Optimasi Parameter Membership Function pada Sistem Kendali Robot Balancing Menggunakan Algoritma Genetika - Santoso, Santoso; Hartayu, Ratna; Kartika Riyanti, Kurnia Paranita; Ridho’i, Ahmad; Setyo Pambudi, Wahyu; Heryanto, M Ary (SinarFe7, 2025)
Penelitian ini mengembangkan sistem kendali robot balancing berbasis logika fuzzy dengan optimasi parameter menggunakan algoritma genetika. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor MPU6050 untuk mengukur sudut kemiringan dan kecepatan sudut, dengan motor DC sebagai aktuator. Parameter fungsi keanggotaan berbentuk segitiga (a, b, c) dioptimasi secara offline melalui algoritma genetika dengan fungsi fitness yang mempertimbangkan settling time (ts), overshoot (Mp), dan steady-state error (ess). Hasil simulasi menunjukkan peningkatan performa signifikan: settling time berkurang 52.2% (dari 2.3s ke 1.1s), overshoot turun 36% (dari 7.5% ke 4.8%), dan error steady-state berkurang 50% (dari 1.8° ke 0.9%). Analisis phase portrait membuktikan stabilitas global sistem dalam rentang ±90°, sementara heatmap 3D mengungkap hubungan nonlinier yang smooth antara variabel input-output. Implementasi real-time pada prototipe robot berhasil memvalidasi hasil simulasi dengan frekuensi sampling 100 Hz. Penelitian ini memberikan kontribusi metodologi optimasi desain kontroler cerdas yang dapat diaplikasikan pada sistem dinamis nonlinier lainnya.