Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121

## Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali Steering pada Hardware In the Loop Mobil Listrik Otomatis
Caroline 1 , Rudyanto Thayeb 2 , Hermawati 3 , Wirawan Dwi Harsanto 4 , Suci Dwijayanti 5 , Bhakti Yudho Suprapto 6
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya 1,2,3,4,5,6 *bhakti@ft.unsri.ac.id

## ABSTRACT
A car is a necessity and a means of transportation that makes it easy to travel. Many types and products of cars have been developed now, one of which is electric cars because fossil fuels have started to deplete in availability. The next development is an autonomous electric car. However, autonomous control systems such as  steering and speed control are complex and difficult tasks that require optimal, precise, and robust control systems. Therefore, in this paper, a control system using the fuzzy logic method is developed by utilizing input from the Ultrasonic sensor. This sensor is capable of detecting objects with the farthest distance of 10 meters and crunching 0.3 meters. The output of this control system is the degree of rotation of the steer on the Hardware In The Loop which can turn to avoid the object being detected. Based on this system test, the accuracy of the degree of rotation of the steer is 5 ° and the maximum rotation is 30 °, while the top speed of the rear wheels is 15 km / h. The steering system on the Hardware In The Loop has pretty good accuracy about 97,9% to improve smoothness when turning.
Keywords : Fuzzy Logic, Autonomous Electric Vehicle, Hardware In The Loop, Ultrasonic Maxbotix, Object Detection

## INTISARI
Mobil merupakan sebuah kebutuhan dan alat transportasi yang memudahkan dalam berpergian. Banyak jenis dan produk mobil yang telah dikembangkan sekarang, salah satunya adalah mobil listrik dikarenakan bahan bakar minyak fosil sudah mulai menipis ketersediaannya. Pengembangan berikutnya adalah mobil listrik yang otomatis. Namun sistem kontrol otomatis seperti kemudi ( steering ) dan kontrol kecepatan adalah tugas kompleks serta sulit sehingga memerlukan sistem kendali yang tepat, presisi dan kuat.  Oleh  karena  itu  pada  paper  ini  dikembangkan  suatu  sistem  kendali  yang  menggunakan  metode  logika  fuzzy  dengan memanfaatkan input dari  sensor  ultrasonik.  Sensor  ini  mampu  mendeteksi  objek  dengan  jarak  terjauh  sebesar  10  meter  dan terderak 0,3 meter, keluaran dari sistem kendali ini adalah derajat putar  steer pada Hardware In the Loop yang dapat berbelok menghindari objek terdeteksi. Berdasarkan pengujian sistem ini, ketelitian derajat putar steer adalah 5° dan putaran maksimalnya adalah 30°, sedangkan untuk kecepatan tertinggi roda belakang adalah 15 km/jam.  Sistem steering pada Hardware In the Loop ini memiliki ketelitian yang cukup bagus yaitu 97,9% dan untuk meningkatkan kehalusan ( smoothness ) ketika berbelok.
Kata kunci: Logika Fuzzy, Auotonomous Electric Vehicle , Hardware In the Loop , Ultrasonic Maxbotix , Deteksi Objek

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu  sarana  transportasi  yang  banyak digunakan  saat  ini  yaitu  mobil.  Saat  ini  mobil  telah menjadi  kebutuhan  bagi  orang-orang  karena  begitu banyaknya kegunaan mobil tersebut. Namun mengingat  makin  berkurangnya  minyak  bumi  yang digunakan sebagai bahan bakar, banyak peneliti mulai melirik  jenis  bahan  bakar  lain.  Bahkan  mulai mengembangkan jenis kendaraan yang bergerak secara
otomatis. Akan tetapi untuk membentuk mobil tersebut menjadi otomatis tentunya sangat sulit dan memerlukan  akurasi  yang  baik  khususnya  sistem sensor dan sistem kontrol yang kompleks diantaranya adalah  seperti  sistem  kontrol  kemudi  ( steering )  dan sistem  kontrol  kecepatan.  Untuk  mengatur  kecepatan kendaraan  dengan  perubahan  signifikan  pada  kemudi dan  mencapai  tujuan  dengan  mengoptimalkan  waktu dan  lintasan[1].  Guna  mendapatkan  sistem  kendali
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121
Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali…(Caroline, dkk.)
yang optimal sebelum diterapkan langsung pada mobil, biasanya  diimplementasikan  terlebih  dahulu  pada prototipe  dengan  perangkat  keras  yang  menyerupai mobil  sebenarnya  yang  dikenal  dengan Hardware  In the Loop (HIL).
Sistem  kontrol  pada  HIL  mobil  listrik  memiliki prinsip  kerja  seperti  robot  penghindar  halangan  yang menggunakan sensor sebagai acuan dalam
menghindari halangan. Pengaplikasian obstacle avoidance  robot mendapatkan  masukan  sistem  dari sensor ultrasonic untuk menghasilkan gerakan menuju ke  sasaran  yang  diinginkan.  Pada obstacle  avoidance robot [2] tersebut,  masukan  yang  didapat  dari  sensor akan  menjadi  acuan  bagi  robot  dalam  bergerak  ke depan sehingga apabila terdapat halangan didepannya maka pengendali robot tersebut memerintahkan motor penggerak  roda  untuk  bergerak  menghindar  ke  kanan atau  ke  kiri.    Masukan  sistem  ini  dapat  juga menggunakan  sebuah  kamera  sebagai  sensor  pada obstacle  avoidance  robot .  Fungsi  yang  sama diharapkan  dapat  diterapkan  pada  HIL  untuk memudahkan kinerja dari sistem kontrol pada steering mobil  listrik  dan  mampu  bekerja  secara  optimal  saat diaplikasikan  secara  langsung.  Misi  yang  dilakukan pada  kontrol steering HIL  mobil  listrik  ini  adalah menghindari  sebuah  halangan  atau  berbelok  dengan optimal  dan  secara  halus  ( smooth )  dengan  bergerak secara autonoumus.
Beberapa  metode  sistem  kontrol  otomatis  yang digunakan untuk kontrol steering dan kecepatan mobil listrik  diantaranya  adalah Proportional  Integral Derivative (PID),  Fuzzy  + PID  dan lain-lain[3].  Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  logika fuzzy . Metode  kontrol  fuzzy ditujukan  untuk meningkatkan  stabilitas  sumbu yaw kendaraan[4], dalam  hal  ini  adalah  stabilas  mobil  saat  berbelok. Pengendali  logika  fuzzy memiliki  efek  kontrol  yang baik terutama untuk objek dengan sifat non-linier atau objek  yang  modelnya  sangat  sulit  dibuat  secara akurat[5].  Beberapa  penelitian  menggunakan  metode fuzzy  ini  untuk  pengontrolan  seperti  pada  kecepatan motor  arus  searah[6],  pengendalian  ketinggian  pada quadrotor drone [7][8]  dan  pengendalian  gerakan manipulator  robot[9],    Untuk  meningkatkan  kinerja, teori kontrol logika fuzzy diterapkan pada pengembangan  algoritma  kontrol.  Sedangkan  PID membawa  kelemahan  Proporsional,  Integral  dan Diferensialnya[10].  Penggunaan  PID  kontroler  dalam suatu  sistem  mempunyai  kelemahan,  yakni  bahwa
parameter-parameter  dalam  kontroler  harus  selalu diubah  ( tuned  up )  bila  terjadi  perubahan  didalam sistem,  perubahan  tersebut  akan  menyebabkan terjadinya  tuning  kembali  dari  parameter-parameter PID  tersebut[6].  Sedangkan  pada  Logika  Fuzzy, parameter  ini  dibuat  dalam range .  Sehingga  jika  ada perubahan  maka  selama  masih  dalam range tersebut akan dapat diatasi oleh pengendali ini.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Algoritma Logika Fuzzy
Algoritma  logika  fuzzy dapat  mempresentasikan setiap  keadaan  atau  mewakili  pemikiran  manusia. Dalam  logika  fuzzy,  keanggotaan  elemen  berada  di interval  0  sampai  1.  Logika  fuzzy memiliki  beberapa komponen  yang  harus  dipahami  seperti  himpunan fuzzy,  fungsi  keanggotaan,  operator  pada  himpunan fuzzy, inferensi fuzzy dan defuzzifikasi[11][12]. Sistem fuzzy ini memiliki beberapa keistimewaan, yaitu  sistem  fuzzy ini  cocok  digunakan  pada  sistem pemodelan karena variabelnya bernilai riil, lalu sistem ini  menyediakan  kerangka  yang  digunakan  untuk menggabungkan  aturan-aturan  fuzzy jika-maka  yang bersumber  dari  pengalaman  manusia. Tahapan  sistem fuzzy dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Susunan sistem fuzzy[13]
Penjelasan  dari  tahapan  sistem  fuzzy  adalah sebagai berikut:
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  didefinisikan  sebagai  pemetaan  dari himpunan tegas ke himpunan fuzzy. Kriteria yang harus  dipenuhi  pada  proses  fuzzifikasi  adalah semua  anggota  pada  himpunan  tegas  harus termuat dalam himpunan fuzzy.
2. Aturan Fuzzy
Aturan  yang  digunakan  pada  himpunan  fuzzy adalah  aturan if  then .  Aturan  fuzzy IF-THEN merupakan pernyataan yang direpresentasikan.
3. Inferensi Fuzzy
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121
Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali…(Caroline, dkk.)
Inferensi  fuzzy merupakan  tahap  evaluasi  pada aturan fuzzy. Tahap evaluasi dilakukan berdasarkan  penalaran  dengan  menggunakan masukan sistem fuzzy dan aturan fuzzy sehingga diperoleh output berupa himpunan fuzzy[13]. Ada beberapa  macam  inferensi  fuzzy yaitu  metode Mamdani,  Tsukamoto,  dan  Sugeno  yang  sering digunakan.
4. Defuzzifikasi
Definisi  defuzzifikasi  sebagai  pemetaan  dari himpunan  fuzzy ke  himpunan  tegas.  Himpunan fuzzy yang  dimaksud  disini  adalah  hasil  output yang  diperoleh  dari  hasil  inferensi.  Pada  proses defuzzifikasi ada tiga kriteria yang harus dipenuhi yaitu  masuk  akal,  perhitungannya  sederhana  dan kontinu.
Berikut adalah beberapa metode yang digunakan untuk  proses  defuzzifikasi  yaitu  metode  Centroid, metode Bisektor, Metode Mean of Maximum (MOM), Metode Largest  of  Maximum (LOM),  dan Metode Smallst  of  Maximum (SOM)[13][14].  Logika  fuzzy juga  memiliki  beberapa  metode  diantaranya  yaitu metode Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto.
a. Metode Fuzzy Mamdani Metode  fuzzy Mamdani  dalam  prosesnya menggunakan  kaedah-kaedah  linguistik  dan  memiliki algoritma  fuzzy yang  dapat  dianalisis  secara matematika,  sehingga  lebih  mudah  dipahami.  Proses pengambilan keputusan dengan menggunakan Metode fuzzy Mamdani  untuk  memperoleh  keputusan  yang terbaik,  dilakukan  dengan  melalui  beberapa  tahapan, yaitu  pembentukan  himpunan  fuzzy;  aplikasi  fungsi implikasi;  komposisi  aturan;  defuzzifikasi.  Kelebihan pada  metode  fuzzy mamdani  adalah  lebih  spesifik, artinya dalam prosesnya metode fuzzy mamdani lebih memperhatikan kondisi yang akan terjadi untuk setiap daerah  fuzzy nya,  sehingga  menghasilkan  hasil keputusan yang lebih akurat. secara umum aturan fuzzy memiliki bentuk :
𝐼𝐹 (𝑥 1 = 𝐴 1 )𝐴𝑁𝐷(𝑥 2 = 𝐴 2 )𝐴𝑁𝐷 … . 𝐴𝑁𝐷(𝑥 𝑛 = 𝐴 𝑛 )𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑦 = 𝐵 (1)
b. Metode Fuzzy Sugeno
Metode  fuzzy Sugeno  merupakan  metode inferensi  fuzzy untuk  aturan  yang  direpresentasikan dalam bentuk IF  –THEN, dimana output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta  atau  persamaan  linier.  Metode  sugeno  ini merupakan  metode  fuzzy yang  telah  terbukti  efektif ketika  berhadapan  dengan  sistem  non  linier  yang
kompleks, yang sangat sulit untuk analisisdan sintesis. Pada  metode  Sugeno,  setiap  keluaran  sistem (konsekuen)  terbentuk  dari  aturan  IF-THEN  tidak berupa  himpunan  fuzzy , melainkan  konstanta  atau persamaan linier.
c. Metode Fuzzy Tzukamoto Pada  dasarnya,  metode  fuzzy  Tsukamoto mengaplikasikan  penalaran  monoton  pada  setiap aturannya.  Kalau  pada  penalaran  monoton,  sistem hanya  memiliki  satu  aturan,  pada  metode  fuzzy Tsukamoto, sistem terdiri atas beberapa aturan. Karena menggunakan  konsep  dasar  penalaran  monoton,  pada metode  fuzzy  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton. Output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas  ( crisp )  bedasarkan  α-predikat  ( fire  strength ). Proses  agregasi  antar  aturan  dilakukan,  dan  hasil akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan de fuzzy dengan konsep rata-rata terbobot.
Sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Secara garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy. Diagram blok sistem inferensi fuzzy Tsukamoto dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sistem inferensi fuzzy Tsukamoto

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan untuk melakukan kontrol steering pada  mobil  listrik  sehingga  memiliki  tingkat kehalusan ( smoothness ) ketika berbelok atau menghindari halangan. Dalam melakukan penelitian ini ada beberapa langkah yang bisa dilihat pada flowchart penelitian seperti pada Gambar 3. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  diambil  dari Hardware In the Loop yang telah dilakukan pengujian. penelitian  ini  mengambil  data  yang  diperlukan  yaitu
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121
Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali…(Caroline, dkk.)
derajat  putar  dari  sistem steering serta  kecepatan putaran ban yang bergerak. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah dengan melakukan pengujian secara  langsung  pada  HIL.  Penelitian  ini  melakukan pengujian  langsung  pada  HIL.  Berikut  adalah flowchart sebagai acuan dalam penelitian ini.

## Gambar 3. Perancangan dan simulasi HIL
Pada  Gambar  3  merupakan  tahapan-tahapan dalam penelitian ini. Sebelum proses pergerakan motor DC  ada  pemrosesan  dari  logika  fuzzy berdasarkan aturan yang telah penulis tentukan.
Logika  fuzzy menunjukkan  menjadi tool yang cocok  untuk  mengatur  sesuatu  ambigu  yang  muncul dari  hasil  yang  tidak  tepat  termasuk  pengukuran, proses, model dan ketidakpastian implementasi. dalam melakukan  kerjanya,  HIL  ini  memerlukan  masukan sistem dari sensor untuk mengukur jarak di sekitar HIL dari  hambatan  depan,  hambatan  kiri,  dan  hambatan kanan. Dari informasi yang diperoleh oleh sensor HIL, aturan  kontrol  fuzzy yang  relevan  diaktifkan. Output
dari  aturan  yang  diaktifkan  dikombinasikan  dengan operasi logika fuzzy untuk mengontrol kecepatan dan sudut kemudi dari roda penggerak HIL . Bagian utama dari pengontrol ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur kontroler fuzzy
Pada proses  logika  fuzzy,  proses  yang  dilakukan yaitu  fuzzifikasi,  inferensi  fuzzy,  aturan  fuzzy , dan defuzzifikasi.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengatur keluaran sistem yaitu motor DC untuk mengatur derajat putar steer dan kecepatan putar roda.
Pada  tahap  logika  fuzzy ini,  sensor  jarak ultrasonik  yang  terdapat  pada  kiri,  kanan,  dan tengah HIL  akan  bekerja  dengan  membaca  nilai  jarak  dari sensor ke suatu objek. Saat sensor bekerja, maka sistem akan  masuk  kedalam  tahapan  fuzzifikasi  yang  berarti pemetaan  dari  hasil  pembacaan  sensor  menjadi himpunan  fuzzy.  Kemudian  hasil  pemetaan  tersebut masuk  kedalam  tahan  inferensi  fuzzy,  yaitu  adalah tahap dimana pemetaan itu akan dievaluasi berdasarkan aturan-aturan  yang  telah  dibuat.  Kemudian  dari  hasil evaluasi  tersebut  dilakukan  pemetaan  kembali  pada tahap  defuzzifikasi.  Pada  tahap  ini  akan  dilakukan pemetaan lagi  untuk  mengetahui  keluaran  dari  sistem yang dibuat berdasarkan aturan-aturan.
Keluaran  dari  sistem  ini  adalah  mengatur  nilai kecepatan  putar  dari  motor  DC  pada  roda  kanan  dan roda kiri. Kemudian nilai dari derajat putar steer HIL. Jika  terdapat  halangan  yang  dibaca  oleh  sensor  maka robot  akan  menghindari  halangan  tersebut,  jika  tidak ada  halangan  sistem  akan  terus looping ke  tahapan pembacaan sensor secara terus-menerus. Jika halangan berhasil terhindari maka sistem akan selesai.
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121

## IV. HASIL PENELITIAN

## A. Perancangan HIL
Perancangan  HIL  dilakukan  dengan  menyiapkan berbagai  komponen  yang  diperlukan  oleh  perangkat HIL serta mikrokontroler yang digunakan. Perancangan HIL ini terdiri dari perancangan mekanik dan pengkabelan komponen-komponen yang digunakan. Base dari  HIL  ini  menggunakan  bahan dasar  kayu  triplek,  kemudian  komponen  serta  sensor dipasang  sesuai  perancangan  yang  telah  dibuat.  Hasil dari  perancangan  HIL  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Gambar  5  ini  merupakan  HIL  yang  digunakan  untuk pengambilan  data,  HIL  ini  memakai  3  sensor  jarak ultrasonic maxbotix untuk mengukur jarak objek yang ada  25  di  depan  HIL.  Lalu  data  jarak  benda  yang didapat  dari  pembacaan  sensor  serta  nilai  kecepatan roda dan derajat putar akan ditampilkan di LCD.

## Gambar 5 Hardware In the Loop
Keterangan : 1. Ultrasonic Maxbotix MB1220
2. Arduino Mega 2560
3. Ultrasonic Maxbotix MB7076
4. Motor Driver BTS 7960
5. Motor DC PG45
6. Rotary Encoder
7. Motor DC
8. Hall Magnetic Sensor KY-003
9. LCD I2C 16 x 2

## B. Pengujian Sistem Fuzzy
Pada  pengujian  ini,  fuzzy yang  digunakan menggunakan  5  kelas  fuzzy untuk  masukan  sensor, yaitu sangat jauh, jauh, sedang, dekat, dan sangat dekat. Dan untuk keluaran derajat putar juga menggunakan 5 kelas fuzzy, yaitu sangat jauh, jauh, sedang, dekat, dan sangat dekat. Untuk keluaran kecepatan roda HIL juga
menggunakan 5 kelas fuzzy, yaitu sangat cepat, cepat, sedang,  lambat,  dan  sangat  lambat.  Sensor  yang digunakan adalah sensor Ultrasonic Maxbotic MB1220 dan  MB7076,  untuk  keluaran  derajat  putar  HIL menggunakan  Motor  DC  ditambah  Encoder,  dan keluaran keceparan roda HIL menggunakan Motor DC dengan sensor Hall Magnetic KY-003 untuk mengukur kecepatan putar roda.
Gambar 6. Kurva baku untuk variabel sensor ultrasonik
Gambar 7. Kurva baku untuk variabel derajat Steer
Gambar 8. Kurva baku untuk variabel kecepatan roda HIL
Gambar 6 merupakan Fuzzifikasi untuk mengubah data masukan sensor kedalam bentuk derajat keanggotaan fuzzy. Setelah sistem memberi keputusan yang  sesuai  dengan  aturan  fuzzy yang  sudah  dibuat, maka  sistem  akan  memberi  keluaran  sistem  berupa derajat  putar steer dapat  dilihat  pada  Gambar  7  dan kecepatan roda belakang HIL yang dapat dilihat pada Gambar 8. Bila jarak objek semakin dekat dengan HIL maka steer akan berbelok semakin tajam dan kecepatan roda  akan  semakin  pelan  sesuai  dengan  aturan  fuzzy yang telah dibuat pada program Arduino IDE.
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121

## C. Hasil Pengujian Sistem pada HIL
Pada  tahap  ini,  langkah  yang  dilakukan  adalah menguji rules fuzzifikasi  secara  langsung  dengan meletakkan  HIL  pada  posisi  yang  telah  ditentukan. Setelah itu, objek yang telah disiapkan akan diletakkan pada jarak dan posisi tertentu. Data derajat putar setir dan  kecepatan  roda  akan  diolah  dan  menentukan presentase  keberhasilan.  Hasil  pengujian  tingkat kehalusan ( smoothness ) pada steering HIL dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Pengujian HIL
No Nilai Sebenarnya Derajat steer SD (cm) Ski (cm) Ska (cm) 1 1000 1000 1000 0 2 700 700 700 0 3 500 500 500 0 4 300 300 300 0 5 500 500 700 10 6 300 300 700 25 7 100 100 700 30 8 500 700 500 -10 9 300 700 300 -25 10 100 700 100 -30
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  bahwa  nilai pengukuran jarak dengan sensor Ultrasonic Maxbotix MB1220  dan  MB7076  cukup  baik  karena  nilai  yang dibaca  sensor  mendekati  nilai  jarak  sebenarnya  dari objek.
Tabel 2. Presentase Keberhasilan
No Input Sistem Output Sistem
% Sensor Kiri Sensor Depan Sensor Kanan Derajat putar steer kecepa tan 1 sangat jauh sangat jauh sangat jauh sangat besar sangat cepat 100 2 jauh jauh jauh sangat besar cepat 100 3 sedang sedang sedang sangat besar sedang 100 4 dekat dekat dekat sangat besar lambat 100 5 sangat dekat sangat dekat sangat dekat sangat besar sangat lambat 100 6 sedang sedang jauh sedang sedang 95 7 dekat dekat jauh kecil lambat 95 8 sangat dekat sangat dekat jauh sangat kecil sangat lambat 100 9 jauh sedang sedang sedang sedang 90
10 jauh dekat dekat kecil lambat 95
11 jauh sangat dekat sangat dekat sangat kecil sangat lambat 100 12 <70cm <70cm <70cm Sangat kecil stop 100
Dapat  dilihat  pada  Tabel  2  bahwa  presentase keberhasilan sistem steering pada HIL ini cukup baik yaitu sebesar 97,9 %.
Data RPM yang didapatkan menggunakan sensor Hall Magnetic KY-003 belum dikonversi menjadi nilai kecepatan  pada  HIL  ini  yang  memiliki  satuan  Km/h. Oleh karena itu, data RPM ini perlu dikonversi menjadi data  kecepatan.  Persamaan  yamg  dibutuhkan  untuk mengkonversi  data  RPM  menjadi  kecepatan  adalah persamaan  keliling  lingkaran  pada  persamaan  2  dan rumus rotasi per menit yang dapat dilihat di persamaan 3.
𝐾𝑒𝑙𝑖𝑙𝑖𝑛𝑔 𝐿𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑟𝑎𝑛 =2. 𝜋 . 𝑟 (2) 𝑅𝑃𝑀 = 𝑛 /60 (3)
Pada  Persamaan  2  nilai  phi  adalah  3,14  dan  r adalah  jari-jari  roda  HIL.  Pada  Persamaan  3  nilai  n adalah jumlah rotasi roda HIL, dari kedua persamaan tersebut  jika  digabungkan  maka  ada  menjadi persamaan  kecepatan  dalam  satuan  m/s  yang  dapat dilihat  pada  Persamaan  4.  jika  satuan  m/s  dikonversi menjadi  satuan  km/h  maka  persamaan  3  dikalikan dengan  3600  (1  jam  sama  dengan  3600  detik)  lalu dibagi  1000  (1  km  sama  dengan  1000  m)  maka persamaan yang baru dapat dilihat pada Persamaan 5.
𝑉=2.𝜋.𝑟( 𝑛/60) (4)
𝑉=2.𝜋.𝑟( 𝑛/60) ×( 3600/1000) (5)
Pada penelitian ini digunakan jari-jari sebesar 0,08 m  sesuai  dengan  jari-jari  pada  roda  yang  HIL digunakan dalam pengambilan data. Jumlah rotasi yang digunakan akan berbeda tergantung dengan kecepatan roda  HIL  saat  melaju.  Jika  dilihat  pada  percobaan pertama  pada  Tabel  1  didapatkan  keluaran  sistem berupa kecepatan dengan nilai 15 Km/h. Jika pada saat itu  RPM  sebesar  498  maka  dapat  dibuktikan  dengan menggunakan Persamaan 2 berikut ini :
498 3600
2 3,14 0, 08
60 1000 V     
𝑉 =0.5×8.3×3.6=14.94≈15 k 𝑚 /jam
Pada  nomor  1  sampai  5  merupakan  percobaan ketika  semua  sensor  membaca  objek  yang  ada  dari jarak  1  meter  sampai  10  meter  maka  keluaran  sistem ialah  32  kecepatan  putar  roda  HIL  melambat  sampai
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121
Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali…(Caroline, dkk.)
berhenti, hal ini di asumsikan ketika terdapat kendaraan yang sedang melambatkan lajunya atau berhenti. Pada nomor 6 sampai 8 merupakan percobaan ketika sensor depan  dan  sensor  kiri  membaca obstacle dari  jarak  5 meter  sampai  1  meter  dan  sensor  kanan  tidak mendeteksi  adanya obstacle, maka  keluaran  sistem adalah  stir  berbelok  ke  kanan  menghindari obstacle. Pada nomor 9 sampai 12 merupakan percobaan ketika sensor  depan  dan  sensor  kanan  mendeteksi obstacle pada  jarak  5  sampai  1  meter  dan  sensor  kiri  tidak mendeteksi  adanya obstacle, maka  keluaran  sistem adalah stir berbelok ke kiri menghindari obstacle.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, didapatkan  kesimpulan  bahwa  metode  logika  fuzzy yang  digunakan  untuk  memproses input dari  sistem pendeteksi  objek  berhasil  meningkatkan  tingkat ketelitian dan kehalusan ( smoothness ) pada Hardware In the Loop mobil listrik. Sistem ini memiliki ketelitian derajat putar steer adalah 5° dan putaran maksimalnya adalah 30°, sedangkan untuk kecepatan tertinggi roda belakang  adalah  15  km/jam.  Penelitian  selanjutnya akan diimplementasikan pada mobil listrik.
Tambahan : Terima Kasih kepada Rektor Universitas Sriwijaya yang telah mendukung penelitian ini melalui skema penelitian Saint Teknologi dan Seni tahun 2020 dengan nomor SK: 0684/UN9/SK.BUK.KP/2020.

## REFERENSI
[1] N. D. Van and G. Kim, “Fuzzy Logic and Deep Steering Control based Recommendation System for  Self-Driving  Car,” 2018  18th  Int.  Conf. Control.  Autom.  Syst. ,  no. Iccas,  pp.  1107–1110, 2018.
[2] B. Dadang Pribadi, H. Widyantara, and Harianto, “Pengendalian Motor DC Brushless Dengan PID pada  Robot  Penghindar  Halangan  (Obstacle Avoidance Robot),” Jcones , vol. 3, no. 1, pp. 61– 69, 2014.
[3] N. Yang and Q. Liao, “Design and simulation for steer-by-wire  system  based  on  fuzzy-PID,”  in Proceedings - 2015 7th International Conference
on  Intelligent  Human-Machine  Systems  and Cybernetics, IHMSC 2015 , 2015, vol. 1, pp. 291– 294.
[4] Y. Wu, D. Song, Z. Hou, and X. Yuan, “A fuzzy control  method  to  improve  vehicle  yaw  stability based  on  integrated  yaw  moment  control  and active front steering ,” Proc. 2007 IEEE Int. Conf. Mechatronics  Autom.  ICMA  2007 ,  vol.  2,  pp. 1508–1512, 2007.
[5] G.  Zhanfeng,  W.  Wenjiang,  Z.  Jianhua,  and  S. Zhanpeng, “Electric power steering system based on  fuzzy  PID  control,” ICEMI  2009  -  Proc.  9th Int. Conf. Electron. Meas. Instruments , pp. 3456– 3459, 2009.
[6] M.  Restu  and  S.  Bakhri,  “Perbandingan  Sistem Pengontrolan PID Konvensional dengan Pengontrolan  CMAC  ,  Fuzzy  Logic  dan  ANN Pada Water Level Pressurizer,” vol. 17, no. 3, pp. 129–141, 2013.
[7] N.  Allu,  R.  S.  Sadjad,  and  F.  A.  Samman, “Pengendalian  Kecepatan  Motor  Arus  Searah Terkendali  Jangkar  dengan  Pengendali  PID
Tertala Berbasis Perhitungan Nilai Akar Kuadrat Rata-rata,” 2017. [Online].
Available: https://id.scribd.com/document/337750476/Jurnal -Tesis-motor-Dc.
[8] L.  Ibarra  and  C.  Webb,  “Advantages  of  Fuzzy Control While Dealing with Complex/ Unknown Model  Dynamics:  A  Quadcopter  Example,”  in New Applications of Artificial Intelligence , 2016, pp. 93–121.
[9] P.  Albertos,  A.  Sala,  and  M.  Olivares,  “Fuzzy Logic Controllers. Methodology, Advantages and Drawbacks,” no. September, 2000.
[10] C.  Yuan,  L.  Chen,  S.  Wang,  and  H.  Jiang,  “Μ Control of Vehicle Active Suspension and Electric Power Steering System,” 2010  Chinese  Control Decis. Conf. CCDC 2010 , no. m, pp. 45–49, 2010.
[11] K.  R.  S.  Kodagoda,  W.  S.  Wijesoma,  and  E.  K. Teoh,  “Fuzzy  speed  and steering control  of  an AGV,” IEEE  Trans.  Control  Syst.  Technol. ,  vol. 10, no. 1, pp. 112–120, 2002.
Jurnal ECOTIPE, Vol. 8, No.1, April 2021, Hal. 39-46 p-ISSN 2355-5068, e-ISSN 2622-4852 Akreditasi Kemenristekdikti (SINTA 4), SK. No.10/E/KPT/2019 DOI: 10.33019/jurnalecotipe.v8i1.2121
Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai Pengendali…(Caroline, dkk.)
[12] J.  George  and  T.  J.  Klir,  Fuzzy Set  Theory: Foundation and Application . New York: Prentice-
Hall PTR, 1997.
[13] B. Baasandorj, A. Reyaz, P. J. Ho, C. W. Cheol, D.  J.  Lee,  and  K.  T.  Chong,  “A  mobile  robot obstacle  avoidance  using  fuzzy  logic  and  model predictive control,” Appl. Mech. Mater. , vol. 548– 549, pp. 922–927, 2014.