Analisa Kestabilan Sistem dan Aksi Dasar Pengendalian dalam Prototipe Pengendali Pintu Darurat Bus

Abstract

Bus merupakan sarana transportasi darat yang paling banyak digunakan. Sistem keselamatan penumpang berbasis sensor suhu dan sensor tekanan untuk mengendalikan motor dc diharapkan dapat mengendalikan pintu darurat bagi evakuasi penumpang pada saat terjadi kebakaran dan tabrakan atau kecelakaan lain. Untuk memperoleh kinerja yang optimal maka suatu sistem memerlukan pemrosesan sinyal yang terdiri dari teknik sampling dan interpolasi. Selanjutnya analisa kestabilan terhadap pembacaan sensor dan gangguan akibat kesalahan pembacaan sensor yang timbul melalui metode Routh Hurwitz, selanjutnya diberikan aksi pengendalian melalui pengendali Proportional, Derivatif, dan Integral untuk memberikan optimalisasi pada respon sistem.

Full text

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
ISSN: 2797-7196 (online)
DOI: 10.17977/um068v1i82021p557-570
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Analisa Kestabilan Sistem dan Aksi Dasar Pengendalian
dalam Prototip Pengendali Pintu Darurat Bus
Prasetya Widiharso, Wahyu Tri Handoko*, Rizki Jumadil Putra
Universitas Negeri Malang, Jl. Semarang No. 5 Malang, Jawa Timur, Indonesia
*Penulis korespondensi, Surel: prasetya.widiharso.2005348@students.um.ac.id
Paper received: 06-2-2021; revised: 11-3-2021; accepted: 12-11-2021
Abstrak
Bus merupakan sarana transportasi darat yang paling banyak digunakan. Sistem keselamatan
penumpang berbasis sensor suhu dan sensor tekanan untuk mengendalikan motor dc diharapkan
dapat mengendalikan pintu darurat bagi evakuasi penumpang pada saat terjadi kebakaran dan
tabrakan atau kecelakaan lain. Untuk memperoleh kinerja yang optimal maka suatu sistem
memerlukan pemrosesan sinyal yang terdiri dari teknik sampling dan interpolasi. Selanjutnya
analisa kestabilan terhadap pembacaan sensor dan gangguan akibat kesalahan pembacaan sensor
yang timbul melalui metode Routh Hurwitz, selanjutnya diberikan aksi pengendalian melalui
pengendali Proportional, Derivatif, dan Integral untuk memberikan optimalisasi pada respon sistem.
Kata kunci: motor dc; routh hurwitz; proportional; derivatif; integral
1. Pendahuluan
Sistem pengendali pintu darurat bus bekerja berdasarkan input dari dua buah sensor
yaitu sensor suhu dan sensor tekanan. Sistem dirancang untuk evakuasi penumpang paska
terjadinya kecelakaan. Sensor suhu bekerja dengan mengukur temperatur di dalam bus, sensor
suhu memberikan output 5-volt kepada mikrokontroler pada saat pembacaan suhu mencapai
batas 400C. Selanjutnya hasil input tersebut digunakan untuk menggerakkan motor DC. Motor
DC menggerakkan roda gigi dan rantai pada pintu bus untuk membuka pintu darurat. Sensor
tekanan berfungsi ketika sensor yang diletakkan pada bumper bus tertekan oleh obyek lain
sehingga menghasilkan output 5-volt. Selanjutnya output tersebut digunakan untuk
menggerakkan motor DC dan membuka pintu darurat.
Aksi dasar pengendalian PID pada sistem pintu darurat berbasis motor DC ditujukan
untuk memperoleh respon sistem yang cepat terhadap pembacaan sensor, namun tetap dapat
bekerja dalam keadaan stabil. Kecepatan respon sistem terhadap input pembacaan sensor
yang menandakan terjadinya kebakaran dan tabrakan, berperan penting terhadap penggunaan
waktu pada upaya penyelamatan penumpang terhadap kejadian kecelakaan.
2. Metode
2.1. Elemen Sistem Pengendalian Otomatis
Elemen-elemen sistem pengendalian otomatis terdiri dari:
1. Controller: Elemen yang membandingkan sinyal feedback dengan set point dan
memberikan sinyal koreksi ke elemen final control element
2. Final control element: Elemen yang merubah besarnya nilai measurement variable
dengan memanipulasi manipulated variable berdasarkan sinyal koreksi dari controller
3. Plant: Elemen yang dikendalikan kondisinya

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
558
4. Feedback: Elemen umpan balik terdiri dari elemen sensing, transmitter, sensor, dsb
(Arindya, 2017).
Salah satu fungsi dari komponen kontroler adalah untuk mereduksi sinyal kesalahan,
yaitu selisih antara sinyal termodulasi dengan sinyal aktual. Hal ini sesuai dengan tujuan
sistem kendali, yaitu memperoleh sinyal aktual (yang diinginkan) yang selalu identik dengan
sinyal yang ditetapkan. Semakin cepat respon sistem terhadap sinyal aktual dan semakin kecil
kesalahan, maka semakin baik kinerja sistem kontrol yang diterapkan. Jika perbedaan antara
nilai pengaturan dan nilai keluaran relatif besar, pengontrol yang baik harus dapat mengamati
perbedaan ini agar dapat segera menghasilkan sinyal umpan balik untuk mengkoreksi proses
kontrol(Arindya, 2017).
Gambar1. Diagram Alir Sistem control(Hadi, 2018)
2.2. Pengendali Proporsional
Pengendali proporsional digambarkan melalui pita proporsional, sedangkan konstanta
proporsional (Kp) menunjukkan nilai faktor penguatan terhadap sinyal kesalahan. Hubungan
antara pita proporsional (PB) dengan konstanta proporsional (Kp) ditunjukkan oleh
persamaan berikut:
 
 
Dalam praktiknya, pengguna pengontrol proporsional harus memperhatikan aturan
berikut:
1. Jika nilai Kp kecil, pengontrol proporsional hanya dapat melakukan koreksi kesalahan
kecil, yang akan menyebabkan respon menjadi lambat.
2. Jika nilai Kp dinaikkan, respon sistem menunjukkan semakin cepat mencapai keadaan
tunak.
3. Jika nilai Kp ditingkatkan hingga mencapai nilai yang berlebihan, akan menyebabkan
sistem bekerja dengan tidak stabil atau respon sistem akan berosilasi(Arindya, 2017).
2.3. Pengendali Integral
Pengendali Integral bekerja untuk menghasilkan respons sistem yang bebas kesalahan
kondisi tunak. Jika pengaturan tidak memiliki elemen integral (1/s), pengontrol proporsional
tidak akan dapat menjamin keluaran sistem bebas dari kesalahan kondisi tunak. Kontroler
integral memiliki karakteristik yang sama dengan integral. Keluaran pengontrol sangat
dipengaruhi oleh perubahan yang sebanding dengan nilai sinyal kesalahan. Output dari
pengontrol ini adalah jumlah kontinu dari perubahan inputnya. Jika sinyal kesalahan tetap
tidak berubah, output akan tetap dalam keadaan yang sama sebelum input berubah. Keluaran
kontroler membutuhkan selang waktu tertentu, sehingga kontroler integral cenderung
memperlambat respon.

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
559
1. Ketika sinyal kesalahan berharga nol, keluaran kontroler akan bertahan pada nilai
sebelumnya.
2. Jika sinyal kesalahan tidak berharga nol, keluaran akan menunjukkan kenaikan atau
penurunan yang dipengaruhi oleh besarnya sinyal kesalahan dan nilai Ki.
3. Konstanta integral Ki yang bernilai besar akan mempercepat hilangnya offset. Tetapi
semakin besar nilai konstanta Ki akan mengakibatkan peningkatan osilasi dari sinyal
keluaran kontroler(Arindya, 2017).
2.4. Pengendali Derivatif
Ciri-ciri pengontrol diferensial adalah sebagai berikut:
1. Kontroler ini tidak dapat menghasilkan output jika inputnya tidak berubah (sebagai
sinyal kesalahan).
2. Jika sinyal kesalahan berubah dengan waktu, keluaran yang dihasilkan oleh pengontrol
tergantung pada nilai Kd dan laju perubahan sinyal kesalahan.
3. Pengendali diferensial memiliki karakter mendahului, sehingga dapat melakukan
koreksi yang signifikan sebelum pembangkit kesalahan menjadi sangat besar.
Akibatnya, pengontrol diferensial dapat mengantisipasi kegagalan, mengambil
tindakan korektif, dan cenderung meningkatkan stabilitas sistem.
Berdasarkan karakteristiknya pengontrol diferensial sering digunakan untuk
mempercepat respons awal sistem, tetapi tidak untuk mengurangi kesalahan keadaan tunak.
Kerja pengendali diferensial hanya efektif sampai batas tertentu, yaitu pada masa transisi. Oleh
karena itu, pengendali diferensial tidak boleh digunakan tanpa pengendali lain dalam sebuah
sistem(Arindya, 2017).
2.5. Pengendalian PID
Setiap kelebihan dan kekurangan masing-masing pengontrol P, I dan D dapat ditutupi
dengan menggabungkan ketiganya secara paralel menjadi pengontrol diferensial, integral,
proporsional (kontroler PID). Elemen pengontrol P, I, dan D masing-masing bertujuan untuk
mempercepat respons sistem, menghilangkan latensi (offset), dan menghasilkan perubahan
awal yang besar. Keluaran pengendali PID merupakan penjumlahan keluaran pengendali
proporsional dan keluaran pengendali terintegrasi. Karakteristik dari kontroler PID sangat
dipengaruhi oleh kontribusi penting dari tiga parameter P, I dan D. Penyetingan konstanta Kp,
Ki dan Kd akan menyebabkan penonjolan karakter dari salah satu elemen. Satu atau dua dari
tiga konstanta dapat disting untuk dominan dari yang lain. Konstanta yang dominan tersebut
akan berkontribusi pada respons keseluruhan sistem. Dalam penerapannya, kontroler PID
dapat didefinisikan dengan P untuk gain (pertambahan/peningkatan), I untuk reset, dan D
untuk rate (laju/kecepatan) (Arindya, 2017).
2.6. Fungsi Alih
Dalam mempelajari sifat dari suatu sistem, perlu dilakukan pendefinisian sistem, hal ini
diperoleh dengan memodelkannya secara matematis dari sifat-sifat komponennya. Dari hasil
model ini diperoleh fungsi transfer. Dengan model fungsi transfer ini, dimungkinkan untuk
mengetahui sifat respons sistem terhadap input yang berbeda. Berdasarkan pengetahuan

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
560
tentang sifat sistem, tindakan atau perbaikan yang tepat dapat ditentukan agar sistem
berfungsi sebagaimana yang diharapkan dalam perancangan sistem kendali(Fahmizal et al.,
2015).
2.7. Motor DC
Motor didefinisikan sebagai perangkat yang mampu mengubah energi listrik menjadi
torsi disebabkan adanya arus yang mengalir melalui belitan jangkar. Motor DC membutuhkan
sumber tegangan arus searah dari kumparan medan untuk diubah menjadi energi mekanik.
Kumparan medan pada motor DC disebut stator (bagian yang tidak berputar) dan kumparan
jangkar disebut rotor (bagian yang berputar). Jika kumparan jangkar berputar dalam medan
magnet, beda potensial (ggl) berubah arah setiap setengah putaran, sehingga menghasilkan
tegangan arus bolak-balik(Anthoinete P.Y.Waroh, 2014).
Prinsip kerja motor DC adalah arah garis medan magnet rotor selalu tetap pada posisi
yang berlawanan dengan arah garis medan magnet stator. Ini berasal dari sifat magnet bahwa
jika magnet yang berlawanan didekatkan, mereka akan menarik satu sama lain. Magnet dengan
arah yang sama akan saling tolak menolak. Pada motor DC, luas kumparan yang dialiri arus
listrik menghasilkan medan magnet yang mengelilingi lilitan jangkar dengan arah tertentu.
Perubahan energi listrik menjadi energi mekanik (motor) atau sebaliknya berlangsung melalui
medan magnet. Dengan demikian, medan magnet merupakan tempat penyimpanan energi
sekaligus tempat terjadinya transformasi energi(Anthoinete P.Y.Waroh, 2014).
Bagian utama dari motor DC terdiri dari aktuator (bagian yang selalu berputar) dan
stator (bagian yang diam). Stator sebagai tempat kumparan medan (field winding), dan rotor
adalah tempat kumparan jangkar (armature winding)(Waloyo, 2012). Motor DC dapat
dimodelkan dengan kombinasi struktur listrik dan mekanik. Perangkat listrik adalah model
rangkaian dari belitan jangkar, yaitu hambatan seri dengan total impedansi belitan jangkar.
Mekanisme mekanik adalah momen inersia pada rotor dan beban serta gesekan yang
disebabkan oleh gerak mekanik (Salamena, 2004).
Gambar2. Model Motor DC(Salamena, 2004)
Hukum yang digunakan dalam sistem motor dc adalah hukum Kirchoff II (sistem
elektrik) dan hukum Newton II (gerak rotasi).
2.8. Hukum Kirchoff II
󰇛󰇜  󰇛󰇜
 󰇛󰇜 󰇛󰇜󰇛󰇜

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
561
Persamaan gaya gerak listrik
󰇛󰇜  
 󰇛󰇜󰇛󰇜
e(t)= tegangan induksi yang tergantung putaran sudut ω(t)=kecepatan sudut rotor
(rad/s)
ϕ= fluks magnit kutub motor (Wb)
Ke= konstansta dimensi motor

 󰇛󰇜= putaran motor(rpm)
kutub motor adalah magnit permanen sehingga diperoleh fluks magnit kutub motor
bernilai konstan (ϕ=konstan), sehingga persamaan disusun menjadi,
e(t) = Keω(t) (3)
󰇛󰇜    󰌞
 󰇛󰇜
Selanjutnya disubstitusikan persamaan (4) ke persamaan (1) sehingga diperoleh
persamaan pada struktur listrik motor dc,
󰇛󰇜  󰇛󰇜
 󰇛󰇜 󰌞
 󰇛󰇜
2.9. Hukum Newton II
󰇛󰇜  󰌞
   󰌞
 󰇛󰇜
Persamaan torsi motor
󰇛󰇜 󰇛󰇜󰇛󰇜
Sehingga diperoleh,
󰇛󰇜 󰇛󰇜  󰌞
   󰌞
 󰇛󰇜
2.10. Transformasi Laplace
Melalui transformasi Laplace diperoleh,
󰇛󰇜  󰇛󰇜
 󰇛󰇜 󰌞
 󰇛󰇜
󰇛󰇜 󰇛󰇜󰇛󰇜 󰌞󰇛󰇜󰇛󰇜
󰇛󰇜󰇛󰇜 󰌞󰇛󰇜
   󰇛󰇜

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
562
Persamaan (8)
󰇛󰇜  󰌞
   󰌞
 󰇛󰇜
󰇛󰇜 󰌞  󰌞󰇛󰇜
Untuk memperoleh fungsi alih keseluruhan motor DC disubstitusikan persamaan (10)
dan (11)
 󰇛󰇜 󰌞󰇛󰇜
    󰌞  󰌞󰇛󰇜
Diperoleh fungsi alih,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜 
 󰇛 󰇜 󰇛  󰇜󰇛󰇜
Pada umumnya induktansi dari kumparan jangkar motor (L) bernilai sangat kecil
sehingga nilainya dapat diabaikan[3]. Jika nilai L diabaikan maka persamaan dapat
disederhanakan menjadi,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜 
    󰇛󰇜
2.11. Scilab dan Xcos
Scilab adalah perangkat lunak lisensi terbuka yang digunakan untuk menyelesaikan
masalah komputasi numerik dan visualisasi data. (Anam, 2020). Awalnya, pengembang
aplikasi ini adalah INRIA dan ENPC, tetapi sekarang pengembangan perangkat lunak ini
menjadi milik perusahaan Scilab. Software berlisensi GNU GPL ini sangat mirip dengan
MATLAB Simulink karena juga memiliki fungsi block programming yaitu xcos (Priambodo &
Sony, 2019). Perangkat lunak SCILAB menunjukkan bahwa ia dapat digunakan untuk
merancang dan menganalisis sistem kontrol yang kuat untuk kondisi dunia nyata. SCILAB
banyak digunakan di berbagai bidang teknik, termasuk kontrol stabilitas instrumen, pengujian
stabilitas sayap, optimasi algoritma(Alamsyah, 2018).
2.12. Analisa Kestabilan Sistem
Hal yang sangat penting dalam perancangan sistem kendali adalah masalah kestabilan
sistem. Tujuan terpenting dalam analisis dan desain kontrol adalah menciptakan sistem yang
stabil. Suatu sistem dikatakan stabil jika tercipta kondisi dimana respon sistem tersebut
terbatas jika juga menerima masukan sistem yang terbatas. limit disini berarti nilai
maksimumnya terbatas, misal f(t) = A sin t, maka nilai maksimum f(t) tidak akan melebihi A
(terbatas pada A)(Ikhwanudin et al., 2017).
2.13. Metode Routh-Hurwitzh
Kriteria kestabilan Routh-Hurwitz merupakan kriteria yang menyatakan kestabilan
absolut suatu sistem kontrol. Dimana pada kestabilan Routh-Hurwitz mencari ada atau

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
563
tidaknya akar-akar dari persamaan karakteristik pada sistem kontrol yang terletak pada sisi
sebelah kanan sumbu imajiner(Ikhwanudin et al., 2017).
Persamaan karakteristik orde n
a0Sn + a1Sn-1 + …… an-1S + an = 0 (15)
Gambar3. Matrik routh aray(Ikhwanudin et al., 2017)
Dimana,
  
 (16)
  
 (17)
  
 (18)
sampai nol, kemudian
  
 (19)
  
  (20)
dihitung hingga semua koefisien didapat kemudian membentuk matrik setengah
piramida terbalik. Persyaratan stabilitas dari analisis Routh-Hurwitz adalah bahwa semua
koefisien pada kolom pertama dari deret Routh bernilai positif. Jika satu atau lebih dari
koefisien ini negatif maka sistem tidak stabil. Banyaknya akar bilangan bulat positif dari
persamaan karakteristik sebanding dengan banyaknya tanda yang berubah (dari positif ke
negatif atau sebaliknya) pada kolom pertama tersebut(Ikhwanudin et al., 2017). Pemodelan
merupakan langkah awal untuk mendapatkan nilai kontrol yang sesuai dalam sistem kontrol
loop tertutup. Dengan merepresentasikan bentuk matematis pada setiap blok dari sistem yang
ingin dikontrol, dapat diperoleh nilai matematis dari keseluruhan sistem sehingga dapat
ditemukan nilai yang tepat untuk sistem kontrol loop tertutup tersebut(Arif, 2015).
Proses perancangan sistem kendali pintu otomatis darurat bus diawali dengan
pemilihan komponen kendali yang sesuai dengan kebutuhan perakitan komponen tersebut.
Selanjutnya mikrokontroler diprogram dengan menggunakan arduino software (IDE), apabila
pergerakan motor DC sudah sesuai dengan set point maka komponen kontrol dirakit dengan
miniatur pintu darurat. Langkah terakhir adalah menguji sistem. Sebelum melakukan analisa
kestabilan sistem kontrol pintu darurat bus terlebih dahulu dibuat persamaan sistem kontrol

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
564
dalam bentuk transfer function, kemudian dilakukan analisa kestabilan sistem kontrol dengan
metode Routh-Hurwitz. Selanjutnya mengevaluasi sistem kontrol pintu darurat bus dengan
memberi input berupa step response, sehingga didapatkan peak time, settling time, rise time,
dan persentase overshoot(Ikhwanudin et al., 2017).
2.14. Mikrokontroler
Mikrokontroler yang digunakan pada sistem adalah Arduino Uno yang beroperasi pada
tegangan 5 Volt. Berdasarkan tegangan operasi diberikan model matematis atau transfer
function dengan nilai gain 5.
2.15. Driver motor DC
Motor dc driver berfungsi untuk mengendalikan motor dc agar dapat bekerja. Driver
motor dc bekerja sebagai saklar on-off. Komponen utama dari driver adalah dua buah transistor
C945 dan 2 buah relay. arus akan tersuplai ke salah satu kutub motor DC apabila transistor
dalam kondisi on (mengalirkan arus dari kolektor ke emitor) atau memberikan logika 1
sehingga relay menghubungkan salah satu kutub motor dc dengan tegangan 12V, sedangkan
kutub motor lain tetap terhubung dengan ground, dan mengakibatkan motor bekerja.
Berdasarkan cara kerja tersebut maka driver motor dc diberikan nilai 1.
2.16. Pemodelan Motor DC
Gambar4. Diagram Skematik Motor DC[3]
La = Induktansi kumparan jangkar
Ra = Resistansi kumparan jangkar
Ia = Arus kumparan jangkar
If = Arus medan
Ɵ = Perpindahan sudut dari poros motor
ω = Kecepatan sudut dari poros motor
ea = Tegangan kumparan jangkar
eggl = Tegangan gaya gerak listrik balik
J = Momen inersia ekivalen dari motor dan beban pada poros motor
K = Koefisien gesekan viskos dari motor dan beban pada poros motor
Pengaturan kecepatan pada motor DC melalui penguatan medan menggunakan magnet
permanen dilakukan dengan mengatur tegangan pada kumparan jangkar. Karena medan
magnet dihasilkan oleh magnet permanen, maka kekuatan medan magnet bernilai

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
565
konstan(Fahmizal et al., 2015). Pada bagian elektrik motor dc terdapat resistansi dan
induktansi, sedangkan bagian mekanik terdapat momen inersia, torsi, dan koefisien gesek.
Melalui persamaan (13) atau (14)
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜 
 󰇛 󰇜 󰇛  󰇜
Dengan nilai parameter sesuai spesifikasi motor dc yang dipilih:
Induktansi (L) = 10mH
Resistansi (R) = 5 Ω
Total Inersia (J) = 3 kg.m2
Friction (B) = 0.1 N.m/rad/s
Konstanta torque (Kt) = 0.065 V/rad/s
Konstanta tegangan (Ke) = 0.065 N.m/A
Diperoleh fungsi alih motor dc dalam bentuk sistem orde 3,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜
 
2.17. Rasio Gear
Motor dc yang digunakan mempunyai gearbox dengan rasio 4:1. Sedangkan rantai dan
gear memiliki perbandingan 1:1. Berdasarkan data tersebut maka fungsi alih ratio gear bernilai
4.
2.18. Sensor Suhu LM35 dan Sensor Tekanan
Sensor suhu LM35 berperan sebagai feedback dalam rangkaian sistem. IC LM35 bekerja
dengan memberikan input 5 volt kepada sistem jika tegangan yang disensor telah mencapai
suhu 40oC, sehingga fungsi alihnya bernilai 1. Demikian juga dengan sensor tekanan yang
dirancang dari push button. Pada saat sensor menerima tekanan maka akan memberikan nilai
5 volt, sehingga fungsi alihnya bernilai 1.
2.19. Pemodelan Matematis Sistem Kontrol
Kinerja sistem kendali dapat dilihat dengan mengamati respon sistem saat menerima
masukan langkah seperti pada Gambar 7. Dengan mengamati respon langkah dapat diketahui
settling time, rise time, persentase overshoot, serta steady state error dari sistem(Amalia et al.,
n.d.). Settling time (Ts) merupakan waktu yang dibutuhkan oleh keluaran untuk mencapai
persentase nilai tertentu (antara 2% atau 5%) dari nilai akhir keluaran. Rise time (Tr)
merupakan waktu yang butuhkan oleh respon sistem untuk naik dari 10% menjadi 90% dari
nilai akhir. Persentase overshoot merupakan nilai pada kondisi peak level lebih tinggi dari nilai
steady state. Steady state error merupakan perbedaan antara keluaran steady state yang
dihasilkan dengan keluaran yang diinginkan(Amalia et al., n.d.). Gambar sistem secara
keseluruhan ditunjukkan pada gambar 5.

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
566
Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Fungsi transfer dari sistem dengan umpan balik dari sensor suhu dan sensor tekanan
dapat dituliskan dengan,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜
  
A = Mikrokontroler bernilai 5, B = Driver motor bernilai 1,
C = motor DC bernilai  
, D = rasio gear bernilai 4, dan E=sensor bernilai
1, setelah semua koefisien dimasukkan diperoleh fungsi alih keseluruhan sebesar,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜
   
Melalui Scilab dan Xcos disimulasikan fungsi alih tersebut seperti ditunjukkan pada
Gambar 6.
Gambar6. Fungsi alih sistem melalui Scilab
Gambar7. Grafik respon sistem tanpa pengendali PID
Langkah-langkah dalam uji pemodelan kontrol PID adalah sebagai berikut:
1. Buka Xcos pada tools Scilab dan rangkai blok step function, continuous transfer function,
clock, dan cscope.

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
567
2. Masukkan fungsi alih yang telah diperoleh dari proses pemodelan matematis kedalam
blok continuous transfer function. Jalankan program dan amati respon sistem dan
tentukan apa saja yang ingin ditingkatkan.
3. Tambahkan blok PID, lalu lakukan tuning P-Control untuk meningkatkan rise time,
tambahkan D-Control untuk mengurangi overshoot.
4. Tambahkan I-Control untuk mengurangi error steady state
Seimbangkan nilai setiap Kp, Ki, dan Kd untuk mendapatkan keseluruhan respon sistem
yang diinginkan (respon sistem yang stabil).
3. Hasil dan Pembahasan
Melalui Xcos pada Scilab blok diagram sistem alih ditambahkan blok control PID,
selanjutnya diberikan uji parameter P, I, dan D kemudian PI, PD, dan PID untuk mengetahui
respon dari sistem.
Gambar 8. Diagram blok simulasi sistem dengan PID
Gambar 9. Hasil tuning PID dengan nilai
Kp=300, Ki=0, Kd=0
Gambar10. Hasil tuning PID dengan nilai
Kp=300, Ki=0, Kd=10

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
568
Gambar 11. Hasil tuning PID dengan nilai
Kp=350, Ki=300, Kd=50
Gambar 12. Hasil tuning PID dengan nilai
Kp=300, Ki=2, Kd=100
Hasil analisa kestabilan sistem melalui metode Routh-Hurwitz adalah sebagai berikut,
󰌞󰇛󰇜
󰇛󰇜
   
S3 0.03 0.5
S2 15 1.3
S1 a1 0
S0 a0
Berdasarkan ketentuan pada persamaan (16), (17), (18), (19), dan (20), diperoleh,
a1= 0.4974
a0= 1.3
sehingga matrik dapat disusun menjadi,
S3 0.03 0.5
S2 15 1.3
S1 0.4974 0
S0 1.3

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
569
Dari perhitungan diatas dapat dilihat bahwa hasil pada kolom pertama tidak terjadi
perubahan tanda (semua positif), maka sistem kontrol pintu darurat bus dapat dikatakan
stabil.
Gambar 13. Miniatur pintu darurat bus otomatis.
4. Simpulan
semakin besar nilai Kp maka sistem akan semakin sensitif. Jika nilai Ki mempunyai harga
yang besar maka reaksi pengendali akan semakin cepat dan semakin sensitif. Pengendali
diferensial mempunyai sifat yang tidak dapat mengeluarkan output jika tidak terdapat
perubahan input. Nilai output berbanding lurus dengan nilai Kd, semakin besar nilai Kd maka
akan semakin besar pula nilai output yang dihasilkan. Parameter Kp, Ki, Kd pada respon
pengendalian yang menggunakan PID adalah saling melengkapi dalam mengatasi kekurangan
pada tiap pengendali P, I, dan D. Unsur P, I, dan D masing-masing berguna untuk mempercepat
reaksi sistem, menghilangkan offset, dan mendapatkan energi ekstra pada saat awal
perubahan load atau set point. Penentuan konstanta PID pada sistem diperoleh secara trial dan
eror melalui tools scilab. Tujuan pemanfaatan simulasi melalui komputasi adalah untuk
mempersingkat waktu dalam proses tuning guna menemukan nilai konstanta yang stabil bagi
sistem. Metode Routh Hurwitz menunjukkan sistem telah bekerja secara stabil melalui
pengamatan dari nilai negatif pada matrik. Selanjutnya untuk pembahasan dalam perancangan
sistem kendali pintu darurat bus yang dapat dikembangkan yaitu analisa kesalahan sistem dan
metode tempat kedudukan akar (TKA).
Daftar Rujukan
Alamsyah, F. A. (2018). Penggunaan xcos sebagai alternatif perangkat lunak berbayar untuk simulasi sistem
massa-pegas-peredam. 18(2), 95–100.
Amalia, L., Murti, M. A., & Susanto, E. (n.d.). Kendali kecepatan motor dc berbasis jaringan data menggunakan
regulator lqg.
Anam, K. (2020). Implementasi metode numerik pada rangkaian listrik menggunakan scilab. Jurnal Penelitian,
5(1), 59–67. https://doi.org/10.46491/jp.v5e1.487.59-67

Jurnal Inovasi Teknik dan Edukasi Teknologi, 1(8), 2021, 557-570
570
Anthoinete P.Y.Waroh. (2014). Analisa dan simulasi sistem pengendali motor dc. Jurnal Ilmiah Sains, 14(2), 80.
Arif, M. F. (2015). Sistem kontrol kecepatan motor dc d-6759 berbasis arduino mega 2560. Mahasiswa TUEB,
3(2015), 1–6.
Arindya, R. (2017). Penalaan kendali pid untuk pengendali proses. Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu
Buana, 8(2), 109–116.
Fahmizal, Sulistyowati, N., & Arrofiq, M. (2015). Rancang bangun modul praktikum teknik kendali dengan studi
kasus pada identifikasi sistem motor=dc berbasis arduino-simulink matlab. 1–5.
Hadi, N. (2018). Analisis repetitive control untuk rejection multiple periodical disturbances dengan
menggunakan scilab xcos.
Ikhwanudin, H. A., Sampurno, & Suhardjono. (2017). Design of 2-axis flexible fixture control system based on
microcontroller. 133–137.
Priambodo, A. S., & Sony, A. (2019). Studi komparasi simulasi sistem kendali pid pada matlab, gnu, octave,
scilab, dan spyder. Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education), 4(2), 169–175.
https://doi.org/10.21831/elinvo.v4i2.28347
Salamena, V. (2004). Simulasi karakteristik arus dan kecepatan motor dc terhadap masukan penyearah
gelombang penuh di simulink-matlab. Teknologi, 9(1), 1012.
Waloyo, H. T. (2012). Peningkatan efisiensi penggunaan daya pada sistem mobil listrik berpenggerak motor dc
dengan menggunakan logika kabur (fuzzy logic).