Adaptive Cruise Control (ACC) adalah sistem yang memungkinkan kendaraan untuk mengikuti kendaraan di depannya dengan aman dan menjaga kecepatan yang telah ditentukan. Secara garis besar, fuzzy merupakan cara untuk menunjukkan pengetahuan yang cocok untuk situasi humanis yang tidak dapat diselesaikan secara spesifik, tetapi disesuaikan dengan konteksnya. Penelitian ini memodelkan dan mensimulasikan AFCC dan ACC-PID dengan variasi set velocity pada kondisi jalan kering (aspal dan beton) maupun jalan basah (aspal dan beton). Membership Function yang digunakan untuk input dan output AFCC adalah Triangular. Model AFCC memiliki input berupa distance error dan relative velocity. Untuk set velocity 30 km/jam pada kondisi jalan kering (aspal dan beton) distance error sebesar [-300 300] dan relative velocity [-20 20], untuk set velocity 30 km/jam pada kondisi jalan basah (aspal dan beton) distance error sebesar [-300 300] dan relative velocity sebesar [-50 50], untuk set velocity 50 km/jam dan 60 km/jam pada kondisi jalan kering (aspal dan beton) dan basah (aspal dan beton), distance error sebesar [-500 500] dan relative velocity sebesar [-50 50]. Output-nya bernilai sama untuk semua variasi yaitu sebesar [-100 100]. Hasil kinerja sistem dari model yang dibuat untuk set velocity 30 km/jam AFCC bekerja lebih optimal pada kondisi jalan beton kering dengan rise time 9,86 detik; overshoot 6,76% dan settling time 15 detik sedangkan pada set velocity 50 km/jam, ACC-PID bekerja lebih optimal pada kondisi jalan beton kering dengan rise time 10,7 detik; overshoot 2,06%; settling time 14 detik, dan pada set velocity 60 km/jam, ACC-PID bekerja lebih optimal pada kondisi jalan beton kering dengan rise time 11 detik; overshoot 1,54%; settling time 17 detik.