Abstrak — Perkembanga  ilmu  teknologi  khususnya  pada  sistem serba otomasi yang salah satunya melibatkan peran robotika  pada kendaraan semakin terbuka lebar. Mobile robot merupakan salah satu  bentuk  prototype.  Penerapan  sistem  cerdas  pada  robot dibutuhkan  karena robot diberi pilihan sesuai navigasi. Navigasi sebagai petunjuk dari arah robot beroperasi. Untuk menerapkan sistem  navigasi  tersebut  maka  diterapkan  pengenalan  pola  dari obyek  yang  dijadikan  navigasi  robot.  Tujuan  pengenalan  pola adalah untuk mengenali karateristik benda. Pengelan pola benda dilakukan  berkali-kali terhadap robot untuk  melatih  kecerdasan robot  dalam  melakukan  pengidentifikasian  obyek  navigasi. Kemudian robot diberi tugas untuk mengelompokan dari bentuk yang telah dikenali sebagai pembeda arah tiap navigasi. Navigasi berupa obyek yang direkam  melalui  kamera robot sebagai indra penglihatan  buatan.    Obyek  bisa  dibedakan  denan  obyek  lain dengan  menentukan  batas  warna  biru,  dan  selain  biru  tidak dijadikan  bentuk  navigasi.  Pada  penelitian  studi  sistem diimplementasikan  pada  mobile  robot  Qbot  dan  hasil  tersebut disimulasikan  dalam  bentuk file  trajectory luasan  operasi  robot menjadi  titik  koordinat  robot  beroperasi  sebagai  pembanding maupun interface saat  robot  dioperasikan.  Pergerakan  mobile robot  dapat  lebih  leluasa  monuver  sesuai  jalur  itu  disebabkan sistem terhubung jaringan wireless dengan komputer sebagai host - nya.
Kata  kunci — Pengenalan  Pola,  Sistem  Cerdas,    Mobile  robot, Jalur, Navigasi,  Posisi.

## I. PENDAHULUAN
EMAKIN berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi mendorong  manusia  menciptakan  inovasi  kreatif,  canggih dan  berguna.  Penerapan  inovasi  tersebut  bertujuan  untuk mempermudah  pekerjaan  dan  permasalahan  yang  dianggap memperlama  tercapainya  hasil  yang  diharapkan.  Penerapan tersebut diantaranya menggunakan robot, karena sebagian besar khasus  sistem  otomasi  membutuhkan  teknologi  robotik  yang dapat beroperasi diberbagai kendala. Melengkapi kinerja robot maka  dibutuhan  yang  berapa input yaitu  penggunaan  sensor- sensor,  motor  listrik,  kontroller  dan  agotihma  untuk menyelesaikan berbagai macam problem.
Penerapan  sistem  otomasi  pada kendaraan menggunakan kamera  tanpa  pengemudi  pada  kendaraan  dalam  mencapai tujuan  disebut Automatic  guided  vehicle (AGV).  Pada  1989 diperkenalkan  oleh Eberhardt bahwa  tujuan  belum  diketahui, penerapan  sistem  dengan  host  tanpa  kabel  dan  semacamnya. Pada  kesempatan  ini  penerapan  tersebut  diimplementasikan pada prototype mobile robot yang memliki sistem navigasi.
Sistem  navigasi  yang  diterapkan  pada  mobile  robot menggunakan  data  gambar  yang  diperoleh  dari  kamera  robot yang  kemudian  disimulasikan  dan  diimpementasikan  secara online mengunakan wireless  conection antara  robot  dan komputer . Navigasi  menentukan  arah  tujuan  robot  yang nantinya dianalisa diberbagai kondisi seperti saat belok maupun di  pertigaan  jalan.  Jalur  menentukan  kecepatan  roda  pada mobile robot karena kondisi tersebut.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Pengertian Robot
Robot  pertama  kali  diperkenalkan  kedalam  kosa  kata  oleh dramawan  Ceko  Karel  Capek  (1920)  yaitu  “ robota ”,    dalam bahasa  Ceko  memiliki  arti  “bekerja”.  Sejak  saat  itu  istilah tersebut  telah  diaplikasikan  untuk  bermacam  –  macam perangkat  mekanik,  seperti teleoperator, kendaraan bawah  air, dan lain sebagainya. Hampir semua yang  beroperasi di bawah kendali dari komputer dapat disebut dengan robot.  RIA ( Robot Institute  of  America )  mendefinisikan  bahwa  sebuah  robot merupakan manipulator multifungsi  bisa  di  program ( reprogrammable )  ulang  yang  didesain  untuk  memindahkan material, suku cadang, peralatan atau perangkat khusus dengan variabel gerakan yang diprogram untuk berbagai tugas.

## B. Quanser Mobile Robot [1]
Quanser  mobile  robot  merupakan  autonomus  robot buatan Irobot yang  telah  dilengkapi  sistem  kontrol  terpusat  pada sebuah komputer. Mobile robot ini deberi nama singkat yaitu robot Qbot. Robot ini dirancang untuk menguasai ground yang diintegrasi  dengan  perangkat  keras  seperti  sensor  kamera, sensor infra red, sensor sonar, sensor posisi dan sensor jarak . Kemampuan  robot  mengirimkan  data  pada  computer  sebagai host- nya menggunakan  perangkat  lunak QUARC  (Quanser Controller Module). QUARC merupakan software quanser pada komputer . Software ini memfasilitasi pemrogram menggunakan MATLAB sehingga bisa dikembangkan menggunakan Simulink dan M.File sesuai  kebutuhan  pengguna.  Komunikasi  robot dengan  robot  menggunakan Gumstix yang  memberikan  sinyal dari komputer ke robot dan sebaliknya. Bentuk Quanser Mobile Robot Qbot seperti Gambar 1.

## C. Navigasi Pada Mobile Robot
Navigasi  merupakan  penentuan  posisi  dan  arah  terhadap tujuan  dalam  suatu  pemetaan.  Penentuan  posisi mobile  robot

## Perancangan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Pengenalan Pola Pada Navigasi Mobile Robot Berbasis Data Gambar
Pauzi Saputra, Ir. Rusdhianto Effendie A.K., M.T., dan Ir. Joko Susila, MT. Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : rusdhi@elect-eng.its.ac.id
S
berubah sehingga mempengaruhi ingatan yang baik agar tidak membingungkan.  Navigasi  kendaraan  menggunakan  metode metode  garis  diterapkan  pada mobile  robot. Batas  tepi  depan jalan  digunakan  sebagai  kontrol  kecepatan  kendaraan. Langkah-langkah menggunakan metode garis adalah : 1) Menentukan titik awal X 0 dan Y 0 terlebih dahulu 2) Menentukan nilai Y 1 berdasarkan sudut 𝜭 yang diinginkan
𝑌1   = 𝑋 0 tan 𝛳 (1)
3) Setelah  Y 1 diketahui,  maka  menentukan  panjang  garis horisontal  yang  diinginkan  X 1 sehingga  didapatkan  nilai gradien 𝑚
𝑚 = (2)
4) Setelah  titik  awal  (X 0 dan  Y 0 pada  langkah  1)  dan  garis horisontal  yang  diinginkan  (X 1 )  ditentukan  serta  gradien (𝑚) diketahui, maka dimasukkan dalam rumus 𝑌 = 𝑋 0 − 𝑚 (𝑋 0 − 𝑋 1 ) (3)
Sepanjang Y dicari batas jalan sehingga didapatkan Gambar 1.
Gambar 1. Navigasi Menggunakan Metode Garis
Metode ini diterapkan pada mobile robot seperti pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Pengenalan Pertigaan
Keterangan: 1) X Robot adalah robot berada pada posisi koordinat X robot saat sekarang
2) Y Robot adalah robot berada pada posisi koordinat Y robot saat sekarang
3) X Target adalah  koordinat X  yang akan dituju oleh robot pada pertigaan
4) Y Target adalah  koordinat  Y  yang  akan  dituju  oleh  robot pada pertigaan
D. Jaringan Saraf Tiruan [2] Perhitungan feedforward adalah sebagai berikut.
Langkah 1 :
Masing-masing  unit input ( x i )  untuk  i  =  1,....n,    menerima sinyal input x i .  Sinyal  tersebut  disebarkan  ke  tiap  bagian  unit lapisan hidden layer . Langkah 2 : Tiap  unit hidden  layer dikalikan  dengan  faktor  pembobot, dijumlahkan dan ditambah dengan biasnya:
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 = 𝑣 𝑜𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (4)
Kemudian,  Hitungan  disesuai  dengan  fungsi  aktivasi  yang digunakan:
𝑧 𝑗 = 𝑓(𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) (5)
Langkah 4 :
Tiap unit output ( y k , k=l,2,3...m) dikalikan dengan faktor pembobot dan dijumlahkan:
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 𝑜𝑘 + ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑝 𝑗=1 (6)
Perhitung fungsi aktivasi 𝑦 𝑘 . 𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) (7)
Kemudian dilanjutkan perhitungan Backward (Backporpagation) dan error- nya.
Langkah 5: Masing-masing  unit output ( y k ,  k=l,...,m)  menerima  pola target  sesuai  dengan  pola input saat  pelatihan/training  dan dihitung error nya: 𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑦_𝑖𝑛 𝑘 ) (8) Menghitung  perbaikan  faktor  pembobot  (kemudian  untuk memperbaiki w jk ): ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (9) Menghitung perbaikan bias koreksi bias:
∆𝑤 0𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 (10) dan  menggunakan  nilainya  pada  semua  unit  lapisan sebelumnya.
Langkah 6 :
Masing-masing  pembobot  yang  menghubungkan  unit-unit lapisan output dengan  unit-unit  pada  lapisan  tersembunyi ( 𝑧 𝑗 ,j=1..,p)  dikalikan  delta  dan  dijumlahkan  sebagai input ke unit-unit lapisan berikutnya.
𝛿_𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (11)
Selanjutnya  dikalikan  dengan  turunan  dari  fungsi  aktivasinya untuk menghitung error nya. 𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓′(𝑦_𝑖𝑛 𝑗 ) (12) Kemudian  menghitung perbaikan pembobot (digunakan  untuk memperbaiki 𝑣 𝑖𝑗 . ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (13)
Kemudian perbaikan bias (untuk memperbaiki 𝑣 0𝑗 ) ∆𝑣 0𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 (14)
Langkah 7:
Y 0 – Y 1 X 0 – X 1
Tiap output unit  yk,  untuk  k=1,..,m  diperbaiki  bias  dan pembobotnya (j=0,...,p) 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 (15) Tiap  unit  tersembunyi 𝑧 𝑗 ,  untuk  j:  1,....,p  diperbaiki  bias  dan pembobotnya (j=0,...,n). 𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 (16)

## III. PERANCANGAN SISTEM
Pembahasan  pada  bab  ini  mengenai  proses  perancangan sistem, yaitu merancang simulasi dan implementasi perencanaan  jalur mobile  robot Qbot.  Perancangan  algoritma untuk perencanaan jalur dengan menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan sebagai pengenalan pola berbasis data gambar .

## A. Sistem Penerapan Navigasi Pada Mobile Robot Qbot
Diagram  blok  pada  Gambar  3  berikut  merupakan  sistem keseluruhan dari pemrosessan penerapan navigasi pada mobile robot.
Gambar 3. Diagrom Blok Sistem

## B. Pengaturan Warna pada Line Image
Warna yang diambil pada line jalur mengambil warna biru, untuk  mengetahui  berapa  range  warna  yang  dideteksi menggunkan software paint Tool Microsoft pada Gambar 4 .
Gambar 4. Pengambilan Warna identifikasi obyek
Untuk menganalisis karakteristik gambar yang telah di- crop maka  dibutuhkan  momen invariant untuk  menyatakan  obyek dengan memperhitungkan area obyek. Momen ini menggunakan momen spasial dan momen pusat  kedua momen ini nantinya digunakan untuk menangani translasi, penyekalaan, dan rotasi gambar yang dinamakan momenhu. Penciptanya teori ini  yaitu  Hu  (Theodoridis  dan  Koutroubus,2006),  Dalam pengolahan citra momen spasial digunakan untuk menganalisis
orde  dua  dimensi  untuk  menyatakan  jumlah  baris  dan  kolom, dengan orde (m,n) yang didefinisikan sebagai berikut :
𝑀 𝑖𝑗 = ∑ ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑗 𝐼(𝑥, 𝑦) 𝑁 𝑦=1 𝑀 𝑥=1 (3.21)
Keterangan,
1) i dan j menyatakan orde momen untuk  i = 0,1,,2,…, dan j = 0,1,2,3,…
2) M menyatakan jumlah kolom pada citra
3) N menyatakan jumlah baris pada citra.
4) X adalah ordinat piksel
5) Y adalah absis piksel
6) I(x,y) menyatakan intensitas piksel pada posisi  (x,y)
Adapun  momen  pusat  adalah  momen  spasial  yang  dihitung relatif  terhadap  pusat  massa.  Jika  pusat  massa  adalah (𝑦̅, 𝑥̅) , momen pusat ditulis sebagai berikut :
𝜇 𝑖𝑗 = ∑ ∑ ( 𝑥 − 𝑥 ̅) 𝑖 ( 𝑦 − 𝑦 ̅) 𝑗 𝐼(𝑥, 𝑦) 𝑁 𝑦=1 𝑀 𝑥=1 (17)
Agar  momen  pusat  bersifat  bebas  terhadap  translasi, penyekalaan,  dan  rotasi  maka  momen  perlu  di  dinormalisasi. Momen pusat ternormalisasi berupa:
𝜂 𝑖𝑗 = 𝜇 𝑝𝑞 𝜇 00 𝛾 , 𝛾 = 𝑖+𝑗+2 2 (18)
Momen  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  menangani translasi, penyekalaan, dan rotasi pada gambar. Dikenal sebagai momenhu.  Momen  ini  memiliki  7  momen  invariant  seperti berikut.
𝜃 1 = 𝜂 20 + 𝜂 02 (19)
𝜃 2 = (𝜂 20 + 𝜂 02 ) 2 + 2𝜂 02 2 (20)
𝜃 3 = (𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 + (𝜂 03 − 3𝜂 21 ) 2 (3.27) 𝜃 4 = (𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 + (𝜂 03 − 3𝜂 21 ) 2 (21)
𝜃 5 = (𝜂 30 + 3𝜂 12 )(𝜂 03 − 3𝜂 21 ) [(𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 − 3(𝜂 21 − 3𝜂 03 ) 2 ] +(𝜂 03 − 3𝜂 12 )(𝜂 03 + 3𝜂 21 ) [(𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 − 3(𝜂 12 − 𝜂 30 ) 2 ] (22)
𝜃 6 = (𝜂 20 + 3𝜂 02 )[(𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 − (𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ] + 4𝜂 11 (𝜂 30 + 𝜂 12 )(𝜂 03 − 3𝜂 21 )                        (23)
𝜃 7 = (3𝜂 21 − 𝜂 03 )(𝜂 30 + 3𝜂 12 )(𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 −3(𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 (𝜂 30 + 𝜂 12 )(𝜂 21 + 3𝜂 03 ) [(𝜂 03 − 3𝜂 21 ) 2 − 3(𝜂 30 + 3𝜂 12 ) 2 ]

## C. Rancangan Navigasi
Rancangan  navigasi  yang  digunakan  adalah  menggunakan metode  koreksi  koordinat  baris  dan  kolom  untuk  mendeteksi adanya pertigaan atau tidak dan kemudian metode ini mengatur sudut kendali. Data Gambar dirubah ke 2- Dimensi pixel 160 x 120 untuk mendeteksi jalur.
1) Rancangan  Sistem  Pendeteksian  Pada  Pertigaan  Jalur seperti Gambar 5.
(24)
Gambar 5. Perpindahan Posisi Robot Ke Posisi Target

## D. Struktur Jarinagan Saraf Tiruan
Gambar 6 merupakan rancangan Jaringan Saraf Tiruan [3] .
Gambar 6. Struktur Jaringan Tiruan
Pada aplikasinya direncanakan  struktur jaringan saraf tiruan secara keseluruhan seperti pada  Gambar 7 sebagai berikut.[4]
Gambar 7. Rancangan Jarinagn Saraf Tiruan Secara Keseluruhan
Pada  Gambar  7.  Struktur  jaringan  saraf  tiruan  memiliki  7 input dan 50 node hidden Layer 1, 50 node hidden Layer 2 dan 10 node hidden layer 3 maka untuk perancangan jaringan saraf tiruan secara keseluruhan adalah seperti Gambar 7 berikut.

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## A. Training Pola
Proses analisa pola yang diambil pada gambar yang diambil seperti  pada  gambar  8.  Untuk    mendapatkan  pola  gambar dilakakukan  proses  pemisahan background dengan  Gambar bertujuan  untuk  hanya  menganalisa  bentuk  gambar  yang  kita inginkan. [5]
a. b.                            c.
Gambar  8.1  (a)  Gambar  Asli  (b)  Pengambilan  Warna RGB  (c)  Menampilkan Hanya Warna Biru
Kemudian  mengubah  gambar ke bentuk  hitam putih seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Gambar Obyek ditampilkan dan background dihitamkan
Pada pemrosesan gambar telah terpisahkan antara obyek dan background, maka  gambar  tersebut  menjadi  nilai input pengenalan  pola  untuk  dijadikan  navigasi.    Kemudian melakukan proses crop gambar agar nilai benda semakin mudah dikenal  dan  cepat  diakses. Pixel  crop menjadi  46x46 pixel seperti pada Gambar 10. [2]
Gambar 10. Obyek Dalam Bentuk Data Gambar Yang Telah di- Crop

## B. Pengujian Navigasi
Pengujian  navigasi  mobile  adalah  pengujian  terhadap kemampuan sistem yang diberikan pada robot untuk mendeteksi dalam  menentukan  navigasi.  Untuk  pengujian  dimasukan beberapa  data  gambar,  semakin  banyak  gambar  yang  dikenali dan  memiliki  karakteristik  yang  sama  sama  maka  proses pengkelasifikasian  mampu  dillakukan  dengan  baik  dan  cepat berikut data gambar yang akan dikelasifikasi untuk data training seperti pada  Gambar  11  merupan  gambar-gambar  yang  akan dijadikan input untuk pengenalan pola. [2]

## Gambar 11. Obyek-Obyek Yang Dijadikan Navigasi
1) Kondisi Pertigaan Belok Kanan dan Robot Belok Kanan Pengujian  ketiga  kondisi  kendaraan  berada  di  jalur  belok kanan maka mobile robot akan bergerak belok ke kanan. Data terlihat pada Gambar 12.
Gambar  12.  Kondisi  Jalan  Belok  Kanan  dan  Robot  Belok  Kanan  Kemudian Mengikuti Navigasi Selanjutnya
Untuk  gambar  sebenarnya  seperti  pada  gambar  4.6  berikut. Hasil  ditampilkan  pada Trajectory diperoleh  hasil  seperti Gambar 13 berikut.
Gambar 13. Tampilan Trajectory Pertigaan Belok Kanan
Pada hasil tampilan trajectory miring bukan lurus 90 derajat karena  titik  X  awal  dan  Y  awal  motor  adalah  0,0.  Maka  jika robot jalan lurus artinya trajectory lurus menuju sudut 45 derajat menjauhi titik X,Y (0,0).
2) Kondisi Pertigaan Belok Kiri dan Robot Belok Kiri Pengujian ketika mobile robot di jalur belok kiri dari posisi mobile  robot  Qbot maka  robot  akan  berbeok  ke  kanan.  Data terlihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Kondisi Jalan Kiri dan Robot Belok Kiri
Pengujian  kali  untuk  menampilkan  mobile  robot  di track yang  dilewati  berupa  tampilan trajectory seperti  pada  gambar 15 sebagai berikut [1].

## Gambar 15. Trajectory yang ditampilkan Pertigaan Belok Kiri
3) Pengujian  Pada  Pertigaan  belok  kiri  dan  saat  melewati navigasi ke dua
Pada pengujian dan pengenalan pertigaan pada mobie robot Qbot menggunakan analisa piksel dalam bentuk matrik seperti pada gambar 16.
Gambar 16. Pendeteksian Navigasi ke-3

## Gambar nyata dari gambar 16 adalah gambar 17.
Gambar 17. Tampilan jalur dilihat dari atas robot.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan data hasil pengujian dalam pembuatan studi ini, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
Sistem  navigasi  yang  diterapkan  pada  mobile  robot  dengan jalur yang ditentukan merupakan pengambilan titik target yang akan dituju, disetiap ada kondisi maka mempertimbangkan arah tujuan.  Sistem  ini  dihadapkan  beberapa  pilihan  seperti pertigaan, perempatan dan peran navigasi seperti adanya obyek berupa penunjuk arah atau bentuk jalur sehingga mobile robot mampu mengikuti jalur tersebut.
Pada  hasil  tampilan trajectory terdapat  perbedaan  kordinat dengan  tampilan  pixel,  yaitu  koordinat  pixel  X,Y(1,1)  beada pada  kiri  atas  dimensi  dua  sedangkan  pada  koordinat  medan motor untuk nilai koordinat X,Y (0,0) berada pada kiri bawah sehingga mempengaruhi dan gerak lurus menjadi menjauhi titik awal  0,0  ke  arah  susut  45  derajat  sedangkan  diambil  data kamera lurus 90 derajat dalam bentuk pixel dibnding dari posisi koordinat robot.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] User Manual Quanser Qbot . 2012.
[2] A.  K.  and  A.  Susanto, Pengolahan  Citra  Teori  dan Aplikasi, 1st ed . Yogyakarta: Andi, 2013.
[3] C. G. R. and E. W. Richard, Diital Image Processing . New Jersey: Tom Robbins, 2001.
[4] Suyanto, Artificial  Intelligence .  Bandung:  Informatika
Bandung, 2014. [5] D. P. Tian, “A Review on Image Feature Extraction and Representation Techniques,” Int. J. Multimed. Ubiquitous Eng. , vol. 8, p. 12, 2013.