## PROGRAM AUTOMATIC GUIDED VEHICLE (AGV) SEBAGAI TRANSPORTASI MATERIAL DI WORKSHOP FURNITUR DENGAN KENDALI FUZZY LOGIC
Wahyu Widiyanto 1 , Agung Ari Purwanto 1 , Arip Wijayanto 2
(Teknik Produksi Furnitur, Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu) wahyuwidiyanto90@gmail.com

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel : Diterima : 28 Februari 2023 Disetujui : 27 Mei 2023 Politeknik  Industri  Furnitur  dan  Pengolahan  Kayu  Kendal diharapkan  memiliki  workshop  furnitur  yang  menjadi  smart factory.  Untuk  mencapai  workshop  yang  smart  factory,  maka perlu  adanya  penunjang  –  penunjang  seperti  automatic  guided vehicle (AGV) dengan kendali pintar yaitu menggunakan kendali fuzzy  logic  pada  gerakan  beloknya.  Pada  membership  fungtion input  fuzzy  terdiri  dari  5  fungsi  segitiga  dengan  yang  memiliki derajat keanggotaan. Secara software, program diuji dengan nilai error  random  yang  diberikan  pada  input  controller  dan menghasilkan  nilai  yang  PWMR  dan  PWMR  yang  sesuai  yaitu pada nilai error bernilai antara 0 sampai 128 menghasilkan nilai PWMR  bernilai  128  dikurangi  nilai  output  dan  nilai  PWML bernilai 128 ditambah nilai output.
Kata Kunci : Workshop,  Smart  Factory,  AGV,
Fuzzy Logic

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : 28 February 2023 Accepted : 27 May 2023 Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu is expected to have  a  furniture  workshop  that  becomes  a  smart  factory.  To achieve  a  smart  factory  workshop,  it  is  necessary  to  have supports such as an automatic guided vehicle (AGV) with smart control,  namely  using  fuzzy  logic  control  in  its  turning movements.  The  fuzzy  input  membership  function  consists  of  5 triangular functions with  membership  degrees. In  software,  the programme  is  tested  with  a  random  error  value  given  to  the controller  input  and  produces  the  appropriate  PWMR  and PWMR values, namely at an error value between 0 and 128, the PWMR value is 128 minus the output value and the PWML value is 128 plus the output value.
Keywords:
Workshop,  Smart  Factory,  AGV, Fuzzy Logic

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  dan  peningkatan  SDM (Sumber Daya Manusia) dibidang industry terus didorong oleh Kemenperin (Kementerian Perindustrian)  termasuk  revolusi  industry  4.0. Menjawab  tantangan  industry  4.0,  Kemenperin membangun  satelit  PIDI  4.0  (Pusat  Inovasi Digital  Indonesia)  dibeberapa  kota  yaitu Bandung,  Yogyakarta,  Makasar  dan  Kendal (Siaran Pers Kementerian Perindustrian, 2019).
Satuan  kerja  Pendidikan  yang  akan dibangun  digital  satelit  di  Kemenperin  salah satunya  adalah  Politeknik  Industri  Furnitur  dan Pengolahan Kayu Kendal. Digital satelit ini akan
diterapkan  pada  workshop  furnitur  dengan menerapkan  teknologi  industry  4.0  (Wahyu, 2020).  Diharapkan  dengan  adanya  teknologi industry  4.0,  workshop  furnitur  dapat  menjadi smart  factory .  Untuk  mencapai  workshop  yang smart  factory,  maka  perlu  adanya  penunjang  – penunjang seperti pada pengaturan perpindahan bahan  baku  /  barang  yang  ada  di  dalam workshop.
Belum adanya alat atau sistem di Workshop Furnitur  yang  menunjang  smart  factory  pada bidang  perpindahan  material.  Perpindahan material  atau  bahan  baku  produksi  yang  ada  di workshop  Politeknik  Industri  Furnitur  dan
Pengolahan Kayu Kendal dilakukan dengan cara manual.  Instruktur  dan  mahasiswa  membawa bahan  produksi  dengan  cara  meletakan  diatas troli dan didorong dari  tempat penyimpanan ke mesin  produksi.  Perpindahan  bahan  baku  di dalam  workshop  dapat  dilakukan  dengan  cara menerapkan teknologi berupa automatic guided vehicle (AGV).  Pengaruh  dari  penerapan  AGV sebagai  penanganan  otomasi  transfer  material mengalami perubahan yang lebih baik daripada troli  manual  (Joanda,  Kurnianto,  &  Anzali, 2022).
AGV  adalah  perangkat  pintar  yang  dapat menggunakan  pemrosesan  onboard  untuk melakukan pengambilan keputusan yang terdesentralisasi,  seperti  perencanaan  jalur  dan penghindaran tabrakan. Kendaraan ini digunakan  untuk  memproses  dan  mengangkut barang  di  dalam  lingkungan  pabrik.  Kendaraan tersebut tidak berawak dan dinavigasi menggunakan  metode  panduan  dan  kontrol. Jenis AGV yang banyak digunakan adalah AGV line  follower,  yaitu  AGV  yang  berpindah  dari satu tempat ke tempat lain dengan path guidance yang  terletak  di  sepanjang  jalur  AGV.  Path guidance dapat berupagaris warna, jalur magnet dan laser (Piyare & Singh, 2011).

## Gambar 1. Contoh AGV ( (FMA Communications, Inc., 2015)
Ada  beberapa  system  kendali  yang  dapat digunakan  pada  automatic  guided  vehicle (AGV)  salah  satunya  adalah  fuzzy  logic. Keunggulan  logika  fuzzy  sebagai  metode kontrol  dibandingkan  kontroler  konvensional adalah fleksibilitas dan kemudahan perancangan untuk  sistem  yang  kompleks  (Dewantoro, Susilo, & Adi, 2017).
Pada  tahun  2020,  Sudirmanto  dan  Kevin mengembangkan robot pemindah barang secara
otomatis  tanpa  adanya  gangguan  atau  campur tangan manusia sehingga membuat proses bisnis menjadi  lebih  tepat,  cepat  dan  akurat. Pengontrolan  robot  pemindah  barang  ini menggunakan  Arduino  UNO  sebagai  pusat kendali  pada  robot,  serta  sensor  LDR  (Light Dependent  Resistor)  yang  bertujuan  untuk melakukan  pemeriksaan  terhadap  muatan  yang tersedia  dan  2  buah  motor  DC  yang  bertujuan untuk  menggerakan  robot  dari  satu  tempat  ke tempat lainnya (Sudimanto & Kevin, 2020).
Penelitian yang dilakukan oleh Justiadi dkk (2018)  juga  pernah  dilakukan  dengan  rtujuan untuk  membuat  rancang  bangun  Automated Guided  Vehicle  (AGV)  menggunakan  roda omni-directional.  Sistem  AGV  dipandu  oleh path  guidance  dalam  bernavigasi.  Kendali  PID Adaptif  terinterpolasi  (Interpolated  Adaptive PID) digunakan untuk menjaga kestabilan AGV mengikuti garis. Kendali PID ini adaptif karena nilai  konstanta  PID  dipengaruhi  oleh  besarnya setpoint  kecepatan  AGV  (Justiadi,  Hair,  & Yusdianto, 2018).
Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  pada workshop  furnitur  perlu  ada  AGV  dengan kendali pintar yaitu menggunakan kendali fuzzy logic pada gerakan beloknya.

## 2. METODE
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode eksperimen rancang bangun. Adapun Automatic
Guided  Vehicle (AGV)  yang  dibangun  pada penilitian  ini  adalah  AGV line  follower .  Ada beberapa  tahap  yang  dilaksanakan  pada penelitian ini, yaitu diagram alir, system kendali fuzzy logic dan denah workshop furnitur.

## A. Diagram Blok Sistem AGV
Pada penelitian ini dimulai dari pembuatan diagram  blok  system  AGV.  Adapun  diagram blok diperlihatkan pada gambar 2.
Arduino Mega 2560 Input Digital Input Analog Sensor Proximity Sensor Ultrasonic Output PWM LCD Modul Driver Motor L298n Modul Driver Motor L298n Motor DC Motor DC Sensor Optocouple Push Button
Gambar 2. Diagram alir system AGV
Dari diagram blok system AGV didapatkan hardware  yang  dubutuhkan  untuk  membangun robot AGV. Adapun hardware yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1) Arduino Mega 2560
2) Modul driver motor L296n
3) Motor DC PG45
4) Sensor Ultrasonic
5) Sensor proximity IR 8 channel
6) Push button
7) Liquid crystal display 1604 I2C

## B. Denah Workshop Furnitur
Penelitian  ini  akan  diterapkan  pada Workshop  Furnitur  Politeknik  Industri  Furnitur dan  Pengolahan  Kayu.  Sistem  robot  AGV nantinya  akan  membantu  pemindahan  material yang ada di Workshop Furnitur. Adapun denah yang direncanakan pada penelitian ini ditunjukan pada Gambar 3. Robot AGV ini akan berjalan  ke  beberapa  area  mesin.  Adapun  pos pemberhentian robot AGV ada 6 pos, terdiri dari sebagai:
1) Pos 1 adalah Base (tempat awal AGV)
2) Pos 2 adalah Mesin Beam Saw
3) Pos 3 adalah Mesin Edge Banding
4) Pos 4 adalah Mesin CNC Drilling
5) Pos 5 adalah Area QC
6) Pos 6 adalah Area Packing

## Gambar 3. Denah Workshop Furnitur
Politeknik Industri Furnitur dan Pengolahan Kayu

## C. Perancangan Sistem Gerak AGV
Berdasarkan denah workshop furnitur dan 6 pos  yang  telah  ditentukan,  maka  didapatkan sebuah  rancangan  mengenai  pergerakan  dari Automatic  Guided  Vehicle  (AGV).  Adapun rancagan  Gerakan  AGV  ditunjukan  dalam diagram alir pada gambar 4.
MULAI Eksekusi Manual Mode ( program_manual(); ) Manual = 100000
Manual = 010000
Manual = 001000
Manual = 000100 Manual = 000010 Manual = 000001
tidak tidak tidak tidak tidak tidak AGV Berjalan Maju ya ya ya ya ya ya X = mesin 1 tidak AGV Berhenti di Mesin A ya AGV Berjalan Maju X = mesin 2 tidak AGV Berhenti di Mesin B ya AGV Berjalan Maju X = mesin 3 tidak AGV Berhenti di Mesin C ya AGV Berjalan Maju X = mesin 4 tidak AGV Berhenti di Mesin D ya AGV Berjalan Maju X = mesin 5 tidak AGV Berhenti di Mesin E ya AGV Berjalan Maju X = mesin 0 tidak AGV Berhenti di Base ya

## SELESAI

## Gambar 4. Diagram Alir Sistem Gerak AGV
Pada  diagram  alir  sistem  gerak  AGV menunjukan  pada  saat  AGV  mendapatkan perintah  menuju  ke  salah  satu  pos,  maka  AGV akan  bergerak  maju  hingga  mencapai  pos tersebut.  Pergerakan  menuju  pos  yang  dituju berdasarkan  counter  (pencacahan)  sensor. Apabila  pos  yang  dituju  sudah  sama  dengan counter  sensor  maka  AGV  akan  berhenti. Adapun  gerakan  belok  AGV  menggunakan kendali fuzzy logic .

## D. Sistem Kendali Fuzzy Logic
Fuzzifikasi merupakan proses yang
dilakukan  untuk    mengubah  variabel    nyata
menjadi variable fuzzy agar masukan controller fuzzy bisa  dipetakan  menuju  jenis  yang  sesuai dengan  himpunan fuzzy.  Proses fuzzifikasi  ini memakai  penyelesaian  metode  mamdani  yang terdiri  dari  penetuan  fungsi  keanggotaan fuzzy untuk  variabel  masukan  dan  keluaran.  Kontrol fuzzy  logic  pada  penelitian  ini  menggunakan  2 input  yaitu  error  dan  delta  error  dengan membership function seperti pada Gambar 5 dan 6.  Membership  ini  memiliki  1  output  seperti pada Gambar 7.
Gambar 5 . Membership function untuk input
error
Gambar 6 . Membership function untuk input delta error
Gambar 7 . Membership function untuk output pulsa pwm Nilai pada input membership
function

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gerak
AGV menuju titik tujuan menggunakan  metode line  follower .  AGV bergerak  mengikuti  garis  yang  telah  dibuat.
Untuk  mempertahankan  gerak  AGV  tetap  pada garis, kontrol AGV menggunakan metode fuzzy logic.  Fuzzy  logic  merupakan  metode  kontrol yang  digunakan  untuk  mengendaliakan  suatu sistem  dengan  menanamkan  logika  manusia  ke sebuah  kontroller.  Pada  sistem  AGV  ini  logika fuzzy  ditanamkan  ditanamkan  pada  kontroller AGV  yang  pada  penelitian  ini  menggunakan ArduinoMEGA.
Input  dari  program  fuzzy  logic  ini merupakan  nilai  error.  Nilai  error  didapatkan dari  mapping  pembacaan  nilai  8  sensor  line follower.  Nilai  error  tersebut  kemudian  diolah oleh  program  fuzzy  logic  menghasilkan  nilai output. Nilai output inilah yang ditambah dengan nilai  default  PWM  motor  kanan  menghasilkan nilai  PWMR  dan  menjadi  pengurang  dari  nilai default  PWM  motor  kiri  menghasilkan  nilai PWML.  Gambaran  dari  program  fuzzy  dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Bagan Uji Fuzzy Logic Controller pada Matlab/Simulink

## 3.1 Fuzzy Set
Untuk  membuat  program  fuzzy  logic, pertama  dibuat  fuzzy  set  yang  digunakan  pada program fuzzy. Fuzzy set ini berupa Membership  fungtion  dari  nilai-nilai  input  dan output  program  fuzzy.  Pada  membership fungtion input fuzzy terdiri dari 5 fungsi segitiga dengan yang memiliki derajat keanggotaan sama dengan 1 yaitu Ski2 pada nilai error 0, Ski1 pada nilai  error  64,  Cnt  pada  nilai  error  128,  SKn1 pada  nilai  error  192  dan  SKn2  pada  nilai  error 255.  Sedangkan  pada  membership  fungtion output fuzzy terdiri dari 5 fungsi segitiga dengan yang memiliki derajat keanggotaan sama dengan 1 yaitu BKi2 pada nilai output -127, BKi1 pada nilai output -82, Lurus pada nilai output 0, BKn1 pada nilai output 82 dan BKn2 pada nilai output
127.  Detail  fuzzy  set  dapat  dilihat  pada  grafik Gambar 9.
Gambar 9. Fuzzy set input dan output Fuzzy
Logic Controller Setelah  fuzzy  set  dibuat  maka  program fuzzy diberikan program rule untuk menentukan nilai output dari setiap nilai error yang masuk ke input  program  fuzzy  logic.  Hubungan  antara nilai  output  terhadap  nilai  error  dapat  dilihat pada Gambar 9. Berikut ini merupakan rule yang telah  dibuat  untuk  program  AGV  mengikuti garis:
1. Jika  nilai  error  adalah  Ski2  maka  nilai output adalah BKn2
2. Jika  nilai  error  adalah  Ski1  maka  nilai output adalah BKn1
3. Jika nilai error adalah Cnt maka nilai output adalah Lurus
4. Jika  nilai  error  adalah  Skn1  maka  nilai output adalah BKi1
5. Jika  nilai  error  adalah  Skn2  maka  nilai output adalah BKi2
3.2 Hubungan Output Fuzzy dengan Error
Setiap  nilai  input  yang  diberikan  pada program  fuzzy  uang  dibuat  akan  menghasilkan nilai  output  sesuai  dengan  fungsi  keanggotaan dan rule fuzzy yang dibuat, Sampling hasil nilai output  fuzzy  dari  beberapa  nilai  input  (error) yang  berkorelasi  pada  nilai  positif  dan  negatif dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Dari  data  dapat dilihat  bahwa  pada  nilai  error  kurang  dari  128 menghasilkan nilai output positif dan pada nilai error  lebih  dari  128  menghasilkan  nilai  output negatif.
Gambar 10. Hubungan antar nilai output fuzzy dengan nilai input (error)
Dari  kontrol  fuzzy  yang  dibuat  menghasilkan nilai  PWM  dari  motor  kanan  dan  motor  kiri AGV.  Pengaturan  kecepatan  motor  kanan menggunakan  nilai  PWMR  dan  Motor  kiri menggunakan nilai PWML. Ketika nilai PWMR dan PWML sama maka AGV alan bergerak lurus maju.  Sedangkan  perbedakan  nilai  PWMR  dan PWML  akan  mengakibatkan  AGV  bergerak  ke kanan  atau  kiri  dengan  sudut  belok  mengikuti besarnya  nilai  selisih  antara  nilai  PWMR  dan PWML.  Gambaran  nilai  PWMR  dan  PWML berdasarkan  nilai  input  dan  output  fuzzy  logic controller dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11 . Sampling hasil nilai output fuzzy dari beberapa nilai input (error) yang berkorelasi pada nilai positif dan negative
Gambar 12. Respon nilai output fuzzy saat diberi nilai random pada nilai input (error) serta grafik respon nilai PWMR dan PWML
Secara software, program diuji dengan nilai error  random  yang  diberikan  pada  input controller dan menghasilkan nilai yang PWMR dan  PWMR  yang  sesuai  yaitu  pada  nilai  error bernilai antara 0 sampai 128 menghasilkan nilai PWMR  bernilai  128  dikurangi  nilai  output  dan nilai PWML bernilai 128 ditambah nilai output. Demikian  juga ketika nilai error bernilai antara 128  sampai  255  maka  menghasilkan  PWMR bernilai  128  ditambah  nilai  output  dan  nilai PWML  bernilai  128  dikurangi  nilai  output. Grafik data hubungan nilai error, output, PWMR dan PWML dapat dilihat pada Gambar 12.

## 4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
1. Program  fuzzy  logic  yang  telah  dibuat menghasilkan  respon  nilai  output  fuzzy sesuai dengan logika gerak AGV sistem line follower.
2. Respon  nilai  output,  PWMR  dan  PWML sudah  sesuai  dengan  nilai  –  nilai  pada pengujian  rule  program  fuzzy  ketika  diuji dengan  pemberian  nilai  error  yang  random secara berturut-turut.

## 4.2. Saran
1. Pada  penerapannya,  disarankan  lantai menggunakan  warna  yang  kontras  dengan line untuk pembacaan sensor yang akurat.
2. Pencahayaan  pada  posisi  sensor  berada dikondisikan  agar  tidak  terlalu  terang  guna keakuratan pembacaan sensor.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Dewantoro, G., Susilo, D., & Adi, P. P. (2017). Implementasi  Pengendali  Logika  Fuzzy pada  Navigasi  Robot  Penjejak  Dinding. Teknologi Elektro Vol 16 , 72-77. FMA Communications, Inc. (2015, Agustus 15). AGV  designed  for  tight  turns,  narrow- aisle  material  handling .  Retrieved  from
The Fabricator:
https://www.thefabricator.com/thefabric ator/product/materialshandling/agv-
designed-for-tight-turns-narrow-aisle- material-handling
Joanda,  A.  D.,  Kurnianto,  A.,  &  Anzali,  R.
(2022).  Studi  Perbandingan  Material Handling Antara Towing Dengan
Automated  Guided  Vehicle  (AGV)
Dengan Metode Sistem Produksi Toyota
Di Pt X. Jurnal Sains & Teknologi , 80-
91.
Justiadi,  Hair,  J.,  &  Yusdianto.  (2018). Automated  Guided  Vehicle  (AGV)
Pengikut  Garis  Menggunakan  Roda Mecanum  Dengan  Kendali  PID  Adaptif Terinterpolasi. Seminar Nasional Instrumen,  Kontrol  dan  Otomatisasi (SNIKO). Bandung:  Pusat  Teknologi Instrumentasi dan Otomasi ITB.
Piyare, R., & Singh, R. (2011). Wireless Control of  an  Automated  Guided  Vehicle. Proceedings  of  the  International  Multi Conference  of  Engineers  and  Computer Scientists (IMECS) 2 , (pp. 828-833).
Siaran  Pers  Kementerian  Perindustrian.  (2019,
November 13). Kemeperin Terus Pertajam  Stategi  Peningkatan  SDM Industri .  Retrieved  from  Kementerian Perindustrian Republik Indonesia: https://kemenperin.go.id/artikel/21251/ Kemenperin-Terus-Pertajam-Strategi-
Peningkatan-SDM-Industri- Sudimanto,  &  Kevin.  (2020).  Perancangan Robot  Pemindah  Barang  Berbasis  Line Follower. TESLA  :  Journal  Teknik Elektro , 1-11. Wahyu,  D.  (2020,  October  24). Wih,  Canggih!
Politeknik  Industri  Furnitur  Kendal Bakal Punya Digital Satelit Manufaktur . Retrieved from BPSDMI: https://bpsdmi.kemenperin.go.id/2020/1
0/24/wih-canggih-politeknik-industri- furnitur-kendal-bakal-punya-digital- satelit-manufaktur/