## Implementasi Logika Fuzzy Pada Sendok Makan Penderita Parkinson
Muhammad Naufal Halim 1 , Ahmad Zarkasih 1 , Arti Dian Nastiti 2 1 Fakultas Ilmu Komputer , Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Balai Jaringan Informasi dan Komunikasi, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi Email : zarkasi98@gmail.com
Abstrak—  Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  membuat rancang  bangun  alat  bantu  makan  berupa  sendok  yang dikhususkan untuk penderita Parkinson. Implementasi sendok penderita Parkinson dalam penelitian ini mengunakan sensor 3- Axis  gyroscope  accelerometer  MPU-6050,  mikrokontroler ESP32,  dan  motor  stepper  SG-90  untuk  menstabilkan  posisi sendok akibat getaran tangan penderita Parkinson. Data yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  sensor  MPU-6050  yang mendeteksi  getaran  tangan  penderita  lalu  data  tersebut distabilkan  menggunakan  logika  Fuzzy  yang  berfungsi  untuk meminimalisir error pada sensor MPU-6050.
Kata Kunci— ESP32, Logika Fuzzy, MPU-6050, Parkinson, Sendok Parkinson, SG-90.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan dunia teknologi informasi dari hari ke hari semakin  bertambah  pesat.  Hampir  seluruh  aspek  kehidupan manusia  kini  tidak  terlepas  dari  pengaruh  teknologi. Teknologi dapat mempermudah seseorang dalam melakukan segala  hal,  seperti  halnya  dalam  dunia  kedokteran  dan kesehatan yang akhir-akhir ini kian berkembang. Karena atas dasar  hal  itu,  kebutuhan  akan  teknologi  robotik  yang  dapat membantu  manusia  di  dalam  bidang  kesehatan  menjadi semakin tinggi.
Penyakit  Parkinson  merupakan  penyakit  yang  paling umum, terutama pada lanjut usia. Penyakit Parkinson adalah sebuah penyakit  progresif neurodegenerative yang menyebabkan  kekurangan  kontrol  motor  progressive, kognitif,  dan  visual  visual.  Hal  itu  menunjukan  bahwa Penyakit Parkinson adalah penyakit kedua yang paling sering dijumpai  setelah  penyakit  Alzheimer  dan  mempengaruhi bagian  terbesar  populasi  dari  lanjut  usia.  Pada  tahun  2015 jumlah  lansia  sebanyak  20  juta  berdasarkan  data  BPS,  dan 200.000 orang diantaranya menderita Parkinson [1].
Banyak  penelitian  untuk  merancang  perangkat  bantu makan  bagi  penderita  parkinson.  Kebanyakan  rancangan perangkat  merupakan  perangkat  yang  menggantikan  alat penyuapan makan kepada penderita.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk alat bantu penderita Parkinson ini menggunakan sensor MPU6050 untuk mendeteksi  dan  merasakan  getaran  tangan  penderita.  Tiga buah  motor  stepper  SG-90  digunakan  untuk  menstabilkan posisi  sendok  makan  penderita.  Dan  mikrokontroler  ESP32 digunakan  untuk  memproses  keseluruhan  program.  Lalu penggunaan logika fuzzy adalah untuk mengurangi error yang besar dari hasil keluaran sensor MPU-6050.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan merancang prototype sendok parkinson yang bisa bermanfaat
untuk  penderita  parkinson  yang  telah  diimplementasikan logika fuzzy agar pembacaan sensor lebih akurat.

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Penyakit Parkinson
Penyakit  Parkinson  adalah  sebuah  kelainan  pada  sistem saraf  pusat,  yang  meliputi  sebuah  degenerasi  awal  dari beberapa  sel  saraf  pada  bagian  terdalam  dari  otak  yang dinamakan  basal  ganglia  dan  secara  khusus  sebuah kehilangan  sel-sel  saraf  (neurons)  pada  sebuah  bagian  dari batang otak yang dinamakan substantia nigra. Yang mana sel- sel  ini  membuat  reaksi  kimia  saraf  (neurochemical)  untuk membuat pesan agar dapat mengkooridnasikan gerakan yang normal.
Penyakit Parkinson ini terjadi kurang lebih  sama  antara wanita  dan  pria.  Gejala  awal  mungkin  bisa  muncul  pada berbagai umur, meskipun dibawah 40 tahun tidak umum dan dibawah 20 sangat jarang. Pada umumnya terjadi pada umur 60  sampai  dengan  70  tahun.  Umur  rata-rata  penderita Penyakit i adalah 59 tahun.
Beberapa  gejala  umum  pada  pendeita  Parkinson  antara lain  tremor  /  bergetar  pada  jari,  jempol,  tangan,  dagu  atau bibir, tulisan tangan mengecil, kehilangan indra penciuman, gangguan  tidur,  kesulitan/gangguan  dalam  bergerak  atau berjalan, sembelit, suara menjadi lebih kecil [1].
Insiden penyakit parkinson di Amerika Serikat sekitar 1 juta  orang  pada  tahun  2010  sedangkan  diseluruh  dunia penderita mencapai 5 juta orang. Kebanyakan individu yang mengalami  penyakit  parkinson  berusia  lebih  dari  60  tahun. Penyakit Parkinson terjadi pada sekitar 1% individu berusia 60 tahun dan sekitar 4% pada  orang  yang berusia  80tahun. Karena harapan hidup secara keseluruhan meningkat, jumlah orang  dengan  penyakit  parkinson  akan  meningkat  di  masa depan [2].

## B. Mikrokontroler
Mikrokontroler  merupakan  sebuah  chip  yang  fungsinya sebagai pengontrol rangkaian elektronik dan umumnya dapat menyimpan  program  didalamnya.  Meskipun  mempunyai bentuk yang jauh lebih kecil dari suatu komputer pribadi dan komputer mainframe, mikrokontroler dibangun dari elemen- elemen dasar yang sama. Secara sederhana, komputer akan menghasilkan  output  spesifik  berdasarkan  inputan  yang diterima dan program yang dikerjakan.
Seperti  umumnya  komputer,  mikrokontroler  adalah  alat yang  mengerjakan  instruksi-instruksi  yang  diberikan kepadanya.  Artinya  bagian terpenting dan utama  dari suatu sistem terkomputerisasi adalah program itu sendiri. Program ini mengintruksikan komputer untuk melakukan jalinan yang panjang dari aksi-aksi sederhana untuk melakukan tugas yang lebih  kompleks  yang  diinginkan  oleh  programmer.  Dengan kata lain, mikrokontroler adalah suatu alat elektronika digital yang  mempunyai  masukkan  dan  keluaran  serta  kendali dengan program  yang bisa  ditulis dan dihapus dengan cara khusus [3].

## C. ESP32
ESP32  adalah  mikrokontroler  yang  dikenalkan  oleh Espressif  Sistem  dan  berfungsi  untuk  menampung  dan memproses  semua  port  dan  ic  sehingga  bisa  mengontrol driver  sehingga  port  atau  device  yang  terhubung  ke Mikrokontroler  tersebut  dapat  berjalan  dengan  baik. Mikrokontroler  ini  juga  memiliki  kemampuan  untuk terhubung  dengan  internet  melalui  jaringan  wireless  tanpa tambahan board lagi karena sudah tersedia modul WiFi dalam chip  sehingga  sangat  mendukung  untuk  membuat  sistem aplikasi Internet of Things [4].
ESP32 dikenalkan oleh Espressif Sistem yang merupakan penerus  dari  mikrokontroler  ESP8266.  Mikrokontroler ESP32  memiliki  keunggulan  yaitu  sistem  berbiaya  rendah, dan  juga  berdaya  rendah  dengan  modul  WiFi  yang terintegrasi  dengan  chip  mikrokontroler  serta  memiliki bluetooth  dengan  mode  ganda  dan  fitur  hemat  daya menjadikannya  lebih  fleksibel.  ESP32  kompatibel  dengan perangkat  seluler  dan  aplikasi  IoT  (Internet  of  Things). Mikrokontroler ini dapat digunakan sebagai  sistem  mandiri yang  lengkap  atau  dapat  dioperasikan  sebagai  perangkat pendukung mikrokontroler host [5].

## D. MPU-6050
MPU-6050  adalah  chip  IC  inverse  yang  didalamnya terdapat  sensor Accelerometer dan  Gyroscope  yang sudah terintergrasi.    Accelerometer  digunakan  untuk    mengukur percepatan,  percepatan  gerakan  dan  juga  percepatan gravitasi. Accelerometer sering digunakan untuk menghitung sudut  kemiringan,  dan  hanya    dapat    melakukan    dengan nyata ketika  statis  dan  tidak  bergerak.  Untuk mendapatkan sudut  akurat  kemiringan, sering dikombinasikan dengan satu atau lebih  gyro  dan  kombinasi  data  yang digunakan  untuk menghitung    sudut.  Gyroscope  adalah    perangkat    untuk mengukur    atau    mempertahankan  orientasi,    yang berlandaskan    pada  prinsip-prinsip  momentum  sudut. Mikrokontroler ATmega128 merupakan  salah  satu  varian dari  mikrokontroler  AVR    8-bit.  Beberapa    fitur  yang dimiliki  adalah  memiliki  beberapa memori  yang  bersifat non-volatile,    yaitu  128Kbytes    of    In-Sistem    Self- Programmable    Flash    program    memory  (128Kbytes memory    flash    untuk  pemrograman),    write/erase    cycles: 10.000    Flash/    100.000    EEPROM  (program  dalam mikrokontroler dapat diisi dan dihapus berulang kali sampai 10.000  kali  untuk  flash  memori  atau  100.000  kali  untuk penyimpanan  program/data  di EEPROM) [6].
MPU-6050  adalah  chip  IC  inverse  yang  didalamnya terdapat sensor Accelerometer dan Gyroscope, dimana:
1) Gyroscope
Gyroscope  berfungsi  untuk  mengukur/menentukan orientasi  suatu  benda  berdasarkan  pada  ketetapan momentum  sudut.  Pengertian  lain  dari  gyroscope berfungsi  untuk  menentukan  gerakan  sesuai  dengan gravitasi  yang  dilakukan  oleh  pengguna.  Gyroscope memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  hal mempertahankan keseimbangan suatu benda yang dapat menentukan kemiringan pada sumbu X, Y, dan Z. Prinsip kerja  dari  gyroscope  berotasi  maka  akan  memiliki  nilai keluaran.  Apabila  gyroscope  berotasi  searah  dengan jarum  jam  pada  sumbu  Z,  maka  tegangan  output  yang dihasilkan akan mengecil sedangkan gyroscope berotasi berlawanan arah dengan jarum jam pada sumbu Z maka tegangan  output  yang  dihasilkan  akan  membesar.  Pada saat  gyroscope  tidak  sedang  berotasi  atau  berada  pada keadaan diam maka tegangan output akan sesuai dengan nilai offset gyroscope tersebut [7].
Gyroscope  terdiri  dari  (rotor)  yang  berputar  pada sumbu putar (spin axis). Sumbu putar ini terpasang pada suatu kerangka yang disebut imbal (inner-most gimbal). Inner-most  gimbal  terpasang  pada  inner  gimbal.  Inner gimbal  terpasang  pada  outer  gimbal  yang  merupakan kerangka  terluar.  Dengan  memiliki  tiga  gimbal  maka gyroscope mempunyai kemampuan untuk berputar pada tiga  sumbu  putar  (3  degree  of  rotational  freedom). Meskipun  gyroscope  mempunyai  3  degree  of  rotational freedom, namun rotor akan tetap berada  pada  posisinya selama  rotor  berputar.  Saat  ketiga  kerangka  gimbal berputar, maka rotor tidak mengikuti putarannya.
Sensor  gyroscope  dapat  mendeteksi  gerakan  sesuai gravitasi  atau  dengan  kata  lain  mendeteksi  gerakan pengguna.  Gyroscope  memiliki  keluaran  berupa kecepatan sudut dari 3 arah sumbu yaitu sumbu X yang nantinya akan menjadi sudut phi (kanan dan kiri), sumbu Y  nantinya  menjadi  sudut  theta  (atas  dan  bawah)  dan sumbu  Z  nantinya  menjadi  sudut  psi  (depan  dan belakang)[7].
2) Accelerometer
Accelerometer adalah  alat  yang  digunakanuntuk mengukur percepatan, mendeteksi dan mengukur getaran (vibrasi),  dan  mengukur  percepatan  akibat  gravitasi (inklinasi).  Sensor  accelerometer  mengukur  percepatan akibat gerakan benda yang melekat padanya.
Accelerometer dapat  digunakan  untuk  mengukur getaran  pada  mobil,  mesin,  bangunan,  dan  instalasi pengamanan.  Sensor accelerometer juga  dapat diaplikasikan pada pengukuran aktivitas gempa bumi dan peralatan-peralatan  elektronik,  seperti  permainan  3 dimensi,  mouse  komputer,  dan  telepon.  Untuk  aplikasi yang  lebih  lanjut,  sensor  ini  banyak  digunakan  untuk keperluan navigasi [8].

## E. Logika Fuzzy
Logika fuzzy ( Fuzzy Logic ) adalah metode mendefinisikan variable yang samar-samar seperti kata “agak cepat”,  “agak  lambat”,  “sedikit  panas”  dan  sebagainya. Metodologi  ini  dapat  diterapkan  pada  perangkat  keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya [9].
Konsep  logika  fuzzy    pertama  kali  diperkenalkan  pada bulan  Juni  1965  oleh  Professor  Lotfi  A.  Zadeh  dari Universitas  California  untuk  menyatakan  kelompok/ himpunan  yang  dapat  dibedakan  dengan  himpunan  lain berdasarkan derajat keanggotaan dengan batasan yang tidak begitu jelas (samar) [10].
Logika Fuzzy Mamdani merupakan salah satu bagian dari Fuzzy  Inference  Sistem  yang  berguna  untuk  penarikan kesimpulan atau suatu keputusan terbaik dalam permasalahan yang tidak pasti [11]. Metode ini lebih cocok apabila input diterima dari manusia, sehingga lebih diterima oleh banyak pihak.  Adapun  kelemahan  dari  Logika  Fuzzy  Mamdani adalah metode ini hanya dapat digunakan untuk data dalam bentuk kuantitatif saja, tidak dapat dipergunakan untuk data yang berbentuk kualitatif [11].
Menurut Kusumadewi [12], metode Mamdani sering juga dikenal  dengan  nama  Metode  Max-Min.  Metode  ini diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  Metode  Mamdani,  baik  variabel input maupun variabel    output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih himpunan fuzzy .
2. Aplikasi fungsi implikasi Pada  Metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah Min.
3. Komposisi Aturan Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri- dari  beberapa  aturan,  maka  inferensi  diperoleh  dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem  fuzzy, yaitu: max, additive dan probabilistik OR (probor). a. Metode Max ( Maximum )
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan, kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi daerah fuzzy ,  dan  mengaplikasikannya  ke  output dengan  menggunakan  operator  OR  (union).  Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan berisi  suatu  himpunan fuzzy yang  merefleksikan konstribusi  dari  tiap-tiap  proposisi.  Secara  umum dapat dituliskan pada persamaan (1)
𝜇 𝑠𝑓 ← 𝑚𝑎𝑥⁡(𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ], 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ]) (1)
dengan:
𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] =  nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] =  nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
Apabila  digunakan  fungsi  implikasi  MIN,  maka metode  komposisi  ini  sering  disebut  dengan  nama MAX-MIN atau MIN-MAX atau MAMDANI.
b. Metode  Additive  ( Sum )  Pada  metode  ini,  solusi himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan bounded-sum  terhadap  semua  output  daerah fuzzy . Secara umum dituliskan pada persamaan (2):
𝜇 𝑠𝑓 ← 𝑚𝑖𝑛⁡(1, 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] + 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ]) ( 2 )
dengan:
𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] =  nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] =  nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
c. Metode Probabilistik OR ( probor )
Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  melakukan  product  terhadap  semua output  daerah fuzzy .  Secara  umum  dituliskan  pada persamaan (3):
𝜇 𝑠𝑓 ← (𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] + 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ]) − (𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] − 𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ]) ( 3 )
dengan: 𝜇 𝑠𝑓 [𝑥 𝑖 ] =   nilai  keanggotaan  solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
𝜇 𝑘𝑓 [𝑥 𝑖 ] =   nilai  keanggotaan  konsekuen fuzzy aturan ke-i;
4.  Penegasan ( defuzzy )
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy , sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output. Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan MAMDANI, antara lain:
a. Metode Centroid ( Composite Moment )
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan pada persamaan (4) dan (5)
𝑧 ∗= ⁡ ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ⁡ 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ⁡ 𝑧 ⁡𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑘𝑜𝑛𝑡𝑖𝑛𝑢 ( 4 )
⁡𝑧 ∗= ⁡ ∑ 𝑧𝑗 𝜇 (𝑧 𝑗 ) 𝑛 𝑗=𝑖 ∑ 𝜇(𝑧 𝑗 ) 𝑛 𝑗=𝑖 ⁡𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑑𝑖𝑠𝑘𝑟𝑖𝑡 ( 5 )
b. Metode Bisektor
Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara mengambil  nilai  pada  domain fuzzy yang  memiliki nilai  keanggotaan  setengah  dari  jumlah  total  nilai keanggotaan  pada  daerah fuzzy .  Secara  umum dituliskan pada persamaan (6):
𝑧 𝑝 𝑠𝑒𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘𝑖𝑎𝑛⁡𝑠𝑒ℎ𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎⁡ ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 = ⁡ ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑅𝑛 𝑝 𝑝 𝑅𝑖 (6) c. Metode Mean of Maximum (MOM) Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  rata-rata  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
d. Metode Largest of Maximum (LOM) Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  terbesar  dari  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
e. Metode Smallest of Maximum (SOM) Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan cara  mengambil  nilai  terkecil  dari  domain  yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.

## F. Motor Servo
Motor  servo  adalah  sebuah  perangkat  sebagai  aktuator putar (motor) yang dirancang dengan sistem kontrol umpan balik loop tertutup (servo), sehingga dapat di set-up atau di atur  untuk  menentukan  dan  memastikan  posisi  sudut  dari poros output motor. Motor servo merupakan perangkat yang terdiri  dari  motor  DC,  serangkaian  gear,  rangkaian  kontrol dan  potensiometer.  Serangkaian  gear  yang  melekat  pada poros  motor  DC  akan  memperlambat  putaran  poros  dan meningkatkan  torsi  motor  servo,  sedangkan  potensiometer dengan  perubahan  resistansinya  saat  motor  berputar berfungsi sebagai penentu batas posisi putaran poros motor servo.
Motor  servo  biasa  digunakan  dalam  aplikasi-aplikasi  di industri,  selain  itu  juga  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi lain seperti pada mobil mainan radio kontrol, robot, pesawat, dan lain sebagainya [13].
Motor Servo yang digunakan pada robot ini adalah motor servo jenis Tower Pro Micro Servo SG90. Motor servo jenis ini akan bekerja secara baik jika pada bagian pin kontrolnya diberikan  sinyal  PWM  dengan  frekuensi  50Hz  dengan periode  sebesar  20  ms.  Pemberian  besar  pulsa  dari mikrokontroler  menentukan  besar  sudut  yang  harus dilakukan oleh motor servo.
Pengaturan  sudut  motor  servo  diperlukan  untuk mengetahui gerakan dari motor servo dan pulsa yang harus diberikan ke motor servo dalam pergerakan ke kanan atau ke kiri.  Dari  pulsa  yang  diberikan,  kita  dapat  melihat  gerakan motor servo. Di mana pada saat sinyal dengan frekuensi 50Hz tersebut dicapai pada kondisi Ton duty cycle 1.5 ms, maka rotor dari motor akan berhenti tepat di tengah-tengah (sudut 90°  /  netral).  Pada  saat  Ton  duty  cycle  dari  sinyal  yang diberikan  kurang  dari  1.5ms,  maka  rotor  akan  berputar  ke arah  kiri  dengan  membentuk  sudut  yang  besarnya  linier terhadap besarnya Ton duty cycle sampai batas minimum 0°, dan akan bertahan diposisi tersebut. Dan sebaliknya, jika Ton duty cycle dari sinyal yang diberikan lebih dari 1.5ms, maka rotor akan berputar ke arah kanan dengan membentuk sudut yang  linier  pula  terhadap  besarnya  Ton  duty  cycle  sampai batas  suduut  maksimum  180°,  dan  bertahan  diposisi
tersebut[13]. Untuk lebih jelasnya karakteristik motor servo dapat dijelaskan oleh tabel 2.4 dibawah ini

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan-tahapan  metodelogi  pada  proyek  ini  sebagai berikut :
1. Metode Literatur Pada tahapan metode ini penulis melakukan studi pustaka dengan  mencari  serta  mengumpulkan  berbagai  sumber referensi  berupa  literatur  yang  terdapat  pada  buku, internet  maupun  sumber  lainnya  tentang  Sendok Parkinson, Sensor MPU-6050, dan Logika Fuzzy.
2. Metode Konsultasi Pada  tahapan  metode  ini  penulis  melakukan  konsultasi dengan  orang  –  orang  yang  memiliki  pengetahuan  dan pengalaman terhadap permasalahan didalam proyek yang dibuat oleh penulis.
3. Metode Perancangan Sistem
Pada  tahapan  metode  ini  penulis  melakukan  rancangan terhadap sistem baik berupa software maupun hardware . 4. Metode Pengujian
Pada  tahapan  metode  ini  penulis  melakukan  pengujian terhadap  rancangan  sistem  yang  dibuat  apakah    sistem dapat bekerja sehingga diperoleh data  yang akurat  dari hasil pengujian projek ini.
5. Metode Analisa dan Kesimpulan Pada tahapan metode ini penulis melakukan analisis dari pengujian  sistem  dengan  tujuan  untuk  mengetahui kekeurangan dari hasil penelitian proyek, sehingga dapat digunakan  untuk  pengembangan  penelitian  selanjutnya dan setelah menganalisa dibuatlah kesimpulan dari hasil pengujian.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Rancangan Alat
1) Perancangan Alat
Pada  perancangan  alat  sendok Parkinson ini, metodologi yang digunakan adalah penerapan logika fuzzy pada  rancang  bangun  sendok  makan  untuk  penderita Parkinson .  Kerangka  kerja  sistem  dapat  dilihat  dalam Gambar 1.
Pada  Gambar  2  menjelaskan  proses  awal  dari  sistem dimulai dari sensor gyroscope (MPU-6050) yang mendeteksi posisi dari pemegang sendok, dari hasil pembacaan tersebut selanjutnya akan dibaca oleh ESP32 dan data akan disimpan di ESP32 selaku mikrokontroller dari sendok.
Selanjutnya,  data  yang  masuk  ke  ESP32  akan dikelompokkan menggunakan metode logika fuzzy mamdani yang kemudian akan ke program penggerak servo dari sendok tersebut, dalam proses mamdani data sumbu x, y dan z akan diklompokkan guna mengatur arah putaran dari servo sendok itu  sndiri,  pengelompokkan  berguna  untuk  memperkecil ruang  lingkup  dari  data  yang  akan  diproses  oleh  program sehingga  putaran servo yang  dibutuhkan  akan  semakin akurat.

## Gambar 1 Diagram Kerangka Kerja Sistem

## Gambar 2 Diagram Blok Alur Sistem
Jika nilai inputan sudah di filter , maka proses selanjutnya nilai  akan  dikonversikan  ke  output  berupa servo ,  dimana servo akan bergerak sesuai poros yang sudah ditentukan agar kepala sendok tetap stabil saat menerima getaran yang berasal dari tangan pendrita Parkinson saat memegang sendok.
2) Perancangan Rangkaian Sistem
Dikarenakan  MPU-6050 memiliki 3 buah sumbu, maka setiap sumbu memilliki outputnya masing-masing yaitu servo SG-90  sehingga  terdapat  3  buah  servo  untuk  output  dari rangkaian  sendok  Parkinson.  Berikut  skematik  rangkaian keseluruhan dari sistem sendok Parkinson (ditunjukkan pada Gambar  3)  dan  tabel  pin  konektor  pada  rangkaian  sendok parkinson  (ditunjukkan  pada  Tabel  1).  Hasil  rangkaian  di Gambar 4.
Gambar 3 Skematik Rangkaian Keseluruhan Sendok Parkinson
Tabel 1 Pin Konektor Servo SG-90, ESP32, dan MPU-6050 Table Type Styles Pin Input dan Output ESP32 MPU-6050 VCC 5V GND GND SCL P22 SDA P21 Servo SG-90 VCC 5V GND GND PWM ( Servo X) P23 PWM ( Servo Y) P18 PWM ( Servo Z) P19

## Gambar 4 Rangkaian Utuh Sendok Parkinson
3) Perancangan Cetak Biru Sistem
Setelah  cetak  biru  dari  lengan  dan  gagang  telah  dibuat, maka  proses  terakhir  adalah  menggabungkan  kedua  cetak biru  tersebut  menjadi  satu  cetak  biru  utuh  dari  sendok Parkinson.  Berikut  cetak  biru  keseluruhan  dari  sendok Parkinson (ditunjukkan pada Gambar 5).

## Gambar 5 Cetak Biru Keseluruhan Sendok Parkinson
4) Pembuatan Lengan Sendok
Setelah  rangkaian  selesai  dibuat,  dan  cetak  biru  dari sendok  Parkinson  telah  selesai,  maka  proses  selanjutnya adalah pembuatan sendok Parkinson secara keseluruhan yaitu membuat bentuk sendok Parkinson dari hasil cetak biru yang telah dibuat beserta pemasangan rangkaian sistemnya. Pada tahap  ini  bahan  dan  alat  yang  digunakan  berupa:  kertas, karton padi, cutter, lem, pena, gunting, dan penggaris.
Proses  pertama  adalah  membuat  lengan  dari  sendok Parkinson , pada proses ini penulis melakukan beberapa revisi bentuk  rancangan,  sehingga  menghasilkan  bentukan  akhir sebagai berikut (ditunjukkan pada Gambar 6).

## Gambar 6 Lengan Sendok Parkinson (sumbu y kiri dan sumbu z di kanan)
Dari  Gambar  6,  Terdapat  sedikit  perubahan  bentuk sendok yang asli dan yang cetak biru, karena bertujuan untuk menyesuaikan posisi kabel dari servo SG-90.
Proses  selanjutnya  adalah  membat  gagang  dari  sendok parknson,  pembuatan  gagang  dsesuaikan  dengan  ukuran ESP32, kabel dari rangkaian sistem dan cetak biru yang sudah dibuat. Kemudian bentuk direvisi sehingga didapatlah bentuk sebagai berikut (ditunjutkkan pada Gambar 7).

## Gambar 7 Gagang Sendok Parkinson (Kiri kondisi tertutup, Kanan kondisi terbuka)
Setelah lengan dan gagang telah dibuat dan sesuai yang diharapkan,  maka  proses  terakhir  adalah  menggabungkan kedua komponen tersebut. Berikut hasil dari penggabungan kedua komponen tersebut (ditunjukkan pada gambar 3.8).

## 5) Pembutan Program
Perancangan  program  sendok Parkinson dilakukan beberapa  tahap,  yaitu  perancangan  program  sensor  MPU- 6050,  perancangan  program servo SG-90,  dan  terakhir menggabungkan  kedua  program  tersebut  menjadi  satu program sendok Parkinson .
Pada  tahap  ini,  ESP32  akan  deprogram  agar  mampu membaca  inputan  dari  sensor  MPU-6050  dan  kemudian inputan mampu di filter menggunakan logika fuzzy sehingga data yang dihasilkan lebih akurat. Berikut program pembaca inputan dari sensor MPU-6050.
Inputan  yang  diberikan  oleh  sensor  memiliki  satuan radian,  kemudian  satuan  tersebut  diubah  kedalam  derajat sesuai  pada  gambar  3.18,  setelah  Inputan  berhasil  dibaca, maka proses selanjutnya adalah mem filter inputan dari sensor MPU-6050 dengan logika fuzzy. Berikut alur program filter dari MPU-6050 (ditunjukkan pada Gambar 9).

## Gambar 9 Alur Filter dari Program Sendok Parkinson

## a) Fuzzyfikasi
Pada  tahap  ini,  variabel  yang  digunakan  ada  2  yaitu variable  MPU-6050  (ditunjukkan  pada  Gambar  10)  dan variabel  Servo  (ditunjukkan  pada  gambar  11),  nilai  yang diberikan  berupa  derajat  yang  kemudian  akan  dikeluarkan berupa derajat pula. Berikut parameter nilai input dan output : - MPU-6050(iXa,iXb) = derajat - Servo(oXa,oXb) = derajat - Output(LB,CP) = derajat
Dan berikut linguistik dari input dan output : - iXa = inputan sumbu X a
- iXb = inputan sumbu X b
- oXa = inputan nilai servo sumbu X a - oXb = inputan nilai servo sumbu X b
- LB = variabel Lambat
- CP = variabel Cepat
Gambar 10 Variabel MPU-6050
𝜇 𝑀𝑃𝑈−6050𝑖𝑋𝑎 [𝑥] = ⁡ { 1 180 − 𝑥 180 0 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑥 < 0
, 0 ≤ 𝑥 ≤ 180 𝑥 > 180 (7)
𝜇 𝑀𝑃𝑈−6050𝑖𝑋𝑏 [𝑥] = ⁡ { 0 𝑥 180 1 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑥 < 0
, 0 ≤ 𝑥 ≤ 180 𝑥 > 180 (8) Gambar 11 Variabel Servo
𝜇 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑜𝑜𝑋𝑎 [𝑦] = ⁡ { 1 180 − 𝑦 180 0 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑦 < 0 , 0 ≤ 𝑦 ≤ 180 𝑦 > 180 (9)
𝜇 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑜𝑜𝑋𝑏 [𝑦] = ⁡ { 0 𝑦 180 1 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑦 < 0 , 0 ≤ 𝑦 ≤ 180 𝑦 > 180 (10)
Variabel  data  pada  Gambar  10,  11,  dan  12    memiliki satuan  inputan  derajat, range  data dan  fungsi  keanggotaan direpresentasikan  kedalam  table  data  sebagai  berikut (ditunjukkan pada Tabel  2, 3, dan 4).
Gambar 12 Variabel Output
𝜇 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝐿𝐵 [𝑧] = ⁡ { 1 180 − 𝑧 180 0 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑧 < 0 , 0 ≤ 𝑧 ≤ 180 𝑧 > 180 (11)
𝜇 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡𝐶𝑃 [𝑧] = ⁡ { 0 𝑧 180 1 ⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑧 < 0 , 0 ≤ 𝑧 ≤ 180 𝑧 > 180 (12) Tabel 2 Data Inputan Variabel MPU-6050 MPU-6050 Range Data Fungsi Keanggotaan iXa (0, 180) Bahu Kiri iXb (180, 0) Bahu Kanan Tabel 3. Data Outputan Variabel Servo Servo Range Data Fungsi Keanggotaan oXa (0, 180) Bahu Kiri oXb (180, 0) Bahu Kanan Tabel 4. Data Variabel Output Servo Range Data Fungsi Keanggotaan LB (0, 180) Bahu Kiri CP (180, 0) Bahu Kanan
Kemudian  semua  data  tersebut  dimasukkan  kedalam program dengan kode program sebagai berikut (ditunjukkan pada Gambar 13 dan 14).

## Gambar 13 Kode Program Fuzzifikasi Variabel MPU-6050

## Gambar 14 Kode Program Fuzzifikasi Variabel Servo

## b) Rules
Setelah  melalui  tahap  fuzzifikasi,  maka  proses selanjutnya adalah memasukkan nilai fuzzy tersebut ke tahap
rules . Pada tahap ini rules yang diberikan hanya ada 4 yang terdapat pada tabel sebagai berikut (ditunjukkan pada Tabel 5).
Tabel 5 Data Rules Dari Variabel MPU-6050 dan Variabel Servo
MPU-6050 Servo Output iXa oXa LB iXa oXb LB iXb oXa LB iXb oXb CP
Berikut sample program rules dari program (ditunjukkan pada Gambar 15, 16, dan 17).
Penentuan  fungsi  keanggotaan  hasil  komposisi  diambil berdasarkan  metode  MAX  yang  kemudian  metode  tersebut yang digunakan saat defuzzifikasi.
Gambar 15 Kode Program Rules 1
Gambar 17 Kode Program Rules 3

## c) Defuzzifikasi
Untuk tahap defuzzifikasi, metode yang digunakan adalah Centroid  dengan  tipe  kontinyu,  maka  kode  program defuzzifikasinya  adalah  sebagai  berikut  (ditunjukkan  pada Gambar 18).

## Gambar 18 Kode Program Defuzzifikasi
Dapat  dilihat  pada  Gambar  17,  pengambilan  nilai “Centroid”  diambil  berdasarkan  pengelompokkan  nilai  dari setiap himpunan pada variabel MPU-6050, Servo, dan Output yang  kemudian  akan  di  tambahkan,  penggunaan  1  buah Centroid  tersebut  karena  ketiga  variabel  tersebut  memiliki variabel yang sama. Nilai “Centroid” tersebut akan dikalikan dengan  hasil  fuzzifikasi  yang  sudah  melalui  tahap  rules dengan  nama  “hasillb”  atau  hasil  dari  himpunan  LB,  dan “hasilcp” untuk hasil himpunan CP.
Selanjutnya  untuk  pengambilan  nilai  “CentroidX” diambil berdasarkan jumlah banyak angka yang ditambahkan pada  rumus  “Centroid”  yang  kemudian  akan  dikali  dengan “hasillb” dan “hasilcp”.
Berikut  persamaan  yang  digunakan  untuk  defuzzifikasi program (13):
𝑧 ∗= ⁡ ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ⁡ 𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ⁡ 𝑧 ⁡ ( 13 )
Nilai hasil defuzzifikasi kemudian akan dikirim ke servo dengan saturan derajat yang selanjutnya akan dieksekusi oleh servo untuk menstabilkan sendok.

## B. Pengujian
Di tahapan ini dilakukan pengujian sendok parkinson secara  langsung dengan  menggunakan objek tangan tenulis dan  beberapa  orang  lain,  pengujian  dilakukan  dengan  cara menggetarkan  Sendok Parkinson dengan  mempelajari
pergerakan Tremor yang  diderita  para  penyakit Parkinson dan didapatkan bahwa contoh sampel yang telah didapat tidak terjatuh dan dapat bekerja dengan baik. Berikut gambar saat sendok digunakan oleh objek (ditunjukkan pada Gambar 19).

## Gambar 19 Percobaan Alat Saat Digunakan
Penulis  mengambil  beberapa  sample  foto  untuk mengetahui jika sendok digerakkan kea arah tertentu, apakah kepala  sendok  masih  sesuai  dengan  posisi  awal  atau  tidak, dan berikut hasil yang didapatkan (ditunjukkan pada Gambar 20).
Gambar 20 Gambar 4. 1 Percobaan Alat Saat Digunakan (Kiri miring, Kanan tegak)
Dari  hasil  pengujian  alat  secara  keseluruhan,  pengujian dilakukan  sebanyak  12  kali  dengan  total  keberhasilan  alat sebanyak 9 kali dan kegagalan alat sebanyak 3 kali. Dimana dari hasil pengujian ini didapatkan presentase error dengan persamaan (17).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒⁡𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⁡ 𝐽𝑃 − 𝐽𝐾 𝐽𝑃 ⁡𝑥⁡100% (17)
dengan:
𝐽𝑃 = Jumlah Pengujian
𝐽𝐾 = Jumlah Keberhasilan
Dari  persamaan  diatas,  dapat  dihitung  presentase error dari sendok Parkinson ini adalah sebagai berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒⁡𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = ⁡ 12 − 9
12 ⁡𝑥⁡100% = 33.3% Tabel 6 Data Hasil Pengujian Alat Sendok Parkinson Pengujian Ke – Hasil Pengujian Keterangan 1 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 2 Gagal Terjadi kesalahan arah putaran pada servo y dan z 3 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 4 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 5 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 6 Gagal Sendok bergerak tak tntu arah saat digunakan 7 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 8 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 9 Gagal Sendok bergerak tak tntu arah saat digunakan 10 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 11 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna 12 Berhasil Sendok berhasil menstabilkan gerakan dari pengguna
Berdasarkan  pengujian,  alat  yang  dibuat  sudah  berjalan sesuai  yang  diharapkan  yaitu  menstabilkan  sendok  saat pengguna  memberikan  gerakan  atau  getaran  ke  sendok, dimana  saat  pengguna  memberikan  getaran  atau  gerakan, servo akan  secara  otomatis  bergerak  untuk  menstabilkan sendok, sehingga kepala sendok tidak bergeming saat terjadi getaran.

## V. K ESIMPULAN
Dari hasil percobaan  yang telah dilakukan,  Penggunaan pembuatan  sendok Parkinson menggunakan  sensor  MPU- 6050  sangat  memungkinkan,karena  setelah  menggunakan metode fuzzy  logic bisa  meminimalisir error dari  getaran tangan penderita Parkinson ,dan hasil memungkinkan sesuai dengan  harapan  yaitu  menstabilkan  tangan  penderita parkinson . Hasil pengujian didapatkan bahwa dengan tanpa menggunakan  logika fuzzy  margin  error menjadi  jauh berbeda  sedangkan  ketika  menggunakan  algoritma  logika fuzzy. Dimana  Pada  percobaan  diatas  tanpa  menggunakan filter pada sudut X menghasilkan rata-rata sudut error sebesar 22.68, pada sudut Y sebesar 18.155 dan pada sudut Z sebesar 22.7.  Lalu  penggunaan  logika fuzzy pada  percobaan  diatas mampu  mengurangi  sudut error pada  pembacaan  sensor mpu-6050 , pada sudut X menghasilkan rata-rata sudut error sebesar 1.64, Pada sudut Y sebesar 0.178 dan pada sudut Z sebesar 4.28.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. Aditya, “Klasifikasi Penyakit Parkinson Menggunakan Artificial Neural  Network  (Ann)  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Multifractal Detrended  Fluctuation  Analysis  (Mfdfa)  Pada  Sinyal  Gait,”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[2] G. Gunawan, M. Dalhar, and S. N. Kurniawan, “Parkinson and stem cell therapy,” Malang Neurol. J. , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2017.
[3] F.  Friendy,  “Rancang  Bangun  Tongkat  Tunanetra  Menggunakan Sensor Ultrasonik Dengan Gps Tracking  Berbasis Mikrokontroler,” Universitas Komputer Indonesia, 2019.
[4] A.  Zarkasi,  D.  D.  Mahendra,  M.  A.  Fadilla,  and  M.  N.  Halim, “Rancang  Bangun  Sendok  Penderita  Parkinson  Menggunakan Mikrokontroller ESP-32,” in Annual Research Seminar (ARS) , 2020, vol. 5, no. 1, pp. 242–246.
[5] H.  Kusumah  and  R.  A.  Pradana,  “Penerapan  Trainer  Interfacing Mikrokontroler  dan  Internet  Of  Things  Berbasis  Esp32  pada  Mata Kuliah Interfacing,” J. Cerita , vol. 5, no. 2, pp. 120–134.
[6] B. Firman, “Implementasi Sensor IMU MPU6050 Berbasis Serial I2C pada  Self-Balancing  Robot,” J.  Teknol.  Technoscientia ,  pp.  18–24, 2016.
[7] S.  N.  Ubay,  W.  A.  Kusuma,  and  Z.  Sari,  “Pengembangan  Sistem
Monitoring  Langkah  Kaki  Dengan  Sensor  Mpu6050  Untuk Menghitung  Jumlah  Penurunan  Berat  Badan  Berbasis  Android,” Repositor , vol. 2, no. 2, pp. 122–127, 2020.
[8] V.  R.  Alma’i,  W.  Wahyudi,  and  I.  Setiawan,  “Aplikasi  Sensor Accelerometer Pada Deteksi Posisi,” Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik, 2011.
[9] M.  Nadhif  and  others,  “Aplikasi  Fuzzy  Logic  Untuk  Pengendali Motor  DC  Berbasis  Mikrokontroler  ATMega8535  Dengan  Sensor Photodioda,” Universitas Negeri Semarang, 2015.
[10]  H. Prasetyo and U. Sutisna, “Implementasi Algoritma Logika Fuzzy untuk  Sistem  Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas  Menggunakan Mikrokontroler,” Techno  (Jurnal  Fak.  Tek.  Univ.  Muhammadiyah Purwokerto) , vol. 15, no. 2, pp. 1–8, 2014.
[11]  N.  Febriany,  F.  Agustina, and R. Marwati,  “Aplikasi  metode  fuzzy mamdani  dalam  penentuan  status  gizi  dan  kebutuhan  kalori  harian balita  menggunakan  software  MATLAB,” J.  EurekaMatika ,  vol.  5, no. 1, pp. 84–96, 2017.
[12]  S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk pendukung keputusan,” Yogyakarta Graha Ilmu , pp. 33–34, 2004.
[13]  A.  K.  MUHAMAD,  “Aplikasi  Accelerometer  pada  Penstabil Monopod Menggunakan Motor Servo,” Politeknik Negeri Sriwijaya, 2016.