## Analisis Kinerja Perilaku Mobile Robot Penghindar Halangan dengan Fungsi Keanggotaan Non Linear pada Kendali Logika Fuzzy Sugeno
Kanda Januar Miraswan Faculty of Computer Science
Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia kandajm@ilkom.unsri.ac.id Meylani Utari
Faculty of Computer Science Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia meylani.utari@gmail.com
Abstract— Mobile  robot  banyak  diaplikasikan  pada berbagai  aspek  kehidupan.  Navigasi  robot  merupakan  salah satu sistem yang mampu melakukan navigasi yang terdiri dari aktivitas  pergerakan  seperti  menghindari  halangan  (obstacle avoidance).  Navigasi  robot  mencakup  berbagai  aktivitas  yang saling  terkait  seperti  aktuasi,  persepsi  dan  eksplorasi. Penentuan  navigasi  yang  baik  menjadikan  robot  dapat melakukan  eksplorasi  yang  bebas  dari  tabrakan  dengan penghalang  atau  robot  lain.  Penelitian  ini  dikembangkan dengan  menggunakan  metode  kendali  logika  Fuzzy  dengan fungsi  keanggotaan  non  linear,  karena  metode  logika  Fuzzy memiliki  kemampuan  untuk  lebih  merepresentasikan  dunia nyata. Penelitian ini menghasilkan perancangan model kendali logika  Fuzzy  dan  kemudian  diterapkan  pada  suatu  aplikasi perangkat  lunak  yang  dapat  mengendalikan  robot  hingga sukses  menghindari  halangan  dengan  baik  dalam  lingkungan virtual kompleks yang spesifik, dimana fungsi keanggotaan non linear  dapat  mengendalikan  robot  untuk  menghindari halangan  pada  lingkungan  virtual  spesifik  yang  kompleks dengan lebih smooth dan lebih baik.
Keywords— Mobile  robot,  Logika  Fuzzy,  Kendali  Logika Fuzzy, Fungsi Keanggotaan Non Linear, Fuzzy logic controller.

## I. P ENDAHULUAN
Mobile  robot banyak  diaplikasikan  pada  berbagai  aspek kehidupan. Navigasi robot merupakan salah satu sistem yang mampu  melakukan  navigasi  yang  terdiri  dari  aktivitas pergerakan  seperti  menghindari  halangan (obstacle avoidance ).  Navigasi  robot  mencakup  berbagai  aktivitas yang  saling  terkait  seperti  aktuasi,  persepsi  dan  eksplorasi. Penentuan  navigasi  yang  baik  menjadikan  robot  dapat melakukan  eksplorasi  yang  bebas  dari  tabrakan  dengan penghalang  atau  robot  lain.  Terdapat  beberapa  tantangan yang dihadapi terkait robot dengan pendekatan penghindaran hambatan.  Pertama,  diperlukan  metode  penghindaran halangan  yang  tepat  untuk  menghindari  tabrakan.  Kedua, bagaimana  untuk  menghasilkan  kendali  yang  lebih  baik sehingga  robot  dapat  menghindari  halangan  dengan  lebih smooth .
Pada  tantangan  pertama,  sensor  harus  bisa  mendeteksi dan  beradaptasi  dengan  lingkungan  sehingga  robot  tidak kebingungan  untuk  melakukan  aksi  berdasarkan  masukan banyak  sensor.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan penalaran manusia dalam penghindaran halangan yang dapat diterapkan  untuk  menghadapi  masalah  tersebut.  Pendekatan dengan  logika fuzzy ( fuzzy  logic )  dapat  memfasilitasi ini[1][2]. Logika fuzzy dimulai pada tahun 1965 dalam paper yang  disebut  " Fuzzy  Sets "  oleh  seorang  peneliti  bernama Lotfi  Zadeh.  Logika fuzzy adalah  proses  pengambilan keputusan  berdasarkan  aturan  untuk  memecahkan  masalah
pada  sistem  yang  sulit  untuk  dimodelkan,  serta  terdapat banyak ambiguitas atau ketidakjelasan antara dua nilai yang berbeda jauh (nilai tegas / crisp value ).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Logika Fuzzy
Konsep  logika fuzzy dimulai  pada  tahun  1965  dalam paper  yang  disebut  " Fuzzy Sets "  oleh  Lotfi  Zadeh.  Logika fuzzy adalah  proses  pengambilan  keputusan  berdasarkan aturan  untuk  memecahkan  masalah  pada  sistem  yang  sulit untuk  dimodelkan,  dimana  terdapat  banyak  ambiguitas  atau ketidakjelasan  antara  dua  nilai  yang  berbeda  jauh.  Logika fuzzy memungkinkan  sistem  didefinisikan  dalam  persamaan logika  dan  berasal  dari  sebuah  pemikiran  yang  dapat mengenali  dan  mengambil  keuntungan  dari  derajat  keabuan antara  dua  nilai  yang  berbeda  jauh.  Sistem  logika fuzzy terdiri  dari fuzzy subset dan  aturan fuzzy . Fuzzy subset mewakili  berbagai  himpunan  bagian  dari  masukan  dan keluaran  variabel.  Aturan fuzzy menghubungkan  variabel masukan  menjadi  variabel  keluaran  melalui subset .  Sistem ini  dapat  memproses  dengan  cepat  dan  efisien  pada  suatu himpunan aturan fuzzy . Logika fuzzy melibatkan fuzzifikasi, fuzzy inference , dan defuzzifikasi.
Proses  fuzzifikasi  mengkonversi  nilai  masukan crisp ke nilai fuzzy . Fuzzy inference bertugas  untuk  menarik kesimpulan  dari  basis  pengetahuan  yang  telah  ada.  Proses defuzzifikasi  mengubah  tindakan  kendali fuzzy ke  tindakan kendali crisp .

## B. Himpunan Fuzzy
Pada  teori  himpunan  klasik,  sebuah  himpunan,  C,terdiri atas  elemen,  x ∊ U , dimana  nilai  keanggotaaan  pada  C dijelaskan berdasarkan karakteristik, atau fungsi keanggotaan.
µ C ( x ): U →{0, 1} (1)
Dimana  U  adalah  semesta  pembicaraan,  sekumpulan elemen  yang  dapat  berupa  nilai  kontinu  atau  diskrit.Fungsi keanggotaan  µ C ( x )  menyiratkan  bahwa  unsur  x  adalah anggota dari himpunan (µ C ( x ) = 1)  atau (µ C ( x ) = 0). Dalam teori  himpuan fuzzy ,  sebuah  himpunan fuzzy ,  F,  dijabarkan dalam fungsi keanggotaan
µF(x): U →[0, 1] (2)
dimana  elemen, x ∊ U , memiliki  derajat  fungsi  keangotaan pada F dengan nilai antara 0 hingga 1.

## C. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Linear dan Non Linear
Setiap  elemen  di  semesta  pembicaraan  adalah  anggota dari  himpunan fuzzy .  Fungsi  yang  berhubungan  pada  setiap elemen  x  dari  semesta  pembicaraan  ini  disebut  fungsi keanggotaan  μ  (x).  Fungsi  keanggotaan  dapat  didefinisikan sebagai  fungsi  yang  mengambil  berbagai  bentuk  yang ditentukan  oleh  perancang  sistem fuzzy .  Bentuk  fungsi keanggotaan  linear  yang  umum  digunakan  adalah  segitiga, dan  trapesium.  Bentuk  fungsi  keanggotaan  non  linear  yang umum  digunakan  adalah  kurva  pertumbuhan,  kurva penyusutan  dan  kurva  lonceng.  Kurva  pertumbuhan  dan penyusutan  merupakan  kurva  S  atau  sigmoid  yang berhubungan  dengan  kenaikan  dan  penurunan  permukaan secara tak linear.

## D. Fungsi Keanggotaan Trapesium
Fungsi keanggotaan trapesium dinyatakan dengan empat parameter  a,b,c,d    dimana  a  <  b  <  c  <  d,  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Fungsi keanggotaan trapesium
Parameter  a,  b,  c,  d  menetukan  koordinat  sumbu  x  dari empat  sudut  fungsi  keanggotaan  trapesium.  µ(x)  dapat dinyatakan sebagai :
(3)

## E. Fungsi Keanggotaan Kurva Pertumbuhan dan Penyusutan
Kurva Pertumbuhan dan Penyusutan merupakan kurva S atau  sigmoid  yang  berhubungan  dengan  kenaikan  dan penurunan  permukaan  secara  tak  linear.  Kurva-S didefinisikan dengan  menggunakan 3 parameter, yaitu:  nilai keanggotaan nol (0), nilai keanggotaan lengkap (1), dan titik infleksi atau crossover (0.5) yaitu titik yang memiliki domain 50%  benar.  Kurva-S  menggunakan  3  parameter,  yaitu  nilai keanggotaan nol (α), nilai keanggotaan lengkap (γ), dan titik infeksi  atau  crossover(β)  yaitu  titik  yang  memiliki  domain 50% benar.
Kurva-S  untuk  Pertumbuhan  akan  bergerak  dari  sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0) ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1) ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Kurva Pertumbuhan
Fungsi keanggotaan pada kurva Pertumbuhan adalah :
(4)
Kurva-S untuk Penyusutanakan bergerak dari sisi  paling kiri  (nilai  keanggotaan  =  1)  ke  sisi  paling  kanan  (nilai keanggotaan = 0) ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Kurva Penyusutan
Fungsi keanggotaan pada kurva Penyusutan adalah :
(5)

## F. Pengendali dengan Logika Fuzzy (Fuzzy logic controller / FLC)
Pengendali  berbasis  logika fuzzy adalah  sistem  kendali pakar diberikan aturan-aturan tertentu.Pengolahan informasi yang uncertain yang menggunakan aturan yang berdasarkan common-sense dan  menggunakan  pernyataan-pernyataan natural language merupakan dasar untuk pengendali dengan logika fuzzy .  Seperti  yang  dinyatakan  oleh  Lee[5][6], pengendali  dengan  logika fuzzy menyediakan  cara  untuk mengubah strategi kendali linguistik berdasarkan pengetahuan  para  pakar  menjadi  strategi  kontrol  otomatis ditunjukkan pada Gambar 4.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  dua  jenis  fungsi keanggotaan,  yaitu  fungsi  keanggotaan  linear  dan  fungsi keanggotaan non linear, dimana pada akhir percobaan akan dilakukan  analisis  perbandingan  kinerja  antar  kedua  fungsi keanggotaan, ditunjukkan pada Gambar 5.
Start Robot Input Sensor Jarak Fuzzy Logic Control Input Sensor Posisi Deteksi Halangan pada Lingkungan tidak tidak ya ya Output Kecepatan dan Sudut Output Kecepatan dan Sudut Non Linear Linear Fuzzy Logic Control Output Kecepatan Penuh dan Maju Lurus ke Depan Gunakan Fungsi Keanggotaan Non Linear? Kendali mobile robot Kendali mobile robot
Gambar 5. Struktur kendali Fuzzy logic controller

## IV. D ESAIN F UNGSI I NPUT DAN O UTPUT PADA R OBOT P ENGHINDAR H ALANGAN
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  desain  fungsi input dan output pada  kendali  robot,  desain  fungsi keanggotaan input dan output ,  serta  desain FLC rule berdasarkan perilaku robot penghindar halangan.
Input dari FLC yang  dibangun  adalah  jarak  sensor sedangkan output dari FLC yang dibangun adalah kecepatan robot dan navigasi arah perbelokan robot.

## A. Desain Fungsi Keanggotaan Input FLC
Input dari FLC yang  dibangun  terdiri  dari  tiga  sensor jarak pendekteksi halangan, yaitu sensor yang diletakkan di kiri  robot,  di  depan  robot  dan  di  kanan  robot.  Linguistik yang digunakan dalam ketiga sensor jarak adalah dekat dan jauh ,  dimana  jarak  maksimun  yang  bisa  dideteksi  oleh sensor adalah 40 unit pixel.
Terdapat  dua  jenis  fungsi  keanggotan  yang  digunakan pada  sistem  ini,  yaitu  fungsi  keanggotaan  linear  dan  non
linear.  Fungsi  keanggotaan  x  atau  μ(x)  untuk  setiap linguistik dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan sensor linear
Gambar 7. Fungsi keanggotaan sensor non linear

## B. Desain Rule FLC Penghindar Halangan
Desain rule dalam FLC menentukan  hasil  perilaku  dari output robot  berdasarkan input yang  diterima  oleh  robot. Pada  penelitian  ini, rule yang  digunakan  pada FLC dapat dilihat pada Tabel 1
TABEL I. R ULE YANG DIGUNAKAN PADA FLC Input Sensor Output Kiri Tengah Kanan Kecepatan Belokan Dekat Dekat Dekat Lambat Kiri Dekat Dekat Jauh Lambat Kanan Dekat Jauh Dekat Lambat Kanan Dekat Jauh Jauh Sedang Kanan Jauh Dekat Dekat Sedang Kiri Jauh Dekat Jauh Sedang Kanan Jauh Jauh Dekat Lambat Kiri Jauh Jauh Jauh Cepat Lurus

## C. Desain Output FLC
Output dari FLC menggunakan  metode  inferensi Sugeno,  dimana  linguistic  dibentuk  sebagai singleton dan digunakan  bobot  untuk  setiap  linguistiknya.  Bobot  yang digunakan pada output kecepatan adalah sebagai berikut:
Lambat = 1 Sedang = 4 Cepat = 5
Bobot  yang  digunakan  untuk output perbelokan  adalah sebagai berikut:
Belok Kiri = -15 o Lurus = 0 o Belok Kanan = 15 o

## V. I MPLEMENTASI D AN H ASIL
Hasil  penelitian  ini  berupa  perangkat  lunak  simulasi untuk  mensimulasikan  robot  yang  dapat  menghindari rintangan pada lingkungan yang spesifik.
Hasil  kinerja  dari  kendali  penghindar  halangan  adalah berupa surface ,  lintasan  gerak  robot,  serta output kecepatan dan  perbelokan  robot.  Sebagai  robot  yang  disimulasikan  di lingkungannya,  dilakukan  perbandingan  kinerja  antara FLC yang  menggunakan  fungsi  keanggotaan  linear  dengan FLC yang menggunakan fungsi keanggotaan  non linear.

## A. Output Surface dari FLC
Kinerja Surface didapatkan  berdasarkan output surface untuk  kendali FLC ,  dengan  memplot  dua  variabel input terhadap satu variabel output .
Plotting input jarak  terhadap output kecepatan  untuk fungsi  keanggotaan  linear  ditunjukkan  pada  Gambar  8  dan untuk  fungsi  keanggotaan  non  linear  ditunjukkan  pada Gambar 9.
Gambar 8. Surface dari input sensor jarak terhadap output kecepatan untuk fungsi keanggotaan linear
Gambar 9. Surface dari input sensor jarak terhadap output kecepatan untuk fungsi keanggotaan non linear
Plotting input jarak  terhadap output perbelokan  robot untuk  fungsi  keanggotaan  linear  ditunjukkan  pada  Gambar 10  dan  untuk  fungsi  keanggotaan  non  linear  ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 10. Surface  dari input sensor  jarak  terhadap output perbelokan robot untuk fungsi keanggotaan linear
Gambar 11. Surface  dari input sensor  jarak  terhadap output perbelokan robot untuk fungsi keanggotaan non linear
Berdasarkan  hasil surface untuk  fungsi  keanggotaan linear  dan  non  linear,  dapat  dilihat  bahwa  kinerja output surface untuk  fungsi  keanggotaan  non  linear  lebih  dinamis dibandingkan  dengan  fungsi  keanggotaan  non  linear.  Hasil output  surface yang  lebih  dinamis  dapat  menghasilkan pergerakan robot yang lebih smooth .

## B. Pengujian Simulasi Robot Menghindari Halangan
Simulasi  dilakukan  dengan  mengatur  robot  menghadap arah  tertentu  dengan  beberapa  halangan  yang  sudah ditetapkan  sebelumnya.  Robot  kemudian  dijalankan  selama beberapa  waktu  tertentu,  untuk  selanjutnya  dapat  dilihat kinerja  robot  dalam  menghindari  halangan  yang  ada  di lingkungan  tersebut.  Kondisi  akhir  simulasi  robot  dengan fungsi keanggotaan ditunjukkan pada Gambar 12.
Dari  hasil  akhir  kedua  simulasi  didapatkan  hasil  bahwa robot  tersebut  mampu  untuk  menghindari  halangan  dengan baik.  Pada  hasil  akhir  simulasi  dengan  fungsi  keanggotaan non  linear,  robot  tersebut  melaju  lebih  jauh  jika dibandingkan  terhadap  hasil  akhir  simulasi  robot  dengan fungsi  keanggotaan  linear,  walaupun  kedua  simulasi dijalankan  dengan  durasi  yang  sama.  Berdasarkan perbandingan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kinerja robot  dengan  fungsi  keanggotaan  non  linear  dapat  berjalan lebih cepat dan lebih baik dalam menghindari halangan, jika dibandingkan  dengan  kinerja  robot  dengan  fungsi keanggotaan linear.

## C. Pengujian Kinerja Output Kendali FLC
Pada bagian ini dilakukan evaluasi output kecepatan dan perbelokan  kemudi  dari  kontrol FLC dengan  fungsi keanggotaan  linear  dan  kontrol FLC dengan  fungsi keanggotaan  non  linear.  Data  kecepatan  dan  perbelokan dihasilkan  dengan  mencatat output untuk  setiap  langkah pada  dua  simulasi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Hasil pengujian output kecepatan pada simulasi ditunjukkan pada Gambar  13.  Sedangkan  hasil  pengujian output perbelokan pada simulasi ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 13. Grafik output kecepatan dari simulasi
Gambar 14. Grafik output perbelokan dari simulasi
Pada  Gambar  13  dapat  dilihat  untuk output kecepatan dengan kendali fungsi keanggotaan non linear, menghasilkan nilai  penurunan  kecepatan  yang  lebih  baik  dalam menghindari  halangan,  jika  dibandingkan  dengan  kendali fungsi keanggotaan linear.
Pada  Gambar  14  dapat  dilihat  untuk output perbelokan dengan kendali fungsi keanggotaan non linear, menghasilkan nilai  perbelokan  derajat  arah  yang  lebih  tinggi  untuk berbelok  kanan  maupun  berbelok  kiri  dalam  menghindari halangan,  jika  dibandingkan  dengan  kendali  fungsi keanggotaan linear.
Dari  kedua  hasil  grafik  diatas,  kendali  dengan  fungsi keanggotaan  non  linear  menghasilkan  nilai output kendali yang  lebih  tinggi  sehingga  dapat  memberikan  respon menghidari  halangan  dengan  lebih  baik  dan  berjalan  lebih cepat  dibandingkan  dengan  kendali  fungsi  keanggotaan linear.

## VI. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan dengan menghasilkan output surface , membandingkan kinerja masing-masing kontrol berdasarkan simulasi,  serta  menganalisis  grafik output kecepatan  dan perbelokan  berdasarkan  tingkat output pada  simulasi lingkungan  tidak  terstruktur,  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
1. Hasil output surface untuk fungsi keanggotaan non linear lebih  dinamis  dibandingkan  dengan  fungsi  keanggotaan non  linear,  sehingga  dapat  menghasilkan  pergerakan robot yang lebih smooth.
2. Hasil  simulasi  dalam  lingkungan  spesifik  dengan  fungsi keanggotaan  non  linear,  robot  melaju  lebih  jauh  jika dibandingkan terhadap hasil akhir simulasi robot dengan fungsi keanggotaan linear untuk durasi waktu yang sama.
3. Kendali  dengan  fungsi  keanggotaan  non  linear menghasilkan  nilai output kecepatan  dan  perbelokan yang  lebih  tinggi  sehingga  dapat  memberikan  respon menghidari halangan dengan lebih baik dan berjalan lebih cepat  dibandingkan  dengan  kendali  fungsi  keanggotaan linear.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.G.  Voskoglou,  " Fuzzy  logic in  Human  Reasoning,"  Bulletin  of Electrical Engineering and Informatics, 2013.
[2] H.  Boubertakh,  M.  Tadjine,  and  P.  Glorennec,  "A  Simple  Goal Seeking Navigation Method for a Mobile Robot Using Human Sense, Fuzzy  logic and  Reinforcement  Learning,"  Journal  Of  Automatic Control, University Of Belgrade, pp. 23-27, 2008.
[3] J.  Harris, Fuzzy  logic Applications  in  Engineering  Science. Netherland: Springer Verlag, 2006.
[4] B.  Siciliano  and  O.  Khatib,  Springer  Handbook  of  Robotics.: Springer, 2008.
[5] C.C. Lee,  " Fuzzy logic in Control Systems : Fuzzy logic controller - Part I," IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1990.
[6] S.  Ozdemir,  O.  Kaplan,  I.  Sefa,  and  N.  Altin,  " Fuzzy PI  controlled inverter  for  grid  interactive  renewable  energy  systems,"  IET
Renewable Power Generation, 2015.
[7] C.H.  Chen,  C.C.  Wang,  Y.T.  Wang,  and  P.T.  Wang,  " Fuzzy  logic controller Design  for  Intelligent  Robots,"  Mathematical  Problems  in Engineering, 2017.
[8] G. Chen and T.T. Pham, Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy logic , and Fuzzy Control Systems. New York: CRC Press, 2001.