Abstrak —Robot  pengintaian  ( surveillance  robot )  sering digunakan  pada  militer  untuk  melakukan  tugas  pengintaian sehingga  tidak  perlu  membahayakan  nyawa  manusia  karena dikendalikan dari jarak jauh.  Robot pengintai memiliki kamera yang  diletakkan  di  atas  robot.  Ketika  melakukan  pengamatan menggunakan  kamera  ini,  seringkali  pengamatan  terganggu akibat  guncangan-guncangan  yang  terjadi  pada  kamera. Guncangan ini disebabkan karena permukaan jalan yang dilalui oleh robot tidak rata.
Sistem  stabilisasi  kamera  adalah  perangkat  yang  digunakan untuk  menghilangkan  guncangan  dan  menjaga  posisi  kamera agar  kamera  dapat  mengambil  gambar  dengan  baik  pada  suatu sudut  pandang  tertentu.  Pada  tugas  akhir  ini,  dibuat  sebuah sistem stabilisasi untuk  robot  pengintai dengan dua buah sensor gyroscope MPU-6050  untuk  mengetahui  kecepatan  sudut guncangan dan kecepatan sudut kamera, mikrokontroler Arduino Mega  sebagai  pusat  kontrol  dan  tiga  buah  motor  DC  brushless sebagai  aktuator.  Metode  kontrol  yang  ditanamkan  pada  sistem terdiri dari tiga sistem Fuzzy untuk menangani sumbu pitch , roll , dan yaw .
Pada  tugas  akhir  ini  diujikan  dua  metode.  Metode  pertama menggunakan  satu  sensor gyroscope sebagai  nilai feedback , metode  kedua  menggunakan  dua  sensor gyroscope sebagai  nilai feedback dan set point . Standar deviasi pada pengujian perekaman video tanpa kontrol untuk pixel x 40.57 dan pixel y 32.95. Standar deviasi  dengan  metode  pertama  untuk pixel x  24.73  adalah  dan pixel y 21.73, Sedangkan standar deviasi metode kedua untuk pixel x 16.70  dan pixel y 22.44.
Kata  Kunci — Fuzzy ,  gimbal,  motor brushless DC,  sensor gyroscope

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  teknologi  robot  yang  cepat  saat  ini menjadikan  kualitas  kehidupan  manusia  semakin  baik. Robot  adalah  sebuah  mesin  yang  dapat  bekerja  secara  terus- menerus  baik  secara  otomatis  maupun  terkendali  [1].  Robot digunakan  untuk  membantu  manusia  dalam  mengerjakan  hal- hal yang sulit sehingga dapat menghemat waktu atau yang tidak bisa dilakukan manusia secara langsung. Sebagai contoh, robot digunakan  dalam  industri  perakitan  kendaraan,  industri makanan,  industri  tekstil,  hingga  industri  militer.  Salah  satu robot yang saat ini sering digunakan oleh militer adalah robot pengintai ( surveillance robot ). Dengan robot ini, para prajurit tidak  perlu  mengintai  suatu  lokasi  yang  berbahaya  secara langsung  karena robot ini dikendalikan dari jarak jauh. Robot ini  digunakan  untuk  melakukan  tugas  pengintaian  sehingga tidak  perlu  membahayakan  nyawa  manusia.    Robot  pengintai memiliki kamera yang diletakkan di atas robot. Kamera tersebut
akan  mentransmisikan  video  secara  langsung  ke  pusat pengendali sehingga pengguna dapat melakukan pengamatan di suatu tempat.
Ketika  melakukan  pengamatan  menggunakan  kamera  jarak jauh  ini,  seringkali  pengamatan  terganggu  akibat  guncangan- guncangan  yang  terjadi  pada  kamera.  Guncangan  ini disebabkan  karena  permukaan  jalan  yang  dilalui  oleh  robot tidak  rata.  Pada  penelitian  tugas  akhir  ini  muncul  suatu  ide untuk  membuat  sistem  stabilisasi  kamera  tiga  sumbu  yang menggunakan Fuzzy sebagai  metode  kontrolnya.  Selama  ini, metode  pengontrolan  pada  aplikasi  sistem  stabilisasi  kamera menggunakan  kontrol  PID.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui apakah metode Fuzzy cocok untuk diimplementasikan dalam sistem stabilisasi kamera. Sistem ini membaca  dua  buah  sensor gyroscope untuk  mengetahui kecepatan  sudut  guncangan  dan  kecepatan  sudut  kamera,  dan tiga buah motor DC brushless sebagai aktuator.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Diagram Blok
Pada  metode  pertama,  nilai set  point akan  dikurangkan dengan  nilai feedback yang  berasal  dari gyroscope yang terpasang pada body bawah  mobil  RC. Hasil pengurangan ini akan menjadi sinyal error . Masukan dari kontroler Fuzzy yang dirancang  adalah  sinyal error dan  sinyal  delta error .  Sinyal delta error merupakan  sinyal error yang  sekarang  dikurangi sinyal error yang  sebelumnya.  Kemudian  sinyal  yang  keluar dari kontroler adalah  sembilan  buah  sinyal  PWM  yang berfungsi untuk menggerakkan ketiga motor.
Sedangkan  pada  metode  kedua,  sensor gyroscope kedua dipasang di bawah dudukan kamera berfungsi memberi nilai set point yang memiliki besaran derajat/detik. Lalu nilai set point ini akan dikurangkan dengan  nilai feedback yang berasal dari gyroscope pertama yang terpasang pada body bawah mobil RC. Hasil pengurangan ini akan menjadi sinyal error . Masukan dari kontroler Fuzzy yang dirancang adalah sinyal error dan sinyal delta error .  Sinyal delta  error merupakan  sinyal error yang sekarang  dikurangi  sinyal error yang  sebelumnya.  Kemudian sinyal yang keluar dari kontroler adalah besar perubahan nilai PWM yang berfungsi untuk menggerakkan ketiga motor.

## Perancangan Sistem Stabilisasi Kamera Tiga Sumbu dengan Metode Kontrol Fuzzy untuk Mobile Surveillance Robot
Fahrezi Alwi Muhammad, Muhammad Rivai, dan Suwito Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya
e-mail: muhammad_rivai@ee.its.ac.id, masaji@elect-eng.its.ac.id, fahrezialwi@gmail.com
P
Gambar 1 Diagram Blok Sistem Metode Pertama
Gambar 2 Blok Diagram Sistem Kedua
Gambar 3 Ilustrasi Sistem

## Gambar 4 Hubungan Kabel dalam Sistem

## B. Perancangan Perangkat Keras
Perangkat keras dari sistem merupakan bagian yang terlihat pada  sistem. Perangkat  keras  tersebut  terdiri  dari  dua  buah modul  sensor gyroscope MPU-6050, mikrokontroler Arduino Mega , driver motor  L298N.  Selanjutnya  mobil  RC  yang digunakan  dalam  sistem  untuk  dijadikan  mobil  robot  adalah Rastar Off-roader Rock Crawler 1:18. Pada sistem ini, frame gimbal  dan  baterai  Li-Po Tiger  Power 2200mAh  2 cell 7.4V diletakkan  di  atas body mobil  RC. Frame gimbal  yang digunakan adalah frame yang telah jadi dan terdapat di pasaran. Frame ini  dijual  tanpa  merk.  Motor brushless DC  yang digunakan  sebagai  aktuator  adalah  motor brushless gimbal GBM2804.
Sebagai catatan, kamera yang digunakan pada sistem adalah kamera  aksi  SJCAM  SJ5000X Elite .  Kamera  ini  memiliki stabilizer internal  sehingga  pada  penelitian  ini  pengaturan
stabilizer dimatikan,  Kemudian,  pegas  pada  mobil  RC  yang berfungsi sebagai damper pada roda seluruhnya dilepas.
C. Pengaturan Register
Pada  MPU-6050  dapat  memakai  sumber clock internal maupun sumber clock eksternal yang dapat digunakan. Pilihan untuk  internal clock adalah  MEMS oscillator dari  sumbu  X, sumbu Y, atau sumbu Z gyroscope . Sedangkan untuk eksternal clock dari  32.768  kHz square  wave ,  dan  19.2  MHz square wave . Pemilihan  sumber clock ini  tergantung  dari  mode  operasi sistem  MPU-6050  yang  digunakan.  Internal oscillator baik digunakan  ketika  menggunakan  DMP  ( Digital  Motion Processor )  untuk  pengolahan  data accelerometer dan  data gyroscope dimatikan.  Sedangkan  bila gyroscope aktif dianjurkan  menggunakan  pemilihan  sumber clock dari gyroscope untuk keakuratan [2]. Pemilihan sumber clock untuk MPU-6050 dilakukan dengan mengatur CLKSEL (bit [2:0]) dalam register PWR_MGMT_1. Alamat register PWR_MGMT_1  pada  MPU-6050  adalah 0x6B. Dalam sistem ini, sumber clock yang digunakan adalah sumber clock internal yang bernilai 8MHz, maka dari itu nilai yang diberikan pada register adalah 0x00.
Pengaturan  yang  dilakukan  berkaitan  dengan  keluaran  nilai gyroscope dapat diatur pada register GYRO_CONFIG dengan alamat register 0x1B.
Opsi FS_SEL difungsikan untuk  memilih skala penuh yang digunakan  pada gyroscope .  ZG_ST,  YG_ST,  dan  XG_ST digunakan  untuk  melakukan  tes  performansi  dari  masing masing  sumbu gyroscope .  Dalam  sistem  yang  dibuat pengaturan register hanya dilakukan pada FS_SEL.
Terdapat  empat  pilihan  skala  penuh  pada gyroscope .  Skala penuh tersebut dapat dipilih dengan memberikan nilai bit ke-0 dan bit ke-1 dari FS_SEL. Pada sistem yang dibuat, digunakan skala penuh ±250 o /s.
Oleh karena itu, register GYRO_CONFIG diberikan nilai 0x00.
Pengaturan register pada  MPU-6050  dilakukan  oleh mikrokontroler dengan  komunikasi  I2C.  Perintah  yang digunakan  adalah  perintah  tulis.  Dalam  pengaturan register MPU-6050 perlu diperhatikan alamat dari MPU-6050 tersebut dan alamat register yang akan diatur. Alamat default dari MPU- 6050  adalah  0x68,  alamat  ini  dijadikan  alamat  untuk  MPU- 6050  pertama  sebagai  pemberi  nilai set  point .  Sedangkan alamat  dari  MPU-6050  kedua  sebagai  pemberi  nilai feedback adalah  0x69.  Alamat  pada  MPU-6050  dapat  diubah  menjadi 0x69 dengan cara memberi tegangan 3.3V pada pin AD0.
Pembacaan sensor gyroscope pada MPU-6050 disimpan pada register data.  Perangkat  luar  dapat  meminta  data  tersebut dengan  menunjuk  alamat  dari register data  tersebut.  Data gyroscope memiliki lebar data 16-bit yang terdiri dari 8-bit low byte dan  8-bit high  byte .  Terdapat  tiga  buah  sumbu  pada gyroscope sehingga  terdapat  enam  buah register data gyroscope .
Karena  masing-masing  sumbu  pada gyroscope register datanya  terbagi  menjadi  dua  maka  untuk  mendapatkan  data yang  valid  dari  masing-masing  sumbu  harus  dilakukan penggabungan  data  dari  dua  buah register tersebut.  Ukuran variabel  yang  disediakan  pada  program mikrokontroler harus 16-bit bertanda, karena data yang dibaca dapat bernilai positif maupun  negatif. Proses penggabungan data dilakukan dengan
cara menggeser data high byte ke kiri sebesar 8-bit kemudian dijumlahkan dengan data low byte .
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 = (𝐻𝑖𝑔ℎ 𝑏𝑦𝑡𝑒 ≪ 8) + 𝐿𝑜𝑤 𝑏𝑦𝑡𝑒 (1)

## D. Perancangan Kontrol Fuzzy
Perancangan  kontrol Fuzzy untuk  sistem  ini  adalah menggunakan metode Sugeno. Metode ini dipilih karena ringan untuk  dijalankan  pada  mikro kontroler ,  perbedaan  mendasar dari  metode  Mamdani  adalah,  pada  metode  Sugeno  proses defuzzifikasi -nya  menggunakan Weighted  Average .  Hal  inilah yang  meringankan  perhitungan  dibandingkan  menggunakan metode Mamdani yang defuzzifikasi -nya menggunakan Center of  Gravity / Centroid ,  di  mana  pada  proses  perhitungannya memerlukan  integral  [3].  Input  pertama  pada  per-ancangan kontrol  menggunakan  logika Fuzzy adalah  nilai error dari penjumlahan  nilai  kedua  sensor gyroscope di  mana range nilainya adalah -2000 s.d. 2000.
Tabel 1
Rule Base Sistem Kontrol Fuzzy LNdE SNdE ZdE SPdE LPdE LNE LP LP MP SP SP SNE LP MP SP ZM ZM ZE SP SP ZM SN SN SPE ZM ZM SN MN LN LPE SN SN MN LN LN
Keterangan: LNE   : Large Negative Error SNE   : Small Negative Error ZE     : Zero Error SPE   : Small Positive Error LPE   : Large Positive Error LNdE  : Large Negative Delta Error SNdE  : Small Negative Delta Error ZdE   : Zero Delta Error SPdE  : Small Positive Delta Error LPDE  : Large Positive Delta Error LP    : Large Positive MP    : Medium Positive SP    : Small Positive ZM    : Zero Movement SN    : Small Negative MN    : Medium Positive LN    : Large Negative
Sedangkan untuk input kedua adalah delta error , yakni nilai error sekarang  dikurangi  nilai error sebelumnya  yang ditetapkan range -nya adalah -200 sampai 200.
Untuk defuzzifikasi digunakan  perhitungan Weighted  Average [4].
𝑍 = ∑ 𝑤𝑖 × 𝜇(𝑤𝑖) 7 𝑖=1 ∑ 𝜇(𝑤𝑖) 7 𝑖=1
(2)
E. Diagram Alir Program Utama Mikrokontroler

## F. Perancangan  Program  untuk  Pengujian  Lapangan Menggunakan OpenCV
Pada  proses  pengujian  sistem  ini  dilibatkan tracking  object menggunakan library dari OpenCV [5]. Pengujian ini memakai cara  merekam  gambar  lingkaran  merah  pada  kertas  yang dihadapkan  lurus  dengan  kamera,  lalu  robot  mulai  dijalankan lurus.  Hasil  video  kemudian  diolah  untuk  men- tracking lingkaran merah tersebut apakah bergerak sedikit atau bergerak banyak.
Gambar 5 Membership Function Error
Gambar 6 Membership Function Delta Error
Gambar 7 Diagram Alir Program Utama Mikro kontroler
Tahap pertama dalam tracking ini adalah menggunakan filter warna  yang  berdasarkan  HSV  ( Hue  Saturation  Value ).  Pada pengujian  ini  akan  memberi  filter  warna  merah  berdasarkan range hue warna  merah  yaitu  dari  nilai  160-179  dan  warna oranye  0-10.  Kemudian  kedua  nilai  ini  akan  digabungkan dengan  fungsi addWeighted .  Tahap  kedua  adalah  menandai bentuk  warna-warna  merah  dalam  video  yaitu  dengan  fungsi findCountour .  Lalu  tahap  ketiga  adalah  mencari  nilai  luasan kontur merah terbesar yang nantinya akan dipilih sebagai objek yang  diamati  menggunakan  fungsi contourArea .  Selanjutnya kontur  tersebut  diberi  garis  kotak  di  sekelilingnya  dengan fungsi boundingRect , tahap terakhir yaitu mencari titik tengah berdasarkan garis kotak tersebut. Nilai titik tengah inilah yang nantinya  akan  diamati  dan  dibuat  grafik,  seberapa  besar pergeseran objek lingkaran merah tersebut.

## III. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Sensor Gyroscope
Pada  bagian  ini  akan  diketahui  seberapa  besar  nilai offset karena drifting yang terjadi pada masing masing sumbu sensor gyroscope pertama dan kedua.
Gambar 9 Offset Sumbu X Sensor Gyroscope Pertama
Gambar 11 Offset Sumbu Y Sensor Gyroscope Pertama
Dari pengujian selama 30 detik dapat diketahui nilai rata-rata offset untuk gyroscope pertama  sumbu  X  adalah  -1.1 derajat/detik.  Dari  pengujian  selama  30  detik  dapat  diketahui nilai  rata-rata offset untuk gyroscope kedua  sumbu  X  adalah 1.92  derajat  per  detik.  Dari  pengujian  selama  30  detik  dapat diketahui nilai rata-rata offset untuk gyroscope pertama sumbu Y adalah 0.7 derajat per detik. Dari pengujian selama 30 detik dapat  diketahui  nilai  rata-rata offset untuk gyroscope kedua sumbu Y adalah 1.1 derajat per detik.
Gambar 13 Offset Sumbu Z Sensor Gyroscope Pertama
Gambar 14 Offset Sumbu Z Sensor Gyroscope Kedua
Dari pengujian selama 30 detik dapat diketahui nilai rata-rata offset untuk gyroscope pertama sumbu Z adalah -1.4 derajat per detik. Dari pengujian selama 30 detik dapat diketahui nilai rata- rata offset untuk gyroscope kedua sumbu Z adalah 0.55 derajat per detik.
B. Pengujian Kestabilan Sistem dengan Guncangan Terukur
Dari  pengujian  selama  1500  milidetik  dapat  terlihat  pada grafik  bahwa  ketika  diberi  guncangan  pada  sumbu  X,  dapat diketahui standar deviasi untuk metode pertama adalah sebesar 20.51. Dari grafik juga terlihat bahwa respon sistem memiliki overshoot dan settling  time yang  besar.  Sementara  ketika menggunakan metode kedua, standar deviasinya adalah 18.80.
-1,5 -1 -0,5 0 0 1,89 3,78 5,67 7,56 9,45 11,34 13,23 15,12 17,01 18 ,89 20,79 22,67 24,56 26,45 28,34 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) X axis gyro 1 0 1 2 3 0 1,79 3,57 5,35 7,14 8,92 10,71 12,49 14,28 16,06 17,85 19,63 21,41 23 ,2 24,98 26,77 28,55 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) X axis gyro 2 0 0,5 1 1,5 0 1,79 3,57 5,35 7,14 8,92 10,71 12,49 14,28 16,06 17,85 19,63 21,41 23,2 24,98 26,77 28,55 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) Y axis gyro 1
0 0,5 1 1,5 0 1,79 3,57 5,35 7,14 8,92 10,71 12,49 14,28 16,06 17,85 19,63 21,41 23,2 24 ,98 26,77 28,55
Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) Y axis gyro 2 -2 -1 0 0 1,79 3,57 5,35 7,14 8,92 10,71 12,49 14,28 16,06 17,85 19,63 21,41 23,2 24,98 26,77 28 ,55 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) Z axis gyro 1 0 0,5 1 0 1,79 3,57 5,35 7,14 8,92 10,71 12,49 14,28 16,06 17,85 19,63 21,41 23,2 24 ,98 26,77 28,55 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (detik) Z axis gyro 2 Gambar 10 Offset Sumbu X Sensor Gyroscope Kedua
Gambar 12 Offset Sumbu Y Sensor Gyroscope Kedua
Dari  grafik  juga  terlihat  bahwa overshoot settling  time yang besar pada metode pertama dapat dihilangkan.

## Gambar 16 Respon Sistem Sumbu X dengan Metode Kedua
Ketika  diberi  guncangan  pada  sumbu  Y,  dapat  diketahui standar  deviasi  untuk  metode  pertama  adalah  sebesar  45.42. Dari  grafik  juga  terlihat  bahwa  respon  sistem  memiliki overshoot yang besar. Sementara ketika menggunakan metode kedua, standar deviasinya adalah 43.82. Dari grafik juga terlihat bahwa overshoot yang  terjadi  pada  metode  pertama  dapat dihilangkan.
Ketika  diberi  guncangan  pada  sumbu  Z,  dapat  diketahui standar  deviasi  untuk  metode  pertama  adalah  sebesar  25.16. Dari  grafik  juga  terlihat  bahwa  respon  sistem  memiliki overshoot yang besar. Sementara ketika menggunakan metode kedua, standar deviasinya adalah 16.01. Dari grafik juga terlihat bahwa overshoot yang  terjadi  pada  metode  pertama  dapat dihilangkan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pada  sistem  dengan kontroler Fuzzy ini, overshoot sistem  dan settling  time yang besar  masih  terjadi  jika  dibandingkan  dengan kontroler PID ketika sama-sama menggunakan satu sensor gyroscope [6].
-100 0 100 200 6 104 202 300 396 493 590 688 786 883 980 1080 1178 1281 1385 1488 Ke ce p atan S u d u t ( o /s ) Waktu (milidetik) Respon Sistem Metode Pertama Sumbu X ( Roll ) Guncangan Sumbu X Keadaan Kamera Sumbu X -100 0 100 200 300 6 99 191 283 374 466 559 651 742 834 927 1019 1113 1206 1303 1402 1500 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (milidetik) Respon Sistem Metode Kedua Sumbu X ( Roll ) Guncangan Sumbu X Keadaan Kamera Sumbu X -200 -100 0 100 200 300 6 105 202 297 393 487 580 675 773 869 967 1067 1163 1257 1352 1447 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (milidetik) Respon Sistem Metode Pertama Sumbu Y ( Pitch ) Guncangan Sumbu Y Keadaan Kamera Sumbu Y
-200 0 200 400 6 105 202 297 393 487 580 675 773 869 967 1067 1163 1257 1352 1447 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu (milidetik) Respon Sistem Metode Kedua Sumbu Y ( Pitch ) Guncangan Sumbu Y Keadaan Kamera Sumbu Y -50 0 50 100 150 200 250 6 104 202 301 399 496 593 691 788 885 983 1081 1182 1285 1387 1488 Ke ce pa tan Sud ut ( o /s) Waktu  (milidetik) Respon Sistem Metode Pertama Sumbu Z ( Yaw ) Guncangan Sumbu Z Keadaan Kamera Sumbu Z -100 0 100 200 300 6 104 202 301 399 496 593 691 788 885 983 1081 1182 1285 1387 1488
Ke ce pa tan
Sud ut ( o /s) Waktu (milidetik) Respon Sistem Metode Kedua Sumbu Z ( Yaw ) Guncangan Sumbu Z
Keadaan Kamera Sumbu Z
Gambar 15 Respon Sistem Sumbu X dengan Metode Pertama
Gambar 17 Respon Sistem Sumbu Y dengan Metode Pertama
Gambar 18 Respon Sistem Sumbu Y dengan Metode Kedua
Gambar 19 Respon Sistem Sumbu Z dengan Metode Pertama

## C. Pengujian Kestabilan Sistem pada Lapangan
Pada  bagian  ini  akan  diketahui  seberapa  besar  pergeseran suatu objek warna terhadap pergerakan mobile robot . Pengujian tanpa  menggunakan  sistem  dilakukan  dengan  cara  menjepit masing-masing  motor  pada frame menggunakan  penjepit kertas.  Hasil  yang  disertakan  adalah  titik  pusat  objek  berupa nilai pixel x dan y dalam video selama 1.5 detik.
Dari  data  yang  disajikan  pada  grafik  di  atas,  sistem  mampu meredam  namun  tidak  cukup  baik.  Ketika  tanpa  kontrol perbedaan letak titik tengah objek pada sumbu x dan y memiliki perbedaan  lebih  dari  100 pixel ,  Hasil  ketika  tanpa  kontrol, standar deviasi pixel sumbu x adalah 40.57 dan sumbu y adalah 32.95. Sementara ketika dengan kontrol, perbedaan pixel tidak terlalu  jauh,  sekitar  20 pixel .  Ketika  dengan  menggunakan metode  pertama,  standar  deviasi pixel sumbu  x  adalah  24.73 dan  sumbu  y  adalah  21.73.  Sementara  ketika  dengan menggunakan  metode  kedua,  standar  deviasi pixel sumbu  x adalah  16.70  dan  sumbu  y  adalah  22.44.  Dari  nilai  standar deviasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  kedua  lebih  stabil daripada metode pertama.

## IV. KESIMPULAN
Dari  seluruh  nilai  standar  deviasi  yang  didapatkan  pada pengujian, dapat disimpulkan bahwa metode kedua lebih stabil daripada  metode  pertama  karena  nilai  standar  deviasi  metode kedua  lebih  kecil  1.71  s.d.  9.15  daripada  metode  pertama. Selisih standar deviasi pada pengujian perekaman video antara tanpa kontrol dan menggunakan metode pertama adalah 15.84 untuk pixel x, dan 11.22 untuk pixel y, dan selisih antara tanpa kontrol  dan  menggunakan  metode  kedua  adalah  23.87  untuk pixel x,  dan  10.55  untuk pixel y.  Dapat  disimpulkan  bahwa sistem  yang  dibuat  ini  dengan kontroler Fuzzy ini, overshoot sistem  dan settling  time yang  besar  masih  terjadi  jika dibandingkan  dengan kontroler PID  ketika  sama-sama menggunakan satu sensor gyroscope .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Shobakh,  M.  Nur.,  “Pengembangan  Robot  Pengikut  Garis  Berbasis Mikro kontroler Sebagai  Meja  Pengantar  Makanan  Otomatis”,  ITS Surabaya, 2012.
[2] Datasheet MPU-6050 “MPU-6000 and MPU-6050 product specification”, August 2013.
[3] Jannus Maurits Nainggolan, “Logika Fuzzy ( Fuzzy Logic ): Teori dan Penerapan Pada Sistem Daya (Kajian Pengaruh Induksi   Medan Magnet)”,   <URL:  http://
member.unila.ac.id/~ftelektro/lab/ltpe/dokumen/ Fuzzy %20Logic%20Pa per.doc> 23 Mei 2016.
[4] <URL:  http://k12008.widyagama.ac.id/ ai/diktatpdf/ Logika_ Fuzzy .pdf> 23 Mei 2016. [5] R. Laganiere , “Opencv 2 Computer Vision App Cookbook”, [Packt] Publishing, Birmingham, 2011
[6] Jodit  Sulistyo,  “Desain  dan  Implementasi  Gimbal  Menggunakan Brushless Motor untuk Stabilisator Posisi Kamera”, ITS Surabaya, 2014.
0 200 400 600 0 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 1200 1320 1440 P o si si p ixe l Waktu (milidetik) Tanpa Kontrol pixel x tanpa kontrol pixel y tanpa kontrol 0 200 400 600 0 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 1200 1320 1440 P o si si p ixe l Waktu (milidetik) Metode Pertama pixel x metode pertama pixel y metode pertama
0 200 400 600 0 120 240 360 480 600 720 840 960 1080 1200 1320 1440 P o si si p ixe l Waktu (milidetik) Metode Kedua pixel x metode kedua pixel y metode kedua
Gambar 18 Pengolahan Citra Menggunakan Open CV
Gambar 19 Posisi perubahan pixel objek yang diamati tanpa menggunakan kontrol
Gambar 20 Posisi perubahan pixel objek yang diamati dengan menggunakan metode pertama
Gambar 21 Posisi perubahan pixel objek yang diamati dengan menggunakan metode kedua