Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 16-23, Mei 2017

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2087-5347
Tonny Suhendra 1,* , Sapta Nugraha 2 , Anton H Yunianto 3 , Alena Uperiati 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2,3 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100 * Corresponding Author: tonny@umrah.ac.id
Abstract — Planning the path is one of the most important things in the world of robotics, especially autonomous robots, to be able to move the autonomous robot requires a path that will guide the movement, or steps to be taken next, can also be spelled out as the determination of the point of coordinates to be addressed so that the robot can move to destination by taking the nearest lane and guiding the robot not to take unnecessary steps. This research uses adaptive A- star algorithm as the shortest path finding algorithm, the algorithm used is the development of A-star algorithm so that it can perform path search gradually and done repeatedly to determine every  step  that  must  be  taken  robot  in  the  future  and  this  algorithm  belongs  to  a  simple algorithm  in  a  family  heuristic  algorithm.  The  test  environment  is  built  using  Netlogo  5.3.1 Application, an agent-based application developed by Uri Wilensky at the center for Connected Learning  and  Compute-based  Modeling  at  Northwestern  University.  The  results  of  the  tests have shown that the adaptive A-star algorithm can perform the optimal shortest path search and not trapped in the optimal local conditions with a standard deviation of 0.422%. Keyword — Path planning, searching algorithm, heuristic algorithm, A-star, mobile robot
I ntisari — Perencanaan  jalur  merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  pada  dunia robotika  terutama autonomous  robot ,  untuk  dapat  bergerak  maka  robot autonomous membutuhkan  jalur  yang  akan  menuntuk  pergerakan,  atau  langkah  yang  harus  diambil selanjutnya,  bisa  juga  dibilang  sebagai  penentuan  titik  koordinat  yang  akan  dituju  sehingga robot  dapat  bergerak  sampai  ketujuan  dengan  menempuh  jalur  terdekat  dan  menuntun  robot untuk  tidak    mengambil  langkah  yang  tidak  perlu.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma adaptive A-star sebagai algoritma pencari jalur terpendek, algoritma yang digunakan merupakan pengembangan dari algoritma A-star sehingga dapat melakukan pencarian jalur secara bertahap dan  dilakukan  secar  berulang  untuk  menentukan  setiap  langkah  yang  harus  diambil  robot kedepannya dan  algoritma ini termasuk kedalam algoritma sederhana dalam keluarga heuristic algorithm. Lingkungan  pengujian  dibangun  dengan  menggunakan  Aplikasi  Netlogo  5.3.1, merupakan  aplikasi  berbasis  agen yang  dikembangkan  oleh Uri  Wilensky  di center  for Connected  Learning  and  Compute-based  Modeling  Northwestern  University. Hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  algoritma adaptive  A-star dapat melakukan  pencarian  jalur  terpendek  dengan  optimal  dan  tidak  terjebak  pada  kondisi  local optimal dengan nilai standar deviasi 0.422%. Kata kunci — Perencanaan jalur, algoritma pencari bertahap, algoritma heuristik, algoritma A- star, robot bergerak

## Simulasi Kendali Pergerakan Mobile Robot Menggunakan Algoritma A-star dalam Menentukan Jarak Terpendek
T. Suhendra dkk., Simulasi Kendali Pergerakan Mobile Robot Menggunakan Algoritma A-star Dalam Menentukan Jarak Terpendek

## I. P ENDAHULUAN
Algoritma  perencanaan  jalur  pada mobile robot berkembang  sangat  cepat,  dengan  tujuan untuk  mencapai  optimasi  pergerakan mobile robot ,  sehingga  robot  ( mobile  robot )  dapat bergerak secara autonomous dengan tujuan yang jelas dan tidak mengambil langkah-langkah yang tidak  perlu.  Robot  yang  memiliki  kemampuan mandiri  atau  bersifat autonomous atau  robot pintar (cerdas) memiliki perbedaan sifat dengan robot yang telah diprogram terlebih dahulu atau embedded [1]  (program  ditaman  pada mikrokontrol).
Pada  dasarnya  sebuah  robot  cerdas  terdiri dari  tiga  sistem  utama  yaitu  sistem  mekanik robot, sistem elektronik robot dan sistem kontrol robot yang saling bekerja sama untuk mencapai tujuan  tertentu.  Dari  ketiga  komponen  tersebut, kontrol robot merupakan hal yang paling utama menjadi  perhatian  selama  ini,  bisa  dibilang sebagai  otak  sebuah  robot.  Dibutuhkan  sebuah sebuah kontrol (otak) yang  baik  sehingga robot dapat bekerja dengan baik dan kontrol dari robot dikatakan  cerdas  jika  sistem  yang  diberikan merupakan  sistem  yang  memiliki  kemampuan mandiri  atau  memiliki  kepintaran  dalam mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi yang diterima.
Smart  system memiliki  tiga  komponen penting  :  (i)  interaktif,  kolektif,  koordinasi  dan operasi  paralel  (ii)  kemampuan  mengorganisasi diri  (iii)  kemampuan  beradaptasi  dan  memiliki sifat  fleksibel  [2],  kemampuan  tersebut  tidak dimiliki  oleh embedded  system ,  walaupun demikian  tanpa  adanya embedded  system maka smart system tidak akan terbangun. Perencanaan jalur merupakan salah satu dari beberapa proses yang digunakan untuk membangun sistem robot cerdas  ( smart  robot  system ),  penggunaan algoritma  sangat  dianjurkan  dalam  membangun sistem  cerdas,  baik  itu  penggunaan  algoritma tunggal  maupun  kombinasi  beberapa  algoritma untuk  mencapai  suatu  tujuan,  dan  salah  satu algoritma  yang  dapat  diimplementasikan  pada perencanaan jalur adalah algoritma A-star.
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  untuk menguji  keamampuan  Algoritma  yang
digunakan  pada  Perencanaan  Jalur  ( path planning ) robot bergerak, baik itu pengembangan  sebuah  algortima  dan  atau kombinasi  dua  bahkan  tiga  algoritma  sebagai perbandingan  algoritma,  mencari  yang  paling optimal.  Pergerakan  robot  pada  dasarnya dikendalikan  oleh  algoritma  yang  digunakan, semakin  baik  kemampuan  algoritma  maka pergerakan  robot  akan  semakin  baik.  Seperti yang dilakukan oleh [3] menggunakan algoritma D-star (D*)  yang telah dimodifikasi, digunakan sebagai  navigasi autonomous pada  lingkungan yang tidak dikenal.
Selain  sebagai  navigasi  algoritma  juga digunakan  untuk  efisiensi  waktu  [4] menggunakan  algoritma  A-star  (A*),  yang dimaksud  efisiensi  waktu  adalah  waktu  ketika algoritma ketika melakukan eksekusi ( running ), semakin  cepat  algoritma  melakukan  ekseskusi maka  semakin  cepat  juga  robot  mengambil keputusan  ketika  bergerak.  Proses  modifikasi algoritma  dilakukan  untuk  mengurangi  waktu proses,  dimana  hasilnya  lebih  baik  jika dibandingkan  sebelum  dimodifikasi,  mencapai 65%  dan  jalur  yang  didapat  lebih  pendek meningkat sebesr 3.4%. Melakukan perbandingan  algoritma  ACO  dan  A-star  untuk mencari  jalur  terpendek  pada  lingkungan dinamis  [5]  sehingga  diketahui  algoritma  yang lebih  optimal  dalam  mencari  jalur  terpendek, hasil  penelitian  mendapatkan  bahwa  algoritma A-star  lebih  baik  pada  lingkungan  statis, sementara  itu  untuk  lingkungan  dinamis  ACO lebih baik dengan mendapatkan jalur terpendek.
Ketika  bergerak  secara autonomous, robot membutuhkan  pemandu  biasanya  disebut sebagai navigasi,  yang  akan  memandu  robot untuk  mencapai  tujuan  tanpa  mengalami hambatan  dan  dapat  mencapai  tujuan  dengan selamat.  Navigasi  terdiri  dari  empat  bagian penting yaitu perception, localization, cognition dan path  planning [6]. Path  planning sendiri terdiri  dari  metode  klasik  ( cell  decomposition, potntial field method, subgoal network, dan road map ) serta metode heuristik  ( heuristic method ), algoritma  A*,  D*  dan  ACO  diatas  termasuk kedalam  metode heuristic ,  ada  juga neural network, fuzzy logic, dan hybrid algorithm.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 16- 23, Mei 2017
Penelitian  ini  akan  menganalisa  kinerja algoritma perencanaan jalur dalam memprediksi pergerakan  target  dengan  menggunakan algoritma  A*,  dan  menggunakan  aplikasi Netlogo sebagai  proses  simulasi.  Lingkungan yang akan digunakan bersifat statis dan dinamis, dan pola pergerakan target yang akan digunakan adalah pola gerak linier, horizontal dan diagonal.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Seperti  telah  disebutkan  sebelumnya, penelitian  ini  akan  menggunakan  Netlogo sebagai media simulasi. Simulasi dipilih karena merupakan  salah  satu  cara  yang  paling  cepat untuk mengetahui kemampuan  algoritma  yang akan  diuji  dan  juga  dapat  menghemat  biaya karena  tanpa  melakukan  pengujian  langsung. Netlogo,  adalah  aplikasi  bebas  ( free  tools ) berbasis agen,  dikembangkan oleh Uri Wilensky di center for Connected Learning and Compute- based Modeling Northwestern University.
Metode  penelitian  akan  menggunakan metode  yang  telah  dilakukan  oleh  [5]  pada penelitian-nya  yang  berjudul  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Perencanaan  Jalur Robot  Bergerak  Pada  Lingkungan  Dinamis”, metode yang digunakan adalah sebagai berikut :
A. Perencanaan Jalur Robot Bergerak
Perencanaan jalur ( path planning )
dikelompokan  menjadi  empat  bagian  utama, yaitu :
1) Rintangan  dan  target : Kelebihan menggunakan Netlogo adalah kemampuan untuk membuat sebuah agen untuk  setiap objek, pada penelitian ini terdapat tiga objek yang dianggap penting  (robot,  rintangan  dan  target).  Ketiga objek tersebut harus didifinisikan dan harus bisa berdiri sendiri, setiap informasi dari setiap agen harus  selalu  terpantau  dan  disimpan  yang nantinya  akan  digunakan  oleh  algoritma  ketika melakukan perhitungan ( running process ).
Informasi pertama yang diperlukan adalah posisi  target  dan  rintangan,  posisi  rintangan digunakan  untuk  menentukan  apakah  robot dalam  posisi  aman  selama  melakukan pergerakan,  sementara  itu  posisi  target digunakan untuk menentukan jarak antara robot dan  target,  jarak  terpendek  akan  dipilih  robot
ketika  menentukan  pergerakan.  Pada  simulasi robot,  rintangan  dan  target  akan  menempati koordinat tertentu ( patch ), yang memiliki posisi spesifik  terhadap  koordinat y dan  koordinat x [7],  kedaan  ini  dikarenakan  metode  lingkungan yang dibangun pada simulasi berbasis grid map.
Gambar 1. Diagram Alir : Perencanaan Jalur Mobile Robot
Diagram alir perencanaa jalur mobile robot seperti yang terlihat pada Gambar 1, penentuan posisi  target  dan  rintangan  harus  diketahui terlebih  dahulu,  baru  algoritma  pencarian  jalur bisa bekerja. Rintangan dan target selain bersifat statis,  juga  dapat  bergerak  secara  dinamis. Rintangan  akan  diatur  untuk  dapat  bergerak secara  horizontal  dan  vertikal.  Sementara  itu untuk target selain horizontal dan vertikal, dapat juga  bergerak  secara  sinusoidal.  Pengaturan pergerakan  sinusoidal  menggunakan  persamaan matematis, yaitu y = A sin ωT, dimana A adalah amplitudo, ω adalah  kecepatan  sudut  dan T merupakan periode getaran (waktu).
T. Suhendra dkk., Simulasi Kendali Pergerakan Mobile Robot Menggunakan Algoritma A-star Dalam Menentukan Jarak Terpendek
Setiap kali objek bergerak (robot, rintangan dan  target)  maka  titik  koordinat  keberaan-nya akan  disimpan  didalam  sebuah  variabel  yang nantinya  akan  dipanggil  oleh  algoritma  ketika dilakukan proses pencarian.
2) Pergerakan  Target  (prediksi) :  Pada penelitian  ini,  objek  yang  akan  diprediksi  pola pergerakannya  adalah  pola  pergerakan  target, prediksi  pergerakan  untuk  satu  langkah berikutnya,  sementara  itu  untuk  pergerakan rintangan  yang  dihitung  adalah  jarak  onjek rintangan  dengan  robot,  jika  jaraknya  telah mencapai  radius  tertentu  maka  algoritma  akan memerintahkan  robot  untuk  menagbil  langkah yang  diperlukan  sehingga  dapat  terhindar  dari terjadinya tabarakan.
Memprediksi posisi target akan digunakan konsep  yang  dikembangkan  oleh  [7]  pada penelitiannya,  yaitu  prediksi  posisi  untuk  satu langkah didepannya. Algoritma bisa berjalan jika informasi  posisi  target  diketahui  untuk  posisi saat  ini  dan  posisi  target  sebelumnya  (satu langkah  sebelumnya).  Persamaan  matematis yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut, persamaan (1) dan persamaan (2) :
( ) = 2  – ( ) (1)
( ) = 2  – ( ) (2)
( ) = [ ( ) ( ) ]         (3)
Perhitungan yang digunakan adalah dengan mengambil  informasi  posisi  target,  yaitu koordinat x dan y pada  lingkungan  pengujian yang  dibangun. ( ) and ( ) merupakan posisi x dan y pada langkah (n+1), satu langkah berikutnya. ( ) dan ( ) merupakan posisi x dan y pada langkah (n-1), satu langkah sebelumnya. ( ) pada  persamaan  (3) merupakaan  koordinat  hasil  perhitungan algoritma pada satu langkah selanjutnya, ketiga persamaan  diatas  (1),  (2)  dan  (3)  dapat digunakan  untuk  memprediksi  pola  pergerakan vertical,  horizontal  dan  juga  pergerakan diagonal.
3) Menghindari Rintangan : Kelebihan dari simulasi  adalah  mudahnya  mengambil  posisi spesifik  dari  masing-masing  objek  (robot, rintangan,  target),  karena  pada  simulasi  setiap
objek anak dianggap sebagai agen. Ketika posisi rintangan  diketahui  maka  algoritma  akan  mulai menghitung  apakah  masih  dalam  batas  aman atau tidak.
Ukuran yang  digunakan  menggunakan jarak  (radius),  jika  robot  masuk  dalam  radius tertentu (sudah ditetapkan) maka algoritma akan mengkondisikan keadaan aman atau tidak aman sehingga  robot  dapat  melakukan  pergerakan menghindar jika diperlukan.
Gambar 2. Diagram Alir : Algoritm Pencari A-star
4) Algoritma Pencarian Jalur : Penggunaan algoritma pada  path  planning  menjadi  hal  yang sangat  penting,  algoritma  dapat  meningkatkan kemampuan robot untuk mencapai target dengan cepat (jalur terpendek) dan aman (terhindar dari tabrakan).  Algortima  tersebut  biasanya  disebut
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 16- 23, Mei 2017
sebagai algoritma pencari (searching  algorithm) yang  merupakan  satu  kesatuan  algoritma  yang digunakan pada perencanaan jalur.
Algoritma pencari pada penelitian ini akan menggunakan  konsep  yang  dikembangkan  oleh [8], incremental  search  Adaptive  A-star . Incremental  search dikembangkan  berdasarkan pada  metode  pencariansebelumnya,  proses pencarian  kembali  (replan)  dimulai  dari  awal lagi (permulaan). Algoritma ini terbagi menjadi 2 kelas utama berdasarkan informasi heuristik :
a. Kelas  pertama,  memperbaharui  nilai heuristic  ( h-value )  pada  pencarian  saat ini  dengan  menggunakan  informasi  ( h- value )  dari  pencarian  sebelumnya, sehingga menyebabkan pencarian saat ini memiliki  lebih  banyak  informasi  dan pencarian selanjutnya akan lebih focus.
b. Kelas  kedua,  proses  memperbaharui menggunakan  konsep previous  search tree dari pencarian sebelumnya, sehingga proses  pencarian  saat  ini  tidak  perlu dilakukan dari awal.
B. Algoritma Pencari A-star
Algoritma  yang  digunakan  sebagai algoritma pencari jalur adalah algoritma berbasis A-star  (Gambar  2)  yang  telah  dikembangkan atau  dimodifikasi  sehingga  memiliki  sifat incremental  search atau  memiliki  sifat  yang menggunakan  kembali  informasi  dari  pencarian sebelumnya yang digunakan untuk meningkatkan  pencarian  saat  ini  dan  dengan sehingga dapat menemukan jalur terpendek lebih cepat dari pada algoritma konvensional biasa.
Seperti  disebutkan  sebelumnya  bahwa metode incremental  search memiliki  dua  kelas pencarian,  pada  penelitian ini akan menggunakan  kelas  pertama  pada  proses pencarian  jalur,  salah  satu  metode  yang dikembangkan  adalah  metode adaptive  A-star [8]. A* memiliki empat nilai untuk setiap node s ϵ S.
1. Heuristic value ( h-value )  h(s)  dari s memperkirakan dist* ( s, ), biaya minimal  pergerakan  dari s ke dari setiap pencarian.
2. Biaya  minimal  pergerakan  dari node posisi awaal ke s, g-value g(s).
3. Biaya  minimal  pergerakan  dari node posisi awal melalui s menuju node tujuan (target), f(s)=g(s) + h(s). 4. Parent  pointer,  parent(s)  point ke  salah satu  dari node pendahulunya s dari s,  s merupakan parent dari s pada search tree . Parent  pointer digunakan  untuk menghasilkan  jalur  setelah  pencarian selesai.
Robot  akan  selalu  mengikuti  jalur terpendek  yang  dihasilkan  oleh  algoritma pencari,  dari  posisi  saat  ini  ke  posisi  target, sampai  robot  mencapai  posisi  target.  Dua  data struktur yang dimiliki oleh algoritma A*:
1. OPEN,  merupakan  daftar  yang  berisi node yang akan dikunjungi, dimulai dari node awal  dimana  nilai g-value masih kosong  dan  juga  pada parent NULL. Proses yang dilakukan oleh algoritma A* adalah  dengan  cara  berulang  akan memindahkan node s yang memiliki nilai terkecil  pada g-value dan h-value dari daftar  OPEN  dan  dikirim  ke  daftar CLOSED.
2. Daftar  CLOSED  pada  dasarnya merupakan node yang  tadinya  ada  pada daftar OPEN.
Algoritma pencarian bertahap ( incremental search )  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  algoritma Adaptive  A-star, berbasis pembelajaran  heuristik,  untuk  setiap  pencarian memerlukan  nilai h-value yang  konsisten menuju  posisi  target,  sehingga  didapat  jalur dengan biaya minimal ( cost-minimal ),  dan nilai h ( h-value ) akan selalu diperbaharui.

## C. Lingkungan Pengujian
Pada  penelitian  ini  akan  dibangun  sebuah lingkungan  pengujian,  terdiri  dari  tiga  buah rintangan  statis  dan  4  buah  rintangan  dinamis. Statis,  menandakan  bahwa  rintangan  tersebut diam tidak bisa bergerak bertujuan menghalangi jalur  yang  dibangun  oleh  algoritma.  Rintangan dinamis,  menandakan  bahwa  rintangan  tersebut dapat  bergerak  dengan  bebas,  namun  tidak bersifat random ,  arah  bergerak  memotong  jalur yang  dihasilkan  oleh  algoritma,  dengan  tujuan
T. Suhendra dkk., Simulasi Kendali Pergerakan Mobile Robot Menggunakan Algoritma A-star Dalam Menentukan Jarak Terpendek
untuk  melihat  kemampuan  robot  ketika  ada objek  yang  mendekati  robot  atau  menghalangi jalur yang dibangun oleh algoritma.
Lingkungan simulasi yang dibangun dapat dilihat pada Gambar 3, titik biru atas merupakan target,  bergerak  dari  sebelah  kiri  menuju kekanan  dengan  pola  gerak  lurus.  Titik  kuning merupakan  robot  yang  bergerak  mendekati posisi  target,  robot  akan  bergerak  mengikuti jalur  yang  dihasilkan.  Rintangan  statis  ditandai dengan kotak persegi panjang berwarna merah (3 kotak),  sementara  itu  rintangan  dinamis merupakan  titik  merah  (bulat)  berjumlah  4 rintangan yang dapat bergerak.
Gambar 3. Pengujian Algortima Perencanaan Jalur

## D. Standar Deviasi
Hasil  pengujian  akan  diukur  dengan menggunakan  sebuah  standar  untuk  melihat selisih kesalahan ( error ) pada algoritma pencari, untuk melihat sebaran data hasil pengujian, jika sebaran data  terlalu  besar,  maka  bisa  dikatakan bahwa  algoritma  tidak  memberikan  hasil  yang konvergen  pada  solusi,  jika  semua  percobaan memberikan  hasil  nilai  sebaran  data  nol  (0) menunjukkan  bahawa  algoritma  selalu  terjebak pada  kondisi  local  optimal.  Standar  tersebut adalah  standar  deviasi,  persamaan  (4)  dan persamaan (5) yang diperoleh dari [8].
̅ = ∑ (4)
STD = ∑ ( ) (5)
Keterangan :
STD = Standar deviasi X = Jumlah data = Nilai data ke-i
̅ = Nilai mean data

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Aplikasi  simulator  Netlogo  digunakan sebagai media pengujian, dipilih karena aplikasi ini  berbasis  agen,  sehingga  setiap  objek  (robot, rintangan  dan  target)  bisa  diberikan  sifat-sifat atau  kemampuan  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya. Seri yang digunakan adalah Netlogo 5.3.1 [9]. Pengujian  dilakukan pada lingkungan kompleks  dengan  target  bergerak  dengan  pola pergerakan linier, dengan dua arah yang berbeda, yang  pertama  target  bergerak  mendekati  robot dan yang kedua target bergerak menajuhi robot, sehingga  nantinya  dapat  diketahui  kemampuan algoritma  tersebut  dalam  mencari  jalur terpendek.
Ketika  posisi  objek  (robot,  target) diketahui  maka  algoritma  pencari  (A*)  akan langsung  melakukan  pencarian,  setiap  kali melakukan  pencarian  maka  algoritma  akan memberikan  sebuah  titik  atau  koordinat  yang harus  dituju  oleh  robot  sebagai  langkah selanjutnya.  Proses  ini  akan  terus  berlanjut sampai  robot  sampai  ketujuan,  proses  ini  lah yang  disebut  sebagai  proses  pencarian incremental  search .  Sifat  target  yang  berubah posisi  setiap  saat,  sehingga  dibutuhkan  sebuah algoritma yang selalu bisa memperbaharui jalur menuju target.
Gambar 4. Pengujian Algortima Perencanaan Jalur Gambar  4,  merupakan  proses  pencarian algoritma  A*  sedang  berjalan,  tanda  kuning menandakan  banyaknya patch yang  telah ditelusuri  oleh  algoritma  pencari  dan  yang
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 16- 23, Mei 2017
berwarna hijau merupakan jalur yang dihasilkan oleh  algoritma  pencari  (A*).  Jalur  akan  selalu diperbaharui  dan  algoritma  akan  terus melakukan  pencarian,  jalur  yang  terbaik  yang akan diberikan ke robot untuk diikuti, robot akan berhenti ketika robot mencapai posisi target.
Jarak  tempuh  dan  waktu  eksekusi  akan dicatat, dan dilihat untuk mengetahui efektifitas algoritma  pencari  pada  perencanaan  jalur  robot bergerak.
Tabel 1. Hasil Uji Algoritma Pencari A* No Waktu Jarak 1 62.993   1738.4143 2 62.540   1736.223 3 63.321   1738.4143 4 63.835   1736.223 5 63.008   1738.4143 6 63.071   1738.4143 7 63.024   1738.4143 8 63.258   1738.4143 9 62.416   1736.223 10 62.572   1736.223 Total  630.038  17375.3778
Tabel  1  merupakan  hasil  uji  yang  telah dilaksanakan,  pengujian  dilakukan  sebanyak  10 kali  dan  terlihat  bahwa  tidak  terjadi  perbedaan yang  mencolok  untuk  setiap  pengujian.  Dari hasil perhitungan sebaran data hasil pengujian

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang  diperoleh  dapat disimpulkan :
1. Simulasi  pengujian  pencarian  jalur terpendek dengan menggunakan algoritma  pencari  A*  dapat  dilakukan dengan menggunakan aplikasi berbasis agen Netologo 5.3.1.
2. Algoritma A* dapat menghasilkan jalur optimal dan tidak terjebak pada kondisi local  optimal  dengan  nilai  standar deviasi 0.422%.
dengan  menggunakan  standar  deviasi didapat  nilai  0.4222  %,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa algoritma pencari (A*) yang digunakan  dapat  menghasilkan  jalur  yang
optimal  dan  tidak  terjebak  pada  kondisi  lokal optimal.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Para penulis ingin menyampaikan apresiasi yang  besar  untuk  Universitas  Maritim  Raja  Ali Haji,  khususnya  Jurusan  Teknik  Elektro  dan untuk  semua  orang  yang  membantu  tanpa pamrih
R EFERENSI
[1] Wikipedia, Sistem Benam, https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem_benam,  14 Maret 2018.
[2] Arndt M., Berns K. (2012) Mobile Robots in Smart Environments: The Current Situation. In: Levi  P.,  Zweigle  O.,  Häußermann  K.,  Eckstein B.  (eds)  Autonomous  Mobile  Systems  2012. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg.
[3]
Saranya  C  et  all.,  “Terrain  Based  D* Algorithm  for  Path  Planning”,  IFAC- PapersOnline 49-1 (20016) 178-182 [4]
Guruji,  K.  A.,  Agarwal,  H.,  Parsediya, D.K., “Time-Efficient A* Algorithm for Robott Path  Plannig”,  3 rd International  Conference  on Innovations  in  Automation  and  Mechatonics Engineering,  Procedia  Technology  23  (2016) 144-149 [5] Suhendra,  T  and  Priyambodo,  T.,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Perencanaan  Jalur Robot  Bergerak  Pada  Lingkungan  Dinamis,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. , vol. 11, no. 1, p. 21, Jan. 2017.
[6] Mac,  T.T  et  all.,  “Heuristic  Approaches in Robot Path Planning : A survey”, Robotic and Autonomous Systems 86 (2016) 13-28.
[7] Via, Y. V., “Optimasi Pencapaian Target Pada Simulasi Perencanan Jalur Robot Bergerak di  Lingkungan  Dinamis.” JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi 10.1  (2012):  15.  Web.  11 May 2015.
[8] Currel,  G.,  and  Dowman,  A.,  “Essential Mathematics  and  Statistic  for  Science  Second Edition.”  ISBN  978-0-470-69449-7,  ISBN  978- 0-470-69448-0,  by  Jon  Wiley  &  Sons,  Ltd., Publication 2009.
[9] Xiaoxun, S., “Incremental Search-based Path Planning  for  Moving  Target  Search-Proquest.” N.p., 2013.