## KOMPARASI KESTABILAN POSISI PANEL SURYA MENGGUNAKAN PENGENDALI PID (PROPORTIONAL, INTEGRAL DAN DERIVATIVE) DENGAN FLC (FUZZY LOGIC CONTROL)
Wayan Mahardika Prasetya Wiratama Fakultas Teknik dan Kejuruan, Program Studi Pendidikan Teknik Elektro Universitas Pendidikan Ganesha Email: mahardika.prasetya@undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Panel  surya  merupakan  komponen  utama  sebagai  alat  pengkonversi  energi  cahaya  matahari menjadi energi listrik. Pengkonversi cahaya dapat efisien dan maksimal apabila posisi panel surya tegak  lurus  dengan  cahaya  matahari.  Sehingga  dibutuhkan  suatu  pengendali  dan  penjadwalan posisi  panel  surya  agar  sesuai  dengan  arah  pergerakan  matahari.  Terdapat  dua  hal  yang  harus diperhitungkan yaitu sudut azimuth dan sudut elevasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  simulasi  sistem  yang  kendalinya  menggunakan  Simulink  Matlab.Perbandingan  pengontrol PID dan FLC menghasilkan sistem umpan balik motor DC dimana yang menggunakan FLC lebih baik daripada sistem kontroler PID dengan grafik hasil komparatif diketahui bahwa respon output PID masih terlihat overshoot.
Kata kunci: FLC, PID, panel surya, sudut azimuth, sudut elevasi

## ABSTRACT
Solar panels are the main component as a tool to convert solar energy into electrical energy. Light  converters  can  be  efficient  and  maximized. Solar  panels  are  perpendicular  to  the  sunlight. The remainder required a controller and scheduling the position of the solar panels to match the path of the sun. There are two things to watch out for. The method used in this research is a system system that uses Simulink Matlab control. Control of DC motors when scheduling the solar panel position  to match and perpendicular to the solar path  is  done by comparing PID controllers and FLC.  The  motor,  which  uses  FLC  is  better  than  the  PID  controller  system  with  the  comparative outcome graph associated with the PID output response still seen overshooted .
Keywords: FLC, PID, solar panels, azimuth ange, elevasion angel

## 1. PENDAHULUAN
Radiasi  yang  dipancarkan  matahari  saat  ini  telah  dimanfaatkan  sebagai  sumber  energi alternative  sebagai  pengganti  bahan  bakar  fosil  yang  semakin  menipis,  sehingga  pemanfaatan energi  matahari  merupakan  cara  yang  tepat  dalam  mengatasi  masalah  tersebut.  Selain  itu, pemanfaatan  radiasi  matahari  tidak  menimbulkan  kerusakan  lingkungan  maupun  polusi  ke atmosfer,  dan  berbeda  dengan  sumber  energi  lainnya,  energi  matahari  dapat  dijumpai  di  seluruh permukaan bumi.
Sistem  aktif  pelacakan  matahari  bertujuan  menyesuaikan  posisi  panel  surya  untuk memposisikan  ke  arah  matahari  secara  otomatis.  Apabila  matahari  dengan  radiasi  yang  diterima dapat  dioptimalkan  oleh  panel  surya, maka  nantinya  membuat  peningkatan  daya  output  terhadap panel  surya  yang  mengikuti  arah  pergerakan  matahari  dibandingkan  dengan  panel  surya  yang
hanya diam atau berdiri tegak lurus menghadap ke atas. Oleh sebab itu, diperlukan suatu  kendali yang  bisa  memberikan  sebuah  kendali  terhadap  pergerakan  panel  surya  secara  aktif  sesuai pergerakan  matahari.  Pada  tulisan  ini,  penulis  akan  membandingkan  penggunaan  controller  PID dengan FLC guna memberikan kendali terhadap panel surya dimana posisinya sesuai dengan arah matahari secara maksimal didasarkan pada arah kerja sudut azimuth dan sudut elevasinya dengan bantuan simulink Matlab. Simulink Matlab merupakan bahasa tingkat  tinggi  dimana di dalamnya terdapat  lingkungan  yang  interaktif  yang  digunakan  sebagai  perhitungan  numerik,  pemrograman dan  visualisasi.  Matlab  mampu  memanipulasi  matrix,  fungsi,  implementasi  algoritma  dan pembuatan antarmuka. Oleh karena itu dalam mencapai tujuan di atas, perlu menambahkan sistem pelacak matahari pada panel surya.
Penelitian lain yang terkait dari Usta, M.A. (2011) tentang Design and Performance of Solar Tracking  System  with  Fuzzy  Logic  Controller ,  menyimpulkan  bahwa  sistem  pelacakan  matahari dirancang  pada  Matlab/Simulink.  Hasil  FLC  yang  diperoleh  selanjutnya  dibandingkan  dengan hasil yang diperoleh dengan menggunakan PI controller. Hasil dari simulasi menunjukkan kinerja yang baik  dan dapat  diterima untuk FLC. Telah diamati bahwa  baik FLC dan PI memiliki  waktu penyelesaian yang hampir sama namun FLC menunjukkan kurangnya overshoot  yang dihasilkan. Penelitian  kali  ini  akan  membuktikan  kebenaran  penelitian  terkait  di  atas.  Dalam  percobaan  ini dilakukan  untuk  mengetahui  berapa  banyak  kesalahan  yang  dihasilkan  dan  dari  hasil  yang diperoleh  maka  selanjutnya  akan  diterapkan Fuzzy  Logic  Control (FLC)  dan  bandingkan  dengan Proportional Integral  Derivatives (PID). Dari  hasil penelitian terkait, hasil simulasi  menunjukkan kinerja yang baik dan dapat diterima untuk FLC.
Komponen yang terkait pada system aktif pelacakan matahari ini salah satunya adalah motor DC, dimana motor DC ini membutuhkan suplai di kumparan medan untuk dirubah menjadi energi mekanik.   Komponen  Motor  DC  dapat  bekerja  dengan  memanfaatkan  gaya  elektromagnetik sehingga prinsip dari motor DC saat diberikan sebuah daya, maka arus akan langusng mengalir ke motor lalu mendapat  output putaran torsi, dimana putaran torsi  ini akan berbanding  lurus dengan arus.  Selain  itu,  sistem  ini  menggunakan  power window  pada  motor  DC.  Gambar  1 menunjukan bentuk dan model rangkaian Motor DC secara sederhana.

## Figure 1Gambar 1. Rangkaian Motor DC
Selanjutnya  kendali  PID,  dimana  ini  merupakan  sistem  pengontrol  untuk  memberikan ketentuan pada presisi di sistem instrumentasi dimana ditandai dengan umpan balik yang terdapat pada sistem tersebut ( feedback ). Pada sistem pengontrol PID terdapat tiga buah mode di dalamnya yaitu Proportional, Derivative dan Integral atau yang lebih dikenal dengan PID. Pengendali PID ini banyak  diterapkan  di  industri  dikarena  pengendalian  ini  dirasa  sederhana  dan  mudah  untuk dipahami  dalam  hal  parameternya.  Gambar  2  menunjukan  blok  diagram  dari  sistem  pengendali dengan closed loop .
Gambar 2. Blok diagram close loop PID
Logika  Fuzzy  rentang  0  (nol)  sampai  dengan  rentang  1  (satu).  Logika  fuzzy  biasanya diterapkan  guna  menjelaskan  suatu  besaran  kedalam  bahasa  (linguistic),  misalkan  besaran kecepatan motor DC yang dijelaskan dengan bahasa lambat, sedikit cepat, cepat, dan sangat cepat. Logika fuzzy mampu memproses nilai yang tidak tentu berupa batasan, seperti sangat, sedikit dan kurang lebih. Blok diagram dari sistem pengendali FLC ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Blok Diagram Close Loop
Sistem  pelacakan  aktif  matahari  adalah  sistem  penyesuaian  posisi  panel  surya  untuk memposisikan matahari secara otomatis. Jadi, untuk mencapai tujuan di atas, perlu menambahkan sistem pelacak matahari pada panel surya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Sudut Elevasi
Elevasi  merupakan  sudut  dengan  rentangan  garis  horizontal  dari  bumi  ke  atas  langit  atau arahnya  jika  diaplikasikan  yakni  dari  timur  ke  barat  yang  dimana  pada  pengaplikasian  sistem pelacak matahari  sudut maksimalnya adalah 90 o dengan titik 0 o menghadap ke sebelah timur dan diakhiri  di  titik  90 o pada  arah  barat.  Penerapan  pada  sistem  pelacak  matahari  menempuh  waktu dari jam 9 pagi sampai jam 9 sore. Pada sudut elevasi menggunakan sensor kemiringan. Penerapan sudut Elevasi terlihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 4. Sudut Elevasi

## 2.2 Sudut Azimuth
Azimuth  merupakan  besaran  sudut  diantara  utara magnetis  (0°)  dengan  titik  yang  kita  akan tuju.  Selain  itu,  Azimuth  sering  juga  disebut  dengan  sudut  perhitungan  searah  jarum  jam  atau sudut kompas. Sudut ini yakni sudut yang pengaplikasiannya dari utara menuju ke selatan dengan pengaplikasian  pada  solar  traking  system  akan  mencapai  sudut  maksimum  sebesar  23 o ke  arah utara  dan  23 o ke  arah  selatan  dengan  kurun  waktu  pergerakan  masing-masing  selama  3  bulan sesuai gerak revolusi bumi. Pada sudut azimuth menggunakan sensor kompas.

## Gambar 5. Sudut Azimuth

## 2.3   PID
Kontrol  PID  ini  digunakan  lebih  sering  dikarenakan  merupakan  sistem  kontrol  tertutupnya kompatibel  dan  cukup  sederhana  dibandingkan  dengan  sistem  kontrol  lainnya  seperti  kontrol fuzzy.  Fungsi  transfer  dari  sistem  kontrol  PID  adalah  nilai  yang  bergantung  pada  nilai  konstan sistem Proporsional, Integral dan Derivatif. Metode trial and error digunakan untuk perancangan sistem  kontrol  PID  dengan  kombinasi  KP,  KI  dan  KD  sampai  didapatkan  nilai  yang  tepat  untuk menghasilkan  respon  ouptput  sesuai  keinginan.  Menganalisis  gangguan  didapat  dengan memodelkan  sistem  motor  DC,  mengendalikan  dan  membuat  simulasi  tegangan  referensi  dan interferensi pada Matlab/Simulink. Gambar di bawah ini menunjukkan Sistem Kontrol PID.

## Gambar 6. Sistem Kontrol PID
Tiga cara pengaturan  yang terdapat  pada Sistem kontrol  PID, yaitu kontrol  KP, KI dan KD dimana  masing-masing  terdapat  kelebihan  serta  kelemahan.  Dalam  pelaksanaannya  masing- masing  kontrol  tersebut  dapat  bekerja  sendiri  dan  bekerja  dengan  kombinasi  keduanya.  Dalam merancang pengontrolan ini yang perlu dilakukan adalah mengatur prameter KP, KI dan KD untuk merespon sinyal keluaran sistem ke input tertentu sesuai keinginan. Di bawah ini merupakan tabel yang menunjukkan respon sistem kontrol PID terhadap perubahan parameter KP, KI dan KD.
Tabel 1. Respon dari kontrol sistem PID
Closed Loop Response Time Rise Overshoot Down Time Steady State Error Proportional (KP) Decrease Increase Small change Decrease Integral (KI) Decrease Increase Increase Eliminate Derivative (KD) Small change Decrease Decrease Small change Tabel 2. Pengukuran Hour (WITA) Degree Error The Real Degree  Mesurement 09.00 - 45 - 47 -2 10.00 - 30 - 36 -6 11.00 -15 - 11 4 12.00 0 -1 -1 13.00 15 10 -5 14.00 30 27 3 15.00 45 41 -4
Dalam  perancangan  sistem  kontrol  terdapat  permasalahan  yang  dihadapi,  dimana  untuk mendapatkan fungsi transfer sistem dengan pendekatan matematisnya dan kemudian menganalisa apakah  sistem  tersebut  baik  atau  tidak  dalam  proses  kerjanya.  Dengan  analisis  proses Matlab/Simulink, fungsi transfer ini mempermudah proses serta cepat, sehingga merancang sistem control tentunya akan semakin mudah dan cepat juga. Hal berikutnya adalah melihat respon output sistem terhadap interupsi. Dalam pembahasan ini, PID digunakan sebagai  pengontrol. Pengontrol PID  terdapat  tiga  komponen  di  dalamnya  yaitu  proporsional,  integral  dan  derivatif.  Dalam kontroler PID, persamaan yaitu sebagai berikut.
(1)
Dimana merupakan  parameter  dari  proporsional,
adalah  parameter  integral  dan adalah parameterderivatif. Ketiga konstanta tersebut perlu dipilih untuk sistem loop tertutup dalam perancangan pengendali PID. Dimana hal ini  untuk memberikan respon yang ingin dicapai.  Respon  yang  diinginkan  harus  mempunyai  waktu  penyelesaian  yang  minim  dengan overshoot yang rendah atau tidak terlalu tinggi dari respon langkah sistem loop tertutup.

## Gambar 7. Close-loop System

## 2.4 FLC
Fuzzy  Logic  Controller  merupakan  bentuk  intelligent  control  yang  dimana  dengan menggunakan  kontrol  logika  fuzzy  mampu  memecahkan  masalah  sistem  dengan  perilaku kompleks. Struktur dasar control logika fuzzy dapat digambarkan sebagai berikut.

## Gambar 8. Sistem Kontrol FLC
Rancangan sistem kontrol logika fuzzy di dalamnya terdapat tiga proses yakni fuzzifikasi, rule evaluasi dan defuzzifikasi. Dimana kesemua proses tersebut nantinya akan mempengaruhi respon sistem  yang  terkendali.  Fungsi  implikasi  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan menggunakan  Mamdani  Method.  Error  dan  delta  error  masing-masing  dibagi  menjadi  3  fungsi keanggotaan sebagai berikut
⮚ Error: Kiri, Tepat, Kanan
⮚ ∆ Error: dKiri, dTepat, dKanan
⮚ Output: PutarKiri, Berhenti, PutarKanan

## 2.4.1 Keanggotaan fungsi input error [-60 60]
Tabel 3. Membership Function Error Variable Fuzzy MF USed Crisp Input Range Kiri Triangle MF [-60 -30 0] Tepat Triangle MF [-30 0 30] Kanan Triangle MF [0 30 60] Gambar 9. Error 2.4.2 Keanggotaan fungsi input dError [-70 70] Tabel 4. Membership Function ∆error Variable Fuzzy MF USed Crisp Input Range dKiri Triangle MF [-70 -35 0] dTepat Triangle MF [-35 0 35] dKanan Triangle MF [0 35 70]

## Gambar 10. ∆Error
2.4.3 Keanggotaan fungsi output [-510 510]
Table 5. Membership Function Output Variable Fuzzy MF USed Crisp Input Range PutarKiri Triangle MF [-510 -225 0] Berhenti Triangle MF [-225 0 225] PutarKanan Triangle MF [0 225 510]
Gambar 11. Output 2.4.4 Rule Matric
Tabel 6. Rule Matric Error/dError dKiri dTepat dKanan Kiri PutarKiri PutarKiri PutarKiri Tepat PutarKiri Berhenti PutarKanan Kanan PutarKanan PutarKanan PutarKanan
Gambar 12. Rule Editor

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 PID
Mengontrol  sistem  pelacak  matahari  dengan  menggunakan  kontroler  PID  menggunakan Matlab/Simulink sebagai simulasinya. Dengan diagram blok terbuka pada gambar berikut.

## Gambar 13. Diagram Block P Controller
Respon sistem digambarkan sebagai berikut.
Gambar 14. Output of P Controller
Gambar 15. Diagram Block of PI Controller
Respon sistem digambarkan sebagai berikut.
Gambar 16. Output of I Controller
Gambar 17. Diagram Block of D Controller
Respon sistem digambarkan sebagai berikut.
Gambar 18. Output of D Controller
Gambar 19. Diagram Block of PID Controller
Respon sistem digambarkan sebagai berikut.
Gambar20. Output of PID Controller
Dalam  PID  Controller  terdapat  3  jenis  susunan  yang s saling  digabungkan,  yaitu  P (Proporsional) d Controller, D (Derivative) f Controller, dan I (Integral) Controller. Dari ketiga jenis susunan tersebut masing-masing m memiliki p parameter tertentu yang harus diatur dimana nantinya pengaturan  ini  membuat  pengoperasiannya  menjadi  benar,  dimana  nantinya  ini  disebut  dengan konstanta. Setiap jenis, memiliki h kelebihan dan kekurangan tersendiri.

## 3.2 FLC
Mengontrol  sistem  pelacakan  matahari  menggunakan  FLC  dapat h disimulasikan  dengan menggunakan  Simulink  pada  Matlab  dengan  diagram  blok  terbuka.  Adapun  semua  yang  telah dijelaskan di atas akan dimasukkan ke dalam diagram blok seperti di bawah ini.
`
Gambar21. Diagram Block of FLC Respon sistem digambarkan sebagai berikut.
Gambar 22. Output of PID Controller
Dari pengujian logika fuzzy yang dilakukan pada Matlab/Simulink, hasilnya mendekati nilai yang diharapkan namun tidak sesuai dengan kisaran yang diharapkan, namun perbedaannya tidak terlalu signifikan. Ini karena tidak sempurna dalam aturan pencarian yang ditetapkan.

## 3.3 Mengkomparasi PID dan FLC
Pada  pengujian  keseluruhan  sistem  dilakukan  dengan  menggabungkan  dua  metode  metode Fuzzy  Logic  dan metode  kontrol  PID.  Mengontrol  sistem  pelacakan  matahari  menggunakan  PID dan  FLC  dapat  disimulasikan  dengan  menggunakan  Simulink  pada  Matlab/Simulink  dengan diagram  blok  terbuka.  Adapun  semua  yang  telah  dijelaskan  di  atas  akan  dimasukkan  ke  dalam diagram blok seperti di bawah ini.

## Gambar 23. Diagram Block of PID dan FLC
Respon sistem digambarkan sebagai berikut.

## Gambar 24. Output of PID dan FLC
Dalam  perancangan  pengendali  PID  dilakukan  menggunakan  metode  trial  and  error  atau manual  tuning.  Keuntungan  menggunakan  metode  ini  adalah  tidak  perlu s mengidentifikasi perencanaan,  membuat  matematis  model,  menentukan  parameter  dengan  analitis  atau  grafis. Metode manual atau trial and error adalah metode dengan memasukkan nilai k Kp, Ki, dan Kd pada formula  PID  sampai  hasil  yang  diinginkan  diperoleh.  Sedangkan  operasi  himpunan  fuzzy diperlukan  untuk  proses  inferensi.  Dalam  proses  inferensi,  operasi  adalah  tingkat  keanggotaan. Tingkat  keanggotaan  diperoleh  dari  pengoperasian  dua  rangkaian  fuzzy.  Dalam  menentukan tingkat  keanggotaan  pada  keluaran,  operasi  AND  digunakan  untuk  memilih  tingkat  keanggotaan minimum.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian perangkat lunak s bertujuan untuk mengetahui apakah f program dan algoritma yang telah dirancang tepat untuk menggerakkan motor servo pada sistem pelacakan matahari. Agar bisa dibandingkan  dengan  data d yang  sebanding  maka  pengambilan  data a dilakukan  pada  jam  yang sama pada hari  yang berbeda. Dari  grafik  hasil simulasi  dapat  dianalisis dan diambil kesimpulan berikut.
1) Dengan Kp = 0,9, Ki = 0,3, dan Kd = 1 telah mampu membuat respon output PID pada motor DC.
2) Dengan  penentuan  basis  aturan  dibagi menjadi  9 bidang  logika  fuzzy  yang  mampu  mencapai output respon yang stabil (sesuai dengan titik setel yang diberikan).
3) Perbandingan antara PID dan FLC telah berhasil. Hal ini dibuktikan dengan data output berupa grafik setiap input dan telah dibaca pada PC yang terwakili dalam bentuk grafis.
4) Sistem  umpan  balik  menggunakan  Fuzzy  Logic  Controller  lebih  baik  daripada  menggunakan kontroler  PID  yang  terlihat  dari  grafik  hasil  komparatif  diketahui  bahwa  PID  masih  terlihat overshoot sedangkan FLC lebih halus.
5) Kemampuan  pengontrol  untuk  mengembalikan  stabilitas  saat  terganggu  (dalam  hal  ini disimulasikan  dengan  perubahan  gerak  motor)  pada  pengendali  logika  fuzzy  lebih  baik daripada pengendali PID.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  El-Sharkawi,  M.A,  Tony  C.  Huang.  High  Performance  Speed  and  Position  Tracking  of Induction Motors”, IEEE Transactions on Energy Convertion 1996
[2]  Li,You.  et.  al.  (2015).  Air r Path  System  Control  of  Turbocharged  Gasoline  Engine  Based  on Fuzzy PID. P Prosiding, of 2015 27th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). China: IEEE.
[3] Marin, Hiticas &  Mihon. (2012). Fuzzy Logic Control  Applied on SI Engine Concerning  the Injection  Time  Evolution.  Prosiding,  13th  IEE  International  Symposium  on Computational Intelligence and Informatics. Hungaria: IEEE.
[4] MatLab High Performance Numeric Computation and Visualization Software. The Mathworks, Inc. 1992
[5] Messner, William and Dawn Tilbury. 1999. Control Tutorials for MatLab and Simulink. A Web Based Approach . Addisson Wesley, Inc.
[6]  Muhammad  H,  Rashid,  “ Power  Electronic:  Circuit,  Device  and  Aplication ”,  Prentice  Hall International, Inc, Second edition.
[7]  Ogata,  Katsuhiko.  Solving g Control  Engineering  Problems  with  MatLab.  Englewood  Cliffs, New Jersey: Prentice e Hall Inc. 1994
[8]  Paul  C.  Krause,  Oleg  Wasynczuk,  Scott  D.  Sudhoff,  “ Analysis  Of  Electric  Machinery AndDrive Systems ”, A Jhon Wiley & Sons, Inc second edition 2002.
[9]  Sri i Kusumadewi  &  Hari  Purnomo.  (2013).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan. Ed 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10]  Sri  Kusumadewi.  (2002).  Analisis  dan  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Toolbox MATLAB. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11] Sukirman. (2006). Logika dan Himpunan. Yogyakarta: Hanggar Kreator.
[12]  Xiong, Yang,  &  Gou.  (2013).  A  Fuzzy Intelligent-integration  PID Idle  Control  Strategy  for Gas s Fueled  SI  Engine.  Prosiding,  2013  International l Conference  on  Computer  Sciences and Applications. Beijing: IEEE.