228

## Sistem Kendali pada Pergerakan Posisi Humanoid Robot Beroda Menggunakan PID
Muhammad Al Daffa Tumaga T 1 dan Hera Hikmarika 1 ,
1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia corresponding author : daffa.tumaga@gmail.com
Abstrak — Perkembangan teknologi di masa sekarang telah berkembang dengan sangat pesat. Salah satunya adalah di bidang teknologi dengan adanya mesin dan robot yang semakin canggih. Jenis robot yang dikembangkan saat ini adalah  humanoid  robot.  Robot  manusia  (humanoid  robot)  adalah  robot  yang  memiliki  bentuk  dan  diprogram  untuk menyerupai  manusia,  salah  satu  bentuk  robot  manusia  yang  dikembangkan  adalah  robot  manusia  beroda,  robot tersebut memiliki sistem mekanik beroda untuk berpindah posisi, untuk mencapai pergerakan yang cepat dan akurat tersebut diperlukan suatu metode sistem pengendali. Maka, pada penelitian ini dikembangkan suatu  humanoid robot beroda  yang  menggunakan  metode  pengendali  PID  sebagai  sistem  pergerakan  perpindahan  posisi  robot  manusia beroda.  Controller  PID  merupakan  pengendali  yang  sederhana  dan  akurat  dalam  mempertahankan  nilai  setpoint. Sehingga, robot manusia beroda dapat melakukan perpindahan posisi secara cepat dan akurat.  Hasil yang diperoleh dari  penelitian  ini  adalah  sistem  kendali  PID  yang  digunakan  sebagai  sistem  kendali  gerak  dalam  melakukan perpindahan  posisi  menggunakan  aplikasi  MATLAB  simulink,  menunjukkan  hasil  yang  baik,  dibuktikan  dengan beberapa pengujian dimana saat melakukan perpindahan posisi menggunakan pengendali PID dengan nilai Kp = 4,8, Ki = 12, dan Kd = 0,4608 menunjukkan robot dapat berpindah menuju  setpoint dengan stabil dan mendapatkan nilai error yang kecil.
Kata Kunci —Humanoid Robot, Swerve Drive, PID, Sistem Kontrol, Posisi.
Abstract —The development of technology today has developed very rapidly. One of them is in the field of technology with  increasingly sophisticated  machines  and  robots.  The  type of  robot  being  developed  at this  time  is  a  humanoid robot. humanoid robot is a robot that has a shape and is programmed to resemble a human being, One form of human robot that has been developed is a wheeled humanoid robot, the robot has a mechanical system on wheels to change its positions, in order to achieve fast and accurate movement, a control system method is needed. Thus, in this study, a wheeled humanoid robot was developed that uses the PID control method as a movement system for the movement of the wheeled human robot. The PID controller is a simple and accurate controller in maintaining the setpoint value. Thus, the wheeled human robot can move positions quickly and accurately. The results obtained from this study are the  PID  control  system  which  is  used  as  a  motion  control  system  in  changing  positions  using  MATLAB  simulink application, shows good results, as evidenced by several tests where when changing positions using a PID controller with a value of Kp = 4.8, Ki = 12 , and Kd = 0.4608, indicating that the robot can move to the set point stably and get a small error value.
Keywords —Humanoid Robot, Swerve Drive, PID, Control System, Position.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi di masa sekarang telah berkembang dengan sangat pesat. Salah satunya adalah di bidang  teknologi  dengan  adanya  mesin  dan  robot  yang  semakin  canggih.  Robot  adalah  jenis  mesin  yang  telah diprogram sehingga dapat bergerak secara otomatis dan efisien. Jenis robot yang dikembangkan saat ini adalah humanoid  robot .  Robot  manusia  ( humanoid  robot )  adalah  robot  yang  memiliki  bentuk  dan  diprogram  untuk menyerupai manusia, seperti berkomunikasi dan meniru pergerakan manusia yang kompleks. Salah satu bentuk robot manusia yang dikembangkan adalah robot manusia beroda, robot tersebut memiliki sistem mekanik beroda untuk  berpindah  posisi.  Untuk  mencapai  pergerakan  yang  cepat  dan  akurat  tersebut  diperlukan  suatu  metode sistem pengendalian.
Ada banyak metode sistem kendali yang telah dikembangkan untuk robot manusia, seperti metode fuzzy Logic [1],  memorized  omni-directional  images  [2],  proportional-integral-derivative  controller  [3],  metode  artificial  neural network (ANN) [4], metode cerebellar model articulation controller (CMAC) [5], metode genetic algorithms (GA) [6] dan lain sebagainya. Pada penelitian-penelitian sebelumnya, sistem kendali yang dibuat masih terlalu kompleks [4] dan  masih  memiliki  tingkat  akurasi  yang  belum  tinggi.  Maka,  pada  penelitian  ini  dikembangkan  suatu  humanoid robot yang  menggunakan metode pengendali PID sebagai sistem  pergerakan perpindahan posisi robot manusia beroda menggunakan simulasi MATLAB simulink . Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan suatu sistem kendali  PID  controller  menggunakan  kontrol  P,  kontrol  PI,  dan  kontrol  PID  sebagai  sistem  kendali  posisi  pada pergerakan humanoid  robot agar  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dan  stabilitas  pada  navigasi  dan  kecepatan pergerakan humanoid robot .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  untuk  mendapatkan  sistem  kendali  pergerakan  dengan  akurasi  dan  stabilitas  yang  tinggi maka  dilakukan  beberapa  langkah.  Adapun  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mempelajari  beberapa  studi
229 literatur mengenai penelitian yang dilakukan, selanjutnya merancang sistem mekanik dan software yang digunakan, kemudian  menguji  sistem  tersebut,  dan  terakhir  melakukan  analisa  dan  menyimpulkan  hasil  yang  diapatkan  dari penelitian ini.

## A.  Perancangan Hardware System
Perancangan hardware  system sangat  berpengaruh  dalam  penelitian  ini.  Sistem  mekanik  yang  baik  akan mempermudah humanoid robot dalam melakukan navigasi gerakan menuju posisi tujuan. Sistem penggerak pada humanoid robot akan menggunakan roda dengan model swerve drive seperti yang ditunjukan pada Gambar 3.
(a)                                                       (b)
Gambar 1. Desain sistem mekanik pergerakan humanoid robot model swerve drive, (a) tampak atas, (b) tampak depan.

## B.  Perancangan Software System
Perancangan software system terdiri dari perancangan matematis pada sistem pergerakan humanoid robot dan  pemrograman  sistem  kendali humanoid  robot .  Perancangan  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  gerakan humanoid  robot yang  cepat  dan  akurat  berdasarkan  dengan  metode  yang  diambil  pada  penelitian  ini  yaitu  PID controller . Pada penelitian ini, program yang dirancang memiliki tujuan untuk dapat memberikan kemampuan bagi humanoid robot untuk dapat berpindah posisi dari satu tempat ke tempat lainnya dengan akurat. Pada dasarnya, rancangan algoritma yang akan digunakan pada humanoid robot dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4. dan blok diagram pergerakan dari humanoid robot dapat dilihat pada Gambar 5.
230
Gambar 3. Blok diagram sistem kendali

## C.  Pengujian sistem
Dalam tahap ini dilakukan pengujian terhadap hardware system dan software system yang telah dirancang untuk melihat kemampuan humanoid robot dalam mencapai tujuan dengan akurasi dan stabilitas yang tinggi. Pengujian pada penelitian ini dilakukan untuk menilai kemampuan PID controller sebagai sistem kendali posisi dan pergerakan humanoid robot dengan menggunakan metode Zieger-Nichols [10] sebagai penentu nilai koefisien P, koefisien I, dan koefisien D.
• Dengan menggunakan pengendali P sebagai perhitungan inputan error pada inverse kinematic.
• Dengan menggunakan pengendali PI sebagai perhitungan inputan error pada inverse kinematic.
• Dengan menggunakan pengendali PID sebagai perhitungan inputan error pada inverse kinematic.
Selisih  besaran  poisisi  yang  ditempuh  dengan  posisi  yang  diinginkan  akan  menjadi  perhitungan  untuk mendapatkan seberapa besar nilai akurasi yang didapatkan humanoid robot dalam berpindah posisi menggunakan perhitungan forward kinematic dengan nilai posisi robot yang diinginkan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun  pembahasan  pada  bab  ini  akan  meliputi  perancangan  alat,  pengujian  nilai  sensor  dengan  nilai sebenarnya, pengimplementasian sistem PID pada simulink, dan terakhir pengujian simulasi pengendali PID pada perpindahan posisi dan arah rotasi pada humanoid robot beroda menggunakan simulink .

## A.  Perancangan Alat
Pembuatan alat dilakukan berdasarkan desain tiga dimensi pada Gambar 3 yang dibuat dari bahan seperti plat alumunium, besi, dan plat siku. Komponen – komponen yang diperlukan seperti microcontroller , sensor, dan juga sistem penggerak disusun diatas base sistem penggerak tipe swerve drive . Hasil dari perancangan dan pembuatan alat dapat dilihat pada Gambar 6.
(a). (b). (c). (d).
Gambar 4. Roda Penggerak Swerve Drive (a). Tampak Depan. (b). Roda Pemutar. (c). Tampak Atas. (d). Tampak Samping.
231

## B.  Pengujian Sensor.
Dalam  tahap  ini,  sensor  yang  dipakai  pada humanoid  robot beroda  akan  diuji  nilai  akurasinya  dengan  nilai sebenarnya.  Sensor  yang  diuji  adalah  sensor rotary  encoder. Nilai  persentase  error    yang  didapat  akan  dihitung menggunakan persamaan 6.
%𝑒 = ∑ |𝑚𝑣−𝑡𝑣| 𝑛 0 𝑛 × 𝑡𝑣 𝑥 100% (6).
Pengujian  akurasi  pada  sensor  ini  dilakukan  dengan  mengambil  besaran  nilai  yang  diukur  oleh  sensor rotary encoder pada pengukuran jarak X sejauh 100 cm sebanyak sepuluh kali dan akan dibandingkan dengan jarak 100 cm pada jarak sebenarnya yang dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL I. P ENGUJIAN AKURASI SENSOR ROTARY ENCODER Percobaan Jarak Terukur Jarak Sebenarnya Error 1 100 cm
100 cm
0 cm 2
99 cm -1 cm 3 100 cm 0 cm 4 100 cm 0 cm 5 100 cm 0 cm 6 101 cm 1 cm 7 101 cm 1 cm 8 100 cm 0 cm 9 99 cm -1 cm 10 99 cm -1 cm Persentase error 0.5%
Berdasarkan tabel tersebut, didapatkan error dari pengukuran sensor rotary encoder sebesar 0.5%. maka pada pengujian selanjutnya dapat diambil kesimpulan bahwa terjadinya perbedaan nilai pengukuran sebesar ±1 cm pada perhitungan sensor rotary encoder dapat bernilai sama dengan nilai setpoint jarak sebenarnya.

## C.  Pengujian System.
Dalam  tahap  ini,  pengujian  untuk  mendapatkan  konstanta  PID  akan  dilakukan  dengan  bantuan  metode Ziegler-Nichols  dimana  nilai  Ku  dan  Tu  akan  ditentukan  terlebih  dahulu  dengan  cara  mencari  nilai ultimate  gain , sehingga gelombang pada grafik akan berosilasi untuk mendapatkan Ku dan waktu yang diperlukan agar menjadi satu  gelombang  untuk  mendapatkan  Tu,  seperti  pada  Gambar  2.  Pada  pengujian  ini,  nilai  konstanta  PID  akan didapatkan  dari  sistem  fungsi  alih  yang  telah  dibuat  di simulink menggunakan  aplikasi  MATLAB.  Selanjutnya konstanta  tersebut  akan  diuji secara real time pada  perpindahan  posisi humanid  robot tipe swerve  drive .  Adapun fungsi alih yang telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 5. Pemodelan Fungsi Alih pada Simulink.
232
Pengujian  dilakukan  menggunakan  fungsi  alih  pada  aplikasi  MATLAB simulink dengan  menggunakan  metode PID Ziegler-Nichols pada sumbu X dengan setpoint 300 cm. Pengujian dilakukan untuk mencari nilai Ku dan Tu agar dapat mencari konstanta-konstanta PID menggunakan tetapan Tabel 2 empiris Ziegler-Nichols.
T ABEL II. Z IEGLER -N ICHOLS . Pengendali Kp Ti Td Ki Kd P 𝐾 𝑢 /2 − − − − PI 2𝐾 𝑢 /5 4𝑇 𝑢 /5 − 𝐾 𝑝 /𝑇 𝑖 − PID 3𝐾 𝑢 /5 𝑇 𝑢 /2 3𝑇 𝑢 /25 𝐾 𝑝 /𝑇 𝑖 𝐾 𝑝 × 𝑇 𝑑 (a)
(b)
(c)
Gambar 6. Grafik simulink pada sumbu X (a). Nilai Kp = 3. (b). Nilai Kp ketika 3 < Kp < Ku. (c). Nilai Kp = Ku = 8 .
Terlihat pada Gambar 8. gelombang yang dihasilkan pada grafik pengujian  sudah berosilasi maka nilai Ku yang diiginkan untuk nilai X adalah 8 dan waktu yang diperlukan untuk menghasilkan 1 gelombang adalah 0,8 detik, hasil
233 yang sama seperti pengujian pada sumbu X. Maka dari pengambilan data tersebut didapatkan nilai konstanta PID yang terukur sesuai dengan Tabel 3.
T ABEL III. K ONSTANTA PID M ETODE Z IEGER -N ICHOLS PADA P ERPINDAHAN S UMBU X DAN Y MENGGUNAKAN S IMULINK . Pengendali Kp Ti Ki Td Kd P 4 − − − − PI 3,2 0,64 5 − − PID 4,8 0,4 12 0,096 0,4608
Dari nilai konstanta yang didapatkan, maka pada tahap selanjutnya akan dilakukan pengujian terhadap humanoid robot berdasarkan  konstanta  yang  didapatkan  tersebut  menggunakan  simulasi  MATLAB simulink .  Pengujian dilakukan dengan 3 pengendali dimana humanoid robot beroda tipe swerve drive akan diuji pada sumbu X dengan nilai setpoint X yang ditentukan adalah 200 cm. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 5.
(a)
(b)
(c)
Gambar 7. Grafik Uji Perpindahan Posisi Robot pada Sumbu X dan Y Menggunakan (a). Nilai Kp = 4. (b). Nilai Kp = 3,2 dan Ki = 5. (c). Nilai Kp = 4,8, Ki = 12, dan Kd = 0,4608.
Adapun hasil perbandingan 4 jenis metode Ziegler-Nichols pada perpindahan posisi robot dapat dilihat pada Tabel 4.
T ABEL IV. H ASIL P ENGUJIAN 3 M ETODE PID Z IEGLER -N ICHOLS PADA P ERPINDAHAN P OSISI R OBOT DI S UMBU XY PENGUKURAN X. Parameter P PI PID Rise Time 0.9417 detik 0.9417 detik 0.9417 detik Settling Time 1.8100 detik 1.8100 detik 1.3800 detik Settling Min 271 cm 271 cm 271 cm Settling Max 318 cm 311 cm 301 cm Peak Time 1.5400 detik 1.5500 detik 1.9200 detik Overshoot 6% 3.67% 0.34% Undershoot 0% 0% 0% Peak 318 cm 311 cm 301 cm Error -18 cm -11 cm 1 cm
Terlihat pada Tabel 4,  pengendali PID merupakan pengendali terbaik untuk digunakan dalam perpindahan posisi pada humanoid robot dibuktikan dari grafik uji PID pada Gambar 7, dengan waktu tercepat untuk settling time yaitu 1.380 detik, nilai overshoot yaitu 0.34%, nilai peak yaitu 301 cm, dan juga nilai error yang diperoleh menggunakan pengendali PID didapatkan sebesar 1 cm, nilai error paling kecil dibandingkan pengendali P dengan error -18 cm dan  PI  dengan error -11  cm.  Hal  tersebut  didapatkan  karena  dengan  penambahan  nilai  Kd  dan  Td  yang  didapat menggunakan  metode  Ziegler-Nichols  dapat  memperbaiki  grafik  respon  transien  ketika  terjadi error yang  besar sehingga  pergerakan humanoid  robot dapat  menuju  nilai setpoint dengan  waktu rise  time yang  sama  dan mendapatkan nilai error yang kecil.

## IV. K ESIMPULAN
Pada pengujian sistem kendali perpindahan posisi humanoid robot beroda tipe swerve drive digunakan sistem kendali  PID  metode  Ziegler-Nichols.  Pengendali  PID,  dibandingkan  pengendali  P  dan  PI  pada simulink mampu mensimulasikan robot berpindah posisi dari titik setpoin t ke titik tujuan robot dengan error terbesar yang didapatkan sebesar 1 cm pada pengujian perpindahan robot. Serta pengujian stabilitas pada robot dapat dianalisa dengan cara melihat  nilai  gafik  dari  output X  saat  menuju dan  mendekati setpoin t,  dan  pada  grafik  dapat  dilihat  bahwa sistem mampu menuju nilai setpoin t dengan overshoot sebesar 0.34%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem kendali PID  bisa  digunakan  kedalam  sistem  pergerakan  perpindahan  posisi  dan  arah  hadap  robot, serta dapat  membuat pergerakan yang stabil pada humanoid robot beroda tipe swerve drive.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H. Rak Be om and H. Suck Cho, “A Sensor-Based Navigation for a Mobile Robot Using Fuzzy Logic and Reinforcement Learning,” IEEE Trans. Syst. Man. Cybern., vol. 25, no. 3, pp. 464 –477, 1995. [Online Serial]. Available : https://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/274. [Accessed Oct. 23,2021].
[2] L. Tang and S. Yuta, “Indoor navigation for mobile robots using memorized omni-directional images and robot’s motion,” IEEE Int. Conf. Intell. Robot. Syst., vol. 1, no. October, pp. 269 –274, 2002. [Online Serial]. Available : https://ejournal3
.undip.ac.id/index.php/transient/article/view/9989. [Accessed Oct. 23, 2021].
[3] P.  W.  A.  Sucipto  and  A.  Firasanti,  “Pengendali  PID  untuk  Pengaturan  Kecepatan  Gerak  Robot  Omnidireksional  Tiga  Roda,”  TELKA  - Telekomun.  Elektron.  Komputasi  dan  Kontrol,  vol.  6,  no.  1,  pp.  66 –74,  2020.  [Online  Serial].  Available  :  http://journal.poltekad. ac.id/index.php/elka/article/view/103. [Accessed Oct. 23, 2021].
[4] P. A. Syahputro, J. Saputra, and A. Sridaryono, “Pada Rancang Bangun Sistem Kontrol Robot Intai Menggunakan Metode Artificial Neural Network  Menggunakan  Metode  Artificial  Neural  Network,” Jurnal  Elkasista, vol.1,  no.2,  October,  2020.  [Online  Serial].  Available  : http://journal.poltekad. ac.id/index.php/elka/article/view/103. [Accessed Oct. 23, 2021].
[5] K.  Gáti  and  G.  Horváth,  “Using  CMAC  for  mobile  robot  motion  control,” International  Conference  on  Adaptive  and  Natural  Computing
Algorithms (ICANNGA) , vol. 6594, no. 2, April, 2011. [Online Serial]. Available : https://www.researchgate.net/publication/221157275_Using _CMAC _for_Mobile_Robot_Motion_Control. [Accessed Oct. 23,2021].
[6] A.  Alouache  and  Q.  Wu,  “Genetic  algorithms  for  trajectory  tracking  of  mobile  robot  based  on  PID  controller,” IEEE  14th  International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP) , vol. 14, no. 1, September, 2018. [Online Serial]. Available : https://ieeexplore.ieee.org /document/8516587. [Accessed Oct. 23, 2021].
[7] S. Soim, B. Joni, J. Junaidi, and F. Damsi, “Perancangan Robot Humanoid Berbasis Mikrokontroler Atmega 32,” Prosiding SEMNASTEK Fakultas Teknik UMJ , vol. 1, no. 2, July, 2016. [Online Serial]. Available  : https:// jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/419/385. [Accessed Oct. 24, 2021].
[8] D. Litalien et al. , “Paper: 4 wheel independent drive & independent steering (“swerve”)," https://www.chiefdelphi.com, para. 1, Jan. 31, 2011. [Online].  Available  :  https://www.chiefdelphi.com/t/paper-4-wheel-independent-drive-independent-steering-swerve/107383/1.  [Accessed Oct. 25, 2021].
[9] B. Utomo and M. Munadi, “Analisa Forward Dan Inverse Kinematics Pada Simulator Arm Robot 5 Derajat Kebebasan,” Jurnal Teknik Mesin , vol.  1,  no.  3,  August,  2013.  [Online  Serial].  Available  :  https://ejournal3.undip.ac.id  /index.php/jtm/article/view/5566.  [Accessed  Oct.  24, 2021].
[10] A.  Braun,  “Auto-Tuning,”  Optim.  und  Adapt.  Regelung  Tech.  Syst.,  pp.  213–219,  2020.  [Online  Serial].  Available  :  https://e- journal.stmiklombok.ac.id/index.php/jire/article/view/274. [Accessed Oct. 23,2021].