Implementasi Logika Fuzzy pada Kendali Sistem Penggerak Kamera 2 Axis untuk Mengikuti Objek Berbentuk Bola
Budi Cahyo Wibowo 1 , Noor Yulita Dwi Setyaningsih 2
12 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus, Kudus Gedung J Lantai 2, Kampus Gondangmanis, Bae, Kudus Jawa Tengah, 59327 budi.cahyo@umk.ac.id
Abstract — Robot  detection  and  object  follower  is  one  of  the applications  and  development  of  robotics  vision  technology  which is  currently  being  researched.  Robotics  vision  technology  is  not only based on sensors that are able to recognize certain objects but is also supported by electrical, mechanical and control technology so that the robot's function as a tool capable of performing physical tasks, both those that work autonomously or in human supervision can be achieved. This 2 axis camera drive system is designed using fuzzy  logic  method  with  several  stages  consisting  of  determining membership  values  for  fuzzification,  inference  and  defuzzification processes  to  produce  output  signals  that  are  used  to  run  servo motors  on  2  axis  motion.  By  applying  the  fuzzy  logic  control method  to  the  2-axis  camera  drive  system,  the  system  is  able  to tracking objects that move at a speed of 7.34 cm/s.

## Keywords — Robot, Objeck, Fuzzy Logic, Camera
Intisari — Robot pendeteksi dan pengikut objek tertentu  merupakan salah satu penerapan dan pengembangan dari teknologi robotic vision yang  saat  ini  sedang  banyak  diteliti.  Teknologi robotics  vision tidak hanya bertumpu pada sensor yang  mampu  mengenali objek  tertentu saja  melainkan  didukung  pula  oleh  teknologi  elektro,  mekanik  dan kendali  sehingga  fungsi  robot  sebagai  alat  yang  mampu  melakukan tugas  secara  fisik,  baik  yang  bekerja  secara autonomous ataupun dalam pengawasan manusia dapat tercapai. Sistem penggerak kamera 2 axis ini didesain dengan metode logika fuzzy dengan beberapa tahap yang terdiri dari penentuan nilai keanggotaan untuk fuzzifikasi, proses inferensi  dan  defuzzifikasi  untuk  menghasilkan  sinyal  keluaran  yang digunakan untuk menjalankan motor servo pada gerak 2 axis . Dengan menerapkan  metode  kendali  logika fuzzy pada  sistem  penggerak kamera 2 axis, sistem mampu mengikuti objek yang bergerak dengan kecepatan 7,34 cm/s.
Kata Kunci — Robot, Objek, Logika Fuzzy , Kamera

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  robotik  pada  dasarnya  difungsikan  untuk membantu  pekerjaan  manusia  disamping  sebagai  alat  untuk meningkatkan  kinerja  sebuah  sistem.  Teknologi  robot  bisa dalam  bentuk  elektro  mekanik  atau  sering  dikenal  dengan mekatronika atau bio  mekanik, atau gabungan peralatan  yang menghasilkan  gerakan  otonomis  maupun  tidak  otonom  atau mengikuti  instruksi.  AI  ( Artificial  Intelligence )  memegang peran  penting  dalam  dunia  robotika  karena  memungkinkan robot  dapat  bergerak  secara  otomatis[1].  Teknologi  robotik
sudah  banyak  diterapkan  dalam  berbagai  bidang  yang  salah satunya  adalah  penerapan  teknologi robotic  vision yang menggunakan  kamera  sebagai  indra  penglihatan  bagi  robot. Banyaknya  penggunaan  kamera  dalam  kegiatan  manusia sehari  –  hari  menjadi  salah  satu  faktor  banyaknya  penelitian terkait  dengan image  processing ,  mulai  dari  medis,  robotika dan keamanan[2].
Salah satu fungsi kamera adalah untuk merekam, dan masih banyak kegiatan merekam khususnya di indonesia yang masih ditangani  oleh  manusia  tanpa  bantuan  robot.  Proses perekaman  yang  dilakukan  manusia  rawan  terjadi  kesalahan, hal  ini  disebabkan  banyak  faktor  diantaranya  tingkat kejenuhan  dan  kelelahan  yang  menyebabkan  konsentrasi menurun[3].
Untuk  membantu  tugas  manusia  dalam  proses  perekaman, penelitian ini mengembangkan prototipe teknologi robot yang mampu  mendeteksi  dan  mengikuti  pergerakan  objek  yang direkam.  Untuk  dapat  menggerakkan  kamera  agar  mengikuti objek  yang  dideteksi  maka  dibutuhkan  kendali  pada  sistem penggerak  kamera  sehingga  mampu  mengikuti  dan  merekam pergerakan objek  yang dideteksi, tentunya dibutuhkan respon yang  baik  dalam  sistem  kendalinya  sehingga  kamera  mampu mengikuti  pergerakan  objek  tertentu  yang  akan  direkam secara  otomatis.  Berdasarkan  uraian  pada  latar  belakang  di atas,  maka  pembahasan  dalam  penelitian  ini  bertujuan mengimplementasikan  metode  logika fuzzy pada  proses defuzzifikasi  dengan  metode singleton  weight  average dari sugeno  untuk  mendapatkan  respon  waktu  yang  lebih  baik yaitu  kemampuan  sistem  penggerak  kamera  untuk  selalu mengikuti    pergerakan  objek  yang  dideteksi  pada  kecepatan tertentu.  Sistem  kendali  logika fuzzy banyak  diaplikasikan pada  sistem  kontrol,  karena  proses  kendalinya  relatif  mudah dan  tidak  menggunakan  model  matematis  yang  rumit  dan kompleks sehingga fleksibel untuk pengembangan[4].

## II. LANDASAN TEORI
Mikrokontroler AVR Atmega 8535 Mikrokontroler  merupakan  suatu  IC  ( Integrated  Circuit ) yang didalamnya terdiri atas mikroprosesor, interface I/O, dan memori  program,  ROM  ( Read  Only  Memory )  dan  RAM ( Random Access Memory ). Penggunaan mikrokontroler dalam bidang  kontrol  sangat  luas  dan  banyak  diaplikasikan.  Ada beberapa  produsen  yang  memproduksi  mikrokontroler,
diantaranya Intel,  Microchip,  Atmel,  Philips,  dll .  Gambar  1 adalah bentuk fisik dari mikrokontroler atmega8535.
Gambar 1. Mikrokontroler Atmega8535
ATMega8535  adalah  mikrokontroler  CMOS  8  bit  daya rendah  berbasis  arsitektur  RISC.  Instruksi  dikerjakan  pada satu  siklus clock ,  ATMega8535  mempunyai throughput mendekati  1  MIPS  per  MHz,  hal  ini  membuat  ATMega8535 dapat  bekerja  dengan  kecepatan  tinggi  walaupun  dengan penggunaan daya rendah[5].

## Motor Servo
Motor  servo  adalah  sebuah  motor  DC  yang  dilengkapi dengan  rangkaian  kendali  dengan  sistem closed    feedback yang terintegrasi dalam rangkaian motor tersebut. Pada motor servo posisi putaran  sumbu ( axis ) dari  motor akan umpankan kembali ke rangkaian kontrol yang ada didalam motor servo.
Gambar 2. Motor Servo
Motor  servo  disusun  dari  sebuah  motor  DC, gear  box , variabel  resistor ,  dan  rangkaian  kontrol. Varibel  resistor digunakan  untuk  menentukan  batas  maksimal  putaran  sumbu ( axis ).  Sedangkan  sudut  dari  sumbu  motor  servo  diatur berdasarkan  lebar  pulsa  sinyal  yang  dihubungkan  ke  pin kontrol motor servo[6].
Motor  servo  adalah  motor  yang  berputar  lambat,  dimana biasanya  ditunjukkan  oleh  rotasi  putarannya  yang  lambat, namun  demikian  memiliki  torsi  yang  kuat  karena internal
gear .  Sebuah  motor  servo  memiliki  :  3  jalur  kabel  : power , ground ,  dan control ,    Sinyal  kontrol  mengendalikan  posisi. Operasional  dari  servo  motor  dikendalikan  oleh  sebuah  pulsa selebar ± 20ms, lebar pulsa antara 0.5ms dan 2ms menyatakan akhir  dari range sudut  maksimum.  Konstruksi  didalamnya meliputi internal gear, potensiometer , dan feedback control [7].
Logika Fuzzy Logika Fuzzy merupakan suatu  metode yang  memiliki nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzyness ) antara benar atau salah. Logika fuzzy dapat  digunakan  dalam  bidang  teori  kontrol, teori  pengambilan  keputusan,  dan  beberapa  bagian  dalam manajemen  sains.  Kelebihan  dari  logika fuzzy adalah  mampu mengolah  suatu  data  masukan  yang  di  proses  dengan penalaran  secara  bahasa  ( linguistic  reasoning ),  sehingga dalam  perancangannya  tidak  perlu  lagi  persamaan  matematis dari  objek  yang  dikendalikan.  Salah  satu  aplikasi  dari  logika fuzzy adalah  mesin  pencuci,  konsep  kerjanya  adalah  dengan mendefinisikan input dari  karakteristik  bahan  yang  akan dicuci  yang  akan  diproses  untuk  mendapatkan output berupa kecepatan  motor  yang  akan  memutar  mesin  cuci  pada kecepatan  tertentu  sesuai  dari  karakteristik  bahan tersebut[8]. Nilai  keanggotaan  dalam  logika fuzzy berada  antara  0  dan  1. Jadi  suatu  keadaan  mempunyai  dua  nilai  “Ya  dan  Tidak”, “Benar  dan  Salah”    secara  bersamaan,  namun  besar  nilainya tergantung pada bobot keanggotaan yang dimiliki[9].
Fungsi  keanggotaan  ( member  of  function )  adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik input data  ke  dalam nilai  keanggotaannya  yang  memiliki interval antara  0  sampai 1.

## III. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi perancangan,  pembuatan  dan  pengujian  sistem  penggerak kamera  untuk  mengikuti  objek  berbentuk  bola.  Penelitian diawali dengan merancang prototipe sistem penggerak kamera dua axis ,  yang  terdiri  atas  bagian  kontroler  dimana  desain fuzzy logic controler ditanamkan, masukan berupa data image processing hasil  tanggapan  kamera  dan  keluaran  berupa  dua motor servo yang berputar menghasilkan gerakan pada sumbu x  dan  sumbu  y, kemudian  dilanjutkan  dengan  kalibrasi  dan pengujian  deteksi  objek  dengan  kamera,  perancangan fuzzy logic  controler dan  kemudian  menggabungkannya  dengan sistem  deteksi  objek  dengan  kamera  dan  pengujian keseluruhan  sistem  untuk  menganilisa  respon  kecepatan sistem  kendali  logika fuzzy yang  diterapkan  dalam  mengikuti pergerakan objek berbentuk bola.
Alur penelitian  yang telah dilakukan disajikan seperti pada Gambar 3.
Mulai Per ancangan  Log ika  Fuzzy Pembua tan  pro totype Pengg erak kamera Mengg abungkan  pro totype, deteksi  ob jek & fuzzy controle r Obj ek terdeteksi oleh  kamera? Kalib rasi  de teksi o bjek de ngan kamera Penggerak kamera mampu mengikuti objek ? Data ha sil pen gujian Ana lisa Sele sa i tidak tidak Gambar. 3 Langkah Penelitian
Adapun proses penelitian dilakukan dengan terlebih dahulu merancang  dan  membuat  prototipe  penggerak  kamera  yang dijadikan  sebagai  objek  penelitian,  kemudian  merancang  dan mengkalibrasi  deteksi  objek  oleh  kamera  yang  dijadikan sebagai input untuk kendali logika fuzzy , kemudian merancang kendali  logika fuzzy ,  yaitu  merancang  masukan fyzzy yang berupa  parameter  data  a  dan  data  b  berdasarkan  data  deteksi objek  oleh  kamera.  Selanjutnya  kendali fuzzy digabungkan dengan kontroler prototipe penggerak kamera untuk mengikuti laju  pergerakan  objek  yang  dideteksi.  Kemudian  melakukan pengujian dan menganilisis hasil pengujian yang ada.

## A. Perancangan Fuzzy Logic Controler
Lotfi Zadeh adalah orang yang pertama kali memperkenalkan  kepada  publik  tentang  metode  logika fuzzy . Logika fuzzy digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  operasi pada sebuah sistem dengan pendekatan  yang  lebih sederhana. Pendekatan  dengan  logika fuzzy tidak  menggunakan pendekatan  matematis  melainkan  menggunakan aturan-aturan yang  ditentukan  sesuai  dengan  uji  kepakaran  yang dimungkinkan  adanya  toleransi  untuk  data-data  yang  tidak sesuai.
Tahapan  proses  pada  sebuah Fuzzy  Controler ditunjukkan pada  Gambar  4[3].  Secara  umum,  sistem  kontrol fuzzy terdiri
dari empat faktor dasar: fuzzifikasi, basis aturan, inferensi dan defuzzifikasi[10].
Gambar 4. Struktur Dasar Pengendali Fuzzy Empat faktor utama yang diperlukan dalam mengimplementasikan  FLC  ( Fuzzy  Logic  Controler ),  yaitu jumlah  set fuzzy dalam  bentuk  bahasa,  aturan  dasar  untuk proses  inferensi,  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan perilaku  pengontrol  dan  bentuk  fungsi  keanggotaan. Defuzzifikasi merupakan tahapan terakhir dalam sistem logika fuzzy . Pemilihan metode defuzzifikasi yang sesuai mempengaruhi respon kendali yang dihasilkan[11].
Kendali fuzzy tidak  membutuhkan  persamaan  matematika yang  rumit.  Aturan  kendali fuzzy dinyatakan  dalam  logika variasi  bahasa.  Kontrol fuzzy adaptif  sejauh  ini  merupakan teknik  kontrol  yang  baik[12].  Salah  satu  fungsi  yang  dapat digunakan adalah model kurva segitiga. Model kurva segitiga pada  dasarnya  merupakan  gabungan  antara  garis  linear  naik dan linier turun seperti terlihat pada Gambar 5.
b c d 0 1 domain Derajat keanggotaan μ(X) Gambar 5. Kurva Segitiga
(1)
Fungsi  keanggotaan  adalah  kurva  yang  menggambarkan pemetaan input data  ke  dalam  nilai  keanggotaan,  yang memiliki  rentang  antara  0  dan  1.  Fungsi  keanggotaan memiliki  beberapa  jenis,  seperti  bentuk  segitiga,  bentuk trapesium,  dll.  Untuk  sistem  -  sistem yang  membutuhkan dinamika  yang  signifikan,  bentuk  segitiga  atau  trapesium dapat digunakan. Untuk sistem kontrol sangat tinggi, gaussian bentuk atau kurva-S dapat dimanfaatkan.

## 1) Masukan Data a
Koordinat sumbu X dan Y yang dideteksi oleh kamera melalui objek  yang  dikenali  dijadikan  sebagai  acuan  untuk menentukan  posisi  objek  berada.  Adapun  domain  yang  telah ditentukan  adalah  antara  -9  sampai  dengan  +9,  data_a  ini selanjutnya  dibagi  dalam  5  himpunan  fungsi  keanggotaan, yaitu PL_a, L_a, CE_a, R_a, PR_a. Untuk fungsi keanggotaan PL_a,  L_a,  CE_a,  R_a,  dan  PR_a  berada  pada  nilai  tertinggi (1)  dan  masing  –  masing  terletak  pada  nilai  [-10,-9]  untuk PL_a,  nilai  [-6]  untuk  L_a,  nilai  [0]  untuk  CE_a,  nilai  [6] untuk  R_a,  dan  nilai  [9,10]  untuk  PR_a.  Masukan  data_a digambarkan  dengan  fungsi  keanggotaan  seperti  Gambar  6. Masukan  data  a  merupakan  variabel  yang  digunakan  untuk menampung data ordinat pixel sebagai hasil pengenalan objek berbentuk bola yang dikirimkan oleh sistem image processing ke  kontroler  yang  telah  ditanamkan  desain  kontroler  logika fuzzy .  Desain  kontroler  logika fuzzy kemudian  dikonversikan kedalam  bahasa  pemrogram  C  untuk  programkan  ke mikrokontroler AVR Atmega8535.
.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan untuk Masukan Data a
Keterangan: PL_a  = paling kiri_a L_a    = kiri_a CE_a = tengah_a R_a    = Kanan_a
Persamaannya adalah:
µPL_a [xa] = (2) µL_a [xa] = (3) µCE_a [xa] = (4) µR_a [xa] = (5) µPR_a [xa] = (6)

## 2) Masukan Data b
Masukan  data_b  merupakan  masukan  kedua  yang diperoleh  dari  nilai  masukan  data_a  dikurangi  nilai  masukan data  sebelumnya.  Masukan  data_b  juga  dibagi  dalam  5 keanggotaan fuzzy .  Yaitu:  yaitu  PL_b,  L_b,  CE_b,  R_b,  PR_b. Untuk  fungsi  keanggotaan  PL_b,  L_b,  CE_b,  R_b,  dan  PR_b berada  pada  nilai  tertinggi  (1)  dan  masing  –  masing  terletak  pada nilai [-10,-9] untuk PL_b, nilai [-6] untuk L_b, nilai [0] untuk CE_b, nilai [6] untuk R_b, dan nilai [9,10] untuk PR_ba. Masukan data_b digambarkan dengan fungsi keanggotaan seperti Gambar 7. Dari dat masuka  a  dan  data  masukan  b  digunakan  sebagai  masukan  untuk proses  inferensi  yang  didalamnya  berisi rule atau  aturan  –  aturan logika fuzzy untuk  menentukan  kondisi  keluaran  yang  didasarkan pada desain proses defuzzifikasi yang dirancang pada penelitian ini.
Desain  defuzzifikasi  digunakan  untuk  menentukan  nilai keluaran  yang  akan  mengatur  putaran  dari  dua  motor  servo  yang bergerak  sepanjang  sumbu  x  dan  sumbu  y  untuk  mengikuti pergerakan dari objek berbentuk bola dengan warna tertentu. Proses defuzzifikasi  merupakan  prosedur  terakhir  yang  dilakukan  untuk mengubah proses linguistic pada logika fuzzy ke nilai besaran yang dapat digunakan untuk mengendalikan putaran motor servo.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Masukan Data b Keterangan: PL_b = Paling Kiri_b L_b = Kiri_b CE_b   = Tengah_b R_b      = Kanan_b
PR_b   = Paling Kanan_b
Persamaannya adalah:
µPL_b[xb] =
(7)
µL_b [xb]    =
(8) µCE_b [x] = (9) µR_b[x]   = (10) µPR_b [xb] = (11)
Kedua  masukan  fuzzifikasi  ini  digunakan  secara  bergantian untuk  mengendalikan  motor  sumbu  X  dan  motor  sumbu  Y. Proses  berikutnya  adalah  proses  inferensi  yang  didalamnya berisi  aturan-aturan  yang  ditentukan  untuk  berbagai  kondisi logika  pada  kedua  masukan.  Berikut  ini  adalah  tabel  desain
Fuzzy Logic  Rule yang  diterapkan  pada  kendali  sistem penggerak kamera 2 axis .
TABEL I ATURAN LOGIKA FUZZY PL_a L_a CE_a R_a PR_a PL_b VLo Lo So So Ro L_b Lo Lo So So Ro CE_b Lo Lo So Ro Ro R_b Lo So So Ro Ro PR_b Lo So So Ro VRo Keterangan: VLo = Sangat Kiri Lo = Kiri So = Stop Ro = Kanan VRo = Sangat Kanan
Tahap  berikutnya  adalah  proses  defuzzifikasi,  metode  yang diterapkan dalam tahapan defuzzifikasi ini menggunakan singleton weight  average ,  adapun  desain  dari  proses  defuzzifikasi  ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Kendali Motor Servo Sb. x
Gambar 9. Fungsi Keanggotaan Kendali Motor Servo Sb. y

## B. Perancangan Perangkat Keras
Sistem  penggerak  kamera  2 axis adalah  sebuah  sistem tracking yang dirancang untuk mengenali objek dengan warna dan  bentuk  tertentu  kemudian  setelah  mengenali  objek
tersebut, maka sistem penggerak akan mengikuti gerakan atau perubahan  posisi  dari  objek  yang  dikenali  tersebut.  Sistem penggerak  kamera  2 axis ini  memerlukan  dua  motor  servo yang  didesain  bergerak  dengan  koordinat  sumbu  X  dan  Y sesuai dengan pergerakan objek yang dikenali melalui kamera. kendali  yang  diterapkan  pada  kedua  motornya  menggunakan metode logika fuzzy .
Gambar  10 adalah  diagram  blok kendali  sistem penggerak kamera  2 axis dengan  metode  logika fuzzy pada  sistem penggerak kamera 2 axis.
Gambar 10. Diagram Blok Sistem Penggerak Kamera 2 axis
Fungsi tiap blok adalah:
 Kontroler,  merupakan  pusat  dari  sistem  kendali  yang digunakan,  dengan  metode  logika fuzzy yang  diterapkan untuk mengendalikan gerakan dari 2 motor
 Kamera  dan  komputer,  digunakan  sebagai  sensor  dan pemroses  citra  untuk  mengenali  objek  bentuk  bola dengan warna tertentu.
 Motor  Servo,  adalah  motor  yang  difungsikan  sebagai penggerak yang mengendalikan kamera untuk mengikuti pergerakan dari objek yang dikenali.
 Power Supply bagian  yang  berfungsi  memberikan sumber tegangan untuk semua sistem.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian pengenalan objek berdasarkan ukuran
Pengujian  pengenalan  objek  berdasarkan  ukuran  dilakukan dengan cara mendekatkan objek bentuk bola didepan kamera. Adapun  tujuan  dari  pengujian  ini  untuk  mengetahui kemampuan  sistem  pendeteksi  objek  berupa  kamera  dan pengolah  citra  dalam  mengenali  objek  bentuk  bola  dengan variasi  ukuran.  Tabel  2  adalah  hasil  pengujian  pengenalan objek berbentuk bola dengan ukuran tertentu.

## TABEL II HASIL PENGUJIAN PENGENALAN OBJEK BERDASAR UKURAN
Pada  Tabel  2  diketahui  bahwa  kamera  mampu  mengenali objek  dengan  bentuk  bola  dengan  ukuran  17mm,  30mm, 64mm  dan  96mm.  lingkaran  berwarna  merah  yang  tampak pada  gambar  menandakan  bahwa  posisi  objek  tersebut  telah dideteksi oleh pengolah citra yang diaplikasikan pada kamera.

## B. Pengujian respon kendali sistem penggerak kamera 2 axis dalam mengikuti objek bergerak
Pengujian respon kendali pada sistem penggerak  kamera 2 axis digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  respon  yang dilakukan  oleh  sistem  kendali  pada  penggerak  kamera  dalam mengikuti  objek.  Pengujian  dilakukan  dengan  menempatkan objek  bentuk  bola  didepan  kamera  kemudian  objek  secara perlahan digerakkan secara horisontal dari arah kanan ke arah kiri dengan kecepatan gerak tertentu.
Untuk  mengetahui respon  time dari  kendali  yang diterapkan  pada  sistem  penggerak  ini  dilakukan  dengan membandingkan  kecepatan  antara  gerak  penggerak  dengan kecepatan gerak objek yang terdeteksi. Gambar 11 merupakan desain  pengujian  respon  kendali  sistem  penggerak  kamera  2 axis .  Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  dengan  variasi kecepatan gerak objek.
Pada  pengujian  ini  kamera  dikalibrasi  dengan  ketentuan sebagai berikut:
- Jarak objek terhadap kamera : 60 cm - Ukuran objek : 64mm - Intensitas Cahaya : 118 lux
Proses  kalibrasi  objek  bentuk  bola  yang  akan  diikuti  oleh sistem  penggerak  kamera  dua axis ini  dimaksudkan  agar kamera  yang digunakan sebagai sensor benar  – benar  mampu
Ukuran Objek (mm) Intensita s cahaya ruang (lux) Tampilan objek saat dikenali Citra Warna Citra Biner
17 80 30 80 64 80 96 80
mengenali  objek  yang  akan  diikuti  dengan  mengirimkan  data masukan yang valid.
40cm Camera Unit konveyor objek Sensor IR Sensr IR 100 cm Sisi tampak atas Start Finish
Gambar 11. Skema Pengujian Respon Kendali
Objek  berbentuk  bola  warna  hijau  bergerak  diatas  konveyor dari  sisi  kanan  ke  sisi  kiri  dengan  kecepatan  tertentu,  secara otomatis kamera akan mengikuti gerak bola tersebut.
TABEL III

## HASIL PENGUJIAN RESPON KENDALI SISTEM PENGGERAK
KAMERA 2 AXIS
Rata- rata Laju Objek (cm/s) Rata – rata Laju Kamera (cm/s) Jarak Objek terhadap Kamera (cm) Keterangan 2,86 2,44 60 Objek diikuti 4,20 4,10 60 Objek diikuti 5,30 5,30 60 Objek diikuti 6,50 6,20 60 Objek diikuti 7,34 7,10 60 Objek diikuti 16,35 3,30 60 Objek tidak mampu diikuti
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  sistem  penggerak  kamera  2 axis mampu  mengikuti  objek  berbegrak  dengan  baik  pada kecepatan  laju antara 2,86 cm/s hingga 7,34 cm/s, sedangkan pada  laju  objek  dengan  kecepatan  16,35  cm/s  sistem penggerak  kamera  2 axis tidak  mampu  mengikuti  laju  dari objek bergerak yang dikenali.

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa, Fuzzy logic  controller yang  diterapkan  pada  sistem  penggerak kamera 2 axis , yang  meliputi proses fuzzifikasi, inferensi dan defuzzifikasi  mampu  mengontrol  dua  motor  DC  servo  untuk mengikuti  laju gerakan dari objek  yang dikenali dengan  baik. Agar  sistem  penggerak  kamera  2 axis ini  mampu  mengikuti objek  dengan  baik  maka  perlu  dilakukan  proses  kalibrasi sistem image  processing pada  objek  yang  akan  diikuti Kendali  penggerak  kamera  2 axis dengan  logika fuzzy yang diaplikasikan  mampu  mengikuti  gerakan  objek  yang  dikenali secara horisontal dengan laju gerak objek hingga 7,34 cm/s.
REFERENSI
[1] V.  kyrki  and  d.  kragic,  “ computer  and  robot  vision ,” ieee Robot. Autom. Mag. , vol. 18, pp. 121–122, 2011.
[2] J. Y. Mambu, A. Wahyudi, Z. Reinaldo, and T. Braif, “Robot  Perekam  Objek  Berbasis  Face  Tracking,” Cogito Smart J. , vol. 3, 2017.
[3] M.  R.  Rahimi,  S.  Hajighasemi,  and  D.  Sanaei, “ Designing  and  Simulation  for  Vertical  Moving Control  of  UAV  System  using PID  ,  LQR  a nd  Fuzzy logic, ” IJECE , vol. 3, 2013.
[4] M.  Nadhif,  “Aplikasi  Fuzzy  Logic  untuk  Pengendali Motor  DC  Berbasis  Mikrokontroler  ATMega8535 dengan Sensor Photodioda,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 2, pp. 81–85, 2015, doi: 10.15294/jte.v7i2.8594.
[5] Datasheet Atmega8535 . www.atmel.com, 2006.
[6] R. E. paksi Rismanto, “Palang Pintu Kereta Otomatis Menggunakan  Sensor  Hcsr-04  Bertenaga  Surya,” J. Tek. Elektro Uniba (JTE Uniba) , vol. 4, no. 2, pp. 54– 57, 2020.
[7] A.  Hilal  and  S.  Manan,  “Pemanfaatan  Motor  Servo Sebagai  Penggerak  CCTV  Untuk  Melihat  Alat-Alat Monitor  Dan  Kondisi  Pasien  Di  Ruang  Icu,” Gema Teknol. ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  95–99,  2015,  doi: 10.14710/gt.v17i2.8924.
[8] M. Fatih et al. , “Simulasi sistem pencuci bahan tekstil berbasis  logika  fuzzy,” J.  Tek.  Elektro  Uniba  (JTE Uniba) , vol. 5, no. 2, 2021.
[9] E.  Yazid,  “Penerapan  Kendali  Cerdas  Pada  Sistem Tangki  Air  Menggunakan,” Himpun.  Fis.  Indones. , vol. 2009, no. 2, pp. 11–23, 2009, [Online]. Available: Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia.
[10] N.  yulita  D.  Setyaningsih  and  A.  C.  Murti,  “ Control Temperature  on  Plant  Baby  Incubator  With  Fuzzy Logic ,” J. SIMETRIS , vol. 7, 2016.
[11] S.  Kusumadewi, Analisis  Desain  Sistem  Fuzzy Menggunakan  Tool  Box  Matlab .  Jogjakarta:  Graha Ilmu, 2012.
[12] M. Namazov, “ DC motor position control using fuzzy proportional-derivative  controllers  with  different defuzzification  methods ,” turkish  j.  fuzzy  syst ,  vol.  1, pp. 36–54, 2010.