Robot Pengikut Target Berdasarkan Bentuk dan Warna Menggunakan Metode HSV Untuk Aplikasi Assistant Robot
Syahri Muharom 1 , Saiful Asnawi 2 , Affan Bachri 3
Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Suarabaya Jl. Arief Rachman Hakim no. 100 surabaya60117 (031) 5997244
3 Prodi Teknik Elektro Universitas Islam Lamongan E-mail: syahrimuharom@itats.ac.id , avanbe@gmail.com

## ABSTRACT
In  this  era  many  system  can  be  help  people    doing  activity.  Assistant  robot  is  a  robot  used  to  help people activity. Follower robot is a robot can follow the object  automatically. From the background, the  researcher  created  a  robot  can  follower  target  based  on  shape  and  color  to  assistant  robot application. This robot equipped with camera to detect target and microcontroller to movement robot control. To recognize object, the system will detect object based on shape and colour, then the robot will  follow  wherever  the  target  moves.  From  the  test  result,  the  system  can  detect  object  is  86.6% successs rate, with the best lumination of light is 120 lux. Testing detection target based on distance, having result is 87,5% success  rate, with minimum distance is 30 cm and maximum distance is 350 cm. from all of experiment, the robot will moves follow target while the distance of target is more then 80cm    and  less  than  350  cm,  and  the  robot  will  stop  while  distance  target  is  less  then  80  cm.  the researcher hope the robot can giving help people in daily activity.
Kata Kunci: Robot, Assistant, HSV, Color, Shape.

## ABSTRAK
Saat  ini  banyak  berkembang  sistem  yang  dapat  membantu  manusia  dalam  melakukan  aktivitas. Assistant robot adalah sebuah robot yang digunakan untuk membantu aktivitas. Robot pengikut target adalah  robot  yang  dapat  mengikuti  target  secara  otomatis.  Dari  latar  belakang  tersebut  peneliti membuat  sebuah  robot  yang  dapat  mengikuti  target  secara  otomatis  untuk  aplikasi  assistant  robot. Robot dilengkapi dengan kamera untuk mendeteksi target, dan sebuah mikrokontroler yang digunakan untuk menggerakkan robot. Sistem deteksi objek berdasarkan bentuk dan warna, setelah itu robot akan mengikuti  kemanapun  target  bergerak.  Pengujian  pendeteksian  target  mendapatkan  keberhasilan sebesar  86.6%,  dengan  luminasi  terbaik  adalah  120  lux,  pengujian  pendeteksian  target  berdasarkan jarak,  dari  pengujian  mendapatkan    keberhasilan  sebesar  87,5%  dengan  jarak  minimal  30  cm  dan maksimal 350 cm. Dari pengujian keseluruhan, robot bergerak ketika jarak robot dan target >80 dan <350cm,  sedangkan  robot  akan  berhenti  ketika  jarak  robot  dan  target  <80cm.  Dari  penelitian  ini diharapkan robot ini dapat membantu manusia dalam melakukan aktivitas sehari-hari.
Kata Kunci: Robot, Assistant, HSV, Warna, Bentuk.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  era  industri  4.0 telah  banyak  memberikan  manfaat  dari beberapa  aspek,  mulai  dari  industri  sampai dengan  aktifitas  sehari-hari  [1].  Robot merupakan  salah  satu  sistem  yang  sangat berguna  untuk  membantu  manusia  dalam melakukan  aktivitas  [2].  Perkembangan  dunia robotika  telah  berkembang  sangat  pesat, diamana  saat  ini  penerapan  robotika  telah banyak  di  gunakan,  seperti  robot  pembantu
untuk penyandang disabilitas [3], rumah tangga [4], maupun bidang robot service [5].
Robotika  menjadi  salah  satu  bagian  penting dalam  perkembangan  teknologi,  dimana  semua dapat  dikerjakan  secara  otomatis,  hingga  saat ini  ada  robot  yang  di  fungsikan  untuk  daerah yang berbahaya, dengan menggunakan kecerdasan  buatan  [6].  Kamera  menjadi  salah satu  bagian  yang  penting  untuk  sebuah  sistem, dimana  kamera  dapat  di  implementasikan  pada
sebuah  robot  ataupun  sistem  untuk  mendeteksi target yang diinginkan [7].
Kamera  sebagi  objek  untuk  mendeteksi sebuah  objek,  dimana  kamera  digunakan sebagai  sensor  utama  untuk  menggerakkan robot,  pergerakan  robot  ini  dipengaruhi  dari pembacaan  garis  dengan  kamera  [8],  sensor yang  lainya  juga  biasa  digunakan  untuk membantu robot dalam menentukan arah gerak robot,  salah  satunya  adalah  penggunaan  sensor ultrasonic,  dimana  sensor  ini  di  gunakan  untuk mendeteksi  jarak  antar  robot  dan  area  sekitar, untuk menentukan arah gerak robot [9].
Perangkat  lainya  yang  mendukung  dalam sebuah  robot  adalah  penggunaan  sebuah mikrokontroler,  dimana  mikrokontroler  telah banyak  sekali  di  gunakan  untuk  mengontrol suatu  perangkat    [10],  dimana  sistem mikrokontroler  ini  dapat  mengolah  memproses data,  banyak  diaplikasikan  pada  ototomatisasi sistem, seperti untuk mengontrol dan memonitoring  arus  dan  tegangan  [11],  seperti untuk  megntrol  suhu  [12],  pemberi  pakan otomatis  [13],  dan  lain-lain  masih  banyak  lagi penggunaan  dari  sebuah  mikrokontroler  untuk sistem otomasi.
Pengolahan  citra  untuk  sistem  robot  di fungsikan  untuk  mengenali  dan  mendeteksi target,  mana  telah  banyak  di  lakukan pendeteksian  sebuah  objek  yang  menggunakan pengolahan citra, seperti klasifikasi pendeteksian  daun  [14],  untuk  mendeteksi nomor ruangan  [15],  untuk  mendeteksi halangan di depan sebuah robot [16], dan lain- lain.  Robot  asistant  adalah  sebuah  robot  yang dapat  membantu  manusia  dalam  melakukan aktivitas,  permasalahan  yang  belum  di selesaikan  dalam  perancangan  assistant  robot adalah  bagaimana  sebuah  robot  mampu mengikuti  target  untuk  membantu  manusia dalam melakukan aktivitas. Darai permasalahan tersebut  peneliti  membuat  sebuah  sistem  robot yang  mampu  mengikuti  target  berdasarkan bentuk  dan  warna  untuk  nantinya  di implementasikan ke dalam asistant robot.

## 2. METODE
Proses  perancangan  robot  ini  memeliki beberapa  tahapn  yang  harus  di  selesaikan, diantaranya adalah perancangan robot, pengenalan  target  berdasarkan  bentuk  dan warna  menggunakan  kamera,  dan  sistem tracking  robot  dalam  mengikuti  target  yang
telah terdeteksi. Pada perancangan sistem yang akan  di  buat  dapat  dilihat  pada  ilustrasi  blog diagram pada gambar 1, di bawah ini.

## Gambar 1. Blog Diagram Sistem Robot
Pada  blog  diagram  telah  digambarkan  cara kerja sistem, dimana proses awal adalah kamera mengambil  citra,  hasil  citra  akan  diproses  oleh PC  dengan  menggunakan  beberapa  metode untuk  mendeteksi  target,  jika  target  terdeteksi maka  PC  akan  mengirimkan  sinyal  ke mikrokontroler untuk di proses, hasil pemrosesan  data  pada  mikrokontroler  akan dikirimkan ke motor driver, dimana fungsi dari motor driver adalah untuk menggerakkan motor maju  atau  mundur,  hasil  pergerakan  motor  ini akan  membuat  robot  bergerak  maju,  mundur, belok kanan ataupun belok kiri.

## 2.1 Perancangan Robot
Perancangan  sistem  mekanik,  perangkar keras  (hardware)  dan  perangkat  lunak (software)  merupaakn  langkah  selanjutnya dalam melakukan penelitian dengan pembuatan sistem  prototyipe  troli  pengikut  otomatis adabeberapa  tahapan  pekerjaan  yang  dilakukan dalam  perancangan  sistem  mekanik,  hardware dan  software  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini.
Proses  dan  tahapan  pekerjaan  yang  akan dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Perancangan Mekanik Pertama  Pada  proses  ini  akan  dijelaskan bagaimana penulis akan melakukan perancangan  sistem  mekanik  robot  pendeteksi dan  pengikut  target  berdasarkan  warna menggunakan  kamera  yaitu  dengan  melakukan desain  kerangka  robot  serta  desain  komponen ektronika  dengan  menggunakan  aplikasi  corel draw.
Objek Kamera
Penglolahan Citra di PC Mikrokontroler Motor Driver Robot Mengikuti Target
Gambar 2. Perancangan Desain Robot
b. Perancangan Hardware
Pada  proses  perancangan  hardware  kita membuat  sistem  pendeteksi  taget  dengan kamera yang mampu mendeteksi dan mengikui target  secara  akurat  dan  real-time.Dalam mendesain  komponen-komponen  elektronika peneliti  melakukan  pengukuran  terhadap komponen  lainnya  seperti  tempat  baut,  ukuran tinggi  dan  lebar  komponen  terlebih  dahulu. Setelah  itu  baru  melakukan  pemotongan  bahan chasis yang berbahan akrilik.
Untuk mempermudah perancangan prototype Robot pendeteksi dan pengikut target berdasarkan  warna  menggunakan  kamera  ini, peneliti  memanfaatkan  bahan  dari  almini  dan akrilik.  Komponen-komponen  didesain  serapi dan  sesimpel  mungkin  agar  hasil  lebih  rapi. Alat  dan  bahan    elektronika  yang  diperlukan meliputi  kamera, laptop, Arduino Uno berbasis ATmega328, driver motor dan lain-lain.

## Gambar 3. Perancangan Hardware

## 2.2 Pengolahan Citra
Pada Metode Pengolahan citra terdapat  cara pengolahan  citra  yang  terdiri  dari  beberapa proses yaitu diantaranya berupa Gaussian blure, HSV  ( Hue,  Saturation,  Value ),  erode,  dilate, countur. Diagram pengolahan citra dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Blog Pengolahan Citra
Pada  Gambar  4  terdapat  metode  image processing  dimana  terdapat  beberapa  proses blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (11, 11), 0). Pada data tersebut menggunakan library opencv dan  mengubah  nilai  blurred  menjadi  11.  Hasil dari  blur  tersebut  langsung  dirubah  menjadi greyscale.  Hasil  proses  Gaussian  blur  dapat dilihat  pada  Gambar  5(a)  gausian  blur.  seperti capture  image,  resize  image,  Gaussian  blure, hsv,  erode,  dilate,  countur  dan  tracking. Gaussian Blur digunakan untuk menghilangkan noise pada gambar, proses ini digunakan untuk penggunaan  countur  agar  tidak  terdeteksi banyak titik atau noise. Hasil Gaussian Blur.

## Gambar 5. (a) Citra Blur, (b) Citra HSV, (c) Erode dan Diladed, (d) Citra Countur
Pada  HSV  digunakan  untuk  proses mendeteksi  warna  pada  bola.  Warna  tersebut menggunakan  warna  merah.  Data  hsv  untuk warna  merah  adalah  10,100,255  sehingga dituliskan data atas dan data bawah seperti pada data berikut: redLower = (0, 100, 100) redUpper = (10, 255, 255) Data  tersebut  adalah  data  bawah  dan  data  atas pada  warna  merah.  Proses  yang  dirubah  dalam bentuk  HSV  adalah  proses  yang  dilakukan sebelumnya  yaitu  Gaussian  blured.  HSV tersebut  akan  jadi  lebih  sempurna  ketika memproses gambar yang sudah tidak terdeteksi garis  pada  gambar.  Perintah  dapat  dilihat  pada data berikut: Image Capture Image Resize Gaussian Blure HSV Erode, Dilate Camera Tracking Image Countur
hsv = cv2.cvtColor(blurred,cv2.color _bgr2hsv) dari  data  hsv  tersebut  kemudian  akan  diambil warna  merah  dengan  perintah  seperti  dibawah ini. mask = cv2.inRange(hsv, redLower, redUpper) Setelah  itu  warna  merah  sudah  dapat dideteksi oleh proses tersebut. hasil HSV dapat dilihat pada Gambar 5(b) citra HSV. Erosi dan dilasi  digunakan  untuk  membuang  background selain  warna  merah.  Erosi  dan  dilasi  adalah termasuk  dalam  proses  morphologi  yaitu membung  nilai  pada  pixel  yang  tidak diperlukan.  Perintah  dapat  dilihat  pada  data berikut:
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2) mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2) Hasil  citra  erosi  dan  dilasi  dapat  dilihat  pada Gambar  5(c)  erode  dan  dilate.  Countur  pada sistem  ini  digunakan  untuk  membatasi  warna yang  sudah  dideteksi,  countur  yang  digunakan adalah  countur  bertipe  circle.  Countur  tersebut memiliki
tingkat akurasi
yang berketergantungan  pada  kamera.  Perintah  pada countur dapat dilihat pada data berikut: cnts  =  cv2.findcontours(mask.copy(),cv2.retr _externa , cv2.chain_approx_simple) Hasil  citra dapat dilihat pada  5(d)citra countur. Gambar  6  adalah  sudut  pandang  kamera terhadap target.

## Gambar 6. Sudut Pandang Kamera Terhadap Target

## 2.3 Flowchart Sistem
Ringkasan  sistem  kerja  pada  sistem  Robot pendeteksi  dan  pengikut  target  berdasarkan warna menggunakan kamera, dapat dilihat pada gambar 7. Robot akan mendeteksi target dengan menggunakan kamera, setelah kamera membaca  target  berdasarkan  warna  dan  bentuk yang  telah  ditentukan,  selanjutnya  warna diubah  ke  bentuk  citra  dgital  dengan  metode HSV. Pergerakan robot setelah target terdeteksi, berdasarkan  koordinat  ruang  pandang  kamera yang  dibagi  menjadi  4  bidang.  Didalam flowchart  dimana  langkah  pertama  adalah menginisialisasi  variable  dan  library  pada program.  Kemudian  mengambil  gambar  unuk
diproses  dalam  image  processing.  Gambar tersebut  akan  diproses  dalam  Gaussian  blure, deteksi  warna  HSV,  erode  dan  dilate  dan deteksi  bentuk.  Dimana  hasil  dari  image processing  tersebut  akan  dicari  titik  tengah sehingga  dapat  menentukan  robot  akan bergerak  ke  kanan,  kiri,  maju  atau  berhenti. Proses  tersbut  akan  berulang  sesuai  data  yang sudah masuk pada program.

## Gambar 7. Flowchart Sistem 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bab  ini  penulis  akan  menguraikan dan  menjelaskan  hasil  analisis  pengujian  dari hasil  penelitian  ini  yang  telah  dilakukan,
Y T T Y Y T Y T Y T Start Persiapan Ambil Citra Citra Countur Gausian Blure HSV Erode, Dilate Image Center
0-249 px 250- 350 px 351- 600 px Belok Kiri Maju Belok Kanan Sensor Ultrasonic
Sensor = 30 cm Berhenti Stop
pengujian  dilakukan  dalam  beberapa  bagian yang disusun dalam urutan dari yang sederhana menuju  sistem  yang  lengkap.  Pengujian dilakukan  meliputi  pengujian  masing-masing perangkat  keras  yang  kemudian  pengujian keseluruhan.

## 3.1 Hasil Pengujian Deteksi Warna
Pengujian  pertama  adalah  dengan  merubah nilai  pada  HSV  untuk  menentukan  parameter nilai  dari  warna  yang  ingin  kita  deteksi,  pada penelitian  ini  warna  yang  ingin  kita  deteksi adalah  warna  merah,  sehingga  kita  perlu melakukan  beberapa  kali  percobaan  untuk menentukan nilai yang terbaik dalam mendeteksi warna merah. Pada gambar 6 adalah gambaran  peoses  pendeteksian  warna  dengan merubah parameter nilai HSV.

## Gambar 8. Gambar Pendeteksian Warna Menggunakan HSV
Hasil  pengujian  dari  perubahan  nilai  HSV dapat dilihat pada tabel 1. Dari pengujian yang dilakukan  nilai  saturation  dan  value  kita  set antara  niai  100  sd  255,  sedangkan  untuk  nilai Hue kita ubah dari 0 sampai dengan 255.

## Tabel  1.  Hasil  Pengujian  Pendeteksian Warna
No Nilai HSV Target Warna H S V 1 0-10 100-255  100-255  Merah 2 0-15 100-255  100-255  Merah 3 0-20 100-255  100-255  Merah 4 0-25 100-255  100-255  Merah 5 0-30 100-255  100-255  Merah 6 20-40 100-255  100-255  Kuning 7 25-45 100-255  100-255  Kuning 8 25-50 100-255  100-255  Kuning
9 50-120  100-255  100-255  Hijau
10  55-120  100-255  100-255  Hijau
11  65-120  100-255  100-255  Hijau
12  100- 120 100-255  100-255  Biru 13  105- 120 100-255  100-255  Biru
14  115- 120 100-255  100-255  Biru 15  0-255 0-255 0-255 Hitam
Dari pengujian yang dilakukan mendapatkan hasil  bahwa  untuk  mendeteksi  warna  merah nilai  HSV  yang  dibutuhkakn  adalah  sebagai berikut,  nilai  Hue  mempunyai  range  untuk mendeteksi  warna  merah  antara  0-30,  dengan range  nilai  saturation  sebesar  100-255  dan value  sebesar  100-255,  sedangkan  untuk  nilai Hue  dengan  range  antara  20-255  adalah  warna yang  lain,  seperti,  kuning,  biru  dan  hijau.  Dari hasil yang didapatkan ini parameter pendeteksian  warna  menggunakan  HSV  yang diterapkan  pada  sistem  ini  mempunyai  nilai Hue  0-25,  dan  nilai  saturation  100-255  dan Value sebesar 100-255.
3.2 Hasil Pengujian Deteksi Bentuk
Pengujian bentuk dilakukan untuk
membedakan  antara  benda  A  dan  benda  B, untuk  sistem  yang  dirancang  ini  mempunyai target  bentuk  adalah  sebuah  lingkaran,  dimana untuk  mendeteksi  sebuah  lingkaran,  metode yang  digunakan  adalah  hough-circle,  daimana sistem ini mampu mendeteksi bentuk lingkaran, jika objek bukan sebuah lingkaran, maka sistem hough-circle  tidak  akan  bekerja.  Hasil pendeteksian  bentuk  menggunakan  hough- circle  dapat  dilihat  pada  gambar  9.  Dimana sistem  mendeteksi  bola  yang  mempunyai bentuk  bulat,  sedangkan  untuk  mentuk  yang lain tidak terdeteksi.

## Gambar 9. Pendeteksian Bentuk
Menggunakan Hough-Circle
3.3 Hasil  Pengujian  Pendeteksian  Target Dengan Pengaturan Luminasi
Pada  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  sistem pendeteksian  target,  berdasarkan  tingkat luminasi  cahaya  yang  diubah-ubah,  pada pengujian  kali  ini  target  mempunyai  warna merah  dengan  bentuk  bulat,  nilai  hasv  dan deteksi  bentuk  di  set  sama  seperti  percobaan
sebelumnya.  Proses  pengujian  sistem  dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Pengujian Pendeteksian Target Dengan Perubahan Luminasi
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  parameter jarak  target  dengan  robot  tetap,  dimana  jarak target  terhadadp  robot  adalah  sejauh  200  cm. dengan  nilai  luminasi  terkecil  adalah  30  dan nilai terbesar adalah 153. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel  2.  Hasil  Pengujian  Pendeteksian Target Dengan Perubahan Luminasi Cahaya
No Nilai Luminasi (Lux) Target Objek Terdeteksi / Tidak 1 30 Bola Merah Tidak 2 75 Bola Merah Terdeteksi 3 93 Bola Merah Terdeteksi 4 112 Bola Merah Terdeteksi 5 106 Bola Merah Terdeteksi 6 119 Bola Merah Terdeteksi 7 115 Bola Merah Terdeteksi 8 120 Bola Merah Terdeteksi 9 119 Bola Merah Terdeteksi 10 120 Bola Merah Terdeteksi 11 120 Bola Merah Terdeteksi 12 120 Bola Merah Terdeteksi 13 122 Bola Merah Terdeteksi 14 125 Bola Merah Terdeteksi 15 153 Bola Merah Tidak
Dari pengujian  yang dilakukan  sistem  dapat mendeteksi  target  dengan  baik  diantara  range luminasi  sebesar  75  sampai  dengan  125  lux, dimana  pada  saat  nilai  lux  sebesar  30,  sistem tidak dapat mendeteksi target, dikarenakan area kerja sistem terlalu gelap, sedngkan ketika nilai lux  sebesar  153,  sistem  juga  tidak  dapat mendeteksi target, dikarenakan area kerja robot terlalu  terang.  Dari  pengujian  yang  dilakukan pendeteksian  target  ini  mempunyai  tingkat keberhasilan  sebesar  86.6%  dengan  nilai luminasi terbaik adalah sebesar 120 lux.
3.4 Hasil Pengujian Deteksi Target

## Berdasarkan Jarak
Pengujian  pendeteksian  target  berdasarkan jarak  ini  dilakukan  untuk  melihat  seberapa dekat  dan  jauh  sistem  dapat  mendeteksi  target. Pada pengujian ini target diubah-ubah jaraknya mulai  dari  25  cm  sampai  dengan  500  cm. dengan  parameter  pencahayaan  sebesar  20  lux. Gambar 11 adalah proses pengujian sistem.

## Gambar 11. Pengujian Deteksi Target Berdasarkan Jarak
Hasil  pengujian  yang  dilakukan,  dimana jarak  minimal  target  terhadap  sistem  adalah 25cm  dan  jarak  terjauh  adalah  500  cm.  dari pengujian yang didapatkan parameter pencahayaan  berubah-ubah  antara  nilai  119- 125,  hal  ini  disebabkan  karena  gangguan pencahayaan  dari  luar  ruangan,  akan  tetapi sistem  masih  dapat  mendeteksi  dengan  baik pada  range  nilai  luminasi  tersebut.  Gambar  12 gambar  minimal  sistem  dalam  mendeteksi target.

## Gambar 12. Minimal Jarak Pendeteksian Target
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  di dapatkan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 3, dimana  tabel  tersebut  adalah  hasil  keseluruhan dari  pengujian  sistem  pendeteksian  target berdasarkan jarak.

## Tabel  3.  Hasil  Pengujian  Pendeteksian Target Berdasarkan Jarak
No  Jarak Nilai Target Terdeteksi
JE-Unisla, Vol 6 No 1 Maret 2021 | 421 (cm) Lux Objek / Tidak 1 25 121 Bola Merah Terdeteksi 2 50 121 Bola Merah Terdeteksi 3 75 124 Bola Merah Terdeteksi 4 100 120 Bola Merah Terdeteksi 5 125 121 Bola Merah Terdeteksi 6 150 119 Bola Merah Terdeteksi 7 175 125 Bola Merah Terdeteksi 8 200 120 Bola Merah Terdeteksi 9 225 125 Bola Merah Terdeteksi 10 250 120 Bola Merah Terdeteksi 11 275 118 Bola Merah Terdeteksi 12 300 122 Bola Merah Terdeteksi 13 325 123 Bola Merah Terdeteksi 14 350 119 Bola Merah Terdeteksi 15 400 125 Bola Merah Tidak 16 500 120 Bola Merah Tidak
Hasil pengujian yang telah dilakukan sistem dapat  mendeteksi  target  dengan  jarak  minimal 25  cm,  dibawah  25  cm  sistem  tidak  dapat mendeteksi  target,  dikarenakan  bentuk  target melebihi jumlah pixel area yang telah ditetapka, dan jarak terjauh sistem dapat mendeteksi target adalah 350 cm, lebih dari itu sistem tidak dapat mendeteksi  target,  hal  ini  disebabkan  terget terlalu kecil, sehingga fungsi hough-circle tidak dapat  menjangkaunya.  Dari  pengujian  yang dilakukan  ini  sistem  mampu  mendeteksi  target berdasarkan jarak dengan tingkta kebberhasilan sebesar  87.6% dengan  jarak  antara  25-350  cm, dan nilai luminasi 119-125 lux.

## 3.5 Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian penggabungan sistem yang kemudian diterapkan  kepada  robot,  dimana  pada pengujian  ini  telah  ditetapkan  bahwa  target berwarna  merah,  dengan  bentuk  bulat,  dimana jarak  kerja  robot  pada  sistem  ini  adalah,  robot
akab  bergerak  ketika  jarak  target  lebih  dari  80 cm,  dan  robot  akan  berheti  jika  jarak  terget kurang dari 80 cm, dan pada sistem ini juga  di set  jarak  awal  target  terhadap  robot  tidak  lebih dari  350  cm,sehingga  jarak  yang  melebihi  350 cm, maka sistem tidak akan bekerja. Sedangkan sudut  awal  dari  kerja  robot  terhadap  target adalah  antara  range  45-135,    kurang  ataupun lebih  dari  itu,  robot  akan  berhenti.  Gambar  13 adalah penentuan sudut target untuk awal kerja robot.

## Gambar 13. Pengaturan Sudut Target Awal Terhadap Robot
Pengujian dilakukan untuk membatasi sudut pandang  robot,  dimana  kamera  hanya  dapat menangkap  pada  sudut  pandang  tertentu  saja, oleh  sebab  itu  dusut  target  awal  harus  di  set agar  sistem  dapat  bekerja  secara  optimal. Gambar 14 adalah dimana saat robot mengikuti target berdasarkan bentuk dan warna.

## Gambar 14. Pengujian Robot Dalam Mengikuti Target
Hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  dapat dilihat pada tabel 4, dimana pada tabel tersebut terdapat hasil dari pengujian keseluruhan sistem robot  yang  telah  dibangun  untuk  mendeteksi target berdasarkan bentuk dan warna.
Tabel  4.  Hasil  Pengujian  Robot  Dalam Mendeteksi Dan Mengikuti target
No Objek Jarak Objek Robot Waktu (detik)
1 Bola Merah 50 Berhenti - 2 Bola Merah 75 Berhenti - 3 Bola Merah 85 Mengikuti Objek 1.92 4 Bola Merah 120 Mengikuti Objek 2.73 5 Bola Merah 150 Mengikuti Objek 3.47 6 Bola Merah 200 Mengikuti Objek 3.13 7 Bola Merah 200 Mengikuti Objek 2.96 8 Bola Merah 200 Mengikuti Objek 3.24 9 Bola Merah 250 Mengikuti Objek 3.72 10  Bola Merah 275 Mengikuti Objek 3.76 11  Bola Merah 300 Mengikuti Objek 5.32 12  Bola Merah 300 Mengikuti Objek 5.10 13  Bola Merah 300 Mengikuti Objek 5.83 14  Bola Merah 350 Mengikuti Objek 9.32 15  Bola Biru 350 Berhenti - 16  Bola merah 400 Berhenti -
Pada  pengujian  yang  dilakukan,  sudut  awal target  yang  akan  dideteksi  antara  45  sampai dengan  135  derajat,  dengan  jarak  target berubah-ubah antara 50 sampai dengan 400 cm. pada  pengujian  awal  target  di  tempatkan  pada sudut yang telah ditetapkan dan target terhadap robot berjarak 50 dan 70 cm, pada pengujian ini sistem  dapat  mendeteksi  keberadaan  target, tetapi yang dilakukan robot adalah berhenti, hal ini  dikarenakan  robot  akan  mulai  bergerak ketika jarak target terhadadp robot adalah lebih dari  80  cm.  pengujian  selanjutnya  adalah dengan  menempatkan  jarak  target  sejauh  200 cm,  pada  jarak  ini  pengujian  dilakukan beberapa  kali  untuk  melihat  waktu  terbaik dalam  robot  mencapai  minimal  jarak  target yang  tellah  di  tentukan,  pengujian  ini mendapatkan  waktu  terbaik  sebesar  2.96  detik mencapai  jarak  kurang  dari  80  cm  terhadap target.
Pengujian  selanjutnya  adalah  menempatkan target  sejauh  300  cm dengan  sudut  objek  antar 45-135 derajat. Waktu yang terbaik robot dalam mencapai  jarak  minimal  robot  terhadap  target yaitu  kurang  dari  80  cm  adalah  sebesar  5.10
detik.  Pada  pengujian  ini  juga  dilakukan pengujian  terhadap  bentuk  target  yang  sama tetapi  warna  yang  berbeda,  sistem  tidak  dapat mendeteksi  target  yang  diberikan,  sehingga robot tetap diam. Selanjutnya pengujian dengan jarak  target  terhadap  robot  sebesar  400  cm, sistem tidak dapat mendeteksi target, dan sistem dibatasi  jika  jarak  lebih  dari  350  cm,  maka robot  akan  tetap  diam  atau  berhenti  di tempatnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  perancangan  dan  pengujian  sistem robot  yang  telah  dilakukan  di  dapatkan  hasil dimana, sistem dapat membedakan warna target dengan warna yang bukan target menggunakan metode  HSV,  sistem  juga  dapat  membedakan bentuk  target  dan  bukan  taret  menggunakan metode  Hough-Circle.  Pengujian  pendeteksian target  berdasarkan  warna  dan  bentuk,  dimana target  mempunyai  warna  merah  dan  berbentuk lingkaran, dengan nilai luminasi terbaik sebesar 120  lux  mempunyai  tingkat  keberhasilan sebesar  86.6%,  hal  ini  di  sebabkan  adanya beberapa  pengujian  yang  gagal  karena  tingkat lunimasi yang terlalu rendah, dan terlalu tinggu. Sedangkan  pengujian  pendeteksian  target berdasarkan jarak mendapatkan tingkat keberhasilan sebesar 87.6%, hal ini di sebabkan karena  ada  beberapa  engujian  yang  mengalami kegagalan dikarenakan jarak target terlalu dekat dan  terlalu  jauh,  sihingga  sistem  robot  tidak dapat  mengenalinya.  Pengujian  keseluruhan sistem robot di dapatkan hasil bahwa pada saat jarak  target  terhadap  robot  sebesar  200  cm, robot  mampu  bergerak  mencapai  jarak  kurang dari 80 cm dengan catatan waktu terbaik adalah 2.96  detik.  Sedangkan  pada  saat  jarak  target 300  cm  robot  dapat  mencapai  mengikuti  target dengan  waktu  terbaik  mencapai  jarak  kurang dari  80  cm  adalah  sebesar  5.10  detik.  Dari perancangan,  pembuatan  dan  pengujian  robot dapat  disimpulkan  bahwa  robot  mampu mendeteksi  dan  mengikuti  target  berdasarkan warna dan bentuk, dengan parameter yang telah dietatpkan, diharapkan dengan adanya robot ini dapat  membantu  katifitas  sehari-hari,  dimana robt  ini  memang  di  rancang  untuk  menjadi robot assistant.

## PUSTAKA
[1]  Prasetyo,  Hoedi,  And  Wahyudi  Sutopo.
2018.  “Industri  4.0:  Telaah  Klasifikasi
Aspek  Dan  Arah  Perkembangan  Riset.”
J@Ti  Undip :  Jurnal  Teknik  Industri 13 (1):
17.
Https://Doi.Org/10.14710/Jati.13.1.17-26.
[2]  Muharom,  Syahri,  And  Tukadi  Tukadi. 2018.  “Control  Of  Wheelchair  Robot Movement  Using  Flex  Sensor  Glove.” Inform :  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi 3  (2):  84–89. Https://Doi.Org/10.25139/Inform.V3i2.96 4.
[3]  Muharom, Syahri, Tukadi, Tjahja Odinanto, Syadidatul Fahmiah, And Diana
Putri  Permata  Siwi.  2019.  “Design  Of
Wheelchairs  Robot  Based  On  Atmega128 To  People  With  Physical  Disability”  462
(January):
012016.
Https://Doi.Org/10.1088/1757- 899x/462/1/012016.
[4]  Yuliza,  Yuliza,  And  Umi  Nur  Kholifah. 2015.  “Robot  Pembersih  Lantai  Berbasis Arduino  Uno  Dengan  Sensor  Ultrasonik.” Jurnal Teknologi Elektro 6 (3). Https://Doi.Org/10.22441/Jte.V6i3.800.
[5]  Budiharto,  Widodo,  Ari  Santoso,  Djoko Purwanto,  And  Achmad Jazidie. 2011. “A Method  For  Path  Planning  Strategy  And Navigation  Of  Service  Robot.” Paladyn 2 (2):
100–108.
Https://Doi.Org/10.2478/S13230-011-
0019-3. [6]  Firmansyah,  R.  A.,  W.  S.  Pambudi,  T.
Suheta,  E.  A.  Zuliari,  S.  Muharom,  And M. B. S. Hidayatullah. 2018. “Implementation  Of  Artificial  Neural Networks  For  Localization  System  On Rescue Robot.” In 2018 Electrical  Power, Electronics,  Communications,  Controls And  Informatics  Seminar  (Eeccis) ,  305–9. Https://Doi.Org/10.1109/Eeccis.2018.8692 861.
[7]  Muharom,  Syahri.  2017.  “Penerapan Metode  Hough  Line  Transform  Untuk Mendeteksi  Pintu  Ruangan  Menggunakan Kamera.” Jurnal Iptek 21 (1): 79–86.
[8]  Firmansyah, Riza Agung. 2017. “Pembuatan Robot Penjejak Garis Berbasis Visual Menggunakan Fuzzy Logic Controller.” Jurnal Arus Elektro Indonesia 2 (3).
Https://Jurnal.Unej.Ac.Id/Index.Php/E- Jaei/Article/View/3425.
[9]  Firmansyah,  Riza  Agung,  And  Tjahja Odinanto.  2017.  “Simulasi  Pengenalan Pola  Ruangan  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Pada  Aplikasi  Sistem Lokalisasi Robot Rescue” 2017: 6.
[10] Laksono,  A.  B.  (2017).  Rancang  Bangun Sistem  Pemberi  Pakan  Ayam  Serta Monitoring Suhu dan Kelembaban
Kandang  Berbasis  Atmega328. Jurnal Elektro , 99-103.
[11] Alfianto,  Enggar,  Siti  Agustini,  Syahri Muharom,  Febdian  Rusydi,  And  Ira Puspitasari.  2020.  “Design  Monitoring Electrical Power Consumtion At Computer Cluster.” Journal  Of  Physics:  Conference
Series 1445 (January): 012027. Https://Doi.Org/10.1088/1742- 6596/1445/1/012027.
[12] Adi,  Surya,  Antonius  Ari  Kunto,  Titiek Suheta,  And  Syahri  Muharom.  2019. “Pengaturan Tingkat Suhu Dan
Kelembaban  Pada  Mesin  Penetas  Telur Burung Puyuh.” Sinarfe7 2 (1): 459–63.
[13] Ximenes,  Bernado  Da  Costa,  And  Syahri Muharom. 2020. “Rancang Bangun Sistem Pemberian  Pakan  Ikan  Otomatis  Pada Akuarium Berbasis Arduino Uno.”
Sinarfe7 3 (1): 302–7.
[14]  Liantoni,  Febri,  Rifki  Indra  Perwira, Syahri Muharom, Riza Agung Firmansyah, And  Akhmad  Fahruzi.  2019.  “Leaf Classification  With  Improved  Image Feature  Based  On  The  Seven  Moment Invariant.” Journal Of Physics: Conference
Series 1175 (March): 012034.
Https://Doi.Org/10.1088/1742-
6596/1175/1/012034.
[15] Muharom,  Syahri.  2019.  “Pengenalan Nomor  Ruangan  Menggunakan  Kamera Berbasis  Ocr  Dan  Template  Matching.”
Jurnal Inform 4 (1). Https://Doi.Org/10.25139/Inform.V4i1.13
71.
[16] Firmansyah,  Riza  Agung,  And  Enggar Alfianto. 2018. “Pembuatan Haar-Cascade Dan  Local  Binary  Pattern  Sebagai  Sistem Pendeteksi  Halangan  Pada  Automatic Guided  Vehicle.”  Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer  9  (2): 1073–82. Https://Doi.Org/10.24176/Simet.V9i2.256 2