IMPLEMENTASI ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK OPTIMASI PARAMETER PENGENDALI PROPORTIONAL INTEGRAL DERIVATIVE (PID) PADA PENGENDALIAN STIR OTOMATIS

Abstract

ABSTRAK: Kemajuan yang terus meningkat di bidang teknologi menyebabkan perkembangan teknologi autonomous vehicle semakin meningkat. Salah satu komponen penting pada Autonomous vehicle adalah control steering untuk mengendalikan gerakannya. Dalam proses pengontrolan kemudi terdapat banyak gangguan dan ketidakpastian sehingga berbagai metode dalam pengontrolan kemudi telah banyak dilakukan oleh peneliti. Salah satu metode pengontrolan yang paling populer saat ini adalah dengan metode pengontrolan Proportional Integral Derivative (PID). Namun, terdapat permasalahan utama dalam kontrol PID yaitu penyesuaian parameter yang harus cepat dan akurat untuk mendapatkan kontrol yang diinginkan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dikembangkan suatu metode untuk optimisasi nilai parameter yang dikenal dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Berdasarkan penelitian yang dilakukan, nilai kontrol PID didapat dengan metode Ziegler-Nichols dan metode algoritma PSO. Metode Ziegler-Nichols mendapat nilai Kp = 4,842, Ki = 8,327, dan Kd = 0,704. Nilai rise time  0,162 detik dan settling time yang didapat sebesar 1,2 detik. Sistem juga mencapai keadaan steady state pada waktu 2 detik. Metode PSO mendapat nilai Kp = 7,0339, Ki = 20,0074, dan Kd = 0,6734. Nilai rise time 0,0925 detik dan settling time yang didapat 0,148 detik. Sistem juga mencapai keadaan steady state pada waktu 0,7 detik. Hasil ini menunjukkan bahwa metode PSO lebih baik dibanding metode Ziegler-Nichols.

ABSTRACT: Progress in the field of technology has led to the increasing development of autonomous vehicle technology. One of the important components in an autonomous vehicle is the control steering to manage its movement. During the steering control process, there are many disturbances and uncertainties, so various methods of steering control have been widely studied by researchers. One of the control methods is the Proportional Integral Derivative (PID) control. However, the main problem in PID control is the adjustment of parameters that must be fast and accurate to achieve the desired control. To address this problem, a method for optimizing parameter values was developed, known as Particle Swarm Optimization (PSO). Based on the research conducted, PID control values were compared with the Ziegler-Nichols method and the PSO algorithm method. The Ziegler-Nichols method yielded Kp = 4.842, Ki = 8.327, Kd = 0.704, 0.162 seconds for the rise time, and the settling time was 1.2 seconds. The system also reached steady state at 2 seconds. The PSO method obtained Kp = 7.0339, Ki = 20.0074, and Kd = 0.6734; the rise time value was 0.0925 seconds, and the settling time was 0.148 seconds, steady state at 0.7 seconds. These results show that the PSO method is better compared to the Ziegler-Nichols method.