## Sistem Deteksi Bola pada Robot Kiper Pemain Sepak Bola Beroda
Rifqi Amalya Fatekha 1,2 , Bima Sena Bayu Dewantara 2 , Hary Oktavianto 2
1 Politeknik Negeri Batam
2 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya e-mail : rifqi@polibatam.ac.id , bima@pens.ac.id , hary@pens.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  pada  dunia  robotika  pada  saat  ini  semakin  pesat,  di  mana  robot  dapat  berguna  dalam setiap  kegiatan  manusia.  Di  Indonesia  ajang  kontes  robot  sudah  dilakukan  pada  setiap  tahunnya  baik  tingkat regional  dan  tingkat  nasional.  Salah  satu  kategori  yang  ingin  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah  kategori Kontes  Robot  Sepak  Bola  Indonesia  (KRSBI).  Pada  kategori  ini,  robot  harus  bisa  bernavigasi  untuk  mencari bola dan menendang ke arah gawang. Tujuan utama dari robot ini adalah bernavigasi dan mencari bola sampai ke  arah  gawang  lawan.    Robot  sepak  bola  beroda  merupakan  salah  satu  kategori  robot  yang  pertama  kali dipertandingkan  pada  KRI  (Kontes  Robot  Indonesia)  2018  kategori  KRSBI  divisi  beroda.  Robot  sepak  bola dikembangkan agar memiliki fungsi yang mirip dengan pemain sepak bola pada umumnya yaitu mengejar bola, menggiring  bola,  dan  menendang  bola.  Salah  satu  permasalahan  yang  masih  dikembangkan  sampai  saat  ini adalah  bagaimana  robot  mampu  mendeteksi  bola  menggunakan  sensor  kamera  ( webcam ).  Deteksi  bola merupakan  salah  satu  langkah  awal  dalam  menentukan  aksi  selanjutnya  robot  sepak  bola  beroda  seperti mengejar,  menggiring, dan  menendang bola. Karena bola  yang digunakan pada pertandingan berwarna oranye maka  pada  penelitian  ini  dikembangkan  pendeteksian  bola  menggunakan  metode  filter  warna.  Robot  penjaga gawang  bertugas  untuk  dapat  menghadang  bola  berwarna  oranye  memasuki  gawang.  Robot  tersebut  harus mampu  mendeteksi  bola  dengan  akurat  untuk  menentukan  pergerakan  robot  selanjutnya.  Artikel  ini mendeskripsikan pengembangan robot penjaga gawang yang mampu mendeteksi warna dan bentuk bola dengan metode HoughCircle dan approxPolyDP.
Kata kunci: Robotika, Robot Kiper, Robot Kiper Sepak Bola Beroda, KRSBI

## Abstract
Developments  in  the  world  of  robotics  are  currently  growing  where  robots  can  be  useful  in  every human  activity,  the  role  of  robots  at  this  time  is  already  able  to  help  in  human  work.  In  Indonesia,  the  robot contest has been held every year, both at the regional and national levels. One of the categories to be discussed in this research is the Kontes Robot Sepak Bola Indonesia (KRSBI) category. In this category, the robot must be able to navigate to find the ball and kick towards the goal. The main goal of this robot is to navigate and find the  ball  towards  the  opponent's  goal.  Wheeled  soccer  robot  is  one  of  the  robot  categories  that  was  first competed  in  2018  at  the KRI (Kontes  Robot  Indonesia) KRSBI wheeled  division  category.  The  soccer  robot was developed to have functions similar to football players in general, namely chasing the ball, dribbling, and kicking the ball. One of the problems that are still being developed today is how the robot is able to detect the ball using a camera sensor (webcam). Ball detection is one of the first steps in determining the next action of the wheeled  soccer  robot  such  as  chasing,  dribbling,  and  kicking  the  ball.  Because  the  ball  used  in  the  match  is orange, this study developed ball detection using the color filter method. The goalkeeping robot is tasked with being able to block the orange ball from entering the goal. The robot must be able to detect the ball accurately to  determine  the  next  robot's  movement.  This  article  describes  the  development  of  a  goalkeeper  robot  that  is able to detect the color and shape of the ball using the HoughCircle and approxPolyDP methods.
Keyword: Robotics, Goalkeeper Robot, Wheeled Soccer Goalkeeper Robot, KRSBI

## 1. Pendahuluan
Teknologi  saat  ini  sedang  berkembang  sejalan dengan kebutuhan  manusia  yang  kompleks sehingga
membutuhkan  sebuah  teknologi  robotika.  Robot dikembangkan  sehingga  memiliki  kemampuan- kemampuan khusus yang dapat berpikir dan bersikap seperti manusia [1]. Robot memiliki peranan penting
Vol. 13 No. 2, October 2021, 127-134
e -ISSN: 2548-9828
bagi  manusia  diberbagai  bidang  seperti  kesehatan, pertanian,  maupun  teknologi  manufaktur.  Dengan perkembangan  teknologi  robotika,  banyak  pekerjaan manusia  sudah  terbantu  oleh  robot  [2].  Robot diciptakan untuk membantu manusia dalam kehidupan sehari-hari mulai dari sesuatu yang ringan hingga berat [3]. Salah satu jenis robot yang banyak dikembangkan  oleh  peneliti  yaitu  robot  sepak  bola. Robot  sepak  bola  adalah  salah  satu  bidang  robotik yang terus berkembang sebagai representasi kemajuan  teknologi  [4].  Hal  tersebut  didukung dengan  adanya  kegiatan  Kontes  Robot  Indonesia (KRI)  kategori  Kontes  Robot  Sepak  Bola  Indonesia (KRSBI)  setiap  tahunnya  di  Indonesia  untuk menampung  dan  meningkatkan  minat,  bakat,  dan kemampuan  peneliti  [5].  Kontes  Robot  Sepak  Bola Indonesia  (KRSBI)  diadakan  setiap  tahun  oleh Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi Republik Indonesia (KEMENRISTEKDIKTI) mulai  tahun  2017  [6].  Kontes  Robot  Sepak  Bola Indonesia  Beroda  diselenggarakan  menyesuaikan kondisi  di  Indonesia,  misalnya  untuk  ukuran lapangan dan lain sebagainya [7].
Secara umum, robot sepak bola dibagi  menjadi dua  kategori,  yaitu humanoid dan  beroda.  Robot humanoid adalah robot yang memiliki bentuk seperti manusia dengan dua tangan, dua kaki, batang tubuh, dan  kepala  [8].  Namun,  robot humanoid memiliki kekurangan  di  antaranya  adalah  kebebasan  gerak, keseimbangan,  dan  biaya  pembuatan.  Oleh  karena itu,  robot  sepak  bola  beroda  merupakan  solusi  dari permasalahan  penggunaan  robot humanoid karena memiliki  tingkat  kesulitan  yang  lebih  rendah  dalam mengatur keseimbangan robot dalam melakukan misi [9].
Robot  sepak  bola  memiliki  misi,  yaitu  mencari bola  [10],  mencari  gawang,  menggiring  bola,  dan menghindari  halangan  [11].  Semua  misi  dapat dijalankan  dengan  menggunakan  kontrol  otomatis berbasis artificial  intelligence (AI)  yang  dapat melakukan  tugas  sesuai  dengan  instruksi  yang diberikan  [12].  Untuk  menjalankan  tugas  mencari bola,  gawang  dan  menggiring  bola  membutuhkan metode tracking  object [13].  Layaknya  seorang pemain  sepak bola profesional,  maka platform robot ini  membutuhkan  suatu  mekanisme  penendang  bola sehingga robot dapat mencetak gol ke gawang lawan [14].  Salah  satu  peneliti  menggunakan  metode thresholding pada  warna  bola  dan  gawang  secara bergantian.
Namun  pada  robot  sepak  bola  beroda  [15], robot  harus  bisa  memainkan  bola  di  lapangan  sama seperti  pemain  sepak  bola  [5].  Secara  umum,  robot memiliki  keterbatasan  dalam  pergerakannya  [15], dimana  robot  tidak  dapat  bergerak  kesuatu  posisi secara  akurat.  Keterbatasan  dalam  pergerakan  ini meliputi  pergerakan  robot  untuk  bisa  bergerak  ke kiri,  kanan,  dan  diagonal  tanpa  mengubah  orientasi [16].  Hal  ini  menyebabkan  robot  tidak  dapat
memainkan  bola  dengan  baik  sehingga  misi  yang diberikan tidak dapat diselesaikan dengan baik [17].
Beberapa  metode  yang  digunakan  untuk pendeteksian bola sebagai objek yang dideteksi telah dilakukan  sebelumnya,  yaitu  penggunaan Local Binary  Pattern (LBP)  [4], PeleeNet [6],  dan Neural Network [15]  yang  mana  masih  membutuhkan perangkat keras yang mumpuni agar dapat mencapai performa  yang  diinginkan.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode HoughCircle dan approxPolyDP [5]  untuk  mendeteksi  bola,  yang  menjadi  sebuah solusi  yang  dapat  digunakan  pada  perangkat  keras yang tidak memerlukan spesifikasi yang tinggi.

## 2. Metode Penelitian
Objek  penelitian  ini  adalah  robot  kiper  yang dikonteskan  pada  KRSBBI  (Kontes  Robot  Sepak Bola  Beroda  Indonesia).  Robot  kiper  berfungsi menghadang bola yang akan masuk kedalam gawang yang dijaganya. Dalam melakukan tugasnya tersebut, kiper  memerlukan  sebuah  sistem  yang  dapat membantunya.  Salah  satu  sistem  utamanya  adalah sistem  deteksi  bola.  Sistem  deteksi  bola  ini menggunakan  sensor vision (kamera).  Data  yang diolah  adalah  data streaming dari  kamera  yang diproses frame by frame .

## 2.1. Desain Sistem
Pada  bagian  ini  dijelaskan  sistem  robot  secara keseluruhan.  Gambar  1  menunjukkan  blok  diagram dari sistem robot sepak bola beroda.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Sistem  yang  dibangun  menggunakan  kamera Logitech seri c930e yang  memiliki  kemampuan menangkap  gambar  30  fps  sebagai  sensor  yang menghasilkan  data  masukan  dan  menggunakan komputer mini Intel NUC dengan prosesor i3, RAM sebesar 4GB dan SSD 128 GB. Sedangkan perangkat lunak  dibangun  didalam Robot  Operating  System (ROS) dan menggunakan bahasa pemrograman C++.

## 2.2. Pendeteksian Bola
Pendeteksian bola pada robot sepak bola beroda ini  menggunakan  sebuah  program  yang  akan mengolah  setiap frame gambar  dari  kamera,  yang kemudian  diproses  untuk  mendapatkan  informasi tentang objek seperti robot dan bola. Didalam sistem
deteksi  objek,  ada  beberapa  proses  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Pendeteksian Bola
Proses pendeteksian bola memanfaatkan 2 fitur utama,  yaitu  warna  dan  bentuk.  Warna  bola  adalah oranye  (sesuai  aturan  KRSBBI)  dan  berbentuk bulat/lingkaran. Pergerakan bola dibatasi hanya bola yang bergerak menyusuri lapangan saja.
Proses  deteksi  objek  dimulai  dari  proses eliminasi. Proses ini dimaksudkan untuk membedakan  posisi  bola  ada  didalam  atau  diluar lapangan. Contoh gambar yang diproses ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh Citra Masukan
Untuk proses eliminasi sendiri, lebih menggunakan  proses thresholding warna.  Warna yang  digunakan  adalah  warna  dominan  lapangan, yaitu  warna  hijau.  Dari  hasil  seleksi  warna  ini kemudian  dikombinasikan  dengan  beberapa  proses morfologi  dan  binari  hingga  didapatkan  hasil  proses eliminasi  sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Blok diagram  proses  eliminasi  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.
Gambar 4. Blok Diagram Proses Eliminasi
3. Hasil dan Pembahasan
Dari  Gambar  4,  Hasil  dari  proses  deteksi lapangan  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5  akan
dijadikan  sebagai  citra  masukan.  Proses  selanjutnya yaitu deteksi contour yang kemudian semua contour akan  dihubungkan  menjadi  satu  area  dengan  fungsi convexHull dan fillPoly . Untuk mulai mengeliminasi area  luar  lapangan  pada  citra,  diawali  dengan mengisi  keseluruhan  citra  yang  diproses  dengan warna  putih  menggunakan floodFill .  Hasil  dari proses floodFill kemudian dibalik nilainya menggunakan operasi binari NOT , sehingga menghasilkan  citra  yang  dominan  berwarna  hitam. Citra ini  nantinya akan dikombinasikan dengan citra hasil  proses fillPoly yang  masih  menyisakan  area hitam  walaupun  berada  di  dalam  lapangan.  Area hitam  ini  dapat  ditimbulkan  karena  ada  objek  yang tidak  memiliki  warna  yang  sama  dengan  lapangan, seperti garis putih, bola, atau bahkan robot.
Pengkombinasian citra ini menggunakan operasi  binari OR .  Proses  tersebut  akan  menandai semua  area  lapangan  dengan  warna  putih.  Citra  ini akan digabungkan dengan citra masukan yang sudah dalam  format  HSV  menggunakan  operasi  binari AND . Hasilnya berupa citra yang hanya menampilkan  area  lapangan  secara  utuh  beserta objek  yang  ada  di  dalamnya,  sedangkan  area  luar lapangan akan berwarna hitam. Proses tidak berhenti sampai di sini, warna hitam pada citra harus dirubah menjadi  warna  selain  warna  hitam  dan  oranye.  Hal ini dikarenakan nantinya akan menimbulkan masalah saat  akan  mendeteksi  objek  yang  diinginkan,  karena warna objek yang ingin dideteksi dominannya adalah hitam  untuk  robot  dan  oranye  untuk  bola.  Hasil operasi  binari OR akan  diduplikasi  dan  dibalik nilainya menggunakan operasi binari NOT , kemudian  digabungkan  kembali  dengan  hasil  citra yang  area  luar  lapangannya  telah  berwarna  hitam menggunakan operasi binari OR . Area luar lapangan yang  tadinya  berwarna  hitam  akan  berubah  menjadi berwarna putih seperti pada Gambar 6, citra keluaran dari  proses  ini  siap  untuk  digunakan  pada  proses deteksi objek.
Gambar 5. Citra Masukan Proses Eliminasi

## Gambar 6. Hasil Proses Eliminasi
Proses  selanjutnya  yang  dilakukan  peneliti adalah  mendeteksi  bola  berdasarkan  pada  warna (oranye)  dan  bentuknya  (lingkaran).  Langkah  yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Deteksi Bola Berdasarkan Warna dan Bentuk
Frame input didapat dari hasil proses eliminasi sebelumnya.  Kemudian  dilakukan  penyeleksian warna  ( color  thresholding )  menggunakan  fungsi inRange dari library  openCV sesuai  warna  bola dengan memanfaatkan ruang warna HSV nilai warna bola pada ruang HSV telah ditentukan sebelumnya.
Setelah itu, hasil seleksi warna akan dilanjutkan dengan  proses  deteksi  bentuk,  untuk  melihat bentuknya  lingkaran  atau  bukan.  Untuk  proses deteksi  bentuk,  ada  dua  cara  yang  telah  dilakukan, yaitu dengan metode HoughCircle dan menggunakan fungsi approxPolyDP .
Deteksi  bentuk  dengan  metode HoughCircle dilakukan  dalam  beberapa  tahap,  seperti  pada Gambar  8.  Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah melakukan  operasi  morfologi opening dan closing terhadap citra hasil proses color thresholding . Tahap selanjutnya  adalah  mendeteksi  tepian  area  objek pada  citra  yang  kemudian  dilanjutkan  kembali dengan  menerapkan  fungsi HoughCircle untuk menemukan  bentuk  lingkaran  pada  citra  yang
diproses.  Objek-objek  lingkaran  yang  terdeteksi kemudian  akan  diseleksi  kembali  berdasarkan kecocokan  terhadap  titik-titik  area  pada  citra masukan.  Objek  lingkaran  yang  memiliki  tingkat kecocokan  tertinggi  akan  diambil  sebagai  data keluaran.

## Gambar 8. Deteksi Bentuk Dengan HoughCircle
Deteksi  bentuk  dengan  menggunakan  metode approxPolyDP adalah  metode  yang  menggunakan fungsi  yang  telah  tersedia  pada library  OpenCV . Fungsi ini akan  mencoba  membuat garis pada objek yang  ingin  diproses.  Jumlah  garis  yang  terbentuk dipengaruhi  oleh  parameter  masukan  fungsi.  Dari jumlah  garis  yang  terbentuk  ini  nantinya  dapat digunakan  untuk  membedakan  mana  objek  yang memiliki  bentuk  lingkaran  dan  yang  bukan lingkaran. Tahapan pada proses ini ditunjukkan pada Gambar  9.  Deteksi  bentuk  diawali  dengan  proses penggabungan contour yang  terdeteksi.  Proses dilanjutkan dengan deteksi ulang contour yang telah di rekonstruksi.
Hasil deteksi contour ini kemudian diproses kembali dengan  menjalankan  fungsi approxPolyDP untuk melihat  jumlah  garis  yang  dapat  dibentuk  dari contour yang  ada.  Karena  akan  ada  kemungkinan terdeteksi  banyak contour ,  dan  bentuk  yang diinginkan  adalah  lingkaran,  maka  ada  penyeleksian data  berupa  data contour mana  yang  akan  diambil. Secara  ideal,  semakin  banyak  garis  yang  dapat dibentuk dari sebuah contour , maka contour tersebut memiliki  bentuk  menyerupai  lingkaran.  Hasil  dari proses  seleksi contour ini  diproses  kembali  hingga mendapatkan informasi yang diinginkan.
Gambar 9. Deteksi Bola Dengan approxPolyDP
Hasil  dari  proses  deteksi  bentuk  berupa  data lingkaran  yang terdiri dari titik pusat lingkaran pada citra  masukan  dan  radius  lingkaran  dalam  satuan piksel. Informasi titik pusat dan radius ini kemudian ditampilkan  pada  citra  dengan  bentuk  lingkaran berwarna kuning.

## Tabel 1. Hasil Deteksi Bola (Warna dan Bentuk)
No Hasil Deteksi Bola Dengan Fitur Warna dan Bentuk HoughCircle approxPolyDP
No Hasil Deteksi Bola Dengan Fitur Warna dan Bentuk HoughCircle approxPolyDP
2 3
4
5
6
7
No Hasil Deteksi Bola Dengan Fitur Warna dan Bentuk HoughCircle approxPolyDP
8 9
Dari  data  pengujian  sistem  deteksi  bola  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1,  kedua  metode  yang digunakan untuk deteksi bentuk dapat dikombinasikan  dengan  deteksi  berdasarkan  warna. Dari  data  pengujian  tersebut  juga  dapat  dilihat performa  dari  kedua  metode  deteksi  bentuk  yang digunakan. Deteksi bentuk menggunakan approxPolyDP memiliki  tingkat  kehandalan  yang lebih  tinggi,  dibuktikan  dengan  masih  dapat terdeteksinya  bola  walaupun  bola  bergerak  sangat cepat dan bola pada frame terlihat  seperti bayangan. Hanya  saja,  masih  terdapat  kemungkinan  bola  tidak dapat terdeteksi baik menggunakan metode HoughCircle dan  a pproxPolyDP .  Kemungkinan  ini muncul  jika  bentuk  bola  pada  citra  tidak  berbentuk minimal setengah lingkaran. Kondisi bola yang tidak berbentuk  lingkaran  ini  bisa  dikarenakan  bola tertutup  robot,  citra  bola  ikut  tereliminasi  pada proses  sebelumnya,  atau  bisa  juga  dikarenakan perubahan  bentuk  bola  pada  citra  akibat  bola bergerak.
Pengujian sistem deteksi ini kemudian dilakukan berulang-ulang menggunakan data masukan  yang  sama  untuk  melihat  waktu  proses yang  dibutuhkan.  Hasil  pengujian  ini  ditampilkan pada  Tabel  2.  Dari  Tabel  2,  waktu  rata-rata  yang dibutuhkan  untuk  menjalankan  proses  deteksi berdasarkan warna dan bentuk menggunakan metode HoughCircle membutuhkan waktu 33,6 ms. Sedangkan waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan  proses  deteksi  berdasarkan  warna  dan bentuk  menggunakan approxPolyDP membutuhkan waktu 17,8 ms, atau lebih cepat sekitar 15,8 ms.
Tabel 2. Waktu Proses
Pengujian ke- Waktu Deteksi Berdasarkan Warna dan bentuk (ms) HoughCircle  approxPolyDP 1 33,0 19,0 2 34,0 16,0 3 28,0 18,0 4 39,0 19,0 5 34,0 17,0 Rata – Rata Waktu (ms) 33,6 17,8

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan dapat diambil kesimpulan yaitu :
1. Proses eliminasi yang dibangun berhasil digunakan  untuk  memisahkan  area  dalam  dan luar lapangan pada citra masukan.
2. Kombinasi antara deteksi warna dan bentuk akan semakin  meminimalisir  kesalahan  sistem  deteksi bola  akibat  adanya  objek  lain  yang  memiliki warna yang sama dengan warna bola.
3. Penggunaan  metode approxPolyDP pada  deteksi bentuk  bola  memiliki  kehandalan  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode HoughCircle .  Dari  sisi  waktu  proses, deteksi  bola  yang  menggunakan  kombinasi deteksi  warna  dan  deteksi  bentuk  menggunakan approxPolyDP juga  lebih  cepat  sekitar  15,8  ms dibandingkan  kombinasi  antara  deteksi  warna dan deteksi bentuk menggunakan HoughCircle .
Penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata  sempurna, dan masih terdapat beberapa bagian yang masih bisa dikembangkan diantaranya tingkat kehandalan dalam mendeteksi  bola.  Kedepannya,  hasil  dari  penelitian ini  akan  dikombinasikan  dengan  sistem  pengukur jarak  serta    sistem  prediksi  arah  pergerakan  bola. Dari  kombinasi  beberapa  sistem  ini  nantinya  dapat digunakan sebagai kemampuan tambahan pada robot
kiper  saat  akan  menghadang  bola  yang  akan  masuk kedalam gawang.

## 5. Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  yang  setinggi-tingginya kepada  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan atas  pembiayaan  pendidikan  dan  riset  melalui program  Beasiswa  Pendidikan  Pascasarjana  Dalam Negeri  (BPPDN),  serta  rekan-rekan  lab  SVG Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) dan rekan-rekan  lab  robotika  Polibatam  yang  telah membantu selama riset ini dikerjakan.

## 6. Daftar Pustaka
[1] I. Udlhiya, B. Supriyo, and E. D. Wardihani, “Sistem  Deteksi  Sudut  Gawang  dengan Teknik  Pengolahan  Citra  Digital  berbasis Labview,” pp. 419–425, 2019.
[2] M.  I.  Bustami,  A.  N.  Toscany,  and  A.  P. Prakarsa,  “Perancangan  Sistem  Navigasi
Menggunakan Metode Greedy Robot
Sepakbola  Beroda  Dengan,”  vol.  16,  no.  1, pp. 33–44, 2021.
[3] S.  N.  Rouf  Alfan  Rifai1,  Nasrul  Rofiah Hidayati2, “Program studi teknik informatika -  universitas  pgri  madiun  |  316,”  pp.  316– 323, 2018.
[4] I.  K.  Wibowo,  M.  A.  Haq,  M.  M.  Bachtiar, B. S. B. Dewantara, and F. L. H. Ihsan, “Ball Detection  using  Local  Binary  Pattern  in Middle Size Robot Soccer (ERSOW),” Proc. -  2019  2nd  Int.  Conf.  Comput.  Informatics
Eng.  Artif.  Intell.  Roles  Ind.  Revolut.  4.0, IC2IE 2019 , pp. 29–32, Sep. 2019.
[5] A. W. Pradana and D. Irmawati, “Pendeteksi Warna dan Bentuk Bola Pada Robot Penjaga Gawang  Menggunakan  EmguCV,” Elinvo (Electronics,  Informatics,  Vocat.  Educ. ,  vol. 5, no. 1, 2020.
[6] Winarno, A. S. Agoes, E. I. Agustin, and D. Arifianto, “Object detection for KRSBI robot soccer  using  PeleeNet  on  omnidirectional camera,” Telkomnika  (Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  18,  no.  4, pp. 1942–1953, 2020.
[7] R.  D.  Listianto,  S.  Sunardi,  and  R.  D. Puriyanto,  “Monitoring  Tegangan  Baterai Lithium  Polymer  pada  Robot  Sepak  Bola Beroda secara Nirkabel,” Bul. Ilm. Sarj. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, p. 1, 2019.
[8] S.  U.  Ahmed,  H.  Ayaz,  H.  Khalid,  A. Ahmed,  M.  Affan,  and  D.  Muhammad, “Smart  Goal  Keeper  Prototype  using
Computer  Vision  and  Raspberry  Pi,” 2020 10th  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Inf.  Technol. ACIT 2020 - Proc. , pp. 867–870, 2020.
[9] M.  B.  SATRIYO,  K.  ANAM,  and  M.  A.  P. NEGARA,  “Sistem  Kontrol  Robot  Sepak Bola  Beroda  menggunakan  Finite  State Machine (FSM),” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol. 9, no. 2, p. 344, 2021.
[10] S. R. Santosa, B. S. B. Dewantara, and I. K. Wibowo,  “Ball  Detection  under  Variety Lighting  using  Omnidirectional  Camera,”  in
IES 2019 - International Electronics Symposium: The Role of Techno-Intelligence in Creating an Open Energy System Towards Energy  Democracy,  Proceedings ,  2019,  pp. 235–240.
[11] B.  S.  B.  Dewantara  and  B.  N.  D.  Ariyadi, “Adaptive  Behavior  Control  for  Robot Soccer Navigation Using Fuzzy-based Social Force Model,” Smart Sci. , 2021.
[12] Y.  Altun  and  U.-K.  Yılmaz,  “Development of Algorithm Using Fuzzy Logic for Forward Players,” J. Comput. Hardw. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2018.
[13] Setiawardhana,  Rudy  Dikairono,  Djoko Purwanto, and Tri Arief Sardjono, “Navigasi Robot Penjaga Gawang Berdasarkan Prediksi Posisi dan Waktu Kedatangan Bola,” J. Nas. Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  3, pp. 296–304, 2020.
[14] Y.  Haryudanta  D.,  F.  D.  Setiaji,  and  G. Dewantoro,  “Rancang  Bangun  Mekanisme Penendang  Bola  Berbasis  Elektromagnetik untuk  Robot  Sepakbola  Beroda  R2C- Warrior,” Techné  J. Ilm. Elektrotek. , vol. 17, no. 01, pp. 49–57, 2018.
[15] A.  Engineering,  “Development  of  ball direction  prediction  system  for  wheeled soccer  robot  goalkeeper  using  trigonometry technique  and  neural  network  method,”  no. October, pp. 24–25, 2019.
[16] M.  R.  Naufal et  al. ,  “Rancang  Bangun Mekanik  Ekspansi  Robot  Goalkeeper  Sepak Bola  Beroda  Menggunakan  Pneumatik,” 6th Indones.  Symp.  Robot.  Syst.  Control ,  no. July, pp. 99–103, 2018.
[17] R. T. Yunardi, D. Arifianto, F. Bachtiar, and J. I.
Prananingrum,
“Holonomic Implementation of Three
Wheels Omnidirectional  Mobile  Robot  using  DC Motors,” J.  Robot.  Control ,  vol.  2,  no.  2, 2021.