots 199 pada saat  0,41  dengan  settlingtime  5,26  detik. Kecepatan  motor  akan  mencapai  putaran konstan pada waktu 5,26 detik.

## 2.4 Simulasi  Sistem  dengan  PID  Ziegler- Nichols
Simulasi  model  motor  DC  PID  Ziegler- Nichols Kontroller dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini:

## Gambar 5. Model motor DC dengan PID Ziegler-Nichols
Hasil  perhitungan  Ku  dan  Tu  pengaturan kecepatan  motor  DC  dengan  PID  auto  tunning matlab  didapatkan  nilai  konstanta  Kp  =  49.41, Ki  =  0.01875  dan  Kd  =  0.075  Hasil  running program  matlab  2013a  dapat  dilihat  pada Gambar 6
Gambar 6. Hasil Running Program simulink motor DC Ziegler-Nichols.
Haril  hasil  grafik  di  atas  dapat  diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 297 rpm pada  saat  t  =  0,09  detik,  undershoots  136  rpm pada saat t = 0,28 dan 200,7 rpm pada t = 0,95 dengan  settlingtime  1,75  detik.  Kecepatan motor  akan  mencapai  putaran  konstan  pada waktu 1,75 detik.

## 2.5 Pemodelan PID yang ditunning dengan PID-PSO
Simulasi model motor DC dengan PID yang ditunning  dengan  PSO  Kontroller  dapat  dilihat pada  gambar  7.  Di  bawah  ini,  untuk memperoleh  nilai  anfis  dengan  cara  mengolah data  yg  di  peroleh  dari  PSO  yg  di  simpan  di simout(Silarbi,  Tlemsani,  &  Bendahmane, 2021)

## Gambar 7. Model Motor DC dengan PID PSO
Hasil  tunning  pengaturan  kecepatan  motor DC dengan PID yang di tunning menggunakan PSO.  Hasil  running  program  matlab  2013a dapat dilihat pada Gambar 8:
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C Kecepatan Motor DC (rpm) PID Auto tuning Matlab 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 Kecepatan Motor DC (rpm) waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C PID Ziegler Nichole 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C Kecepatan Motor DC (rpm) PID-PSO
Hasil PID PSO dapat diartikan bahwa terjadi overshoots maks sebesar 268 rpm pada saat t = 2,67 detik, undershoots 185 rpm pada saat 6,45 dengan  settlingtime  25,5  detik.  Kecepatan motor  akan  mencapai  putaran  konstan  lebih lama  daripada  tanpa  menggunakan  PID kontroller yaitu pada waktu 25,5 detik.

## 2.6 Pemodelan PID-PSO-ANFIS
Simulasi  model  motor  DC  dengan  ANFIS yang di training dari PID-PSO Kontroller dapat dilihat pada gambar 9, dan training data ANFIS dariPID-PSO  pada  gambar  10.  Untuk memperoleh  nilai  anfis  dengan  cara  mengolah data  yg  di  peroleh  dari  PSO  yg  di  simpan  di simout(Noushabadi,  Dashti,  Raji,  Zarei,  & Mohammadi, 2020)
Gambar 9. Desain motor DC dengan PID- PSO-ANFIS
Gambar 10. Training data ANFIS dari PID-PSO
Hasil  tunning  pengaturan  kecepatan  motor DC  dengan  PID-PSO-ANFIS  dengan  program matlab 2013a dapat dilihat pada Gambar 11
Gambar 11. Hasil Runing program motor DC dengan PID-PSO-ANFIS
Haril  hasil  grafik  di  atas  dapat  diartikan bahwa tidak terjadi overshoots dan undershoots putaran  maks sebesar 201 rpm pada saat t = 0,8
detik,  dan  settlingtime  sebesar  0.8  detik, kecepatan motor mencapai putaran konstan

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Simulasi  kecepatan  motor  DC  dengan berbagai  Kontroller  dapat  dilihat  pada  gambar 12 dan 13:
Gambar 12. Program simulink motor DC berbagai jenis kontroller

## Gambar 14. Hasil Perbandingan Running motor DC berbagai kontroller
Dari  hasil  grafik  di  atas  dapat  diartikan bahwa  :  Hasil  PID  tanpa  kontroller  dapat diartikan  bahwa  tidak  terjadi  overshoots  pada kecepatan  motor  DC,  akan  tetapi  settlingtime mator DC pada saat t = 10,01 detik. Kecepatan motor  akan  mencapai  putaran  200  rpm  pada waktu  10,01  detik.  Hasil  PID  Auto  tunning dapat  diartikan  bahwa  terjadi  overshoots  maks sebesar  217  rpm  pada  saat  t  =  0,16  detik, undershoots  198  pada  saat  0,41  dengan settlingtime  5,26  detik.  Kecepatan  motor  akan mencapai  putaran  konstan  pada  waktu  5,26 detik.  Hasil  hasil  PID  Ziegler-Nichols  dapat
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Kecepatan Motor DC (rpm) waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C PID-PSO 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 waktu (detik) K ec ep at an M ot or D C Kecepatan Motor DC (rpm) Non Control PID-Auto PID-ZN PID-PSO PID-PSO-ANFIS
diartikan  bahwa  terjadi  overshoots  maks sebesar  297  rpm  pada  saat  t  =  0,09  detik, underhoots  136  rpm    pada  saat  t  =  0,28  dan 200,7  rpm  pada  t  =  0,95  dengan  settlingtime 1,75  detik.  Kecepatan  motor  akan  mencapai putaran  konstan  pada  waktu  1,75  detik.  Hasil PID  PSO  dapat  diartikan  bahwa  terjadi overshoots maks sebesar 268 rpm pada saat t = 2,67 detik, undershoots 185 rpm pada saat 6,45 dengan  settlingtime  25,5  detik.  Kecepatan motor  akan  mencapai  putaran  konstan  lebih lama  daripada  tanpa  menggunakan  PID kontroller  yaitu  pada  waktu  25,5  detik.  Hasil PID-PSO-ANFIS  dapat  diartikan  bahwat  tidak terjadi  overshoots  dan  undershoot,  putaran sebesar 201 rpm pada saat t = 0,8 detik dengan settlingtime  0,8  detik  kecepatan  motor mencapai  keadaan    konstan.  Hasil  simulasi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil simulasi kontrol kecepatan motor DC

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Dari  hasil  running  program  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  tiga  kontroller  yang  bisa dipakai  sebagai  acuan  yaitu  :  Hasil    PID  Auto tunning  dapat  diartikan  bahwa  terjadi overshoots maks sebesar 217 rpm pada saat t = 0,16  detik,  undershoots  198  pada  saat  0,41 dengan  settlingtime  5,26  detik.  Kecepatan motor  akan  mencapai  putaran  konstan  pada waktu  5,26  detik.  Dari  hasil  running  program didapatkan  bahwa  model  kontrol  PID  –  PSO  - ANFIS  mengahasilkan  performa  luaran  yang paling baik. Hasil optimasi PID – PSO - ANFIS didapatkan tidak terjadi overshot dan undershot, settlingtime  0,04  detik  kecepatan  motor mencapai  keadaan  konstan  dan  stabil.  Desain ini  akan  dikembangkan  dengan  metode kecerdasan  buatan  dan  controller  laiinya sehingga diperoleh optimasi paling baik.

## 4.2 Saran-saran
Dari hasil analisis, simulasi dan kesimpulan di atas maka penulis memberikan saran: Dalam
prinsip  dasar  pemodelan  sistem  tingkat kerumitan  dan  kespesifikan  dari  detail  aspek fisik  yang  didefenisikan  sangat  menentukan akurasi  dari  hasil  yang  diperoleh.    Penulis dalam  hal  ini  menyarankan  kepada  pembaca yang berminat untuk melanjutkan studi ini agar dapat meningkatkan tingkat kerumitan pemodelan  sistemnya,  sehingga  fungsi  alih yang  dihasilkan  lebih  akurat  dan  mewakili gambaran sistem sesungguhnya.

## PUSTAKA
Africa, A. D. M., Abaluna, D. A. P., Abello, A. J.  A.,  &  Lalusin,  J.  M.  B.  (2020). Feedforward  and  feedback  dc  motor control  methods  of  control  systems. International Journal of Emerging Trends in  Engineering  Research , 8 (9),  5586– 5592.
http://doi.org/10.30534/ijeter/2020/10989 2020
Al Hwaitat, A. K., Almaiah, M. A., Almomani, O.,  Al-Zahrani,  M.,  Al-Sayed,  R.  M., Asaifi,  R.  M.,  …  Alsaaidah,  A.  (2020). Improved security particle swarm optimization  (PSO)  algorithm  to  detect radio jamming attacks in mobile networks. International  Journal  of  Advanced Computer  Science  and  Applications ,
11 (4), 614–625. http://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.011
0480
Ali, M., Budiman, Sujatmika, A. R., & Firdaus, A.  A.  (2021).  Optimization  of  controller frequency in wind-turbine based on hybrid PSO-ANFIS. IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering , 1034 (1),
12070.
http://doi.org/10.1088/1757-
899x/1034/1/012070
Ali, M., Muhlasin, Nurohmah, H., Raikhani, A.,
Sopian,  H.,  &  Sutantra,  N.  (2018). Combined ANFIS method with FA, PSO, and ICA as Steering Control Optimization on Electric Car. In 2018 Electrical Power, Electronics,  Communications,  Controls and  Informatics  Seminar,  EECCIS  2018
(pp.
299–304). http://doi.org/10.1109/EECCIS.2018.8692 885
El-Sharkawi,  M.  A.,  El-Samahy,  A.  A.,  &  El- Sayed,  M.  L.  (1994).  High  Performance Drive  of  DC  Brushless  Motors  Using Neural  Network. IEEE  Transactions  on
Tanpa
Kontrol PID Auto Tunning PID Ziegler Nichols PID - PSO PID-PSO- ANFIS
Kp - 201,979 49,41 1 - Ki - 28,623 0,01875 1 - Kd - 0,1264 0,075 0 - Overshoots (RPM) - 217 (0,16) 297 (0,09) 268 (2,67) - Settling time (Detik 0,5 0,263 0,88 1,275 0,04 Steady State response 10,1 5,26 1,75 25,5 0,8
Energy  Conversion , 9 (2),  317–322. http://doi.org/10.1109/60.300142
Hartlambang, Y. G., Nurohmah, H., & Ali, M.
(2017).  Optimasi  Kecepatan  Motor  DC Menggunakan  Algoritma  Kelelawar  (Bat Algorithm).  In SEMANTIKOM  2017, Universitas  Madura (pp.  1–8).  Retrieved from http://semantikom.unira.ac.id/2017/SEMA NTIKOM_2017_paper_2.pdf Khanna,  A.,  &  Gaur,  T.  (2017).  Model Predictive Control Of Dc Motor Model In Matlab. International Journal of Scientific
&  Engineering  Research , 8 (4),  82–85. Retrieved from http://www.ijser.org
Masrukhan, M. N., Mulyo, M. P., Ajiatmo, D., &  Ali,  M.  (2016).  Optimasi  Kecepatan Motor  DC  Menggunakan  PID  dengan Tuning  Ant  Colony  Optimization  (ACO) Controller. Prosiding SENTIA-2016 , 8 (1), B49–B52. Noushabadi, A. S., Dashti, A., Raji, M., Zarei, A.,  &  Mohammadi,  A.  H.  (2020). Estimation of cetane numbers of biodiesel and diesel oils using regression and PSO- ANFIS  models. Renewable  Energy , 158 , 465–473. http://doi.org/10.1016/j.renene.2020.04.14 6 Patel,  V.  V.  (2020).  Ziegler-Nichols  Tuning
Method: Understanding
the PID
Controller. Resonance , 25 (10),  1385– 1397.  http://doi.org/10.1007/s12045-020-
1058-z Silarbi,  S.,  Tlemsani,  R.,  &  Bendahmane,  A.
(2021).  Hybrid  PSO-ANFIS  for  speaker recognition. International  Journal  of Cognitive  Informatics  and  Natural
Intelligence , 15 (2), 96–109. http://doi.org/10.4018/IJCINI.20210401.o a7
Wang,  D.,  Tan,  D.,  &  Liu,  L.  (2018).  Particle swarm optimization algorithm: an overview. Soft  Computing , 22 (2),  387– 408.  http://doi.org/10.1007/s00500-016-
2474-6