## RANCANG BANGUN PURWARUPA KLASIFIKASI WARNA OBJEK MENGGUNAKAN ROBOT LENGAN 4-DOF
Prima Asmara Sejati 1 , Adhi Susanto 2
1 Departemen Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, Indonesia
2 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta, Indonesia
e-mail: prima.asmara.s@ugm.ac.id, susanto@te.ugm.ac.id

## Abstrak
Robot  lengan  merupakan  salah  satu  aplikasi  robotika  yang  telah  banyak  diterapkan  di dunia  industri.  Penelitian  ini  menerapkan  salah  satu  aplikasi  dari  robot  lengan  4-DOF dengan gripper end  effectornya .  Robot  ini  berfungsi  sebagai  pengklasifikasi  objek berdasarkan warna objek secara otomatis. Secara keseluruhan, sistem otomasi ini terdiri dari robot lengan, konveyor statis, dan wadah sesuai warna (merah, biru, hijau, dan hitam). Sistem ini terdiri dari sensor warna RGB satu pixel, mikrokontroller sebagai prosessor, dan 6 buah servo sebagai aktuator. Sensor RGB berfungsi sebagai masukan yang diproses melalui mikrokontroler dan dilakukan perhitungan jumlah objek berdasarkan warna. Untuk penentuan  posisi  target  peletakan  objek  digunakan  metode  pemetaan  arena.  Posisi  ini dapat  diatur  secara  manual  dan  kemudian  disimpan  di  memori  mikrokontroler  sebagai acuan  aksi  robot  lengan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  robot  lengan  dapat mendeteksi dan mengklasifikasi objek berwarna  merah dengan waktu 10 detik, hijau 8,9 detik, biru 8 detik, dan hitam 9,9 detik.
Kata kunci: robot lengan, sensor warna, klasifikasi objek,

## Abstract
Arm robot is one of the robotics applications that have been widely applied in the industrial process. This research represent one of the application of 4-DOF arm robot with gripper as end effector. This robot serves as the object classifier based on the color of the object. This automation system consists of arm robots, static conveyors, and colored containers (red,  blue,  green,  and  black).  This  system  consists  of  a  single  pixel  RGB  color  sensor, microcontroller as a processor, and 6 servo as actuator. The function of RGB sensor is as an input that is processed through a microcontroller and calculates the number of objects by color. Arena mapping method is used for object positioning target. This position can be set  manually  and  then  stored in  the  microcontroller  memory  as  a  reference  for  the  arm robot action. The results of this study shows that arm robots can detect and classify red objects  with  time  of  10  seconds,  green  8.9  seconds,  blue  8  seconds,  and  black  9.9 seconds.
Keywords : arm robot, color sensor, object classification

## PENDAHULUAN
Dengan semakin berkembangnya dunia  industri  dewasa  ini  menuntut  adanya perkembangan khususnya dalam hal peningkatan  efisiensi  produksi.  Kecepatan, ketepatan,  kepresisian,  serta  kuantitas produksi menjadi suatu suatu hal yang harus dipenuhi pada setiap proses produksi. Robot lengan  dapat  didesain  dengan  berbagai
jenis  sesuai  dengan  fungsi  dan  kebutuhan user .  Misalnya  saja  pengendalian  lengan robot  dapat  dilakukan  secara  nirkabel dengan  menggunakan  modul protocol Zigbee dan LabView sebagai antarmukanya sehingga memudahkan user untuk mengendalikan lengan robot tersebut secara remote (Nandhini, Shabatini, & Karthikeyan, 2015).
Konsep  lengan  robot  juga  dapat dikombinasikan  dengan  robot  beroda  yang fungsinya  menjadi  lebih  variatif.  Salah  satu aplikasinya  adalah  dengan  ditambahkan sensor  cahaya  (untuk image  processing ) dan  sensor  sentuh  untuk  pengikut  garis serta mengetahui lokasi awal. Kombinasi ini dapat  didesain  sebagai mobile  platform untuk  memindahkan  objek  tertentu  dan memindahkannya  ke  suatu  tempat    (Guo, Hsia, Su, & Wang, 2016). Contoh kombinasi lain adalah dengan ditambah beberapa fitur seperti sensor CO, detak jantung, dan suhu tubuh,  aplikasi  robot  ini  dapat  digunakan lebih  luas  misalnya  saja  sebagai  asisten pribadi untuk manula (Yang, Song, Li, Shan, & Guo, 2015).
Fokus  penletian  ini  adalah  pada penggunaan  lengan  robot  sebagai  actuator utama dan sensor warna sebagai
masukannya.  Sabagai  acuan,  lengan  robot serupa  dengan  3-DOF  telah  dibuat  dengan menggunakan inverse  kinematics sebagai metode pergerakannya (Sumardi,
Febriramadhan, & Triwiyatno, 2016). Selain lengan robot, konsep sensor warna sebagai sortir  objek  berdasarkan  warna  juga diterapkan  dengan  menggunakan delta robot yang  digunakan  untuk  mensortir kualitas  buah-buahan  (Reyes,  Badillo, López, & Mora, 2016). Dari paparan tentang aplikasi  robot  lengan  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  mengadopsi  system  lengan robot  untuk  mengklasifikasikan  beberapa objek sesuai dengan warna objek tersebut.

## METODE
Secara  garis  besar,  penelitian  ini digambarkan  dalam  tahapan/  alur  rancang bangun pada Gambar 1.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. 1.  Studi literatur dengan mempelajari beberapa  referensi  seperti  buku-buku dan  artikel  penunjang,  sebagai  bahan acuan  untuk  mengkaji  teori-teori  dasar dan menambah wawasan tentang pembuatan  mekanik  lengan  robot  dan sensor warna 2.  Mempelajari model lengan robot pengklasifikasi objek berdasarkan warna yang  telah  dibuat  sebelumnya  sebagai landasan  untuk  mengembangkannya  ke dalam bentuk yang lebih sempurna. 3.  Pembuatan perangkat-keras dan perangkat-lunak menggunakan teori dan referensi yang telah ada untuk mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  yang diinginkan. 4.  Melakukan pengamatan untuk
mengetahui  dan  memahami  cara  dan
unjuk kerja perangkat-keras dan perangkat-lunak yang telah dibuat.
5.  Pembuatan analisis dan kesimpulan hasil pengamatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  perancangan  dari  penelitian  ini dibagi  menjadi  dua  bagian  utama,  yakni perancangan perangkat keras (mekanik dan rangkaian elektronik) dan perangkat lunak.
Perancangan  perangkat  keras  sistem ini  terdiri  dari  beberapa  bagian,  yakni mekanik,  sistem  minimum  mikrokontroler AVR  ATMEGA32,  sensor  warna,  penampil LCD  2x16,  tombol  menu,  dan  baterai sebagai  power  supply  untuk  keseluruhan sistem.  Secara  umum  robot  ini  memiliki diagram blok yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok Sistem
Robot  lengan  ini  memiliki  4  (empat) derajat  kebebasan  (DOF)  dan  tersusun atas  6  buah  servo  yang  memiliki  torsi berbeda-beda,  yakni  empat  buah  servo dengan torsi 10 kg (HS-5645MG) dan dua buah  servo  dengan  torsi  3  kg  (HS-311). empat  buah  servo  tersebut  memiliki  torsi yang  lebih  besar  karena  beban  yang ditanggung  juga  lebih  besar.  Satu  buah sebagai tumpuan keseluruhan lengan, dua buah  untuk    mengangkat  ruas  lengan utama  (digabung  menjadi  satu)  dan  satu buah  untuk  mengangkat  lengan  penjepit. Sedangkan  servo  dengan  torsi  lebih  kecil hanya  digunakan  pada  bagian  penjepit objek  saja.  Rancangan  bentuk  robot lengan  dalam  Free  Body  Diagram  (FBD) dan  konfigurasi  robot  secara  keseluruhan tersaji pada Gambar 3(a) dan Gambar 3(b).
Objek  yang  digunakan  berbentuk kubus  dan  dibuat  dari  bahan  styrofoam dengan ukuran 5 x 4 x 5.5 cm dan dibagi menjadi 4 jenis warna yakni merah, hijau, biru,  dan  hitam.  Sebagai  tempat  objek sebelum  disortir,  digunakan  konveyor statis  yang  memanfaatkan  bidang  miring. Penempatan  objek  juga  diacak.  Setelah discan warnanaya, objek akan di pindahkan  ke  dalam  wadah  yang  telah disediakan berdasarkan warna yang terbaca. Desain objek dan konveyor statis ini  ditunjukkan  pada  Gambar  4(a)  dan Gambar.  4(b).  Sedangkan  untuk  denah pemasangan komponen-komponen mekanik  berupa  robot  lengan,  objek, konveyor dan wadah diatas disusun sesuai dengan bagan pada Gambar. 5.
(a)
(b)
Gambar 3(a) Rancangan bentuk robot lengan dalam Free Body Diagram (FBD).
(b) Konfigurasi Robot Lengan
Gambar 4(a) objek yang akan disortir. (b) konveyor stastis berbentuk bidang miring.
Robot  ini  hanya  menggunakan  satu buah  chip  pengontrol  yaitu  mikrokontroler ATMega32.  Mikrokontroler  ini  memiliki  32 pin  I/O  dan  digunakkan  sebagai  jalur masukan  dan  keluaran  semua  sistem elektronika  pada  robot  ini.  Mikrokontroler ini  memiliki  kapasitas  memori  flash  yang cukup untuk menampung semua program
untuk sistem ini yaitu 32kbyte. Keunggulan dari  mikrokontroler  ini  yaitu  memiliki fasilitas ADC (Analog to Digital Converter) sebagai  masukan  sinyal  sensor  warna. Semua  sistem  elektronika  dapat  dilihat pada rangkaian pada Gambar 6.
Gambar 6. Rangkaian elektronik untuk keseluruhan Sistem
Sebagai  masukan,  sensor  warna terdiri  dari  1  buah  photodiode dan  3 buah LED  superbright  yang  terdiri  dari  warna primer  RGB  (Red,  Green,  Blue)  yaitu merah,  hijau,  dan  biru.  Ketiga  LED  warna tersebut  akan  menyala  bergantian  dan diatur  oleh  pin  mikrokontroler  dengan proses sistem bergantian(scanning).
Gambar 7. Rangkaian pembagi tegangan pada sensor warna
Keluaran  dari  rangkaian  pembagi tegangan sensor akan dibaca oleh pin ADC internal  mikrokontroler.  Setiap  warna  LED yang  dipancarkan  akan  memantulkan intensitas cahaya yang berbeda-beda pada setiap warna objek.   Rangkaian sensor ini merupakan  rangkaian  pembagi  tegangan yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Sehingga  untuk  mencari  output  tegangan Vo, berlaku persamaan (1):
𝑉 𝑜 = 𝑅 𝐷1 𝑅 𝐷1 +𝑅 2 𝑥𝑉𝑐𝑐 (1)
Berikutnya,  bagian  perangkat  lunak terdiri dari bagian utama, pembacaan sensor warna,  kalibrasi,  dan  penyimpanan  variable warna.  Program  utama  dari  sistem  otomasi ini  adalah  berupa  proses  pengenalan  objek an  peletakan  objek  tersebut  berdasarkan warnanya.proses ini ditunjukkan oleh diagram alir pada Gambar 8.
Gambar 8. Diagram alir program utama
Tahapan proses sortir objek ini adalah sebagai  berikut.  Pertama-tama,  lengan berada  pada  posisi  default  kemudian dilakukan  pembacaan  nilai  sensor  warna dengan  pemanggilan  sub  program  cek warna objek dengan melakukan perbandingan nilai pembacaan sensor warna dengan database warna yang telah disimpan sebelumnya.  Kemudian  LCD  menampilkan jumlah objek yang telah disortir berdasarkan warnanya  di  baris  kedua.  apabila  tidak  ada objek  terdeteksi,  program  akan  kembali  ke posisi default. Selanjutnya, LCD menampilkan  warna  objek  seiring  dengan pengambilan  objek  oleh  lengan  pada konveyor. Tahap terakhir lengan meletakkan objek pada wadah sesuai warnanya
Perubahan  intensitas  cahaya  yang mengenai photodiode akan ditandai dengan perubahan  nilai  tegangan  pada  keluaran sensor  hasil  pembagi  tegangan.  Nilai tegangan  ini  akan  dibaca  oleh  ADC  10-bit internal  mikrokontroler  dan  dikonversikan menjadi nilai bilangan desimal pada sebuah
variable antara 0 hingga 1023, nilai konversi dapat dihitung dari persamaan (2).
𝐴𝐷𝐶 = 𝑉 𝑖𝑛 𝑉 𝑟𝑒𝑓𝑓 𝑥1023 (2)
Mikrokontroler pada robot ini konfigurasi  nilai  referensi  ADC  diambil  dari pin  AVCC  yaitu  5  volt  sehingga  nilai  VReff adalah  5  volt.  Untuk  membaca  dan mengambil  data  ADC  digunakan  perintah Getadc(channel).
Proses  pembacaan  warna  objek  ini menggunakan  fasilitas  ADC  channel(0). Masing-masing nilai yang mewakili intensitas warna yang terbaca oleh photodioda tersebut memiliki  variabel  yang  terpisah,  yakni variabel  data_r  untuk  merah,  data_g  untuk hijau,  dan  data_b  untuk  biru.  Untuk mengambil  besarnya  nilai  tesebut,  maka LED  yang  bersangkutan  harus  dihidupkan terlebih  dahulu,  yakni  dengan    memberi logika  0  (low)  pada  LED  bersangkutan secara  bergantian  selama  beberapa  saat
(led_r, led_g, atau led_b). Dalam program ini, proses  penyalaan  masing-masing  LED  dan pembacaan  nilai  ADC  membutuhkan  waktu sekitar 200 x 500 µS = 100.000 µS = 100 mS.
Proses  kalibrasi  dan  penyimpanan warna-warna  objek  yang  akan  digunakan dapat  diakses  pada  sub  menu  set_rgb. Dalam  sub  menu  ini,  program  membaca warna  objek  dengan  mengambil  data  RGB pada sub program baca_rgb. Tiap-tiap objek memiliki  nilai-nilai  yang  berbeda  untuk masing-masing  warnanya.  Setiap  satu warna,  memiliki  tiga  buah  nilai  ADC,  yakni yang tersimpan pada variabel data_r, data_g dan data_b. Digunakan 5 macam data warna yang  disimpan,  yakni  none  (tanpa  objek), merah,  hijau,  biru,  dan  hitam.  Hasil pembacaan sensor terlebih dahulu disimpan ke dalam RAM, kemudian baru disimpan ke dalam  EEPROM.  Penyimpanan  ke  dalam EEPROM  ini  bertujuan  agar  data  referensi warna  yang  tersimpan  tidak  hilang  ketika supply  dimatikan    sehingga  lebih  efisien karena ketika alat dinyalakan kembali, tidak perlu dilakukan setting warna tiap-tiap objek lagi.
Metode  yang  dilakukan  dalam  proses pengenalan  warna  objek  ini  adalah  dengan metode pendekatan. Semakin sedikit selisih nilai  yang  terbaca  sensor  dengan  dengan nilai referensi yang tersimpan, berarti warna objek  tersebut  sesuai  dengan  referensi warna bersangkutan. Langkah pertama yang dilakukan  adalah  dengan  membaca  nilai sensor  saat  ini.  Kemudian,  dicari  selisihnya dengan nilai antara variabel yang tersimpan. Selisih-selisih (masing-masing variabel) tersebut dijumlahkan. Kemudian, nilai selisih yang  paling  sedikit  merupakan  nilai  warna bersangkutan. Dalam sub program ini, selain melakukan pengecekan warna, juga melakukan perhitungan (penjumlahan) warna  objek  yang  terdeteksi,  sehingga sistem  mengetahui  berapa  jumlah  warna yang telah disortir. Sebagai contoh, jika nilai selisih warna biru lebih kecil daripada warna merah, hijau, hitam, dan tanpa objek, berarti objek  tersebut  berwarna  biru.  Flowchart untuk  setiap  pembacaan  warna  objek ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Diagram alir proses pembacaan objek
Komponen  sensor  yang  digunakan untuk  mendeteksi  warna  objek  adalah
photodiode dan dipasang secara
berpasangan  dengan  tiga  LED  superbright
warna merah, hijau, dan biru yang menyala bergantian.  Dalam  robot  ini  digunakan sensor  photodiode  karena  karakteristiknya yang  paling  memenuhi  untuk  sensor  warna dan  digunakan  LED  superbright  sebagai sumber cahaya karena LED ini cukup terang untuk  memberi pantulan  pada objek berwarna  putih  dan  cahayanya  cukup teredam  oleh  lantai  berwarna  hitam(garis). Sensor ini dipasang pada konveyor dan akan bekerja hanya pada saat proses pembacaan warna objek saja. Pembacaan nilai ADC dari keluaran  sensor  akan  bergantian  sesuai dengan warna yang sedang dipancarkan.
Rangkaian  pembagi  tegangan  sensor pada  Gambar  7  memberikan  nilai  keluaran berupa tegangan antara 0 hingga 5 volt yang berubah  mengikuti intensitas pantulan cahaya yang mengenainya dan akan dibaca oleh  pin  ADC  lalu  dikonversikan  menjadi bilangan  desimal  pada  setiap  variable warnanya dengan nilai antar 0 hingga 1023 (2).  Nilai  tegangan  keluaran  sensor  saat proses  scanning  tidak  dapat  dibaca  oleh multimeter  karena  perubahan  tegangan untuk masing-masing warna sulit dibedakan karena  terlalu  cepat  proses  scanning  atau pergantian nyala LED-nya. Untuk pengujian nilai RGB (Red, Green, Blue) hasil pantulan objek  yang diuji  akan dilihat  langsung pada variable hasil konversi ADC. Hasil pembacaan tersebut dilihat pada LCD untuk menampilkan  nilai  ADC  untuk  setiap intensitas  warna  yang  dipantulkan  dan
dicatat  pada  Tabel  1  dan  dipresentasikan oleh grafik pada Gambar 10.
Tabel 1. Data pengukuran nilai ADC sensor warna
No. Warna ADC Merah ADC Hijau ADC Biru 1 Merah 1 38 788 671 2 Merah 2 38 735 646 3 Merah 3 36 804 655 4 Hijau 1 752 288 452 5 Hijau 2 758 295 550 6 Hijau 3 780 231 465 7 Biru 1 738 582 30 8 Biru 2 725 477 27 9 Biru 3 730 496 30 10 Hitam 1 794 830 686 11 Hitam 2 793 760 650 12 Hitam 3 829 743 636 13 Tidak ada 850 160 618
Gambar 10. Grafik uji pembacaan sensor warna 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Merah Hijau Biru Hitam kosong
d at a AD C warna objek Grafik Uji Pembacaan Sensor Warna LED merah LED Hijau LED Biru
Secara  umum,  keseluruhan  sistem robot ini dapat berjalan dengan sebagaimana mestinya.  Kecepatan  perputaran  servo berpindah dari posisi sekarang menuju posisi tujuan  sangat  bergantung  pada  pemberian nilai  waktu  tunda.  Pada  Tabel  2  disajikan
waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengambil dan meletakkan tiap-tiap objek berdasarkan waktu  tunda  yang  diberikan  pseperti  pada potongan  sub  program  diatas.  Pengukuran ini dilakukan dengan menggunakan stopwatch.
Tabel 2. Waktu yang dibutuhkan lengan untuk sortir objek (dalam detik)
Warna Pengambilan  peletakan Kembali ke posisi awal Total Merah 2,6 4,8 2,6 10,0 Hijau 2,6 4 2,3 8,9 Biru 2,6 3,5 1,9 8,0 Hitam 2,6 4,8 2,5 9,9
Dari Tabel 2 terlihat bahwa waktu yang dibutuhkan  lengan  robot  untuk  mengambil semua tipe warna objek adalah sama, yakni 2,6  detik.  Sedangkan  waktu  total  yang diperlukan  lengan  robot  dari  mengambil objek, peletakan objek sesuai warnanya dan lembali  ke  posisi  awal  adalah pada  rentang 8,0  hingga  10,0.  Sehingga  rata-rata  waktu yang  diperlukan  lengan  robot  ini  dalam menyelesaikan  tugasnya  dapat  dihitung dengan persamaan 3.
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3) = 10 + 8,9 + 8,0 + 9,9

## 4
= 9,2 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
Rata-rata  waktu  yang  terhitung  pada persamaan 3 diatas bergantung pada desain robot, layout peletakan objek, dan spesifikasi motor  servo  yang  digunakan  sebagai actuator.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil ujicoba dan analisa data  dari  penelitian,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan motor  servo  bertorsi  besar,  gerak  lengan menjadi stabil (tidak terganggu berat dari link dan  motor  servo  pada  lengan  itu  sendiri). Robot lengan ini dapat menyelesaikan tugas mengangkut dan meletakkan objek
berwarna  merah  dengan  waktu  10  detik, objek hijau 8,9 detik, objek biru 8 detik, dan hitam 9,9 detik. Tuning posisi dan sudut tiap joint  dapat  dilakukan  dengan  berbagai metode,  namun  untuk  mendapatkan  hasil yang sesuai, diperlukan percobaan trial and error  dengan  mempelajari  karakteristik sistem serta memperhatikan faktor eksternal yang mempengaruhinya.
Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya  ditambahkan  beberapa  hal  yang dapat  meningkatkan  dan  mengembangkan kinerja sistem, salah satunya adalah kontrol sistem  dapat  dipadukan  dengan  beberapa kontrol  lain  seperti  kendali  PID  dan  logika samar  ( fuzzy  logic )  sebagai  algoritma penentuan  konstanta  yang  lebih  baik  dan akurat.  Selain  itu,  penggunaan  perlu diterapkan  agar  output  dari  kontrol  lengan lebih  presisi  dan  akurat.    Selebihnuya, algoritma untuk pemetaan (mapping) workspace robot dapat digunakan algoritma yang  lebih  cerdas  seperti  algoritma  adaptif dan NLP, namun perlu ditambahkan sensor lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Guo, J., Hsia, K.-H., Su, K.-L., & Wang, J.-T. (2016).  Development  of  the  Mobile Robot with a Robot Arm. (pp. 1648- 1653). IEEE.
Nandhini, J., Shabatini, K., & Karthikeyan, S.
(2015). Wireless Colour Sensing Arm Robot. International  Conference  on Robotics,  Automation,  Control  and Embedded Systems. Chennai, India: IEEE. Reyes, J. D., Badillo, G. G., López, V. E., & Mora,  G.  G.  (2016).  OBJECT´S
COLOR CLASIFICATION AND REPOSITIONING OPERATED BY A DELTA ROBOT. Congreso Mexicano de Robótica (XVIII
COMRob  2016). Sinaloa,  México: IEEE.
Sumardi,  Febriramadhan,  L.,  &  Triwiyatno, A.  (2016).  Design  of  Color  Based
Object Sorting Through. Int. Conf. on Information  Tech.,  Computer,  and
Electrical  Engineering  (ICITACEE)
(p.  Arm  Manipulator  with  Inverse Kinematics Method). Semarang,
Indonesia: IEEE.
Yang, L., Song, X., Li, Y., Shan, H., & Guo, J.  (2015).  Design  and  Experimental Research  on  Intelligent  household Assistive Robot for the Elderly. Fifth International Conference on Instrumentation  and  Measurement, Computer, Communication and
Control. IEEE.