Networked Control System(NCS) merupakan suatu sistem kontrol yang dimana unit masukan, keluaran, dan kontroler terhubung melalui sebuah jaringan. Adanya penambahan jaringan pada sistem kontrol closed loop membuat proses analisis dan desain strategi kontrol semakin kompleks. Salah satu strategi kontrol yang umumnya digunakan ialah Proportional, Integral, and Derivative (PID). Akan tetapi salah satu yang menjadi kendala dalam implementasi PID ialah penentuan nilai dari parameter PID yang tepat. Beberapa metode tunning seperti Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Astrom-Hagglund, dan Poulin-Pomerleau belum dapat memberikan nilai tunning yang optimal hal ini dikarenakan proses tunning terebut membutuhkan pemodelan yang detail untuk dapat menghasilkan nilai tunning yang optimal.
Perkembangan algoritma komputasi menghasilkan metode baru dalam melakukan tunning parameter PID. Kesulitan pemodelan tidak menjadi kendala dalam proses tunning dengan algoritma komputasi. Selain itu proses tunning dengan menggunakan algoritma komputasi seperti genetic algorithm (GA), ant colony optimization (ACO), dan particle swarm optimization (PSO)mampu menangani sistem yang kompleks, nonlinear, time-varying seperti yang banyak ditemui di proses industri. Pada tugas akhir ini, algoritma PSO akan digunakan sebagai metode tunning untuk parameter PID. Dari hasil percobaan diperoleh penggunaan LDW-PSO memberikan hasil yang lebih memuaskan dengan rise time sebesar 0.86617400009318 detik, settling time2.77762831589324 detik, dan maksimum overshoot sebesar 2.008929% rotasi per detik.
, PID, NCS, delay, LDW-PSO, RIW-PSO