Studi Analisa Kalman Filter Sebagai State Estimator Untuk Meningkatkan Akurasi Pengukuran Kecepatan Motor DC - Ivan Sutresno Hadi Sujoto; Hari Sutiksno (Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya), 2021)
State estimator merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk mengestimasi besarnya suatu sinyal dari suatu data yang telah tercampur dengan noise. Noise tersebut dapat terjadi pada proses di dalam suatu plant (motor DC) maupun pada pembacaan oleh sensor, yang menyebabkan nilai yang sesungguhnya dari suatu sinyal tidak dapat diketahui dengan akurat. Sinyal yang tercampur dengan noise tersebut dapat direduksi dengan berbagai cara, di antaranya adalah dengan menggunakan Kalman Filter. Kalman Filter merupakan sebuah state estimator yang merupakan filter linier terbaik (bila semua syarat terpenuhi) dengan menggunakan konsep Minimum Mean Square Error (MMSE). Dalam tugas akhir ini akan diuji coba dan diamati manfaat Kalman Filter untuk mengestimasi nilai kecepatan motor DC yang sesungguhnya bila sistem tersebut bekerja pada kondisi yang bernoise. Sebagai pembanding, dalam tugas akhir ini akan diuji coba juga teknik pemfilteran data yang lain untuk dibandingkan performansinya terhadap Kalman Filter. Pengujian dilakukan dengan menggunakan program Matlab dengan cara memberikan noise ke dalam sistem. Hasil uji coba menunjukkan bahwa Kalman Filter mampu mereduksi error pada pengukuran kecepatan motor DC hingga kurang dari 0.5 rad/sec hanya dalam waktu 0.025 detik.