---
# System prepended metadata

title: LAPORAN PROYEK SISTEM KENDALI MEKANIKA SISTEM PALANG OTOMATIS MENGGUNAKAN SERVO MOTOR

---

# Laporan Proyek Sistem Kendali PID Motor Listrik Servo Pada Sistem Palang Otomatis (Tugas Besar CLO 2 dan CLO 3)

**Mata Kuliah:** Sistem Kendali dan Mekanika (ACK3AB3)
**Dosen:** FCB
**Semester/Tahun:** Ganjil 2025/2026
**Kelas:** TK-47-04

---

## Identitas Asesmen & Capaian Pembelajaran (OBE)

**Bentuk Asesmen:** Tugas Besar CLO2 dan Tugas Besar CLO3
**Metode:** *Project-Based Learning (PjBL)*
**Level 3 AI [*Editing*]**: AI hanya untuk perbaikan tulisan, tanpa konten baru. Lampirkan *prompt* dan hasil lengkap *generate* AI jika menggunakan AI, serta nama *tools* AI yang digunakan.

### Pemetaan *Program Learning Outcome* (CPL - Capaian Pembelajaran Lulusan) dan *Course Learning Outcome* (CPMK - Capaian Pembelajaran Mata Kuliah)
Laporan Tugas Besar ini mengukur ketercapaian dua PLO utama sesuai RPS untuk memvalidasi ketercapaian dua CLO:

* **[PLO-3]** Kemampuan menyusun rancangan komponen, sistem dan/atau proses pada bidang teknik komputer untuk memenuhi kebutuhan yang diharapkan di dalam batasan-batasan realistis.
    * *Fokus:* Perancangan parameter kendali (*tuning*) dan analisis kestabilan sistem.
      * **[CLO-2]:** Mampu menyusun rancangan dan menganalisis sistem kendali loop tertutup dari kondisi transien hingga steady state untuk mencapai kestabilan.
        * *(Dinilai dari Laporan Bab 1, 2, dan 4: Desain, Pemodelan, dan Analisis Grafik)*
* **[PLO-6]** Kemampuan menerapkan metode, keterampilan dan piranti teknik modern yang diperlukan untuk praktek keteknikan dalam bidang teknik komputer.
    * *Fokus:* Implementasi algoritma pada mikrokontroler dan penggunaan sensor/driver motor.
        * **[CLO-3]:** Mampu menentukan dan menerapkan penggunaan kendali proporsional, integral, atau derivatif pada motor listrik untuk mencapai kestabilan.
            * *(Dinilai dari Laporan Bab 3 dan Demonstrasi Alat: Implementasi Hardware & Tuning PID)*
---

**IDENTITAS KELOMPOK:**
* **Nama Kelompok:** ............................................................
* **Muhammad Raffi Ibrahim (101032300020)** ............................................................
* **Rangga Timotius (101032300137):** ............................................................
* **Yuliani (1103204174):** ............................................................
* **Mareza Kurnia Putri (101032330069):** ............................................................

---

## Daftar Isi
1.  Pendahuluan
2.  Desain dan Pemodelan Sistem
3.  Implementasi dan Pengujian
4.  Evaluasi dan Analisis Kinerja
5.  Kesimpulan dan Saran
6.  Lampiran/Dokumentasi

---

## 1. Pendahuluan

### 1.1 Latar Belakang
Pengendalian motor menjadi hal penting pada sistem otomatis yang membutuhkan gerakan stabil dan posisi yang tepat. Pada praktiknya, pergerakan motor tidak selalu sesuai perintah awal karena dipengaruhi beban mekanik, gesekan, dan gangguan dari lingkungan. Dampaknya, gerakan bisa menjadi lambat, terjadi getaran/bolak-balik (osilasi), atau posisi akhir tidak tepat. Kondisi seperti ini kurang aman jika diterapkan pada sistem yang berhubungan dengan mekanisme buka-tutup, misalnya palang pintu otomatis, karena dapat mempercepat keausan komponen dan membuat kinerja sistem tidak konsisten.

Salah satu metode yang sering digunakan untuk memperbaiki performa pengendalian adalah kontrol PID (Proportional-Integral-Derivative). PID bekerja dengan membandingkan setpoint dengan keluaran aktual, lalu menghasilkan koreksi agar error semakin kecil. Dengan pengaturan parameter yang tepat, PID dapat membuat respon sistem lebih cepat, mengurangi error posisi saat sudah stabil (steady-state error), serta menjaga sistem tetap stabil saat terjadi gangguan.

Pada tugas besar mata kuliah Sistem Kendali Mekanika, metode PID diterapkan pada sistem pengendalian motor untuk studi kasus palang otomatis berbasis Arduino. Studi kasus ini dipilih karena mewakili aplikasi nyata yang membutuhkan pengendalian posisi secara presisi dan gerakan yang halus. Melalui proyek ini, mahasiswa diharapkan memahami penerapan konsep sistem kendali modern, khususnya PID, mulai dari perancangan, pengujian, hingga evaluasi performa sistem.

### 1.2 Tujuan (*sesuaikan isinya dengan proyek kelompok*)
1.  Merancang sistem palang otomatis yang dapat membuka dan menutup sesuai perintah serta memiliki batas gerak yang aman.
2.  Mengimplementasikan algoritma PID untuk mengurangi selisih (error) antara setpoint dan posisi/kecepatan aktual motor.
3.  Melakukan tuning parameter untuk mendapatkan respon yang cepat dan stabil (tidak berosilasi berlebihan).

### 1.3 Spesifikasi Desain (Target *Performance*)
*(Isi target ini SEBELUM melakukan tuning. Ini adalah acuan keberhasilan proyek).*

| Parameter Kinerja | Simbol | Target Nilai | Alasan/Justifikasi (Mengapa memilih angka ini?) |
| :--- | :---: | :--- | :--- |
| **Settling Time** | $T_s$ | < 1 detik | Palang terasa responsif tapi tetap halus (tidak terlalu agresif). |
| **Max. Overshoot** | $M_p$ | < 5 % | Menghindari palang “menghentak” melewati posisi target yang bisa bikin mekanik cepat aus. |
| **Steady State Error** | $e_{ss}$ | 2 % | Posisi akhir cukup presisi untuk buka/tutup palang secara konsisten. |
| **Kriteria Kestabilan** |  | 2% atau 5% | Sistem dianggap stabil jika output masuk dan tetap di ±2% dari setpoint. |

---

## 2. Desain dan Pemodelan Sistem

### 2.1 Diagram Blok Sistem
![image](https://hackmd.io/_uploads/rJ8cz934-e.png)


### 2.2 Pemodelan Matematis (Theoretical Modeling)
Pemodelan matematis diperlukan untuk menggambarkan perilaku sistem jendali secara teoritis serta menjadi dasar dalam perancangan dan analisis perform saja. Pada proyek ini, metode kendali yang digunakan adalah kontrol PID (proportional-Integral-Derivative) yang diterapkan pada sistem pengendalian posisi motor servo palang otomatis berbasis mikrokontroler Arduino. Modern Control Engineering,5 th Edition Prentice Hall,2010.

**A. Model Algoritma Kontroler (PID)**
Tuliskan persamaan matematis kontroler PID yang diimplementasikan:
$$u(t) = K_p e(t) + K_i \int e(t) dt + K_d \frac{de(t)}{dt}$$
* u(t) = sinyal pengendali output
* Kp = konstanta gain proprosional
* Ki = konstanta gain integral
* Kd = konstanta gain derivatif
* e(t) = error antara set point dan variabel proses


**B. Metode Tuning Ziegler-Nichols (Z-N)**
Wajib memilih salah satu metode Z-N sebagai dasar penentuan parameter:

* **Tipe 2 (Kurva Reaksi):** Metode Ziegler-Nichols Tipe 2, yang dikenal sebagai metode kurva reaksi (reaction curve method), digunakan untuk menentukan parameter kontroler PID berdasarkan respon sistem open-loop terhadap masukan langkah (step input). Metode ini sesuai digunakan pada sistem yang relatif stabil dan memiliki karakteristik dinamika menyerupai sistem orde satu dengan waktu tunda (first order plus dead time).

    (𝐿)- Delay Time
    Bagian awal kurva respons biasanya datar atau tidak berubah, lalu mulai        meningkat pada titik tertentu. Jarak waktu dari awal step hingga titik perubahan awal disebut (𝐿). Nilai(𝐿) pada proyek ini menggambarkan kelambatan mekanik, elektronik, maupun program dalam sistem. Pada sistem palang gerbang otomatis, (𝐿) muncul karena inersia motor, waktu sampling mikrokontroller, maupun delay sinyal sensor.

    Time Constant (𝑇)
    Konstanta waktu (𝑇) ditentukan dari gradien kurva bagian linier tersebut. Nilai (𝑇) menggambarkan seberapa cepat sistem merespons setelah melewati settling time. Pada sistem mekanik servo pada proyek palang gerbang otomatis, nilai (𝑇) dipengaruhi oleh karakteristik aktuator, beban menanik, dan redaman.

    
**C. Model Plant (Motor)**

* **Motor Servo (Position Control)**
    Sistem didekati sebagai **Integrator** atau **Orde 2** dikarenakan servo motor digunakan untuk mengatur pembukaan dan penutupan palang. Servo dapat bergerak jika sistem mendapatkan input dari sensor ultrasonik HC-SR04.
    
    Sensor ultrasonik digunakan sebagai alat ukur jarak kendaraan terhadap sensor dan akan mengirim sinyal pantulan (echo & trig) kepada Arduino UNO. Sinyal yang diterima arduino akan diubah menjadi sinyal kontrol untuk mengatur angle dari servo (PWM).
    $$G(s) = \frac{\theta(s)}{V(s)} \approx \frac{K}{s(\tau s + 1)}$$

* (K)= sistem gain
* teta = posisi sudut palang
* t = waktu servo konstanta
* d(s) = jarak objek dari sensor ultrasonik

### 2.3 Spesifikasi Perangkat Keras
* **Motor:** Motor Servo SG90
* **Sensor:** Sensor Ultrasonik HC-SR04
* **Kontroler:** Arduino UNO R3, Speed Clock 9600 baud

---

## 3. Implementasi dan Pengujian

> **⚠️ Syarat data yang harus ada:**
> 1.  **Analisis Komparatif:** **Minimal** **3 Variasi *Tuning*** (Misal: Hanya Proporsional vs PI vs PID Optimal).
> 2.  **Uji Konsistensi (*Repeatability*):** Pada *tuning* terbaik, lakukan **minimal 5x percobaan** berulang untuk mendapatkan rata-rata dan standar deviasi.
> 3.  **Uji Gangguan (*Disturbance*):** Minimal satu grafik yang menunjukkan respons sistem saat diberi beban atau gangguan tiba-tiba.
> 
> *Catatan: Untuk poin 1 dan 2, lebih banyak lebih baik, karena akan semakin menghasilkan banyak data untuk dianalisis dan dibandingkan.*

### 3.1 Karakteristik Open-Loop (Linearitas Plant)
Sebelum melakukan tuning PID, kami telah melakukan ujicoba dengan skenario berikut:
* **Skenario B (Servo/Stepper - Posisi):** Kami mengukur sudut proyek menggunakan codingan pada Arduino IDE dan mendapatkan hasil sebagai berikut:



| No  | Derajat     | Sudut Aktual |
| --- | ----------- | ------------ |
| 1   | 30$^\circ$  |       30$^\circ$       |
| 2  | 60$^\circ$  |          60$^\circ$    |
| 3   | 90$^\circ$  |     90$^\circ$         |
| 4   | 120$^\circ$ |        120$^\circ$      |
| 5    |      180$^\circ$       |180$^\circ$              |

**Grafik Karakteristik:**
![image](https://hackmd.io/_uploads/BkFBZDTNbe.png)

**Analisis:**
1.  Apakah grafik membentuk garis lurus?
    Tidak, grafik tidak membentuk garis lurus, melainkan grafik menunjukan gambar non - linear. Dimana grafik akan naik perlahan - lahan sampai dia tepat di target yaitu 90 derajat. Grafik akan mulai naik secara cepat saat jarak sudah ada di 30 cm dan akan menjadi stabil di 90 derajat apabila jarak sudah < 30 cm. Dan, grafik yang tadinya stabil di 90 derajat akan kembali turun secara cepat saat kendaraan mulai tidak terdeteksi sensor atau > 30 cm. Grafik akan langsung kembali ke posisi 0 derajat sesuai dengan kondisi awal.
    
2.  Pada *input* berapa motor baru mulai?
    Servo motor akan mulai bergerak naik saat ia menerima sensor ultrasonik dengan jarak < 30 cm ke sudut 90 derajat. Lalu saat sensor mengirim input > 30 cm atau tidak ada kendaraan maka palang akan tertutup lagi kembali ke posisi awal 0 derajat.

3.  Apakah ada titik ketika *input* dinaikkan tetapi *output* tidak bertambah lagi?
Ya, pada rentang 0 - 28 cm, servo motor akan tetap pada sudut 90 derajat meskipun sudah terbuka saat jarak 29 cm. Dan, ketika sensor menerima input > 30 cm atau tidak ada kendaraan maka servo motor akan stay di 0 derajat dan seterusnya akan stay terus di 0 derajat pada rentang 31 - 100 cm.

### 3.2 Analisis Perbandingan Respons (*Step Response*)
*(Tampilkan grafik perbandingan dari 3 skenario tuning atau lebih).*

**Tabel 1. Perbandingan Parameter Respons Transien**

| Skenario *Tuning* | Nilai *Gain* ($K_p, K_i, K_d$) | *Delay Time* ($T_d$)| *Rise Time* ($T_r$) | *Peak Time* ($T_p$) | *Settling Time* ($T_s$) | *Overshoot* (%) | *Steady State Error* |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| #1 (Misal: Hanya P) | $K_p$=0.12 $K_i$=0 $K_d$=0| 0,574s  |1,881s  | 3,434s | 3.129 | 0 | 0 | ... |
| #2 (Misal: Osilasi) | $K_p$=1.2, $K_i$=6.0 $K_d$=0 | x | x | x | x | x |x |
| #3 (PID Optimal) | $K_p$=0.28, $K_i$=0.9 $K_d$=0.18| 0.002s |0.144s  |0.286 | 0.164 | 0 | 0 |

### 3.3 Uji Konsistensi (Repeatability Test)
*(Ambil Skenario #3 (Optimal), jalankan 5 kali atau lebih dari posisi diam ke setpoint).*

**Tabel 2. Statistik Konsistensi Kinerja (Misal N=5)**

|         Percobaan Ke-          | *Settling Time* ($T_s$) | *Overshoot* (%) |
|:------------------------------:|:-----------------------:|:---------------:|
|               1                |           0.164s         |       0       |
|               2                |           0.164s           |       0       |
|               3                |           0.164s           |       0       |
| 4                               |             0.164s            |         0        |
|               5                |           0.164s           |       0       |
|     **Rata-rata ($\mu$)**      |         **0.164s**         |     **0**     |
| **Standar Deviasi ($\sigma$)** |         **0**         |     **0**     |

![image](https://hackmd.io/_uploads/ryYlHjAE-e.png)

### 3.4 Uji Gangguan (Disturbance Rejection)

![image](https://hackmd.io/_uploads/HyfDaVaEbl.png)

* **Analisis:** Berapa detik waktu yang dibutuhkan sistem untuk kembali stabil (*Recovery Time*)?
Berdasarkan grafik diatas, sistem pun tetap stabil meskipun diberi gangguan fisik. Tidak perlu menunggu waktu agar sistem kembali stabil, ini dikarenakan sudah adanya aktuator didalam servo motor. Kami membatasi pergerakan dari palang pada codingan agar tidak melebih dari 90 derajat, sehingga tidak akan terjadi kesalahan sistem meskipun diberikan gangguan fisik. Oleh karena itu, selama sistem mencapai target, yaitu terbuka (90 derajat) saat ada kenadaraan, maka sistem akan tetap stay sesuai dengan input sensor ultrasonic, meskipun diberikan gangguan fisik.
---

## 4. Evaluasi dan Analisis Kinerja

### 4.1 Validasi Spesifikasi
Ya, target sudah tercapai dengan cukup baik berdasarkan dengan uji coba yang telah dilakukan. Kami mendapatkan nilai settling time sebesar 0.164 s dimana itu < 1 s yang ada pada target. Lalu nilai dari Overshoot berada di 0% yang berarti sistem sudah dapat bekerja dengan baik sesuai dengan target awal < 5%. Nilai dari standar deviasi pun 0% yang berarti sudah mencapai target awal yaitu 2%. 

### 4.2 Analisis Mendalam
*(Jawab dengan paragraf analisis kritis)*

1.  **Analisis Pengaruh *Gain*:**  
Nilai Kp (proportional gain) adalah respon sistem terhadap servo motor, dimana saat dia mendapatkan input dari sensor ia maka palang akan terbuka / tertutup. Semakin tinggi nilai Kp maka sistem servo motor akan merespon dengan sangat cepat yang dapat membuat sistem terjadi overshoot dan mengalami gejala osilasi, tetapi kita akan mendapatkan nilai rise time yang cepat.

    Nilai Ki (integral gain) berfungsi untuk membantu sistem agar mencapai sesuai target, dalam kasus ini yaitu agar sudut servo pas 90 derajat tidak kurang dan tidak lebih. Namun, jika kita menaruh nilai Ki dengan tinggi demi menghilangkan SSE maka akan terjadi osilasi berkelanjutan akibat dari penumpukan nilai integral yang sangat tinggi.
    
    Sementara nilai Kd (derivatif gain) berfungsi untuk meredam sistem agar overshoot dan osilasi dapat dikurangi. Nilai Kd yang tepat juga mampu membuat transisi sistem menjadi lebih halus dan lebih stabil, tetapi jika nilai Kd terlalu besar  maka respon sistem akan terpengaruh dan makin lambat mencapai targetnya, serta membuat sistem menjadi kurang responsif. 

3.  **Analisis Stabilitas:** 
    a. Berdasarkan uji gangguan pada Bab 3.4, sistem kami tetap stay pada target meskipun diberi gangguan fisik atau eksternal pada servo motor. Sistem kami dapat kembali ke setpoint meskipun beban diberi dan dilepas secara tiba - tiba.
    
    Berdasarkan grafik pada Bab 3.4 juga tidak terdapat osilasi pada sistem, ini menunjukan bahwa sistem stabil dan mampu mengoreksi sistem secata tepat meskipun diberi beban secara eksternal.
    
    b.Metode tuning PID yang kami pilih dapat dikatakan sudah cukup optimal untuk mencapai kestabilan sistem. Meskipun terbantu oleh aktuator internal dari servo motor, tetapi nilai gain yang kami pilih menghasilkan respon yang cepat  dan mampu mempertahankan kestabilan walau diberi gangguan fisik.
    
    Meskipun saat kami mencoba untuk tidak memakai aktuator dari servo motor, sistem tetap mencapai target walaupun ada sedikit overshoot dan SSE pada sistem. Sehingga dapat disimpullkan bahwa metode tuning PID kami sudah cukup sesuai dengan sistem yang digunakan.
4.  **Trade-off Desain:** Salah satu trade-off dari desain kami adalah pengurangan kecepatan respons sistem. Dengan menurunkan nilai Kd dan Kp , respon sistem menjadi sedikit lebih lambat, namun gerakan servo motor dapat menjadi lebih mulus dan lebih stabil.
5.  **Evaluasi Hardware:** 
    a. Batasan fisik pada sistem kami ada di sensor ultrasonic HC-SR04. Jadi, sensornya sedikit kurang tepat / mulus dalam penerimaan input, ini dapat dibuktikan saat mobil sudah melewati palang, tapi tiba - tiba ada input sensor yang mengatakan ada mobil padahal sudah lewat mobilnya.
    b. Tidak ada faktor mekanik yang menganggu hasil kerja sistem, servo motor dapat berjalan dengan lancar meskipun sudah diberi gangguan fisik. 
---

## 5. Kesimpulan dan Saran

### 5.1 Kesimpulan
1.  Sistem kendali PID **berhasil** diimplementasikan dengan parameter final: $K_p=0.28, K_i=0.9, K_d=0.18$.
2.  Kinerja sistem mencapai $T_s = 0.16$ detik dan Overshoot $0\%$.
3.  Tingkat konsistensi sistem ditunjukkan dengan standar deviasi sebesar 0 yang menunjukan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik

### 5.2 Saran Pengembangan
Untuk pengembangan selanjutnya, sistem dapat menggunakan sensor yang lebih akurat serta lebih dari 1. Jadi ada sensor untuk kendaraan sebelum masuk dan kendaraan setelah masuk, ini dapat meminimalkan erros sistem dan membuat sistem menjadi lebih andal. Pengembangan sensor weight detector juga dapat menjadi kunci lain agar respon sistem menjadi lebih cepat, jadi sistem juga dapat 2 input lain dan tidak mengandalkan dari 1 sensor saja.

---

## Lampiran
* **Kode Program Utama (Arduino/C++):** https://github.com/BigFoots625/sistem-palang-otomatis-arduino
* **Tautan Video Demonstrasi:** https://drive.google.com/drive/folders/1qiqpfncU6xpoWxcx6FZXiybEX8qRl5Em?usp=sharing
* **Dokumentasi Foto Alat:** https://drive.google.com/drive/folders/1qiqpfncU6xpoWxcx6FZXiybEX8qRl5Em?usp=sharing

---

## Panduan Checklist Kelengkapan (Alat bantu saja untuk memastikan tidak ada yang terlewat. Sesuaikan dengan yang sebenarnya.)
- [x] Target Spesifikasi (Bab 1.3) terisi jelas.
- [x] Pemodelan Matematis ada (Bab 2.2).
- [x] Grafik Open Loop (Linearitas) ada (Bab 3.1).
- [x] Tabel Perbandingan minimal 3 variasi tuning ada (Bab 3.2).
- [x] Tabel Statistik Repeatability (5x data) ada (Bab 3.3).
- [x] Grafik Uji Gangguan ada (Bab 3.4).

## 6. Rubrik Penilaian dan Pembobotan
* **[PLO-3]** Kemampuan menyusun rancangan komponen, sistem dan/atau proses pada bidang teknik komputer untuk memenuhi kebutuhan yang diharapkan di dalam batasan-batasan realistis.
*  **[CLO-2]:** Mampu menyusun rancangan dan menganalisis sistem kendali loop tertutup dari kondisi transien hingga steady state untuk mencapai kestabilan.

### A. RUBRIK TUGAS BESAR CLO 2 (*Design & Analysis*)
**Bobot:** 5% dari Nilai Akhir Mata Kuliah.

**Aspek 1: Desain Spesifikasi dan Pemodelan (40 Poin)**
| Level | Poin | Deskripsi Kriteria |
| :--- | :---: | :--- |
| **_Exemplary_** | **40** | Target spesifikasi ($T_s, M_p$) memiliki **alasan kuantitatif**. Diagram blok lengkap (*Closed-loop*) dan model matematis *Plant*, Z-N, atau PID dijelaskan dengan referensi yang benar. |
| **_Satisfactory_** | **30** | Diagram blok benar dan target spesifikasi ada. Alasan penetapan angka kurang kuat atau model matematis hanya bersifat umum. |
| **_Needs Improvement_** | **15** | Diagram blok tidak lengkap atau salah. Tidak ada target spesifikasi jelas, atau model matematis salah konsep. |
| **_Unsatisfactory_** | **0** | Tidak ada bab desain atau terindikasi plagiasi. |

**Aspek 2: Analisis Kritis Respon Transien (60 Poin)**
| Level | Poin | Deskripsi Kriteria |
| :--- | :---: | :--- |
| **_Exemplary_** | **60** | Analisis tajam menjelaskan **korelasi fisik** *gain* PID terhadap grafik ($T_d, T_r, T_p, M_p, T_s$). Menjelaskan *trade-off* desain dengan logis. |
| **_Satisfactory_** | **45** | Penjelasan benar secara teori namun bersifat **deskriptif** (hanya membaca grafik) tanpa analisis yang mendalam. |
| **_Needs Improvement_** | **25** | Analisis dangkal atau keliru. Kesimpulan bertentangan dengan data grafik. Hanya menyalin teori buku. |
| **_Unsatisfactory_** | **0** | Tidak ada analisis. |

---
---
* **[PLO-6]** Kemampuan menerapkan metode, keterampilan dan piranti teknik modern yang diperlukan untuk praktek keteknikan dalam bidang teknik komputer.
* **[CLO-3]:** Mampu menentukan dan menerapkan penggunaan kendali proporsional, integral, atau derivatif pada motor listrik untuk mencapai kestabilan.
---

### B. RUBRIK TUGAS BESAR CLO 3 (*Implementation & Tools*)
**Bobot:** 20% dari Nilai Akhir Mata Kuliah.

**Aspek 1: Metodologi *Tuning* dan Validitas Data (40 Poin)**
| Level | Poin | Deskripsi Kriteria |
| :--- | :---: | :--- |
| **_Exemplary_** | **40** | Ada grafik *Open-Loop*. Melakukan minimal **3 variasi *tuning***. Menyertakan bukti **Uji Repetisi (minimal 5x)** dengan standar deviasi kecil (data valid). |
| **_Satisfactory_** | **30** | Ada tuning PID dan alat jalan. Data perbandingan minim (<3) atau tidak ada uji repetisi (hanya sekali coba). |
| **_Needs Improvement_** | **15** | Metode tuning tidak jelas (*trial-error* acak). Grafik respon tidak jelas skalanya atau terlihat fiktif. |
| **_Unsatisfactory_** | **0** | Data fiktif atau tidak ada data. |

**Aspek 2: Kestabilan dan *Robustness* (30 Poin)**
| Level | Poin | Deskripsi Kriteria |
| :--- | :---: | :--- |
| **_Exemplary_** | **30** | Sistem stabil ($e_{ss} \approx 0$). Mampu ***Self-Recovery* (kembali stabil)** dengan cepat saat diberi gangguan fisik. Ada grafik bukti respon gangguan. |
| **_Satisfactory_** | **20** | Sistem stabil mencapai *setpoint*. Respon gangguan lambat atau berosilasi lama. Dokumentasi gangguan kurang jelas. |
| **_Needs Improvement_** | **10** | Sistem mencapai *setpoint*, tetapi tidak stabil (getar atau *drift*), gagal, atau berhenti saat diberi gangguan kecil. |
| **_Unsatisfactory_** | **0** | Alat tidak berfungsi. |

**Aspek 3: Demonstrasi Alat & Tanya Jawab (30 Poin) --> *Penilaian Individu***
| Level | Poin | Deskripsi Kriteria |
| :--- | :---: | :--- |
| **_Exemplary_** | **30** | Demo sempurna dan rapi. Mahasiswa menjawab pertanyaan teknis (seperti pemrograman dan rangkaian) dengan lancar dan paham secara mendetail. |
| **_Satisfactory_** | **20** | Demo ada kendala minor. Menjawab pertanyaan cukup baik meski ragu pada detail teknis. |
| **_Needs Improvement_** | **10** | Alat sering *error* saat demo. Mahasiswa bingung dengan alatnya sendiri (tidak menguasai). |
| **_Unsatisfactory_** | **0** | Tidak hadir demonstrasi dan presentasi. |

---
