ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Kontrol Keseimbangan Robot
Hexapod EILERO menggunakan
Fuzzy Logic

## IWAN KURNIANTO WIBOWO, DANY PREISTIAN, FERNANDO ARDILLA
Departemen Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: eone@pens.ac.id
Received 19 Januari 2021 | Revised 8 Februari 2021 | Accepted 15 Maret 2021

## ABSTRAK
Penelitian  dengan  topik  robot  hexapod  telah  banyak  dikembangkan,  namun sampai saat ini masih sedikit yang mengulas tentang kontrol keseimbangannya. Permasalahan yang kerap muncul adalah ketika robot berada dalam bidang miring, robot dapat terjatuh jika robot tidak dapat menyeimbangkan badan. Begitu pula dengan  robot  hexapod  EILERO  yang  telah  kami  bangun.  Untuk  mengatasi permasalahan itu, selain pemodelan kinematik dan kinematika terbalik yang tepat, juga diperlukan suatu sistem keseimbangan yang baik. Dalam penelitian ini, kami menggunakan fuzzy logic untuk mengontrol keseimbangan robot EILERO dengan umpan balik data kemiringan dari sebuah sensor IMU. Setelah melalui beberapa pengujian  yang  komprehensif,  didapatkan  hasil  bahwa  robot  dapat menyeimbangkan diri pada kondisi kemiringan papan pijakan antara -15° dan 15° pada orientasi kemiringan roll dan pitch. Robot mampu merespon dengan capaian steady state di bawah 3000 ms. Dengan demikian, robot EILERO semakin stabil dalam melintasi bidang yang tidak datar .
Kata kunci : hexapod, EILERO, kinematika terbalik, fuzzy logic

## ABSTRACT
Research on the topic of the hexapod robot has been developed a lot, but until now there is little that has been discussed about balance control. The problem that often arises is that when the robot is on an inclined plane, the robot can fall if the robot cannot balance its body. Likewise with the EILERO hexapod robot that we have built. To solve this problem, besides proper kinematic modeling and inverse kinematic modeling, a good balance system is also needed. In this study, we used fuzzy logic to control the balance of the EILERO robot, with tilt data feedback from an IMU sensor. After going through several comprehensive tests, the results show that the robot can balance itself on the slope of the stepboards between -15 ° and 15 ° in the orientation of roll and pitch tilt. The robot is able to respond with steady state achievements below 3000 ms. Thus, the EILERO robot is increasingly stable in traversing uneven planes.
Keywords : hexapod, EILERO, inverse kinematic, fuzzy logic

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  penelitian  tentang  sistem  keseimbangan  ( balancing)  robot.  Sistem  keseimbangan robot  yang  sering  diulas  adalah  keseimbangan  robot  humanoid  dan  robot-robot  beroda, padahal untuk menghadapi bidang alas yang memiliki kemiringan, robot hexapod akan jauh lebih  baik  dalam  menyeimbangkan  tubuhnya (Zak  &  Rozman,  2015) .  Seperti  pada penelitian (Huang, dkk, 2017) , dibangun robot humanoid kecil dan sepeda dengan ukuran yang  sebanding.  Seperti  pengendara  manusia,  robot  ini  dirancang  untuk  mengayuh, menyeimbangkan,  dan  mengarahkan  sepeda (Suebsomran,  2012). Penelitian  ini  secara khusus  fokus  pada  desain  sistem  kontrol  untuk  robot  untuk  menyeimbangkan  dan mengarahkan sepeda menggunakan stang. Dijelaskan dalam sebuah studi kasus (Tedeschi &  Carbone,  2014) untuk  menunjukkan  keefektifan  dan  kelayakan  prosedur  desain  robot berkaki yang diusulkan secara khusus mempertimbangkan fitur-fitur utama, seperti struktur mekanis dan konfigurasi kaki, sistem penggerak, muatan, kondisi gerakan, dan gaya berjalan.
Penelitian (Nasution,  dkk,  2019) melakukan  penelitian  tentang  kontrol  keseimbangan menggunakan  robot  EILERO  versi  empat  kaki  ( quadruped).  Robot  quadruped  memliki kelincahan yang lebih baik daripada robot hexapod. Namun kurang baik dalam menghadapi kemiringan  lantai  jika  dibandingkan  dengan  robot hexapod. (De  Silva  &  Sitte,  2012) merancang  simulasi  dinamis  dari  robot hexapod  18  derajat  kebebasan  dengan  tujuan mengembangkan algoritma kontrol untuk berjalan mulus, efisien dan kuat di medan yang tidak beraturan.  Mereka  menggunakan  sensor  gaya  sebagai  tambahan  dari  sensor  sudut sambungan  konvensional  sebagai  proprioseptor.  Gaya  reaksi  di  kaki  robot  memberikan informasi yang diperlukan tentang interaksi robot dengan medan. Studi (Zhang, dkk, 2017) memperkenalkan sistem penginderaan gaya kaki yang rumit untuk robot hexapod yang sama untuk keenam kakinya. Pertama, tata letak dan konfigurasi sistem penginderaan dirancang sesuai dengan struktur dan ukuran kaki. Kedua, sensor torsi sendi, sensor gaya ujung kaki 3- DOF dan modul pemrosesan informasi gaya, dan parameter kinerja sensor gaya diuji dengan simulasi dan eksperimen.
Pada penelitian (Sartika, dkk, 2020) menggunakan sensor Inertial Measurement Unit (IMU) untuk  mengetahui  kemiringan  suatu  bidang  dengan  perbaikan  data  menggunakan  metode least  square. (Charel,  dkk,  2017) mengusulkan  estimasi  posisi  kemiringan  pada  sebuah robot  menggunakan  Kalman  Filter  berdasarkan  dua  pembacaan  sensor  IMU  untuk mempercepat respons sensor dan mendapatkan data yang akurat selama periode yang lebih singkat.  Sensor  IMU  dapat  digabungkan  dengan  sensor-sensor  lain  untuk  mendapatkan performa yang lebih baik seperti pada penelitian (Romadon, dkk, 2019) .
Menurut (Syamsudin, dkk, 2018) , jika dibandingkan dengan sistem konvensional, sistem fuzzy memiliki beberapa kelebihan, karena banyaknya aturan yang dapat digunakan. Sistem fuzzy  mengadopsi  kemampuan  penalaran  dimiliki  oleh  manusia (Zadeh,  2012) .  Hal  ini dikarenakan  sistem fuzzy  memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  respon  berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu. (Juang, dkk, 2015) menerapkan fuzzy logic untuk mengontrol robot hexapod dalam mengikuti dinding. Sensor yang digunakan untuk  mendeteksi  dinding  adalah  sensor infrared.  Performa  belok  dan  jalan  lurus  sangat bagus. (Hidayati, dkk, 2017) merancang sebuah robot pemadam api hexapod berdasarkan Fuzzy Mamdani Logic. Navigasi robot hexapod pemadam api berbasis deteksi jarak dengan sensor ultrasonik yang menentukan pergerakan kaki robot menggunakan fuzzy logic. Robot hexapod pemadam api akan menjelajahi arena terowongan yang memiliki beberapa ruangan.
Oleh karena itu pada penelitian ini berfokus untuk mewujudkan suatu robot hexapod yang memiliki  sistem  keseimbangan  pada  segala  sudut  kemiringan  bidang  alas  dengan  cara
mengontrol  semua  kaki  dan  badan  robot hexapod  untuk  menyesuaikan  robot  tetap  tegak. Peneliti  menggunakan  model  persamaan  kinematika  pada  robot hexapod  seperti  yang dilakukan  oleh (Roy,  dkk,  2020) ,  dengan  mengacu  pada  suatu  parameter  Denavit- Hartenberg. Selanjutnya ditanamkan kontrol fuzzy logic untuk memaksimalkan respon robot untuk menyesuaikan diri terhadap bidang alas. Pemodelan kinematika terbalik dan fuzzy logic dapat  diolah  pada  sebuah  mikrokontroler.  Untuk  mengetahui  respon  robot  dalam menyeimbangkan  diri,  data  kemiringan  badan  robot  akan  ditampilkan  pada  komputer, sehingga akan mudah untuk dianalisis

## 2. METODE PENELITIAN
Robot yang digunakan pada penelitian ini adalah robot hexapod EILERO dengan 3-DOF setiap kakinya,  sehingga  menggunakan  18  motor servo  sebagai  joint    kaki  robot.  Desain  robot EILERO ditunjukkan pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Desain Robot EILERO
Untuk mewujudkan sistem keseimbangan robot hexapod, robot dilengkapi dengan dua sensor yang terdapat pada IMU CHR UM6 yaitu accelerometer dan gyroscope. Kedua sensor tersebut akan dikombinasikan dengan metode fuzzy logic untuk mengontrol pergerakan robot. Output dari fuzzy  logic  akan  diolah  dengan  perhitungan  matematika  dari  permodelan  kinematika terbalik agar diperoleh nilai PWM untuk masing-masing DOF. Nilai-nilai PWM tersebut yang akan digunakan untuk menggerakkan actuator berupa motor servo yang terdapat pada tiap kaki.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Gambar 2 menunjukkan blok diagram sistem yang telah dirancang. Set point berupa sudut data roll dan pitch. Sistem kontrol yang digunakan adalah fuzzy logic, dimana input  fuzzy adalah error roll, last error roll, error pitch, dan last error pitch. Untuk plan pada penelitian ini adalah kinematika terbalik yang menghasilkan data sudut untuk diteruskan ke berupa motor servo. Diberikan dua feedback dari sebuah sensor kemiringan (IMU) berupa data sudut pitch dan roll.

## 2.1  Model Kinematika Maju (Forward Kinematic)
Gambar 3 merupakan model geometri dari kaki robot. Z 0 ,Y 0 ,dan X 0 adalah base frame dari kaki, sedangkan Z b ,Y b , dan X b adalah titik pusat robot yang berada tepat di tengah badan robot yang merupakan referensi global. Pada titik global inilah sumbu putar dan titik 0 translasi dari robot yang akan di beri input berupa translasi dan rotasi pada tubuh robot nantinya.

## Gambar 3. Representasi D-H dari Kaki Robot
Parameter D-H dari kaki robot ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Parameter D-H Kaki Robot
Link  α i l i θ i di 1 -90  l 1 θ 1 0 2 0 l 2 θ 2 0 3 0 l 3 θ 3 0
Hasil dari transformasi matrik antara ujung kaki dengan base frame Z0 adalah sebagai berikut:
(1)
Dari matrik T di atas maka persamaan kinematika maju dari kaki 3-DOF ini adalah:
(2)

## 2.2  Model Kinematika Terbalik Badan Robot (Body Inverse Kinematic)
Posisi  ujung  kaki  pada  awalnya  harus  kita  inisialisasi  koordinat  lokalnya.  Untuk  melakukan perhitungan body  inverse  kinematic  koordinat  lokal  tersebut  harus  ditransformasikan  ke koordinat global  robot. Seperti  yang telah dibahas pada  permodelan  D-H parameter  robot. Koordinat  lokal  yang  mempunyai  referensi  pada  Z0  harus  ditransformasikan  ke  koordinat global yang mempunyai referensi pada titik tengah robot Zb. Sehingga nilai x dan y global tiap kaki dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan (3) dan (4).

## Gambar 4. Pemodelan Geometri Badan Robot
𝑥 = 𝑥 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (3) 𝑦 = 𝑦 + 𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (4)
Jarak antara ujung kaki tiap robot ( end of effector) dengan titik tengah robot dapat dihitung menggunakan Persamaan (5) dan nilai sudut θ menggunakan Persamaan (6):
𝐿𝑑𝑖𝑠𝑡 = 𝑥 + 𝑦 (5) 𝜃 = 𝑎𝑡𝑎𝑛 (6)
Dengan  mengetahui  posisi  awal badan  robot,  maka  koordinat akhir yang  harus dituju oleh setiap kaki dapat dihitung dengan Persamaan (7) – (12).
Gambar 5. Pemodelan Geometri Badan Robot Saat Terkena Rotasi di Bidang Z
𝑡𝑎𝑛(𝛼) = (7) 𝑡𝑎𝑛(𝛼 + 𝛽) = (8) 𝑥 = 𝑅𝑐𝑜𝑠(𝛼 + 𝛽) (9) 𝑦 = 𝑅𝑠𝑖𝑛(𝛼 + 𝛽) (10) 𝐵𝑜𝑑𝑦𝐼𝐾 = 𝑥 − 𝑥 (11) 𝐵𝑜𝑑𝑦𝐼𝐾 = 𝑦 − 𝑦 (12)
Rotasi  pada  bidang  x  dan  y  ( roll  dan  pitch)  menyebabkan  nilai  koordinat  z  pada  tiap  kaki berubah. Gambar  6 menunjukkan  pemodelan  geometri  badan  robot  Ketika  terjadi  rotasi  di bidang X dan Y.
Gambar 6. Pemodelan Geometri Badan Robot Saat Terkena Rotasi di Bidang X Dan Y
Nilai roll dan pitch dapat diperoleh dengan Persamaan (13) dan (14). Sedangkan nilai koordinat z dapat diketahui melalui Persamaan (15).
𝑟𝑜𝑙𝑙 = 𝐵𝑜𝑑𝑦𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑌𝑡𝑎𝑛𝜃 (13) 𝑝𝑖𝑡𝑐ℎ = 𝐵𝑜𝑑𝑦𝑂𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡𝑋𝑡𝑎𝑛𝜃 (14) 𝐵𝑜𝑑𝑦𝐼𝐾 = 𝑟𝑜𝑙𝑙 + 𝑝𝑖𝑡𝑐ℎ (15)

## 2.3  Model Kinematika Terbalik Kaki Robot ( Leg Inverse Kinematic)
Dengan  mengetahui  nilai  koordinat  akhir  yang  harus  dituju  setiap  kaki,  maka leg  inverse kinematic digunakan untuk membangkitkan sudut-sudut yang harus dibentuk oleh tiap sendi kaki robot agar ujung kaki dapat menuju ke koordinat yang telah diinginkan. Analisis dibagi menjadi 2, yaitu pada bidang x,y dan x,z. Gambar 6 merupakan permodelan geometri kaki robot.  Struktur  kaki  robot  terdiri  dari  tiga  bagian  utama  yakni coxa,  femur,  dan  tibia. Analisis bidang x dam y digunakan untuk mencari nilai. Active leg merupakan bagian kaki yang aktif  bergerak  melangkah  sedangkan coxa  adalah  bagian  kaki  yang  pasif  yang  merupakan penyambung antara poros dengan active leg.
𝜃 = 𝑎𝑡𝑎𝑛 (16)
Analisis bidang z dan LegLength digunakan untuk mencari nilai 𝜃 dan 𝜃 . Melalui penurunan trigonometri  segitiga  femur,  tibia,  dan  garis  bayangan  swe.  Nilai 𝜃 dan 𝜃 dapat  dihitung dengan Persamaan (17)-(20).
𝑠𝑤𝑒 = 𝑧 + (𝐿𝑒𝑔𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ − 𝑐𝑜𝑥𝑎) (17) 𝛽 = 𝑎𝑡𝑎𝑛 (18) 𝜃 = 𝑎𝑐𝑜𝑠 − 𝛽 (19) 𝜃 = 𝑎𝑐𝑜𝑠 (20)

## 2.4  Sistem Kontrol Fuzzy
Sistem keseimbangan robot hexapod dikontrol menggunakan fuzzy logic dengan parameter berupa data dari sensor accelerometer dan gyroscope yang menghasilkan nilai roll dan pitch. Fuzzy yang digunakan antara input roll dan pitch dibedakan sehingga akan menghasilkan dua output fuzzy yang nilainya jika ditambahkan menjadi nilai kemiringan robot terhadap rol dan pitch. Setiap fuzzy akan memiliki masukan berupa data sekarang dan sebelumnya. Parameter- parameter ini  yang  diubah  menjadi fuzzy  input  dengan  proses  fuzzifikasi.  Kemudian  input- input tersebut digunakan dalam proses inference dengan metode Sugeno untuk selanjutnya dilakukan proses defuzzifikasi untuk mendapatkan  output  berupa nilai sudut roll dan pitch. Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah  dengan  model  segitiga  yang  nilai  batas  dari masing-masing  fungsi  keanggotaan  akan  diubah-ubah  untuk  mendapatkan  sistem  kontrol yang terbaik dengan respon yang cepat. Fungsi keanggotaan yang dirancang adalah seperti pada Gambar 7 .
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Model Segitiga
Fungsi keanggotaan fuzzy yang digambarkan pada Gambar 8 menunjukkan bahwa peneliti menggunakan  fungsi  keanggotaan  berbentuk  segitiga  dan  membuat  fungsi  keanggotaan dengan bentuk trapezium sebagai pembanding.
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Model Trapezium
Setelah melakukan fuzzifikasi, hasil  dari proses  fuzzifikasi akan diproses  lagi ke dalam  rule fuzzy. Rule fuzzy akan terbentuk sebanyak 25 kali karena output dari fuzzifikasi menghasilkan 5 data error dan 5 data last error. Dalam proses rule fuzzy, setiap data pada fuzzifikasi error akan dibandingkan dengan setiap data dari fuzzifikasi last error. Data dari rule dimasukkan ke dalam sebuah tabel untuk kemudian akan diproses ke proses defuzzifikasi.
Tabel 2. Fuzzy Rule Base LS_Kiri  LKiri LTengah LKanan  LS_Kanan S_Kiri Rule 1 Rule 2 Rule 3 Rule 4 Rule 5 Kiri Rule 6 Rule 7 Rule 8 Rule 9 Rule 10 Tengah Rule 11  Rule 12  Rule 13 Rule 14  Rule 15 Kanan Rule 16  Rule 17  Rule 18 Rule 19  Rule 20 S_Kanan Rule 21  Rule 22  Rule 23 Rule 24  Rule 25
Nilai output fuzzy akan dihasilkan melalui defuzzifikasi COA(Center Of Area). Untuk itu, peneliti membuat sebuah fungsi keanggotaan baru yang berbentuk garis tegak lurus keatas, seperti yang  digambarkan  pada Gambar 9 . Nilai-nilai  dari  fungsi  keanggotaan  akan  diubah-diubah untuk menguji, nilai mana yang paling cocok untuk kontrol keseimbangan robot hexapod.
Gambar 9. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Output
Keterangan: a = pergerakan robot kekiri dengan cepat b = pergerakan robot kekiri dengan sedang c = pergerakan robot kekiri dengan lambat d = tegak, atau tidak bergerak
e = pergerakan robot kekanan dengan lambat f = pergerakan robot kekanan dengan sedang g = pergerakan robot kekanan dengan cepat
Gambar  10  merupakan  desain  yang  dirancang  untuk  memenuhi  semua  kebutuhan  analisis dalam  keseimbangan  robot hexapod.  Didesain  hanya  menggunakan  1  form  untuk memudahkan pengguna dalam mengoperasikan aplikasi.
Gambar 10. Rancangan Aplikasi Simulasi Keseimbangan Robot Hexapod EILERO
Sistem  kontrol  keseimbangan fuzzy  dibangun  pada  sebuah  PC  atau  dapat  disebut  sebagai simulator  dan  hasil output  dikirimkan  ke  hardware  embedded  robot  berkaki  EILERO menggunakan  komunikasi  serial  melalui  perangkat  Bluetooth.  Beberapa  hal  penting  dapat diterapkan dalam keseimbangan robot hexapod yaitu animasi kinematika terbalik robot, nilai- nilai sudut tiap kaki yang dibentuk oleh robot ketika berada dalam posisi sudut kemiringan tertentu, grafik data yang menampilkan data yang diterima komputer berupa data roll dan pitch, kontrol manual yang menggantikan komunikasi dengan robot, serta fungsi-fungsi yang mencakup sistem kontrol fuzzy.
Gambar 11. Data Sudut Tiap Joint Kaki pada Aplikasi
Gambar 11 merupakan fungsi yang menampilkan data-data tiap joint yang dibutuhkan robot untuk memenuhi sudut kemiringan yang dibentuk dari data sudut roll dan pitch yang diterima komputer, maupun dari inputan manual trackbar. Di dalam fungsi ini sudah terdapat rumus perhitungan kinematika terbalik dengan pengukuran yang sama persis dengan robot, sehingga diharapkan dapat membantu pengguna aplikasi dalam menganalisis robot hexapod.
Gambar 12. Grafik Fuzzifikasi Data
(a) Error Roll , (b) Error Pitch, (c) Last Error Roll , dan (d) Last Error Pitch
Gambar 12 adalah grafik data fuzzifikasi roll dan pitch. Grafik fuzzifikasi roll dan pitch masing- masing dibagi kedalam 2 grafik yaitu grafik fuzzifikasi error dan grafik fuzzifikasi last error. Pada Gambar 12 , (a) adalah fuzzifikasi error roll, (b) adalah fuzzifikasi error pitch, (c) adalah fuzzifikasi last error roll, dan (d) adalah fuzzifikasi last error pitch.  Grafik akan menggambarkan data yang masuk, sehingga pengguna akan mudah mengetahui keberadaan input sudut dalam fungsi keanggotaan.
Gambar 13. Proses Perhitungan Fuzzy
Gambar 13 menunjukkan fungsi yang digunakan untuk menganalisis data proses fuzzy mulai dari proses fuzzifikasi, rule evaluation, maupun hasil dari defuzzifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Respon Fuzzy Dalam Mengontrol Kesimbangan Axis Roll
Pengujian  respon  kontrol fuzzy  logic  terhadap  sudut  roll  bertujuan  untuk  mengetahui  data keseimbangan dan respon robot setiap kemiringan 2°. Peneliti mengambil data sebanyak 200 data  dalam  waktu  10  detik  untuk  mengetahui  respon  kontrol fuzzy  yang  ditanamkan  pada robot. Pengujian pertama dilakukan dengan mengubah kemiringan papan pijakan robot mulai dari 0° sampai -12° kemudian dilanjutkan dengan sudut 0° sampai 12°. Kemiringan -12° dan 12° adalah batas pergerakan kaki robot yang bisa dilakukan. Robot dianggap seimbang jika kemiringan  tubuh  robot  tegak  lurus  terhadap  arah  gaya  grafitasi  atau  dalam  penelitian  ini mempunyai sudut 0° atau 360° dengan toleransi tertentu.
Perlu diketahui bahwa sensor IMU yang digunakan mempunyai persentase kesalahan rata-rata sudut roll 0.46%, dan pitch 0.63%. Berdasarkan grafik pada Gambar 14 (a)-(d), kontrol fuzzy yang  dibangun  dapat  menyeimbangkan  robot  ketika  diberikan  papan  pijakan  dengan kemiringan roll -4°, -8°, -10°, dan -12°. Untuk kemiringan sudut papan pijakan sebesar -4°, robot mampu mencapai steady state pada data ke-56 atau sama dengan 2800 ms sejak robot dijalankan. Sedangkan dengan kemiringan papan pijakan sebesar -8°, robot mampu mencapai steady state pada data ke-50 atau sama dengan 2500 ms sejak robot dijalankan. Kemiringan papan  pijakan  ditingkatkan  dengan  nilai  -10°,  menghasilkan  waktu  yang  lebih  lama  untuk mencapai steady  state,  yaitu  pada  data  ke-65  atau  sama  dengan  3250  ms  sejak  robot dijalankan. Begitu pula dengan kemiringan papan pijakan -12°, waktu yang dibutuhkan untuk mencapai steady state adalah sebesar 4500 ms atau data ke-90. Secara keseluruhan setelah mencapai steady state, sistem sedikit berosilasi berkisar 1°-2°.
Gambar 14. Grafik Respon Keseimbangan Robot terhadap Kemiringan Roll Papan Pijakan (a)-4°, (b) -8°, (c) -10°, dan (d) -12°
Grafik pada Gambar 15 (a)-(d) adalah hasil pengujian respon robot ketika diberikan papan pijakan  positif  sebesar  4°,  8°,  10°,  dan  12°.  Kontrol fuzzy  yang  dibangun  dapat menyeimbangkan robot ketika diberikan papan pijakan dengan kemiringan roll positif hingga 12°.
Gambar 15. Grafik Respon Keseimbangan Robot terhadap Kemiringan Roll Papan Pijakan (a) 4°, (b) 8°, (c) 10°, dan (d) 12°
Untuk kemiringan sudut papan pijakan sebesar 4°, robot mampu mencapai steady state pada data ke-45 atau sama dengan 2250 ms sejak robot dijalankan. Tidak terjadi osilasi setelahnya. Sedangkan dengan kemiringan papan pijakan sebesar 8°, robot mampu mencapai steady state pada data ke-35 atau sama dengan 1750 ms sejak robot dijalankan. Kemiringan papan pijakan ditingkatkan dengan nilai 10°, menghasilkan waktu yang sama untuk mencapai steady state, yaitu pada data ke-35 atau sama dengan 1750 ms sejak robot dijalankan. Sedangkan dengan kemiringan papan pijakan -12°, waktu yang dibutuhkan untuk mencapai steady state menjadi lebih lama yaitu sebesar 3500 ms atau data ke-70. Sudut kemiringan papan pijakan di atas 4° menghasilkan osilasi  sebesar 1°-2° setelah mencapai steady state.

## 3.2  Respon Fuzzy dalam Mengontrol Keseimbangan Axis Pitch
Pengujian respon kontrol fuzzy logic terhadap sudut pitch bertujuan untuk mengetahui data keseimbangan dan respon robot jika dihadapkan dengan papan pijakan miring pada bagian pitch. Peneliti mengambil data sebanyak 200 data untuk mengetahui respon kontrol fuzzy yang ditanamkan pada robot.
Gambar 16. Grafik Respon Keseimbangan Robot terhadap Kemiringan Pitch Papan Pijakan (a) 5°, (b) 10°, (c) 15°, (d) -5°, (e) -10°, dan (f) -15°
Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 16 (a)-(f). Pada kemiringan papan pijakan sebesar 5°, robot dapat menyeimbangkan posisi badan atau dalam kondisi steady state pada data ke- 30 atau setelah 1500 ms. Jika papan pijakan berada pada kemiringan 10°, robot baru dapat mencapai steady state pada data ke-40 atau setelah 2000 ms. Sedangkan pada kemiringan papan pijakan sebesar 15°, robot dapat menyeimbangkan posisi badan pada data ke-40 atau setelah 2000 ms. Masih terdapat sedikit osilasi pada kemiringan papan pijakan robot dengan sudut positif, yaitu sebesar maksimal 2°. Robot mampu memberikan hasil yang sangat baik pada  kemiringan  papan  pijakan  sebesar  -5°.  Robot  dapat  menyeimbangkan  posisi  badan sesaat setelah robot pertama kali dinyalakan. Namun Ketika diberikan kemiringan -10° pada papan pijakan, robot baru dapat menyeimbangkan posisi badan pada data ke-60 atau setelah 3000 ms. Dengan kemiringan papan pijakan sebesar -15°, robot mampu menyeimbangkan badan pada data ke-50 atau pada 2500 ms.
3.3  Respon Fuzzy dalam Mengontrol Kesimbangan Axis Pitch dan Roll
Sebanyak 200 data diambil untuk mengetahui respon kontrol fuzzy terhadap kemiringan papan pijakan pada bidang pitch dan roll. Hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada grafik Gambar 17 (a)-(f).
Gambar 17. Grafik Respon Keseimbangan Robot terhadap Kemiringan Pitch dan Roll Papan Pijakan (a) 5° dan 5°, (b) 10° dan 10°, (c) 5° dan 10°, (d) 10° dan 5°, (e) 5° dan -5°, dan (f) 5° dan -10°
Dengan sudut kemiringan papan pijakan roll sebesar 5° dan pitch 5°, robot dapat mencapai kondisi seimbang  atau steady state pada data  ke-60  atau  3000  ms sejak robot  dijalankan. Ketika diberikan papan pijakan roll sebesar 10° dan sudut pitch 10°, robot baru mampu stabil pada data ke-70 atau setelah 3500 ms robot dijalankan. Selanjutnya diikuti osilasi data yang tidak begitu berarti. Untuk papan pijakan dengan roll sebesar 10° dan sudut pitch 5°, robot mampu  berada  dalam  kondisi steady  state  setelah data  ke-50  atau  2500  ms.  Osilasi  yang dihasilkan lebih halus daripada ketika diletakkan pada papan pijakan roll sebesar 10° dan sudut pitch 10°. Dengan sudut papan pijakan roll sebesar 5° sudut pitch -5°, kontrol keseimbangan robot dapat menyeimbangkan robot pada data ke-45 atau 2250 ms sejak robot dijalankan. Kemudian  robot  stabil  pada steady  state  dan  terdapat  noise  dibeberapa  data.  Sedangkan ketika dihadapkan pada papan pijakan dengan sudut roll sebesar 5° sudut pitch -10°, robot seimbang pada data ke-60 atau 3000 ms sejak robot dijalankan.

## 4. KESIMPULAN
Kontrol fuzzy logic yang dibangun untuk keseimbangan robot hexapod EILERO adalah kontrol fuzzy logic dengan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga dengan parameter data error, dan last error sama yaitu sangat kiri < 10, kiri = 3, tengah = 0, kanan = 3, dan sangat kanan > 10. Dengan parameter ini, respon waktu robot untuk mencapai steady state adalah maksimal 3000 ms dimana kondisi kemiringan papan pijakan antara -15° dan 15°. Data roll dan pitch dari  sensor IMU  mempunyai  persentase  kesalahan  rata-rata  sudut  roll  0.46%,  dan  pitch 0.63%,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sistem  yang  diterapkan  robot  sudah  cukup  baik. Dengan  demikian,  sistem  kontrol fuzzy yang  dirancang  memberikan  kontribusi  yang cukup bagus untuk menyeimbangkan robot hexapod EILERO Ketika dihadapkan pada bidang atau lantai yang tidak datar.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ucapkan terima kasih kepada para rekan-rekan yang meneliti topik ini selama kurang lebih 3 tahun. Kemudian terima kasih kepada jajaran laboratorium robotika PENS terkait atas semua fasilitas yang diberikan.

## DAFTAR RUJUKAN
Charel, S. E. R., Binugroho, E. H., Rosyidi, M. A., Dewanto, R. S., & Pramadihanto, D. (2016).
Kalman  filter  for  angle  estimation  using  dual  inertial  measurement  units  on  unicycle robot. 2016  International  Electronics  Symposium  (IES),  (pp.  256–261).
https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2016.7861013
De Silva, S., & Sitte, J. (2012). Force Controlled Hexapod Walking. In Advances in Autonomous Mini Robots, (pp. 265–277). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3- 642-27482-4_25
Hidayati,  Q.,  Rachman,  F.  Z.,  &  Yanti,  N.  (2017).  Intelligent  Control  System  of  Fire- Extinguishing  and  Obstacle-Avoiding  Hexapod  Robot. Kinetik:  Game  Technology, Information  System,  Computer  Network,  Computing,  Electronics,  and  Control,  1–10. https://doi.org/10.22219/kinetik.v3i1.470
Huang,  C.-F.,  Tung,  Y.-C.,  &  Yeh,  T.-J.  (2017).  Balancing  control  of  a  robot  bicycle  with uncertain  center  of  gravity. 2017  IEEE  International  Conference  on  Robotics  and Automation (ICRA), (pp. 5858–5863). https://doi.org/10.1109/ICRA.2017.7989689
Juang, C.-F., Chen, Y.-H., & Jhan, Y.-H. (2015). Wall-Following Control of a Hexapod Robot
Using  a  Data-Driven  Fuzzy  Controller  Learned  Through  Differential  Evolution. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 62(1), 611–619.
https://doi.org/10.1109/TIE.2014.2319213
Nasution,  Z.,  Ilham  Suparman,  A.  F.,  Prasetyo,  G.  A.,  Alasiry,  A.  H.,  Binugroho,  E.  H.,  &
Darmawan,  A.  (2019).  Body  Balancing  Control  for  EILERO  Quadruped  Robot  while Walking  on  Slope. 2019  International  Electronics  Symposium  (IES),  (pp.  364–369). https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2019.8901598
Romadon, Z. T., Oktavianto, H., Wibowo, I. K., Sena Bayu Dewantara, B., Nurrohmah, E. A.,
& Adryantoro Priambudi, R. (2019). Pose Estimation on Soccer Robot using Data Fusion from Encoders, Inertial Sensor, and Image Data. IES 2019 - International Electronics
Symposium:  The  Role  of  Techno-Intelligence  in  Creating  an  Open  Energy  System Towards Energy Democracy, Proceedings, (pp. 454–459). https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2019.8901578
Roy, S. S., Singh, A. K., & Pratihar, D. K. (2020). Analysis of six-legged walking robots. 14th
National Conference on Machines and Mechanisms, NaCoMM 2009, (pp. 259–265).
Sartika, E. M., Gany, A., & Yuvens, V. (2020). Implementasi Sensor IMU untuk mengetahui Sudut Elevasi Kendaraan menggunakan Metode Least Square. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  8(2),  301. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.301
Suebsomran, A. (2012). Balancing control of bicycle robot. 2012 IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER), (pp. 69–
73). https://doi.org/10.1109/CYBER.2012.6392529
Syamsudin,  A.,  Wibowo,  I.  K.,  &  Mobed  Bachtiar,  M.  (2018).  Improving  the  Accuracy  and
Controlling  the  Shooting  Power  in  a  Wheeled  Soccer  Robot. 2018  International Electronics Symposium on  Engineering Technology  and Applications, IES-ETA  2018 - Proceedings, (pp. 100–106). https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2018.8615513
Tedeschi,  F.,  &  Carbone,  G.  (2014).  Design  Issues  for  Hexapod Walking  Robots. Robotics,
3(2), 181–206. https://doi.org/10.3390/robotics3020181
Zadeh, L. A. (2012). Fuzzy LogicFuzzy logic. In Computational Complexity, (pp. 1177–1200).
Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1800-9_73
Zak, M.,  &  Rozman, J.  (2015). Design, construction and control  of  hexapod  walking robot.
2015  IEEE  13th  International  Scientific  Conference  on  Informatics,  (pp.  302–307).
https://doi.org/10.1109/Informatics.2015.7377851
Zhang, H., Wu, R., Li, C., Zang, X., Zhang, X., Jin, H., & Zhao, J. (2017). A Force-Sensing System on Legs for Biomimetic Hexapod Robots Interacting with Unstructured Terrain.
Sensors, 17(7), 1514. https://doi.org/10.3390/s17071514