## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering
Sistem Positioning Robot Fo ur-Omnidirectional Wheels Menggunakan MPU6050 dan Encoder

## Berbasis PD- Fuzzy Controller
Nur Holis Teknik Elektro Universitas Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia nurkholis.19013@mhs.unesa.ac.id
Muhammad Syariffuddien Zuhrie
Teknik Elektro Universitas Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia zuhrie@unesa.ac.id Endryansyah Teknik Elektro Universitas Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia endryansyah@unesa.ac.id Nurhayati Teknik Elektro Universitas Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia nurhayati@unesa.ac.id Diterima : Mei 2023 Disetujui : Juni 2023 Dipublikasi : Juli 2023
Abstrak—Robot beroda four-omnidirectional wheels merupakan robot  autonomous  yang  dapat  bergerak  ke  arah  mana  saja tanpa  mengubah  arah  hadap  robot  tersebut.  Sehingga tantangan  utama  dari  robot  ini  yaitu  sistem  positioning  yang hingga saat ini belum terdapat solusi absolut untuk mengatasi permasalahan  tersebut.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah sistem kendali yang bisa memperbaiki respons dan mengurangi terjadinya  positioning  error  robot.  Pada  penelitian  ini menggunakan kombinasi dua controller yaitu PD Controller dan fuzzy logic controller dengan algoritma switching controller yang diolah  pada  software  STM32CubeIDE.  Selain  itu,  pergerakan robot beroda four-omnidirectional wheels menggunakan inverse kinematika  sehingga  robot dapat menuju  titik  koordinat  yang ditentukan  dengan  baik  dan  cepat.  Sistem  positioning  pada penelitian ini menggunakan sensor MPU6050 sebagai pembaca orientasi  hadap  robot,  dan  sensor  rotary  encoder  sebagai pembaca posisi robot di lapangan. Pengujian sistem positioning ini dilakukan dengan membandingkan antara positioning tanpa controller,  Positioning  Fuzzy  Logic  Controller,  Positioning  PD Controller  dan  Positioning  dengan  PD-Fuzzy  controller  pada pergerakan  home  to  point,  point  to  point,  dan  point  to  home. Diperoleh  sistem  Positioning  dengan  PD-Fuzzy  controller menjadi yang terbaik dengan  rata-rata eror 2,33 cm terhadap sumbu  x dan  1,33  cm  terhadap  sumbu  y,  serta membutuhkan waktu 3,09 detik untuk mencapai setpoint.
Kata  Kunci—Positioning  robot,  Four  Omnidirectional-Wheels, PD-Fuzzy Controller
Abstract-- A four-omnidirectional wheels robot is an autonomous robot  that  can  move  in  any  direction  without  changing  the direction it is facing. So that the main challenge of this robot is the positioning system which until now there is no absolute solution to overcome this problem. Therefore we need a control system that can  improve  responses  and  reduce  the  occurrence  of  robot positioning  errors.  In  this  research,  a  combination  of  two controllers was used, namely the PD controller and the fuzzy logic controller  with  a  switching  controller  algorithm  that  was processed  in  the  STM32CubeIDE  software.  In  addition,  the movement  of  the  four-omnidirectional  wheels  robot  uses  inverse kinematics  so  that  the  robot  can  go  to  the  coordinates  that  are
determined  properly  and  quickly.  The  positioning  system  in  this study uses the MPU6050 sensor as a reader for the orientation of the robot, and a rotary encoder sensor as a reader for the position of the robot in the field. Testing of the positioning system is carried out  by  comparing  positioning  without  a  controller,  Positioning Fuzzy  Logic  Controller,  Positioning  PD  Controller  and Positioning with PD-Fuzzy controller on home to point, point to point and point to home movements. The Positioning system with PD-Fuzzy controller is the best with an average error of 2.33 cm on the x-axis and 1.33 cm on the y-axis, and takes 3.09 seconds to reach the setpoint.
Keywords—Positioning  robot,  Four  Omnidirectional-Wheels, PD-Fuzzy Controller

## I. P ENDAHULUAN
Robotika  merupakan  bidang  yang  terdiri  dari multidisiplin ilmu seperti mekanika konstruksi robot, sistem elektronika dan kontrol hingga kecerdasan buatan [1]. Awal penerapannya  robotika  banyak  dimanfaatkan  dalam  dunia industri  sehingga  sering  disebut  istilah  robot  industri. Hadirnya  robot  industri  ini  dapat  membantu  bahkan menggantikan  tenaga  manusia  sehingga  suatu  pekerjaan dapat  dilakukan  dengan  lebih  aman  dan  efisien  [2].  Dalam perkembangannya, robot industri yang mulanya berupa robot lengan  yang  umumnya  digunakan  untuk  memindahkan barang, perakitan produk dan lain sebagainya. Namun, robot lengan  ini  hanya  bisa  bergerak  dan  berputar  pada base -nya sehingga  terciptalah mobile  robot yang  dapat  berpindah tempat dengan menggunakan roda untuk pergerakannya [3].
Keberadaan mobile  robot semakin  populer  semenjak penggunaan  roda  konvensional  sebagai  penggeraknya digantikan  oleh  roda omnidirectional yang  memungkinkan mobile  robot untuk  bermanuver  dengan  lebih  leluasa  dan cepat [4]. Hal inilah yang menyebabkan mobile robot dengan omnidirectional wheels atau yang biasa disebut robot beroda lebih  banyak  diminati  dan  digunakan  di  berbagai  bidang karena  kelebihan  dan  mobilitasnya  yang  lebih  tinggi  untuk membantu  berbagai  pekerjaan  manusia.  Dengan  sistem
autonomous ,  robot  beroda  semakin  canggih  karena  dapat mengambil keputusan secara otonom tanpa digerakkan atau dikendalikan secara manual oleh operator [5]. Maka dengan semakin canggih inovasi hadirnya autonomous mobile robot atau robot beroda ini dibarengi juga dengan semakin sulitnya kontrol yang harus dirancang dan diterapkan.
Tantangan  utama  yang  dihadapi  ketika  merancang autonomous mobile robot yaitu positioning atau pemosisian robot.  Robot  akan  kesulitan  menentukan  keputusan selanjutnya  jika  robot  tersebut  tidak  mengetahui  posisinya [6]. Penelitian dan survei literatur untuk pemosisian mobile robot telah banyak dilakukan. Namun, hingga saat ini tidak ada  solusi  absolut  yang  benar-benar  mengatasi  masalah pemosisian robot ini. Karena kurangnya sebuah metode yang baik,  pengembang  robot  akhirnya  mengombinasikan  dua metode atau lebih sehingga didapatkan eror yang lebih kecil [7].  Metode  kontrol  yang  tepat  sangat  diperlukan  untuk memperoleh akurasi sistem yang tinggi dalam kondisi yang tidak beraturan seperti gesekan, media yang tidak rata serta gangguan  lainnya  [8].  Menurut  Kris  N.  (2022)  dalam penelitiannya  yang  telah  mengombinasikan  dua  metode kontrol  yaitu  kontrol  PI  dan  FLC  ( Fuzzy  Logic  Controller ) dengan  hasil  yang  cukup  baik.  Namun,  respons  sistem pergerakan  yang  dihasilkan  robot  terlalu  cepat  dan  agresif. Hal  ini  dikarenakan  penggunaan  kontrol  PI  yang karakteristiknya  agresif  sehingga  mengakibatkan  perangkat keras robot akan lebih cepat mengalami kerusakan [9].
Dengan latar belakang tersebut, didapatkan pengoptimalan kebutuhan positioning robot beroda menggunakan  MPU6050  dan rotary  encoder berbasis  PD- fuzzy controller , karena dengan karakteristik respons kontrol PD  yang  lebih  halus  dan  cepat  [10].  Selanjutnya dikombinasikan Fuzzy  Logic  Controller untuk  pembacaan eror besar dengan pengaturan IF THEN pada rules -nya [11]. Kontrol  FLC  ini  juga  telah  banyak  digunakan  di  berbagai kendali  sistem  [12].  Selain  itu  dengan  penggunaan  sensor MPU6050 yang memiliki fitur Gyroscope dan Accelerometer serta  dikombinasikan  sensor Rotary  Encoder diharapkan menghasilkan  hasil  eror  yang  lebih  kecil  dengan  kondisi lapangan yang tak menentu. Maka dari itu tujuan penelitian ini  yaitu  (1)  Merancang  sistem positioning robot  beroda dengan four  omnidirectional  wheels menggunakan  sensor MPU6050  dan Rotary  Encoder .  (2)  Mengaplikasikan  PD- Fuzzy  Controller pada  robot  beroda  dengan four omnidirectional wheels . (3) Mengetahui hasil respons sistem positioning robot beroda dengan four omnidirectional wheels menggunakan  MPU6050  dan rotary  encoder berbasis  PD- Fuzzy Controller .

## II. METODE
A. Pendekatan Penelitian
Berdasarkan pendekatannya, penelitian ini menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif  dengan  tujuan agar  peneliti  dapat  mengembangkan  sebuah  teori,  model matematis dan ide dasar yang berkaitan untuk mendapatkan sesuatu lebih baik dan bersifat baru [10]. Pada penelitian ini, instrumen yang digunakan yaitu perangkat lunak STM32CubeIDE versi 1.8.0 sebagai master microcontroller dan Arduino IDE versi 2.0.3. sebagai sleeve microcontroller untuk  memrogram  dan  mengolah  data  sensor  MPU6050 untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis  data  yang  terbaca oleh  sensor-sensor.  Selain  itu  dibutuhkan  pula  rol  meteran yang  digunakan  untuk  mengukur  data  faktual  posisi  robot.
Data  yang  dihasilkan  untuk  dianalisis  yaitu  berupa  respons kecepatan dan keakuratan positioning robot beroda
B. Langkah-langkah Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  langkah-langkah  penelitian yang dilaksanakan untuk mendapatkan data hasil positioning robot  beroda.  Langkah  pertama  dalam  melaksanakan penelitian  rancang  bangun  sistem positioning pada  robot beroda  ini  yaitu  melakukan  studi  literatur  dengan mempelajari dan mengkaji penelitian yang berkaitan dengan penelitian  ini.  Perancangan  mekanika  robot  meliputi pekerjaan  desain  rangka  serta  peletakan plant dan  sensor yang  digunakan.  Sedangkan  perancangan software dan hardware meliputi rangkaian elektronika robot dan perangkat lunak  yang  digunakan  sebagai  instrumen  penelitian.  Pada tahap  pengujian  alat  inilah  yang  menjadi  penentu  apakah penelitian yang dilakukan akan berhasil atau tidak. Pengujian harus dilakukan dengan parameter dan variabel yang sesuai sehingga  proses  analisisnya  memenuhi  standar  keilmuan yang  ada.  Analisis  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan.  Lalu  diambil  sebuah kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  serta  harus  linear dengan tujuan penelitian yang telah ditetapkan.
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian

## C. Rancangan Penelitian
Rancangan Mekanis Robot Robot beroda yang digunakan pada penelitian ini yaitu berjenis robot holonomic dengan penggerak motor dan roda omnidirectional sehingga  robot  dapat  dengan  mudah berpindah tempat tanpa mengubah arah hadapnya. Maka dari itu  robot  beroda  ini  memiliki  empat  roda omnidirectional yang  digerakkan  oleh  masing-masing  motor  DC Brushed PG45.  Roda omnidirectional yang  dipakai  berjenis double omni seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Double Omnidirectional Wheels
Selanjutnya  roda omnidirectional  wheels dikopel dengan motor DC Brushed PG45 dan disusun pada base plate robot  dengan  membentuk  x- frame sehingga  membentuk sudut  masing-masing  45°  terhadap  sumbu  x  dan  sumbu  y. Jadi  dengan  model  kinematika  robot  di  bawah  ini  dapat ditentukan posisi robot untuk bergerak [13].
Gambar 3. Desain Sistem Robot Beroda dengan Four Omnidirectional Wheels
Penjelasan simbol desain sistem yang digambarkan dari Gambar 3 disajikan dalam Tabel 1.
T ABEL 1. K ETERANGAN S IMBOL D ESAIN S ISTEM Simbol Keterangan 𝛼 1 , 𝛼 2 , 𝛼 3 , 𝛼 4 Sudut antara sumbu referensi robot terhadap roda 𝜔 1 , 𝜔 2 , 𝜔 3 , 𝜔 4 Kecepatan sudut roda 𝑣 1 , 𝑣 2 , 𝑣 3 , 𝑣 4 Kecepatan linear roda 𝑊 1 , 𝑊 2 , 𝑊 3 , 𝑊 4 Roda omnidirectional
𝑅 Jarak antara pusat robot dengan roda 𝑣 𝑦 Kecepatan linear robot pada sumbu y
𝑣 𝑥
Kecepatan linear robot pada sumbu x
Sehingga  kecepatan  linear  robot  terhadap base  plate robot diurai dalam persamaan berikut.
(𝑥, 𝑦, 𝜃) (1)
𝑉 𝑥 (𝑡) = 𝑑𝑥(𝑡) 𝑑𝑡 ; 𝑉 𝑦 (𝑡) = 𝑑𝑦(𝑡) 𝑑𝑡 ;  𝜔(𝑡) = 𝑑𝜃(𝑡) 𝑑𝑡
(2)
[ 𝑉 1 (𝑡) 𝑉 2 (𝑡) 𝑉 3 (𝑡) 𝑉 4 (𝑡)] = [ − sin 𝛼 1 cos 𝛼 1 1 − sin 𝛼 2 cos 𝛼 2 1 − sin 𝛼 3 cos 𝛼 3 1 − sin 𝛼 4 cos 𝛼 4 1 ] [ 𝑉 𝑥 (𝑡) 𝑉 𝑦 (𝑡) 𝜔(𝑡) ] (3)
[ 𝑉 1 (𝑡)
𝑉 2 (𝑡) 𝑉 3 (𝑡) 𝑉 4 (𝑡)] = [ − sin 𝛼 1 ∙ 𝑉 𝑥 (𝑡) + cos 𝛼 1 ∙ 𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡)
− sin 𝛼 2 ∙ 𝑉 𝑥 (𝑡) + cos 𝛼 2 ∙ 𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡) − sin 𝛼 3 ∙ 𝑉 𝑥 (𝑡) + cos 𝛼 3 ∙ 𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡)
− sin 𝛼 4 ∙ 𝑉 𝑥 (𝑡) + cos 𝛼 4 ∙ 𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡)]
(4)
Karena, 𝛼 1 = 45°; 𝛼 2 = 135°; 𝛼 3 = 225°; 𝛼 4 = 315°
(5)
Maka,
𝑉 1 (𝑡) = −0,707𝑉 𝑥 (𝑡) + 0,707𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡)
(6) 𝑉 2 (𝑡) = −0,707𝑉 𝑥 (𝑡) − 0,707𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡) (7)
𝑉 3 (𝑡) = 0,707𝑉 𝑥 (𝑡) − 0,707𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡) (8)
𝑉 4 (𝑡) = 0,707𝑉 𝑥 (𝑡) + 0,707𝑉 𝑦 (𝑡) + 𝜔(𝑡) (9)
Berdasarkan  Persamaan  1  hingga  Persamaan  9,  maka dengan  memberikan  perintah  data  kecepatan  linear  robot pada lapangan ( 𝑥, 𝑦, 𝜃 ) dapat menggerakkan keempat motor sekaligus.  Dalam  desain  sistem  ini,  menggunakan perancangan  sistem gyrodometry untuk  memperkirakan posisi relatif robot terhadap lokasi awal yang ditentukan [14].
Sensor orientasi hadap robot ( 𝜃 ) didapatkan dari sensor MPU6050  [15].  Serta encoder yang  terdapat  pada  keempat motor  dan  dua rotary  encoder eksternal  memberikan pembacaan  jarak  pergerakan  robot. Encoder motor  PG45 membaca  pergerakan  putaran  roda omnidirectional yang
terpasang seperti pada Gambar 3 di atas. Sehingga didapatkan persamaan odometry sebagai berikut.
𝑋 = ( 1 2 ) (𝑟 4 − 𝑟 2 ) cos 45° + ( 1 2 ) (𝑟 1 − 𝑟 3 ) sin 45° (10)
𝑌 = ( 1 2 ) (𝑟 4 − 𝑟 2 )(− sin 45°) + ( 1 2 ) (𝑟 1 − 𝑟 3 ) cos 45° (11)
𝑍 = pembacaan MPU6050 (12) Keterangan : 𝑋 = pembacaan jarak pada sumbu x (m) 𝑌 = pembacaan jarak pada sumbu y (m) 𝑍 = orientasi hadap robot (°) 𝑟 1 , 𝑟 2 , 𝑟 3 , 𝑟 4 = pembacaan jarak pada setiap encoder motor
Sedangkan rotary  encoder eksternal  yang  berperan untuk  meminimalkan  eror  ketika  roda  slip  atau  tergelincir dirancang sesuai dengan Gambar 4.
Gambar 4. Posisi Rotary Encoder Eksternal
Berdasarkan  rancangan  posisi rotary  encoder pada Gambar 4, didapatkan persamaan sebagai berikut.
𝑋 = ( 1 2 ) 𝑟 1 ∙ cos 45° + ( 1 2 ) 𝑟 2 ∙ sin 45° (13)
𝑌 = ( 1 2 ) 𝑟 1 ∙ (− sin 45°) + ( 1 2 ) 𝑟 2 ∙ cos 45° (14)
𝑍 = pembacaan MPU6050 (15)
Adapun  spesifikasi  umum  dan  ilustrasi  robot  beroda dengan four  omnidirectional wheels ditunjukkan  pada Gambar 5 di bawah ini dengan panjang 46 cm, lebar 46 cm, tinggi robot 77 cm serta massa robot 37 kg.
Gambar 5. Robot Beroda dengan Four Omnidirectional Wheels
Rancang Bangun Software
Perangkat  lunak  ( software )  utama  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu STM32CubeIDE. STM32CubeIDE menjadi software untuk  memrogram  ( editing,  compiling, uploading/flashing ),  serta  pengolahan  dan  analisis  data dilakukan pada STM32F407G, MCU pada Discovery Board . Tahapan  proses  tersebut  ditunjukkan  pada  diagram  alir Gambar 6.
Dalam  mengolah  data input tersebut,  STM32F407 Discovery memproses gyrodometry pada data MPU6050 dan encoder , serta memproses inverse kinematika dan PD- Fuzzy Controller pada  motor  penggeraknya  dengan  mengirimkan nilai PWM pada driver motor [16]. Kemudian robot bergerak menuju set  point yang  telah  ditentukan  yang  terbaca  oleh encoder dan  MPU6050  serta  ditampilkan  pada  layar  LCD. Apabila  posisi  akhir  robot  belum  sesuai  dengan set  point , maka akan terdeteksi sebagai eror dan delta eror. Nilai eror tersebut  diproses  kembali  oleh  PD- Fuzzy  Controller dan mengirim perintah kembali berupa nilai PWM untuk driver motor.  Proses  ini  dilakukan  berulang-ulang  hingga  posisi robot sesuai dengan set point .
Gambar 6. Flowchart Pemrosesan Sistem Positioning
Konfigurasi  nilai  kendali  PD  harus  diatur  terlebih dahulu agar PD Controller dapat memberikan kendali yang baik  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem positioning robot beroda  [17].  Metode tuning PD Controller yang  diterapkan pada  penelitian  ini  yaitu  metode trial  and  error dengan menguji  coba  nilai  PD Controller pada  robot  secara  aktual berdasarkan observasi dan pengalaman sehingga didapatkan nilai PD Controller yang sesuai [18]. Tuning PD dilakukan secara  manual  yaitu  dengan  (1)  Memberi  masukan  nilai parameter  gain proportional (Kp)  dengan  mengabaikan parameter derivative (Kd)  terlebih  dahulu.  Pemberian parameter  Kp  ini  mengakibatkan  robot  berosilasi.  (2)  Jika telah mendapatkan nilai parameter Kp yang tepat, selanjutnya bisa  menentukan  nilai  parameter derivative (Kd)  hingga osilasi berkurang atau tidak berosilasi lagi. Hasil tuning PD controller didapatkan  nilai  Kp  =  1,5  dan  Kd  =  5  karena memiliki respons yang terbaik seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Respons Tuning PD Controller
Fuzzy  logic  controller melakukan  proses  pembacaan nilai eror dan delta eror. Fuzzy logic controller bekerja ketika eror yang dihasilkan besar, sedangkan PD Controller bekerja ketika eror yang ada bernilai kecil. Proses pembagian peran antara  PD controller dengan fuzzy  logic  controller tersebut maka diperlukan algoritma switching seperti pada Persamaan 16 [9].
𝑠𝑤𝑖𝑡𝑐ℎ𝑖𝑛𝑔 = { 𝑠 ≥ 𝜀, 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑐 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑙𝑒𝑟 𝑠 ≤ 𝜀, 𝑃𝐷 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑙𝑒𝑟 (16)
Keterangan : 𝑠 = eror posisi robot 𝜀 = ambang batas nilai untuk switch
Pada fuzzy  logic  controller ,  dibutuhkan membership function yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  8  dalam  proses pembacaan dan pengolahan eror positioning robot.
Gambar 8. Membership Function Delta Error Positioning
𝑓 𝐵𝑁 (𝑥) = { 1, 𝑥 < −20 −10−𝑥 10 , −20 ≤ 𝑥 ≤ −10 (17)
𝑓 𝑆𝑁 (𝑥) = { 0, 𝑥 < −20 𝑥+20 10 , −20 ≤ 𝑥 ≤ −10 −𝑥 −10 , −10 ≤ 𝑥 ≤ 0 0, 𝑥 > 0
(18)
𝑓 𝑍 (𝑥)    =
{ 0, 𝑥 < −10 𝑥+10 −10 , −10 ≤ 𝑥 ≤ 0 10−𝑥 10 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 10 0, 𝑥 > 10
(19)
𝑓 𝑆𝑃 (𝑥) =
{ 0, 𝑥 < −20 𝑥−10
10 , 0 ≤ 𝑥 ≤ 10
20−𝑥 10 , 10 ≤ 𝑥 ≤ 20 0, 𝑥 > 0 (20)
𝑓 𝐵𝑃 (𝑥) = { 𝑥−10 10 , 10 ≤ 𝑥 ≤ 20 1, 𝑥 ≥ 20
(21)
Membership  function ini  diterjemahkan  ke  dalam bahasa  pemrograman  pada software STM32CubeIDE sebagai  metode  kendali  kecepatan  motor.  Jika  robot  telah mencapai setpoint , maka robot akan berhenti. Sedangkan jika belum  mencapai setpoint ,  maka  akan  terbaca  sebagai  delta eror  ( ∆ eror)  yang  menjadi  input  untuk  kendali fuzzy  logic controller . Proses tersebut dilakukan berulang-ulang hingga robot mencapai setpoint yang telah ditentukan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kalibrasi Sensor MPU6050
Sensor  MPU6050  perlu  dilakukan  kalibrasi  dan pengujian agar didapatkan nilai orientasi hadap robot beroda yang  presisi.  Pengujian  dilakukan  dengan  memutar  arah robot  pada  porosnya  sesuai  lalu  membandingkan  antara pengukuran  arah  hadap  robot  sesungguhnya  dengan  nilai yang dibaca oleh sensor MPU6050 pada tampilan LCD robot dan didapatkan rata-rata eror yang kecil berdasarkan Tabel 2 yaitu sebesar 1,05 ° .
T ABEL 2. K ALIBRASI DAN P ENGUJIAN S ENSOR MPU6050 Sudut Pembacaan MPU6050 Eror
0°
0° 0°
45° 46,7°
1,7° 90° 92,3° 2,3° 135° 136,9° 1,9° 180° 180,8° 0,8° 225° 223,6° 1,4° 270° 269,9° 0,1° 315° 314,6° 0,4° 360° 359,1° 0,9° Rata-rata eror 1,05°

## B. Kalibrasi sensor Rotary Encoder
Proses pengujian dan kalibrasi pembacaan posisi robot beroda oleh rotary encoder dilakukan agar didapatkan nilai posisi  robot  yang  akurat  pada  lapangan  sehingga  eror  atau ketidaksesuaian  posisi  dapat  dikurangi  bahkan  dihilangkan. Untuk  mendapatkan  nilai  eror  posisi  robot,  dilakukan pembandingan  antara  nilai  posisi  koordinat 𝑥 dan 𝑦 yang terbaca  oleh rotary  encoder dengan  pengukuran  secara langsung  posisi  robot  pada  lapangan.  Berdasarkan  Tabel  3 didapatkan rata-rata eror sebesar 3,25 terhadap sumbu 𝑥 dan 𝑦 .
T ABEL 3. H ASIL P ENGUJIAN DAN K ALIBRASI R OTARY E NCODER Koordinat (cm) Nilai Rotary Encoder Eror 𝑥 𝑦 𝑥 𝑦 𝑥 𝑦 0 0 0 0 0 0 200 0 197 -4 3 4 0 200 4 204 4 4 300 450 306 455 6 5 Rata-rata eror 3,25 3,25
C. Pengujian Positioning Home to Point
Pengujian positioning ini  bertujuan  untuk  mengetahui respons sistem positioning yang dimulai dari titik Home (0,0) menuju point yang  sudah  ditentukan  yaitu (150,350) . Pengujian  dilakukan  sebanyak  empat  kali  yaitu  (1) Positioning tanpa controller ,  (2) Positioning dengan Fuzzy Logic Controller , (3) Positioning dengan PD- Controller , (4) Positioning dengan  PD- Fuzzy Controller .  Grafik  hasil respons positining robot beroda ditunjukkan oleh Gambar 9 terhadap  sumbu  x  dan  Gambar  10  terhadap  sumbu  y.  Dan
secara detail nilai parameter yang didapatkan disajikan pada Tabel 4.
Gambar 9 Respons Sistem Positing Home to Point Terhadap Sumbu x
Gambar 10 Respons Sistem Positing Home to Point Terhadap Sumbu y
T ABEL 4. H ASIL R ESPONS S ISTEM P OSITIONING H OME TO P OINT Koordinat |Eror| Waktu (s) x y x y I 115,5 298 34,5 52 3,33 II 137,6 333,5 12,4 16,5 5,06 III 155 374,5 5 24,5 3,30 IV 152 352 1 2 3,09 Keterangan:
I  = Positioning Tanpa Controller II   = Positioning Fuzzy Logic Controller III  = Positioning PD- Controller IV  = Positioning PD- Fuzzy Controller
Berdasarkan Tabel 4, dapat disimpulkan bahwa respons sistem positioning terbaik  yaitu  pada  pengujian positioning dengan  PD- Fuzzy  Controller karena  memiliki  eror  paling kecil  sebesar  1  cm  terhadap  sumbu  x,  dan  2  cm  terhadap sumbu  y.  Selain  itu  pada positioning dengan  PD- Fuzzy Controller menempuh waktu paling cepat yaitu 3,09 detik.
D. Pengujian Positioning Point to Point
Pengujian positioning ini  bertujuan  untuk  mengetahui respons  sistem positioning yang  dimulai  dari  titik Point (150,350) menuju point lainnya yang sudah ditentukan yaitu (450,150) .  Pengujian  dilakukan  sebanyak  empat  kali  yaitu (1) Positioning tanpa controller ,  (2) Positioning dengan Fuzzy  Logic  Controller ,  (3) Positioning dengan  PD- Controller ,  (4) Positioning dengan  PD- Fuzzy Controller . Grafik hasil respons positining robot beroda ditunjukkan oleh Gambar 11 terhadap sumbu x dan Gambar 12 terhadap sumbu y.  Dan  secara  detail  nilai  parameter  yang  didapatkan disajikan pada Tabel.
Berdasarkan Tabel 5, dapat disimpulkan bahwa respons sistem positioning terbaik  yaitu  pada  pengujian positioning
dengan  PD- Fuzzy  Controller karena  memiliki  eror  paling kecil  sebesar  4  cm  terhadap  sumbu  x,  dan  1  cm  terhadap sumbu  y.  Selain  itu  pada positioning dengan  PD- Fuzzy Controller menempuh waktu paling cepat yaitu 2,76 detik.
Gambar 11 Respons Sistem Positing Point to Point Terhadap Sumbu x
Gambar 12 Respons Sistem Positing Point to Point Terhadap Sumbu y
T ABEL 5. H ASIL R ESPONS S ISTEM P OSITIONING H OME TO P OINT Koordinat |Eror| Waktu (s) x y x y I 403 213 47 63 4,13 II 446 154 4 4 4,51 III 463,5 169 13,5 19 2,88
IV 454 151 4 1 2,76
Keterangan: I  = Positioning Tanpa Controller II   = Positioning Fuzzy Logic Controller III  = Positioning PD- Controller IV  = Positioning PD- Fuzzy Controller
E. Pengujian Positioning Point to Home
Pengujian positioning ini  bertujuan  untuk  mengetahui respons  sistem positioning yang  dimulai  dari  titik Point (450,150) menuju Home atau posisi awal robot yaitu (0,0) . Pengujian  dilakukan  sebanyak  empat  kali  yaitu  (1) Positioning tanpa controller ,  (2) Positioning dengan Fuzzy Logic Controller , (3) Positioning dengan PD- Controller , (4) Positioning dengan  PD- Fuzzy Controller .  Grafik  hasil respons positining robot beroda ditunjukkan oleh Gambar 11 terhadap  sumbu  x  dan  Gambar  12  terhadap  sumbu  y.  Dan secara detail nilai parameter yang didapatkan disajikan pada Tabel 6.
Gambar 13 Respons Sistem Positing Point to Home Terhadap Sumbu x
Gambar 14 Respons Sistem Positing Point to Home Terhadap Sumbu y
T ABEL 6. H ASIL R ESPONS S ISTEM P OSITIONING H OME TO P OINT Koordinat Eror Waktu (s) x y x y I 67.6 13.5 67,6 13,5 4,23 II 8,2 6,5 8,2 6,5 5,13 III 11,3 4,2 11,3 4,2 4,01 IV 2 1 2 1 3,89 Keterangan:
I  = Positioning Tanpa Controller II   = Positioning Fuzzy Logic Controller III  = Positioning PD- Controller IV  = Positioning PD- Fuzzy Controller
Berdasarkan Tabel 6, dapat disimpulkan bahwa respons sistem positioning terbaik  yaitu  pada  pengujian positioning dengan  PD- Fuzzy  Controller karena  memiliki  eror  paling kecil  sebesar  2,33  cm  terhadap  sumbu  x,  dan  1,33  cm terhadap  sumbu  y.  Selain  itu  pada positioning dengan  PD- Fuzzy  Controller menempuh  waktu  paling  cepat  yaitu  3,09 detik.
Dari hasil pengujian positioning yang telah dilaksanakan, perbandingan hasil titik koordinat positioning yang  telah  ditempuh  oleh  robot  beroda  antara  tanpa controller , Fuzzy  Logic  Controller ,  PD- Controller dan  PD- Fuzzy  Controller disajikan  dalam  Gambar  15.  Sehingga berdasarkan  perbandingan  tersebut,  didapatkan  sistem positioning dengan  PD- Fuzzy  Controller yang  paling mendekati titik koordinat setpoint dibandingkan positioning dengan controller lain.
Gambar 15. Perbandingan Titik Koordinat Positioning
Selain  itu,  rata-rata  eror  yang  dihasilkan  oleh  tiap pengujian dijelaskan oleh persamaan sebagai berikut.
Rata-rata eror Positioning Tanpa Controller
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑥 = 34,5+47+67,6 3
= 149,1 3 = 49,7 (22)
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑦 = 52+63+13,5 3 = 128,5 3 = 42,83 (23)
Rata-rata eror Positioning Fuzzy Logic Controller
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑥 = 12,4+4+8,2 3 = 24,6 3 = 8,2 (24)
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑦 = 16,5+4+6,5
3 = 27 3 = 9 (25)
Rata-rata eror Positioning PD Controller
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑥 = 5+13,5+11,3 3 = 29,8 3 = 9,93 (26)
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑦 = 24,5+19+4,2
3 = 47,7 3 = 15,9 (27)
Rata-rata eror Positioning PD- Fuzzy Controller
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑥 = 1+4+2 3 = 7 3 = 2,33 (28)
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑦 = 2+1+1 3 = 4 3 = 1,33 (29)
Sedangkan rata-rata waktu yang ditempuh dalam satuan detik adalah sebagai berikut.
Rata-rata waktu yang ditempuh Positioning tanpa controller
Rata-rata waktu = 3,33+4,13+4,23
3 = 11,69 3 = 3,90 (30)
Rata-rata  waktu  yang  ditempuh Positioning Fuzzy  Logic Controller
Rata-rata waktu = 5,06+4,51+5,13
3 = 14,70 3 = 4,9 (31)
Rata-rata waktu yang ditempuh Positioning PD Controller
Rata-rata waktu = 3,30+2,88+4,01
3 = 10,19 3 = 3,40 (32)
Rata-rata  waktu  yang  ditempuh Positioning PD- Fuzzy Controller
Rata-rata waktu = 3,09+2,76+3,89 3 = 9,74 3 = 3,25 (33)

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian respons sistem positioning robot beroda yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa sistem positioning robot beroda menggunakan sensor MPU6050 dan rotary encoder berbasis PD- Fuzzy Controller berjalan dengan baik serta robot dapat berpindah posisi dan mencapai setpoint yang  telah  ditentukan.  Pada  pengujian kalibrasi sensor MPU6050 yang berfungsi sebagai pembaca orientasi hadap robot, didapatkan rata-rata eror sebesar 1,05° . Serta pengujian kalibrasi pembacaan posisi robot oleh rotary encoder diperoleh  rata-rata  eror  sebesar  3,25  cm  terhadap sumbu x dan 3,25 cm terhadap sumbu y.  Konfigurasi nilai PD controller yaitu  Kp  =  1,5  dan  nilai  Kd  =  5  serta dikombinasikan  dengan fuzzy  logic  controller dapat memberikan pengaruh positif dan menghasilkan positioning yang lebih baik dengan algoritma switching yang diolah pada instrumen  perangkat  lunak  STM32CubeIDE.  Hasil  respons sistem positioning robot beroda dilakukan dengan pengujian pergerakan home to point, point to point dan point to home . Diperoleh positioning dengan  PD- Fuzzy controller menjadi respons sistem terbaik setelah dibandingkan dengan respons positioning tanpa controller , Positioning Fuzzy  Logic
Controller ,  dan Positioning PD Controller . Positioning dengan PD- Fuzzy controller menghasilkan rata-rata eror 2,33 cm terhadap sumbu x dan 1,33 cm terhadap sumbu y, serta membutuhkan  waktu  3,25  detik  untuk  mencapai setpoint . Penelitian  ini  menghasilkan  eror  yang  lebih  baik.  Namun karena  masih  terjadinya  eror  pada positioning maka penelitian ini masih belum bisa dijadikan solusi yang absolut. Maka  dari  itu,  pengembangan  metode positioning tetap dibutuhkan  baik  dengan  menggunakan controller lain dan/atau  mengombinasikan controller seperti Neural Network , Artificial Intelligence (AI) dan sebagainya. Selain itu,  penggunaan  sensor  yang  lebih  banyak  dan  andal  juga diharapkan dapat memperbaiki hasil positioning .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  untuk  keluarga  besar  tim  DEWO ROBOTIC  FT  UNESA  khususnya  divisi  BRATASENA TEAM  Robot  Sepak  Bola  Beroda  yang  telah  menyediakan sarana prasarana serta keilmuan untuk pelaksanaan penelitian sistem positioning robot beroda ini.

## R EFERENSI
[1] F. Umam, “Pengembangan Sistem Kendali Pergerakan Autonomous Mobile  Robot Untuk  Mendapatkan  Jalur  Bebas  Hambatan Menggunakan Fuzzy Logic Controller ,” J. Ilm. Mikrotek , vol. 1, no. 1, pp. 35–42, 2013.
[2] K.  V.  Ignatiev,  M.  M.  Kopichev,  and  A.  V.  Putov,  “ Autonomous Omni-Wheeled Mobile Robots, ” IEEE , pp. 0–3, 2016.
[3] S. G. Tzafestas, Introdution to Mobile Robot Control , 1st ed. Athens: National Technical University of Athens, 2013. doi: 10.1016/b978-0- 12-417049-0.00020-1.
[4] M. Rahman and H. Aprilianto, “Penerapan Metode Fuzzy Pada Robot Beroda Menggunakan Omni-Directional Wheels ,” Jutisi , vol. 5, no. 2, pp. 1075–1082, 2017.
[5] G.  Fragapane,  R.  de  Koster,  F.  Sgarbossa,  and  J.  O.  Strandhagen, “ Planning and control of autonomous mobile robots for intralogistics: Literature review and research agenda ,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 294, no. 2, pp. 405–426, 2021, doi: 10.1016/j.ejor.2021.01.019.
[6] A.  Rachmawan,  “Penentuan  Posisi  Robot  Sepak  Bola  Beroda Menggunakan Rotary Encoder dan Kamera,” Undergrad. thesis, Jur. Tek.  Elektro,  Fak.  Teknol.  Ind.  Inst.  Teknol.  Sepuluh  Nopember, Surabaya , 2017.
[7] J. Borenstein, H. R. Everett, L. Feng, and D. Wehe, “ Mobile  Robot Positioning - Sensors and techniques ,” J. Robot. Syst. , vol. 14, no. 4, pp. 231–249, 1997.
[8] R. H. Abiyev, I. S. Günsel, N. Akkaya, E. Aytac, A. Çaǧman, and S. Abizada, “ Fuzzy control of omnidirectional robot ,” Procedia Comput.
Sci. , vol. 120, pp. 608–616, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.11.286.
[9] K. Nurariyanto, “Sistem Positioning Pada Four-Wheeled Omnidirectional  Mobile  Robot Menggunakan  Metode Gyrodometry Berbasis PI- Fuzzy Controller ,” Tek. Elektro , 2022.
[10]  M. Lamatenggo, I. Wiranto, and W. Ridwan, “Perancangan Balancing Robot Beroda Dua Dengan Metode Pengendali PID Berbasis Arduino Nano,” Jambura  J.  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  39–43, 2020, doi: 10.37905/jjeee.v2i2.6906.
[11]  I. H. Lahay, H. Hasanuddin, J. D. Giu, and M. G. Bawole, “Penentuan Grade Kopra Dengan Penerapan Metode Logika Fuzzy ,” Jambura J.
Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  122–129,  2023,  doi: 10.37905/jjeee.v5i1.17073.
[12]  W. Ridwan, I. Wiranto, L. Azzahra, and F. Lakoro, “Penentuan Uang Kuliah  Tunggal  Mahasiswa  Universitas  Negeri  Gorontalo  Berbasis Logika Fuzzy ,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 62–65, 2021, doi: 10.37905/jjeee.v3i2.10617.
[13]  J. Yun, J. Park, H. Choi, and J. Lee, “ Absolute Positioning System for
Mobile  Robot  Navigation  in  an  Indoor  Inveronment ,” ICCAS ,  no. Iccas, pp. 1448–1451, 2004.
[14]  S. E. Oltean, M. Dulau, and R. Puskas, “ Position Control of Robotino Mobile  Robot  Using  Fuzzy  Logic ,” IEEE  Int.  Conf.  Autom.  Qual. Testing, Robot. AQTR 2010  - Proc. , vol. 1, pp. 366–371, 2010, doi: 10.1109/AQTR.2010.5520855.
[15]  B. Firman, “Implementasi Sensor IMU MPU6050 Berbasis Serial I2C Pada Self-Balancing  Robot ,” Juenal  Teknol.  Technoscientia ,  vol.  9, no. 1, pp. 18–24, 2016.
[16]  S. Setiawan, Firdaus, B. Rahmadya, and Derisma, “Penerapan Invers Kinematika Untuk Pergerakan Kaki Robot Biped ,” no. November, pp. 1–9, 2015.
[17]  K. Ogata, Modern control engineering , 5th ed., vol. 17, no. 3. Tokyo: Prentice Hall, 2010. doi: 10.1109/tac.1972.1100013.
[18]  N.  T.  Pasaribu  and  E.  M.  Sartika,  “ Wheeled  Robot  Based  for Indonesian  Intelligent  Robot  Contest Robot  Beroda  Untuk  Kontes Robot Cerdas,” no. 220148, 2012.