## IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM PENGEREMAN ROBOT MOBILE BERDASARKAN JARAK DAN KECEPATAN
Hardin Syah Nasution 1 , Akhmad Jayadi 2 , Rikendry 3 123 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia Jl. Z.A. Pagar Alam No.9-11, Labuhan Ratu, Bandar Lampung, Lampung hardin_syah_nasution@teknokrat.ac.id 1

## Abstract
The accident rate of motor vehicle users in Indonesia, especially cars, has increased every year. This is due to several factors, one of which is the physical condition of the vehicle such as less than optimal braking. The condition of the brakes is important for cars to avoid and anticipate accidents. A system that is able to control braking is needed to work optimally. This research was conducted by making a car braking control system that is applied  to  a  robot  car  as  an  object  of  implementation  to  produce  an  optimal  braking control system. The author uses an Arduino which is connected to an ultrasonic sensor HC-SR04  and  a  rotary  encoder  sensor  to  detect  the  distance  and  wheel  speed  as input which produces an output that is forwarded to the DC motor in the form of braking. The method  applied  in  this  research  is  a  fuzzy  logic  control  system  to  process  sensor  data which is forwarded to the motor. Fuzzy logic processes data with a fuzzification process, rule  base,  and  produces  a  defuzzification  value.  The  rule  base  becomes  a  reference  in processing the distance and speed input values that have been divided based on the fuzzy set, namely the speed is divided into fast, medium, and slow, as well as the distance set, namely short, medium, and far distances. From the rule base, it will produce the braking value of the mobile robot with conditions of stopping, slow, and very slow.
Keywords : Arduino, Fuzzy Logic, Mobile Robot, Rotary Encoder Sensor, Ultrasonic

## Abstrak
Tingkat  kecelakaan  pengguna  kendaraan  bermotor  di  Indonesia,  khususnya  mobil, mengalami  peningkatan  pertahunnya.  Hal  ini  diakibatkan  beberapa  faktor  salah satunya kondisi fisik kendaraan seperti pengereman yang kurang optimal. Kondisi rem menjadi  hal  penting  bagi  mobil  untuk  menghindari  dan  mengantisipasi  terjadinya kecelakaan. Diperlukan sistem yang mampu mengendalikan pengereman  agar bekerja secara  optimal.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  sistem  kendali  pengereman mobil  yang  diterapkan  pada  mobil  robot  sebagai  objek  implementasi  untuk menghasilkan sistem kendali pengereman yang optimal. Penulis memanfaatkan arduino yang  terhubung  dengan  sensor  ultrasonik  HC-SR04  dan  sensor  encoder  rotary  untuk mendeteksi  jarak  dan  kecepatan  roda  sebagai  input  yang  menghasilkan  output  yang diteruskan  ke  motorDC  berupa  pengereman.  Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian ini  yaitu  system  kendali  fuzzy  logic  untuk  memproses  data  sensor  yang  diteruskan  ke motor. Fuzzy logic mengolah data dengan proses fuzzifikasi, rule base dan menghasilkan nilai  defuzifikasi.  Rule  base  menjadi  acuan  dalam  memproses  nilai  input  jarak  dan kecepatan  yang  telah  dibagi  berdasarkan  himpunan  fuzzy  yaitu  kecepatan  dibagi menjadi  cepat,  sedang,  dan  lambat,  begitu  juga  dengan  himpunan  jarak  yaitu  jarak dekat,  sedang,  dan  jauh.  Dari  rule  base  tersebut  akan  menghasilkan niali  pengereman mobile robot dengan kondisi berhenti, lambat dan sangat lambat .
Kata kunci : Arduino, fuzzy logic, mobile robot, sensor rotary encoder, sensor ultrasonik

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi rem menjadi bagian penting mobil yang berfungsi mengatur laju kendaraan dengan  mengurangi  putaran  roda  sehingga  dapat  dikendalikan  dengan  aman  dan  stabil. Sistem  kendali  rem  mobil  terdapat  beberapa  komponen  yaitu  pedal  rem,  tapak  rem, piringan  cakram  dan  juga  selang  hidrolik  yang  masing-masing  bekerja  untuk menghasilkan  pengereman  yang  optimal  sesuai  kebutuhan  kendaraan  [1].  Sistem  rem yang  bekerja  secara  manual  yang  dimana  pengemudi  harus  selalu  menginjak  rem, terkadang  membuat  pengemudi  lalai  dan  kurang  mengantisipasi  situasi  menjadi  sebab kecelakaan  karena  kurang  sigapnya  pengemudi  dalam  melakukan  pengereman  dan  juga menjaga  jarak  dengan  kendaraan  didepannya  [2].  Permasalahan  pengereman  mobil  ini menjadi  dasar  bagi  penulis  untuk  melakukan  penelitian  yang  berfokus  pada  sistem pengereman  yang  bekerja  secara  otomatis  dengan  menggunakan  sistem  kendali didalamnya.  Penelitian  sistem  pengereman  ini  diaplikasikan  pada mobile  robot sebagai prototype dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  ada.  Sistem  kendali  yang  proporsional tidak lepas dari pengaruh nilai kecepatan konstan [3].
Logika  boolean  telah  banyak  digunakan,  namun  terdapat  kekurangan  karena Boolean hanya mampu membagi menjadi 2 kondisi yaitu 0 dan 1 terhadap suatu keadaan. Kekurangan  ini  kemudian  dipecahkan  dengan  menerapkan  logika  fuzzy  yang  memiliki rentang kondisi 0 hingga 1 sehingga sebuah keadaan bisa dikembangkan dengan beberapa kondisi  atau  lebih  dari  2  kondisi  [4].  Logika  Fuzzy  adalah  suatu  pendekatan  komputasi berdasarkan derajat kebenaran yang biasanya dinyatakan benar atau salah / 1 atau 0 [5]. Penerapan  logika  fuzzy  telah  dilakukan  pada  penelitian  [6]  untuk  pengontrolan  system elevator.  Sedangkan  penerapan  logika  fuzzy  terhadap mobile  robot pada  penelitian  [7] sebelumnya  hanya  berfokus  pada  1  variable  jarak  sebagai  himpunan  input  dan  selisih (eror)  jarak  sebagai  himpunan  keluaran  (output)  untuk  menentukan  arah  gerak  yang harus ditempuh bukan untuk pengereman saat itu juga. Sehingga menurut penulis hal ini kurang  efektif  karena  tidak  adanya  pengereman  yang  sesuai  dengan  kebutuhan berdasarkan kondisi yang dihadapi mobile robot .
Berdasarkan  masalah  tersebut,  menjadi  dasar  penulis  melakukan  penelitian  yang berjudul  “ IMPLEMENTASI  METODE  FUZZY  LOGIC  UNTUK  SISTEM  PENGEREMAN ROBOT  MOBILE  BERDASARKAN  JARAK  DAN  KECEPATAN ”.  Dengan  mengembangkan sistem kendali sebagai solusi dan melibatkan 2 variabel input yaitu jarak dan kecepatan, dan  penerapan  logika  fuzzy  yang  menghasilkan  himpunan  pengereman  sebagai  output. Diharapkan  dengan  adanya  himpunan  variabel  input  dan  himpunan  ouput  dapat menghasilkan pengereman yang lebih optimal sesuai kebutuhan berdasarkan kondisi yang sebenarnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Sistem Kendali Fuzzy Logic
Mobile  robot merupakan  jenis  robot  dengan  kemampuan  berpindah  posisi menggunakan  roda  sebagai  penggerak  dengan  memanfaatkan  sumber  daya  pada  sistem yang  terdapat  didalamnya  yang  dimana  roda  tersebut  telah  di  konfigurasi  sedemikian rupa dan menyesuaikan dengan sistem kendali untuk menghasilkan gerakan perpindahan robot  yang  optimal  [4].  Sistem  kendali  berbasis  fuzzy  logic  menjadi  metode  yang digunakan  dalam  pembuatan  pengereman  mobil  robot  yang  deprogram  di  arduino  uno. Arduino adalah salah satu board mikrokontroler berbasis AVR ATMega328 yang memiliki 14  pin  I/O  digital  yang  diatur  oleh  sebuah  chip  agar  rangkaian  bias  membaca  maupun memproses  input  sehingga  menghasilkan  output  sesuai  dengan  yang  diharapkan  [8]. Metode  ini  diharapkan  menghasilkan  system  pengereman  yang  akurat  dan  stabil  sesuai
dengan  yang  diharapkan.  Sistem  kendali  ini  digunakan  untuk  mempermudah  dalam menentukan  tingkatan  pengereman  sesuai  dengan  objek  yang  dideteksi.  Fuzzy  logic bekerja  dengan  mengkombinasikan  2  himpunan  input  yang  kemudian  melalui  proses fuzifikasi untuk menentukan besaran output sesuai kebutuhan system kendali.

## 2.2. Tahapan Penelitian
Tahapan  awal  penelitian  ini  adalah  studi  pendahuluan  yang  dimana  penulis melaksanakan tahapan ini dengan studi literature melalui berbagai sumber informasi yang mempelajari maupun membahas mengenai masalah yang berhubungan [9] dengan sistem kendali fuzzy  logic ,  terlebih  khususnya  pada  sistem  robot  beroda,  sehingga  tahapan  ini menjadi dasar bagi penulis dalam melakukan identifikasi masalah yang diteliti.
Tahap  berikutnya  perancangan  sistem  dilakukan  setelah  proses  studi  literatur menghasilkan dasar bagi penulis dalam menentukan rancangan sistem kendali yang akan digunakan  pada mobile  robot berdasarkan flowchart sistem  dan  berupa  perancangan hardware .  Selanjutnya  masuk  tahap  Perancangan hardware dan flowchart kemudian diimplementasikan pada mobile robot dengan algoritma fuzzy logic yang diprogram pada mikrokontroler menggunakan arduino IDE dan atau Matlab.
Kemudian  tahap  pengujian  menjadi  bagian  penting  setelah  dilakukannya implementasi sistem kendali menggunkan algoritma fuzzy logic. Pada tahapan ini penulis melakukan pengujian dengan meletakkan beberapa objek sebagai penghalang robot untuk mengetahui tingkat keakuratan sistem kendali pengereman robot. Tahap ini juga menjadi bagian evaluasi penulis dalam melakukan perbaikan terhadap sistem untuk kedepannya. Tahapan  akhir  merupakan  pembahasan  dari  hasil  penelitian  yang  didapat  setelah dilakukannya implementasi dan pengujian sistem kendali pada mobile robot .

## 2.3. Perancangan Diagam Blok Sistem
Perancangan  blok  diagram  dilakukan  untuk  memperjelas  dan  mempermudah pembuatan alat dan menjadi panduan dasar pembuatan mobil robot berbasis fuzzy logic.

## Gambar 1 Blok Diagram Sistem Kendali
Berdasarkan  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  rangkaian  proses  logika  fuzzy  secara terurut.  Robot  akan  bekerja  membaca  kondisi  yang  berada  di  depan dengan  melakukan proses mengecekan kondisi jarak aman dan melakukan pengendalian terhadap kecepatan robot  memanfaatkan fuzzy  logic. Setelah  sensor  ultrasonik  membaca  dan  meneruskan informasi jarak yang telah dibaca, kemudian data diterima arduino dan diteruskan dengan melakukan  proses  fuzzifikasi  untuk  menghasilkan  nilai  yang  disebut  dengan  istilah defuzzifikasi. Proses ini tentunya mengikuti aturan yang telah diprogram pada sistem atau yang  biasa  disebut  rule  base.  Nilai  Defuzzifikasi  tersebut  selanjutnya  dijabarkan  dalam bentuk  data  analog  berupa  nilai  PWM  ( Pulse  Width  Modulation ).  Nilai  ini  menjadi  acuan
sistem  untuk  melakukan  pengaturan  optimasi  kecepatan  dan  pengereman  jika  terdapat objek penghalang di depan robot.

## 2.4. Perancangan Perangkat Lunak
Pada tahap perancangan software penulis menjabarkan sistem kendali dalam bentuk flowchart.  Flowchart ini  menggambarkan  alur  proses  sistem  dalam  melakukan  instruksi secara  terurut.  Pada Flowchart tersebut  terdapat  rule  base  sebagai  aturan  dasar  yang dibuat melalui proses pemrograman sistem. Kemampuan untuk membuat keputusan dari sistem fuzzy terkandung dalam seperangkat aturan. Secara umum, aturan ini intuitif dan berupa  pernyataan  kualitatif  yang  ditulis  dalam  bentuk  jika  maka,  sehingga  mudah dipahami  [10].  Rule  base  mencakup  kondisi  yang  telah  dibagi  untuk  proses  fuzifikasi sebagai berikut:
1. Input jarak dibagi menjadi tiga kategori yaitu jauh, sedang dan dekat.
2. Input kecepatan dibagi menjadi tiga kategori yaitu cepat sedang dan pelan
3. Dari  input  tersebut  data  diproses  oleh  arduino  melalui  fuzifikasi  sehingga menghasilkan  output  pengereman  berupa  besaran  PWM  setelah  melewati  proses fuzzifikasi yang terdiri dari 3 kondisi nilai yaitu berhenti, lambat, dan sangat lambat
Flowchart sistem kendali fuzzy logic mobile robot dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Flowchart Sistem Kendali Mobil Robot

## 2.5. Perancangan Komponen Mobil Robot
Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  perancangan  bentuk  robot  yaitu  letak komponen  yang  terdapat  pada  sistem  kendali  berdasarkan  rancangan  hardware  yang telah dibuat sebelumnya. Perancangan alat ini bertujuan untuk menyesuaikan konfigurasi tata letak yang sesuai dengan implementasi metode ataupun algorima program yang telah dirancang. Konfigurasi rancangan bentuk robot detailnya dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Rancangan Bentuk Robot
Pada rancangan implementasi mobile robot di atas dapat dijabarkan bahwa sensor ultrasonik  mendeteksi  objek  yang  berada  di  depan  dan  sistem  kendali  mengukur  data jarak  dan  kecepatan  lalu  meresponnya  dengan  melakukan  pengereman  yang  telah dikalkulasi melalui proses fuzzifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Perangkat Keras Mobil Robot
Rangkaian  sistem  kendali tentunya  didukung  komponen  perangkat  keras  yang terdiri  dari  sensor,  mikrokontroler,  dan  juga  akuator  yang  terhubung  dengan  berbagai jenis  pin  yang  tersedia  untuk  digunakan  seperti  pada  gambar  4.  Sedangkan  detail rangkaiannya dapat dilihat pada Tabel 1 s.d 3.

## Gambar 4 Implementasi Perangkat Keras

## Tabel  1 Rangkaian Sensor Ultrasonic Dan Arduino Uno
Sensor Ultrasonik  Arduino Uno Vcc 5V Trig A5 Echo A4 Gnd Gnd

## Tabel  2 Rangkaian Motor Driver Dan Arduino Uno
Motor Driver  Arduino Uno Motor A enA 10 In1 9 In2 8 Motor B enB 5 In3 7 In4 6 Vcc Vcc Tabel  3 Rangkaian Motor DC dan Motor Driver Motor DC Motor Driver Motor A Kutub + Out 3 Kutub - Out 4 Motor B Kutub + Out 1 Kutub - Out 2 Keterangan:
1. Sitem kendali menerima tegangan dari baterai 9v yang dihubungkan ke pin out +12v sebagai suplai tegangan utama.
2. Tegangan  pada  mikrokontroller  bersumber  dari  baterai/powerbank  yang disambungkan. Tegangan ini juga menjadi sumber daya bagi perangkat I/O yang digunakan pada sistem.
3. Sumber tegangan untuk sensor ultrasonik disuplay dari pin vcc 5v pada arduino uno.
4. Motor DC menerima daya dari port output motor driver. Motor A tersambung ke output 3 dan 4, sementara motor B tersambung ke output 1 dan 2.

## 3.2. Hasil Perangkat Lunak Mobil Robot
Pengujian  terhadap  perangkat  lunak  yang  digunakan  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  fuzzifikasi  arduino  uno  dengan  aplikasi  simulasi  matlab  untuk mengetahui keakuratan data yang dihasilkan seperti pada gambar 5 s.d 8 sedangkan rule base dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 5 Fuzzy Logic 2 Input Dan 1 Output
Gambar 6 Himpunan Logika Fuzzy Jarak
Gambar 7 Himpunan Logika Fuzzy Kecepatan
Gambar 8 Himpunan Logika Fuzzy Output PWM

## Gambar 9 Rulebase Fuzzy Logic Matlab
Keterangan:
1. Sistem kendali fuzzy logic menggunakan 2 input dan menghasilkan sebuah output.
2. Himpunan  Fuzzy  logic  dikelempokkan  dengan  menentukan  besaran  pada  masing- masing input dan output
3. Untuk  menghasilkan  nilai  fuzzifikasi  dilakukan  penambahan  rulebase  sebagai  acuan sistem kendali maupun simulasi fuzzy logic matlab

## 3.3. Analisa Hasil Sistem Kendali Mobil Robot
Hasil pengujian terhadap sistem kendali pada penelitian ini dinilai cukup berhasil. Hal ini berdasarkan kesesuaian data yang dihasilkan baik menggunakan aplikasi arduino IDE  maupun  aplikasi  Matlab  sebagai  pembanding.  Hasil  pengujian  sistem  kendali  dapat dilihat pada table 4.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Sistem Kendali Arduino IDE
No Input 1 (jarak) Input 2 (kecepatan) Output (PWM) 1 17 255 40 2 22 235 41 3 50 155 106 4 66 155 145 5 70 175 142 6 73 255 130 7 80 100 206 8 77 176 140 9 90 215 130 10 100 255 130

## Gambar 10 Hasil Fuzzifikasi
Pada  gambar  10  menunjukan  sampel  penelitian  pada  percobaan  pertama. Berdasarkan perbandingan terhadap 10 pengujian yang dilakukan, penulis mencocokkan data  yang  dihasilkan  arduino  maupun  simulasi  matlab.  Tinggkat  kesamaan  data  dinilai sangat  akurat  dengan  tingkat  perbedaan  data  keduanya  kisaran  1-4%.  Hal  ini  terjadi karena adanya pembulatan angka pada arduino uno, sedangkan pada aplikasi matlab nilai tidak dibulatkan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilalui  pada  setiap  tahapannya,  maka  penulis simpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Proses  komunikasi  dan  pengiriman  data  input  jarak  dan  kecepatan  motor menggunakan  sensor  bekerja  dengan  baik.  Sensor  ultrasonik  dan  rotary  encoder mampu bekerja sesuai fungsi untuk menghasilkan nilai fuzzy.
2. Sistem  kendali  pengereman  mobil  robot  mampu  bekerja  dengan  optimal berdasarkan  logika  fuzzy  yang  ditanamkan  pada  sistem  sehingga  robot  dapat menyesuaikan besaran gerak motor berdasarkan kondisi dihadapannya.
3. Perbandingan  besaran  nilai  ouput  pada  pengujian  menggunakan  arduino  IDE  dan simulasi  Matlab  terdapat  beberapa  perbedaan  data  kisaran  1-4%.  Namun  hal  ini tidak terlalu memberikan efek terhadap kinerja mobil robot.
4. Sistem  Kendali  secara  keseluruhan  bekerja  optimal  dan  mampu  menghasilkan pengereman sesuai kondisi yang dihadapi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sabri, M. and Fauza, A., 2018. Studi Eksperimental Pemantauan Kondisi Dan Penilaian Analisa Kinematik Pengereman Mobil. Jurnal Teknik Mesin Indonesia, 12(1), pp.37- 43.
[2] Enggarsasi,  U.  and  Sa'diyah,  N.K.,  2017.  Kajian  terhadap  faktor-faktor  penyebab kecelakaan  lalu  lintas  dalam  upaya  perbaikan  pencegahan  kecelakaan  lalu  lintas. Perspektif, 22(3), pp.238-247.
[3] Jayadi,  A.,  Susanto,  T.  and  Adhinata,  F.D.,  2021. Sistem  Kendali  Proporsional  pada Robot  Penghindar  Halangan  (Avoider)  Pioneer  P3-DX. Majalah  Ilmiah  Teknologi
Elektro, 20(1), pp.47-52.
[4] Rahmat,  B.F.,  Basjaruddin,  N.C.  and  Saefudin,  D.,  2019,  August. Sistem  Penghindar Tabrakan Depan-Belakang Kooperatif Berbasis Logika Fuzzy . In Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar (Vol. 10, No. 1, pp. 155-161).
[5] Sulistiani,  H.,  Muludi,  K.  and  Syarif,  A.,  2021. Implementation  Of  Various  Artificial Intelligence  Approach  For  Prediction  And  Recommendation  Of  Personality  Disorder Patient . In Journal of  Physics: Conference Series (Vol. 1751, No.  1, p.  012040). IOP Publishing.
[6] Rossi,  F.,  Sembiring,  J.P.,  Jayadi,  A.,  Putri,  N.U.  and  Nugroho,  P.,  2021,  October. Implementation  of  Fuzzy  Logic  in  PLC  for  Three-Story  Elevator  Control  System .  In 2021  International  Conference  on  Computer  Science,  Information  Technology,  and Electrical Engineering (ICOMITEE) (pp. 179-185). IEEE.
[7] Zulkifli,  Z.,  2017. Implementasi  Logika  Fuzzy  Pada  Robot  Beroda  Penghindar Halangan Berbasis Arduino Uno R3 (Doctoral dissertation, Tanjungpura University).
[8] Ridarmin,  R.,  Fauzansyah,  F.,  Elisawati,  E.  and  Prasetyo,  E.,  2019. Prototype  Robot Line  Follower  Arduino  Uno  Menggunakan  4  Sensor  TCRT5000 .  Informatika,  11(2), pp.17-23.
[9] Gunawan, I.K.W., Nurkholis, A., Sucipto, A. and Afifudin, A., 2020. Sistem Monitoring Kelembaban Gabah Padi Berbasis Arduino . Jurnal Teknik Dan Sistem Komputer, 1(1), pp.1-7.
[10] Muludi, K., Syarif, A. and Wantoro, A., 2021. Implementation of Fuzzy-based Model for Prediction of Prostate Cancer . In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1751, No. 1, p. 012041). IOP Publishing.