## Rancang Bangun Sendok Parkinson Menggunakan ESP-32 Dan Metode Complementary Filter
Devin Dimas Mahendra, Ahmad Zarkasi Fakultas Ilmu Komputer Unversitas Sriwijaya Palembang, Indonesia
Email : zarkasi98@gmail.com
Abstrak—Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  membuat rancang  bangun  alat  bantu  makan  berupa  sendok  yang  di khususkan  untuk  penderita  Parkinson.  Rancang  bangun sendok penderita Parkinson dalam penelitian ini mengunakan sensor 3-Axis gyroscope accelerometer MPU-6050, Mikrokontroler  ESP32,  dan  Motor  Servo  SG-90  untuk menstabilkan  posisi  sendok  akibat  getaran  tangan  penderita Parkinson. Data yang diperoleh dari penelitian ini adalah sensor MPU-6050 yang mendeteksi getaran tangan penderita lalu data tersebut  distabilkan  menggunakan  metode  complementary filter  yang  berfungsi  untuk  meminimalisir  Error  pada  sensor MPU-6050.
Kata  Kunci—ESP32,  complementary  filter,  MPU-6050, Parkinson, Sendok Parkinson, SG-90.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan dunia teknologi informasi dari hari ke hari semakin  bertambah  pesat.  Hampir  seluruh  aspek  kehidupan manusia  kini  tidak  terlepas  dari  pengaruh  teknologi. Teknologi dapat mempermudah seseorang dalam melakukan segala  hal,  seperti  halnya  dalam  dunia  kedokteran  dan kesehatan yang akhir-akhir ini kian berkembang. Karena atas dasar  hal  itu,  kebutuhan  akan  teknologi  robotik  yang  dapat membantu  manusia  di  dalam  bidang  kesehatan  menjadi semakin tinggi.
Penyakit  Parkinson  merupakan  penyakit  yang  paling umum, terutama pada lanjut usia. Penyakit Parkinson adalah sebuah penyakit  progresif neurodegenerative yang menyebabkan  kekurangan  kontrol  motor  progressive, kognitif,  dan  visual  visual.  Hal  itu  menunjukan  bahwa Penyakit  Parkinson  merupakan  penyakit  kedua  yang  paling sering  dijumpai  setelah  penyakit  Alzheimer  dan mempengaruhi bagian terbesar populasi dari lanjut usia. Pada tahun 2015 jumlah lansia sebanyak 20 juta berdasarkan data BPS, dan 200.000 orang diantaranya menderita Parkinson [1].
Banyak  penelitian  untuk  merancang  perangkat  bantu makan  bagi  penderita  Parkinson.  Kebanyakan  rancangan perangkat  merupakan  perangkat  yang  menggantikan  alat penyuapan makan kepada penderita.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk alat bantu penderita  Parkinson  ini  menggunakan  sensor  MPU-6050 untuk  mendeteksi  dan  merasakan  getaran  tangan  penderita. Tiga  buah  motor  stepper  SG-90  digunakan  untuk menstabilkan  posisi  sendok  makan  penderita.  Sedangkan Mikrokontroler  ESP32  digunakan  untuk  memproses keseluruhan program. Lalu penggunaan complementary filter adalah  untuk  mengurangi noise dari  hasil  keluaran  sensor MPU-6050.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  merancang  prototype  sendok Parkinson  yang  bisa  bermanfaat  untuk  penderita  Parkinson yang  telah  diimplementasikan  complementary  filter  agar pembacaan sensor lebih akurat

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Penyakit Pakirson
Penyakit  Parkinson  adalah  sebuah  kelainan  pada  sistem saraf  pusat,  yang  meliputi  sebuah  degenerasi  awal  dari beberapa  sel  saraf  pada  bagian  terdalam  dari  otak  yang dinamakan basal ganglia dan secara khusus sebuah kehilangan sel-sel  saraf  (neurons)  pada  sebuah  bagian  dari  batang  otak yang  dinamakan  substantia  nigra.  Yang  mana  sel-sel  ini membuat reaksi kimia saraf (neurochemical) untuk membuat pesan  agar  dapat  mengkooridnasikan  gerakan  yang  normal. Beberapa gejala umum pada penderita Parkinson antara lain tremor / bergetar pada jari, jempol,  tangan, dagu atau bibir, tulisan  tangan  mengecil,  kehilangan  indra  penciuman, gangguan  tidur,  kesulitan/gangguan  dalam  bergerak  atau berjalan, sembelit, suara menjadi lebih kecil [1].
Insiden penyakit Parkinson di Amerika Serikat sekitar 1 juta  orang  pada  tahun  2010  sedangkan  diseluruh  dunia penderita mencapai 5 juta orang. Kebanyakan individu yang mengalami  penyakit  Parkinson  berusia  lebih  dari  60  tahun. Penyakit Parkinson terjadi pada sekitar 1% individu berusia 60 tahun dan sekitar 4% pada orang yang berusia 80 tahun. Karena harapan hidup secara keseluruhan meningkat, jumlah orang  dengan  penyakit  Parkinson  akan  meningkat  di  masa depan  [2].  Tingkat  keparahan  penderita  penyakit  Parkinson dapat dibagi menjadi 5, berikut merupakan tingkatannya [2] :
 Stadium 1
Dalam  tahap  ini,  penderita  hanya  mengalami  gangguan ringan  di  satu  sisi  tubuh  seperti  lengan  atau  kaki. Terkadang,  satu  sisi  wajah  juga  bisa  terkena  gejalanya, sangat mirip dengan gejala stroke. Bedanya, gangguan ini sangat ringan dan hampir tidak terasa. Contoh, seseorang ternyata  tidak  mengayunkan  tangan  kirinya  secara maksimal saat berjalan. Atau kaki kanan yang cenderung lebih lemas.
 Stadium 2
Beberapa bulan atau tahun kemudian, penderita sindrom Parkinson bisa berlanjut ke stadium 2. Gejala yang tadinya hanya  terasa  di  satu  sisi  tubuh  mulai  terasa  di  sisi pasangannya.  Selain  itu,  dalam  tahap  ini  penderita bergerak  dengan  lebih  kaku  dan  lambat.  Terkadang, volume suara bisa berubah drastis dari keras menjadi pelan dan tak terdengar. Hal lain yang bisa dilihat pada tahap ini
adalah postur tubuh yang cenderung membungkuk. Meski demikian,  tidak  semua  gejala  dalam  stadium  2  sindrom Parkinson ini terlihat dengan jelas.
 Stadium 3
Pada  stadium  3,  penderita  semakin  kehilangan keseimbangan.  Hal  yang  paling  berbahaya  dari  sindrom Parkinson  stadium  3  adalah  mereka  tak  bisa mengantisipasi saat akan terjatuh. Meski demikian, orang yang  berada  di  fase  ini  masih  bisa  beraktivitas  secara mandiri. Contohnya saat berpakaian, membersihkan diri, makan, dan aktivitas lainnya.
 Stadium 4 Transisi  dari  tahap  3  ke  tahap  4  ditandai  dengan ketidakmampuan orang tersebut untuk beraktivitas secara mandiri. Memang penderitanya bisa berdiri dan berjalan sendiri, namun tidak seleluasa itu untuk aktivitas lainnya. Di  tahap  ini,  penderita  sindrom  Parkinson  sangat membutuhkan  bantuan  orang  lain  dan  tidak  bisa ditinggalkan seorang diri.
 Stadium 5 Di stadium paling tinggi sindrom Parkinson, penderitanya tidak lagi bisa berdiri atau berjalan tanpa alat bantu. Selain itu, tremor yang dirasakan juga semakin parah.

## B. ESP32
ESP32  adalah  Mikrokontroler  yang  dikenalkan  oleh Espressif  System  dan  berfungsi  untuk  menampung  dan memproses  semua  port  dan  ic  sehingga  bisa  mengontrol driver  sehingga  port  atau  device  yang  terhubung  ke Mikrokontroler  tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik. Mikrokontroler  ini  juga  memiliki  kemampuan  untuk terhubung  dengan  internet  melalui  jaringan  wireless  tanpa tambahan  board  lagi  karena  sudah  tersedia  modul  Wi-Fi dalam  chip  sehingga  sangat  mendukung  untuk  membuat sistem aplikasi Internet of Things [3].
ESP32  dikenalkan  oleh  Espressif  System  yang merupakan  penerus  dari  Mikrokontroler  ESP8266. Mikrokontroler  ESP32  memiliki  keunggulan  yaitu  sistem berbiaya rendah, dan juga berdaya rendah dengan modul Wi- Fi  yang  terintegrasi  dengan  chip  Mikrokontroler  serta memiliki bluetooth dengan mode ganda dan fitur hemat daya menjadikannya  lebih  fleksibel.  ESP32  kompatibel  dengan perangkat  seluler  dan  aplikasi  IoT  (Internet  of  Things). Mikrokontroler ini dapat digunakan sebagai  sistem  mandiri yang  lengkap  atau  dapat  dioperasikan  sebagai  perangkat pendukung Mikrokontroler host [4].

## C. Sensor MPU-6050
MPU-6050  adalah  chip  IC  inverse  yang  didalamnya terdapat  sensor Accelerometer dan  Gyroscope  yang sudah terintergrasi.    Accelerometer  digunakan    untuk    mengukur percepatan,  percepatan  gerakan  dan  juga  percepatan gravitasi. Accelerometer sering digunakan untuk menghitung sudut  kemiringan,  dan  hanya    dapat    melakukan    dengan nyata ketika  statis  dan  tidak  bergerak. Untuk mendapatkan sudut  akurat  kemiringan, sering dikombinasikan dengan satu atau lebih  gyro  dan  kombinasi  data  yang digunakan  untuk menghitung    sudut.  Gyroscope    adalah    perangkat    untuk
mengukur    atau    mempertahankan  orientasi,    yang berlandaskan    pada  prinsip-prinsip  momentum  sudut. Mikrokontroler  ATmega128 merupakan  salah  satu  varian dari  Mikrokontroler  AVR    8-bit.  Beberapa    fitur  yang dimiliki  adalah  memiliki  beberapa memori  yang  bersifat non-volatile,    yaitu  128Kbytes    of    In-System    Self- Programmable    Flash    program    memory  (128Kbytes memory    flash    untuk  pemrograman),    write/erase    cycles: 10.000    Flash/    100.000    EEPROM  (program  dalam Mikrokontroler dapat diisi dan dihapus berulang kali sampai 10.000  kali  untuk  flash  memori  atau  100.000  kali  untuk penyimpanan  program/data  di EEPROM) [5].

## D. Motor Servo
Motor  Servo  adalah  sebuah  perangkat  sebagai  aktuator putar (motor) yang dirancang dengan sistem kontrol umpan balik loop tertutup (Servo), sehingga dapat di set-up atau di atur  untuk  menentukan  dan  memastikan  posisi  sudut  dari poros output motor. Motor Servo merupakan perangkat yang terdiri  dari  motor  DC,  serangkaian  gear,  rangkaian  kontrol dan  Potensiometer.  Serangkaian  gear  yang  melekat  pada poros  motor  DC  akan  memperlambat  putaran  poros  dan meningkatkan  torsi  motor  Servo,  sedangkan  Potensiometer dengan  perubahan  resistansinya  saat  motor  berputar berfungsi sebagai penentu batas posisi putaran poros Motor Servo. Penggunaan sistem kontrol loop tertutup pada motor Servo  berguna  untuk  mengontrol  gerakan  dan  posisi  akhir dari poros motor Servo. Posisi poros output akan dihasilkan oleh  Sensor,  untuk  mengetahui  posisi  poros  sudah  tepat seperti yang di inginkan atau belum, dan jika  belum,  maka kontrol input akan mengirim sinyal kendali untuk membuat posisi poros tersebut tepat pada posisi yang diinginkan [6]. Motor  Servo  biasa  digunakan  dalam  aplikasi-aplikasi  di industri,  selain  itu  juga  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi lain seperti pada mobil mainan radio kontrol, robot, pesawat, dan lain sebagainya.

## III. P ERANCANGAN A LAT
Tahapan yang dilakukan dalam merancang bangun sendok parkinson menggunakan ESP-32 dan metode complementary filter terdapat  pada  gambar  1.  Tahap  pertama  dilakukan perancangan  alat.  Perancangan  ini  bertujuan  untuk mendapatkan alat yang mampu memenuhi ataupun membantu para  penyakit  Parkinson  dalam  melakukan  aktifitas  makan, tanpa bantuan orang lain. Diagram kerja tahapan pembuatan alat terdapat pada gambar 2. Tahap kedua membuat rancangan rangkaian, terdapat beberapa tahapan agar alat dapat berfungsi sesuai dengan kebutuhan. Dikarenakan MPU-6050 Memiliki 3  buah  sumbu,  maka  setiap  sumbu  memiliki  outputnya masing-masing,  sehingga  terdapat  3  buah  Servo  untuk rangkaian  Sendok  Parkinson.  Berikut  merupakan  skematik rangkaian dari sistem Sendok Parkinson pada gambar 3, dan tabel  Pin  Konektor  pada  rangkaian  Sendok  Parkinson  pada Tabel  1.  Setelah  skematik  rangkaian  keseluruhan  didapat. Maka  selanjutnya  adalah  merakit  rangkaian  Sendok Parkinson, yang akan di desain terlebih dahulu menggunakan aplikasi Sketchup yang bertujuan agar mendapatkan bentukan sendok  Parkinson  yang  benar.  Langkah  selanjutnya  adalah membuat cetak biru sistem, yaitu berupa lengan dan gagang. Dimana Tujuannya adalah mendapatkan gambaran dari tubuh
dan gagang sendok yang akan dibuat. Cetak biru keseluruhan dari sendok Parkinson (gambar 4).
Gambar 1. Diagram Alir Perancangan Alat Secara Keseluruhan
Gambar 3. Skematik Rangkaian Keseluruhan Sendok Parkinson
Tabel 1. Pin Konektor Servo SG-90, ESP32, dan MPU-6050
Pin Input dan Output ESP32 MPU-6050 VCC 5V GND GND SCL P22 SDA P21 Servo SG-90 VCC 5V GND GND PWM ( Servo X) P23 PWM ( Servo Y) P18 PWM ( Servo Z) P19 Gambar 4. Cetak Biru Keseluruhan Sendok Parkinson

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  melakukan demonstrasi  getaran  penderita  Parkinson  kepada  sendok, output  dari  getaran  dipantau  melalui  serial  monitor  dari pergerakan  Servo  saat  menstabilkan  sendok.  Gambar  5 merupakan  bentuk  sendok  Parkinson.  Dapat  dilihat  dari gambar  5,  getaran  pertama  kali  akan  bermula  pada  gagang sendok, Kemudian Servo SG-90 akan menstabilkan sendok agar posisi sendok tetap.

## Gambar 5. Sendok Parkinson
Hasil  pengujian  di  gambarkan  menggunakan  grafik Benchmarking Performance untuk mengetahui perbandingan total Error sudut  tanpa filter dan  menggunakan complementary filter sebagai informasi, pengujian dilakukan beberapa  kali  agar  tingkat  keakuratannya  bertambah  dan mendapat nilai acuan pada setiap sudutnya, pada sudut yang digunakan  adalah  sudut X (gambar  6), Y (gambar  7)  dan Z (gambar  8), berikut  merupakan  grafik  yang  menunjukan perbandingan pada setiap lengan sendok Parkinson.
Gambar 6. Pengujian Keseluruhan Sistem Sumbu X (Yaw)
Gambar 7. Pengujian Keseluruhan Sistem Sumbu Y (Pitch)
Gambar 8. Pengujian Keseluruhan Sistem Sumbu Z (Roll)
Dari  hasil benchmark diatas,  maka  dapat  menarik kesimpulan  bahwa  tanpa  menggunakan Filter , Error dari output sudut sangat  besar bisa  mencapai  7° pada  sumbu Z, dengan menggunakan Algoritma complementary filter , Error dari output bisa di minimalisir hingga 2.5°.
Lalu  saat  menggunakan  Aplikasi Processing , yang merupakan    bahasa  pemrograman  dan  lingkungan pemrograman  ( Development  Environment )  open  source untuk  memprogram  gambar,  animasi  dan  interaksi. Digunakan  oleh  pelajar,  seniman,  desainer,  peneliti,  dan hobby  untuk  belajar,  membuat  prototipe,  dan  produksi. Processing digunakan  untuk  mengajarkan  dasar-dasar pemrograman komputer dalam konteks rupa yang berfungsi sebagai  buku  sketsa  perangkat  lunak  ( Software )  dan  tool produksi  profesional.  Sampel  data  menghasilkan  keluaran sebagai seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Processing complementary filter
Grafik  yang  ada  pada  Gambar  9  diatas  menjelaskan bahwa  lurus  menandakan  sudut  0°,  saat  digerakan  sampai titik  puncak  (60°  dalam  percobaan  ini). Noise tetap  ada namun  tidak  sebanyak  saat  tidak  menggunakan  Algoritma complementary  filter dengan  perbandingan  grafik  seperti terlihat  pada  gambar  10.  Dapat  dilihat  dari  grafik perbandingan  pada  gambar  10,  grafik  bewarna  hijau merupakan  tanpa filter ,  sedangkan  grafik  bewarna  biru menggunakan complementary filter.
Gambar 10. Perbandingan  Tanpa Filter dan complementary filter
Saat  grafik  diperbesar  yang  seperti  pada  gambar  11 mengalami  kenaikan ataupun penurunan grafik, tanpa filter grafik  menjadi  patah-patah  berbeda  saat  menggunakan complementary filter, grafik menjadi halus yang menandakan sedikit noise .
Gambar 11. Perbandingan Diperbesar  Tanpa Filter dan complementary filter

## V. P ENGUJIAN

## A. Pengujian Alat Sendok Parkinson
Pada tahapan ini dilakukan pengujian Sendok Parkinson secara  langsung  dengan  menggunakan  objek  relawan. Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menggetarkan  Sendok parkinson dengan  mempelajari  pergerakan tremor yang diderita  para  penyakit Parkinson dan  didapatkan  bahwa contoh  sampel  yang  telah  didapat  tidak  terjatuh  dan  dapat bekerja  dengan  baik.  Lalu  wajib  diingat  bahwa  percobaan yang dilakukan menggunakan contoh spesimen tangan yang hanya digetarkan.
Percobaan  pertama  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada gambar  12,  dimana  pengujian  dilakukan dilakukan  dalam posisi  tangan  menghadap  sumbu Y (keatas).  Dapat  dilihat bahwa posisi sendok tetap berada pada posisinya  walaupun digoyangkan dengan lumayan kencang.
Pada  percobaan  berikutnya,  pengujian  dilakukan  dalam posisi  tangan  menghadap  sumbu X (samping).  Hasil  dari pengujian  ini  menunjukkansendok  tetap  stabil  posisinya. Pengujian kedua ini adapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 12  Percobaan Sendok Parkinson
Gambar 13   Percobaan (kiri posisi miring dan kanan posisi lurus)

## B. Analisa Hasil Pengujian Sistem Keseluruhan
Dari  hasil  pengujian  alat  secara  keseluruhan,  pengujian dilakukan  sebanyak  12  kali  dengan  total  keberhasilan  alat sebanyak  9  kali  dan  kegagalan  alat  sebanyak  3  kali, kegagalannya  terletak  pada Servo ketika  sudah  melebihi sudut 180°, sehingga membuat Servo mengalami fault Error dan  mengalami  rotasi  kembali  ke  putaran  sebelumnya. Dimana dari hasil pengujian ini didapatkan presentase Error dengan  persamaan  (1).  Tabel  2  menunjukkan  data  hasil pengujian sendok parkinson.
% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛−𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑋 100% (1)
Tabel 2. Data Hasil Pengujian Alat Sendok Parkinson
Pengujian Ke - Hasil Pengujian Keterangan 1 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 2 Gagal Terjadi kesalahan arah putaran pada Servo Y dan Z
3 Berhasil
Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna
Z AXIS Y AXIS X AXIS
4 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 5 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 6 Gagal Sendok bergerak tak tentu arah saat digunakan 7 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 8 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 9 Gagal Sendok bergerak tak tentu arah saat digunakan 10 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 11 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 12 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  di  lakukan  pada  alat sendok Parkinson (tabel 2), maka diketahui bahwa presentase Error dari  sendok Parkinson sebesar  33,3  %.  Berdasarkan pengujian,  alat  yang  dibuat  sudah  berjalan  sesuai  yang diharapkan  yaitu  menstabilkan  sendok  saat  pengguna memberikan  gerakan  atau  getaran  ke  sendok,  dimana  saat pengguna  memberikan  getaran  atau  gerakan, Servo akan secara  otomatis  bergerak  untuk  menstabilkan  sendok, sehingga kepala sendok tidak bergeming saat terjadi getaran.

## VI. K ESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  penggunaan pembuatan  sendok Parkinson menggunakan  sensor  MPU-
6050  sangat  memungkinkan,  karena  setelah  menggunakan metode complementary filter bisa meminimalisir Error dari getaran  tangan  penderita Parkinson ,  dimana  Pada  saat melakukan Percobaan tanpa menggunakan filter pada sudut X menghasilkan rata-rata  sudut Error sebesar 4.472o,  Pada sudut Y sebesar 3.342o dan pada sudut Z sebesar 4.28o .
Lalu  penggunaan complementary  filter pada  percobaan diatas  mampu  mengurangi  sudut Error pada  pembacaan sensor  MPU-6050,  pada  sudut X menghasilkan  rata-rata sudut Error sebesar 1.12o, pada sudut Y sebesar 0.886o dan pada sudut Z sebesar 1.344o. Sehingga memungkinkan sesuai dengan  harapan  yaitu  menstabilkan  tangan  penderita Parkinson atau  setidaknya  mengurangi  getaran  dalam kegiatan makan.

## R EFERENCES
[1]  W.  Aditya,  “Klasifikasi  Penyakit  Parkinson  Menggunakan  Artificial Neural  Network  (Ann)  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Multifractal Detrended  Fluctuation  Analysis  (MFDFA)  Pada  Sinyal  Gait,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[2]  G. Gunawan, M. Dalhar, and S. N. Kurniawan, “Parkinson and stem cell therapy,” Malang Neurol. J. , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2017.
[3]  A. Zarkasi, D. D. Mahendra, M. A. Fadilla, and M. N. Halim, “Rancang Bangun  Sendok  Penderita  Parkinson  Menggunakan  Mikrokontroller ESP-32,” in Annual Research Seminar (ARS) , 2020, vol. 5, no. 1, pp. 242–246.
[4]  H.  Kusumah  and  R.  A.  Pradana,  “Penerapan  Trainer  Interfacing Mikrokontroler  dan  Internet  Of  Things  Berbasis  Esp32  pada  Mata Kuliah Interfacing,” J. Cerita , vol. 5, no. 2, pp. 120–134.
[5]  B. Firman, “Implementasi Sensor IMU MPU6050 Berbasis Serial I2C pada  Self-Balancing  Robot,” J.  Teknol.  Technoscientia ,  pp.  18–24, 2016.
[6]  A. K. MUHAMAD, “Aplikasi Accelerometer pada Penstabil Monopod Menggunakan Motor Servo,” Politeknik Negeri Sriwijaya, 2016.