ISSN 2615-5788 Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## Implementasi Algoritma Path Planning dan Mapping Arena pada Mobile Robot
Daffa Fauzan Adryady, Andi Prasetyo, Hafizal Perspicarhanggasidhi Shatyaziamawan,  Ardy Seto Priambodo
Teknik Elektronika, Universitas Negeri Yogyakarta Jl. Colombo Yogyakarta No.1, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta
E-mail : daffafauzan.2019@student.uny.ac.id , andiprasetyo.2019@student.uny.ac.id , hafizalperspicarhanggasidhi.2019@student.uny.ac.id , ardyseto@uny.ac.id
Abstrak  -  Kemajuan  teknologi  yang  pesat  di  berbagai bidang  menyebabkan  berkembangnya  berbagai  aspek kehidupan.  Kemajuan  dalam  bidang  robotika  adalah  contoh berkembangnya  berbagai  jenis  robot.  Salah  satu  jenis robotnya adalah Mobile Robot . Mobile Robot adalah robot yang memiliki roda untuk menggerakannya. Contoh penerapan dari Mobile  Robot adalah  Algoritma Path  Planning dan Mapping Arena  pada Mobile  Robot yang  berfungsi  agar  robot  dapat memetakan  sebuah  lintasan  yang  dilaluinya  dan  setelah  itu robot  akan  menemukan  jalan  untuk  menyelesaikan  arena sesuai  dengan  tujuan  yang  sudah  di setting .  Untuk  dapat memetakan lintasannya, diperlukan sensor ultrasonik dan juga IMU  ( Inertial  Measurement  Unit ).  Sensor  ultrasonik  disini difungsikan  untuk  mendeteksi  adanya  dinding  atau  tidak, sedangkan  IMU  adalah  sensor  yang  memanfaatkan  giroskop, dan  akselerometer.  Giroskop  pada  IMU  berfungsi  untuk mengukur kecepatan sudut dari tiga arah sumbu, yaitu sumbu X,  Y  dan  juga  Z.  Akselerometer  pada  IMU  berfungsi  untuk mengukur  percepatan.  IMU  pada Mapping Arena Mobile Robot ini  akan  difungsikan  untuk  mengatur  derajat perputaran  dari  robot.  Robot  ini  nantinya  akan  berputar untuk  mengetahui  letak  dinding  disekitarnya  dan  posisi dinding  tersebut  akan  dipetakan  ke  dalam  bentuk  arah  mata angin.  Robot  akan  diimplementasikan  pada software webots. Algoritma Path  Planning menggunakan  modul deque yang digunakan  dalam Mobile  Robot bisa  menuju  ke finish yang sudah  ditentukan  dalam  arena  labirin  dengan  waktu  yang sangat  cepat  jika  dibandingkan  dengan  menggunakan algoritma PID  Right  Wall  Follower. Algoritma Path  Planning ini lebih efisien terhadap waktu.
Kata Kunci : Mobile Robot , Sensor Ultrasonik, IMU,
Mapping, Path Planning, Deque, Webots

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  sangatlah  cepat  untuk berkembang.  Banyak  inovasi  yang  dapat  membantu kehidupan  manusia.  Kemajuan  dalam  bidang  robotika adalah  contoh  berkembangnya  berbagai  jenis  robot.  Salah satu  jenis  robotnya  adalah Mobile  Robot . Mobile  Robot adalah  robot  yang  memiliki  roda  untuk  menggerakannya. Mobile Robot banyak diterapkan di beberapa tempat seperti kawasan  militer,  industri  dan  juga  rumah  [1].  Contoh  dari Mobile  Robot adalah  robot  yang  digunakan  untuk memetakan  suatu  lintasan  yang  berupa  labirin  untuk memudahkan robot tersebut melewati lintasan.
Mobile Robot merupakan contoh implementasi robot yang  dapat  membantu  manusia.  Dengan  menggunakan algoritma Path  Planning dapat  digunakan  untuk menentukan arah pergerakan dari Mobile Robot dan
melakukan  perancangan  grid  lintasan  yang  sesuai  dengan tujuan [2].
Adapun Faela Shofa dalam metode simple maze pada robot  wall  follower  untuk  menyelesaikan  jalur  dalam menelusuri  sebuah  labirin.  Sensor  yang  digunakan  adalah sensor  ultrasonik  dan  juga  photodioda.  Metoda  yang digunakan Faela Shofa adalah simple maze (Maze Mapping) yaitu dengan berjalan mengikuti dinding kanan atau kiri dan juga  robot  akan  menggambarkan  peta  jalan  keluar  dari labirin [3].
Dari  pembahasan  jurnal  diatas,  pemilihan  algoritma Path  Planning dan Mapping Arena  pada Mobile  Robot merupakan  pemilihan  yang  tepat  untuk  memudahkan  robot menyelesaikan  arena  labirin.  Karena  metode  pemetaannya sederhana  dengan  cara  menerapkan  arah  mata  angin  untuk mendeteksi  adanya  dinding,  sehingga  robot  akan menemukan  sendiri  jalan  menuju  ke finish yang  sudah ditentukan berdasarkan mapping arena yang sudah ada.

## II. B AHAN D AN M ETODE
A. Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan  kuantitatif.  Sehingga  menekankan  pembahasan objek  yang  lebih  spesifik,  terencana  dan  tersistematis. Metode  kuantitatif  merupakan  metode  penelitian  yang berbasis  pada  filsafat  positivisme,  yang  mana  digunakan untuk  meneliti  populasi  atau  sampel  tertentu,  yang umumnya  pengambilan  sampelnya  dilakukan  secara random,  dan  data  dikumpulkan  menggunakan  instrumen penelitian,  lalu  dianalisis  secara  kuantitatif/statistik  dengan tujuan  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  [4]. Pendekatan  kuantitatif  ini  menguji  bagaimana  pengaruh objek  terhadap  variabel  lainnya  yang  diubah.  Dalam penelitian  ini  variabel  yang  diubah  adalah  metode  robot untuk mencapai finish.
ISSN 2615-5788 Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gbr. 1 Bagan Alir Metode Penelitian

## B. Target/Subjek Penelitian
Variabel  yang  diubah  dalam  penelitian  ini  adalah metode  yang  digunakan  oleh  robot  untuk  mencapai finish . Ada  dua  metode  yang  dibandingkan  yaitu  menggunakan Metode  PID Wall  Follower  (Right  Wall) dan  Metode path planning .  Yang  akan  dibandingkan  disini  adalah  waktu untuk  mencapai finish. Untuk  kedua  metode  tersebut  akan dibahas di bagian pembahasan dan hasil penelitian.

## C. IMU dan Sensor Ultrasonik
IMU (Inertial  Measurement  Unit) dalam  sensor tersebut terdapat gyroscope dan juga akselerometer. Sensor tersebut mampu mendeteki perubahan sudut atau posisi pada 3 dimensi [5].
Sensor ultrasonik merupakan sensor yang memanfaatkan  sumber  gelombang  suara  untuk  mengukur jarak. Teknik pengukurannya dengan menggunakan metode
pulsa,  pancaran  pulsa  dikirim  melalui  media  transmisi  dan akan  dipantulkan  oleh  objek  yang  ada  pada  jarak  tertentu [6].
D. Algoritma Path Planning
Path  Planning adalah  metode/algoritma untuk menemukan jalur yang akan menjadi sebuah tujuan dari sebuah mobile robot tersebut, path planning juga mampu menemukan jalur terpendek atau optimal antara dua titik [2].
Path yang  optimal  belum  tentu  yang  terpendek,  ada hal  yang  perlu  dipertimbangkan  seperti  jumlah  belok  dan berhenti untuk mobile robot itu melakukan pergerakan. Path  Planning merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk memetakan atau membuat jalur pada suatu perjalanan dari titik Start ke titik Finish. Asumsi dasar path planning pada robot ialah:
1) Robot mengenali daerah sekitarnya seperti indera yang terdapat pada manusia (sensor ultrasonik).
2) Adanya obstacle (hambatan) dapat menggangu indera pengenalan pada robot (dinding),
3) Robot mengetahui koordinat dan orientasinya (seperti menggunakan gps).
E. Proses Konversi Mapping dari Arena Labirin ( World Webots ) ke Program Robot
Observasi Arena Labirin Hal  pertama  yang  perlu  dilakukan  untuk  mapping arena labirin ialah melakukan observasi posisi/arah obstacle (dinding) pada setiap sel arena.
Sebagai  contoh  pada  arena  labirin  yang  digunakan pada  penelitian  ini.  Pada  sel  ke-1  terdapat  dinding  di  arah barat dan utara, sedangkan pada sel ke-2 terdapat dinding di arah  utara  dan  selatan,  dan  seterusnya  hingga  sel  ke-16. Berikut  hasil  observasi obstacle pada  arena  labirin  yang digunakan pada penelitian ini.

## Gbr. 2 Hasil observasi obstacle pada arena labirin
Penerapan  Hasil  Observasi  lokasi Obstacle ke  Program Robot
Langkah  kedua  ialah,  memindahkan  hasil  observasi obstacle ke  program  robot.  Untuk  format  penulisan inisialisasi obstacle pada  setiap  sel  dapat  mengikuti  format sebagai  berikut:  [0,  Barat,  Utara,  Timur,  Selatan].  Ketika salah satu dari arah mata angin bernilai “1”, maka pada sel
ISSN 2615-5788 Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
dan arah tersebut terdapat obstacle atau dinding. Berikut hasil mapping arena pada program robot. grid_maze = [[0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 1], [0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 1], [0, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 0, 1, 1], [0, 1, 1, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 1, 1]]

## F. Modul Deque
Double-ended queue atau  Modul Deque ,  merupakan sebuah  modul  yang  memiliki  fitur  untuk  menambah  dan juga  menghapus  elemen.  Modul deque merupakan  bagian dari library Collections dalam bahasa pemrograman python. Cara  kerja  dari  modul deque ini  adalah  dengan menambahkan sebuah list yang  sudah ada, dalam paper ini list diasumsikan  sebagai  sebuah  jalur  yang  akan  dilewati oleh mobile robot dan jika robot sudah melewati list tersebut maka  fungsi  dari  modul deque akan  mengurangi  atau menghapus list tersebut [7].
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
gambar dibawah ini, sehingga membentuk suatu arena labirin.

## Gbr. 4 Arena Labirin
Tugas  dari  robot  ini  ialah  menuju  dari  titik Start ke titik Finish tanpa menabrak dinding. Dengan menggunakan metode right  wall  follow ,  robot  akan  menelusuri  tembok yang  berada  di  kanan  robot  dari  titik Start ke  titik Finish tanpa  menabraknya  dengan  menggunakan  bantuan  sensor ultrasonik.  Sehingga  didapatkan  pola  pergerakkan  robot sebagai berikut.
Gbr. 5 Pola Pergerakkan Robot metode wall follower ( Right )
Tabel. I Hasil pengujian arena labirin menggunakan metode right wall following.
Gbr. 3 Bagan Alir Cara kerja Robot
A. Perbandingan antara Metode PID Wall Follower (Right) dengan Path Planning
Contoh kasus yaitu terdapat sebuah arena berukuran 4 x 4 dengan hambatan berupa tembok yang tersusun seperti
Apabila  menggunakan  Algoritma path  planning , robot  akan  terlebih  dahulu  menginisialisasi  arena  labirin terlebih dahulu (misalnya: lokasi hambatan dinding dari
Pengujian ke - i
Tujuan/Finish (sel) Waktu (detik) 78,5 78,5 13 118,7 13 118,7 36,2 36,2 10 107,5 10 107,5 14 143,6 10 14 143,6
ISSN 2615-5788 Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
setiap  sel).  Kemudian  robot  akan  merencanakan  jalur terpendek untuk menuju ke titik tujuan ( Finish ) dengan cara memberikan tanda berupa penomoran/indeks yang urut pada setiap  sel  arena  yang  akan  dilewati  nantinya.  Sehingga didapatkan pola pergerakkan robot sebagai berikut.
Gbr. 6 Pola Pergerakkan Robot metode metode path planning
Tabel. II Hasil pengujian arena labirin menggunakan metode path planning.
Pengujian ke - i Tujuan/Finish (sel, arah) Waktu (detik) 1 (6, West ) 40,7 2 (6, West ) 40,7 3 (13, East ) 29,8 4 (13, East ) 29,8 5 (4, West ) 20,7 6 (4, West ) 20,7 7 (10, North) 13,9 8 (10, North) 13,9 9 (14, East ) 12,8 10 (14, East ) 12,8
Gambar dibawah ini merupakan output pada console simulasi  ketika  penyusunan path  planning yang  dilakukan oleh  robot  sebelum  robot  bergerak  ke  lokasi  tujuan. Penyusunan path planning ini menggunakan library Python yang bernama “ deque ”.
Gbr. 7 Output pada console simulasi path planning
Gambar diatas berarti bahwa robot akan berencana bergerak  ke  kiri,  maju,  maju,  maju,  kiri,  kiri, bawah/mundur,  dan  kanan.  Dan  setiap  sel  yang  akan dilewati sudah diberikan penomoran (10, 9, 8, ... , 3).
Gbr. 8 Grafik hasil pengujian pada kedua metode terhadap waktu

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma Path  Planning pada  robot  adalah  metode yang digunakan untuk memetakan atau membuat jalur pada suatu  perjalanan  dari  titik  Start  ke  titik  Finish.  Apabila menggunakan Algoritma path planning , robot akan terlebih dahulu  menginisialisasi  arena  labirin  terlebih  dahulu (misalnya:  lokasi  hambatan  dinding  dari  setiap  sel). Kemudian  robot  akan  merencanakan  jalur  terpendek  untuk menuju  ke  titik  tujuan  ( Finish )  dengan  cara  memberikan tanda  berupa  penomoran/indeks  yang  urut  pada  setiap  sel arena yang akan dilewati nantinya.
Jika  dibandingkan  dengan  Algoritma Right  Wall Follower , Path planning memiliki waktu tempuh yang lebih cepat  untuk  menuju  ke  finish  yang  sudah  ditentukan. Sebagai  contoh  untuk  menuju  ke  finish  dengan  index penomoran  6, path  planning hanya  membutuhkan  waktu 40,7  detik.  Sedangkan Right  Wall  Follower membutuhkan waktu 78,5 detik.
Kekurangan  dari path  planning yang  menggunakan modul deque ini  adalah  harus  memasukkan  hasil mapping dari  arena  labirin  yang  akan  dilalui  robot  terlebih  dahulu. Hal ini kurang efisien karena robot tidak bisa memilih jalan untuk  menuju  ke finish dengan  sendirinya  jika  tanpa mapping dari arena labirin yang akan dilaluinya. Jadi ketika ingin  mengubah  arena  labirin,  maka  harus  mengubah mapping pada program terlebih dahulu.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H.  Y.  Zhang,  W.  M.  Lin,  and  A.  X.  Chen,  “Path  planning  for  the mobile robot:  A  review,” Symmetry (Basel). , vol. 10, no. 10, 2018, doi: 10.3390/sym10100450.
[2] R. Amirullah, A. Rusdina, and D. Darlis, “Implementasi Sistem Path Planning  dan  Routing  untuk  Mobile  Robot  Berbasis  Visible  Light Communication  Implementation  of  Path  Planning  and  Routing System Based-on Visible Light Communication for Mobile Robot,” vol. 8, no. 5, pp. 4283–4291, 2021.
[3] F.  Shofa,  “Simple  Maze  Pada  Robot  Wall  Follower  Untuk Menyelesaikan Jalur Dalam Menelusuri Sebuah Labirin,” 2015.
[4] M.  G.  Saragih,  L.  Saragih,  J.  W.  P. Purba,  P.  D.  Panjaitan,  and  A. Karim, Metode  Penelitian  Kuantitatif:  Dasar  -  Dasar  Memulai Penelitian . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[5] A.  H.  Kurniawan  and  M.  Rivai,  “Sistem  Stabilisasi  Nampan Menggunakan IMU Sensor Dan Arduino Nano,” J. Tek. ITS , vol. 7,
ISSN 2615-5788 Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2021 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
no. 2, 2018, doi: 10.12962/j23373539.v7i2.31043.
[6] F.-  Puspasari,  I.-  Fahrurrozi,  T.  P.  Satya,  G.-  Setyawan,  M.  R.  Al Fauzan,  and  E.  M.  D.  Admoko,  “Sensor  Ultrasonik  HCSR04 Berbasis Arduino Due Untuk Sistem Monitoring Ketinggian,” J. Fis. dan Apl. , vol. 15, no. 2, p. 36, 2019, doi:
10.12962/j24604682.v15i2.4393.
[7] M.  Graichen,  J.  Izraelevitz,  and  M.  L.  Scott,  “An  Unbounded Nonblocking  Double-Ended  Queue,” Proc.  Int.  Conf.  Parallel Process. ,  vol.  2016-September,  pp.  217–226,  2016,  doi: 10.1109/ICPP.2016.32.