## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS
Louise 1 , Yohana Susanthi 2 , Muliady 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Bandung 1 1822030@eng.maranatha.edu, 2 yohana.susanthi@eng.maranatha.edu,
3 muliady@eng.maranatha.edu

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  memungkinkan  pekerjaan  manusia  digantikan  oleh robot  sehingga  dapat  memberikan  hasil  lebih  konsisten  dan  diharapkan  meminimalisir kesalahan yang terjadi.  Dengan  menggunakan robot turtlebot 2  dan  sensor  RP  LiDAR yang dikontrol  dengan  ROS  sebagai framework komunikasi  antar  proses,  telah  dirancang  dan direalisasikan  robot  yang  dapat  melakukan mapping , localization , path  planning ,  navigasi, serta obstacle avoidance untuk  mengantarkan  makanan  di  restoran. Mapping dan localization dapat  dicapai  dengan  menggunakan  algoritma  SLAM  dengan  metoda gmapping dan amcl . Algoritma path  planning menggunakan  algoritma Djikstra untuk  menghasilkan  jalur  yang paling  pendek  untuk  mencapai  tujuan.  Robot  dapat  bernavigasi  sesuai  jalur  tersebut sehingga  dapat  terwujud  robot  pengantar  makanan  yang  otonom.  Realisasi  dari perancangan  sistem  ini  menghasilkan  robot  yang  dapat  mengantarkan  makanan  ke  meja tujuan  dan  kembali  lagi  ke  dapur  secara  otomatis  dengan  waktu  rata-rata  untuk  meja terdekat 51 detik dan untuk meja yang terjauh 124 detik dengan tingkat keberhasilan antara 60%  sampai  dengan  100%.  Pada  proses  navigasi,  robot  dapat  menghindari  halangan- halangan yang terdeteksi oleh sensor RP LiDAR dan tidak terdapat perbedaan waktu yang berarti.
Kata kunci: turtlebot , RP LiDAR, ROS, SLAM, path planning

## Abstract
In this modern era, more and more human jobs can be replaced by robots. One of the many robots developed is a robot to deliver food at restaurants. By using the turtlebot2 robot and RP LiDAR sensor controlled by ROS as a communication framework between processes, a robot  that  can  perform  mapping,  localization,  path  planning,  navigation  and  obstacle avoidance  has  been  designed  and  realized  to  deliver  foods  in  restaurants.  Mapping  and localization  are  achieved  using  the  SLAM  algorithm  with  gmapping  and  amcl  methods. Path planning algorithm will be based on Djikstra algorithm to result in the shortest path to reach the destination. Robot will navigate according to the path to result in an autonomous food delivery robot. The realized robot can deliver food to the destination table and back to the kitchen automatically with an average time of 51 seconds for the nearest table and 124 seconds for the farthest table with a success rate between 60% to 100%. The robot can avoid obstacles detected by the RP LiDAR sensor and there is no significant time difference.
Keywords: turtlebot, RP LiDAR, ROS, SLAM, path planning

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128

## 1. Pendahuluan
Layanan  atau  servis  adalah  sebuah  tindakan  yang  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan  atau  keinginan  orang  lain.  Pelayanan  yang  optimal  tidak  hanya  memenuhi kebutuhan  dan  keinginan  tersebut,  tetapi  juga  memberikan  sebuah  kepuasan  kepada orang  yang  dilayani.  Terdapat  beberapa  jenis  pelayanan  yang  dapat  dilakukan,  yaitu: layanan dengan lisan, layanan dengan tulisan, dan layanan dengan perbuatan [1].
Pelayan  adalah  karyawan  restoran  yang  memiliki  tujuan  dan  tanggung  jawab memberikan  pelayanan  akan  kebutuhan  makan  dan  minum.  Contoh  pelayanan  yang dilakukan  di  restoran  ini  merupakan  layanan  yang  dilakukan  dengan  perbuatan. Meskipun  menghidangkan  makanan  dan  minuman  merupakan  pekerjaan  utama  dari pelayan, servis yang diberikan pelayan harus membuat tamu merasa puas dan memiliki keinginan untuk kembali [2].
Robot adalah sebuah sistem yang dapat melakukan  pekerjaan yang berulang secara terus-menerus  dengan  hasil  keluaran  yang  stabil.  Dengan  perkembangan  teknologi, terdapat  banyak  jenis  robot  yang  dapat  melakukan  pekerjaan-pekerjaan  sederhana, seperti  mengangkat  barang,  hingga  pekerjaan-pekerjaan  kompleks,  seperti  membantu operasi  medis.  Salah  satu  jenis  robot  adalah service robots ,  yang  dapat  memberikan layanan dengan tingkat sosial dan emosional yang rendah [3].
Dengan  menggunakan  robot turtlebot berbasis Yujin  Kobuki dan  sensor  RP  LiDAR dapat dirancang dan direalisasikan sistem robot pengantar makanan. Sensor RP LiDAR merupakan  sensor  2D  yang  menggunakan  laser  untuk  mendeteksi  benda-benda disekitarnya.  Perancangan  sistem  menggunakan  ROS  sebagai framework komunikasi antar  proses.  Sistem  terbagi  atas  beberapa  proses,  yaitu: mapping , localization , path planning ,  navigasi,  dan obstacle  avoidance .  Proses mapping dan localization akan  dicapai dengan  menggunakan  algoritma  SLAM  ( Simultaneous  Localization  and  Mapping ).  Proses mapping akan  menangkap  kondisi  di  lingkungan  sekitar  robot  dan  menyimpan  hasil deteksi  tersebut  dalam  bentuk  peta. Localization dan path  planning ,  yang  menggunakan algoritma Djikstra digunakan untuk menghasilkan jalur untuk mencapai titik tujuan [4]. Robot  dapat  bernavigasi  sesuai  dengan  jalur  yang  dihasilkan  dengan  fitur obstacle avoidance untuk menghindari halangan-halangan pada proses navigasi. Proses-proses ini akan menghasilkan robot pengantar makanan yang otonom.

## 2. Kajian Pustaka
Beberapa penelitian mengenai mapping dan navigasi menggunakan ROS dan turtlebot telah dilakukan. Diantaranya adalah gmapping yang menggunakan laser scanner dan ROS pada turtlebot [4].  Penelitian  tersebut  menggunakan  sensor  LiDAR  (SICK  TIM571)  yang terpasang  pada  robot turtlebot3 untuk  melakukan mapping dengan  algoritma SLAM gmapping .   Data dari sensor dihubungkan ke SBC Odroid XU4 dan diproses lebih lanjut oleh  ROS  pada  proses  pemetaan.  Penelitian  lainnya  adalah  mengenai  algoritma path planning dan  navigasi  pada  robot  otonom  [5].  Pada  penelitian  ini  digunakan  simulasi turtlebot3 dengan  fitur  ROS  Gazebo.  Sensor  LiDAR  digunakan  untuk  membantu  pada sistem navigasi dan obstacle avoidance dengan penambahan sensor IMU untuk melakukan tracking pada  posisi  dan  orientasi  robot  untuk  menghasilkan  navigasi  yang  akurat. Dengan  menggunakan  sensor  LiDAR  dan  sensor  IMU  serta  pemetaan  dari  ruang simulasi pada lingkungan Gazebo, dapat dilakukan navigasi dengan menggunakan ROS. Penggunaan ROS sangat menguntungkan dikarenakan sistem node yang memungkinkan

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS
setiap node untuk  bersifat  independen  yang  berarti  penambahan node baru  tidak  akan mengganggu node yang  sedang  berjalan.  Selain  itu,  dapat  digunakan  pemrograman dengan  bahasa  C++  atau  python  untuk  pengontrolan  robot  menggunakan  ROS.  Pada penelitian  [6]  dibahas  mengenai path  planning pada  peta  yang  dibangun  berdasarkan pada  algoritma  SLAM.  Pada  penelitian  ini  digunakan gmapping sebagai  teknik mapping . Gmapping menggunakan partikel SLAM yang didapatkan dari data laser dari sensor  dan data posisi serta orientasi ( pose ) dari robot. Localization pada penelitian ini menggunakan metoda  amcl  atau adaptive monte carlo localization sebagai  algoritma  untuk  mengestimasi posisi  dan  orientasi  robot.  Dengan  menggunakan particle  sample yang  diletakkan  di seluruh  atau  sebagian  peta  setelah  dilakukan  estimasi,  akan  dilakukan  deteksi  pada lingkungan  di  sekitar  robot  dan  sistem  akan  mencari  kemiripan  lingkungan  sekitar dengan  lingkungan  pada  peta  untuk  menentukan  posisi  dan  orientasi.  Jumlah  partikel yang  lebih  banyak  akan  menghasilkan  estimasi  posisi  dan  orientasi  yang  lebih  akurat. Pada  bagian path  planning digunakan  algoritma  Djikstra  yang  akan  memberikan  jalur dengan cost terendah pada peta yang dibagi menjadi cell dengan nilai cost pada setiap cell yang  berbeda,  tergantung  pada  ada atau  tidak  adanya  halangan  di  sekitar cell tersebut. Jalur dengan cost terendah pada umumnya merupakan jalur terpendek yang bebas dari halangan.  Pada  penelitian  ini  dihasilkan  peta  yang  dapat  menunjukkan  bagian  dengan halangan, bagian tanpa halangan, dan bagian yang tidak diketahui serta hasil jalur dari path planning .  Jalur  yang  dihasilkan  dioptimisasi  dengan  menggunakan k-Order  Markov Optimization (KOMO) untuk menghasilkan jalur yang lebih mulus tanpa belokan tajam.
Pada  penelitian  [11]  dibahas  mengenai  navigasi  dari intelligent  robot  bobac yang berbasis  ROS  dan  sensor  LiDAR.  Proses  mapping  menggunakan  algoritma  SLAM  dan navigasi  robot  menggunakan  algoritma  A*  dan  DWA.  Pengujian path  planning , local obstacle  avoidance dan  navigasi  robot  dilakukan  menggunakan  simulasi  di  lingkungan Gazebo. Dalam penelitian tersebut robot mampu melakukan proses mapping dan navigasi walaupun masih terdapat beberapa kekurangan.
Sedangkan pada penelitian [15] membahas perancangan sistem mapping dan navigasi untuk  robot  banyak  (3  robot)  berbasis  ROS  dan  SLAM  yang  juga  dilakukan menggunakan simulasi Gazebo.  Selanjutnya penelitian [12] dan [13] membahas tentang navigasi otonom robot menggunakan ROS, algoritma SLAM dan algoritma path planning . Algoritma  SLAM  diimplementasikan  menggunakan GMapping Tool .  Sedangkan  robot yang  digunakan  adalah turtlebot yang  disimulasikan  di  lingkungan  Gazebo.  Dalam penelitian  tersebut  robot  dapat  mencapai  navigasi  yang  presisi  melalui  pengembangan software dan beberapa analisa.
Terdapat pula penelitian yang dilakukan secara riil seperti pada penelitian [14] yang membahas robot yang dapat bergerak secara otonom menggunakan ROS dan algoritma SLAM.  Robot  yang  digunakan  adalah tracked  mobile  robot .  Pengujian  robot  dilakukan pada  ruang  koridor  berbentuk  huruf  L.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  ROS platform sangat  mempermudah  pengembangan  robot  dan  SLAM  dapat  dengan  mudah direalisasikan  pada  ROS  untuk  menghasilkan  pergerakan  robot  secara  otonom. Kemudian  pada  penelitian  [16]  melakukan  perancangan  sistem mapping dan  lokalisasi menggunakan  metode  SLAM.  Robot  yang  digunakan  adalah  jenis omnidirectional yang dilengkapi  dengan  sensor  LiDAR.  Pengujian  dilakukan  di  dalam    gedung  dan  hasil mapping dan localization sudah optimal walaupun terdapat sedikit kendala karena kondisi lingkungan  terdapat  kaca  yang  membiaskan  cahaya  laser  dari  sensor  LiDAR  sehingga mempengaruhi  saat  pembuatan  peta  global.  Penelitian  lainnya  [17]  juga  membahas tentang pengujian metoda SLAM dan menerapkan algoritma Gmapping pada robot 2 roda
differential drive untuk mendapatkan informasi peta halangan sekitar robot menggunakan simulasi 3D secara real time di simulator Gazebo yang langsung terhubung dengan robot.

## 3. Metode Penelitian
Sistem  robot  pengantar  makanan  berbasis  ROS  dirancang  dengan  menggunakan sensor  RP  LiDAR  dan  robot turtlebot2 berbasis Yujin  Kobuki .  Pengontrolan  sistem dilakukan dengan menggunakan ROS sebagai framework komunikasi antar proses. Sistem dirancang  untuk  melakukan mapping ruangan.  Dengan  menggunakan  hasil mapping , dilakukan localization dan path planning untuk menghasilkan jalur yang dapat digunakan pada  navigasi  dari  dapur  menuju  ke  meja  tujuan  di  restoran.  Selama  proses  navigasi, robot  dapat  menghindari  halangan-halangan  dengan  menggunakan  algoritma obstacle avoidance [5].

## 3.1.   Diagram Blok Sistem
Gambar  1  memperlihatkan  diagram  blok  dari  sistem  robot  pengantar  makanan. Sistem robot pengantar makanan berbasis ROS terdiri dari sensor, perangkat kontrol, dan aktuator. Sensor yang digunakan pada sistem adalah sensor RP LiDAR yang merupakan sensor 2D yang dapat melakukan scanning 360° dengan menggunakan laser inframerah. Sensor  ini  mengadopsi  prinsip laser  triangulation dengan  menggunakan  kamera  yang menangkap  sinar  inframerah  yang  dipantulkan  ke  objek  di  depan  sensor,  dan  waktu pantul  sinar  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara  sensor  dengan  objek  atau halangan  [7].  Perangkat  kontrol  pada  sistem  terbagi  menjadi  dua,  yaitu:  laptop  yang terinstalasi  ROS  dan controller pada  basis turtlebot .  ROS  adalah framework robotik  yang bersifat gratis dan dapat digunakan untuk komunikasi antar proses pada sebuah sistem. Sistem yang memproses data dari sensor dan mengontrol aktuator memerlukan beberapa proses  sehingga  digunakan  ROS  [8]. Controller pada  robot  digunakan  untuk mengaktifkan dan mengontrol aktuator yaitu motor kiri dan motor kanan robot turtlebot [9].  Gambar  2  memperlihatkan  hasil  akhir  robot,  terdiri  atas turtlebot yang  terpasang mounting  kit untuk  meletakkan  sensor  RP  LiDAR  dan  laptop  yang  telah  terinstalasi sistem  ROS  sebagai  pengendali  proses.  Pada  tingkat  pertama,  yaitu  di  atas  robot, terdapat  laptop  yang  digunakan  untuk  memberikan  masukan  nomor  meja  tujuan  dan juga tombol  yang dapat digunakan  untuk  memerintahan  robot  kembali ke dapur. Pada tingkat  kedua  diletakkan  sensor  RP  LiDAR.  Tingkat  kedua  memiliki  ketinggian  yang tidak  terlalu  besar  untuk  menghindari  adanya  sentuhan  pada  sensor  yang  sedang berputar.  Tingkat  paling  atas  menjadi  tempat  untuk  meletakkan  makanan  yang  akan diantar.

## Gambar 2. Hasil akhir robot

## 3.2.   Diagram Alir Sistem
Diagram alir pada sistem robot pengantar makanan dapat dibagi menjadi dua, yaitu: diagram  alir  pada  proses mapping dan  diagram  alir  pada  proses  navigasi  atau  proses pengantaran makanan.
Sensor RP LiDAR Robot turtlebot Laptop yang terinstalasi ROS

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
Diagram  alir  proses mapping ditampilkan  pada  Gambar  3.  Pada diagram  alir  proses mapping ,  terdapat  dua  masukan  yaitu laser  scan dari  sensor  RP  LiDAR  dan  robot teleop yang digunakan untuk mengontrol pergerakan robot.
Masukan laser scan RP LiDAR akan ditampilkan dan peta yang dihasilkan akan terus diperbarui  dengan  hasil laser  scan yang  baru.  Deteksi  dari  sensor  akan  berbeda dikarenakan perubahan lingkungan akibat pergerakan dari masukan robot teleop . Proses akan  terus  berulang  hingga  terdapat  masukan  untuk  melakukan save  file . File yang dihasilkan  akan  berupa  .pgm  dan  .yaml.  Tipe  file  .pgm  menyimpan  peta  dalam  bentuk gambar  sedangkan  tipe  file  .yaml  merupakan  program  yang  digunakan  untuk memanggil data peta pada aplikasi visualisasi untuk proses localization dan navigasi.
Gambar 4. Diagram alir proses pengantaran makanan

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS
Louise, Yohana Susanthi, Muliady
Gambar  4  menampilkan  diagram  alir  pada  proses  navigasi  atau  pengantaran makanan.  Sistem  akan  dimulai  dengan  robot  yang  berada  di  posisi  awal  yang  telah dimasukkan terlebih dulu ke sistem, yaitu dapur. Sistem akan menunggu masukan yang berupa  posisi  akhir  sesuai  dengan  nomor  meja  yang  akan  dituju.  Hasil  mapping  dan hasil  pembacaan  sensor  RP  Lidar  menghasilkan  sebuah  area  dengan  nilai  path  weight kecil,  sedang  dan  besar.  Setelah  menerima  masukan,  algoritma  path  planning  akan menghasilkan jalur terpendek dari dapur  menuju meja tujuan dengan nilai  path weight terkecil, sesuai dengan prinsip kerja algoritma Djikstra, dan robot mulai bergerak. Seiring dengan berjalannya robot dan sensor RP Lidar yang terus mengirimkan hasil pembacaan baru,  sistem  path  planning  akan  menghasilkan  jalur  baru  dengan  path  weight  terkecil dan  jarak  terpendek.  Proses  ini  akan  terjadi  secara  berulang  hingga  robot mencapai tujuan.  Selama  robot  bergerak  menuju  ke  meja  tujuan,  algoritma  obstacle avoidance  akan  menyala  dan  melakukan  deteksi  di  depan  robot  untuk  memastikan bahwa tidak ada halangan.
Jika terdapat halangan, maka robot akan berhenti dan jika halangan di depan robot masih  ada,  maka  robot  akan  melakukan localization dan  algoritma path  planning akan membentuk  jalur  yang  baru  dan  robot  akan  menghindari  halangan  dengan  mengikuti jalur yang baru.
Setelah tiba di tujuan, robot akan mengeluarkan suara yang berupa konfirmasi untuk pelanggan  yaitu  nomor  meja  tujuan.  Robot  akan  menunggu  di  samping  meja  sesuai dengan  waktu  yang  telah  diatur  pada  bagian  pemrograman  dan  kemudian  akan bergerak kembali ke dapur.
3.3.   Penggunaan Library dan Package
Sistem  berbasis  ROS  menggunakan package dan library untuk  melakukan pengontrolan  sistem.  Pada library dan package terdapat launch  file yang  berisi  program untuk  mengontrol  sistem.  Beberapa launch  file yang  digunakan  adalah: turbot_bringup minimal.launch,  turbot_teleop  keyboard.launch,  turbot_slam  laser_gmapping_demo.launch, turbot_rviz nav.launch, dan turbot_slam laser_amcl_demo.launch .
3.4. Tuning Parameter
Tuning parameter  dilakukan  untuk  mencapai  navigasi  yang  optimal  dan  aman. Untuk  melakukan tuning parameter, file harus  dibuka  sebagai superuser menggunakan command  sudo ( super  user  do ).  Proses tuning parameter  dilakukan  berdasarkan  referensi “ ROS Navigation Tuning Guide ” oleh Kaiyu Zheng (2016) [10]. Beberapa tuning parameter yang dilakukan antara lain: Kecepatan dan akselerasi (Tabel 1), path planner (Tabel 2 dan Tabel 3), costmap (Tabel 4), dan amcl (Tabel 5).
Tabel 1. Tuning parameter kecepatan dan akselerasi Parameter Default Nilai Baru speed_lim_v 0.8 0.2 speed_lim_w 2.4 1.0 accel_lim_v 1.0 0.3 accel_lim_w 2.0 0.7
Parameter speed_lim adalah  parameter  kecepatan  dan  parameter accel_lim adalah parameter  akselerasi.  Variabel  v  menunjukkan  pergerakan  linier  dan  variabel  w menunjukkan  pergerakan  rotasi.  Kecepatan  diturunkan  untuk  menghindari  makanan atau  minuman  yang  tertumpah  dan  memberi  waktu  agar  sistem  dapat  memproses

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
lingkungan  sekitarnya.  Akselerasi  diturunkan  untuk  menghasilkan  pergerakan  yang lebih mulus.
Parameter berikutnya adalah parameter path planner yang terbagi menjadi global dan local path planner . Global path planner menghasilkan jalur menggunakan data dari mapping sedangkan local  path  planner menghasilkan  jalur  menggunakan  data  dari  sensor.  Pada parameter global  path  planner ,  parameter allow_unknown,  use_djikstra,  use_quadratic, use_grid_path, dan old_navfn_behavior digunakan  sesuai  dengan  pengaturan  awal  yaitu: true,  true,  true,  false, dan false. Parameter allow_unknown akan  memungkinkan  sistem untuk  menghasilkan  jalur  pada  bagian  peta  yang  belum  terdeteksi  atau  dalam  kondisi unknown . Parameter use_djikstra, use_quadratic, use_grid_path, dan old_navfn_behavior akan menentukan algoritma path planning yang diaktifkan.
Parameter  lainnya  adalah lethal_cost,  neutral_cost, dan cost_factor. Nilai cost_factor menentukan kualitas pergerakan robot saat melewati belokan. Nilai yang terlalu rendah mengakibatkan robot untuk berbelok tajam, sedangkan nilai terlalu tinggi menghasilkan terlalu banyak gerakan  yang tidak diperlukan.  Pengaruh nilai neutral_ cost dapat dilihat secara  jelas  saat  robot  harus  melewati  dua  belokan  untuk  mencapai  tujuan.  Nilai  yang terlalu  rendah  mengakibatkan  robot  yang  berbelok  tajam  sedangkan  saat  diberi  nilai yang  tinggi  robot  mencoba  untuk  mengambil  jalur  yang  mendekati  garis  lurus.  Nilai lethal_cost yang terlalu rendah mengakibatkan path yang tidak dapat dibentuk.
Tabel 2. Tuning parameter global planner Parameter Default Nilai Baru lethal_cost 253 253 neutral_cost 50 66 cost_factor 3.0 0.55
Parameter local  planner dapat  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  parameter  untuk  proses simulasi  navigasi  dan  parameter  untuk  menghasilkan  jalur.  Parameter  yang berhubungan  dengan  simulasi  navigasi  adalah: sim_time ( simulation time )  dan v_sample . Nilai sim_time menunjukkan  waktu  yang  diberikan  agar  dapat  menyimulasikan  sebuah jalur.  Nilai  yang  terlalu  besar  dapat  membebani  proses  komputasi  dan  menghasilkan jalur  yang  terlalu  panjang  sedangkan  nilai  terlalu  rendah  menghasilkan  performa terbatas dikarenakan waktu yang sedikit. Parameter v_sample terbagi menjadi dua, yaitu vx_sample dan vth_sample .  vx  menunjukkan  kecepatan  translasi  pada  sumbu  x  dan  vth adalah  kecepatan  rotasi.  Pada  umumnya,  nilai sampling pergerakan  rotasi  akan  lebih tinggi dikarenakan pergerakan rotasi lebih kompleks dibandingkan pergerakan translasi.
Tabel 3. Tuning parameter local planner Parameter Default Nilai Baru vx_sample ( samples ) 3 20 nth_sample ( samples ) 20 40
Parameter  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  jalur  adalah: path_distance_bias , goal_distance_bias ,  dan occdist_scale. Parameter path_distance_bias adalah  nilai  kemiripan local path dengan global path . Nilai yang terlalu rendah akan menghasilkan jalur yang jauh berbeda dari global path tetapi nilai terlalu tinggi dapat menurunkan kualitas dari obstacle avoidance .  Parameter  berikutnya, goal_distance_bias ,  menunjukkan  usaha  robot  untuk mencapai  tujuan  akhir.  Nilai  yang  terlalu  tinggi  akan  menghasilkan  jalur  yang  sangat berbeda  dari global  path karena  tujuan  dari  robot  hanya  mencapai goal ,  dan  nilai  yang

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS
Louise, Yohana Susanthi, Muliady
terlalu  rendah  menghasilkan  robot  yang  tidak  membentuk  jalur  baru  untuk  mencapai tujuan.  Parameter occdist_scale menunjukkan  usaha  robot  untuk  menghindari  halangan. Peningkatan nilai ini akan menghasilkan robot yang sering terjebak dan menyerah untuk mencari jalur lain. Ketiga parameter ini digunakan sesuai dengan nilai default .
Tuning parameter costmap ditujukan  untuk  menghasilkan  robot  yang  bergerak  tepat di antara dua halangan (tidak terlalu dekat ke satu halangan). Terdapat dua parameter, yaitu: inflation_radius yang mengatur radius inflasi halangan dan cost_scaling_factor yang menunjukkan cost dari  setiap cell .  Nilai  dari  parameter  ini  dapat  diubah  sesuai  dengan jarak antar halangan pada peta yang paling sering ditemukan. Nilai inflation_radius yang ditambah  akan  menutupi  lebih  banyak  daerah  antara  kedua  halangan  dan cost_scaling_factor akan  diturunkan  untuk  menghasilkan cost yang  rendah  pada  titik tengah dari kedua halangan.
Tabel 4. Tuning parameter costmap Parameter Default Nilai Baru inflation_radius (m) 0.55 1.25 cost_scaling_factor 5.0 2.8
Tuning parameter  terakhir  berhubungan  dengan  algoritma localization ,  yaitu  amcl dengan  tujuan  untuk  mengurangi offset yang  dihasilkan  oleh  hasil scanning ( real )  dan pada  peta  (simulasi). Tuning parameter  ini  dilakukan  sesuai  dengan  sensor  yang digunakan, yaitu sensor RP LiDAR.
Tabel 5. Tuning parameter amcl Parameter Default Nilai Baru laser_z_hit 0.5 0.9 laser_sigma_hit 0.2 0.1 laser_z_rand 0.5 0.5 laser_likelihood_max_dist 2.0 2.0 kld_err 0.01 0.1 kld_z 0.99 0.5 odom_alpha (1,2,3,4) 0.005 0.04

## 4. Hasil dan Analisis

## 4.1.   Pengaruh Beban Terhadap Kecepatan Robot
Pengujian  pengaruh  beban  terhadap  kecepatan  robot,  dilakukan  dengan  mengukur waktu  yang  dibutuhkan  robot  untuk  bergerak  sejauh  1  meter  dengan  beban  yang berbeda.  Beban  yang  diukur  tidak  termasuk  robot,  laptop  dan  sensor.  Digunakan  botol air  mineral  600  ml  sebagai  beban.  Percobaan  dilakukan  mulai  dari  robot  yang  tidak diberikan  beban  (0  g)  hingga  diberi  beban  sampai  dengan  8  botol  air  mineral  (4800  g) dengan  lima  kali  pengambilan  data  untuk  setiap  nilai  beban.  Didapatkan  data  seperti pada Tabel 6.
Dari data yang didapatkan, waktu yang dibutuhkan robot untuk bergerak sejauh 1 m relatif  sama  meskipun  diberikan  beban  yang  berbeda.  Dari  data  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  beban  dari  robot  (sampai  dengan  4800  g)  tidak  mempengaruhi kecepatan dari pergerakan robot.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
Tabel 6. Perbandingan beban - kecepatan Beban (g) Waktu 1 Waktu 2 Waktu 3 Waktu 4 Waktu 5 Rata-rata 0 1,59 s 1,45 s 1,49 s 1,56 s 1,56 s 1,53 s 600 1.46 s 1,57 s 1,45 s 1,56 s 1,55 s 1,52 s 1200 1,47 s 1,55 s 1,51 s 1,49 s 1,56 s 1,52 s 1800 1,50 s 1,47 s 1,60 s 1,52 s 1,54 s 1,53 s 2400 1,66 s 1,53 s 1,44 s 1,51 s 1,48 s 1,52 s 3000 1,51 s 1,50 s 1,54 s 1,59 s 1,64 s 1,56 s 3600 1,56 s 1,55 s 1,53 s 1,47 s 1,59 s 1.54 s 4200 1,55 s 1,55 s 1,52 s 1,49 s 1,50 s 1,52 s 4800 1,57 s 1,60 s 1,51 s 1,62 s 1,58 s 1,58 s 4.2.   Pengujian Mapping dan Navigasi
Pengujian mapping dan  navigasi  dilakukan  di  ruangan  yang  berisi  delapan  meja seperti terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Ruangan dengan 8 meja untuk pengujian mapping dan navigasi
Hasil mapping dan penomoran meja untuk ruangan tersebut terlihat pada Gambar 6. Pengujian navigasi dilakukan sebanyak lima kali ke setiap meja. Waktu yang dibutuhkan robot untuk bernavigasi dari dapur ke meja dan dari meja kembali ke dapur diukur, serta indikasi  suara  yang  menunjukkan  keberhasilan  navigasi.  Hasil  pengujian  navigasi  ke meja 1 hingga meja 8 ditampilkan pada Tabel 7 hingga Tabel 14.

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS Louise, Yohana Susanthi, Muliady
Tabel 7. Pengujian Navigasi (Meja 1) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (45 detik) Berhasil Berhasil (27 detik) 2 Berhasil (17 detik) Berhasil Berhasil (44 detik) 3 Berhasil (20 detik) Berhasil Berhasil (26 detik) 4 Berhasil (17 detik) Berhasil Berhasil (18 detik) 5 Berhasil (21 detik) Berhasil Berhasil (20 detik) Waktu rata-rata 24 detik - 27 detik Keberhasilan 100% 100% 100% Tabel 8. Pengujian Navigasi (Meja 2) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (28 detik) Berhasil Berhasil (33 detik) 2 Berhasil (27 detik) Berhasil Berhasil (34 detik) 3 Berhasil (46 detik) Berhasil Berhasil (45 detik) 4 Berhasil (29 detik) Berhasil Gagal ( error when rotating ) 5 Berhasil (26 detik) Berhasil Berhasil (32 detik) Waktu rata-rata 31 detik - 36 detik Keberhasilan 100% 100% 80% Tabel 9. Pengujian Navigasi (Meja 3) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (40 detik) Berhasil Berhasil (44 detik) 2 Berhasil (115 detik) Gagal Berhasil (49 detik) 3 Berhasil (39 detik) Berhasil Berhasil (43 detik) 4 Berhasil (115 detik) Gagal Berhasil (37 detik) 5 Berhasil (37 detik) Berhasil Berhasil (42 detik) Waktu rata-rata 69 detik - 43 detik Keberhasilan 100% 60% 100% Tabel 10. Pengujian Navigasi (Meja 4) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (46 detik) Berhasil Berhasil (55 detik) 2 Berhasil (48 detik) Berhasil Berhasil (53 detik) 3 Berhasil (45 detik) Berhasil Berhasil (50 detik) 4 Berhasil (47 detik) Berhasil Berhasil (53 detik) 5 Berhasil (46 detik) Berhasil Berhasil (56 detik) Waktu rata-rata 46 detik - 53 detik Keberhasilan 100% 100% 100% Tabel 11. Pengujian Navigasi (Meja 5) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (30 detik) Berhasil Berhasil (37 detik) 2 Berhasil (60 detik) Berhasil Berhasil (38 detik) 3 Berhasil (40 detik) Berhasil Gagal (tidak dapat berotasi) 4 Berhasil (30 detik) Berhasil Berhasil (45 detik) 5 Berhasil (40 detik) Berhasil Berhasil (40 detik) Waktu rata-rata 40 detik - 40 detik Keberhasilan 100% 100% 80%

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
Tabel 12. Pengujian Navigasi (Meja 6) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (110 detik) Gagal Berhasil (47 detik) 2 Berhasil (40 detik) Berhasil Berhasil (43 detik) 3 Berhasil (41 detik) Berhasil Berhasil (45 detik) 4 Gagal (menabrak meja) Gagal Gagal (tidak dapat berotasi) 5 Berhasil (45 detik) Berhasil Berhasil (44 detik) Waktu rata-rata 59 detik - 45 detik Keberhasilan 80% 60% 80% Tabel 13. Pengujian Navigasi (Meja 7) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (48 detik) Berhasil Berhasil (60 detik) 2 Berhasil (49 detik) Berhasil Berhasil (58 detik) 3 Berhasil (49 detik) Berhasil Berhasil (57 detik) 4 Berhasil (50 detik) Berhasil Berhasil (55 detik) 5 Berhasil (50 detik) Berhasil Berhasil (61 detik) Waktu rata-rata 49 detik - 58 detik Keberhasilan 100% 100% 100% Tabel 14. Pengujian Navigasi (Meja 8) Percobaan Navigasi dari dapur ke meja Suara Navigasi dari meja ke dapur 1 Berhasil (58 detik) Berhasil Berhasil (70 detik) 2 Berhasil (60 detik) Berhasil Berhasil (64 detik) 3 Berhasil (58 detik) Berhasil Berhasil (66 detik) 4 Berhasil (59 detik) Berhasil Berhasil (63 detik) 5 Berhasil (60 detik) Berhasil Berhasil (64 detik) Waktu rata-rata 59 detik - 65 detik Keberhasilan 100% 100% 100%
Dari  pengujian  yang  dilakukan,  terjadi  beberapa  kegagalan.  Kegagalan-kegagalan yang  terjadi  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  lantai  yang  tidak  rata, beberapa  benda  yang  tidak  terdeteksi,  robot  terlalu  dekat  dengan  halangan,  dan pemilihan koordinat terlalu dekat dengan meja sehingga pada beberapa percobaan robot gagal  untuk  melakukan  rotasi.  Selain  kegagalan  yang  terjadi,  beberapa  percobaan navigasi  menggunakan  waktu  yang  lebih  lama  untuk  mencapai  tujuan.  Ini  disebabkan dikarenakan sistem yang terkadang melakukan lokalisasi secara acak untuk memastikan ketepatan posisi dan orientasi robot.  Rangkuman  hasil  pengujian navigasi seluruh meja dapat dilihat pada Tabel 15. Waktu rata-rata robot bernavigasi dari dapur ke meja tujuan yang tercepat adalah ke meja 1 yaitu 24 detik dan yang terlama adalah ke meja 3 yaitu 69 detik.  Sedangkan  waktu  rata-rata  robot  bernavigasi  dari  meja  tujuan  kembali  ke  dapur yang tercepat adalah dari meja 1 yaitu 27 detik dan yang terlama adalah dari meja 8 yaitu 65 detik. Jika dihitung dari waktu round trip maka yang tercepat adalah ke meja 1 yaitu 51 detik  dan  yang  terlama  adalah  ke  meja  8  yaitu  124  detik.  Hal  ini  wajar  karena  meja  1 memiliki  jarak  yang  terdekat  dengan  dapur  dan  meja  8  adalah  yang  terjauh.  Tingkat keberhasilan robot bernavigasi berkisar antara 60% sampai dengan 100%.
Contoh  hasil  pengujian  navigasi  yang  berhasil  untuk  meja  1  sampai  8  ditunjukkan oleh Gambar 7. Garis biru menunjukkan jalur pergerakan robot dari dapur ke meja dan garis merah menunjukkan pergerakan robot dari meja ke dapur.
Gambar  8  memperlihatkan  saat  robot  sedang  melakukan  navigasi  atau  mengantar makanan ke meja 6.

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS Louise, Yohana Susanthi, Muliady
Tabel 15. Rangkuman Pengujian Navigasi Meja Tujuan Navigasi dari dapur ke meja Keberhasilan suara Navigasi dari meja ke dapur Round trip Waktu rata-rata  Keberhasilan Waktu rata-rata  Keberhasilan Meja 1 24 detik 100% 100% 27 detik 100% 51 detik Meja 2 31 detik 100% 100% 36 detik 80% 67 detik Meja 3 69 detik 100% 60% 43 detik 100% 112 detik Meja 4 46 detik 100% 100% 53 detik 100% 99 detik Meja 5 40 detik 100% 100% 40 detik 80% 80 detik Meja 6 59 detik 80% 60% 45 detik 80% 104 detik Meja 7 49 detik 100% 100% 58 detik 100% 107 detik Meja 8 59 detik 100% 100% 65 detik 100% 124 detik
Gambar 7. Contoh hasil pengujian navigasi yang berhasil untuk meja 1 sampai 8
Gambar 8. Robot sedang melakukan navigasi ke meja 6

## 4.3.   Pengujian Pengantaran Makanan dan
Obstacle Avoidance
Pada  pengujian  ini  dilakukan  simulasi  pengantaran  makanan  dengan  halangan seperti di restoran. Pengantaran makanan akan dilakukan ke meja 1, 3, 6, dan 8 sebanyak lima kali dengan halangan bergerak dan lima kali dengan halangan yang diam.
Tabel  16  hingga  Tabel  23  menampilkan  waktu  yang  diperlukan  robot  untuk mencapai  tujuan  dan  upaya  yang  dilakukan  untuk  menghindari  halangan.  Hasil pengujian  pengantaran  makanan  dengan  halangan  bergerak  dan  halangan  yang  diam untuk  meja  1,  3,  6  dan  8  jika  dibandingkan  dengan  pengujian  tanpa  halangan  dapat
Navigasi ke meja 1                       Navigasi ke meja 2                        Navigasi ke meja 3                        Navigasi ke meja 4
Navigasi ke meja 5                          Navigasi ke meja 6                        Navigasi ke meja 7                        Navigasi ke meja 8
dapur dapur
dapur dapur dapur dapur dapur dapur
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
dilihat pada Tabel 24. Dari pengujian ini terlihat bahwa tidak ada perbedaan waktu yang berarti saat robot diberikan halangan bergerak atau halangan diam. Tingkat keberhasilan robot dalam mengantar makanan baik dengan halangan maupun tanpa halangan adalah 60% sampai 100%
Tabel 16. Pengantaran makanan ke meja 1 (Halangan bergerak) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (30 detik) Berhasil (23 detik) Localization ulang 2 Berhasil (26 detik) Berhasil (22 detik) Robot melambat 3 Berhasil (48 detik) Berhasil (24 detik) Berhenti sebentar 4 Berhasil (22 detik) Berhasil (22 detik) Melambat dan berhenti 5 Berhasil (20 detik) Berhasil (20 detik) Berhenti sebentar Waktu rata-rata 29 detik 22 detik Keberhasilan 100% 100% Tabel 17. Pengantaran makanan ke meja 1 (Halangan diam) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (48 detik) Berhasil (23 detik) Berhenti dan menghindar 2 Berhasil (33 detik) Berhasil (23 detik) lokalisasi dan menghindar 3 Berhasil (54 detik) Berhasil (24 detik) menghindar 4 Berhasil (34 detik) Berhasil (23 detik) menghindar 5 Berhasil (20 detik) Gagal (menabrak halangan) menghindar Waktu rata-rata 38 detik 23 detik Keberhasilan 100% 80% Tabel 18. Pengantaran makanan ke meja 3 (Halangan bergerak) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (125 detik) Berhasil (43 detik) Localization ulang 2 Berhasil (31 detik) Berhasil (45 detik) berhenti sebentar 3 Berhasil (53 detik) Gagal (tidak dapat berotasi) Localization ulang 4 Berhasil (37 detik) Berhasil (40 detik) melambat dan berhenti 5 Berhasil (54 detik) Gagal (tidak dapat berotasi) Robot melambat Waktu rata-rata 60 detik 43 detik Keberhasilan 100% 60% Tabel 19. Pengantaran makanan ke meja 3 (Halangan diam) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (122 detik) Berhasil (39 detik) menghindar 2 Berhasil (57 detik) Berhasil (43 detik) lokalisasi dan menghindar 3 Berhasil (30 detik) Berhasil (43 detik) menghindar 4 Berhasil (40 detik) Berhasil (43 detik) menghindar 5 Gagal (menabrak) Gagal (tidak dapat berotasi) menghindar Waktu rata-rata 62 detik 42 detik Keberhasilan 80% 80% Tabel 20. Pengantaran makanan ke meja 6 (Halangan bergerak) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (40 detik) Berhasil (43 detik) robot melambat 2 Berhasil (43 detik) Berhasil (43 detik) berhenti sebentar 3 Berhasil (40 detik) Berhasil (52 detik) berhenti sebentar 4 Berhasil (45 detik) Berhasil (38 detik) menghindar 5 Berhasil (40 detik) Berhasil (42 detik) robot melambat Waktu rata-rata 42 detik 44 detik Keberhasilan 100% 100%

## Mapping dan Navigasi untuk Robot Pengantar Makanan di Restoran Berbasis ROS Louise, Yohana Susanthi, Muliady
Tabel 21. Pengantaran makanan ke meja 6 (Halangan diam) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (84 detik) Berhasil (54 detik) berhenti dan menunggu 2 Berhasil (54 detik) Berhasil (40 detik) menghindar 3 Berhasil (70 detik) Berhasil (42 detik) tertabrak tetapi berhasil sampai di meja tujuan 4 Berhasil (58 detik) Gagal (menabrak halangan) menghindar 5 Berhasil (70 detik) Berhasil (42 detik) tertabrak tetapi berhasil sampai di meja tujuan Waktu rata-rata 67 detik 45 detik Keberhasilan 100% 80% Tabel 22. Pengantaran makanan ke meja 8 (Halangan bergerak) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (84 detik) Berhasil (70 detik) robot melambat 2 Berhasil (74 detik) Berhasil (66 detik) berbelok (menghindar) 3 Berhasil (89 detik) Berhasil (64 detik) robot melambat 4 Berhasil (92 detik) Berhasil (64 detik) berbelok (menghindar) 5 Berhasil (86 detik) Gagal (gagal berotasi) berhenti dan lokalisasi Waktu rata-rata 85 detik 66 detik Keberhasilan 100% 80% Tabel 23. Pengantaran makanan ke meja 8 (Halangan diam) Percobaan Pengantaran Makanan Navigasi kembali ke dapur Obstacle Avoidance 1 Berhasil (104 detik) Berhasil (64 detik) berhenti dan menghindar 2 Berhasil (72 detik) Berhasil (68 detik) melewati halangan tepat diantara keduanya 3 Berhasil (78 detik) Berhasil (73 detik) menghindar 4 Berhasil (72 detik) Berhasil (68 detik) melewati halangan tepat diantara keduanya 5 Berhasil (78 detik) Berhasil (73 detik) menghindar Waktu rata-rata 81 detik 69 detik Keberhasilan 100% 100%
Tabel 24. Perbandingan hasil pengantaran makanan dengan dan tanpa halangan untuk meja 1, 3, 6 dan 8
Meja Tujuan Navigasi dari dapur ke meja Navigasi dari meja ke dapur Round trip Waktu rata-rata Keberhasilan Waktu rata-rata Keberhasilan Meja 1 (tanpa halangan) 24 detik 100% 27 detik 100% 51 detik Meja 1 (halangan bergerak) 29 detik 100% 22 detik 100% 51 detik Meja 1 (halangan diam) 38 detik 100% 23 detik 80% 61 detik Meja 3 (tanpa halangan) 69 detik 100% 43 detik 100% 112 detik Meja 3 (halangan bergerak) 60 detik 100% 43 detik 60% 103 detik Meja 3 (halangan diam) 62 detik 80% 42 detik 80% 104 detik Meja 6 (tanpa halangan) 59 detik 80% 45 detik 80% 104 detik Meja 6 (halangan bergerak) 42 detik 100% 44 detik 100% 86 detik Meja 6 (halangan diam) 67 detik 100% 45 detik 80% 112 detik Meja 8 (tanpa halangan) 59 detik 100% 65 detik 100% 124 detik Meja 8 (halangan bergerak) 85 detik 100% 66 detik 80% 151 detik Meja 8 (halangan diam) 81 detik 100% 69 detik 100% 150 detik
Gambar  9  memperlihatkan  saat  dilakukan  pengujian  pengantaran  makanan  dengan halangan  yang  bergerak  yaitu  orang  yang  berjalan  di  depan  robot  dan  Gambar  10 memperlihatkan  pengujian  dengan  halangan  yang  diam  berupa  benda  kotak  yang diletakkan di dekat lintasan robot.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
Gambar 9. Pengujian pengantaran makanan dengan halangan yang bergerak
Gambar 10. Pengujian pengantaran makanan dengan halangan yang diam
Berdasarkan  percobaan-percobaan  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa beberapa upaya yang dilakukan robot untuk menghindari halangan adalah: menghindar, melambat, berhenti, atau melakukan lokalisasi ulang.

## 5. Kesimpulan
Dari  pengujian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  robot turtlebot dengan sensor  RP  LiDAR  yang  dikontrol  menggunakan  ROS  dapat  melakukan mapping dan navigasi  untuk  pengantaran  makanan.  Proses mapping dipengaruhi  oleh  kemampuan komputasi dan ukuran ruangan. Ruangan yang lebih kecil memberikan beban komputasi lebih  kecil  sehingga  hasil mapping lebih  jelas.  Jalur  yang  dihasilkan  dapat  berbeda meskipun  titik  awal,  titik  akhir,  dan  kondisi  ruangan  sama.  Pada  pengujian  dengan obstacle  avoidance atau halangan , robot  dapat  bernavigasi  menuju  ke  meja  tujuan  saat diberikan  halangan  yang  bergerak  maupun  diam.  Aksi  yang  dilakukan  robot  untuk menghindari  halangan,  antara  lain:  menghindar,  melambat,  berhenti,  dan  melakukan lokalisasi  ulang.  Faktor  yang  dapat  menghambat  navigasi  robot  adalah  lantai  atau keramik yang tidak rata sehingga menghambat perputaran motor pada kecepatan rendah, beberapa  bagian  dari  benda  (meja/kursi)  yang  tidak  terdeteksi,  sistem  yang  melakukan belokan  terlalu  dekat  dengan  halangan,  dan  pemilihan  koordinat  yang  terlalu  dekat dengan meja sehingga robot gagal untuk melakukan rotasi saat akan bernavigasi kembali ke  dapur.  Waktu  rata-rata  yang  dibutuhkan  robot  untuk  mengantar  makanan  ke  meja tujuan dan kembali lagi ke dapur ( round trip ) untuk meja terdekat yaitu meja 1 adalah 51
Louise, Yohana Susanthi, Muliady
detik  dan  untuk  meja  yang  terjauh  yaitu  meja  8  adalah  124  detik.  Sedangkan  pada pengujian  dengan obstacle  avoidance, robot  dapat  melewati  halangan  dan tidak  terdapat perbedaan waktu yang berarti. Tingkat keberhasilan robot dalam mengantar makanan ke meja tujuan yaitu antara 60% sampai dengan 100%.

## Daftar Pustaka
[1] M. Paisal, “Pelaksanaan Pelayanan Karyawan PT Ant ar Lintas Sumatera Pekanbaru Ditinjau Menurut Ekonomi Islam,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, 2015.
[2]   F.  E.  AS  dan T.  M.  M.  Aktalina,  “Pentingnya Peranan  Skill  dan  Menu  Knowledge Waiter/Waiters  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  di  Food  and  Beverage  Service Departemen,” Pesona, vol. 18, no. 1, 2016.
[3]   V. N. Lu, J. Wirtz, W. H. Kunz, S. Paluch, T. Gruber, A. Martins dan P. G. Patterson, “Service  robot s,  customers  and  service  employees:  what  can  we  learn  from  the academic  literature and  where  are  the  gaps?,” Journal  of  Service  Theory  and Practice, 2020.
[4] A.  Rahman,  “Penerapan  SLAM  Gmapping  dengan  Robot  Operating  Syste m Menggunakan  Laser  Scanner  pa da  Turtlebot,” Jurnal  Rekayasa  Elektrika, vol.  16, no. 2, pp. 103-109, 2020.
[5] S. Pietrzik dan B. Chandrasekaran, “Testing Autonomous Path Planning Algorithms and  Setup  for  Robotic  Vehicle  Navigation,” IEEE  Annual  Ubiquitous  Computing, Electronics & Mobile Communication Conference (UEMCON), vol. 9, 2018.
[6] D.  Ester,  “Path  Plan ning  and  Optimization  on  SLAM- Based  Maps,”  University  of Stuttgart, Stuttgart, 2016.
[7] SLAMTEC, “RPLIDAR A2 Introduction and Datasheet”.
[8]   L. Joseph, Robot Operating System for Absolute Beginners - Robotics Programming Made Easy, Apress, 2018.
[9] Turtlebot, “What is a Turtlebot?,” Open Source Robotics Foundation, Inc.
[10] K. Zheng, “ROS Navigation Tuning Guide,” 2016.
[11] X. Yan g, “Slam and navigation of indoor robot based on ROS and lidar,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1748, no. 2, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1748/2/022038.
[12] S. Pramod Thale, M. Mangesh Prabhu, P. Vinod Thakur, and P. Kadam, “ROS based SLAM implementation for Autonomous navigation using Tur tlebot,” ITM Web Conf. , vol. 32, p. 01011, 2020, doi: 10.1051/itmconf/20203201011.
[13] A. Pajaziti and P. Avdullahu, “SLAM – Map Building and Navigation via ROS,” Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng. , vol. 2, no. 4, pp. 71 – 75, 2014, doi: 10.1039/b000000x.
[14] Z.  An,  L.  Hao,  Y.  Liu,  and  L.  Dai,  “Development  of  Mobile  Robot  SLAM  Based  on RO S,” Int.  J.  Mech.  Eng.  Robot.  Res. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  47 – 51,  2016,  doi: 10.18178/ijmerr.5.1.47-51.
[15] Z. Zheng, H. Gong, R. Duan, X. Qiu, and J. Zou, “Design of multi -robot collaborative navigation and control system based on ROS and laser SLAM,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 2284, no. 1, 2022, doi: 10.1088/1742-6596/2284/1/012008.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 111 - 128
[16] A.  A.  Fikri  and  L.  Anifah,  “Mapping  And  Localization  System  Pa da  Mobile  Robot Menggunakan Me tode SLAM Berbasis LiDAR,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 27 – 33, 2021, doi: 10.26740/jieet.v5n1.p27-33.
[17] F.  Rohman  and  W.  Harsanti,  “Analisis  Kinerja  Teknologi  Slam -  Gmapping  Untuk Robot Beroda Menggunakan Sensor Hokuyo Laser Scanner, ” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu- Ilmu Tek. , vol. 3, no. 1, pp. 67 – 72, 2018, doi: 10.51557/pt_jiit.v3i1.168.