1,5,6) Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
2) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia
3,4) Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, Indonesia email: 1) rendyansyah@ilkom.unsri.ac.id, 2) kandajm@ilkom.unsri.ac.id, 3) aditrecca@gmail.com,
4) kemahyanto@ilkom.unsri.ac.id
Abstrak – Robot  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang pekerjaan,  salah  satunya  seperti  pada mobile  robot jenis berkaki  untuk  navigasi  di  dalam  lingkungan  yang  kompleks. Robot berkaki atau dikenal dengan robot hexapod merupakan robot yang meniru pola gerak makhluk hidup. Pada penelitian ini telah dirancang robot hexapod yang dilengkapi dengan lima buah  sensor  jarak  ultrasonik  untuk  bernavigasi  di  dalam lingkungan.  Adapun  tujuan  robot  hexapod  ini  bernavigasi untuk aplikasi robot patroli yang bekerja di lingkungan yang sulit  diprediksi.  Sistem  navigasi  pada  robot  hexapod menggunakan  metode behavior  based dan Learning  Vector Quantization (LVQ).  Pada  robot  hexapod  memliki  lima behavior ,  diantaranya  behavior  bergerak  maju,  mengikuti dinding kiri, mengikuti dinding kanan, mengikuti jalur koridor dan  menghindar  halangan.  Pada  masing-masing behavior tersebut  untuk  bernavigasi  menggunakan  LVQ.  Salah  satu behavior akan  diaktifkan  jika  robot  menerima  masukan (stimuli)  nilai  jarak  tertentu  dari  sensor  jarak.  Percobaan dilakukan dalam arena dengan kondisi yang telah ditentukan. Pada percobaan pertama, posisi robot dalam kondisi tanpa ada halangan,  dan  aksi  robot  tersebut  berjalan  maju  sampai mendeteksi  dinding  atau  halangan,  dan  selanjutnya  robot melakukan  aksi  manuver  kiri  atau  kanan  berdasarkan behavior yang aktif. Pada percobaan kedua, posisi robot berada pada  jalur  koridor  dan  bernavigasi  mengikuti  jalur  koridor tersebut.  Selanjutnya  pada  percobaan  ketiga,  robot  berada dalam lingkungan kompleks dimana robot tersebut ditempatkan pada posisi yang berbeda-beda, dan robot dapat bernavigasi dengan baik tanpa menabrak objek atau dinding.
Kata  Kunci:  Behavior  based,  Learning  Vector  Quantization, Navigasi, Robot hexapod

## P ENDAHULUAN
Perkembangan robot yang sangat pesat menjadikan robot sangat berguna dalam aspek kehidupan. Salah satu kegunaan robot  dalam  bidang  keamanan  yaitu  seperti mobile  robot untuk  inpeksi  target  yang  dicurigai  [1].  Pada  umumnya mobile  robot ada  yang  beroda  dan  ada  yang  berkaki.  Pada mobile robot yang beroda sistem gerak menggunakan motor listrik  DC  dengan  kendali  kecepatan  menggunakan Pulse Width  Modulation (PWM),  dan  untuk steering berbasis perbandingan kecepatan roda kiri dan kanan [2], atau bahkan menggunakan  sudut  belok  pada  roda  bagian  depan  [3]. Namun  pada mobile  robot jenis  berkaki  (robot  hexapod)
cenderung  meniru  pola  gerak  makhluk  hidup,  seperti  laba- laba [4]. Sistem gerak robot berkaki umumnya menggunakan motor servo atau stepper.
Penelitian  tentang  robot  hexapod  telah  dilakukan  oleh Wicaksono dkk [4] dengan menerapkan prilaku sebagai aksi pergerakan  robot  ketika  mendapat  stimuli  dari  lingkungan sekitarnya.  Darwison  dan  Wahyudi  [5]  merancang  robot hexapod  untuk  pemadam  api  menggunakan  sistem  cerdas logika  fuzzy,  dan  robot  bernavigasi  dengan  perubahan kecepatan  yang  halus.  Disisi  lain,  Wahyudi  dkk  [6]  juga merancang  sistem  navigasi  robot  menggunakan  kendali Proportional-Derivative untuk  pergerakan  robot  mengikuti dinding.
Pergerakan robot berkaki sama seperti pada robot beroda yaitu  memiliki  sistem navigasi untuk menjelajah area  yang dituju.  Navigasi  merupakan  teknik  dalam  mengontrol pergerakan  robot  secara  otonom  baik  untuk  robot  beroda maupun  berkaki.  Sistem  navigasi  pada  robot  memiliki beberapa metode, salah satunya yaitu behavior based [4,7]. Metode berbasis behavior ini sebagai aksi ketika menjelajah keadaan  lingkungan  yang  tak  dikenal.  Metode  ini  dapat digabungkan  dengan  metode  kecerdasan  buatan  karena mempermudah  dan  menghasilkan  respon  yang  baik  [7,8]. Salah satu metode kecerdasan buatan dalam pengenalan pola yaitu Learning  Vector  Quantization (LVQ) [9,10].  Metode LVQ  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  menerapkan proses belajar ( learning ), yang mana data masukan (respon sensor  jarak)  dan  keluaran  (pergerakan)  untuk  dilakukan pelatihan dan pengujian berbasis komputer.
Berdasarkan  latar  belakang  ini  penulis  melakukan penelitian  di  bidang  robot  berkaki  yaitu  robot  hexapod. Robot  hexapod  ini  bertujuan  untuk  bernavigasi  pada lingkungan indoor dengan  menggunakan behavior  based dan metode LVQ, dan sebagai langkah awal untuk aplikasi robot  patroli. Penerapan  metode LVQ ini  bertujuan supaya robot memiliki respon cepat dalam pengambilan keputusan pada  saat  bernavigasi.  Adapun  motivasi  penggunaan  robot hexapod  ini  untuk  diaplikasikan  pada  lingkungan  dengan permukaan kasar.

## Sistem Navigasi Robot Hexapod Menggunakan Behavior Dan Learning Vector Quantization
Rendyansyah 1) , Kanda Januar Miraswan 2) , Aditya P.P. Prasetyo 3) , Kemahyanto Exaudi 4) , Bangun Sudrajat 5) dan Abdul Wahid Sempurna 6)

## M ETODOLOGI P ENELTIAN
A. Robot hexapod
Pada  penelitian  ini  dirancang  robot  hexapod  yang dilengkapi  dengan  lima  buah  sensor  jarak  ultrasonik  HC- SR04,  mikro  arduino,  driver  motor  servo  SSC-32,  motor servo sebanyak 18 buah, dan rangkaian catu daya. Gambar 1 menunjukkan  bentuk  fisik  robot  hexapod.  Gambar  2 merupakan skematik  hardware pada  robot  hexapod.  Robot hexapod ini memiliki 6 kaki dan masing-masing kaki terdiri dari 3 servo, sehingga total servo berjumlah 18 buah servo. Robot dirancang dengan ukuran tinggi 14.5 cm, panjang dan lebar 20 cm.
Gambar 1. Robot hexapod
Gambar 2. Skematik hardware pada robot hexapod
Berdasarkan  pada  Gambar  1,  robot  dilengkapi  dengan lima  buah  sensor  jarak  dan  dipasang  di  bagian  atas  robot. Adapun  penempatan  sensor  jarak  tersebut  membentuk setengah  lingkaran  yaitu dari sudut 0 o sampai 180 o dengan interval  sudut  45 o seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  3.
Fungsi  sensor  jarak  untuk  mendeteksi  halangan  objek ataupun  dinding  supaya  robot  dapat  melakukan  navigasi dalam  menghindar  halangan,  mengikuti  dinding  ataupun jalur koridor berbasis behavior dan metode LVQ.
Gambar 3. Penempatan sensor jarak pada robot hexapod
B. Sistem navigasi berbasis behavior
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan behavior untuk menentukan aksi pergerakan robot. Behavior yang dibentuk pada  robot  yaitu  bergerak  maju,  mengikuti  dinding  kiri, mengikuti  dinding  kanan,  mengikuti  jalur  koridor,  dan mengindar halangan. Respon aksi ini karena adanya stimuli dari  sensor  jarak.  Adapun  urutan  prioritas  dalam mengaktifkan prilaku untuk navigasi pada robot yaitu: 1. Prioritas  pertama  (tertinggi); behavior menghindar halangan. Behavior ini  aktif  jika  sensor  depan  (S 3 ) mendeteksi jarak halangan kurang dari 50 cm.
2. Prioritas  kedua; behavior mengikuti  jalur  koridor.
Behavior ini  aktif  jika  sensor  kiri  (S 1 )  dan  kanan  (S 5 ) mendeteksi jarak kurang dari 40 cm, dan juga sensor kiri (S 2 ) dan kanan (S 4 ) dengan jarak kurang dari 50 cm. 3. Prioritas  ketiga; behavior mengikuti  dinding  kiri.
Behavior ini aktif jika sensor kiri (S 1 ) deteksi kurang dari 40 cm dan sensor (S 2 ) deteksi kurang dari 50 cm.
4. Prioritas  keempat; behavior mengikuti  dinding  kanan.
Behavior ini aktif jika sensor kanan (S 5 ) deteksi kurang dari 40 cm dan sensor (S 4 ) deteksi kurang dari 50 cm.
5. Prioritas  kelima  (terendah); behavior bergerak  maju. Behavior ini  aktif  jika  semua  sensor  belum  mendeteksi jarak dengan ambang batas tertentu terhadap objek atau dinding.

## C. Learning vector quantization
Metode Learning  Vector Quantization (disingkat LVQ) di-implementasikan ke dalam masing-masing prilaku robot. LVQ  terdiri  dari  dua  tahapan  yaitu  proses  pelatihan  dan pengujian. Pada tahap pelatihan data, program dirancang di dalam  komputer  dan  menghasilkan  bobot  baru.  Program pengujian  juga  dibuat  di  dalam  komputer.  Setelah  selesai tahap program pelatihan maupun pengujian, maka program pelatihan di- embedd ke dalam mikrokontroller. Implementasi  LVQ  pada  mikrokontroler  robot  hexapod
supaya robot dapat bernavigasi secara otomatis.
Pada  rancangan  LVQ  untuk  proses  pembelajaran  perlu dirancang  arsitektur  LVQ  yang  terdiri  dari input ,  layer hidden , dan output . Input berupa nilai jarak dari sensor jarak, dan output merupakan  target  pola  yang  telah  ditentukan. Selama proses pembelajaran LVQ akan mencari nilai jarak antara  suatu  vektor input menuju  bobot  [10].  Adapun arsitektur LVQ untuk prilaku menghindar halangan, koridor, dan  mengikuti  dinding  masing-masing  seperti  ditunjukkan Gambar 4. Di dalam penelitian ini variabel bobot yaitu W 1 , W 2 dan W 3 . (a) (b) (c)
Gambar 4. Arsitektur LVQ untuk navigasi robot hexapod, (a) prilaku menghindar halangan, (b) prilaku mengikuti jalur koridor, dan (c) prilaku mengikuti dinding kiri dan untuk dinding kanan digunakan sensor kanan (S 4 dan S 5 )
Setiap keluaran pada neuron menyatakan kelas, sehingga pola  masukan  dari  sensor  jarak  dapat  dikenali.  Keluaran pada  neuron  Y 1 merupakan  aksi  robot  untuk  belok  kiri, neuron  Y 2 untuk  pergerakan  maju,  dan  Y 3 untuk  belok kanan.  Arsitektur  pada  Gambar  4  terdiri  dari  algoritma pelatihan berbasis LVQ [10,11]:
1. Tetapkan:
a. nilai bobot (w)
b. Maksimum epoch (MaxEpoch)
c. Error minimum yang diinginkan (  )
d. Learning rate (  )
2. Masukkan:
a. Input : x(m,n)
b. Target : T(1,n)
3. Tetapkan kondisi awal:
a. Epoch = 0
b. Tentukan nilai error
4. Kerjakan jika: (epoch<MaxEpoch) atau (    )
a. Epoch = epoch + 1
b. Kerjakan untuk nilai i = 1 sampai n
 Tentukan j sedemikian hingga || x-w j || minimum (sebut sebagai c j )
 Perbaiki w j dengan ketentuan:  Jika T = C j maka :
  ( ) ( ) ( ) j baru j lama j lama w w x w      Jika T  C j maka :
  ( ) ( ) ( ) j baru j lama j lama w w x w    
c. Perbarui atau kurangi nilai 
Pada  pengurangan  nilai  dilakukan  dengan  cara ( ) dec      atau *( ) dec     .
Tabel 1. Pola lingkungan untuk prilaku menghindar halangan
Sensor depan Target Keterangan S 2 S 3 S 4 1 1 1 Y 1 Belok kiri 3 1 1 3 2 1 4 1 1 4 2 1 2 3 2 Y 2 Maju 2 3 3 3 3 2 3 3 3 4 4 4 1 1 3 Y 3 Belok kanan
1 2 3 1 1 4 1 2 4
Tabel 2. Pola untuk prilaku mengikuti jalur koridor
Sensor Target Keterangan S 2 S 4 2 1 Y 1 Belok kiri 3 1 3 2 1 2
Y 3 Belok kanan 1 3 2 3
Setelah  dilakukan  tahap  pelatihan  maka  diperoleh  data bobot yang terbaru. Bobot-bobot ini digunakan untuk proses pengujian secara real time berbasis robot hexapod. Adapun
data  pelatihan  merupakan  pola  dari  keadaan  lingkungan. Data pola ditentukan berdasarkan kuantisari dari nilai jarak yaitu;  bagian  sensor  depan  (S 2 ,  S 3 ,  dan  S 4 )  menjadi  level kuantisasi pada Persamaan (1). Bagian sensor kiri (S 1 dan S 2 ) dan kanan (S 4 dan S 5 ) seperti pada Persamaan (2), dan bagian sensor  untuk  deteksi  koridor  (S 2 dan  S 4 )  seperti  pada Persamaan (3). Pada Tabel 1 merupakan pola yang dibentuk untuk navigasi dalam behavior menghindar halangan. Tabel 2 menunjukkan pola untuk behavior mengikuti jalur koridor. Pada  pola  untuk behavior mengikuti  dinding  kiri  maupun kanan masing-masing ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4. Pengambilan  data  pola  ini  dilakukan  secara offline dengan beberapa  kemungkinan  yang  akan  terjadi  pada  pergerakan robot hexapod di dalam lingkungan.
2,3,4 1 ; 0 30
2 ; 30 45
3 ; 45 60 4 ; 60 100 cm S cm cm S cm S cm S cm cm S cm                 (1)
1,2 4,5 1 ; 0 15 2 ; 15 30 3 ; 30 60 dan cm S cm
S cm S cm cm S cm     
       (2) 2,4 1 ; 0 20 2 ; 20 40 3 ; 40 60 cm S cm S cm S cm cm S cm     
       (3)
Tabel 3. Pola untuk prilaku mengikuti dinding kiri
Sensor kiri Target Keterangan S 1
S 2
1 2 Y 1 Belok kiri 1 3 2 3 3 3 1 1 Y 3 Belok kanan 2 1 2 2 3 1 3 2

## H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  robot  hexapod ini  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui respon pergerakan. Percobaan robot ditempatkan pada tiga kondisi lingkungan yaitu; lingkungan bebas, lingkungan koridor dan lingkungan kompleks.
Tabel 4. Pola untuk prilaku mengikuti dinding kanan
Sensor kanan Target Keterangan S 5 S 4 1 1 Y 1 Belok kiri 2 1 2 2 3 1 3 2 1 2 Y 3 Belok kanan 1 3 2 3 3 3 (a)
(b)
Gambar 5. Navigasi robot hexapod pada lingkungan bebas

## A. Percobaan dalam lingkungan bebas
Pada  percobaan  ini  robot  hexapod  ditempatkan  pada posisi  bebas  dengan  tujuan  untuk  megetahui  respon pergerakan  saat  bernavigasi  pada  lingkungan  bebas.  Pada
Gambar  5  menunjukkan  navigasi  robot  hexapod  pada lingkungan  bebas.  Pada  saat  dijalankan  robot  hexapod bergerak  maju  karena  tidak  ada  halangan,  dan  kemudian mendeteksi  adanya  dinding  sehingga  robot  bernavigasi menghindar  halangan  dengan  belok  ke  kiri  atau  kanan berdasarkan stimuli dari sensor jarak bagian depan. Sensor jarak  tersebut  yaitu  S 2 ,  S 3 dan  S 4 yang  nilainya  sudah dikuantisasi dan telah ditentukan aksi belok kiri atau kanan berdasarkan pola pada Tabel 1. Pada percobaan Gambar 5.a, robot bergerak maju sampai mendeteksi dinding, dan robot bernavigasi  dengan behavior menghindar  halangan  yaitu belok kiri. Selanjutnya robot bernavigasi mengikuti dinding kanan dikarenakan sensor bagian kanan (S 4 dan S 5 ) aktif dan menjalankan behavior mengikuti dinding kanan. Disisi lain percobaan  pada  Gambar  5.b,  robot  bergerak  maju  sampai mendeteksi  dinding  dan  bernavigasi  belok  kanan. Selanjutnya  robot  mengikuti  dinding  kiri  karena  sensor bagian  kiri  (S 1 dan  S 2 )  aktif  dan  menjalankan behavior mengikuti  dinding  kiri. Behavior tersebut  telah  di- implementasikan metode LVQ dalam pengambilan keputusan untuk respon pergerakan robot, dan robot mampu bernavigasi dengan baik tanpa menabrak dinding.
(a) (b)
Gambar 6. Navigasi robot hexapod pada lingkungan koridor, (a) percobaan pada posisi 1, dan (b) posisi 2
(a) (b)
(c)
Gambar 7. Navigasi robot hexapod pada lingkungan kompleks, (a) percobaan pada posisi 1, (b) posisi 2,
dan (c) posisi 3

## B. Percobaan dalam lingkungan koridor
Pada  percobaan  ini  robot  ditempatkan  pada  lingkungan koridor. Percobaan ini dilakukan untuk mengetahui navigasi robot  dalam  lingkungan  koridor.  Gambar  6  menunjukkan navigasi  robot  hexapod  ketika  berada  dalam  lingkungan
koridor. Percobaan ini dilakukan pada dua posisi. Pada posisi pertama  (Gambar  6.a),  robot  dijalankan  dan  stimuli  sensor kiri  maupun  kanan  aktif  secara  bersamaan  sehingga mengaktifkan  behavior  mengikuti  jalur  koridor.  Selama proses  bernavigasi  mengikuti  jalur  koridor,  akan  terjadi kondisi  dimana  robot  juga  mengaktifkan  behavior menghindar  halangan  jika  sensor  jarak  (S 3 )  kurang  dari  50 cm. Hal ini terjadi pada saat robot melakukan aksi belok di setiap persimpangan, karena behavior menghindar halangan merupakan behavior dengan prioritas tertinggi. Begitu juga pada  percobaan  posisi  kedua  (Gambar  6.b),  robot  juga bernavigasi dengan mengikuti jalur koridor, dan juga terjadi kondisi mengaktifkan behavior menghindar halangan ketika sensor jarak (S 3 ) kurang dari 50 cm. Dari percobaan tersebut robot bernavigasi dengan baik pada jalur koridor yang telah ditentukan dan tidak menabrak dinding.

## C. Percobaan dalam lingkungan kompleks
Pada percobaan ini robot ditempatkan dalam lingkungan kompleks  yang  terdapat  lima  objek  dengan  bentuk  dan ukuran  yang  berbeda  pada  posisi  yang  telah  ditentukan. Gambar  7  menunjukkan  navigasi  robot  hexapod  di  dalam lingkungan  kompleks.  Pada  percobaan  pertama  (Gambar 7.a),  robot  ditempatkan  pada  samping  dinding  dan bernavigasi  dengan behavior mengikuti  dinding  kanan karena stimuli dari sensor jarak S 4 dan S 5 . Selanjutnya robot bernavigasi menghindar halangan untuk melalui objek 2, dan menghindari  objek  5.  Kemudian  robot  mengikuti  dinding kanan  sampai  melalui  objek  4  dan  menuju  serta  melalui objek  1.    Dalam  bernavigasi  di  lingkungan  ini  robot  tidak menabrak  objek  maupun  dinding,  dan  robot  dapat bernavigasi  dengan  baik.  Pada  percobaan  kedua  (Gambar 7.b), robot berada pada posisi yang berlawan dari percobaan sebelumnya, robot bernavigasi mengikuti dinding, menghindari  objek  4,  melalui  objek  5,  menghindari  dan melalui objek 2 serta melalui objek 1. Pada keadaan ini robot tidak  menabrak  objek  ataupun  dinding.  Selanjutnya  pada posisi ketiga (Gambar 7.c), robot bernavigasi melalui objek 1 dan objek 2, kemudian robot menghindari objek 3, melalui objek 4 dan objek 5, menghindari dan  melalui objek 2 dan sampai  melalui  objek  1.  Dalam  percobaan  ini  robot  juga dapat  bernavigasi  dengan  baik  dan  tidak  menabrak  objek ataupun  dinding.    Dari  ketiga  percobaan  tersebut  dapat dikatakan  bahwa  robot  berhasil  bernavigasi  di  dalam lingkungan kompleks.

## K ESIMPULAN
Robot hexapod berbasis behavior dan metode LVQ telah berhasil  dibuat  dan  di-implementasikan  pada  lingkungan yang telah ditentukan.  Robot ini memiliki lima prilaku yaitu menghindar  halangan  (prioritas  tertinggi),  mengikuti  jalur koridor,  mengikuti  dinding  kiri,  mengikuti  dinding  kanan, dan  bergerak  maju  (prioritas  terendah).  Masing-masing behavior tersebut akan aktif jika mendapat stimuli nilai jarak berdasarkan  ambang  batas  yang  telah  ditentukan.  Adapun proses untuk manuver robot dalam masing-masing behavior dikontrol  menggunakan  LVQ.  Berdasarkan  dari  hasil
percobaan  menunjukkan  bahwa  robot  hexapod  dapat bernavigasi  dengan  baik  pada  berbagai  kondisi  lingkungan tanpa menabrak objek ataupun dinding. Adapun pengembangan berikutnya yaitu implementasi mesin vision dalam aplikasi yang kompleks.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada UPPM Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Sriwijaya  yang  telah  memberikan dukungan dan dana dalam penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  A.  A.  Emhemed,  Investigation  in  Two  Wheels  Mobile Robot Movement: Stability and Motion Paths, International Journal of Robotics and Automation (IJRA) , vol. 2, no. 2, pp. 45-49, 2013.
[2] K.  Joni,  M.  Ulum  dan  Z.  Abidin,  Robot  Line  Follower Berbasis  Kendali  Proportional-Integral-Derivative  (PID) Untuk Lintasan Dengan Sudut Ekstrim, Jurnal Infotel , vol. 8, No. 2, pp. 138-142, 2016.
[3] M.  A.  Putra,  B.  Yudho  dan  P.  Kurniasari,  Pengendali  Laju Kecepatan  dan  Sudut  Steering  Pada  Mobile  Robot  Dengan Menggunakan  Accelerometer  Pada  Smartphone  Android, Mikrotiga , vol. 1, no. 2, pp. 19-24, 2014.
[4] H.  Wicaksono,  Prihastono,  K.  Anam,  R.  Effendi,  I.  A. Sulistijono,  S.  Kuswadi,  A.  jazidie,  dan  M.  Sampei, Perancangan Sistem Navigasi Otonom Pada Behavior Based Hexapod Robot, Jurnal Teknik Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 70- 78, 2008.
[5] Darwison  dan  R.  Wahyudi,  Kontrol  Kecepatan  Robot Hexapod  Pemadam  Api  Menggunakan  Metoda  Logika Fuzzy, Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro ,  Vol.  4,  No.  2,  pp. 227-234, 2015.
[6] Y. R. Wahyudi, M. S. Hadi, A. n. Handayani dan S. Sendari, Implementasi  Sistem  Kendali  PD  (Proportional  Derivative) Pada  Navigasi  Wall  Follower  Robot  Berkaki  Enam (Hexapod), 5 th Indonesian  Symposium  on  Robotic  Systems And Control , pp. 33-38, 2017.
[7] Rendyansyah,  K.  Exaudi,  dan  A.  P.  P.  Prasetyo,  Navigasi Berbasis Behavior Dan Fuzzy  Logic Pada  Simulasi  Robot Bergerak Otonom, Jurnal Nasional Teknik Elektro , vol. 5, no. 1, pp. 135-144, 2016.
[8] A. Yulianto dan H. P. Handoyo, Penerapan Behavior-Based Control  dan  Fuzzy  Logic  Controller  pada  Sistem  Navigasi Robot  Soccer, CENTRE,  Civil  and  Electrical  Engineering Journal , vol. 7, no. 1, pp. 16-23, 2012.
[9] M. Gouko, C. H. Kim, dan Y. Kobayashi, Active Perception Model  Extracting  Object  Features  From  Unlabeled  Data, International Conference on Advanced Robotics (ICAR) , pp. 518-523, 2017.
[10] Sutarno, R. F. Abdullah, R. Passarella. Identifikasi Tanaman Buah  Berdasarkan  Fitur  Bentuk,  Warna  dan  Tekstur  Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization (LVQ), Prosiding Annual Research Seminar , vol. 3, No. 1, pp. 65-70, 2017.
[11] S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya), Penerbit Graha Ilmu , Yogyakarta, 2013.