## Sistem Kendali Hybrid Fuzzy-PID pada Kinematika Robot Berkaki 4 Menggunakan Sensor Gyroscope
La Ode Muhamad Idris 1) , Andi Kurniawan Nugroho 2) , dan Daniyah 3)
1, 2) Universitas Semarang, 3) Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Soekarno Hatta, Tlogosari Kulon, Kec. Pedurungan, Kota Semarang e-mail: laode@usm.ac.id 1) , andikn@usm.ac.id 2)

## ABSTRACT
Legged robots have attracted the attention of researchers because of their superior adaptation to complex environments compared to wheeled robots. Legged robots are divided into 2 (two) legged Humanoid robots, 4 (four) legged robots, 6 (six) legged robots, and other robots with more legs. Legged robots are robots that can be more adaptable to the terrain compared to wheeled robots in the case of their use in land exploration activities. Although functionally legged robots are more superior, legged robots have their own problems, namely motion control which is more complicated than wheeled robots, therefore the right method is needed to be implemented on the robot.. In this research discusses a 4 (four) legged robot designed in order to move using the inverse kinematic equation on the legs and the body of the robot which is integrated with the MPU6050 gyroscope  sensor based on the Hybrid  Fuzzy-PID control  system. The purpose of  this  research is to  develop  a Fuzzy-PID control system that stabilizes the setpoint position in the 4 (four) legged Robot movement system. Fuzzy PID is a combination of PID control and fuzzy logic, where PID control is used to stabilize the system and fuzzy logic is used to improve the system performance. In this research, the Fuzzy-PID control system is developed using the Mamdani (Min-Max) method. The system is later tested by observing the robot's movement response to changes in the gyroscope sensor values. The results obtained were able to get an average output error up to 0.173333% during the response test to the pitch axis of -15°, but in several tests also get the response results that have a considerable error rate is up to 27.31% during the response test to the roll axis of - 5°. From the test results of hybrid Fuzzy-PID control, it is obtained that the robot is able to make movements or responses to its stable point by giving reference to the x (roll), y (pitch) and z (yaw) axes where it can be analyzed that the response to the x (roll) and y (pitch) axes will affect the angle of the tibia and femur servo joints, while the response to the z (yaw) axis will affect the angle of the coxa joint servo.
Keywords: IMUs (Inertial Measurement Units), Gyroscope, Inverse Kinematics, Hybrid Fuzzy-PID .

## ABSTRAK
Robot  berkaki  telah  menarik  perhatian  para  peneliti  karena  adaptasinya  unggul  terhadap  lingkungan  yang  kompleks dibanding robot beroda. Robot berkaki dibagi menjadi robot Humanoid berkaki 2(dua), robot berkaki 4(empat), robot berkaki 6(enam),  dan  lainnya  yang  berkaki  lebih  banyak.  Robot  berkaki  adalah  robot  yang  lebih  adaptif  terhadap  medan  tempuh dibandingka robot beroda dalam kasus penggunaannya pada kegiatan eksplorasi daratan. Walaupun secara fungsional robot berkaki lebih unggul, robot berkaki memiliki permasalahan sendiri, yaitu kontrol gerak yang lebih kompleks dibanding robot beroda, maka dari itu dibutuhkan metode yang tepat untuk diterapkan pada robot. Pada penelitian ini membahas tentang robot berkaki 4(empat) yang dirancang untuk dapat bergerak dengan menggunakan persamaan inverse kinematic pada kaki maupun badan robot yang diintegrasikan dengan sensor gyroscope MPU6050 berbasis sistem kendali Hybrid Fuzzy-PID .Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem kontrol Fuzzy-PID untuk menstabilkan posisi setpoint pada sistem pergerakan Robot berkaki 4(empat). Fuzzy PID adalah gabungan dari kontrol PID dan logika fuzzy, dimana kontrol PID digunakan untuk menstabilkan  sistem  dan  logika  fuzzy  digunakan  untuk  memperbaiki  performa  sistem.  Pada  penelitian  ini  sistem  kontrol Fuzzy-PID dikembangkan dengan menggunakan metode Mamdani (Min-Max). Sistem ini kemudian diuji dengan mengamati respon  pergerakan  robot  terhadap  perubahan  nilai  sensor gyroscope .  Dimana  diperoleh  hasil  mampu  memperoleh rata-rata kesalahan  hasil  keluarannya  sampai  dengan  0.173333%  pada  saat  pengujian  respon  terhadap  sumbu  pitch  -15°,  namun dibeberapa  pengujian  juga  mendapa  tkan  hasil  respon  yang  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  cukup  besar  sampai  dengan 27.31% pada saat pengujian respon terhadap sumbu roll -5° . Dari hasil pengujian kendali hybrid Fuzzy-PID diperoleh hasil robot mampu melakukan pergerakan atau respon untuk menuju titik stabilnya dengan pemberian acuan terhadap sumbu x(roll), y(pitch) dan z(yaw) dimana dapat dianalisa bahwa respon terhadap sumbu x(roll) dan y(pitch) akan mempengaruhi sudut servo sendi tibia dan femur, sedangkan respon terhadap sumbu z(yaw) akan mempengaruhi sudut servo sendi coxa.
Kata Kunci : IMUs (Inertial Measurement Units), Gyroscope, Inverse Kinematics, Hybrid Fuzzy-PID .

## I. P ENDAHULUAN
obot  berkaki  telah  menarik  perhatian  para peneliti  karena  adaptasinya  unggul  terhadap lingkungan  yang  kompleks  dibanding  robot beroda. Robot berkaki dibagi menjadi robot Humanoid berkaki  2(dua),  robot  berkaki  4(empat),  robot  berkaki 6(enam), dan lainnya yang berkaki lebih banyak[1].
Robot  berkaki  adalah  robot  yang  lebih  adaptif terhadap  medan  tempuh  dibandingka  robot  beroda dalam  kasus  penggunaannya  pada  kegiatan  eksplorasi daratan.  Walaupun  secara  fungsional  robot  berkaki lebih  unggul,  robot  berkaki  memiliki  permasalahan sendiri,  yaitu  kontrol  gerak  yang  lebih  kompleks dibanding  robot  beroda,  maka  dari  itu  dibutuhkan
R
metode yang tepat untuk diterapkan pada robot[2].
Permasalahan yang sering terjadi pada robot berkaki adalah  ketika  dihadapkan  pada  permukaan  yang  tidak rata,  yang  mengakibatkan  pergerakan  robot  terhambat dikarenakan titik beban robot yang tidak seimbang[3].
Sistem  kendali  yang  memiliki  struktur  sederhana serta  mudah  didesain  dan  diaplikasikan  salah  satunya adalah  kendali  PID[4].  Hal  ini  yang  mendasari  sistem kendali  yang  banyak  digunakan  dalam  industri  adalah sistem kendali PID[4].
Logika fuzzy adalah  teknik  yang  mencoba  untuk secara  sistematis  dan  matematis  meniru  penalaran manusia  dalam  pengambilan  keputusan[5].  Logika fuzzy memungkinkan untuk mengeksploitasi pengetahuan empiris dan heuristik yang diwakili dalam aturan “if/then” dan  mentransfernya  kedalam  blok fungsi[5].
Pada penelitian ini membahas tentang robot berkaki 4(enam)  yang  dirancang  untuk  dapat  berjalan  dengan menggunakan  persamaan inverse  kinematic pada  kaki maupun badan robot yang diintegrasikan dengan sensor gyroscope  MPU6050  berbasis  sistem  kendali hybrid Fuzzy-PID.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Kinematika Robot
Dalam  ilmu  fisika  kinematika  adalah  cabang  ilmu analisis sebuah gerak benda tanpa mempersoalkan gaya atau  momen  yang  mengakibatkan  benda  tersebut bergerak[6][7].
Kinematika robot adalah studi tentang sistem gerak robot tanpa mempersoalkan gaya atau momen penyebab gerakan[8][9].  Kinematika  robot  mengacu  pada  studi analitik  tentang  gerakan  robot.  Merumuskan  model kinematika yang sesuai untuk mekanisme robot sangat penting  untuk  menganalisis  perilaku  robot.  Pada dasarnya ada dua ruang berbeda yang digunakan dalam pemodelan kinematika robot yaitu, ruang Cartesian dan ruang Quaternion .  Transformasi  antara  dua  sistem koordinat Cartesian dapat didekomposisi menjadi rotasi dan translasi[7].
Ada 2(dua) jenis kinematika yang diterapkan pada robot, yaitu Direct Kinematics/Forward Kinematics dan Inverse kinematics [7][8] . Hubungan antara forward dan inverse kinematics diilustrasikan pada gambar 1.
Gambar 1. Representasi dari forward dan inverse kinematics[7]

## B. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan  cabang  ilmu  matematika untuk memecahkan permasalahan yang nilainya samar
atau nilai yang bisa benar atas  salah secara besamaan. Model  matematika  digunakan  sebagai  pendekatan untuk  mengontrol  sistem.  Logika fuzzy adalah  cara berhitung  dengan  menggunakan  variabel  kata-kata untuk menggantikan
berhitung dalam bilangan[10],[11],[12].
Dalam fuzzy memiliki  derajat  keanggotaan  dalam rentang  nilai  0  (nol)  sampai  1  (satu)  berbeda  dengan himpunan  tegas  yang  memiliki  nilai  0  (nol)  atau  1 (satu)[10],[12].
Aturan Fuzzy If-Then atau disebut juga aturan fuzzy adalah aturan yang digunakan untuk merumuskan relasi conditional antara 2 atau lebih himpunan fuzzy [12] , [13].

## C. Kendali PID
Kendali PID merupakan sistem kendali yang terdiri dari 3 operasi kendali yaitu Proporsional, Integral, dan Derivatif  terhadap  sinyal  kesalahan  e(t),  yang didefinisikan dari perbedaan antara sinyal referensi yref dengan sinyal keluaran proses y(t), untuk membangkitkan sinyal kontrol u(t) yang memanipulasi keluaran dari proses seperti yang diinginkan[14].

## Gambar 2. Skema Sistem SISO dengan kendali PID [14].
Salah satu pengontrol yang paling banyak digunakan di  industri  modern  adalah  kontrol klasik  Proporsional, Integral dan Derivatif, PID karena mudah diimplementasikan,  hanya  membutuhkan  pengujian dasar untuk tuning gain k P , k I dan k D [4][15] . Secara  umum,  pengontrol  PID  mengambil  sinyal kesalahan  e  sebagai  input  dan  bekerja  padanya  untuk menghasilkan sinyal kontrol output u, sebagai[14]:
𝑢 = 𝑘𝑃 𝑒 + 𝑘𝐼  ∫ 𝑒 𝑑𝑡 𝑡 0 + 𝑘𝐷 𝑑𝑒 𝑑𝑡 (1)
Dimana k P , k I y k D adalah penguatan PID yang akan disetel,  dan e adalah  sinyal  kesalahan  yang didefinisikan sebagai[14]:
𝑒 = 𝑦 𝑟𝑒𝑓 − 𝑦 (2)
Bentuk PID diskrit adalah[16]:
𝑢(𝑘) = 𝑢(𝑘 − 1) + 𝑘𝑃 [𝑒(𝑘) − 𝑒(𝑘 − 1)] + 𝑘𝐼𝑒(𝑘) + 𝑘𝐷[𝑒(𝑘) − 2𝑒(𝑘 − 1) + 𝑒(𝑘 − 2)] (3)

## D. Kendali Hybrid Fuzzy-PID
Sistem Hybrid  Fuzzy-PID ini  dikembangkan  oleh OMRON’s Industrial Temperature Regulator.
Kemudian disini akan
dicoba untuk mengimplementasikannya pada sistem untuk mengendalikan  kecepatan  motor  dengan  sistem pengereman sebagai disturbance-nya[17].
Penerapan  Logika  Fuzzy  ke  berbagai  aplikasi kontrol  telah  memungkinkan  pembentukan  kontrol cerdas  (Lee  1990).  Daya  tariknya,  dari  sudut  pandang Teori  Kontrol  Proses,  terletak  pada  kenyataan  bahwa teknik  ini  memberikan  dukungan  yang  baik  untuk menerjemahkan  pengetahuan  heuristik  dari  operator yang terampil, yang dinyatakan dalam istilah linguistik, ke  dalam  algoritma  komputer.  Kontrol  Fuzzy memecahkan  masalah  nyata,  yang  sebelumnya  tidak ditangani  karena  kompleksitasnya  atau  kurangnya informasi[18].
Metode  ini  menggabungkan  teori  Fuzzy  dengan kontrol  PID  untuk  membangun  kontroler  PID  adaptif Fuzzy,  yang  mewujudkan  kontrol  sistem  yang optimal[19], [20].
Kontroler  Fuzzy-PID  bekerja  seperti  homonim klasiknya,  tetapi  variabel  masukan  dan  aksi  kontrol diberikan  dalam  istilah  linguistik.  Pengembangan analitik  pengendali  fuzzy  memungkinkan  untuk menjelaskan  pengaruh  setiap  parameter  tuning  pada respon sistem[18].
Gambar 3 Skema SISO dengan kendali Fuzzy-PID[17].

## E. Sensor Gyroscope
Gyroscope dapat  didefinisikan  secara  luas  sebagai benda  padat  yang  mampu  berputar  dengan  kecepatan sudut  tinggi  terhadap  sumbu  sesaat  yang  selalu melewati  titik  tetap.  Titik  tetap  mungkin  merupakan pusat  gravitasi  benda  padat  atau  mungkin  titik lainnya[21].
Gyroscope (juga disebut gyro) mengukur kecepatan sudut di sekitar sumbu tetap sehubungan dengan ruang inersia. Dalam empat dekade terakhir, upaya penelitian intensif telah dikhususkan untuk merancang, mengoptimalkan,  dan  membuat  berbagai  jenis  gyro yang  pada  dasarnya  didasarkan  pada  konservasi momentum  sudut.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir pengembangan  gyros  inovatif  telah  difokuskan  pada teknologi Mikro-fotonik dan Mikro-elektro- mekanik[22].
Sensor inersia, yang memungkinkan untuk mengukur  percepatan  linier  dan  kecepatan  sudut, muncul  sebagai  kelas  sensor  yang  penting  dan aplikasinya  terus  meningkat.  Mereka  pertama  kali dikembangkan untuk sistem kedirgantaraan dan militer tetapi  saat  ini  banyak  digunakan  dalam  spektrum
aplikasi  yang  luas,  seperti  otomotif,  obat-obatan, elektronik konsumen, dan sebagainya[22].
Inertial Measurement Units (IMUs) yang memungkinkan  pengukuran  percepatan  di  sepanjang tiga  sumbu  dan kecepatan  sudut  di  sekitar  tiga  sumbu yang  sama  adalah  sistem  yang  sangat  canggih  yang pengembangannya  dalam  hal  pengurangan  biaya  dan peningkatan  kinerja  dianggap  sebagai  tugas  penting bagi industri angkatan laut, pertahanan, dan kedirgantaraan . IMU berkualifikasi luar angkasa yang inovatif dengan bobot yang lebih ringan, konsumsi daya yang  rendah,  sensitivitas  tinggi,  dan  keandalan  yang baik  diperlukan  untuk  misi  luar  angkasa  baru.  Pasar IMU  di  seluruh  dunia,  yang  saat  ini  sekitar  2  miliar dolar,  diperkirakan  akan  tumbuh  secara  signifikan dalam beberapa tahun ke depan[22].
Gambar 4 Gambaran mekanik Gyrocope [21] .
Sensor  MPU6050  adalah  salah  satu  jenis  sensor  IMU yang  didalamnya  dapat  diperoleh  data  6  sumbu,  yaitu  3 sumbu  (x,  y,  dan  z)  data accelerometer dan  3  sumbu  (x,  y, dan z) data gyroscope [19] .
Gambar 5 Orientasi Sumbu Sensitivitas dan Polaritas Rotasi[23]

## III. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  merancang  robot  berkaki  4 (empat)  atau  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  Robot Quadruped dengan 3DOF (Degree of Freedome) yang mekaniknya  menggunakan  bahan  acrilic  dan  ABS, sedangkan  sistem  penggeraknya  menggunakan  motor servo Dynamixel AX-12 sebanyak 12 buah dan terdapat sistem elektronik mikrokontroller serta sensor. Sumber energy  robot  adalah  baterai  LiPo  3s  11,1  volt.  Pada robot dipasang sebuah sensor gyroscope seri MPU6050 yang  kemudian  data  sensor  tersebut  dijadikan  acuan utama  dalam  penelitian  ini,  yaitu  pengaplikasian-nya pada  sistem  pergerakan  robot  menggunakan  sistem
kendali Hybrid Fuzzy-PID .

## A. Mekanik Robot
Mekanik  pada  robot  dalam  penelitian  ini  tersusun dari beberapa bahan diantaranya adalah acrilic dan ABS yang  kemudian  diintegrasikan  dengan  sistem  gerak robot berupa motor servo Dynamixel AX-12. Gambar 6 berikut  adalah  desain  3d  dari  robot  berkaki  4(empat) dalam penelitian ini.

## Gambar 6 Desain 3D Robot Berkaki 4 (empat)

## B. Elektronik Robot
Sistem  elektronik  pada  robot  dalam  penelitian  ini meliputi  rangkaian  elektronik  sistem  mikrokontroller ESP32,  Sensor gyroscope seri  MPU6050  yang terintegrasi dengan mikrokontroller ESP32 menggunakan  jalur  komunikasi  serial  I2C  (Inter Integrated  Circuit),  kemudian  rangkaian  sistem mikrokontroller  stm32  dalam  hal  ini  menggunakan board  OpenCM9.04  yang  digunakan  untuk  mengatur motor  servo  Dynamixel  AX-12  yang  kemudian  boar OpenCM9.04 ini dikoneksikan dengan mikrokontroller ESP32  menggunakan  jalur  komunikasi  Serial  UART, selain  itu  terdapat  juga  sebuah display oled  seri SSD1306  yang  dikoneksikan  dengan  mikrokontroller ESP32 menggunakan jalur komunikasi serial I2C (Inter Integrated  Circuit)  untuk  menampilkan  informasi  dan data-data sensor robot.
Gambaran skema perancangan rangkaian elektronik pada penelitian ini seperti pada gambar 7 berikut:

## Gambar 7 Skematik Board ESP32

## C. Program Robot
Pada  perancangan  Program  yang  tertanam  pada Robot  menggunakan Software Arduino  IDE  dengan
bahasa  pemrograman  berbasis  bahasa  C/C++  yang disesuaikan dengan aturan penulisan Arduino IDE.
Terdapat  beberapa  perancangan  program  yang  pada penelitian  ini  meliputi  perancangan  pembacaan  sensor Gyroscope MPU6050,  tampilan  OLED  I2C  SH1106, komunikasi  Serial  UART,  akses  servo  dynamixel AX12, Inverse  Kinematic ,  dan  Kendali Hybrid  Fuzzy- PID.

## D. Kendali Hybrid Fuzzy – PID
Penentuan aturan fuzzy pada penelitian ini adalah:

## R : If E then if dE then U
Di  mana  himpunan  fuzzy  E  dan  dE  masing-masing adalah  input  Error  dan  dError  dan  U  adalah  output kontrol fuzzy.
Aturan fuzzy dinyatakan dalam matriks aturan seperti yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  yang  memiliki  25 aturan.  Notasi  NB  artinya  Negatif  Besar,  NK  artinya Negatif  Kecil,  ZR  artinya Zero atau  Nol,  PK  artinya Positif Kecil,  dan PB artinya Positif Besar.
Tabel 1. Matriks Aturan Keluaran Fuzzy
E NB NK ZR PK PB dE U NB NB

## NB NB NK ZR
NK NB
NB NK ZR PK ZR NB
NK ZR PK PB PK NK ZR PK PB PB PB ZR PK

## PB PB PB
Nilai  keanggotaan  sebagai  hasil  dari  operasi  2 himpunan sering dikenal dengan nama firestrength atau predikat. Ada beberapa operator dasar yang diciptakan oleh  Zadeh,  namun  operator  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah operator AND. Operator AND ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan.  -predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan [24].
Gambar 8 dan 9 berikut masing-masing menunjukan penentuan Fuzzy Set Input serta gambar 10 menunjukan Fuzzy Set Output nya:
Gambar 8. Fuzzy Set Input (Error)
Gambar 9. Fuzzy Set Input (D_Error)
Gambar 10. Fuzzy Set Output
Metode  FIS  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode MIN-MAX, menggunakan MIN pada fungsi implikasi, dan MAX pada komposisi antar fungsi implikasi. dan metode Defuzzyfikasinya menggunakan metode Centroid (Composite Moment).

## IV. HASIL PENELITIAN

## A. Sensor Gyroscope MPU6050
Pada  pengujian  awal  dilakukan  pembacaan  sensor Gyroscope  MPU6050 untuk  mengetahui  tingkat keakurantan  dari  sensor  tersebut.  Pengujian  meliputi pengujian  3  sumbu  yaitu  sumbu  x (roll) ,  sumbu  y (pitch) , dan sumbu z (yaw).
Pada sumbu x (roll) dan y (pitch) dilakukan pengujian dengan mengambil data dari beberapa derajat meliliputi data 0°, 5°, 10°, 15°, 20°, 25°, dan 30°. Sedangkan pada sumbu z (yaw) meliputi data 0°, 15°, 30°, 45° , 60°, 75°, dan 90° disetiap derajat pengujiannya. Masing-masing pengambilan data dilakukan dengan mencuplik 100 mS (mili  detik)  setiap  pengambilan  datanya,  dan  pada pengujian ini mengambil sebanyak 26 data. Gambar 9,
10, dan 11 berikut adalah grafik hasil pengujiannya:
Gambar 11. Pengujian data Roll
Gambar 12. Pengujian Data Pitch
Gambar 13. Pengujian Data Yaw
Dari  hasil  pengujian  data  sensor Gyroscope MPU6050 diperoleh  hasil  rata-rata  tingkat  kesalahan (error) pembacaan  sensor  pada  sumbu  x (roll) adalah 2,230769  %  untuk  data  5°,  1,85  %  untuk  data  10°, 4,833333% untuk data 15°, 1,105769 % untuk data 20°, 0,726154 % untuk data 25°, dan 0,687179 % untuk data 30°.  Sedangkan  pada  sumbu  y (pitch) diperoleh  3,3% untuk data 5°, 1,392308 % untuk data 10°, 1,287179 % untujk data 15°, 3,011538 % untuk data 20°, 0,718462 %  untuk  data  25°,  dan  1,038462  %  untuk  data  30°. Sementara  itu  pada  pembacaan  sensor  sumbu  z (yaw) diperoleh  hasil error sebesar  2,105128  %  untuk  data 15°, 1,660256 % untuk data 30°, 0,482051 % untuk data 45°, 0,439744 % untuk data 60°, 0,636923 % untuk data 75°, dan 0,75812 % untuk data 90°.

## B. Pengujian Inverse Kinematic
Pada  pengujian Inverse  kinematic dilakukan dengan memberikan beberapa nilai terhadap posisi robot yaitu menguji kinematik kaki (x,y, dan z) dan kinematik body (x,  y,dan  z),  pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan
beberpa  kombinasi  diantaranya  adalah  kaki(0,0,0) body (0,0,0)  sampai  dengan  kaki(10,15,20) body (10, 15,0)  seperti  pada  gambar  12,  13,  dan  14,  15,  dan  16 berikut:
Gambar 14. Pengujian Kinematik Kaki(0,0,0), Body (0,0,0)
Gambar 15.Pengujian Kinematik Kaki(5,0,0), Body (0,0,0)
Gambar 16. Pengujian Kinematik Kaki(0,10,0), Body (5,0,0)
Gambar 17. Pengujian Kinematik Kaki(5,10,0), Body (5,10,0)
Gambar 18. Pengujian Kinematik Kaki(10,15,20), Body (10,15,0)
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan memberikan  masukan  berupa  nilai  sumbu  untuk kinematik  kaki  dan  kinematik  body  (masing-masing terhadap  sumbu  x,  y,  dan  z)  diperoleh  hasil  dimana persamaan inverse kinematic dapat menghasilkan posisi atau  sudut  derajat  servo  yang  kemudian  dari  hasil perhitungan  derajat  tersebut  langsung  diberikan  ke servo.  Servo  yang  digunakan  dapat  diberikan  nilai berupa angka 0 – 300 dalam satuan derajat.

## C. Pengujian Kendali Hybrid Fuzzy – PID
Pada  pengujian  kendali Hybrid  Fuzzy  –  PID dilakukan  dengan  memberikan  beberapa  acuan  nilai target data sensor gyroscope (kemiringan bidang robot) dan  kemudian  diamati  respon  pergerakan  robot  untuk menyesuaikan terhadap target nilai tersebut. Nilai yang diberikan berupa sumbu x, y, dan z. Penentuan derajat keanggotaan pada input dibedakan antara sumbu x (roll) dan y (pitch) dengan sumbu z (yaw).
Pada  pengujian  ini  robot  diletakan  dibidang  datar dengan posisi  robot standby yang kemudian diberikan berupa gangguan terhadap sumbu x (roll) , y (pitch) , dan z (yaw). Pengambilan data pada pengujian ini dilakukan dengan sampling 10 mS.
1. Pengujian Sumbu x (roll)
Gambar 20. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Roll 10°
Gambar 21. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Roll 15°
Gambar 22. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Roll -5°
Gambar 23. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Roll -10°
Gambar 24. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Roll -15°
Berdasarkan pengujian pemberian acuan
menggunakan  sumbu x  (roll) dilakukan  dengan beberapa sudut yaitu sudut 5°, 10°, 15°, -5°, -10°, dan - 15° diperoleh hasil robot mampu bergerak menyusuaikan  acuan  dimana  terlihat  dari  grafik  yang robot mampu menuju ke nilai target.
Berdasarkan  hasil  dari  data  yang  diperoleh  dapat diketahui  rata-rata  tingkat  kesalahan (error) respon keluaran sistem kendalinya  yaitu sudut 5° adalah 2.0%, sudut 10° adalah 2.175%, sudut 15° adalah 0.683333%, sudut -5° adalah 27.31%, sudut -10° adalah 9.72%, dan sudut -15° adalah 12.98667%.
2. Pengujian Sumbu y (pitch)
Gambar 25. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch 5°
Gambar 26. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch 10°
Gambar 27. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch 15°
Gambar 28. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch -5°
Gambar 29. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch -10°
Gambar 30. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Pitch -15°
Berdasarkan pengujian pemberian acuan menggunakan  sumbu y  (pitch) dilakukan  dengan beberapa sudut yaitu sudut 5°, 10°, 15°, -5°, -10°, dan - 15° diperoleh hasil robot mampu bergerak menyusuaikan  acuan  dimana  terlihat  dari  grafik  yang robot mampu menuju ke nilai target.
Berdasarkan  hasil  dari  data  yang  diperoleh  dapat diketahui  rata-rata  tingkat  kesalahan (error) respon keluaran  sistem  kendalinya    yaitu  sudut  5°  adalah
15.51%,  sudut  10°  adalah  8.065%,  sudut  15°  adalah 0.45%, sudut -5° adalah 7.2%, sudut -10° adalah 3.29%, dan sudut -15° adalah 0.173333%.
3. Pengujian Sumbu z (yaw)
Gambar 31. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Yaw 5°
Gambar 32. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Yaw 10°
Gambar 33. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Yaw 15°
Gambar 34. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Yaw -5°
Gambar 35. Pengujian Ouput tarhadap Sumbu Yaw -15°
Berdasarkan pengujian
pemberian acuan menggunakan  sumbu z  (yaw) dilakukan  dengan beberapa sudut yaitu sudut 5°, 10°, 15°, -5°, -10°, dan - 15° diperoleh hasil robot mampu bergerak menyusuaikan  acuan  dimana  terlihat  dari  grafik  yang robot mampu menuju ke nilai target.
Berdasarkan  hasil  dari  data  yang  diperoleh  dapat diketahui  rata-rata  tingkat  kesalahan (error) respon keluaran  sistem  kendalinya    yaitu  sudut  5°  adalah 12.68%,  sudut  10°  adalah  3.315%,  sudut  15°  adalah 5.7615%,  sudut  -5°  adalah  5.41%,  sudut  -10°  adalah 4.13%, dan sudut -15° adalah 1.54667%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian gyroscope MPU6050 dapat  membaca  sudut x(roll),  y(pitch), dan z(yaw) dengan  rata-rata error pembacaan    terkecil  pada percobaan  sumbu x(roll) adalah  sudut  30°  yaitu 0,687179 % dan error pembacaan terbesar adalah sudut 15°  yaitu  4,833333%  ,    sedangkan  pada  percobaan sumbu y(pitch) error pembacaan terkecil  adalah sudut 25°  yaitu  0,718462  %  sedangkan error pembacaan terbesar  adalah  sudut  5°  yaitu  3,3%,  kemudian  pada percobaan  sumbu z(yaw)  error pembacaan  terkecil adalah  sudut  60°  yaitu  0,439744  %,  dan error pembacaan terbesar adalah sudut 15° yaitu 2,105128 %.
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan memberikan  masukan  berupa  nilai  sumbu  untuk kinematik  kaki  dan  kinematik  body  (masing-masing terhadap  sumbu  x,  y,  dan  z)  diperoleh  hasil  dimana persamaan inverse kinematic dapat menghasilkan posisi atau  sudut  derajat  servo  yang  kemudian  dari  hasil perhitungan  derajat  tersebut  langsung  diberikan  ke servo.
Dari  hasil  pengujian  kendali hybrid  Fuzzy-PID diperoleh  hasil  robot  mampu  melakukan  pergerakan atau  respon  untuk  menuju  titik  stabilnya  dengan pemberian  acuan  terhadap  sumbu x(roll),  y(pitch) dan z(yaw) dimana  dapat  dianalisa  bahwa  respon  terhadap sumbu x(roll) dan y(pitch) akan  mempengaruhi  sudut servo sendi tibia dan femur, sedangkan respon terhadap sumbu z(yaw) akan  mempengaruhi  sudut  servo  sendi coxa .
Dari  hasil  pengujian  kendali hybrid  Fuzzy-PID
diperoleh  hasil  rata-rata error keluaran  terhadap  nilai targetnya dengan nilai terkecil pada pengujian sumbu x (roll) adalah  sudut  15°  dengan  nilai  0.683333%  dan nilai  terbesarnya  adalah  pada  sudut  -5°  dengan  nilai 27.31%.  Sedangkan  pada  pengujian  sumbu y  (pitch) diperoleh  hasil  rata-rata error keluaran  terhadap  nilai targetnya  dengan nilai  terkecil  adalah  pada  sudut  -15° dengan nilai 0.173333%.  dan nilai terbesarnya adalah pada  sudut  5°  dengan  nilai  15.51%.  Pada  pengujian sumbu z (yaw) diperoleh hasil rata-rata error keluaran terhadap  nilai  targetnya  dengan  nilai  terkecil  adalah pada  sudut  -15°  dengan  nilai  1.54667%.  dan  nilai terbesarnya adalah pada sudut 5° dengan nilai 12.68%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Deng, G. Xin, G. Zhong, and M. Mistry, “Gait and trajectory  rolling  planning  and  control  of  hexapod robots for disaster rescue applications,”  Rob. Auton. Syst., vol. 95, pp. 13–24, 2017, doi: 10.1016/j.robot.2017.05.007.
[2] A. Hidayat, “Desain dan implementasi metode inverse kinematics dan sine pattern untuk kontrol gerak pada autonomous quadruped robot design and implementation  inverse  kinematics  and  sine  pattern methods  for  locomotion  control  on,”  E-Proceeding Eng., vol. 3, no. 2, pp. 2116–2123, 2016.
[3] R.  C.  Prayogo  and  A.  Triwiyatno,  “Perancangan Robot Berkaki 4 ( Quadruped ) Dengan Stabilization Algorithm  Pada  Uneven  Floor  Menggunakan  6-Dof Imu Berbasis Invers Kinematic,” Transient, vol. 7, no. 2, pp. 543–551, 2018.
[4] K.  J.  Åström  and  T.  Hägglund,  “Advanced  PID Control,” IEEE Control Syst., vol. 26, no. 1, pp. 30– 31, 2006, doi: 10.1109/MCS.2006.1580151.
[5] J. Shearer and T. Consultant, “Nonlinear Control and Decision Making,” Progr. Manag., 2007.
[6] O.  Bottema  and  B.  Toth,  “Theoretical  Kinematics.” Dover Publications; Inc., New York, 1979.
[7] S. Kucuk and Z. Bingul,  Industrial robotics: Theory, Modelling and Control - Robot Kinematics: Forward and Inverse Kinematics, no. December. 2006.
[8] P.  A.  Kumar  and  Y.  S.  Narayan,  “Design  of  a quadruped  robot  and  its  inverse  kinematics,”  Int.  J. Mech.  Prod. Eng.  Res.  Dev.,  vol.  7,  no.  4,  pp.  241– 252, 2017, doi: 10.24247/ijmperdaug201725.
[9] A.  I.  Nasrudin,  K.  Anam,  and  M.  A.  Prawira  N, “Evaluasi Inverse Kinematics untuk Robot Quadruped Menggunakan  Sensor  Accelerometer,”  J.  Rekayasa Elektr., vol. 15, no. 3, 2020, doi:
10.17529/jre.v15i3.14079.
[10] Sudradjat, “Dasar-dasar fuzzy logic (Modul Kuliah),” Fak. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam Univ. Padjajaran Bandung, vol. 1, no. 1, 2008, doi: 10.14710/medstat.1.1.43-51.
[11] V. Novák, I. Perfilieva, and J. Močkoř, Mathematical Principles of Fuzzy Logic, no. December 2014. 1999. doi: 10.1007/978-1-4615-5217-8.
[12] H.  Nasution,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro, vol.  4,  no.  2,  pp.  4–8,  2012,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article/vie
w/512
[13] Sri Kusumadewi, “Atificial Intelligence,” Artif. Intell. (Teknik dan Apl., 2003.
[14] Marialena Vagia, Pid Controller Design Approaches – Theory  ,  Tuning  And  Application.  Rijeka:  InTech,
2012. [Online]. Available: www.intechopen.com
[15] P. J. Escamilla-Ambrosio and N. Mort, “Auto-tuning of fuzzy PID controllers,” IFAC Proc. Vol., vol. 35, no. 1, pp. 169–174, 2002, doi: 10.3182/20020721-6- es-1901.00681.
[16] A. Visioli, Practical PID Control, no. 9781846285851. 2006. doi: 10.1007/1-84628-586-0_3.
[17] S.  Masmachofari,  “Sistem  Kendali  Hybrid  PID- Logika  Fuzzy  Pada  Pengaturan  Kecepatan  Motor DC,” Makara, Teknol., vol. Vol. 8, no. 1, pp. 25–34,
2004.
[18] M.  Santos,  S.  Dormido,  and  J.  M.  D.  La  Cruz,  “M. Santos",”  Fuzzy-PID Control. vs. Fuzzy-PI Control.,
no. 34, pp. 1598–1604, 1996.
[19] J.  Zhang,  L.  Guo,  S.  Wei,  Y.  Song,  and  Y.  Zhang, “Study of Kalman filtering algorithm and fuzzy PID controller  for  the  Coriolis  acceleration  tester,” Chinese  Control  Conf.  CCC,  vol.  2016-Augus,  pp.
3782–3786, 2016,
doi: 10.1109/ChiCC.2016.7553943.
[20] M. H. Chiang, L. W. Lee, and H. H. Liu, “Adaptive fuzzy  controller  with  self-tuning  fuzzy  sliding-mode compensation  for  position  control  of  an  electro- hydraulic  displacement-controlled  system,”  J.  Intell. Fuzzy  Syst.,  vol.  26,  no.  2,  pp.  815–830,  2014,  doi: 10.3233/IFS-130773.
[21] F.  G.  Becker  et  al.,  The  Gyroscope  -  Theory  and Applications, vol. 7, no. 1. 1958.
[22] C.  C.  M.  N.  Armenise,  Advances  in  Gyroscope Technology. 2010.
[23] NvenSense,  MPU-6000  and  MPU-6050  Product Specification Revision  3.4, vol. 33, no. 1. 2013. doi: 10.1093/fs/XXXIII.1.1.
[24] Yulmaini,  “PENGGUNAAN  METODE  FUZZY
INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM
PEMILIHAN
PEMINATAN
MAHASISWA UNTUK  TUGAS  AKHIR,”  J.  Inform.  Darmajaya, vol. 15, no. 1, pp. 10–23, 2015.