Konsumsi energi listrik dunia banyak digunakan untuk industri, khususnya untuk menggerakkan motor induksi. Motor induksi dikenal karena harga murah, bertenaga besar, mudah dirawat, tidak memercikkan bunga api, tidak mengeluarkan emisi, tidak menggunakan magnet yang merupakan logam langka sehingga ramah lingkungan. Kendali vektor merupakan solusi terbaik dalam kendali motor induksi untuk meningkatkan karakter dinamis dan efisiensinya. Pada penelitian ini, sebuah kendali kecepatan PI dipadukan dengan kendali Neuro-Fuzzy untuk meningkatkan keandalan pada berbagai kecepatan acuan. Metode kendali PI digunakan untuk optimasi dataset Neuro-Fuzzy. Pengujian keandalan dilakukan dengan membandingkan PI konvensional dengan Neuro-Fuzzy pada motor induksi 3 fasa berdaya 1,5 HP. Validasi penelitian dilakukan melalui simulasi di platform Simulink/Matlab dengan parameter motor yang telah disesuaikan. Kendali Neuro-Fuzzy membuktikan hasil yang jauh lebih baik dari kendali PI konvensional pada berbagai kecepatan acuan. Pemilihan rise time tercepat sebagai fungsi fitness menghasilkan kendali yang memiliki dead time dan rise time 10%-30% lebih cepat. Neuro-Fuzzy berhasil menghilangkan undershoot dan overshoot ketika uji kecepatan tinggi berbeban. Dari sisi analisis daya, Neuro-Fuzzy menghasilkan 2-35VA daya nyata yang lebih kecil. Implementasi Neuro-Fuzzy tipe pembelajaran offline sangat memungkin dalam teknologi System on Chip dengan waktu sampling kurang dari 2ms.