## Autonomous Surface Vehicle Controlling Menggunakan Kinect untuk Observasi Terumbu Karang
Khafidurrohman Agustianto Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia agustianto.khafid@gmail.com Dyah Ayu Dwijayanti Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia dyahayudj6@gmail.com
Abstract—  The  current  state  of  coral  reef  ecosystems  in Indonesia  is  quite  alarming.  The  condition  of  coral  reefs  that are in very good condition is 6.39%, good condition is 23.40%, sufficient  condition  is  35.06%  and  bad  condition  is  35.15%. This  condition  needs  to  be  special  handling  by  using technological  developments.  This  study  aims  to  develop Realtime  Motion  Autonomous  Low-Cost  Surface  Vehicle Controlling  for  the  Conservation  of  Coral  Reefs  that  are specific  to  Indonesian  waters  Using  the  Fuzzy  Algorithm. Kinect is  efficient outdoors  with  a maximum lighting  of  53105 lux,  and  indoors  95-201  lux.  Object  Spacing  (Brainware)  for reading in the process of tracking Kinect's efficient position at a height of 120cm. Kinect's communication distance with ASV reaches  up  to  10,000cm.  The  accuracy  of  the  movements produced by using fuzzy on ASV is 88.9%.
Keywords—marker-less  control  system,  autonomous  surface vehicle, teleoporation, fuzzy sugeno algorithm.
Abstrak— Keadaan ekosistem terumbu karang di Indonesia saat  ini  cukup  mengkhawatirkan.  Kondisi  terumbu  karang yang  dalam  kondisi  sangat  baik  sebesar  6,39%,  kondisi  baik sebesar  23,40%,  kondisi  cukup  sebesar  35,06%  dan  kondisi jelek  sebesar  35.15%.  Sehingga  perlu  adanya  penanganan khusus  dengan  menggunakan  perkembangan  teknologi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  Realtime Motion  Autonomous  Low-Cost  Surface  Vehicle  Controlling untuk Konservasi Terumbu Karang yang khas untuk perairan indonesia  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy.  Kinect  efisien  di luar  ruangan  dengan  maksimum  pencahayaan  53105  lux,  dan di  dalam  ruangan  95-201  lux.  Object  Spacing  (Brainware) untuk  membaca  dalam  proses  pelacakan  posisi  Kinect  yang efisien  pada  ketinggian  120cm.  Jarak  komunikasi  Kinect dengan  ASV  mencapai  hingga  10.000cm.  Akurasi  gerakan yang dihasilkan dengan menggunakan fuzzy pada ASV adalah 88,9%.
Keywords—  marker-less control  system,  autonomous  surface vehicle, fuzzy

## PENDAHULUAN
Terumbu karang merupakan ekosistem yang khas dengan keindahan  bawah  laut.  Selain  keindahan,  terdapat  fungsi untuk mengurangi abrasi, tempat tinggal biota laut dan serta sebagai sarana pendidikan. Menurut [1]  Indonesia merupakan  negara  yang  memiliki  luas  perairan  3.257.483 km², Berdasarkan One Map Policy yang diamanatkan dalam UU  No.4  tahun  2011,  dirilis  luas  terumbu  karang  di Indonesia  sekitar  2,5  juta  hektar  dengan  569  jenis  karang yang termasuk dalam 82 genus.
Keadaan ekosistem terumbu karang di Indonesia saat ini cukup  mengkhawatirkan.  Menurut  [1]  kondisi  terumbu karang  yang  dalam  kondisi  sangat  baik  sebesar  6,39%, kondisi baik sebesar 23,40%, kondisi cukup sebesar 35,06% dan  kondisi  jelek  sebesar  35.15%.  Sehingga  perlu  adanya penanganan  khusus  untuk  menangani  kerusakan  tersebut dengan menggunakan perkembangan teknologi. Berdasarkan kondisi  tersebut  banyak  muncul  penelitian  untuk  observasi dan konservasi. Salah satunya penelitian pengembangan alat bantu  konservasi,  pengambangan  alat  ini  diiringi  dengan perkembangan  cara  interaksi  pengguna  dan  alat  yang semakin natural
Interaksi  yang  natural  ditandai  dengan  interaksi  yang merubah  gerakan  manusia  menjadi  aksi  digital  secara langsung. Motion  Tracking (MT) merupakan  salah  satu implementasi  dari makerless /interaksi  natural [2],  dimana untuk  mengidentifikasi  onyek  tidak  lagi  berdasarkan  pada simbol  tertentu  [3].  MT  membaca  bagian  tubuh  kemudian dikonversi  dalam  pergerakan  digital,  aplikasi  dari  teknologi ini  seperti  pada  penelitian  [4][5][6][7][8].  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengembangkan  Pengembangan Realtime Motion  Autonomous  Surface  Vehicle  Controlling untuk Konservasi  Terumbu  Karang  Menggunakan  Algoritma Fuzzy .
Alat  yang  dihasilkan  penelitian  dikendalikan  secara natural,  sehingga  diharapkan  dapat  memudahkan  pengguna dalam  mengoperasikan  ASV.  Alat  ini  diharapkan  dapat mempermudah memonitor dan membantu dalam menanggulangi  kerusakan-kerusakan  terumbu  karang  yang nantinya  bisa  ditindaklanjuti  dengan  konservasi  ekosistem laut.

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Realtime Motion Autonomous Surface Vehicle Controlling
Kondisi  terumbu  karang  yang  semakin  memburuk memicu  banyak  muncul  penelitian  dalam  upaya  observasi dan konservasi. Salah satunya penelitian untuk mengembangkan  alat  bantu  konservasi,  pengambangan  alat ini  diiringi  dengan  perkembangan  cara  interaksi  pengguna dan alat yang semakin natural Interaksi yang natural ditandai dengan  interaksi  yang  merubah  gerakan  manusia  menjadi Action  digital.  Implementasi  Dari  interaksi  natural  ini  salah satunya  adalah  Maker,  maker  adalah  bagian  penting  dalam implementasi Augmented  Reality (AR),  namun  pada perkembangannya  obyek  yang  harus  diidentifikasi  semakin beragam. Motion  Tracking (MT) merupakan  salah  satu
implementasi dari Makerless [2], dimana untuk mengidentifikasi  pergerakan  tidak  lagi  berdasarkan  pada simbol  tertentu  [3].  MT  membaca  bagian  tubuh  kemudian dikonversi  dalam  pergerakan  digital,  aplikasi  dari  teknologi ini seperti pada penelitian [2][4][5][3][6][7][8]. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengembangkan  Pengembangan Realtime Motion  Autonomous  Surface  Vehicle  Controlling untuk Konservasi  Terumbu  Karang  Menggunakan  Algoritma Fuzzy .
Alat  yang  dikembangkan  oleh  penelitian  diharapkan mampu membantu dalam proses konservasi terumbu karang, hal ini berkaitan dengan kemudahan pengoperasian alat. Alat tidak  lagi  dikendalikan  dengan remote  control yang menuntut  pengguna  terbiasa  dengan  tombol  dan  hasil pergerakan alat. Pada penelitian ini interaksi yang dihasilkan berupa  interaksi  yang  natural,  sehingga  diharapkan  dapat memudahkan pengguna dalam mengoperasikan Autonomous Surface  Vehicle (ASV)  yang  telah  dikembangkan  pada periode penelitian  sebelumnya.   ASV merupakan  kendaraan yang  dioperasikan  dalam  permukaan  air  tanpa  awak. Menurut  [9]  kontrol  keseimbangan  dari  kemudi  dinamis ASV  digunakan  untuk  mengontrol  gerakan  kendaraan dengan  navigasi  visual.  USV  memiliki  manfaat  yang  cukup besar  dalam  observasi  perairan.  Namun  perkembangan  ini belum  diikuti  dengan  baik  di  Indonesia,  sehingga  perlu dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  pada  teknologi  USV [10].  Alat  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  memonitor dan  membantu  dalam  menanggulangi  kerusakan-kerusakan terumbu  karang  yang  nantinya  bisa  ditindaklanjuti  dengan konservasi ekosistem laut.

## B. State of The Art
Interaksi  yang  natural  ditandai  dengan  interaksi  yang merubah  gerakan  manusia  menjadi Action digital. Implementasi  Dari interaksi natural ini  salah  satunya adalah Maker,  maker  adalah  bagian  penting  dalam  implementasi Augmented  Reality  (AR),  namun  pada  perkembangannya obyek  yang  harus  diidentifikasi  semakin  beragam.  Motion Tracking  (MT)  merupakan  salah  satu  implementasi  dari Makerless  [7],  dimana  untuk  mengidentifikasi  pergerakan tidak  lagi  berdasarkan  pada  simbol  tertentu.  MT  membaca bagian tubuh kemudian dikonversi dalam pergerakan digital, aplikasi  dari  teknologi  ini  seperti  pada  penelitian  [7][4] [5][6][8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  mengunakan pendekatan  baru  yang  disebut  "tracking  with  reference images".  Konsep  ini  sangat  sesuai  dengan  aplikasi pembacaan augmented  reality sitempat  terbuka,  pendekatan ini  menggunakan  teknik image  matching ,  dimana  dalam prosesnya  melakukan  pembandingan  secara  live  video dengan gambar referensi. Penelitian yang dilakukan oleh [7] mengembangan  pendekatan  baru  dalam  MT  berupa algoritma model-based  human  motion  capture .  Metode  ini tidak  lagi  membutuhkan  segmentasi  foreground/makerless. Penelitiain  sejenis  juga  dilakukan  oleh  [6][8].  Penelitian  ini menggunakan  Kinect  sebagai  kontrol  unit  dari  ASV, penggunaan Kinect didasarkan pada penelitian [11][12][13].
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Realtime Motion  Autonomous  Low-cost  Surface  Vehicle  Controlling untuk Konservasi Terumbu Karang yang khas untuk perairan indonesia  Menggunakan  Algoritma Fuzzy .  Dibandingkan penelitian  sebelumnya  penggunaan  interface  natural  banyak
diimplementasikan  pada  drone  [12][13][14][15],  sedangkan penelitian  pada  ASV  seperti  penelitian  [16][17]  masih banyak  menggunakan  kontrol  non-natural.    Kebaruan penelitian  adalah  pengguanaan  interface  natural  untuk mengkontrol  pergerakaan  ASV  [18]  untuk  Konservasi Terumbu  Karang  yang  khas  untuk  perairan  Indonesia. Monitoring  dan  observasi  lautan  merupakan  segmen  yang sangat  menantang,  sehingga  penelitian  ini  berharap  dapat mempermudah proses tersebut.

## METODE PENELITIAN
Studi Pustaka Indetifikasi Parameter Uji Coba Sudut Putar Pembuatan Rule Implementasi pada Kinect Uji Coba pada ASV Pengolahan Data Hasil dan Pembahasan
Kesimpulan dan Saran
Gambar 1. Metode Penelitian
Studi  pustaka  berdasarkan  Gambar  1,  bertujuan mengumpulkan  informasi  yang  berhubungan  dengan permasalahan yang akan  dibahas.  Teori  yang  terkait dengan permasalahan  yang  akan  menjadi  penelitian,  dijadikan sebagai dasar dalam melakukan pengolahan data. Pada tahap ini akan  diperoleh State of  The Art (Posisi  penelitian),  studi pustaka  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  adanya kebutuhan yang belum dicapai dengan ditampilkan penelitian yang menjadi referensi dari penelitian ini. Maka pada posisi ini  dilakukan  identifikasi  dan  penyelesaian  masalah  yang menjadi tujuan dari penelitian. Tahap selanjutnya mengidentifikasi  parameter  atau  variabel  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Identifikasi  parameter  ini  akan melihat  dan  menyimpulkan  perlakukan  yang  berpengaruh pada  pergerakaan  ASV,  perlakukan  yang  dimaksudkan adalah  pergerakan  tangan,  hal  ini  dikarenakan  alat  yang dikembangkan akan digerakan dengan Kinect.
Tahapan selanjutnya Uji coba sudut putar menjadi bagian penting  untuk  mengetahui  derajat  dari  tekukan  tangan terhadap  kecepatan  motor.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan pengamatan  terhadap  pergerakan  ASV  yang  dihubungkan dengan Kinect. Hasil dari uji coba sudut putar akan diperoleh rumus antar sudut tekukan anggan dengan pergerakan motor. Bagian  ini  menjadi  penting  karena  ASV  menggunakan  dua buah motor di bagian belakang alat, sehingga dengan rule ini pergerakan dari sua motor dapat harmonis yang dengan kata lain  ASV  dapat  berjalan  sesuai  dengan  gerakan  kedua anggan pengguna.
Rule  yang  sudah  diperoleh  kemudian  diimplementasi  ke dalam  Kinect,  hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan  Fuzzy.  Variabel  sudut  yang  ditangkap  dari Kinect  kemudian  dijadikan  variabel  dari rule yang  telah dihasilkan  dari  tahan  sebelumnya.  Setelah  rule  di
implementasi di Kinect maka dilanjutkan dengan menghubungkan  Kinect  dengan  ASV.  Pada  tahapan  ini dilakukan  uji  coba  untuk  membuktikan  bahwa  pembacaan sensor  telah  sesuai,  pada  tahapan  ini  pula  akan  diperoleh akurasi dari alat.
Data  hasil  ujicoba  kemudian  dioleh,  pengolahan  ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  penggunaan  algoritma  Fuzzy yang  diimplementasikan  ke  dalam  Kinect  terhadap pergerakan  ASV.  Hasil  akhir  dari  tahapan  penelitian  ini adalah  akurasi  dari  pergerakan  alat.  Hasil  dari  pengolahan data  yang  berupa  akurasi  alat  kemudian  dibandingkan dengan  perhitungan  manual,  untuk  menguji  akurasi  secara ground  turth. Hasil  yang  diperoleh  pada  tahapan  ini  akan dibahas  tentang  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap nilai  akurasi  yang  diperoleh.  Tahap  terakhir  dari  penelitian yaitu menarik kesimpulan dari hasil analisis pembahasan dan memberikan saran untuk penelitian selanjutnya. Pada bagian ini  juga  dilakukan review ulang  terhadap  penerapan teknologi/penelitian  terkait,  hal  ini  dilakukan  untuk memastikan penelitian memiliki kontribusi yang jelas/novelty  terhadap  dunia  penelitian.  Selain  itu  dengan terus melakukan review perkembangan penelitian, penelitian akan  diuntungkan  jika  terdapat  penelitian  sejenis  yang mungkin  menemukan  hasil  yang  dapat  menyempurnakan pembacaan/pemodelan dari sistem.

## DISKUSI

## A. Pelacakan Gerakan (Skeletal Tracking)
Kinect  merupakan  perangkat  yang  berinteraksi  dengan gerakan  anggota  tubuh  manusia.  Pada  kinect  terdapat  fitur- fiturr  yang  meliputi  kamera  RGB,  depth  sensor,  dan  multi- array  michropone,  dan  dilengkapi  dengan  SDK  kinect.  Dari fitur-fitur  yang  ada  pada  kinect  yang  digunakan  pada penelitian  ini  kamera  RGB(Red  Green  Blue)  dalam mengenali  wajah  atau  anggota  tubuh  manusia  lainnya  dan depth  sensor  yang  terdiri  dari  kombinasi  infrared  laser project  dan  monochrome  CMOS  sensor  yang  mengambil data  video  dalam  3D.  Skeletal  Tracking  merupakan  fitur SDK,  yang  melacak  sendi  tubuh  manusia,  fitur  ini menggunakan depth sensor. Proses pelacakan gerakan tubuh manusia ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Proses Pelacakan Gerakan

## Gambar 3. Objek Kinect Sensor
Objek  yang  digunakan  pada  kinect  sensor  ialah colorframe untuk  mengakap  warna, skeletonframe untuk proses  pelacakan  tulang, deptsensor dalam  pembacaan kedalaman  dari  tulang  yang  dilacak,  ditunjukkan  oleh Gambar 3.

## Gambar 4. Koneksi Kinect
Kinect  melakukan  pengecekan  koneksi  antara  kinect dengan  komputer  atau  device  (Visual  Studio),  ditnjukkan oleh Gambar 4. Apabila kinect telah terkoneksi maka kinect melakukan  capture  RGB,  aktifasi  sensor  deteksi  tulang, menangkap  warna, dan  set frame,  tracking  tulang dan  angle sudut  kinect  pada  250.  Apabila  ketika  kinect  belum terkoneksi,  maka  proses  pelacakan  skeletal  tidak  dapat berjalan.  Pada  saat  awal  proses  akan  melakukan  pelacakan pada  depan  kamera  kinect  tidak  boleh  terdapat  objek  yang menghalangi, apabila terdapat objek yang menghalangi maka proses  pembacaan  frame  dan  pelacakan  skeletal  tidak  bisa berjalan  walaupun  Kinect  sudah  terkoneksi  dengan komputer.
User  merupakan  manusia  untuk  mengontrol  robot  low- cost  ASV  (Autonomous  Surface  Vehicle),  yang  digerakkan adalah  tangan  kanan  dan  kiri.  Kinect  membaca  nilai koordinat.  Nilai  koordinat  yang  diterima  diubah  menjadi nilai sudut ditunjukkan oleh Persamaan 1.
(1)
Gerakan tubuh yang digunakan sebagai input dari sistem ini,  diperlukan  data joint dari skeleton  tracking .  Data  yang dipakai  pada arm  right merupakan  data joint shoulderright dan wristright (ditunjukkan  Gambar  5),  dan  untuk arm  left (ditunjukkan  Gambar  6)  data joint yang  digunakan shoulderleft dan wristleft . Data joint dari depth sensor berupa nilai  koordinat,  nilai  koordinat  diubah  menjadi  nilai  sudut. Nilai sudut yang digunakan adalah 0 0 hingga 90 0 .

## Gambar 5. Pengambilan Nilai sudut kanan

## Gambar 6. Pengambilan Nilai Sudut Kiri
Sudut kamera merupakan pengaturan sudut kamera untuk mengambil pelacakan gerakan, ditunjukkan Gambar 7. Sudut ini  dapat  di  atur  hingga  maksimal  yaitu  25 0 dan  minimal  - 25 0 . Pada gambar 4.12 merupakan pengaturan pada sudut 0 0 kamera untuk menangkap hasil gerakan.
Gambar 7. Sudut Kamera
Gerakan  tangan  digunakan  untuk  mengendalikan kecepatan  pergerakan  motor brushless kanan  dan  kiri. Terdapat instruksi untuk mengendalikan robot low-cost ASV ( Autonomous Surface Vehicle ), ditunjukkan oleh Tabel 1.
T ABEL 1 G ERAKAN T ANGAN

## Gerakan Tangan (Sudut)
Gerakan ASV
Lurus Sejajar kanan dan kiri (seperti rentangkan tangan) / Sudut tinggi. Lurus Cepat
Kanan dan kiri pada posisi ditengah yang sama /
Sudut tengah. Lurus Sedang Kanan dan kiri posisi lurus dibawah / Sudut rendah. Lurus Pelan
Kanan sudut tinggi, kiri di posisi sudut rendah. Belok Kiri Tajam
Kanan posisi sudut kanan rendah, kiri posisi sudut tinggi.
Belok Kanan Tajam Kanan sudut sedang, kiri sudut rendah. Belok Kiri Dikit Kanan sudut rendah, kiri sudut sedang. Belok Kanan Dikit Kanan sudut tinggi, kiri sudut sedang. Belok Kiri
Kanan sudut sedang, kiri sudut tinggi.
Belok Kanan
Proses trackring  skeleton berawal  dari  pembacaan seluruh  tubuh  hingga  berfokus  pada  bagian  atas  tubuh manusia  terutama  tangan  kanan  dan  kiri  sebagai  nilai input fuzzy .
B. Perhitungan Fuzzy
Perhitungan  fuzzy  pada  pengembangan  sistem  kendali atau  sistem  kontrol  robot low-cost ASV  ( Autonompus Surface  Vehicles )  secara marker-less ini  menggunakan metode fuzzy sugeno. Terdapat 3 proses dalam perhitungannya, diantaranya:
a. Fuzzyfikasi.
b. Rule Evaluation atau FIS (Fuzzy Inferesni System).
c. Perhitungan Output (Dezuffyfikasi) [19]

## 1. Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi  proses  untuk  mengubah  sistem  yang mempunyai nilai  tegas  menjadi  variabel linguistic menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam basis pengetahuan fuzzy . Pada proses ini  merubah nilai sudut hasil tracking  skeleton pergerakan  tangan  kanan  dan  kiri menjadi membership fuzzyfikasi.  Terdapat  2  variabel  yang digunakan yaitu variabel sudut kanan dan variabel sudut kiri. Pada  masing-masing  variabel  sudut  memiliki  3  data linguistic dan  himpunan  kenggotaan.    Berikut  proses pembentukan  himpunan  keanggotaan  pada  masing-masing sudut.  Data linguistic dan  himpunan  kenggotaan  pada variabel sudut kanan, dtunjukkan Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Vatiabel Sudut Kanan
Keanggotaan  variabel  sudut  kanan  terdapat  3  data linguistik yaitu:
ReKa = Rendah Kanan dengan nilai sudut 1 0
SeKa = Sedang Kanan dengan nilai sudut 45 0
TiKa = Tinggi Kanan dengan niali sudut 90 0
Dari  ketiga  data linguistik tersebut  memiliki  masing- masing himpunan keanggotaan. Berikut merupakan himpunan  Keanggotaan  Variabel  Sudut  Kanan.  Persamaan ditnunjukkan oleh Persamaan 2, 3 dan 4.
µ ReKa  = (2)
µ SeKa =
(3)
µ TiKa =
(4)
Kenggotaan  variabel  kedua  yaitu  variabel  sudut  kiri. Terdapat  data  3  data linguistic ditunjukkan  Gambar  9, diantaranya:
ReKi = Rendah Kiri dengan nilai sudut 1 0
SeKi = Sedang Kiri dengan nilai sudut 45 0
TiKi = Tinggi Kiri dengan nilai sudut 90 0
Gambar 9. Grafik Variabel Sudut Kiri
Ketiga data languastik memiliki masing-masing himpunan keanggotaan, diantararanya himpunan Reki, SeKi, dan TiKi. Persamaan ditnunjukkan oleh Persamaan 5, 6 dan 7.
µ ReKi  =
(5)
µ SeKi = (6)
µ TiKi = (7)
Proses  fuzzyfikasi  dengan  nilai input dari  sudut  gerakan yang  dibaca  oleh  Kinect,  menggunakan  nilai input sebagai berikut:
Nilai Input Fuzzy (Sudut Kanan): 47
Nilai Input Fuzzy (Sudut Kiri): 20
Hasil  perhitungan  fuzzyfikasi  dengan  nilai input sudut kanan 47 0 , berikut penjabarannya:
µ ReKa [47]  = 0 ; µ SeKa [47]= 0,95 ; µ TiKa [47]= 0,04 ;
Hasil  perhitungan  fuzzyfikasi  dengan  nilai input sudut kiri 20 0 :
µ ReKi [20] = 0,57 ;
µ SeKi  [20] =  0,43 ; µ TiKi [20] = 0 ;
Hasil  perhitungan  pada  masing-masing input sudut  akan dimasukkan  dalam  perhitungan rule  evaluation atau  FIS ( Fuzzy Inferensi System ).

## 2. Rule Evaluation atau FIS (Fuzzy Inferensi System)
Data linguistik variabel  sudut  kanan  dan  kiri  yang menghasilkan masing-masing himpunan keanggotaan, kemudian di proses pada rule evaluation yang mengkombinasi  dengan  nilai output kecepatan  motor. Terdapat  dua  motor brushless ,  maka  sebelum  membentuk rule,  maka  menentukan  nilai  himpunan  keanggotaan output pada  masing-masing  motor.  Himpunan  keanggotaan  pada fuzzy sugeno dibentuk secara sigleton, maka setiap himpunan keanggotaan  memiliki  nilai  konstanta  (nilai  tetap).  Range nilai kecepatan motor berupa pwm antara  hingga 10  hingga 255. Pada setiap himpunan keanggotaan output terdapat tiga data  yaitu  pelan  pada  nilai  10  pwm,  sedang  122  pwm,  dan cepat  nilai  255  pwm.  Berikut  grafik  pada  setiap  variabel ouput motor brushless .
Dari  kedua  himpunan  keanggotaan  kecepatan  motor, maka dikombinasikan dengan himpunan kenggotaan variabel sudut kanan dan sudut kiri yang ada pada proses Fuzzyfikasi dalam  bentuk rule  evaluastion .  Pembuatan  rule  ini  sangat berpengaruh  pada  hasil  gerakan  robot  ASV  ( Autonomous Surface  Vehicles ).  Terdapat  Sembilan  rule  yang  di  buat. Berikut penjabaran dari kesembilan rule:
[R1]  IF  ReKa  AND  ReKi  THEN  Motor  Kanan  Pe[10],
Motor Kiri Pe [10]
[R2]  IF  ReKa  AND  SeKi  THEN  Motor  Kanan  Pe[10], Motor Kiri  Se[122]
[R3] IF ReKa AND TiKi THEN Motor Kanan Pe[10], Motor Kiri Ce [255]
[R4]  IF  SeKa  AND  ReKi  THEN  Motor  Kanan  Se[122], Motor Kiri Pe [10]
[R5]  IF  SeKa  AND  SeKi  THEN  Motor  Kanan  Se[122], Motor Kiri Se [122]
[R6]  IF  SeKa  AND  TiKi  THEN  Motor  Kanan  Se[122], Motor Kiri Ce [255]
[R7]  IF  TiKa  AND  ReKi  THEN  Motor  Kanan  Ce[255], Motor Kiri Pe [10]
[R8]  IF  TiKa  AND  SeKi  THEN  Motor  Kanan  Ce[255], Motor Kiri Se [122]
[R9]  IF  TiKa  AND  TiKi  THEN  Motor  Kanan  Ce[255], Motor Kiri Ce [255]
Penjelasan  dari  kesembilan  rule  bahwa  ReKa  adalah Rendah Kanan, SeKa adalah Sedang Kanan, dan TiKa adalah Tinggi Kanan untuk sudut kanan, dan sudut kiri ReKi adalah Rendah  Kiri,  SeKi  adalah  Sedang  Kiri,  dan  TiKi  adalah Tinggi  Kiri.  Pada  rule output merupakan  kecapatan  motor, diantaranya  Pe  adalah  Pelan,  Se  adalah  Sedang,  dan  Ce adalah Cepat.
Proses Sistem  Inferensi  Fuzzy (FIS) atau mesin inferensi fuzzy dilakukan  dengan  implikasi  MIN  untuk  mendapatkan nilai  α-predikat  dengan  setiap  rule,  perhitungan  FIS dilakukan  pada  9  rule.  Nilai  α-presdikat  semua  telah diketahui  dan  ditemukan,  maka  nilai  tersebut  digunakan untuk  menghitung  keluaran  hasil  inferensi  pada  seriap  rule (z1,z2,  z3,  z4….  z9).  Persamaan  2  merupakan  perhitungan FIS ( Fuzzy Inferensi System ).
α Predikat = min (µ Sudut Kanan ∩ Sudut Kiri) (2)
Perhitungan rule evaluation menggunakan 9 rule, berikut penjabaran masing-masing rule:
1. IF ReKa AND ReK i THEN Motor Kanan Pe[10], Motor Kiri Pe [10]
αPredikat 1 = ReKa ∩ ReKi
= min (0; 0,57) = 0 2. IF ReKa AND SeKi THEN Motor Kanan Pe[10], Motor
Kiri  Se[122]
αPredikat 2 = ReKa ∩ SeKi
= min (0; 0,43) = 0
3. IF ReKa AND TiKi THEN Motor Kanan  Pe[81], Motor Kiri Ce[255]
αPredikat 3 = ReKa ∩ TiKi
= 0 ∩ 0 = 0 4. IF SeKa AND ReKi THEN Motor Kanan Se[122], Motor Kiri Pe [10]
αPredikat 4 = SeKa ∩ ReKi
= min (0,95 ; 0,57) = 0,57 5. IF SeKa AND SeKi THEN Motor Kanan Se[122], Motor
Kiri Se [122]
αPredikat 5 = ReKa ∩ SeKi
= min (0,95 ; 0,43) = 0,43 6. IF SeKa AND TiKi THEN Motor Kanan Se[122], Motor Kiri Ce [255] αPredikat 6 = SeKa ∩ TiKi
= 0,95  ∩ 0
= 0
7. IF TiKa AND ReKi THEN Motor Kanan Ce[255], Motor Kiri Re [10] αPredikat 7 = TiKa ∩ ReKi
= 0,04 ∩ 0,57
= 0,04 8. IF TiKa AND SeKi THEN Motor Kanan Ce[255], Motor Kiri Se [122] αPredikat 8 = TiKa ∩ SeKa
= 0,04 ∩ 0,43 = 0,04 9. IF TiKa AND TiKi THEN Motor Kanan Ce[255], Motor Kiri Ce [255] αPredikat 9 = TiKa ∩  TiKi = 0,04 ∩ 0 = 0
3. Defuzzyfikasi
Proses defuzzifikasi ini  menghasilkan  nilai  kecepatan pwm yang akan digunakan untuk mengatur kecepatan motor brushless,  metode  yang  digunakam  ialah Weight  Average. Defuzzyfikasi merupakan hasil  perhitungan pada  proses  FIS ( Fuzzy  Inferensi  System ) yang  telah dikombinasikan dengan kesembilan  aturan  atau  rule  kecepatan  motor,  ditunjukkan oleh  Tabel  2.  Hasil  perhitungan  FIS  menghasilkan  nilai  α predikat,  kemudian  diproses  dengan  dikalikan  dengan  nilai rule  motor.  Menentukan  nilai crips dengan  menggunkan metode weight average ,  maka  di  jumlahkan  nilai  hasil perkalian  α  predikat  dengan  rule  motor,  hasil penjumlahanmya di bagi dengan jumlah α predikat.
T ABEL 2 D EFUZZYFIKASI M OTOR K ANAN No α Predikat Rule Motor α Predikat × Rule Motor 1 0 10 0 2
0 10 0 3
0 10 0 4 0,57 122 68,32 5 0,43 122 52,46 6 0 122 0 7 0,04 255 10,2 8 0,04 255 10,2 9 0 255 0 Total 1,09 1061 144,67 Rata-Rata 132,86
Hasil  defuzzyfikasi  pada  motor brushless kanan  adalah 132,86 dari hasil pembagian jumlah α Predikat × Rule Motor Kanan yaitu 144,67 dan jumlah α Predikat yaitu 1,09.
T ABEL 3 D EFUZZYFIKASI M OTOR K IRI
No α Predikat Rule Motor α Predikat ×
Rule Motor 1 0 10 0 2 0 122 0 3 0 255 0 4 0,57 10 5,6 5 0,43 122 52,68 6 0 255 0 7 0,04 10 0.44 8 0,04 122 5,42 9 0 255 0 Total 1,09 1061 64,23 Rata-Rata 58,98
Hasil perhitungan defuzzyfikasi pada motor kanan adalah 132,86 dan untuk hasil perhitungan defuzzyfikasi pada motor kiri  adalah  58,98,  ditunjukkan  oleh  Tabel  3.  Nilai  tersebut merupakan  himpunan  crips  dari  fuzzy.  Himpunan  crips tersebut  dijadikan  nilai  signal input yang  dikirimkan  pada ASV  (Autonomous  Surface  Vehicles)  menggunakan  Xbee Pro 2BS. Data yang dikimkam merupakan data serial.
Gambar 10. Pengirim Data ( signal input )
Data  yang  di  kirim  berupa  data  serial  dengan  tipe  data integer,  ditunjukkan  Gambar  10.  Nilai  yang  dikirim  berupa nilai  header  yaitu  0,  hasil  kanan  yaitu  nilai  crips  motor kanan, dan hasil kiri yaitu nilai crips motor kiri. Ketiga nilai tersebut dikirim dengan format “0, 132.86 , 58.98”.

## PENGUJIAN
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  sistem dapat  mengontrol  ASV  ( Autonomous  Surface  Vehicles )  dari signal input ke output .    Pengujian  dilakukan  dengan mengirimkan signal input melalui  aplikasi  desktop,  apabila signal  yang  dikirimkan  dapat  menghasilkan  nilai output dengan  bergeraknya  robot  ASV,  maka  komunikasi  tersebut real-time ,  sedangkan  saat  robot  tidak  bisa  bergerak  maka komunikasi terputus.

## A. Pengujian Kinect
Pengujian pengaruh cahaya dilakukan mengetahui cahaya yang  tepat  untuk  penggunaan  kontrol  ASV.  Pencahayaan pada  luar  ruangan  dilakukan  sebanyak  2  kali  pada  cuaca cerah,  pengujian pertama  dilakukan  pada  pukul 12.15 WIB, pengujian  kedua  pada  pukul  14.02  WIB.  Pengujian  dalam ruangan  dilakukan  pada  intesitas  cahaya  lampu  yang mempengaruhi ditunjukkkan oleh Tabel 4.
T ABEL 4 P ENGUJIAN P ENGARUH C AHAYA T ERHADAP K INECT
No Kondisi Nilai Cahaya Hasil Pembacaan 1 Luar Ruangan 65300 Lux Tidak Terbaca 2 Luar Ruangan 53105 Lux Terbaca 3 Dalam Ruangan 210 Lux Terbaca 4 Dalam Ruangan 115 Lux Terbaca 5 Dalam Ruangan 95 Lux Terbaca
Pengaruh  cahaya  terhdap  kinect  dapat  mempengaruhi terbaca  tidaknya tracking skeleton .  Cahaya  yang  efesien didalam ruangan adalah 210 lux karena dapat mempengaruhi delay proses tracking bahkan tidak bisa melakukan tracking , sedangkan  pada luar  ruangan dengan maksimal  nilai  cahaya 53105  lux  dikarenakan  pencahayaan  lebih  dari  nili  tersebut kinect  tidak  dapat  melakukan tracking  skeleton pergerakan tangan manusia.

## B. Pengujian ASV (Autonomous Surface Vehicle)

## 1. Pengujian Jarak Komunikasi Kinect dengan ASV
Pengujian  bertujuan  untuk mengetahui jarak  komunikasi ASV  dapat  bergerak  dengan  menerima  nilai output dari Kinect, ditunjukkan Tabel 5.
T ABEL 5. J ARAK K INECT DENGAN ASV
No Jarak Kinect dengan ASV Hasil 1 500 cm Bergerak 2 5000 cm Bergerak 3 7500 cm Bergerak 4 10000 cm Bergerak
Jarak  komunikasi  anatara  ASV  ( Autonomous  Surface Vehicle )  dengan  kinect  bahkan device dapat  mempengaruhi koneksi  pembacaan  data  yang  diterima  ASV.  Terdapat beberapa  jarak  diantaranya  500cm,  5000cm,  7500cm,  dan jarak terjauh pada  saat  pengujian  yaitu  1000cm  ASV masih dapat bergerak dan dapt berkomunikasi.
T ABEL 6. H ASIL P ENGUJIAN N ILAI F UZZY D ENGAN G ERAKAN ASV NO Sudut Kanan Sudut Kiri PWM Kanan PWM Kiri Gerakan Uji Sudut Kanan Uji  Sudut Kiri Uji PWM Kanan Uji  PWM Kiri Uji Gerakan 1 7.22 3.98 30.625 23.3611 Lurus Pelan 7.2243 3.98252 29.7413 23.442039 Berhenti 2 61.87 66.8 177.423 166.464 Lurus Sedang 61.8762 66.8014 176.2678 177.642 Lurus Sedang 3 78.17 77.51 209.169 207.89 Lurus Cepat 78.1785 77.5119 209.19 206.74604 Lurus Cepat 4 38.65 77.6 96.913 210.426 Belok  Kanan Tajam 38.6598 77.0674 128.975 213.3155 Belok Kanan Tajam 5 45.32 61.72 123.865 171.656 Belok Kanan 45.3237 61.728 122 170.935 Belok Kanan 6 24 47.58 68.28 135.6818 Belok  Kanan Dikit 24.00123 47.5895 75.8278 85.6678 Belok Kanan Dikit
7 60.04 19.8 175.285 61.1179 Belok Kiri Tajam 60.0463 19.815 176.709 75.86 Belok Kiri Tajam 8 68.11 31.02 189.602 78.4625 Belok Kiri 68.1142 31.0248 190.233 80 Belok Kiri 9 49.58 14.53 144.494 48.0864 Belok Kiri Dikit 49.5861 14.5345 123.866 49.418633 Belok Kiri Dikit

## 2. Pengujian nilai fuzzy dengan gerakan ASV
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai perhitungan fuzzy sesuai dengan nilau output bergerak sesui rule yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian yang ditunjukkan  oleh  Tabel  6,  akurasi  yang  diperoleh  adalah 88,9%.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  tekah  berhasil  mengembangkan Realtime Motion  Autonomous  Low-cost  Surface  Vehicle  Controlling untuk Konservasi Terumbu Karang yang khas untuk perairan indonesia Menggunakan Algoritma Fuzzy .  Indikator keberhasilan  penelitian  ini  ditunjukan  oleh:  a)  Kinect  dapat melakukan  pelacakan  gerakan  tangan  dengan  fitur skeleton. Rician  kondisi  yang  ditemukan dalam  penelitian  pembacaan Kinect  efisien  di  luar  ruangan  dengan  maksimum pencahayaan  53105  lux,  dan  di  dalam  ruangan  95-201  lux. Object  Spacing  (Brainware)  untuk  membaca  dalam  proses pelacakan posisi Kinect yang efisien pada ketinggian 120cm. Jarak  komunikasi  Kinect  dengan  ASV  mencapai  hingga 10.000cm.; b)  Kinect  berhasil  dikembangkan  untuk  kendali atau  kontrol  NUI  ( Natural  User  Interface )  dengan  gerakan tangan; dan c) Penelitian menghasilkan akurasi 88,9% untuk pembacaan  gerakan  tangan  yang  diubah  menjadi  gerakan Low-Cost ASV.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  peneltian.  Alat  yang dikembangkan oleh penelitian diharapkan mampu membantu dalam  proses  konservasi  terumbu  karang,  hal  ini  berkaitan dengan  kemudahan  pengoperasian  alat.  Alat  tidak  lagi dikendalikan  dengan remote  control yang  menuntut pengguna terbiasa dengan tombol  dan  hasil pergerakan alat. Pada penelitian ini interaksi yang dihasilkan berupa interaksi yang  natural,  sehingga  diharapkan  dapat  memudahkan pengguna dalam  mengoperasikan ASV  yang  telah dikembangkan pada periode penelitian sebelumnya. Kemudian alat  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini akan dikembangkan  kembali  dengan  penelitian  lanjutan.  Pada akhirnya alat ini diharapkan dapat mempermudah memonitor dan  membantu  dalam  menanggulangi  kerusakan-kerusakan terumbu  karang  yang  nantinya  bisa  ditindaklanjuti  dengan konservasi ekosistem laut.

## REFERENSI
[1] Giyanto et al. , Status Terumbu Karang Indonesia 2017 . 2017.
[2] C.  Wan,  B.  Yuan,  and  Z.  Miao,  “Model-Based  Makerless  Human Body  Motion  Capture  Using  Multiple  Cameras,”  pp.  1099–1102, 2007.
[3] M.  Goffredo,  M.  Schmid,  S.  Conforto,  M.  Carli,  A.  Neri,  and  T. D’Alessio, “Markerless Human Motion Analysis in Gauss-Laguerre
Transform  Domain:  An  Application  To  Sit-To-Stand  in  Young  and Elderly People,” IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. , vol. 13, no. 2, pp. 207–216, 2009.
[4] A.  Kyme,  S.  Se,  S.  Meikle,  and  R.  Fulton,  “Markerless  Motion Tracking  for  Motion-Compensated  Clinical  Imaging,” IEEE  Nucl. Sci. Symp. Conf. Rec. , pp. 2–5, 2013.
[5] D.  Stricker  and  T.  Kettenbach,  “Real-time  and  Markerless  Vision- Based  Tracking  for  Outdoor  Augmented  Reality  Applications,”
Proc.  -  IEEE  ACM  Int.  Symp.  Augment.  Reality,  ISAR  2001 ,  no.  1, pp. 189–190, 2001.
[6] C.  W.  Chen et  al. ,  “A  real-Time  Markerless  Augmented  Reality Framework  Based  on  Slam  Technique,” Proc.  -  14th  Int.  Symp. Pervasive Syst. Algorithms Networks, I-SPAN 2017, 11th Int. Conf. Front.  Comput.  Sci.  Technol.  FCST  2017  3rd  Int.  Symp.  Creat. Comput. ISCC 2017 , vol. 2017-Novem, pp. 127–132, 2017.
[7] C. Wan, B. Yuan, L. Wang, and Z. Miao, “Model-Based Markerless Human  Body  Motion  Capture  Using  Active  Contour,” Int.  Conf. Signal Process. Proceedings, ICSP , pp. 1342–1345, 2008.
[8] G.  Du,  P.  Zhang,  and  X.  Liu,  “Markerless  Human-Manipulator Interface  Using  Leap  Motion  with  Interval  Kalman  Filter  and Improved Particle Filter,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 12, no. 2, pp. 694–704, 2016.
[9] M. J. Hong and M. R. Arshad, “Modeling And Motion Control of A Riverine  Autonomous  Surface  Vehicle  (ASV)  With  Differential Thrust,” J. Teknol. , vol. 9, pp. 137–143, 2015.
[10]  M. G. A. Satria, I. Jaya, and Y. Novita, “Integrasi Rancangan Sistem Observasi  Kapal  Permukaan  Otomatis  dengan  Google  Earth,” J.Auto.Ctrl.Inst , vol. 8, no. 2, pp. 151–163, 2016.
[11]  P.  Vadakkepat,  T.  C.  Chong,  W.  A.  Arokiasami,  and  X.  Weinan,
“Fuzzy  logic  controllers  for  navigation  and  control  of  AR.Drone using  microsoft  kinect,” 2016  IEEE  Int.  Conf.  Fuzzy  Syst.  FUZZ-
IEEE 2016 , pp. 856–863, 2016.
[12]  J. Stowers, M. Hayes, and A. Bainbridge-Smith, “Altitude control of a  quadrotor  helicopter  using  depth  map  from  Microsoft  Kinect sensor,” 2011 IEEE Int. Conf. Mechatronics, ICM 2011  - Proc. , pp. 358–362, 2011.
[13]  E.  P.  Ghonge,  “Gesture  Based  Control  of  IRB1520ID  using Microsoft’s Kinect,” no. Icces, pp. 355–358, 2017.
[14]  V. L.  Popov, K. B. Shiev,  A. V.  Topalov, N. G. Shakev, and S.  A. Ahmed,  “Control  of  the  flight  of  a  small  quadrotor  using  gestural interface,” 2016  IEEE  8th  International  Conference  on  Intelligent
Systems, IS 2016 - Proceedings . pp. 622–628, 2016.
[15]  M. Dong, L. Cao, D. M. Zhang, and R. Guo, “UAV flight controlling based  on  Kinect  for  Windows  v2,”  in Proceedings  -  2016  9th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering  and  Informatics,  CISP-BMEI  2016 ,  2017,  no. 61671069, pp. 735–739.
[16]  S. Pieterkosky, A. Ziegwied, C. Cavanagh, and L. Thompson, “BIV meets  ASV:  Bio-inspired  fish  drones  and  autonomous  surface vehicles for coral reef monitoring,” in OCEANS 2017 - Anchorage , 2017, vol. 2017-Janua, pp. 1–5.
[17]  M.  Arima,  K.  Yoshida,  and  H.  Tonai,  “Development  of  a  coral monitoring system for the use of underwater vehicle,” Ocean. 2014 - Taipei , no. 23360393, 2014.
[18]  N. S. Wibowo, P. Destarianto, H. Y. Riskiawan, K. Agustianto, and S. Kautsar, “Development of low-cost autonomous surface vehicles (ASV) for watershed quality monitoring,” in 2018 6th International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2018 , 2018, vol. 0, no. d, pp. 489–494.
[19]  W.  K.  Dewanto  and  M.  A.  Muslim,  “Rancang  Bangun  Model Potensi  Banjir  pada  Jalan  Arteri  di  Kota  Malang  Menggunakan Logika Fuzzy,” vol. 7, no. 1, pp. 53–58, 2013.