## Perancangan Kendali Sistem Navigasi Smart Trash Robot Berbasis Artificial Intelligence
Qodri Maulana, Ekawati Prihatini, Nyayu Latifah Husni, Evelina, Masayu Anisah Jurusan Teknik Elektro Konsentrasi Mekatronika
Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia Penulis Korespondensi: nyayu_latifah@polsri.ac.id
Abstrak —  Makalah  ini  membahas  tentang  perancangan  navigasi  gerak  robot  sampah  ( Smart  T-bot ) menuju  suatu  tempat  sesuai  dengan  perintah  yang  diberikan.  Kotak  sampah  pada  umumnya  merupakan kotak  sampah  yang  hanya  terletak  di  sudut-sudut  ruangan.    Dikarenakan  letaknya  yang  jauh  dan  tidak menghemat  energi  menyebabkan  orang-orang  malas  membuang  sampah  pada  tempatnya.  Pada  penelitian ini, ditawarkan sebuah konsep pemeliharaan sampah menggunakan sebuah robot. T-bot pada penelitian ini dilengkapi  dengan  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  dengan  metode fuzzy  logic ,  dimana  robot  ini dapat  bermanuver  secara  otomatis  berdasarkan  keputusan  sesuai  dengan  rules  program  yang  sudah diberikan.  penempatan  sampah  dibedakan  menjadi  dua  bagian  yaitu  sampah  basah  dan  kering,  sedangkan sistem  gerak  robot  menggunakan  sensor  warna  dan  compass.  Dengan  adanya Smart  T-bot diharapkan pengguna dapat menghemat energi dalam membuang sampah.
Kata kunci — artificial intelligence , kendali navigasi, fuzzy logic
Abstract — This paper discusses the design of a garbage robot motion navigation (Smart T-bot) to a place according  to  the  command  given.  Garbage  boxes  are  generally  trash  boxes  that  are  only  located  in  the corners  of  the  room.  Since  it  is  far  away  and  does  not  save  energy,  it  causes  people  to  be  lazy  to  throw garbage in  its  place.  In  this  study,  a waste  management  concept  is offered using  a  robot.  The  T-bot in  this study  is  equipped  with  artificial  intelligence  (Artificial  Intelligence)  with  the  fuzzy  logic  method,  where  this robot can maneuver automatically based on decisions according to the program rules that have been given. Garbage placement is divided into two parts, namely wet and dry waste, while the robot motion system uses color sensors and a compass. With the Smart T-bot, it is hoped that users can save energy in disposing of waste.
Keywords — artificial intelligence, navigation control, fuzzy logic

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  bidang  robotika  sangat  pesat  dimasa  sekarang,  robot  sudah  masuk kedalam  berbagai  segi  kehidupan  manusia  mulai  dari  rumah  tangga  sampai  dunia  industri,  militer,  dan kesehatan.  Para  peneliti  sedang  berlomba  untuk  menciptakan  sebuah  robot  otomatis  yang  dapat memudahkan pekerjaan manusia baik dari segi ekonomi maupun transportasi [1]-[2].
Penelitian  dibidang  mobile  robot  sudah  sangat  banyak  dilakukan,  baik  secara  manual  maupun otomatis.  Untuk  membangun  sebuah  robot  otomatis,  navigasi  merupakan  salah  satu  kendala  yang dihadapi oleh para perancang. Saat ini terdapat banyak metode kontrol yang dapat digunakan, salah satu nya Fuzzy  logic [3] –[7] . Pengendalian  berbasis Fuzzy  logic merupakan  pengendalian  yang  termasuk golongan Artificial Intelligence . Tidak seperti pengendalian konventional misalnya kendali PID (Proportional Integral  Derivative) yang  hanya  menggunakan  perhitungan matematis ,  pengendalian Fuzzy  logic merupakan  penggabungan  perhitungan matematis dan  juga  algoritma  untuk  mengendalikan  pergerakan robot.
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2
Sebagian besar dari metode kontrol yang digunakan saat ini masih berbasis PID (Proportional Integral Derivative) dalam kenyataan metode kontrol menggunakan PID (Proportional Integral Derivative) menemui banyak  kendala  antara  lain  model matematis yang  tidak  mencerminkan  keadaan  sesungguhnya  [8]. Kefektifan  metode  fuzzy  logic  tidak  diukur  melalui  perhitungan  matematis  yang  dilakukan  melainkan  dari percobaan  yang  dilakukan.  Dalam  banyak  metode  penelitian  metode Fuzzy  logic lebih  efisien dibandingkan dengan metode sistem berbasis PID (Proportional Integral Derivative).
Dalam penelitian ini kami mengimplementasikan sistem kendali Fuzzy logic pada Smart T-bot . Berbeda dari  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  PID (Proportional  Integral  Derivative) dalam navigasi [9]. Salah satu kelebihan yang diberikan jika menggunakan metode Fuzzy logic adalah data akan diolah  secara  matematis  dan  digabungkan  dengan  algoritma  tertentu  ( if-then )  yang  dibuat  oleh  peneliti dalam aturan kontrol ( Rule  base ).  Hal  ini  dapat membuat Smart  T-bot bernavigasi sesuai  dengan  aturan yang sudah diberikan, jika ada halangan, Smart T-bot dapat mengambil keputusan sesuai dengan aturan yang sudah dimasukan ( Rule base ).

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Robot
Robot adalah sebuah mesin otomatis  yang dapat meringankan tugas manusia, serta dapat diperintah sesuai keinginan.
Secara umum, robot dapat dibedakan ke dalam 3 kategori yaitu:
1.  Robot Tidak Bergerak
Robot jenis ini tidak dapat berpindah posisi dari satu tempat ke tempat lainnya, sehingga robot ini hanya  dapat  menggerakkan  beberapa  bagian  tubuhnya  dengan  fungsi  tertentu  yang  telah dirancang. Contoh dari robot ini adalah robot Arm yang sering digunakan pada dunia industri.
2.  Robot Mobile
Robot  jenis  ini  memiliki  penggerak  berupa  roda  untuk  menggerakan  keseluruhan  badan  robot, sehingga robot ini dapat berpindah posisi dari satu titik ke titik lain.
3.  Robot Humanoid
Robot  humanoid  adalah  robot  yang  bentuk  keseluruhannya  menyerupai  bentuk  tubuh  manusia, robot jenis ini mampu melakukan interaksi dengan peralatan maupun lingkungan yang dibuat untuk manusia.
Robot juga memiliki berbagai macam fungsi, diantaranya adalah sebagai berikut:
1.  Meningkatkan Produksi, akurasi dan daya tahan. Robot ini banyak digunakan di industri.
2.  Untuk tugas-tugas yang berbahaya, kotor dan beresiko. Robot ini digunakan ketika manusia tidak mampu  masuk  ke  daerah  yang  beresiko.  Seperti  Robot  Untuk  menjelajah  planet,  robot  untuk mendeteksi limbah nuklir, robot militer.
3.  Untuk  pendidikan.  Banyak  robot  yang  digunakan  untuk  menarik  pelajar  belajar  teknologi  seperti robot Lego.
4.  Untuk  menolong  manusia.  Seperti  di  rumah  untuk  membersihkan  rumah  pakai  penghisap  debu otomatis, di rumah sakit untuk menghantar makanan, membantu operasi.

## B. Sensor Warna TCS3200
Sensor  warna  adalah  sensor  yang  digunakan  pada  aplikasi  mikrokontroler  untuk  pendeteksian  suatu objek  benda  atau  warna  dari  objek  yang  dimonitor.    Salah  satu  jenis  sensor  warna  yaitu  TCS  3200. TCS3200 merupakan konverter yang diprogram untuk mengubah warna menjadi frekuensi yang tersusun atas  konfigurasi silicon  photodiode dan  konverter  arus  ke  frekuensi  dalam  IC  CMOS monolithic yang tunggal.    Keluaran  dari  sensor  ini  adalah  gelombang  kotak  ( duty  cycle 50%)  frekuensi  yang  berbanding lurus dengan intensitas cahaya ( irradiance ) [10].
Di  dalam  TCS3200  seperti  Gambar  1,  konverter  cahaya  membaca array 8x8  photodioda,  dimana  16 photodioda  mempunyai  penyaring  warna  biru,  16  photodioda  mempunyai  penyaring  warna  merah,  16 photodioda mempunyai penyaring warna hijau dan 16 photodioda untuk warna terang tanpa penyaring. 4
tipe  warna  dari  photodioda  telah  diintegrasikan  untuk  meminimalkan  efek  ketidakseragaman  dari  insiden irradiance .    Semua  photodioda  dari  warna  yang  sama  telah  terhubung  secara  paralel.  Pin  S2  dan  S3 digunakan  untuk  memilih  grup  dari  photodioda  (merah,  hijau,  biru,  jernih)  yang  telah  aktif  [11].    Pada prinsipnya  pembacaan  warna  pada  TCS3200  1)  dilakukan  secara  bertahap  yaitu  membaca  frekuensi warna dasar secara simultan dengan cara memfilter  tiap tiap warna dasar.
Gambar 1. Struktur Kerja dari Sensor TCS3200

## C. Sensor Ultrasonic
Sensor  ultrasonic  adalah  sensor  yang  bekerja  berdasarkan  prinsip  kerja  pantulan  gelombang  suara, dimana  sensor  menghasilkan  gelombang  suara  yang  kemudian  menangkap  kembali  dengan  perbedaan waktu  sebagai  dasar  pengindra.    Perbedaan  waktu  antara  gelombang  suara  yang  dipancarkan  dan diterima  kembali  adalah  berbanding  lurus  dengan  jarak  atau  tinggi  objek  yang  memantulkannya.    Jenis objek  yang  dapat  diindranya  adalah  zat  padat,  zat  cair  dan  butiran.    Sensor  ultrasonic  dapat  dengan mudah dihubungkan dengan mikrokontroler melalui satu pin I/O.
Sensor ultrasonic pada umumnya digunakan untuk menentukan jarak sebuah objek.  Sensor ultrasonic mempunyai  kemampuan  mendeteksi  objek  lebih  jauh  terutama  untuk  benda-benda  yang  keras. Gelombang ini akan dipantulkan lebih kuat daripada benda yang permukaannya lunak. Tidak seperti pada sensor-sensor lain, seperti inframerah atau sensor laser, sensor ultrasonic ini memiliki jangkauan deteksi yang relatif luas (Gambar 2).

## Gambar 2. Prinsip Kerja Sensor Ultrasonic
Sensoring  yang  dilakukan  pada  sensor  ini  menggunakan  metode  pantulan  untuk  menghitung  jarak antara  sensor  dengan  objek  sasaran.    Jarak  antara  sensor  tersebut  dihitung  dengan  cara  mengalikan setengah waktu yang digunakan oleh sinyal  ultrasonic dalam perjalanannya dari rangkaian pengirim (Tx) sampai  diterima  oleh  rangkaian  penerima  (Rx)  dengan  kecepatan  rambat  dari  sinyal  ultrasonic  tersebut pada  media  rambat  yang  digunakannya,  yaitu  udara.   Waktu  dihitung  ketika  pemancar  aktif  dan  sampai ada  input  dari  rangkaian  penerima  dan  bila  melebihi  batas  waktu  tertentu  rangkaian  penerima  tidak  ada sinyal input, maka dianggap tidak ada halangan di depannya.

## D. Sensor Compass
Mobile robot merupakan salah satu jenis robot yang sering manjadi robot susur atau robot penjelajah. Agar robot tidak salah arah, maka robot harus dilengkapi dengan sistem navigasi  (compass)  yang dapat
memberikan informasi arah dengan baik, sehingga robot dapat memutuskan dengan benar ke arah mana seharusnya  bergerak.    Banyak  jenis  compass  digital  yang  diproduksi  khusus  untuk  keperluan  robotika, salah  satu  yang  sangat  populer  adalah  CMPS03 Magnetic  Compass buatan  Devantech  Ltd.  CMPS03 yang  berukuran  4  x  4  cm.    Sensor  ini  menggunakan  sensor  medan magnet  Philips KMZ51  yang  cukup sensitif untuk mendeteksi medan magnet bumi [12].  Bentuk fisik dari komponen sensor compass CMPS03 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Bentuk modul sensor compass
Compass  digital  ini  hanya  memerlukan  supplai  tegangan  sebesar  5  Vdc  dengan  konsumsi  arus  15mA. Pada  CMPS03,  arah  mata  angin  dibagi  dalam  bentuk  derajat  yaitu  :  Utara  (00),  Timur  (900),  Selatan (1800) dan Barat (2700). Ada dua cara untuk mendapatkan informasi arah dari modul compass digital ini yaitu  dengan  membaca  sinyal  PWM  ( Pulse  Width  Modulation )  pada  pin  4  atau  dengan  membaca  data interface I2C pada pin 2 dan 3.
E. Sensor DHT 11
Sensor  DHT11  merupakan  salah  satu  jenis  sensor  pembaca  suhu  ( temperatur )  ruangan  dan kelembapan  udara  ( humidity ).  Pada  bagian  body  bewarna  biru  sensor  DHT11  terdapat  sebuah  resistor dengan  tipe  NTC (Negative  Temperature  Coefficient) .  Resistor  ini  memiliki  karekteristik,  dimana  nilai resistansinya berbanding terbalik dengan kenaikan suhu.  Artinya semakin tinggi suhu ruangan maka nilai resistansi NTC akan semakin kecil. Data dari sensor ini diolah didalam IC kontroller. IC ini mengeluarkan output data dalam bentuk single wire be-directional . Bentuk komponen fisik dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Sensor DHT11
F. Sensor MQ-7
Sensor MQ-7 merupakan sensor gas karbon monoksida yang berfungsi untuk mengetahui konsentrasi gas  karbon  monoksida  (CO)  [13].  Sensor  MQ-7  memiliki  sensitivitas  tinggi  dan  respon  yang  cepat terhadap gas karbon monoksida, keluaran dari sensor ini berupa sinyal analog.  Bentuk fisik sensor MQ-7 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Sensor MQ-7

## G. Motor Driver Cytron MDD10A Rev.02
Driver motor Cytron MDD10A adalah versi dual-channel MD10C yang dirancang untuk menggerakkan 2 motor DC yang disikat dengan arus tinggi hingga 10A terus menerus. MDD10A dapat mendukung motor dari tegangan 5V-30V DC (Gambar 6).
Gambar 6. Motor Driver Cyrton MDD10A

## H. Arduino Mega 2560 Rev.3
Arduino mega  2560 merupakan sebuah  board  arduino  yang  menggunakan  IC Mikrokontroler  Atmega 2560.    Arduino  mega  2560  memiliki  pin  I/O  yang  relatif  banyak,  54  digital  Input/Output,  15  diantaranya dapat  digunakan  sebagai  Output  PWM,  sedangkan  16  Analog  Input,  4  UART.  Arduino  mega  2560  juga dilengkapi  dengan  crystal  16  Mhz  (untuk  penggunaan  yang  relatif  sederhana  dengan  menghubungkan power  USB ke  PC/Laptop atau  dengan menggunakan  Jack  adaptor  7-12V  DC). Komponen fisik  Arduino Mega 2560 Rev.3 dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Arduino Mega 2560 Rev.3

## I. Fuzzy Logic
Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian . Dimana  logika  klasik  menyatakan  bahwa  segala  hal  dapat  diekspresikan  dalam  istilah  binery  (0  atau  1, hitam atau putih, iya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran.
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2
Logika  Fuzzy  memungkinkan  nilai  keanggotaan  antara  0  dan  1,  tingkat keabuan  dan  juga  hitam  dan putih,  dan  dalam  bentuk  linguistik,  konsep  tidak  pasti  seperti ”sedikit”,  “lumayan”,  dan  “sangat”.Dia berhubungan  dengan  set fuzzy  dan  teori  kemungkinanan. Fuzzy  diperkenalkan oleh  Dr.  Lotfi Zadah  dari Universitas California, Berkeley pada 1965.
Alasan penggunaan algoritma Fuzzy
1.  Konsep logika fuzzy mudah dimengerti, konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2.  Logika fuzzy sangat fleksibel
3.  Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat
4.  Logika fuzzy dapat memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks
5.  Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan
6.  Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional
7.  Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## III. P ERANCANGAN
Penelitian  dilakukan  di Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya  Palembang.  Perancangan sistem  terdiri  dari  Studi  kepustakaan  tentang  pengembangan  kendali  robot  sampah  menggunakan kecerdasan  buatan,  Perancangan  perangkat  keras  ( hardware ) smart  T-bot ,  Perancangan  algoritma ( software ) untuk smart T-bot , Integrasi antara mekanisme hardware dan software , Pengujian dan evaluasi untuk sistem secara keseluruhan apakah telah memenui kinerja yang diinginkan.
A. Perancangan Perangkat Keras (Hardware)
Blok  diagram  pada  perancangan  robot  kendali  sistem  navigasi Smart  T-Bot ini  dapat  dilihat  pada Gambar  8.  Seperti  yang  dijelaskan  pada  Gambar  8  tersebut  sensor masukan  dari  robot tersebut berupa sensor Ultrasonic, sensor Compass CMPS03, sensor DHT11, sensor MQ-7, sensor warna TCS3200, dan aplikasi Bylnk. Sedangkan keluaran dari robot Smart T-Bot ini yaitu tampilan LCD 20x4, Motor PG45, dan Servo MG996. Seluruh komponen sensor diatur oleh Arduino Mega 2560 dan aplikasi Android Bylnk.

## Gambar 8. Perancangan perangkat keras Smart Trash Robot
Bagian  garis  putus-putus  merupakan  bagian  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  kali  ini.  Detail berjalannya  robot  diatur  oleh  sensor  compass  CMPS03  dan  bergerak  menghindari  hambatan menggunakan sensor ultrasonic. Sensor ultrasonic akan mengirimkan data jika ada nya halangan berupa dinding  atau  manusia  yang  sedang  berdiri  didekatnya.  Penempatan  warna  yang  berbeda-beda  pada masing-masing  ruangan  agar  memudahkan  robot  dalam  pembacaan  wilayah  ia  berada.  Pemanggilan
robot smart  T-Bot di  gunakan  menggunakan  aplikasi  android  Bylnk.  Robot smart  T-Bot akan  bergerak menuju suatu ruangan sesuai panggilan dari aplikasi android Bylnk.
B. Perancangan Perangkat Lunak
Sistem  navigasi  smart  T-Bot  dirancang  untuk  mengatur  gerak  robot  dalam  mencapai  tujuan.  Sistem navigasi dirancang agar robot mengenali posisi dan arah tujuan berdasarkan data  yang diberikan. Untuk memudahkan  membaca  alur  navigasi,  hal  pertama  yang  harus  dilakukan  dalam  perancangan  perangkat lunak adalah membuat  diagram alir (flowchart).  Dengn adanya flowchart, maka arah gerak navigasi robot dapat dipahami. Untuk lebih jelasnya perhatikan Gambar 9.
Gambar 9. Flowchart Smart T-Bot
IV.  P ROPOSED M ETHOD

## A. Pembagian Jalur Gerak Robot
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  gambar  sesuai  skema  yang  telah  diperhitungkan.  Pembagian jalur gerak robot pada kelas di Gedung V Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Sriwijaya dapat dilihat pada Gambar 10.
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2
Gambar 10. Jalur pergerakan robot
Berdasarkan  prosedur  pada  metode  penelitian,  perancangan Smart  Trash  Robot dilakukan berdasarkan sistem kerja yang merujuk pada flowchart diagram pada Gambar 9.
B. Hasil Rancangan Base Control
Hasil  rancangan  untuk  base  control  diletakan  pada  bagian  bawah,  seluruh  bagian  komponen  pada robot dialirkan pada satu bagian control yang ada pada base bawah robot dan diletakan pada satu bagian shield yang kompeten terhadap arduino, sehingga memudahkan dalam pengecekan komponen jika terjadi masalah (Gambar 11).

## Gambar 11. Shield Komponen
Hasil perancangan pada bagian base dapat dilihat pada gambar 12. Semua jalur komponen diletakan pada  satu  bagian, sehingga mudah  dalam  pengecekan  PIN  data  yang  digunakan  dan memudahkan  jika terjadi masalah.
Gambar 12. Susunan komponen pada base bawah

## C. Rules Data Fuzzy pada Motor
Pada  pembuatan  robot  sampah  ini  digunakan  metode  fuzzy  logic  untuk  memudahkan  dalam pembacaan  wilayah  ( maping ),  sehingga  robot  dapat  bergerak  sesuai  dengan  kondisi  dan  keadaan  yang dibawanya. Rules data yang diberikan merupakan rules data dari motor kiri dan kanan  yang dipengaruhi oleh sensor ultrasonic HC-SR04.
Pergerakan  robot  di  pengaruhi  terhadap  sensor  Ultrasonic  HC-SR04,  untuk  menghindari  halangan ataupun  berhenti  karena  tidak  memungkin  kan  untuk  bergerak.  Setiap  keputusan  yang  diambil  dalam bergerak  robot  mengacu  pada  rules  fuzzy  yang  telah  dibuat.  Sehingga  pergerakan  robot  dapat disesuaikan dengan keadaan jalur pergerakan. Dapat dilihat pada Gambar 13 & 14 merupakan tampilan pembacaan grafik dari rules yang sudah dibuat.
Tampilan Grafik pada sensor ultrasonic ini memiliki 3 ketentuan, yaitu: Dekat (near), Sedang (medium), Jauh  (far).  Tiga  keadaan  ini  mendefiniskan  jarak  pada  ultrasonic.  Dengan  melakukan  perbandingan  dari keadaan  yang  ada.  Fuzzy  logic  dapat  memutuskan  suatu  keputusan  untuk  mencari  jalan  keluar  dari masalah  tersebut.  Contoh  nya  jika  ada  halangan  di  bagian  kiri  dengan  jarak  dekat,  maka  robot  akan bermanufer secara otomatis ke arah kanan, demi menghindari halangan tersebut.
Gambar  14  merupakan  tampilan  grafik  yang  keluar  pada  kondisi  motor  jika  terdapat  halangan  pada robot.
Motor  akan  bergerak  sesuai  dengan  keputusan  yang  diambil  oleh  sensor  ultrasonic.  Seperti  contoh penjelasan  diatas.  Robot  akan  bergerak  secara  otomatis  kearah  yang  tidak  memiliki  halangan  didepan nya.
Grafik pada motor juga dibagi menjadi 3 bagian, yaitu Low Speed, Medium Speed, High Speed. Ketiga bagian ini berguna untuk mengatur cepat lambat nya robot sampai ketempat tujuan.
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2
TABLE I. R ULES F UZZY LOGIC
INPUT OUTPUT ULTRASONIC (KIRI) ULTRASONIC (TENGAH) ULTRASONIC (KANAN) MOTOR (KIRI) MOTOR (KANAN) Near Near Near Low Low Near Near Medium Medium Low Near Near Far High Low Near Medium Near Medium Medium Near Medium Medium Medium Low Near Medium Far Medium Low Near Far Near High High Near Far Medium Medium Medium Near Far Far High High Medium Near Near Low High Medium Near Medium Low High Medium Near Far High Low Medium Medium Near Low Medium Medium Medium Medium Medium Medium Medium Medium Far High Low Medium Far Near High High Medium Far Medium High High Medium Far Far High High Far Near Near Low High Far Near Medium Low High Far Near Far Low High Far Medium Near Low High Far Medium Medium Low High Far Medium Far High Low Far Far Near High High Far Far Medium High High Far Far Far High High
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2
Gambar 13. Grafik Inputan dari sensor Ultrasonic HC-SR04
Gambar 14. Grafik Output pada Motor
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, Vol. 1, No. 2

## V. F UTURE W ORK
Metode yang diusulkan pada penelitian ini diharapkan dapat memperbaiki navigasi robot sampah yang telah  dibuat  sebelumnya.    Dengan  ada  system  fuzzy  logic  yang  ditanamkan  pada  robot  sampah, pergerakan robot dapat lebih terarah dan mulus.  Untuk penelitian selanjutnya, navigasi robot sampah ini akan  dilkembangkan  dengan  lebih  mengefektifkan  penggunaan  web  cam  dan  penambahan  kecerdasan artificial lainnya.  Dengan adanya penambahan tersebut diharapkan robot sampah mampu mengefektifkan waktu dan juga mempersingkat jalur yang ditempuh.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F. A. Arist awati and C. Budiyanto, “Penerapan Robotika Dalam Pembelajaran STEM:Kajian Pustaka,” Pros. Semin. Nas. UNS Vocat. Day, 2018.
[2] A. R. Prima, “Robot dan Masa Depan,” Eng. Wkly., 2016.
[3] L. A. Zadeh, “Fuzzy logic,” in Computational Complexity: Theory, Techniques, and Applications, 2013.
[4] A.  Meylani  et  al.,  “Different  Types  of  Fuzzy  Logic  in  Obstacles  Avoidance  of  Mobile  Robot,”  in  Proceedings  of  2018 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science, ICECOS 2018, 2019.
[5] A.  S.  Handayani,  N.  L.  H usni, S. Nurmaini, and I. Yani, “Formation control design for real swarm robot using fuzzy logic,” in ICECOS 2017 - Proceeding of 2017 International Conference on Electrical Engineering and Computer Science: Sustaining the Cultural Heritage Toward the Smart Environment for Better Future, 2017.
[6] A.  S.  Handayani,  N.  L.  Husni,  S.  Nurmaini,  and  I.  Yani,  “Application  of  type-1  and  type-2  fuzzy  logic  controller  for  the  real swarm robot,” Int. J. online Biomed. Eng., vol. 15, no. 6, 2019.
[7] N. L. Husni and A. S. Hand ayani, “Odor Localization using Gas Sensor for Mobile Robot,” 4th Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics, pp. 1 –6, 2017.
[8] D. Hanafi, Y. M. Abueejela, and M. F. Zakaria, “Wall Follower Autonomous Robot Development Applying Fuzzy Incremental Control ler,” Intell. Control Autom., 2013.
[9] Z. Lubis, “Metode Baru Robot Pengantar Menu Makanan Menggunakan Android dengan Kendali PID Berbasis Mikrokontroler,” JET (Journal Electr. Technol., 2018.
[10] E. D. Web, “sensor warna,” 2019. .
[11] M. Kiftiyah, Santoso, and Munsy i, “Robot Pendeteksi Warna,” J. Sains dan Inform., 2015.
[12] O. This, P. Kmz, C. Pin, and T. Pwm, “CMPS03 - Compass Module,” Compass, 2007. M. B. Manurung, D. Darmawan, and R. F. Iskandar, “Perancangan Alat Ukur Kadar Karbon Monoksida (CO) Pada Kendaraan Berba sis Sensor MQ7,” e-Proceeding Eng., 2018.