| Vol. 9 | No. 2 | Halaman 344 - 358
April 2021

## Sistem Kontrol Robot Sepak Bola Beroda menggunakan Finite State Machine
(FSM)

## MOHAMAD BINAWAN SATRIYO, KHAIRUL ANAM, MOHAMMAD AGUNG PRAWIRA NEGARA
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Indonesia Email: khairul@unej.ac.id
Received 20 Juli 2020 | Revised 12 Agustus 2020 | Accepted 26 November 2020

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  menuntut  transisi  alat  yang  berbasis  manual  menjadi otomatis. Hal ini tak terkecuali pada perkembangan robot, termasuk robot sepak bola. Robot ini mengalami perkembangan sangat pesat. Hal ini didukung dengan adanya Kontes Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI). Penelitian kali mengusulkan robot  sepak  bola  beroda  dengan  omni-directional  weel  sebagai  pergrakannya menggunakan  Finite  State  Machine  (FSM)  sebagai  metode  kontrol  untuk menjalankan misi yang ditentukan. Misi robot yang dikembangkan yaitu mencari bola  (wander),  mencari  posisi  lurus  terhadap  bola,  mencari  gawang,  dan menendang  bola.  Robot  ini  menggunakan  CMUCam5  sebagai  sensor  masukan untuk mendeteksi bola  sebagai  target bedasarkan  warna dan  jarak. Jarak  yang digunakan  yaitu  antara  20  cm  sampai  60  cm  dengan  sudut  antara  -40  derajat sampai  40  derajat  dan  intensitas  cahaya  antara  113  sampai  1213  lux. Implementasi  FSM  pada  robot  sepak  bola  beroda  dengan  5  jenis  percobaan mencapai  tingkat  keberhasilan  yang  bagus  yaitu  86%  dengan  rata-rata  waktu menjalankan misi 29.24 detik.
Kata  kunci :  CMUCam5,  Finite  State  Machine,  Omni-directional  wheel,  Robot Sepak Bola

## ABSTRACT
Technological development demands a transition from manual to automatic tools. It  includes  soccer  robots  that  have  developed  so  rapidly.  This  development  is supported by the Indonesian Football Robot Contest (KRSBI). This study proposes a wheeled soccer robot with Omni-directional weel as its movement using Finite State Machine (FSM) as a control to carry out the specified mission. The mission is wandering to seek the ball, looking for a straight position to the ball, looking for the goal, and kicking the ball. This robot uses CMUCam5 as an input to detect the ball as a target based on color and distance. The distance used is between 20-60 cm with an angle of -40 degree to 40 degree and light intensity between 113-1213 lux.  The  implementation  of  FSM  on  a  wheeled  soccer  robot  with  five  types  of experiments achieved a good result of 86% with an average mission time of 29.24 seconds.
Keywords :  CMUCam5,  Finite  State  Machine,  Omni-directional  weel,  Wheeled- soccer robot

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  berkembang  seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang kompleks sehingga membutuhkan suatu teknologi yang berbasis manual menjadi otomatis, salah  satunya  teknologi  robotika (Fajar,  2017)(Haritman  &  Somantri,  2009) .  Robot memiliki  peran  penting  bagi  kegiatan  manusia  di  bidang  kesehatan,  pertanian,  maupun teknologi manufaktur (Fajar, 2017) ⁠ . Salah satu perkembangan robot yang populer dilakukan oleh peneliti, yaitu robot sepak bola (Hartanto, dkk, 2017) . Hal tersebut didukung dengan adanya kegiatan Kontes Robot Indonesia (KRI) kategori Kontes Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI) setiap tahunnya di Indonesia untuk menampung dan meningkatkan minat, bakat, dan kemampuan peneliti (Ardhiansyah, dkk, 2017)(Hartanto dkk,, 2017)(Pratama, dkk, 2017) .
Secara  umum,  robot  sepak  bola  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu humanoid  dan  beroda (Fiqhi & Joni, 2018)(Pratama, dkk, 2017) . Robot humanoid adalah robot yang memiliki bentuk seperti manusia dengan dua tangan, dua kaki, batang tubuh, dan kepala (Naufal , dkk, 2018) . Namun, robot humanoid memiliki kekurangan di antaranya adalah kebebasan gerak, keseimbangan, dan biaya pembuatan (Fiqhi & Joni, 2018) . Oleh karena itu, robot sepak bola beroda merupakan solusi dari permasalahan penggunaan robot humanoid karena memiliki  tingkat  kesulitan  yang  lebih  rendah  dalam  mengatur  keseimbangan  robot  dalam melakukan misi.
Robot sepak bola memiliki misi, yaitu mencari bola, mencari gawang, menggiring bola, dan menghindari  halangan (Al  Tahtawi, dkk, 2016)(Yulianto &  Handoyo, 2012) .    Semua misi  dapat  dijalankan  dengan  menggunakan  kontrol  otomatis  berbasis artificial  intelligence (AI) yang dapat melakukan tugas sesuai dengan instruksi yang diberikan. Untuk menjalankan tugas mencari bola, gawang dan menggiring bola membutuhkan metode tracking object. Salah satu  peneliti  menggunakan  metode thresholding  pada  warna  bola  dan  gawang  secara bergantian (Putra, dkk, 2018) . Namun, metode tersebut tidak efektif karena berpengaruh pada  perubahan  intensitas  cahaya  dan  warna  putih.  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan menggunakan Pixy CMUCam5 untuk mendeteksi objek warna sehingga dapat memudahkan pemakaiannya (Fiqhi & Joni, 2018) .
Penggunaan  robot  sepak  bola  biasanya  di  lingkungan  yang  dinamis  sehingga  dibutuhkan sistem kontrol untuk menjalankan misi. Robot sepak bola memiliki banyak teknik kontrol, yaitu adaptive Q-learning, color tag identification, kalman filter algorithm, dan masih banyak lainnya. Salah satu metode lain yang digunakan adalah finite state machine (FSM). FSM merupakan model kontrol yang umum digunakan untuk merancang agen cerdas yang memiliki kelebihan pada kesederhanaan komputasinya dan kemudahan dalam pemahaman serta penggunaannya (Rizaldi, dkk, 2017)⁠ . FSM menggambarkan prinsip kerja sistem dengan menggunakan tiga hal, yaitu state (keadaan), event (kejadian), dan action (aksi) (Fiqhi & Joni, 2018)(Putra, dkk,  2018) .  Jika  dalam loop  tertutup  tersebut  terdapat  state  tidak  dapat  melakukan perulangan  tindakan,  maka  akan  terjadi  peralihan state  untuk  tindakan  yang  berbeda.
Peralihan  dapat  menggunakan close-loop  state  pada  FSM  dengan  menggunakan  sensor sebagai data feedback.
Finite state machine dalam robot sepak bola diterapkan dalam beberapa aplikasi di antaranya untuk penerapan strategi dari tim robot sepak bola dalam menyerang atau bertahan (Aleluya, dkk, 2018)(Lou, dkk, 2012) , untuk wasit (Dadios & Park, 2009)(Zhu, dkk, 2015) , dan untuk kontrol navigasi dari setiap robot yang membentuk perilaku robot dalam tim sepakbola (Damas & Lima, 2004)(Kurihara, dkk, 2004) . Dari penjelasan di atas, secara teori, FSM pada robot sepakbola memang bukan hal yang baru. Namun demikian, pengembangan robot
sepak  bola  dari  nol  dengan  desain  yang  unik  dengan  komponen  yang  terjangkau  berbasis kontrol FSM perlu digalakkan. Artikel ini menghadirkan penerapan FSM pada low-cost robot sepakbola berbasis arduino.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Desain Robot
Robot sepak bola menggunakan tiga aktuator berupa roda omni-wheel agar dapat bergerak bebas. Gambar 1(a) merupakan desain robot yang terdiri dari beberapa komponen utama, yaitu  1)CMUCam5;  2)LCD;  3)Mikrokontroler;  4) Omni-wheel;  dan  5)Selonoid.  Gambar  1(b) menunjukkan bahwa desain robot memiki jarak body robot atas dan bawah sebesar 70mm dan body bawah ke lantai 10mm dengan diameter body 250mm. Robot ini adalah bagian dari proyek bersama dengan (Suhri, 2017) dalam upaya mengembangkan robot sepak bola yang murah dan bekerja sesuai dengan desain yang diharapkan. Gambar 2 menggambarkan blok diagram sistem dengan masukan jarak (x,y) antara kamera dengan bola yang dihubungkan dengan aplikasi PixyMon. Kemudian data yang di proses oleh mikrokontroller sebagai masukan metode FSM untuk melakukan misi sesuai dengan skenario yang telah ditentukan.
(a) (b)
Gambar 1. Desain robot (a) tampak atas (b) tampak samping
Gambar 2. Blok Diagram Sistem

## 2.2  CMUCam5
CMUCam5 merupakan sensor yang berfungsi untuk mendeteksi jarak dan sudut target berupa bola dan  gawang  terhadap  robot. Pengaruh cahaya  untuk  mendeteksi  target  atau tracking object sangat besar sehingga diperlukan kalibrasi terhadap intensitas cahaya terhadap kondisi lingkungan yang gelap dan terang karena warna sangat sensitif terhadap intensitas cahaya (Naufal et al., 2018) . Gambar 3 merupakan pengujian intensitas cahaya pada lingkungan terhadap  warna  bola.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  intensitas  cahaya  terbaik  pada kondisi
malam dan siang hari masing-masing sebesar ±113 lux dan ±1213 lux dengan toleransi ±15% di setiap sisi lapangan.
(a)
(b) (c)
Gambar 3. Kalibrasi kamera CMUCam5 (a) pengukuran cahaya (b) bola pingpong (c)
parameter warna pada PixyMon

## 2.2.1  Deteksi Jarak
Kamera  CMUCam5  juga  digunakan  untuk  mendeteksi  jarak  target  terhadap  kamera  maka dibutuhkan  kalibrasi.  Kalibrasi  deteksi  jarak  dengan  mengukur  jarak  bola  terhadap  kamera dengan  variasi  jarak  20cm,  40cm,  dan  60cm  yang  sudah  terukur  menggunakan  mistar kemudian dibandingkan dengan menggunakan Persamaan (1) sampai Persamaan (5) untuk mendapatkan satuan jarak (cm).
Pada Persamaan (1) dan (2), variabel Xl c Xt c masing-masing adalah jarak perbandingan antara lebar dan tinggi CMUCam5. Xl k dan Xt k merupakan nilai kalibrasi jarak yang digunakan, yaitu 20cm. l k dan t k adalah data lebar dan tinggi dari kamera, yaitu 42px.
𝑋𝑙 = × (1) 𝑋𝑡 = × (2)
Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan Persamaan (1) dan (2) diketahui Xl c dan Xl t masing-masing  memiliki  nilai  221.05.  Sehingga,  nilai  tersebut  digunakan  untuk mendapatkan nilai jarak bola terhadap kamera dengan variasi pengujian X k =[20;40;60]cm, dengan menggunakan Persamaan (3) dan (4). Xl dan Xt masing-masing adalah lebar dan tinggi bola  terhadap  robot.  p l dan  p t masing-masing  adalah  lebar  dan  tinggi  bola  yang  dicari. Persamaan (5) digunakan untuk mengetahui jarak bola (x) terhadap robot dalam satuan cm.
𝑋𝑙 = × (3) 𝑋𝑡 = × (4) 𝑋 = (5)

## 2.2.2 Deteksi sudut
Deteksi  sudut  menggunakan  kamera  dengan  nilai  koordinat  x=0  dan  y=0.  Kalibrasi  sudut menggunakan  variasi α=[-40;-30;-20;-10;0;10;20;30;40] o .  Gambar  4  merupakan  ilustrasi
kalibrasi  kamera  untuk  deteksi  sudut  dengan  X k =319  dan  Y k =199.  Sehingga,  untuk mendapatkan nilai α menggunakan Persamaan (8).
𝑋𝑘 = 𝑋𝑐 − (6) 𝒀𝒌 = −(𝑿𝒄 − 𝟏𝟗𝟗) (7)
𝜶 = 𝒂𝒓𝒄𝒕𝒂𝒏 𝑿𝒌 𝒀𝒌 𝟏𝟖𝟎 (8)
Gambar 4. Kalibrasi deteksi sudut
2.3 Omni-wheel
Robot sepak bola beroda dibagi menjadi dua, yaitu omni-directional dan tidak omni-directional (Naufal et al., 2018) . Omni-directional merupakan aktuator yang populer digunakan pada robot  sepak  bola  beroda (Fajar,  2017)(Naufal  et  al.,  2018)(Pratama  et  al.,  2017) . Konfigurasi omni-directional  dari  robot  sepak  bola  beroda  menggunakan  simetris  tiga  dan empat roda omni-wheel (Naufal et al., 2018)(Wirakusuma & Sujono, 2018) . Penelitian yang  dilakukan  oleh  Iwan  Kurnianto,  dkk  menggunakan omni-directional  dengan menggunakan tiga omni-wheel pada robot sepak bola karena memiliki pergerakan yang lebih bebas dan sederhana secara mekanik dan dapat bergerak secara fleksibel. Pada penelitian ini menggunakan konfigurasi gerakan robot yang digunakan, seperti pada Gambar 5.
(a) (b) (c) (d) (e)
(f) Gambar 5. Konfigurasi gerakan roda omni-wheel (a) maju (b) kanan 1 (c) kiri 1 (d) kanan
2 (e) kiri 2 (f) putar kiri atau kanan

## 2.4 Finite State Machine (FSM)
Pada  dasarnya  robot  melakukan  pergerakan  sesuai  dengan  kontrol  metode  FSM.  Untuk memahami metode FSM maka perlu mengetahui jumlah state, mempelajari kebijakan pada
state individu, dan mempelajari hubungan antara masing-masing state. Gambar 6 merupakan state yang akan menjelaskan FSM pada robot menjadi beberapa state, sebagai berikut :
Gambar 6. Diagram metode Finite State Machine (FSM)
a. Wander adalah gerakan robot apabila robot tersebut setelah berputar 360 0 ketika tidak  mendapatkan  bola,  seperti  pada  Gambar  7.  Garis  warna  hitam  merupakan wander  1,  garis  warna  kuning  merupakan  wander  2,  dan  garis  hijau  merupakan wander 3.
Gambar 7. Gerakan wander
b. Memindai bola adalah suatu tindakan robot untuk berputar 360 0 dan mencari bola. Apabila tidak menemukan bola, robot akan melakukan wander. Untuk pergerakan robot memindai bola, hanya menggunakan pergerakan putar robot.
c. Posisi bola merupakan tindakan untuk menentukan keberadaan bola dengan robot. Apabila jarak robot dengan bola diatas jarak 10 cm, maka robot akan menuju state maju bola, ketika sudah mencapai 10 cm maka robot akan berhenti dan menuju state mencari gawang.
d. Maju bola merupakan tindakan maju beserta melihat memindai jarak dan sudut bola. Apabila jarak bola lebih kurang dari 10 cm, maka akan menuju state posisi bola dan apabila sudut bola tidak lurus dengan bola, maka akan menuju state luruskan bola. Sudut robot lurus dengan bola berkisar antara -5 0 dan 5 0 .
e. Meluruskan  bola  merupakan  tindakan  yang  menggunakan  pergerakan  kanan  satu motor dan kiri satu motor. State ini hanya untuk meluruskan bola, apabila sudut bola
-5 0 maka  menggunakan  kanan  satu  motor  dan  apabila  sudut  bola  5 0 maka menggunakan kiri satu motor untuk meluruskan bola.
f. Mencari gawang merupakan tindakan putar robot hingga menemukan gawang biru. Untuk  mencari  gawang,  bola  sudah  disesuaikan  jarak  10  cm,  sehingga  ketika
melakukan pergerakan putar robot, bola tepat berada di tengah robot hingga robot menemukan gawang biru.
g. Lurus gawang  merupakan tindakan kelanjutan  setelah  robot  menemukan  gawang biru. Lurus gawang untuk menempatkan posisi gawang biru apabila akan menggiring bola, gawang tidak melebar jauh dari hadapan robot.
h. Maju ke gawang adalah berisi beberapa state posisi gawang yang sudah terdapat gerakan maju selama kurang lebih 1 detik menuju ke gawang. Pada state ini setelah robot melakukan maju, robot akan memindai bola, apabila bola masih ada dihadapan robot, maka robot akan melihat sudut gawang.
i. Luruskan ke gawang merupakan tindakan untuk meluruskan robot ke gawang pada saat robot menggirng bola.
j. Posisi gawang merupakan state yang mengisi gerakan maju ke gawang. Tindakannya melihat  jarak  gawang,  apabila  jarak  gawang  lebih  dari  20  cm,  maka  robot  akan melakukan pergerakan maju dan apabila jarak gawang sudah mencapai 20 cm atau kurang, maka robot akan menuju ke state menendang.
k. Menendang adalah state paling akhir pada metode ini. Tindakan yang dilakukan yaitu memberi  nilai low  pada  solenoid,  sehingga  solenoid  bisa  mendorong  bola  dan memasukkan ke gawang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini fokus pada kontrol sepak bola beroda dengan konfigurasi roda omni-directional berbasis FSM, seperti pada Gambar 8. Pengujian dilakukan di lapangan robot yang digunakan pada  KRSBI,  seperti  Gambar  9.  Pengujian  yang  dilakukan  terdiri  dari  kalibrasi  CMUCam5, gerakan roda omni-wheel, dan implementasi FSM pada robot.
(a)
(b)
Gambar 8. Robot sepak bola (a) dari sisi samping (b) dari sisi atas
Gambar 9. Lapangan pegujian

## 3.1 Kalibrasi CMUCam5
Pengujian pada kalibrasi CMUCam5 terdiri dari tiga pengujian, yaitu deteksi warna, deteksi jarak, dan deteksi sudut. Pengujian ini digunakan untuk mengetahui performa kamera yang dapat mendeteksi parameter warna, jarak, dan sudut objek berupa bola ping pong berwarna merah. Gambar 10 merupakan hasil percobaan kamera yang dapat mendeteksi objek benda berwarna jingga di antara objek lainnya yang berwarna selain jingga.
(a)
(b)
Gambar 10. Hasil deteksi kamera terhadap objek berwarna jingga (a) bola terdeteksi (b) hasil cropping warna bola
Pengujian kamera pada Gambar 11(a) digunakan untuk mendeteksi jarak. Pengujian berupa sistem kalibrasi yang diujikan terhadap variasi jarak benda terhadap robot pada dua kondisi yaitu, siang dan malam hari. Sehingga, didapatkan hasil pada Tabel 1 yang menunjukkan eror deteksi jarak ±7% untuk mendeteksi jarak pada 20 – 60 cm pada siang ataupun malam hari. Maka,  dapat diketahui  bahwa semakin  jauh jarak  yang  dideteksi  maka semakin  besar eror deteksi jarak.
Tabel 1. Kalibrasi deteksi jarak ( X) Parameter Kalibrasi (cm) Hasil Pengujian Siang Hari  Hasil Pengujian Malam Hari X (cm) Eror (%) X (cm) Eror (%) 20 20.3 3.0 20.6 3.0 40 40.35 5.0 40.9 5.0 60 62.8 7.0 61.15 7.0
Pengujian kamera selanjutnya dilakukan seperti pada Gambar 11(b) untuk mendeteksi sudut objek terhadap robot. Pengujian berupa sistem kalibrasi yang diujikan terhadap variasi posisi sudut benda terhadap robot. Tabel 2 merupakan hasil kalibrasi sudut yang nilai eror deteksi sudut ±10% untuk mendeteksi sudut pada -40 o hingga 40 o pada siang ataupun malam hari. Maka, dapat diketahui bahwa semakin besar sudut yang dideteksi maka semakin besar eror deteksi sudut.
(a)
(b)
Gambar 11. Pengujian kalibrasi (a) deteksi jarak (b) deteksi sudut
Tabel 2. Kalibrasi deteksi sudut (α)
Parameter Kalibrasi ( o )  Hasil Pengujian Siang Hari  Hasil Pengujian Malam Hari α ( o ) Eror (%) α ( o ) Eror (%) 0 0 0.0 0.0 0.0 10 10 0 10 0 -10 -10 0 -9 10.0 20 20 0 20 0 -20 -20.5 5.0 -20 0 30 30 0 30.9 10 -30 -30.55 3.3 30.25 3.3 40 40.4 2.5 42.45 10 -40 -40 0 39.25 10
3.3 Pengujian FSM Pada Robot

## 3.3.1 Pengujian State
1. Wander
Wander adalah gerakan robot yang dilakukan apabila robot tidak menemukan bola setelah berputar 360 o . Gerakan wander terdiri dari 3 gerakan, yaitu gerakan mendekat ke gawang merah, gerakan maju 10 cm, dan memindai bola dengan berputar 360 o . Jika tidak ada bola maka  robot  akan  melakukan  gerakan  maju  10  cm  dan  memindai  secara  berulang  hingga menemukan bola. Secara terperinci, gerakan wander terbagi menjadi 3 bagian yaitu wander
1, wander 2, dan wander  3. Masing-masing wander memiliki  tindakan yang  berbeda-beda. Wander 1 dipanggil ketika robot tidak menemukan bola. Tindakannya yaitu dengan mencari gawang berwarna merah atau gawangnya sendiri. Wander 2 yaitu memindai bola 360 o , apabila bola tidak ada  akan  memanggil wander  3.  Sedangkan wander 3  yaitu meluruskan  gawang biru,  apabila  sudah  lurus,  robot  akan  maju  10cm.  Saat  maju  10cm  robot  juga  diberikan tindakan memindai. Wander 2 dan wander 3 tersebut yang akan membentuk loop tertutup hingga robot  menemukan  bola.  Gambar 12 merupakan  proyeksi posisi robot dengan  posisi awal dan akhir robot yang membutuhkan rata-rata waktu 21.4 ± 32.6 detik.
(a)
(b)
Gambar 12. Proyeksi posisi robot dan waktu wander  (a) posisi awal dan (b) posisi akhir
Pengujian memindai bola dilakukan sebanyak 5 kali dari posisi awal robot hingga posisi akhir robot  dengan  rata-rata  waktu  ±8.22  detik,  seperti  pada  Tabel  3.  Pengujian  ini  untuk mengetahui robot dapat maju dan berhenti pada jarak yang ditentukan, yaitu pada jarak 15
cm.  Pada  proses  behenti  tersebut  diberikan  dalam  rentang  berhenti, yaitu  dari  jarak  0  cm sampai dengan 15 cm.
Tabel 3. Pengujian memindai bola
Posisi awal robot  Posisi akhir robot  Rata-rata waktu (detik)
7.38 7.8 8.18 8.3 9
Waktu rata-rata (detik) 8.22

## 2. Gerakan robot mendapatkan posisi lurus terhadap bola
Pada saat robot menemukan bola pada posisi sudut dari -40 o hingga 40 o maka robot akan melakukan gerakan hingga mendapatkan posisi yang lurus terhadap bola, yaitu pada  sudut robot terhadap bola antara sudut -5 0 hingga 5 0 . Tabel 4 merupakan hasil pengujian gerakan robot mendapatkan posisi lurus terhadap bola dengan melakukan gerakan ke arah kanan dan ke kiri dengan rata-rata waktu masing-masing 7.04 detik dan 6.54 detik.
Tabel 4. Pengujian luruskan bola Gerakan lurus ke- Posisi awal robot Posisi akhir robot  Rata-rata waktu (detik) Kanan 7.04 Kiri 6.54

## 3. Mencari gawang
Untuk mencari gawang menggunakan tracking object berdasarkan warna, yaitu warna biru. Pada  saat  robot  mendapatkan  bola  maka  robot  akan  melakukan  kondisi berikutnya,  yaitu mencari gawang. Pada Tabel 5 diketahui bahwa robot membutuhkan rata-rata waktu sebesar 8.43  detik  untuk  mencari  posisi  gawang.  Setelah  mendapatkan  posisi  gawang  maka  robot melakukan gerakan maju pada posisi dengan jarak 30cm, seperti pada Gambar 13.
Setelah mendapatkan posisi gawang maka robot akan melakukan gerakan untuk mendapatkan posisi lurus terhadap gawang untuk melakukukan tendangan. Tabel 6 diketahui bahwa posisi robot  terhadap  bola  tidak  sama  dengan  0 o .  Untuk  melakukan  gerakan  robot  mendapatkan posisi robot terhadap bola pada sudut 0 0 membutuhkan rata-rata waktu sebesar 7.1 detik.
Tabel 5. Pengujian mencari gawang Posisi awal robot Posisi akhir robot Rata-rata waktu (detik) 6.24
11.18 9.14 7.16
Rata-rata waktu (detik) 8.43
Gambar 13. Proyeksi maju ke gawang dan posisi gawang
Tabel 6. Proyeksi lurus gawang Posisi awal robot Posisi akhir robot Rata-rata waktu (detik) 7.06 7.14 Rata-rata waktu (detik) 7.1

## 4. Menendang bola
Pada saat robot telah mendapatkan posisi antara robot dengan gawang pada jarak 30cm maka robot akan melakukan tindakan menendang bola. Gambar 14 diketahui posisi awal dan akhir bola pada saat robot melakukan gerakan menendang bola.
(a)
(b)
Gambar 14. Proyeksi bola pada saat (a) sebelum dilakukan tendangan (b) setelah dilakukan tendangan

## 3.3.2 Pengujian keseluruhan
Pengujian  robot  menggunakan  trayektori  yang  dibagai  menjadi  lima  jenis  pengujian berdasarkan posisi bola yang berbeda-beda masing-masing dilakukan percobaan sebanyak 10- kali di lapangan pengujian. Sehingga setiap pengujian tersebut dapat diamati melalui trayektori pada Gambar 15, bagaimana robot melakukan misi pada keadaan yang berbeda-beda. Tabel 7  merupakan  data  tingkat  keberhasilan  robot  dan  waktu  yang  dibutuhkan  robot  untuk menjalankan misi pada 5 kali percobaan.
Tabel 7. Hasil pengujian FSM pada Robot Pengujian ke -  Waktu rata-rata (detik)  Tingkat keberhasilan (%) 1 ±12.4 100 2 ±24.6 100 3 ±37.8 80 4 ±15.8 70 5 ±55.6 80 Rata-rata ±29.24 86
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 15. Trayektori (a) pengujian 1 (b) pengujian 2 (c) pengujian 3 (d) pengujian 4 (e) pengujian 5
Pada Gambar 15(a) merupakan pengujian pertama di mana kondisi lapangan tidak obstacle sehingga  dapat  diketahui  bahwa  robot  dapat  menemukan  bola  dan  posisi  gawang  dalam jangka waktu rata-rata ±12.4 detik. Pengujian pertama mencapai tingkat keberhasilan sebesar 100%.  Pengujian  kedua  dilakukan  seperti  Gambar  15(b) di  mana  robot  bergerak  untuk menemukan bola dengan melakukan gerakan wander dan dapat berjalan dengan sempurna hingga menendang bola membutuhkan jangka waktu rata-rata ±24.6 detik.
Pengujian kedua mencapai tingkat keberhasilan sebesar 100%. Pengujian ketiga pada Gambar 15(c) robot melakukan gerakan  360 o untuk  meminda  bola. Namun, tidak menemukan  bola kemudian  melakukan  gerakan wander  dan  dapat  menemukan  bola  yang  berada  di  tengah lapangan. Setelah menemukan bola, robot dapat melakukan gerakan yang sempurna hingga menendang bola dalam jangka waktu rata-rata ±37.8 detik. Pengujian keempat pada Gambar 15(d) robot  melakukan gerakan cukup  mudah  karena  tidak diperlukan wander  karena  bola terlihat saat robot memindai bola. Maka, robot bergerak hingga menendang ke gawang dalam jangka waktu rata-rata ±15.8 detik.
Pengujian  kelima  Gambar  15(e)  robot  melakukan  gerakan  awal  yang  sempurna  ketika mendapatkan  bola.  Pada  saat  kehilangan  bola  maka  robot  melakukan  pemindaian  ulang. Apabila tidak ada bola maka robot akan melakukan gerakan  wander. Untuk menyelesaikan tugas  hingga  menendang  bola  robot  membutuhkan  jangka  waktu  rata-rata  ±55.6  detik. Berdasarkan  pengujian  keseluruhan  pada  Tabel  7, diketahui  bahwa  waktu  rata-rata keseluruhan robot dapat menjalankan misi dengan kondisi yang berbeda-beda selama ±29.24 detik dengan tingkat keberhasilan keseluruhan sebesar 86%. Faktor kegagalan pada pengujian keseluruhan terjadi karena robot kehilangan bola di depan gawang pada pengujian ke tiga hingga pengujian ke lima.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  menggunakan finite  state  machine  (FSM)  sebagai  metode  kontrol  terdiri  dari beberapa  keadaan  yang  saling  terhubung  oleh  sensor.  Metode  kontrol  ini  sangat  baik digunakan untuk mengontrol robot sepak bola beroda dengan tingkah laku yang terstruktur dan terdiri dari beberapa banyak perilaku kecil. Pada penelitian ini, robot dapat mendeteksi objek berupa gawang dan bola berdasarkan warna dengan intensitas cahaya lingkungan pada kondisi siang dan malam masing-masing sebesar 113 lux dan 1213 lux. Sehingga, robot dapat mendeteksi jarak dan sudut antara robot dengan target pada jarak 20-60cm dengan sudut deteksi  -40  derajat  hingga  40  derajat.  Implementasi  metode  FSM  pada  robot  dilakukan pengujian sebanyak 5 kali dengan masing-masing pengujian dilakukan 10 kali percobaan. Hasil menunjukkan  bahwa  robot  dapat  menyelesaikan  seluruh  misi  pada  keseluruhan  pengujian dengan  waktu  rata-rata  29.24  detik  dengan  tingkat  keberhasilan  sebesar  86%.  Faktor kegagalan terjadi karena robot kehilangan bola pada saat didepan gawang. Untuk penelitian selanjutnya, FSM yang diterapkan pada setiap individu robot untuk navigasi harus diterapkan juga  dalam  tim  dengan  melibatkan  robot  –  robot  yang  lain.  Tujuannya  adalah  perubahan strategi secara tim baik untuk menyerang, bertahan atau menahan bola perlu dilakukan dalam rangka memenangkan pertandingan.

## DAFTAR RUJUKAN
Al Tahtawi, A. R., Somantri, Y., & Haritman, E. (2016). Design and Implementation of PID
Control-based  FSM  Algorithm  on  Line  Following  Robot. Jurnal  Teknologi  Rekayasa, 1(1), 23–60.
Aleluya, E. R. M., Zamayla, A. D., & Tamula, S. L. M. (2018). Decision-making system of soccer- playing robots using finite state machine based on skill hierarchy and path planning through  Bezier  polynomials. Procedia  Computer  Science,  135,  230–237. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.170
Ardhiansyah, T., Syarifuddin, I., Naufal, M. R., Pramono, Y., Hartatik, O. T., & Mustaqim, I. (2017).  Pergerakan  Otomatis  Robot  Sepak  Bola  Beroda  Melalui  Komunikasi  dengan Referee Box Menggunakan Base Station. 5th Indonesian Syposium on Robotic System and Control, (pp. 82-86).
Dadios, E. P., & Park, S. H. (2009). Real time robot soccer game event detection using finite state machines with multiple fuzzy logic probability evaluators. International Journal of Computer Games Technology, 2009(1). https://doi.org/10.1155/2009/375905
Damas, B., & Lima, P. (2004). Stochastic Discrete Event Model Of A Multi-Robot Team Playing An  Adversarial  Game. The  5th  IFAC/EURON  Symposium  on  Intelligent  Autonomous Vehicles - IAV2004, Portugal, (pp.1-6).
Fajar, S. D. (2017). Robot Soccer Beroda Berbasis Raspberry Pi 3 Sebagai Prototype ERSBI
2017. Universitas Sanata Dharma Yogyakarta.
Fiqhi, I. A. R. A., & Joni, K. (2018). Sistem Deteksi Objek dan Posisi pada Robot Sepak Bola
Beroda  Middle  Size  pada  Sistem  Kamera  Omni  Vision  dengan  Scan  Lines. The  6th Indonesian Symposium on Roboting System and Control (ISRSC), (pp. 54–58).
Haritman,  E.,  &  Somantri,  Y.  (2009).  Rancang  Bangun  Robot  Pemindah  Benda  Dengan
Penjejak Garis. Seminar Nasional Electrical, Informatics, and IIts Education, (pp. 84- 88).
Hartanto, M. I., Mutijarsa, K., & Adiprawita, W. (2017). Sistem Koordinasi Berbasis Perilaku pada Robot Sepak Bola. 5th Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control,
(pp. 219-223).
Kurihara, N., Hayashi, R., & Fujii, H. (2004). Intelligent Control of Autonomous Mobile Soccer. In RoboCup, (pp. 568–575).
Lou, Y., Chen, B., & Shi, H. (2012). Decision making model based on state assessment and hierarchical FSM in robot soccer. IET Conference Publications, 2012(598 CP), 756–759. https://doi.org/10.1049/cp.2012.1087
Naufal, M. R., Belga, R. I., Hartatik, O. T., Wicaksono, S. E., Wibowo, A. W. N., Pradana, A. W., & Yatmono, S. (2018). Rancang Bangun Mekanik Ekspansi Robot Goalkeeper Sepak Bola  Beroda  Menggunakan  Pneumatik. The  6th  Indonesian  Symposium  on  Robotic Systems and Control (ISRSC), (pp. 99-103).
Pratama, R. W., Ananda, G. R., Putra, Y. D., Mahadika, P., Maulana, Y., & Sistem, A. D. (2017). Rancang  Bangun  Robot  Sepak  Bola  Beroda. 5th  Indonesian  Symposium  on  Robotic System and Control, (pp. 149-151).
Putra,  H., Fanshuri,  R., &  Radar,  S.  S.  (2018).  Metode  Pendeteksi  Bola  dan  Gawang  pada Robot  Sepak Bola Beroda. The  6th Indonesian Symposium  on  Robotics System  and Control (ISRSC), (pp. 114-116).
Rizaldi, M. I., Rismanto, R., & Ekojono. (2017). Implementasi Finite State Machine Pada Game “ Save the Animals .” 1–7.
Suhri, I. N. (2017). Robot Soccer Beroda Dengan Metode Behaviour based Control. In Digital Repository Universitas Jember.
Wirakusuma, T., & Sujono. (2018). Perancang Strategi Pergerakan Robot Sepakbola Beroda Untuk Menghidari Lawan. Jurnal Maestro, 1(2), 317–322.
Yulianto,  A.,  &  Handoyo, H.  P.  (2012). Penerapan Behavior-Based Control  dan Fuzzy Logic Controller pada Sistem Navigasi Robot Soccer. CENTRE Civil and Electrical Engineering Journal, 7(1), 16–23.
Zhu,  D.,  Biswas,  J.,  &  Veloso,  M.  (2015).  AutoRef:  Towards  Real-Robot  Soccer  Complete Automated Refereeing. RoboCup 2014, 1(3), 419–430.