## Integrasi Sistem Kendali Lengan Robot pada Preparasi Mikrokapsul
Brachytherapy
Integration of Robot Arm Control System in Brachytherapy Microcapsules Preparation
1 Jasmine Q Z El Wahyu *) , 1 Adi Abimanyu & 2 Rio N Wijaya
1 Program Studi Elektro Mekanika, Politeknik Teknologi Nuklir Indonesia
*) jasmineelwahyu@gmail.com

## Abstrak
Brachytherapy HDR menggunakan Ir-192 yang dibungkus  mikrokapsul ( seed ). Penggunaan Ir-192  membutuhkan tingkat presisi  yang  tinggi  selama  proses  preparasi  untuk  menghasilkan seed berkualitas  baik.  Inovasi  teknologi  lengan  robot empat DoF berbasis LabVIEW dan Arduino MEGA, dilengkapi sistem monitoring kamera endoskopi agar memaksimalkan preparasi sehingga meminimalisir paparan radiasi. Kamera endoskopi membantu mengidentifikasi dan mengamati seed yang diambil oleh vacuum gripper . Sistem dimulai dengan mengambil seed di conveyor lalu diletakkan pada chuck . Hasil akurasi  dan  presisi  lengan  robot,  diuji  menggunakan  analisis  kuantitatif.  Hasil  pengujian  sudut linear  motion memiliki presisi  99,3%  dan  akurasi  100%; base memiliki  presisi  98,4%  dan  akurasi  98,4%; Link 1  memiliki  presisi  96,2%  dan akurasi 97,2%; dan Link 2 memiliki presisi 72,4% dan akurasi 71,5%. Rerata error pengujian inverse kinematics diperoleh linear motion 0%, base 8,1%, Link 1 8,2%, dan Link 2 9,8%. Rerata error pengujian forward kinematics diperoleh posisi 𝑎 dan 𝑧 0%,  posisi 𝑥 25,1%,  dan  posisi 𝑦 18,9%.  Hasil  rerata  keberhasilan  pengujian  pengambilan seed 87%,  pengujian monitoring 80%,  dan  pengujian  peletakan seed 86%.  Hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  menghasilkan  80%  untuk monitoring , pengambilan, dan peletakkan seed dengan waktu akumulasi rerata sistem sebesar 83,6 detik.
Kata Kunci:  brakhiterapi, empat derajat kebebasan (DoF), kinematika robot, lengan robot.

## Abstract
HDR brachytherapy uses Ir-192 wrapped in microcapsules (seeds). Ir-192 requires high precision during the preparation process to produce good-quality seeds. The technological innovation of four DoF robot arms using LabVIEW and Arduino MEGA  is  equipped  with  an  endoscope  camera  monitoring  system  to  maximize  preparation  and  minimize  radiation exposure. The endoscope camera helps identify and observe seeds picked up by the vacuum gripper. The system starts by taking the seeds on the conveyor and placing them at the chuck. The robotic arm's test for accuracy and precision employs quantitative  analysis.  The  linear  motion  angle  test  results  in  precision  of  99.3%  and  accuracy  of  100%;  the  base  had 98.4% precision and 98.4% accuracy; Link 1 had 96.2% precision and 97.2% accuracy; and Link 2 had 72.4% precision and 71.5% accuracy. The average error of the inverse kinematics test was obtained: linear motion 0%, base 8.1%, Link 1 8.2%, and Link 2 9.8%. The average error of forward kinematics testing for positions 𝑎 and 𝑧 0%, position 𝑥 25.1%, and position 𝑦 18.9%. The average success result for the seed collection test was 87%, the monitoring test result was 80%, and the  seed placement test was 86%. The overall system test results yielded 80% for monitoring, picking, and placing seeds, with an average system accumulation time of 83.6 seconds.
Keywords:  brachytherapy, four degrees of freedom (DoF), robot kinematics, robot arm.
Makalah diterima 28 Juli 2023 - makalah direvisi 29 September 2023 - disetujui 01 Oktober 2023
Karya ini adalah naskah akses terbuka dengan lisensi CC BY-SA .

## Pendahuluan
The Global Cancer Observatory (GLOBOCAN)  pada  tahun  2020 melaporkan  bahwa kanker merupakan  salah satu  penyakit  yang  dapat  mengancam  jiwa  manusia.  Kasus  baru  dan  kematian  akibat  kanker  di  dunia mencapai total 19,3 juta kasus dan hampir 10 juta jiwa meninggal dunia pada tahun 2020 [1] . Di Indonesia, kasus baru dan kematian akibat kanker pada tahun 2020 mencapai total 397 ribu kasus dan 235 ribu jiwa meninggal  dunia.  Terdapat  35  jenis  kanker  di  Indonesia  di  antaranya  kasus  kanker  payudara  menempati urutan  pertama  dengan  16,6%,  kanker  serviks  menempati  urutan  kedua  dengan  9,2%,  dan  kanker  prostat menempati urutan ketiga dengan 3,4%. Metode brachytherapy merupakan salah satu upaya yang dilakukan untuk  mengobati  beberapa  jenis  kanker  melalui  radioterapi  yang  menempatkan  bahan  radioaktif  di  dekat jaringan terkena kanker.
Brachytherapy  high  dose  rate (HDR)  menggunakan seed Ir-192  yang  dibungkus  oleh  mikrokapsul  bahan stainless  steel .  Penggunaan seed Ir-192  membutuhkan  presisi  yang  tinggi  selama  proses  preparasi berlangsung  untuk  menghasilkan  mikrokapsul  berkualitas  baik [2] .  Lengan  robot  empat  DoF  “DOBOT” dilengkapi  sistem monitoring menggunakan  kamera  endoskopi,  menjadi  sebuah  inovasi  teknologi  untuk memaksimalkan  proses  preparasi  yang  dapat  meminimalisir  resiko  radiasi  langsung  ke  pekerja  radiasi. Kamera endoskopi membantu untuk mengidentifikasi dan mengamati seed yang diambil oleh vacuum gripper suction  pen [3] .  Sistem  dimulai  dengan  mengambil seed mikrokapsul  pada  posisi fix di conveyor dan meletakkan seed pada chuck . Gerakan lengan robot dalam penelitian ini disesuaikan dengan titik koordinat posisi yang telah diketahui guna mendapatkan sudut jangkauan terhadap suatu posisi menggunakan metode inverse kinematics .
Penelitian  terkait  lengan  robot brachytherapy telah  dikembangkan  pada  penelitian  tugas  akhir.  Hasil pengembangan  penelitian  tersebut  menghasilkan  dua  modul  rancang  bangun  lengan  robot  preparasi mikrokapsul Brachytherapy yaitu modul akuisisi citra dan modul lengan robot. Tugas Akhir yang dilakukan oleh Dhiyafath  Anargyo  Orion  pada  tahun  2021  menghasilkan  modul  akuisisi  citra  yang  dikembangkan  dengan digital  image  processing metode  pengenalan  pola [4] .  Citra  yang  dideteksi  diolah  sesuai  dengan  kombinasi warna  tertentu  yang  diolah  oleh  komputer  sehingga  modul  ini  digunakan  sebagai  penentu  koordinat  posisi mikrokapsul sumber Ir-192  pada conveyor .  Pada  tahun  yang sama, Emil  Akbari melakukan  penelitian  tugas akhir  tentang  rancang  bangun  modul  lengan  robot [5] .  Penelitian  tersebut  berhasil  menggerakkan  lengan robot  dengan  gerakan  lurus  searah linear  motion ,  gerakan  melingkar  pada base ,  serta  gerakan swing pada Link 1 dan Link 2.  Namun, kedua modul penelitian tersebut masih berjalan sendiri-sendiri sesuai fungsinya dan belum terintegrasi menjadi satu. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengintegrasikan modul kendali  pada  penelitian  lengan  robot  preparasi  mikrokapsul brachytherapy yang  telah  dikembangkan  oleh Dhiyafath Anargyo Orion dan Emil Akbari.
Penelitian  ini  menggunakan  mikrokontroler  Arduino  Mega  dan  komunikasi  serial  LabVIEW  sebagai  metode integrasi  sistem  kendali  lengan  robot  dan  komputer.  Penelitian  ini  secara  umum  bertujuan  untuk menghasilkan  sistem  kendali  lengan robot  yang terintegrasi dengan  Arduino dan LabVIEW  untuk membantu proses  preparasi mikrokapsul yang terdiri dari modul  akuisisi citra, modul  komunikasi data, kendali gripper , conveyor ,  dan modul  kendali  lengan  robot  berupa linear  motion , base , link 1,  dan link 2.  Selain  itu,  juga menjadi  solusi  dari  penanganan  HDR  memanfaatkan  integrasi  lengan  robot  dengan image  processing yang akan  diterapkan  pada  preparasi  mikrokapsul brachytherapy .  Dengan  demikian,  integrasi  ini  diharapkan memiliki  tingkat  akurasi  dan  presisi  >95%  untuk  dapat  memproses  posisi  mikrokapsul  pada conveyor oleh sistem image  processing ,  mengambil  mikrokapsul  oleh vacuum  gripper lengan  robot,  dan  memindahkan mikrokapsul menggunakan vacuum gripper pada lengan robot ke tempat chuck .

## Metode
Lengan  robot jenis “DOBOT” pada  penelitian  ini  merupakan  jenis lengan  robot dengan  4 derajat kebebasan (DoF).  Penggunaan  DOBOT  bergantung  pada  alat  yang  dipasang  pada end-effector .  Sistem  mekanik  lengan robot “DOBOT” terdiri dari 14 susunan link dan joint untuk menghasilkan gerakan terkontrol sesuai koordinat X,  Y,  dan  Z.  Koordinat  X  merupakan  gerakan  ke  depan  dan  belakang,  Y  gerakan  ke  kiri  dan  kanan,  dan  Z gerakan  ke atas dan  bawah.  Lengan  robot memiliki pergerakan  sesuai  koordinat X, Y, dan  Z,  menggunakan kinematika dan kendali lengan robot sesuai forward dan inverse kinematics [6] , [7] .
Gambar 1. Reference frame lengan robot “DOBOT”
Kinematika merupakan metode pemodelan gerak robot tanpa mempertimbangkan gaya yang diberikan untuk menggerakkan  robot [8] .  Metode  analisis  kinematika  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi forward  kinematics dan inverse  kinematics .  Penerapan  pemodelan  kinematika  pada  desain  lengan  robot  dapat  menjadi  efisien dengan  mempertimbangkan  pergerakan  lengan  robot  pada  sumbu 𝑥 , 𝑦 ,  dan 𝑧 sesuai  gambar  1. Forward kinematics mendeskripsikan  gerak  perpindahan  robot  berdasar  sudut  yang  diketahui,  sedangkan inverse kinematics lebih kompleks karena menggunakan metode analitik dan numerik [9] .
(a)
(b)
Gambar 2. Lengan robot 4 DoF (a) pada posisi inisial; (b) representasi base to gripper tampak samping
Gambar 2 (a) merupakan gambaran bagian-bagian pada lengan robot yang digunakan pada proses preparasi mikrokapsul.  Bagian  tersebut  terdiri linear  motion , base , Link 1, Link 2,  dan end-effector .  Gambar  2  (b) merupakan  representasi  lengan  robot  tampak  samping  terhadap base ke end-effector ,  bahwa  A  dan  B merupakan titik base , C merupakan titik joint antara Link 1 dan Link 2, dan D merupakan titik end-effector .
Orientasi  absolut  sistem  kendali  lengan  robot  didefinisikan  dengan  pemodelan  yang  mengekspresikan  titik representasi dan skema kinematik lengan robot [10] . Orientasi tersebut dimodelkan sesuai gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3. Skema kinematik DOBOT (a) representasi model 3D; (b) representasi sumbu-Z
Berdasarkan struktur kinematik lengan robot DOBOT pada gambar 3 (a), diketahui bahwa lengan robot DOBOT memiliki  tiga joint rotasi  dan  tiga link (meliputi  AB- base ,  BC- link 1,  dan  CD- link 2).  Gambar  3  (a)  tersebut menunjukkan  bahwa 𝐴𝐵 ̅̅̅̅ merupakan  panjang fix dari  lengan  robot  yang  tidak  akan  dihitung  pergerakannya. 𝐵𝐶 ̅̅̅̅ merupakan Link 1  yang  bergerak  naik-turun  sebesar  sudut 𝛽 dan 𝜑 yang  dianggap 𝛿 2 sebagai output pergerakan  berdasar  data  posisi  yang  diterima. 𝐶𝐷 ̅̅̅̅ merupakan Link 2  yang  menggerakkan vacuum  gripper sebesar  sudut 𝛿 3 sebagai output pergerakan  dari  data  posisi  yang  diterima. Dari  gambar  3  (a),  diperoleh persamaan (1) sampai dengan persamaan (3).
𝑥 0 𝐵 = 0, (1)
𝑦 0 𝐵 = 0, (2)
𝑧 0 𝐵 = 𝑏𝑎𝑠𝑒. (3)
Persamaan (1) sampai (3) merupakan persamaan untuk mendefinisikan posisi awal dari titik B pada lengan robot. Pada posisi sumbu x, y, dan z, base berada di titik (0,0,0). Setelah itu, perhitungan sudut pada titik C yang berada di antara Link 1 dan Link 2, diperoleh persamaan (4) sampai persamaan (6).
𝑥 0 𝐶 = −𝐿 1 cos 𝜑 1 sin 𝛿 2 , (4)
𝑦 0 𝐶 = 𝐿 1 cos 𝜑 1 cos 𝛿 2 , (5)
𝑧 0 𝐶 = 𝑧 0 𝐵 + 𝐿 1 𝑠𝑖𝑛 𝜑 1 . (6)
Persamaan  (4)  sampai  (6)  merupakan  persamaan  yang  mendefinisikan  posisi  di  titik  C  pada  lengan  robot. Posisi sumbu 𝑥, 𝑦, dan 𝑧 , diperoleh dengan menghitung berdasar sudut ( 𝛿 2 ) yang terbentuk. Link 1 merupakan 𝐿 1 dan Link 2 merupakan 𝐿 2 . Setelah itu, perhitungan sudut pada titik D di end-effector , diperoleh persamaan (7) sampai persamaan (9).
𝑥 0 𝐷 = −(𝐿 1 𝑐𝑜𝑠 𝜑 1 + 𝐿 2 𝑐𝑜𝑠 𝜑 2 )𝑠𝑖𝑛 𝛿 1 , (7)
𝑥 0 𝐷 = (𝐿 1 𝑐𝑜𝑠 𝜑 1 + 𝐿 2 𝑐𝑜𝑠 𝜑 2 )𝑐𝑜𝑠 𝛿 1 , (8)
𝑧 0 𝐷 = 𝑧 0 𝐶 + 𝐿 2 𝑠𝑖𝑛 𝜑 2 . (9)
Persamaan  (7)  sampai  persamaan  (9)  merupakan  persamaan  yang  mendefinisikan  posisi  di  titik  D  pada lengan robot. Di mana pada posisi sumbu 𝑥, 𝑦, dan 𝑧 , diperoleh dengan menghitung berdasar sudut ( 𝛿 3 ) yang terbentuk. Pada Gambar 3 (b), 𝜃 1 , 𝜃 2 , 𝜃 3 , 𝜃 4 merupakan posisi yang akan disesuaikan dengan gerakan lengan robot. Pada perhitungan akan diasumsikan 𝜃 2 , 𝜃 3 , 𝜃 4 sebagai 𝑐, 𝑑, 𝑒 .

## 1 Forward Kinematics
Forward  kinematics merupakan  analisis  hubungan joints robot  manipulator  dalam  menentukan  posisi  dan orientasi end-effector . Parameter mekanis Denavit Hartenberg digunakan untuk menghitung konfigurasi robot [11] .  Selain  menggunakan  parameter  Denavit  Hartenberg,  perhitungan forward  kinematics dapat  dilakukan dengan analisis Pythagoras setelah sudut 𝛿 1 , 𝛿 2 , 𝛿 3 diketahui [12] .
Matriks transformasi yang digunakan dalam forward kinematics dapat disesuaikan dengan jumlah joint pada lengan  robot.  Dikarenakan  jumlah joint ada  4  namun  yang  bergerak  3,  maka  nilai  transformasi  yang digunakan 𝑇 0 3 pada persamaan (10).
𝑇 0 3 = 𝑇 0 1 𝑇 1 2 𝑇 2 3 (10)
Pada linear  motion dapat  diketahui  berdasar  matriks  transformasi  translasi  vektor  yang  merupakan pergeseran  koordinat end-effector pada  posisi  X,  Y,  dan  Z,  sehingga  disesuaikan  menggunakan  persamaan (11).
𝑇 𝑙𝑚 = [ 𝑝 𝑥𝑙𝑚 0 0 𝑝 𝑦𝑙𝑚 0 𝑥 𝑙𝑚 0 𝑦 𝑙𝑚 0       0 0       0 𝑝 𝑧𝑙𝑚 𝑧 𝑙𝑚 0 0 ] (11)

## 2 Inverse Kinematics
Modul  lengan robot  “DOBOT”  memiliki  spesifikasi  komponen  motor stepper NEMA, driver motor stepper TB6600, vacuum suction pen , dan linear guide motion . Inverse kinematics merupakan perhitungan matematis untuk menemukan sudut joint yang sesuai sesuai posisi dan orientasi end-effector yang diinginkan. Umumnya, inverse kinematics berbentuk nonlinier sehingga memerlukan penyelesaian numerik dan analitik [13] . Dalam penelitian  ini, inverse  kinematics digunakan  untuk  menemukan 𝛿 1 , 𝛿 2 , 𝛿 3 [14] .  Parameter 𝛿 4 terkait  dengan end-effector yang terpasang pada sistem robot. Analisis inverse kinematics pada gambar 4 berdasar metode Denavit Hartenberg.

## 3 Perancangan Sistem Perangkat Keras
Perancangan  sistem  perangkat  keras  untuk  mengintegrasi  sistem  kendali  lengan  robot  seperti  yang ditunjukkan  pada  gambar  5  melibatkan  tahapan  sinkronisasi  antara  perancangan  kontrol  motor stepper menggunakan  perangkat lunak LabVIEW, perancangan  pada  mikrokontroler Arduino MEGA, serta monitoring menggunakan kamera  endoskopi.  Perancangan  sistem  perangkat  keras  ini  berperan  penting  dalam membangun  integrasi  yang  efisien  antara  kendali  motor stepper ,  mikrokontroler  Arduino  MEGA,  dan monitoring kamera endoskopi dalam mencapai tingkat presisi dan akurasi yang dibutuhkan oleh lengan robot menjalankan keseluruhan sistem.
Gambar 5. Perancangan sistem hardware
Pengkabelan  motor stepper tersambung  pada linear  motion , base , link 1,  dan link 2  dengan driver  motor stepper TB6600. Pengkabelan tersebut disesuaikan agar sistem dapat berjalan sesuai dengan program pada LabVIEW.  Mikrokontroler  Arduino  mengirim  tegangan  (9~42  V)  ke driver motor  untuk  mengatur Pulse  Width Modulation (PWM). Driver motor juga mengirim tegangan pada motor stepper sebagai penggerak.

## 4 Perancangan Sistem Perangkat Lunak
Cara  kerja  sistem  pada  gambar  6,  yaitu  Arduino  MEGA  akan  mengatur  koordinat  posisi  motor stepper dan sudut yang digunakan untuk mengendalikan lengan robot sesuai dengan informasi pengolahan citra kamera endoskopi  yang  dikirim  serial  dari  LabVIEW  ke  Arduino.  Arduino  juga  digunakan  untuk  mengatur  kecepatan putar dan delay motor stepper yang dihubungkan dengan driver motor sebelum ke motor DC [15]. Selain itu, Arduino  menerima  informasi  dari vacuum  suction  pen apabila seed mikrokapsul  Ir-192  telah  diambil  dan dikonfirmasi  oleh  kamera  endoskopi  untuk  memastikan seed mikrokapsul  tetap  berada  di vacuum  suction pen .
Gambar 6. Perancangan sistem software
Vacuum  suction  pen pada  penelitian  ini  disesuaikan  dengan  peran  aktuator  pada  lengan  robot,  sehingga sistem  kendali  dapat  berjalan  sebagaimana  algoritma  yang  digunakan.  Perancangan  dilakukan  agar  kerja sistem  kendali vacuum dapat  dipahami.  Diagram  blok  perancangan vacuum pada  gambar  7  menjelaskan proses logic setelah  program  menerima  perintah  untuk  mengambil seed .  Saat  program  diproses  untuk mengambil seed , vacuum akan  mengambil  mikrokapsul  tersebut,  kemudian  memindahkannya  ke chuck . Setelah vacuum berada di posisi chuck , program akan memproses untuk melepaskan seed .
Gambar 7. Diagram blok vacuum suction pen
Kamera  endoskopi  pada  penelitian  ini  digunakan  sebagai  fitur monitoring untuk  memastikan seed mikrokapsul  telah  diambil  oleh vacuum  gripper .  Perancangan  algoritma  kamera  endoskopi  dilakukan  agar lebih memahami kerja fitur kamera endoskopi. Diagram blok pada gambar 8 menunjukkan kamera endoskopi sebagai input untuk  mengambil  citra  selama  proses  pengambilan seed oleh vacuum  gripper .  Kegiatan mendeteksi  dan monitoring  seed mikrokapsul  dilakukan  melalui  LabVIEW.  Apabila seed mikrokapsul  tidak terdeteksi  saat  diambil  oleh vacuum  gripper ,  maka  muncul buzzer sebagai  peringatan  bahwa  perlu mengetahui  keberadaan seed mikrokapsul.  LabVIEW  akan  menggunakan  data image  processing untuk mencari seed mikrokapsul yang terjatuh di area conveyor [16] .

## Hasil & Diskusi
Lengan robot memiliki area kerja pada conveyor di area hot cells yang direpresentasikan menggunakan kertas berukuran 50 x 18 cm. Jangkauan yang dapat dicapai oleh base , Link 1, dan Link 2 pada lengan robot dapat menjangkau  melebihi  area  kertas,  agar  tidak  melebihi  area  kertas  maka  masing-masing joint ditentukan limitasi sudut.
(a) (b)
Gambar 9. (a) Area kerja lengan robot; (b) posisi kamera endoskopi dan vacuum gripper
Penentuan  kalibrasi  area  kerja  lengan  robot  pada  gambar  9  ditentukan  dengan  menggunakan  10  titik referensi  untuk  dilakukan  pengujian  mapping.  Titik  referensi  tersebut  mewakili  salah  satu  dari  lima  rentang pada kertas kalibrasi. Masing-masing titik referensi disebut dengan Case [ 𝑖 ], 𝑖 merupakan jumlah urutan dari 10 titik yang digunakan.
• Case 1 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (5,5)
• Case 2 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (1,10)
• Case 3 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (7,14)
• Case 4 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (11,20) • Case 5 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (10,26)
• Case 6 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (10,30)
• Case 7 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (4,33)
• Case 8 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (11,40)
• Case 9 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (5,45) • Case 10 untuk posisi ( 𝑥 , 𝑦 ) = (12,50)
Lengan  Robot  4  DoF  “DOBOT”  memiliki  bentuk rigid pada joint  base sehingga  diasumsikan  sesuai  letak geometrinya.  Sesuai  persamaan  yang  telah  didefinisikan  pada  persamaan  (1)  hingga  persamaan  (9),  maka diperoleh persamaan:
( 𝐴 1 0 ) −1 ( 𝑇 5 0 ) = 𝐴 2 1 𝐴 3 2 𝐴 4 3 𝐴 5 4 (12)
[ 𝑐 1 0 𝑠 1 0 −𝑠 1 −𝑠 1 𝑑 3 𝑐 1 𝑐 1 𝑑 3 0 −1 0 0 0 𝑑 1 + 𝑑 2 0 1 ] [ 𝑛 𝑥 𝑠 𝑥 𝑛 𝑦 𝑠 𝑦 𝑎 𝑥 𝑝 𝑥 𝑎 𝑦 𝑝 𝑦 𝑛 𝑧 𝑠 𝑧 0 0 𝑎 𝑧 𝑝 𝑧 0 1 ] (13)
[ 𝑐 1 𝑛 𝑥 + 𝑠 1 𝑛 𝑦 𝑐 1 𝑠 𝑥 + 𝑠 1 𝑠 𝑦 𝑛 𝑧 𝑠 𝑧 𝑐 1 𝑎 𝑥 + 𝑠 1 𝑎 𝑦 𝑐 1 𝑝 𝑥 + 𝑠 1 𝑝 𝑦 𝑎 𝑧 𝑑 1 − 𝑝 𝑧 𝑐 1 𝑛 𝑥 − 𝑠 1 𝑛 𝑦 𝑐 1 𝑠 𝑥 − 𝑠 1 𝑠 𝑦 0 0 𝑐 1 𝑎 𝑥 − 𝑠 1 𝑎 𝑦 𝑠 1 𝑝 𝑥 − 𝑐 1 𝑝 𝑦 0 1 ] (14)
Gambar 10. Geometri rotasi horizontal joint 1 tampak atas
Untuk  mengetahui  rotasi  horizontal  secara  sumbu  X-Y  untuk joint 1  disesuaikan  dengan  gambar  10  pada persamaan (14) mengakibatkan persamaan (15) hingga persamaan (19).
cos(𝑎 − 90 o ) = sin(𝑎) sin(𝑎 − 90 o ) = − cos(𝑎) (15)
[ 𝑐 4 𝑠 3 − 𝑠 4 𝑐 3 −𝑐 4 𝑠 3 − 𝑠 4 𝑐 3 𝑐 4 𝑠 3 + 𝑠 4 𝑐 3 −𝑐 4 𝑠 3 + 𝑠 4 𝑐 3 0 𝑎 3 𝑠 3 + 𝑎 4 𝑐 4 𝑠 3 − 𝑎 4 𝑠 4 𝑐 3 0 −𝑎 2 − 𝑎 3 𝑐 3 − 𝑎 4 𝑐 4 𝑐 3 − 𝑎 4 𝑠 4 𝑠 3 0 0 0 0 −1 0 0 1 ] (16)
𝑐 1 𝑝 𝑥 + 𝑠 1 𝑝 𝑦 = 𝑎 3 𝑠 3 + 𝑎 4 𝑐 4 𝑠 3 − 𝑎 4 𝑠 4 𝑐 3 (17)
𝑑 1 − 𝑝 𝑧 = −𝑎 2 − 𝑎 3 𝑐 3 − 𝑎 4 𝑐 4 𝑐 3 − 𝑎 4 𝑠 4 𝑠 3 (18) −𝑠 1 𝑝 𝑥 + 𝑐 1 𝑝 𝑦 = 0 (19)
Melalui persamaan (19) diperoleh nilai 𝜃 1 .
𝑠 1 𝑐 1 = 𝑃 𝑦 𝑃 𝑥 (20)
tan 𝜃 1 = 𝑃 𝑦 𝑃 𝑥 (21)
𝜃 1 = 𝐴 tan ( 𝑃 𝑦 𝑃 𝑥 ) (22)
Nilai sudut 𝜃 2 dan 𝜃 3 dapat diketahui dengan mengaplikasikan solusi geometri menggunakan gambar 11.
Gambar 11. Geometri rotasi joint 2 dan joint 3
Berdasar konsep hukum cosinus pada gambar 11, diperoleh nilai 𝜃 3 sesuai persamaan (21) dan persamaan (22).
𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 = 𝐿 1 2 + 𝐿 2 2 − 2𝐿 1 𝐿 2 cos(180 o − 𝜃 3 ) (23)
Karena cos(180 o − 𝜃 3 ) = − cos 𝜃 3 , maka
cos 𝜃 3 = 𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 − 𝐿 1 2 − 𝐿 2 2 2𝐿 1 𝐿 2 (24)
Untuk  memperoleh  nilai 𝜃 2 dari  Gambar  11  diperoleh  sudut  bantu 𝛽 dan Ψ dengan  menggunakan  konsep hukum cosinus pada Persamaan (23) hingga Persamaan (24).
𝛽 = tan −1 𝑃 𝑧 √𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 (25)
𝐿 2 2 = 𝐿 1 2 + 𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 − 2𝐿 1 √𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 cos Ψ (26)
cos Ψ = 𝐿 1 2 + 𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 − 𝐿 2 2 2𝐿 1 √𝑃 𝑥 2 + 𝑃 𝑦 2 + 𝑃 𝑧 2 (27)
(28)
Dari persamaan (25) hingga persamaan (28) diperoleh nilai 𝜃 2 .
Ψ = tan −1 ( sin Ψ cos Ψ ) (29)
𝜃 2 = 𝛽 + Ψ (30)

## 1 Hasil Pengembangan Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  integrasi  sistem  kendali  lengan  robot  ini  dikembangkan  dengan menyesuaikan  komunikasi  serial  antar  Arduino  dan  LabVIEW.  Pengembangan  ini  disesuaikan  berdasarkan program  kendali  menggunakan  Arduino  untuk  memproses  posisi  sudut 𝜃 1 , 𝜃 2 , 𝜃 3 , dan 𝜃 4 menjadi  gerakan motor stepper pada linear motion , base , Link 1, dan Link 2. Sistem kendali menggunakan Arduino dilakukan dengan  melakukan  fungsi  inisialisasi  program, setup , looping ,  dan  penerimaan  data  dari  LabVIEW.  Sistem kendali  menggunakan  LabVIEW  dilakukan  dengan  komunikasi  serial  VISA  untuk  membaca  data,  mengirim data  ke  Arduino,  dan monitoring pengambilan  menggunakan  kamera  endoskopi.  Keseluruhan  sistem membutuhkan sinkronisasi nilai dan gerakan sehingga lengan robot dapat bergerak sesuai yang diharapkan.
(a)
(b) (c)
Gambar 12. Tampilan GUI (a) home ; (b) input data; (c) kendali lengan robot
Hasil  pengembangan  integrasi  sistem  kendali  lengan  robot  pada  LabVIEW  merupakan  tampilan  untuk user atau Graphical User Interface (GUI) yang berisi program sesuai dengan perancangan sesuai gambar 12 (a), (b), dan (c).

## 2 Hasil Inverse Kinematics
Nilai  yang  dimasukkan pada  tabel  di  dalam  tampilan  gambar  13  (a)  berupa  nilai  1  atau  0  untuk  dilakukan pengujian mapping menggunakan Inverse Kinematics . Nilai 1 menunjukkan posisi seed di conveyor dan nilai 0 menunjukkan kondisi default di conveyor . Apabila menginginkan posisi (𝑥, 𝑦) = (1,2) maka memberikan nilai 1 pada array melalui tampilan sesuai  gambar 13 (a). Input posisi yang diinginkan  akan disesuaikan dengan data yang telah dimasukkan ke dalam LabVIEW dengan format (. csv) .
(a) (b)
Gambar 13. (a) Tampilan array input posisi; (b) hasil pembacaan data di LabVIEW
Gambar 13 (b) merupakan hasil pembacaan data dari hasil mapping format (. csv) . Hasil pembacaan tersebut menjadi  data  pengujian  yang  akan  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  sesuai  persamaan.  Hasil kesesuaian antara perhitungan dan pengujian tersebut ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 . Kesesuaian output sudut hasil perhitungan dan pengujian
Indikator Sudut ( 𝜃 1 , 𝜃 2 , 𝜃 3 , 𝜃 4 ) [ o ]
Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9 Case 10 Posisi input (cm) 𝑎 0 -2 -14 -23 -29 -2 2 -4 -2 0 𝑥 5 1 7 11 10 7 8 11 5 12 𝑦 5 10 14 20 26 30 33 40 45 50 𝑧 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 Output Sudut Hasil Perhitungan ( o ) 𝜃 1 0 -2 -14 -23 -29 -2 2 -4 -2 0 𝜃 2 -40,0 -26,7 -47,4 -48,8 -68,9 12,9 28,7 45,7 36,7 55,1 𝜃 3 94,7 84,3 99,3 72,8 97,9 76,9 92,7 72,3 97,9 73,3 𝜃 4 16,0 0,5 3,3 1,3 0,5 22,3 13,7 28,1 1,7 0,5 Output Sudut Hasil Pengujian ( o ) 𝜃 1 0 -2 -14 -23 -29 -2 2 -4 -2 0 𝜃 2 -38,3 -29,8 -47,8 -56,3 -53,4 11,3 19,1 33,8 39,4 56,8 𝜃 3 97,3 99,6 101,3 99,6 98,4 73,7 95,6 73,7 98,4 99,0 𝜃 4 3,4 0,0 2,8 1,7 0,0 30,9 14,1 30,9 1,1 0,0
Hasil perbandingan sudut jangkauan perhitungan dan pengujian pada linear motion , base , link 1, dan link 2 masing-masing  memiliki  nilai error terbesar  pada case yang  berbeda.  Hasil error pengujian  sudut base terbesar  terjadi  saat  pengujian  menggunakan case 5  sebesar  22,44%.  Hasil error pengujian  sudut link 1 terbesar terjadi saat pengujian menggunakan case 4 sebesar 26,96%, dan hasil error pengujian sudut link 2 terbesar  terjadi  saat  pengujian  menggunakan case 6  sebesar  30,74%.  Rata-rata  hasil error pada  pengujian sudut linear  motion sebesar  0%,  sudut base sebesar  8,08%,  sudut link 1  sebesar  8,15%,  dan  sudut link 2 sebesar  9,78%.  Hasil error pengujian inverse  kinematics untuk  memperoleh  sudut,  terjadi  dikarenakan kurangnya perhitungan linear motion di dalam persamaan dan sifat karakteristik motor stepper .

## 3 Hasil Forward Kinematics
Pengujian mapping menggunakan Forward  Kinematics dilakukan  dengan  memberikan input  steps melalui Serial Monitor di Arduino. Tampilan input steps tersebut ditunjukkan pada gambar 14.
(a) (b) (c)
Gambar 14. Pengujian forward kinematics : (a) tampilan serial monitor untuk input posisi; (b) konfigurasi input sudut; (c) pergerakan posisi hasil input sudut
Sepuluh  titik  referensi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  menjadi input  steps dan  sudut  untuk  menguji kesesuaian  perhitungan  dan  pengujian.  Hasil  pembacaan  tersebut  menjadi  data  pengujian  yang  akan dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  sesuai  persamaan.  Hasil  Kesesuaian  antara  perhitungan  dan pengujian tersebut ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2 . Hasil kesesuaian output posisi perhitungan dan pengujian
Indikator Posisi (a,x,y,z) [cm] Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9 Case 10 Joint input ( o ) 𝜃 1 0,0 -2,0 -14,0 -23,0 -29,0 -2,0 2,0 -4,0 -2,0 0,0 𝜃 2 -38,3 -29,8 -47,8 -56,3 -53,4 11,3 19,1 33,8 39,4 56,8 𝜃 3 97,3 99,6 101,3 99,6 98,4 73,7 95,6 73,7 98,4 99,0 𝜃 4 3,4 0,0 2,8 1,7 0,0 30,9 14,1 30,9 1,1 0,0 Output Posisi Hasil Perhitungan (cm) 𝑎 0 -2 -14 -23 -29 -2 2 -4 -2 0 𝑥 5,28 6,64 3,37 10,46 8,60 11,44 4,80 14,44 3,76 6,52 𝑦 13,28 9,52 14,67  26,74  32,26  30,85  40,39  43,58  45,94  52,58 𝑧 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 Output Posisi Hasil Pengujian (cm) 𝑎 0 -2 -14 -23 -29 -2 2 -4 -2 0 𝑥 5 1 7 11 13 7 4 11 5 12 𝑦 5 10 14 20 26 30 33 40 45 50 𝑧 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2 0,2
Berdasar  informasi  yang  diperoleh  dari  tabel  2,  hasil  perbandingan  posisi end-effector perhitungan  dan pengujian pada 𝑎, 𝑥, 𝑦, dan 𝑧 masing-masing memiliki nilai error terbesar pada case yang berbeda. Hasil error pengujian  posisi 𝑥 terbesar  terjadi  saat  pengujian  menggunakan case 2  sebesar  39,04%,  sedangkan  hasil error pengujian posisi 𝑦 terbesar terjadi saat pengujian menggunakan case 1 sebesar 15,74%. Rata-rata hasil error pada pengujian posisi 𝑎 dan 𝑧 sebesar 0%, posisi 𝑥 sebesar 25,06%, dan posisi 𝑦 sebesar 18,89%. Hasil error yang  terjadi  pada  pengujian forward  kinematics dalam  menentukan  posisi seed disebabkan  oleh karakteristik  motor stepper yang  beroperasi  dalam  sistem open  loop ,  sehingga  diperlukan  umpan  balik ( feedback ).

## Uji Sistem Integrasi
Pengujian dan analisis dilakukan untuk mengetahui performa sistem. Diawali dengan pengujian motor stepper yang  berfungsi  sebagai  limitasi joint pada  lengan  robot  “DOBOT”,  pergerakan forward  kinematics , dan pergerakan  linier  pada linear  motion .  Data  pergerakan  tersebut  digunakan  sebagai  referensi  untuk mengkalibrasi  kinematik  lengan  robot  "DOBOT"  dalam  pengambilan seed mikrokapsul  dari conveyor .  Proses kalibrasi  dilakukan  dengan  menggabungkan  data  dari  komunikasi  serial  dan monitoring untuk  memastikan akurasi pergerakan lengan robot. Skema pengujian disesuaikan dengan pergerakan yang diharapkan seperti ditunjukkan pada gambar 15.
Gambar 15. Denah skema pengujian keseluruhan sistem integrasi
Pengujian  ini  dilakukan  pada  900  titik  berupa  kotak  berukuran  1  x  1  cm.  Pada  kertas  kalibrasi,  telah ditentukan  10  titik  referensi  yang  dilakukan  pengujian  berulang  masing-masing  sebanyak  10  kali  untuk mengetahui keakuratan hasil perhitungan dan hasil real . Seperti contoh seed yang diletakkan di titik referensi (𝑥, 𝑦) = (26,10) pada  gambar  16  (a),  titik  referensi  menjadi input yang  diproses  oleh  LabVIEW  sehingga lengan robot memproses data sudut agar menjangkau titik tersebut. Setelah mencapai titik referensi, vacuum akan  mengambil seed .  Kamera  endoskopi  melakukan  pengamatan  selama  proses  pengambilan  hingga peletakan seed seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  16  (b).  Lengan  robot  yang  telah  membawa seed mikrokapsul  di vacuum  gripper ,  mulai  berjalan  menuju chuck untuk  meletakkan seed pada chuck tersebut sesuai  yang  ditunjukkan  pada  gambar  16  (c).  Setelah  meletakkan seed di chuck ,  lengan  robot  kembali  ke posisi home .
(a)
(b) (c)
Gambar 16. Tampilan pengujian: (a) titik referensi seed di conveyor ; (b) pengambilan seed ; (c) peletakan seed di chuck

## 1 Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  skema  dari  posisi home ke  posisi seed dan  kembali  ke  posisi home . Pengambilan seed di kertas kalibrasi menggunakan vacuum untuk menguji keberhasilan vacuum suction pen mengambil seed , meletakkan seed , serta monitoring mengambil dan meletakkan seed . Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali untuk masing-masing titik referensi.

## 1.1 Akurasi Pengambilan Seed
Persentase rata-rata keberhasilan vacuum gripper lengan robot pada gambar 17 untuk melaksanakan tugas pengambilan seed mencapai 87%. Hasil ini jauh lebih baik dibandingkan dengan data sebelumnya yang hanya mencapai 43%, hal ini dikarenakan  telah dilakukan  perbaikan  dan  pembersihan  pada  jalur vacuum  gripper , terutama pada vacuum suction pen . Selain itu, hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat keberhasilan yang
stabil. Oleh karena itu, disarankan untuk melakukan pembersihan berkala pada saluran vacuum agar kinerja vacuum dapat tetap optimal.
Gambar 17. Hasil pengujian pengambilan seed

## 1.2 Akurasi Monitoring Seed
Keberhasilan kamera endoskopi, sebagaimana yang terlihat pada gambar 18, dalam mengamati pengambilan dan  peletakan seed memiliki  persentase  keberhasilan  sebesar  80%.  Keberhasilan monitoring kondisi pengambilan  dan  peletakan seed ini  dipengaruhi  oleh  posisi  akhir  kamera  endoskopi.  Hanya  pada  posisi tertentu  yang  mengakibatkan seed dapat  diamati  oleh  kamera  endoskopi,  yaitu  kondisi  ketika  kamera endoskopi berada di posisi yang sejajar dengan vacuum suction pen . Selain kondisi kamera yang sejajar dan vacuum tidak berhasil mengambil seed , maka sistem monitoring kamera endoskopi tidak berhasil melakukan monitoring .
Gambar 18. Hasil pengujian monitoring seed

## 1.3 Akurasi Peletakan Seed
Mengacu pada gambar 19 ketika vacuum telah dilakukan perbaikan dan pembersihan, serta diberikan delay tambahan,  diperoleh  rata-rata  keberhasilan  dari  pengujian  sebanyak  sepuluh  kali  pada  setiap  sepuluh  titik referensi sebesar 86%. Dari kesepuluh pengujian tersebut, keberhasilan yang dapat diterima sebanyak enam case .  Enam  dari  sepuluh case yang  dapat  diterima  disebabkan  oleh  keberhasilan vacuum  suction  pen meletakkan seed di chuck .  Ketidakberhasilan  ini  dapat  disebabkan  oleh  faktor  kesesuaian  letak chuck dan kekuatan suction pen untuk melepas seed .
Gambar 19. Hasil peletakan seed

## 2 Pengujian Keseluruhan Sistem
Gambar 20. Hasil pengujian keseluruhan sistem
Informasi  yang  diperoleh  dari  gambar  20  merupakan  hasil  akumulasi  waktu  pengujian  keseluruhan  sistem. Rata-rata  akumulasi  hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  membutuhkan  waktu  83,6  detik.  Terdapat  dua percobaan yang dikatakan memiliki akumulasi waktu sama dengan rata-rata akumulasi. Tiga percobaan yang berhasil monitoring , mengambil, dan meletakkan seed namun memiliki akumulasi waktu di bawah rata-rata, sehingga  perlu  divalidasi  terkait  penyebab  hal  ini.  Percobaan  yang  berhasil monitoring ,  mengambil,  dan meletakkan seed dengan  akumulasi  waktu  di  atas  rata-rata  dianggap  memenuhi  sistem.  Dengan  ini,  hasil hipotesis  diterima,  bahwa  keseluruhan  sistem  lengan  robot  dapat  melakukan  kegiatan pick-and-place  seed selama  85  detik.  Waktu  yang  dibutuhkan  oleh  lengan  robot  selama  83,6  detik  dilakukan  dengan mempertimbangkan safety dan delay yang sesuai untuk lengan robot.

## Kesimpulan
Proses pengujian dan monitoring sistem kendali secara keseluruhan, yang mengacu pada rumusan masalah dan  tujuan  penelitian,  menghasilkan  integrasi sistem kendali  lengan  robot dengan  Arduino MEGA 2560 dan LabVIEW. Integrasi ini mencakup modul komunikasi data, kendali vacuum gripper , serta modul kendali lengan robot yang mencakup linear motion , base , link 1, dan link 2 dengan menggunakan metode inverse kinematics dan forward  kinematics .  Hal  ini  memungkinkan  sistem  untuk  mencapai  posisi seed mikrokapsul  pada conveyor .  Rata-rata  hasil error pada  pengujian  sudut linear motion sebesar 0%, sudut base sebesar 8,08%, sudut link 1 sebesar 8,15%, dan sudut link 2 sebesar 9,78%. Rata-rata hasil error pada pengujian posisi 𝑎 dan 𝑧 sebesar 0%, posisi 𝑥 sebesar 25,06%, dan posisi 𝑦 sebesar 18,89%.
Hasil rerata keberhasilan dari pengujian pengambilan seed sebesar 87%, pengujian monitoring sebesar 80%, dan  pengujian  peletakan seed sebesar  86%.  Hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  menghasilkan  65% keberhasilan  untuk monitoring, mengambil,  dan  meletakkan seed dengan  waktu  akumulasi rata-rata  sistem sebesar  83,6  detik.  Sistem  pada  kendali  lengan  robot  menggunakan open  loop sehingga  menghasilkan keluaran motor stepper yang kurang stabil dan tidak konstan.

## Referensi
[1] H.  Sung et  al. ,  “Global  Cancer  Statistics  2020:  GLOBOCAN  Estimates  of  Incidence  and  Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries,” CA. Cancer J. Clin. , vol. 71, no. 3, pp. 209 – 249, May 2021, doi: 10.3322/caac.21660.
[2] A.  Pujiyanto,  M.  Subechi,  H.  Lubis,  and  D.  Ky,  “Penentuan  Parameter  Pengelasan  Las  Laser  untuk Pembuatan Sumber Iridium-192 (Ir- 192) High Dose Rate (HDR),” J. Radioisot. dan Radiofarmaka , no. 2, pp. 443 – 448, 2013.
[3] H. Bethaningtyas, S. Suwandi, and C. D. Anggraini, “Sistem Klasifikasi Kondisi Pita Suara dengan Metode Decision  Tree,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  168,  2019,  doi: 10.22146/jnteti.v8i2.506.
[4] D. A. Orion, A. Abimanyu, and R. N. Wijaya, “Pengembangan Algoritma Kendali Berbasis Pengenalan Pola pada  Lengan  Robot  ‘DOBOT’  untuk  Preparasi  Mikrokapsul  Brachytherapy,” ,Tugas  Akhir,  STTN  -  BATAN, Yogyakarta, 2021.
[5] E.  Akbari,  A.  Abimanyu,  and  Suroso,  “Pengembangan  Prototype  Mekanik  Lengan  Robot  untuk  Aplikasi Preparasi Mikro Sumber Iridium- 192,” Tugas Akhir, STTN - BATAN, Yogyakarta,  2021.
[6] M. W. Spong and M. Vidyasagar, Robot Dynamics and Control , Second Ed. New York, US: Wiley India Pvt. Limited, 2008.
[7] M. W. Spong, S. Hutchinson, and M. Vidyasagar, Robot Modeling and Control , Second ed. New Jersey, US: John Wiley & Sons, 2020.
[8] T. R. Kurfess, Robotics and Automation Handbook , Vol. 414, First Ed. Boca Raton, FL: CRC Press, 2005.
[9] O. Hock and J. Šedo, “Forward and Inverse Kinematics Using Pseudoinverse and Transposition Method for Robotic Arm DOBOT,” Kinematics , 2017, doi: 10.5772/intechopen.71417.
[10] R. Gautam, A. Gedam, A. Zade, and A. Mahawadiwar, “Review on Development of Industrial Robotic Arm,” Int.  Res.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1752 – 1755,  2017,  [Online].  Available: https://irjet.net/archives/V4/i3/IRJET-V4I3402.pdf.
[11] A.  B.  Dharmawan  and  L.  Lina,  “Penerapan  Metode  Denavit -Hartenberg  pada  Perhitungan  Inverse Kinematics Gerakan Lengan Robot,” Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokteran dan Ilmu Kesehatan , vol. 1, no. 1. 2017, doi: 10.24912/jmstkik.v1i1.441.
[12] F.  Burlian, I. Yani, and D. I.  Thamrint, “Desain  Prototipe  Sistem  Pendorong Jenis Mea  Sebagai  Aktuator Pada Sistem Sortir Menggunakan Mikrokontroller,” Semin. Nas. avoER xii , no. Prosiding AVoER XII Tahun 2020, pp. 592 – 597, 2020.
[13] S. Kü c ̈ ü k and Z. Bingül, “The Inverse Kinematics Solutions o f Industrial Robot Manipulators,” Proc. IEEE
Int. Conf. Mechatronics 2004, ICM’04 , no.
July, pp. 274 – 279, 2004, doi: 10.1109/icmech.2004.1364451. [14] Sempaiscuba, “Inverse Kinematics for 4- DOF Articulated Manipulator,” 2020.
https://robotics.stackexchange.com/questions/20899/inverse-kinematics-for-4-dof-articualted- manipluator (accessed Dec. 21, 2021).
[15] A.  Triansah,  “Authentifikasi  Login  User  pada  Perangkat  Lunak  Menggunakan  Arduino  dan  Enkripsi  AES 256,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 7, no. 2, 2017, doi: 10.36448/jmsit.v7i2.968.
[16] D. Artanto, Interaksi Arduino dan LabVIEW , First Ed. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2012.