## Sistem Navigasi dari Holonomic Mobile Robot untuk Membantu Tenaga Kesehatan dalam Pengiriman Logistik kepada Pasien
Andy Yuniawan 1 , Muhammad Rois 2 , Indra Adji Sulistijono 3 , Ali Ridho Barakbah 4 , Zainal Arief 5 1, 3, 5 Program Pascasarjana Terapan Teknik Elektro
2 Program Sarjana Terapan Teknik Mekatronika
4 Program Pascasarjana Terapan Teknik Informatika dan Komputer Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111 Indonesia Email: yuniawanandy@pasca.student.pens.ac, muhammadrois@me.student.pens.ac.id, indra@pens.ac.id, ridho@pens.ac.id, zar@pens.ac.id
Abstract – Currently, many health workers have died because of being infected by COVID-19. This happens as a result of one of the duties of health workers, namely, to carry out logistics deliveries to patients so that contact between health workers and COVID-19 patients often occurs. Mobile robots are considered as the right solution to overcome these problems. With mobile robots, hospitals or places for isolation can minimize contact between infected patients and health workers by carrying out logistics delivery tasks. In order to carry out its tasks, mobile robots must interact with the environment. If it must interact with its environment, it must be able to navigate. The navigation system is a system that guides the  mobile  robot  from  one  place  to  another.  In  this  study,  a  navigation  system  was  applied  using  a position driver and obstacle avoidance with a fuzzy controller so that the mobile robot was able to move to avoid obstacles when it reached its target. Fuzzy controller is used for obstacle avoidance because it is an algorithm for decision making that has linguistic variables that are easily understood by humans. Based on the results of the tests that have been carried out, the mobile robot with the proposed navigation system can perform logistics delivery tasks to reduce contact between COVID-19 patients and health workers.
Keywords -  COVID-19,  logistics  delivery  task,  holonomic  mobile  robot,  obstacle  avoidance,  fuzzy controller.
I ntisari –  Saat  ini  banyak  tenaga  kesehatan  yang  meninggal  akibat  terinfeksi  oleh  COVID-19.  Hal tersebut  terjadi  akibat  dari  salah  satu  tugas  tenaga  kesehatan  yaitu  untuk  menjalankan  pengiriman logistik kepada pasien sehingga kontak antara tenaga kesehatan dan pasien COVID-19 sering terjadi. Mobile robot dianggap sebagai solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dengan mobile robot , rumah sakit atau tempat untuk isolasi dapat meminimalkan kontak antara pasien yang terinfeksi dengan  tenaga  kesehatan  dengan  melakukan  tugas  pengiriman  logistik.  Untuk  dapat  mewujudkan tugasnya, mobile  robot harus  berinteraksi  dengan  lingkungan.  Jika  harus  berinteraksi  dengan lingkungan, ia harus dapat bernavigasi. Sistem navigasi merupakan sistem yang memandu mobile robot dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  sistem  navigasi  menggunakan position  driver dan obstacle  avoidance dengan fuzzy  controller agar mobile  robot mampu  bergerak menghindari halangan ketika mencapai targetnya. Fuzzy controller digunakan pada obstacle avoidance karena merupakan algoritma untuk pengambilan keputusan yang memilik variabel lingustik yang mudah dipahami oleh manusia. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, mobile robot dengan sistem navigasi yang diusulkan dapat melakukan tugas pengiriman logistik sehingga dapat mengurangi kontak antara pasien COVID-19 dengan tenaga kesehatan.
Kata Kunci - COVID-19, tugas pengiriman logistik, holonomic mobile robot, obstacle avoidance, fuzzy controller .

## I. P ENDAHULUAN
COVID-19  telah  dinyatakan  sebagai  pandemi  global  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO)  pada  11  Maret  2020  [1].  Saat  ini  kasus  kematian  baru  terus  mengalami  kenaikan khususnya di Indonesia akibat terinfeksi oleh COVID-19 [2] yang bisa dilihat di Gambar 1. Banyak dari kasus kematian tersebut adalah dari tenaga kesehatan yang mana salah satu tugas tenaga kesehatan yaitu untuk menjalankan pengiriman logistik kepada pasien sehingga banyak tenaga kesehatan yang terinfeksi karena sering terjalinnya kontak antara pasien dengan mereka.
Gambar 1. Grafik kematian COVID-19 baru yang dikonfirmasi setiap hari
(Sumber:  COVID-19  Data  Repository  by  the  Center  for  Systems  Science  and  Engineering  (CSSE)  at  Johns Hopkins  University. Daily  new  confirmed  COVID-19  deaths .  Our  World  in  Data.  Tersedia  di: https://ourworldindata.org/covid-deaths. Diakses 25 Juli 2021)
Dengan perkembangan teknologi saat ini, robotika terus memasuki bidang-bidang seperti pabrik,  rumah,  kantor,  militer  bahkan  bidang  medis. Mobile  robot semi  atau  otonom  penuh yang membantu manusia dan melakukan fungsi otonom lainnya sudah diaplikasikan di hampir setiap industri [3]. Berdasarkan laporan tahunan dari International Federation of Robotics pada tahun  2020, mobile  robot untuk  penggunaan  umum  dari  tahun  2010  hingga  2018  terus meningkat, hanya pada tahun 2019 mengalami penurunan karena krisis ekonomi global [4].
Dengan fungsi rumah sakit akibat COVID-19 saat ini yang sangat krusial, maka diperlukan dukungan  pelayanan  dari  berbagai  pihak  termasuk  otomatisasi  dan  robotika  untuk memaksimalkan peran pelayanan utama rumah sakit yaitu pelayanan pasien yang salah satunya adalah pengiriman logistik kepada pasien dengan catatan dengan meminimalisir kontak antara pasien dan tenaga kesehatan. Mobile robot dianggap sebagai solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dengan mobile robot , rumah sakit dapat meminimalkan kontak antara orang yang terinfeksi dengan orang yang tidak terinfeksi.
Mobile  robot harus  berinteraksi  dengan  lingkungan  untuk  dapat  mewujudkan  tugasnya. Jika harus berinteraksi dengan lingkungan, ia harus dapat bernavigasi. Navigasi mobile robot merupakan  isu  penting  dalam  bidang  robotika.  Mereka  dikenal  dengan  kecenderungan kecerdasannya  [5].  Tugas  navigasi  bisa  lebih  menantang  dengan  adanya  halangan  dan  di lingkungan  yang  tidak  diketahui.  Fitur  penghindaran  halangan  ( obstacle  avoidance) juga dianggap sebagai salah satu pertimbangan substansial terkait dengan desain fungsional robot beroda  otomatis  yang  ditugaskan  untuk  suatu  tugas  [6].  Beberapa  metode  penghindaran halangan  sudah  banyak  diterapkan,  seperti  metode potential  field [7]  dan dynamic  window approach (DWA) [8], namun metode tersebut memerlukan model matematika yang kompleks. Solusi untuk perancangan mobile robot dan sistem navigasinya yang cukup mudah dipahami diperlukan agar sistem navigasinya bisa cepat diterapkan pada mobile robot sehingga mobile robot dapat melakukan tugasnya sesuai permasalahan di atas yaitu pengiriman logistik kepada pasien COVID-18 untuk mengurangi kontak mereka dengan tenaga kesehatan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur

## 1. Holonomic Mobile Robot
Robot merupakan piranti mekanik elektrik atau elektronika yang bekerja secara otomatis dapat bekerja sendiri tanpa pengendalian dari luar [9]. Mobile robot adalah robot yang dapat berpindah dari satu tempat ke tempat lain secara mandiri [10]. Kemampuan manuver mobile robot tergantung pada roda dan penggerak yang digunakan. Mobile robot yang memiliki tiga ruang  kebebasan  atau degree  of  freddom (DoF)  ditandai  dengan  kemampuan  manuver maksimal  yang  diperlukan  untuk  gerakan  planar,  seperti  beroperasi  di  lantai  gudang,  jalan, rumah  sakit,  museum,  dll. Non-holonomic  mobile  robot memiliki  kurang  dari  tiga  DOF  di bidang sehingga tidak bisa bergerak ke segala arah. Sementara, holonomic mobile robot dapat melakukan  pergerakan  ke  segala  arah  dan  berfungsi  di  area  yang  sempit.  Kemampuan  ini disebut omnidirectionality [11].

## 2. Sistem Navigasi
Mobile  robot harus  berinteraksi  dengan  lingkungan  untuk  dapat  mewujudkan  tugasnya. Jika harus berinteraksi dengan lingkungan, ia harus dapat bernavigasi. Navigasi mengacu pada jalur bebas tabrakan dari satu titik ke titik lain, dengan mempertimbangkan waktu optimal, jalur terpendek, atau konsumsi energi terendah [12].

## 3. Fuzzy Controller
Dalam sistem navigasi mengharuskan adanya fitur penghindaran halangan. Kendali yang digunakan  untuk  penghindaran  halangan  dalam  penelitian  ini  adalah fuzzy  controller . Fuzzy controller adalah  pengendali  yang  terdiri  atas  sistem  matematika  yang  menganalisis  nilai masukan analog dalam hal variabel logis yang mengambil nilai kontinu antara 0 dan 1, berbeda dengan logika klasik atau digital, yang beroperasi pada nilai diskrit baik 1 atau 0 [13] [14]. Fuzzy controller diusulkan oleh Lotfi A. Zadeh dari University of California di Berkeley dalam sebuah makalah tahun 1965 [15].
Sebuah fuzzy  controller terdiri  dari  tiga  bagian  utama:  variabel  linguistik  ( lingustic variables) , fungsi keanggotaan ( membership functions ), dan aturan ( rules ). Variabel linguistik mewakili,  dengan  kata  lain,  variabel  masukan  dan  variabel  keluaran  dari  sistem  yang dikendalikan. Yang dimaksud dengan variabel linguistik adalah variabel yang nilainya berupa kata atau kalimat dalam bahasa alami atau buatan [16].
Fungsi keanggotaan adalah fungsi numerik yang sesuai dengan istilah linguistik. Sebuah fungsi keanggotaan mewakili derajat keanggotaan variabel linguistik dalam istilah linguistik mereka.  Ada  2  fungsi  keanggotaan,  variabel  linguistik  masukan  dan  variabel  linguistik keluaran. Ada berbagai jenis fungsi keanggotaan seperti segitiga, trapesium, dan gaussian [17].

## B. Data Penelitian
Dalam penelitian ini dibutuhkan beberapa data terutama terkait jenis dan spesifikasi dari komponen pembentuk mobile robot terutama pada bagian sensor dan aktuator yang bisa dilihat pada Gambar 2. Berikut adalah spesifikasi dari sensor dan aktuator yang digunakan:

## 1. Sensor Ultrasonik
Sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi jarak antara mobile robot dengan halangan maupun  dinding  yang  digunakan  sebagai  masukan  dari  fitur obstacle  avoidance .  Sensor ultrasonik  yang  digunakan  adalah  Parallax  PING))).  Sensor  ultrasonik  Parallax  PING))) memberikan  pengukuran  jarak  non-kontak  antara  2  cm  hingga  300  cm  [18].    Sensor  ini membutuhkan tegangan suplai sebesar +5 VDC.

## 2. Motor Direct Current (DC)
Motor DC digunakan untuk mengaktuasi roda pada mobile robot. Dibutuhkan motor DC dengan  spesifikasi  torsi  yang  cukup  tinggi  karena mobile  robot digunakan  untuk  dapat membawa barang-barang logistik. Motor DC yang digunakan adalah PG36 dengan torsi sebesar 20 Kgfcm dan kecepatan hingga 200 rpm [19].

## 3. Motor Stepper
Motor stepper digunakan  untuk  mengaktuasi scissor  lift pada mobile  robot untuk mengangkat  barang-barang  logistik  sehingga  dibutuhkan  torsi  yang  cukup  tinggi.  Nema  23 adalah motor stepper yang digunakan yang memiliki gaya radial maksimum hingga 70 N [20] dan holding torque sebesar hingga 189 Ncm.

## 4. Motor Servo
Motor servo Hitec HS-785HB digunakan untuk mengaktuasi mekanisme pembuka pintu pada mobile robot dengan spesifikasi torsi hingga 13,2 Kgfcm dengan kecepatan hingga 475 rpm [21].
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 2. Sensor dan aktuator pada mobile robot (a) sensor ultrasonik Parallax PING))) (b) motor DC PG36 (c) motor stepper Nema 23 (d) motor servo Hitec HS-785HB
(Sumber:  (a) https://www.parallax.com/product/ping-ultrasonic-distance-sensor/
(b) https://www.tokopedia.com/mri/pg36-24v-1-50-9k-7ppr-encoder-200rpm
(c) https://www.omc-stepperonline.com/nema-23-stepper-motor/
(d) https://hitecrcd.com/products/servos/analog/boat-analog/hs-785hb-3.5/product)

## C. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dengan fasilitas di Laboratorium Intelligent Mechatronics and Industrial  Automation  (IMIA)  Program  Studi  Teknik  Mekatronika,  Politeknik  Elektronika Negeri Surabaya (PENS) dari bulan Januari 2020 sampai Juli 2021.

## D. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  diusulkan  pendekatan  dengan  menerapkan  sistem  navigasi menggunakan position  driver dan obstacle  avoidance untuk holonomic  mobile  robot . Holonomic  mobile  robot digunakan  karena  dapat  bergerak  bebas  ke  segala  arah  dan  derajat kebebasan yang dapat dikendalikan sama dengan derajat kebebasan total. Position driver dan obstacle avoidane menggunakan fuzzy controller digunakan agar mobile robot dapat mencapai tujuannya dan dapat menghindari halangan.

## E. Pengujian
Terdapat  dua  tahapan  pengujian  pada  penelitian  ini  meliputi,  pertama  uji  coba  untuk pengujian  fungsional  sistem  navigasi  dan  yang  kedua  uji  coba  untuk  pengujian  tugas pengiriman logistik oleh mobile robot . Pengujian fungsional sistem navigasi dilakukan untuk mengetahui apakah sistem navigasi berjalan sesuai dengan rancangan yang telah ditentukan. Sedangkan  pengujian  tugas  pengiriman  logistik  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah mobile robot mampu  melakukan  pengiriman  logistik  kepada  pasien  setelah  menerapkan  sistem navigasi di dalamnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian ini menjelaskan perancangan, pengujian, dan analisa sistem yang telah dilakukan, mulai dari desain dan realisasi perangkat keras dalam hal ini adalah mobile robot , pengujian sistem  navigasi,  hingga  pengujian  secara  keseluruhan  dari  tugas  pengiriman  logistik  oleh mobile robot .
A. Hasil Perancangan Sistem

## 1. Sistem Perangkat Keras
Perancangan atau desain mobile robot perlu diperhatikan terutama pada bagian dimensi agar optimal untuk membawa barang-barang logistik. Dimensi mobile robot adalah 61,35 cm × 45,83 cm × 113,68 cm. Pada bagian ini desain mobile robot dibagi menjadi 2 bagian, pertama adalah  sistem  manajemen  pergerakan  kemudian  sistem  manajemen  objek.  Gambar  3 menunjukkan desain dari mobile robot .
(a) (b) (c)
Gambar 3. Desain mobile robot tampak (a) depan (b) samping (c) isometrik
Sistem manajemen pergerakan adalah sistem yang digunakan untuk mengatur pergerakan mobile robot yang diatur oleh pergerakan roda yang digerakkan oleh motor direct current (DC). Roda yang digunakan ada 4 yaitu roda mecanum yang dapat membuat mobile robot bergerak secara holonomic . Sistem manajemen pergerakan dilengkapi dengan 8 sensor ultrasonik yang terpasang  2  buah  di  sisi  depan,  2  buah  di  sisi  kanan,  2  buah  di  sisi  kiri,  dan  2  buah  di  sisi belakang.
Kemudian sistem manajemen objek yang dapat dilihat pada Gambar 4 digunakan untuk mengelola objek yaitu rak dan pintu. Ada 2 elemen pada sistem ini, yang pertama adalah scissor lift yang  digunakan  untuk  mengangkat  rak  yang  berisi  barang-barang  yang  harus  diantar  ke pasien dan yang kedua adalah pembuka pintu yang digunakan untuk membuka pintu agar robot dapat masuk ke dalam ruangan.
(a) (b) (c)
Gambar 4. Desain sistem manajemen objek (a) tampak samping (b) tampak isometrik (c) pembuka pintu
Scissor  lift merupakan  mekanisme  pengangkatan  dengan  struktur  seperti  gunting  yang dapat  memperkecil  dimensi  lebar  untuk  menambah  dimensi  panjang  sehingga  terjadi mekanisme pengangkatan. Aktuator yang digunakan untuk menggerakkan scissor lift adalah motor stepper yang dibantu oleh 2 rail guide untuk memandu pergerakan mekanisme scissor lift dan 2 buah linear screw untuk menghasilkan gerakan linear dari motor stepper . Mekanisme sederhana yang digunakan untuk membuka pintu adalah dengan motor servo yang dikuatkan oleh 2 roda gigi ( gear ) sehingga kuat saat membuka pintu yang bisa dilihat pada Gambar 4(c). Mekanismenya cukup dengan memutar motor servo untuk membuat end-effector meraih  ganggang  pintu  dan  kemudian mobile  robot bergerak  maju  atau  mundur  untuk mendorong atau menarik ganggang pintu tergantung pada mekanisme pintu.
Untuk  bisa  mengakses  sensor  dan  menggerakkan  aktuator  maka  diperlukan  sistem elektronik pada mobile robot . Sistem elektronik merupakan hubungan antar komponen secara fisik yang dirancang sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Rancangan sistem elektronik pada mobile robot dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Diagram sistem elektronik
Terdapat 2 buah baterai sebagai sumber tenaga untuk mikrokontroler , sensor, dan aktuator dengan spesifikasi keduanya yaitu 12 V 3300 mAh. Mikrokontroler yang digunakan adalah NI myRIO-1900 yang diproduksi oleh National Instruments (NI) yang menyediakan sebanyak 40 digital input output (DIO). Sensor yang digunakan adalah sensor ultrasonik sebanyak 8 buah. Masing-masing  roda  digerakkan  oleh  4  buah  motor  DC  dikendalikan  melalui motor  driver berdasarkan masukan yang diperoleh dari mikrokontroler. Kemudian terdapat motor stepper yang  dikendalikan  melalui stepper  driver berdasarkan  masukan  yang  diperoleh  juga  dari mikrokontroler. Terakhir, terdapat 1 buah motor servo yang langsung digerakkan langsung oleh mikrokontroler. Semua spesifikasi dari sensor dan aktuator dapat dilihat pada Bab II di bagian Data Penelitian.
Dari  sisi  ekonomis  berdasarkan  penjelasan  rancangan mobile  robot beserta  sistem elektroniknya, mobile  robot dapat  dikategorikan  sebagai low  cost mobile  robot karena penggunaan  komponen  sistem  elektronik  dan  mekaniknya  yang  lebih  terjangkau  dari  pada mobile robot lainnya yang biasanya diterapkan pada kasus yang sama. Contohnya, sensor yang digunakan  adalah  8  sensor  ultrasonik  yang  dipasang  di  semua  sisi  sehingga  bisa  mengindra setiap sisi arah pengindraan menggantikan sensor Light Detection and Range (LiDAR) yang biasanya digunakan pada kasus ini yang secara biaya lebih tinggi. Komponen pengolah utama sistem elektronik yang digunakan juga adalah mikrokontroler NI myRIO-1900 yang juga lebih terjangkau dari pada kontroler lainnya seperti Programmable Logic Circuit (PLC) yang sering digunakan pada mobile robot pada kasus yang sama.
Berdasarkan rancangan dan pertimbangan dari sisi ekonomis, seluruh desain mobile robot direalisasikan,  mulai  dari  sistem  manajemen  pergerakan  hingga  sistem  manajemen  objek. Gambar-gambar realisasi mobile robot dapat dilihat pada Gambar 6.
(a) (b) (c)
(d) Gambar 6. Realisasi mobile robot tampak (a) depan (b) samping (c) isometrik (d) dekat

## 2. Sistem Navigasi
Sistem  navigasi  dirancang  menggunakan  LabVIEW  yang  merupakan  platform  desain sistem  dan  lingkungan  pengembangan  untuk  bahasa  pemrograman  visual  dari  National Instruments [22]. Sistem navigasi menuntut mobile robot untuk mampu bergerak ke titik target dan menghindari halangan di lingkungan. Hal ini membutuhkan informasi mengenai jarak dan arahnya menuju titik target sebagai variabel masukan untuk position driver dan jarak antara robot dan halangan di setiap arah pengindraan sebagai masukan obstacle avoidance . Aturan kontrol  dibagi  menjadi  dua  perilaku: position  driver dan obstacle  avoidance ,  seperti subsumption  architecture [23]  atau  juga  disebut  juga behavior-based  control  system [24]. Diagram dari aturan kontrol tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram sistem navigasi
Perilaku pertama yaitu position driver atau juga bisa disebut dengan position control yang digunakan agar mobile robot dapat menuju titik target yang diinginkan. Ada beberapa metode position  driver yang  bisa  digunakan,  ada  yang  menggunakan  kamera  yang  dipasang  di  atas bidang kerja mobile robot [25], ada yang menggunakan odometry dari pembacaan encoder [26]. Pada penelitian ini metode position driver menggunakan data odometry dari encoder yang ada di 4 motor.
Terdapat 2 kecepatan yang dikontrol yaitu kecepatan linier 𝑥 ( 𝑣 ! ) dan kecepatan linier 𝑦 ( 𝑣 " ). Aturan kontrol untuk kedua kecepatan dapat dilihat di Persamaan (1) dan Persamaan (2) .
𝑣 ! (𝑡) = 𝐾 " ∙ 𝑒 cos 𝛼 + 𝐾 # / 𝑒 cos 𝛼 $ % + 𝐾 & ∙ 𝑑 𝑑𝑡 𝑒 cos 𝛼 (1)
𝑣 ' (𝑡) = 𝐾 " ∙ 𝑒 𝑠𝑖𝑛 𝛼 + 𝐾 # / 𝑒 sin 𝛼 $ % + 𝐾 & ∙ 𝑑 𝑑𝑡 𝑒 sin 𝛼 (2)
yang mana 𝐾 # adalah gain proporsional, 𝐾 $ adalah gain integral, dan 𝐾 % adalah gain turunan, 𝑒 adalah  jarak  kesalahan  antara  posisi  sebenarnya  ( 𝑥 &'( , 𝑦 &'( )  dan  posisi  referensi  target ( 𝑥 )*+ , 𝑦 )*+ ),  dan 𝛼 adalah  jarak  kesalahan  arah  hadap.  Kemudian, 𝑒 dan 𝑎 dapat  dihitung sebagai berikut menggunakan Persamaan (3) dan Persamaan (4).
𝑒 = 6(𝑥 ()* − 𝑥 +,$ ) - + (𝑦 ()* − 𝑦 +,$ ) - (3)
𝛼 = tan ./ < 𝑦 ()* − 𝑦 +,$ 𝑥 ()* − 𝑥 +,$ = (4)
Perilaku kedua yaitu obstacle avoidance menggunakan fuzzy controller. Di sini digunakan fungsi keanggotaan segitiga untuk mengurangi waktu komputasi serta pengaturan parameter fuzzy controller . Fungsi keanggotaan segitiga umumnya digambarkan dengan Persamaan (5).
𝜇 0 !,# (𝑥 1 ) = ? 1 − A𝑥 1 − 𝑎 #,1 A 𝑏 #,1 , A𝑥 1 − 𝑎 #,1 A   ≤   𝑏 #,1 0, A𝑥 1 − 𝑎 #,1 A   >   𝑏 #,1 (5)
yang mana 𝐴 $,- adalah fungsi keanggotaan untuk masukan ke- 𝑗 dari aturan ke- 𝑖 , 𝑎 $,- dan 𝑏 $,- adalah nilai tengah dan lebar dari fungsi keanggotaan, 𝐴 $,- .
Fungsi  keanggotaan  variabel  linguistik  masukan  adalah degree  of  danger , merepresentasikan  derajat  bahaya  antara mobile  robot dengan  halangan  yang  diindra menggunakan sensor jarak. Untuk menyederhanakan, dua istilah linguistik dangerous dan safe digunakan untuk mewakili derajat bahaya sebagai fungsi jarak ( 𝑥 - ) sebagai masukan ke- 𝑗 . Di sini, 𝜇 %&./*) sesuai dengan tingkat bahaya. Perilaku penghindaran halangan dari mobile robot harus  mengambil  tindakan  yang  mengurangi  nilai 𝜇 %&./*) .  Jumlah  total  variabel  linguistik masukan adalah 8 karena ada 8 sensor jarak sebagai masukan. Fungsi keanggotaan variabel linguistik  masukan  dirancang  menggunakan  LabVIEW  Fuzzy  System  Designer  yang  dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Fungsi keanggotaan variabel linguistik masukan dari degree of danger
Fungsi keanggotaan variabel linguistik keluaran adalah robot velocity , mewakili kecepatan mobile robot yang ingin dikendalikan. Istilah linguistik dari robot velocity harus mewakili baik arah dan besarnya perubahan kecepatan. Oleh karena itu, digunakan negative large, negative small,  zero,  positive  small, dan positive  large untuk  variabel  keluaran  ini.  Jumlah  variabel keluaran linguistik adalah 2 karena ada 2 kecepatan yang dikontrol yaitu kecepatan linier 𝑥 ( 𝑣 ! ) dan kecepatan linier 𝑦 ( 𝑣 " ). Fungsi keanggotaan variabel linguistik keluaran juga dirancang menggunakan LabVIEW Fuzzy System Designer yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Fungsi keanggotaan variabel linguistik keluaran dari robot velocity
Dalam fuzzy controller ini diterapkan aturan fuzzy controller if-then karena arsitekturnya yang sederhana dan biaya komputasi yang rendahdigambarkan sebagai berikut:
IF 𝑥 0 is 𝐴 $,0 and … and  is 𝐴 $,- and … and 𝑥 . is 𝐴 $,. THEN 𝑦 0 is 𝑤 $,0 … and 𝑦 - is 𝑤 $,- and … and 𝑦 1 is 𝑤 $,1
yang mana 𝐴 $,- adalah fungsi keanggotaan untuk masukan ke- 𝑗 ( 𝑥 - ) dari aturan ke- 𝑖 , 𝑤 $,- adalah singleton untuk keluaran ke- 𝑗 dari aturan ke- 𝑖 , dan 𝑛 , 𝑜 dan 𝑟 adalah jumlah masukan, keluaran, dan aturan.
Derajat  pengaktifan  dari  aturan  ke- 𝑖 ( 𝜇 $ )  ( 𝑖 =1,2,…,r)  dapat  dihitung  menggunakan Persamaan (6).
𝜇 # = H 𝜇 0 !,# (𝑥 1 ) 3 14/ (6)
Selanjutnya,  keluaran  yang  dihasilkan  ke- 𝑗 ( 𝑦 - )  dihitung  dengan weighted  average (defuzzifikasi) pada Persamaan (7).
𝑦 1 = ∑ 𝜇 # ∙ 𝑤 #,1 ( #4/ ∑ 𝜇 # ( #4/ (7)
Aturan fuzzy  controller kemudian  dirancang  menggunakan  LabVIEW  Fuzzy  System Designer  yang  bisa  dilihat  pada  Gambar  10.  Terdapat  24  aturan  yang  dibuat  sehingga  bisa mewakili seluruh reaksi yang tepat berdasarkan masukan yang diterima oleh fuzzy controller untuk mobile robot bisa menghindari halangan.

## Gambar 10. Aturan fuzzy controller
Berdasarkan  proses  melalui  persamaan-persamaan  dari  sistem  navigasi  yang  telah dijelaskan, sistem navigasi dirancang pada block diagram di LabVIEW yang bisa dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Rancangan sistem navigasi di LabVIEW
Fungsi pada bagian nomor 1 merupakan rancangan untuk perilaku position driver . Fungsi pada bagian nomor 2 merupakan rancangan untuk perilaku obstacle avoidance . Terakhir, fungsi pada bagian nomor 3 merupakan hasil dari penjumlahan dari kedua perilaku sebelumnya.

## B. Hasil Pengujian

## 1. Pengujian Sistem Navigasi
Sebelum  menguji  pada  keadaan  sebenarnya.  Sistem  navigasi  diuji  terlebih  dahulu  pada simulasi. Gambar 12 menunjukkan hasil simulasi yang mana ukuran ruang kerja adalah 380 × 500 dalam satuan piksel yang  mana 1 piksel pada simulasi mewakili 2 cm pada ruang kerja sebenarnya.  Posisi  awal  dan  target  adalah  (140,  100)  dan  (220,  250),  masing-masing.  Pada gambar, mobile robot digambarkan setiap 30 langkah waktu diskrit. Dari Gambar 12(a) dapat dilihat bahwa mobile robot menabrak halangan ketika menuju target apabila obstacle avoidance tidak diterapkan pada algoritma navigasi, tentunya hal ini sangat berbahaya ketika diterapkan di mobile robot asli. Namun, pada Gambar 12(b) dapat dilihat bahwa mobile robot berhasil menghindari halangan ketika menuju target apabila obstacle avoidance diterapkan pada sistem navigasi. Jadi obstacle avoidance memainkan peran penting bagi mobile robot untuk mencapai titik target tanpa menabrak halangan atau dinding yang ada.
(a)
(b)
Gambar 12. Hasil simulasi sistem navigasi (a) tanpa obstacle avoidance (b) dengan obstacle avoidance
Kemudian sistem navigasi diuji pada keadaan sebenarnya. Pada pengujian ini, mobile robot dijalankan  dari  posisi  awal  ke  posisi  target  pada  lingkungan  yang  diberi  beberapa  halangan berupa benda dan manusia. Bisa lihat dari Gambar 13(a) yang merupakan grafik data odometry, bahwa mobile robot tidak bergerak lurus dari posisi awal ke target karena harus menghindari beberapa  halangan  yang  ada  ketika  bergerak  lurus.  Gambar  13(b)  menunjukkan  grafik  nilai keluaran  dari fuzzy  controller yaitu  berupa  keluaran  1  ( Out  1 )  dan  keluaran  2  ( Out  2 )  yang merupakan nilai crisp dari fungsi keanggotaan variabel linguistik keluaran robot velocity pada Gambar 9 yang mewakili kecepatan linear mobile robot di koordinat 𝑥 ( 𝑣 ! ) dan kecepatan linear mobile robot di koordinat 𝑦 ( 𝑣 " ), terlihat bahwa keluaran dari fuzzy controller terus berubah- ubah berdasarkan dengan kondisi lingkungan.
(a) (b)
Gambar 13. Grafik data pengujian real sistem navigasi (a) odometry (b) nilai keluaran fuzzy controller
Gambar 14 menunjukkan snapshot dari urutan gambar ketika pengujian sistem navigasi di real mobile robot . Bisa dilihat bahwa ketika mobile robot bergerak menuju target , mobile robot mampu menghindari halangan pertama yaitu sebuah koper dengan cara bergerak ke arah kiri, kemudian mobile robot mampu bergerak ke jalur yang aman yaitu tepat di tengah-tengah antara koper  dan  lemari  pendingin  sebagai  halangan  kedua,  selanjutnya mobile  robot mampu menghindari tidak hanya berupa benda namun manusia sebagai halangan ketiga dengan cara bergerak  ke  arah  kiri  dan  mengitari  manusia  karena  target  posisi  berada  tepat  di  belakang manusia atau di depan pintu.
-5 -4 -3 -2 -1 0 0 1 2 3 4 5 Y (meter) X (meter) Odometry 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 -0.3 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Outpu t val ue of fuzzy (crisp ) Time (milliseconds) Out1 Out2
(1) (2) (3)
(4) (5) (6) (7) (8) (9)
Gambar 14. Snapshot pengujian real sistem navigasi

## 2. Pengujian Tugas Pengiriman Logistik
Bagian  ini  menjelaskan  pengujian  tugas  pengiriman  logistik mobile  robot yaitu  untuk bergerak mengambil rak, membawanya, hingga mengantarkannya ke tempat yang ditargetkan. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk memastikan bahwa mobile robot mampu menjalankan tugas pengiriman logistik yaitu berupa pengiriman rak berisi barang-barang keperluan pasien.
(1) (2)
(3) (4) (5) (6) Gambar 15. Pengujian tugas pengiriman logistik
Gambar 15 menunjukkan snapshot dari urutan proses tugas mobile robot . Dapat dilihat bahwa mobile robot mampu untuk menjalankan fungsinya mulai dari menghampiri rak, masuk ke dalam rak dengan cara bergerak ke arah belakang karena, mengangkat rak menggunakan scissor lift , membawa rak yaitu bergerak sembari rak tetap diangkat, dan mengantarkan rak ke target yang diinginkan yaitu di depan pintu ruangan pasien.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem navigasi yang diusulkan menggunakan position driver yang telah mampu membuat mobile robot menuju dan mencapai target posisi yang diinginkan dan menggunakan obstacle avoidance dengan fuzzy controller yang diterapkan yang telah berhasil membuat mobile robot juga  mampu  menghindari  halangan  yang  ada  di  sekitarnya. Mobile  robot yang  diusulkan memiliki  sistem  manajemen  pergerakan  berupa  model  pergerakan holonomic yang  mampu melakukan  pergerakan  secara  bebas  ke  segala  arah  dan  berfungsi  di  area  yang  sempit  dan memiliki sistem manajemen objek yang mampu mengangkat rak berisi barang-barang logistik keperluan pasien sehingga mobile robot dapat melakukan tugas pengiriman logistik yang akan meminimalkan kontak antara pasien COVID-19 dengan tenaga kesehatan.

## R EFERENSI
[1]   Ghebreyesus  T. WHO  Director-General's  opening  remarks  at  the  media  briefing  on COVID-19-2020 . World Health Organization. 2020.
[2]   COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University. Daily new confirmed COVID-19 deaths . Our World in Data. Tersedia di: https://ourworldindata.org/covid-deaths. Diakses 25 Juli 2021.
[3]   Calderon C. A. A., Mohan R. E., Zhou C. Eldery Tele-care in the Singapore Context . International Conference on Human-Robot Interaction. Lausanne. 2011.
[4]   International Federation of Robotics. Executive Summary World Robotics 2020 Industrial Robots. 2020.
[5]   Gul  F.,  Rahiman  W.,  Alhady  S.  S.  N.  A  comprehensive  study  for  robot  navigation techniques. Cogent Engineering . 2019; 6(1): 1-25.
[6]   Li  W.,  Xiong  R.  Dynamical  Obstacle  Avoidance  of  Task  Constrained  Mobile Manipulation Using Model Predictive Control. IEEE Access . 2019; 7: 88301-88311.
[7]  Rostami S. M. H., Sangaiah A. K., Wang J., Liu X. Obstacle avoidance of mobile robots using  modified  artificial  potential  field  algorithm. EURASIP  Journal  on  Wireless Communications and Networking . 2019; 70: 1-19.
[8]  Hong  Z.,  Chun-Long  S.,  Zi-Jun  Z.,  Wei  A.,  De-Qiang  Z.,  Jing-Jing  W. A  Modified Dynamic Window Approach to Obstacle Avoidance Combined with Fuzzy Logic . 2015 14th International Symposium on Distributed Computing and Applications for Business Engineering and Science (DCABES). Guiyang. 2015; 523-526.
[9]   Herwin K., Harianto, Wibawa C. K. Robot Auto Pointing sebagai Media Pencarian Sinyal Terbaik  p  ada  Instalasi  Radio  Wireless  Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Uno. Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika. 2019; 4(1): 66-75.
[10]  Tzafestas S. G. Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2018: 91(1): 35-38.
[11]  Tzafestas S. G. Introduction to Mobile Robot Control. Athens: Elsevier. 2014: 1-663.
[12]  Wang  D.,  Hu  Y.,  Ma  T.  Mobile  robot  navigation  with  the  combination  of  supervised learning  in  cerebellum  and  reward-based  learning  in  basal  ganglia. Cognitive  Systems Research . 2020; 59: 1-14.
[13]  Pedrycz W. Fuzzy control and fuzzy system. 2 ed. Devon: Research Studies Press Ltd. 1993: 1-350.
[14]  Hajek P. Metamathematics of fuzzy logic. 4. Berlin: Springer Science & Business Media. 1998: 1-299.
[15]  Zadeh L. A.  Fuzzy sets. Information and Control . 1965; 8(3): 338-353.
[16]  Zadeh  L.  A.  The  concept  of  a  linguistic  variable  and  its  application  to  approximate reasoning. Information Sciences . 7(3): 199-249.
[17]  Lee C. C. Fuzzy logic in control systems: A Fuzzy controller-Part I & Part II. IEEE Trans. System, Man, Cybern . 1975; 20: 404-435.
[18] Parallax Inc. PING)))™ Ultrasonic Distance Sensor (#28015) . Parallax Inc. 2009.
[19] MRI. PG36  24V  1:50.9k  7ppr  Encoder  200rpm .  Tokopedia.  Tersedia  di: https://www.tokopedia.com/mri/pg36-24v-1-50-9k-7ppr-encoder-200rpm.  Diakses  4 Agustus 2021.
[20] Changzhou Songyang Machinery & Electronics. High Torque Hybrid Stepping Motor Specifications . Changzhou Songyang Machinery & Electronics. 2012.
[21] Hitec  RCD. HS-785HB  Karbonite,  3.5  Turn  Winch  Servo .  Hitec  RCD.  Tersedia  di: https://hitecrcd.com/products/servos/analog/boat-analog/hs-785hb-3.5/product.  Diakses 4 Agustus 2021.
[22] Travis J., Kring J. LabVIEW for everyone: graphical programming made easy and fun. 3 ed. Upper Saddle River. New Jersey: Prentice Hall. 2007: 1-981.
[23]  Brooks R. A. A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Trans. Robot. Autmat. 1986; 2: 14-23.
[24] Sulistijono I. A., Kuswadi S., Setiaji O., Salfikar I., Kubota N. A Study on Fuzzy Control of Humanoid Soccer Robot EFuRIO for Vision Control System and Walking Movement. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics . 2012; 16(3): 444-452.
[25] Nurlaili  R.,  Sulistijono  I.  A.,  Risnumawan  A. Mobile  Robot  Position  Control  Using Computer Vision . International Electronics Symposium (IES). Surabaya. 2019.
[26] Affandi  I.,  Sulistijono  I.  A.,  Ardilla  F.  Kontrol  Posisi  Robot  Omni–Directional Menggunakan Metode Gyrodometry. Surabaya. Politeknik Elektronika Negeri Surabaya; 2014.