## Penggunaan Sensor Jarak Ultrasonik dan Sensor Proksimitas Inframerah dengan Metode
Scanning dan Triangulasi untuk Mendeteksi Furnitur dan Boneka pada KRPAI Berkaki
Daniel Santoso 1 , Deddy Susilo 2 , Adi Gunawan 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 daniel.santoso@staff.uksw.edu, 2 deddy.susilo@staff.uksw.edu,
3 612012011@student.uksw.edu

## Ringkasan
Berdasarkan  evaluasi  internal  pelaksanaan  KRI 2015,  robot  pemadam api  berkaki  tim  R2C UKSW  tidak  dapat  secara  akurat  mendeteksi  halangan  berupa  boneka  dan  furnitur.  Oleh karena itu dikembangkan teknik baru yang diharapkan lebih akurat, yaitu menggunakan 8 sensor  jarak  ultrasonik  yang  diatur  menyerupai  oktagon  dan  2  buah  sensor  proksimitas inframerah  yang  dipasang  sejajar  pada  jarak  11.5  cm.  Untuk  sensor  jarak  ultrasonik pendeteksian  menggunakan  metode  scanning  sedangkan  sensor  proksimitas  inframerah menggunakan  metode  triangulasi.  Robot  juga  diprogram  supaya  tidak  melewati  daerah yang  terdapat  boneka  dalam  perjalanan  menuju  home  setelah  memadamkan  api.  Hasil pengujian  sebanyak  60  kali,  tingkat  keberhasilan  robot  dalam  mendeteksi  boneka  sebesar 98.3%,  tingkat  keberhasilan  robot  dalam  memilih  rute  yang  benar  93.3%.  Pengujian pendeteksian furnitur dilakukan sebanyak 120 kali dengan tingkat keberhasilan 89.2%.
Kata kunci: robot berkaki, sensor jarak ultrasonik, sensor proksimitas inframerah, scanning, triangulasi

## 1. Pendahuluan
Berdasarkan  evaluasi  internal  pelaksanaan  KRI  2015,  robot  pemadam  api  berkaki memiliki  masalah  dalam  mendeteksi  halangan  dan  dinding.  Halangan  berupa  boneka dan furnitur tidak terdeteksi sehingga ditabrak oleh robot sedangkan dinding terdeteksi sebagai boneka sehingga robot berputar – putar terus. Tertabraknya halangan oleh robot akan berakibat diskualifikasi sedangkan robot yang berputar – putar terus menyebabkan robot tidak dapat menyelesaikan misi pemadaman api.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  pada  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah algoritma  untuk  mendeteksi  halangan  secara  akurat  pada  robot  pemadam  api  berkaki R2C  UKSW.  Diharapkan  algoritma  pendeteksian  halangan  yang  telah  diperbaiki  dapat membuat robot berkaki pemadam api  R2C UKSW menjadi lebih kompetitif pada KRPAI mendatang.

## 2. Kajian Pustaka dan Landasan Teori
Beberapa  robot  dengan  tujuan  sejenis  telah  dikembangkan  dengan  menggunakan berbagai macam  algoritma pendeteksian  halangan.  Pada  bab ini akan dibahas  beberapa di antaranya sebagai bahan acuan dan perbandingan.
2.1.   Kajian Pustaka

## 2.1.1.  Ultrasonic and Infrared Sensors Performance in a Wireless Obstacle Detection System [1]
Pada  penelitian  ini,  dirancang  sebuah  purwarupa  alat  yang  dapat  mendeteksi halangan menggunakan sensor ultrasonik dan  sensor inframerah. Alat ini dimaksudkan bagi  orang  yang  sudah  tua  dan  bagi  yang  memiliki  kesulitan  dalam  melihat  sehingga memudahkan  mereka  untuk  mengetahui  bila  di  depannya  ada  penghalang.  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa  purwarupa  alat  sudah  mampu  mendeteksi  benda dengan warna dan material yang berbeda-beda dengan tingkat akurasi mencapai 95 %.

## 2.1.2.  Desain Perangkat Lunak Pengukuran Jarak antara Bidang Kamera dan Objek Target Menggunakan Metode Triangulasi Komputer Stereo Vision [2]
Pada  penelitian  ini,  dirancang  sebuah  perangkat  lunak  untuk  mengukur  jarak kamera  dan  objek  sebenarnya  dengan  metode  triangulasi  komputer  stereo  vision. Komputer  stereo  vision  adalah  metode  mengekstraksi  informasi  3  dimensi  dari  citra digital yang didapat dari kamera dengan cara membandingkan suatu objek dari 2 sudut pandang  yang  berbeda.  Dengan  menggunakan  stereo  vision  maka  penggunaan  sensor lain  pada  robot  yang  berkaitan  dengan  navigasi  dapat  dikurangi.  Objek  yang  diukur jaraknya  berupa  kubus  hitam  dengan  latar  berupa  layar  putih.  Pengambilan  citra  objek menggunakan webcam dengan konfigurasi membentuk segitiga. Hasilnya didapat bahwa webcam  dapat  mendeteksi  layaknya  mata  manusia  dimana  bila  terlalu  dekat  atau  jauh citra yang ditangkap akan terlihat kabur. Berdasarkan percobaan, didapatkan citra paling optimal bila objek berada sejauh 36 cm dari webcam.

## 2.2. Landasan Teori

## 2.2.1.  Metode Triangulasi
Gambar 1 menunjukkan penerapan metode triangulasi pada robot untuk mendeteksi suatu  objek.  Pengaturan  letak  sensor  untuk  mendeteksi  objek  secara  triangulasi  dapat ditentukan  dengan  menghitung  koordinat  dan  jarak  yang  diinginkan  dari  robot  ke boneka  agar robot tidak  menabrak  boneka. Dari sudut deteksi maksimal sensor  infrared proximity kiri didapat sudut α, dan sensor infrared proximity kanan mendapatkan sudut β.
Daniel Santoso, Deddy Susilo, Adi Gunawan
Gambar 1. Prinsip pendeteksian objek secara triangulasi menggunakan sensor optik
Gambar 2. Aturan sinus pada segitiga sembarang
Untuk  mencari  jarak  antara  kedua  sensor  optik  dapat  dilakukan  dengan  mengingat aturan  sinus  yang  dapat  diilustrasikan  pada  Gambar  2.  Dengan  menggunakan  aturan sinus  tersebut  maka  dapat  ditentukan  jarak  antara  dua  sensor  optik  (l)  dengan menggunakan persamaan – persamaan berikut ini.
𝑎 sin α = l sin γ (1)
𝑑 sin β = a sin 90 (2)
𝑑 sin α sin β = l sin γ (3)
Setelah  melalui  beberapa  operasi  aritmatika  didapatkan  persamaan  akhir  untuk menentukan nilai l yaitu.
l = 𝑑 × sin 𝛾 sin α sin β (4)
d = jarak robot ke objek. l = jarak antar dua buah sensor infrared proximity. γ = sudut yang terbentuk dari sinar pantul dan sinar datang. α = sudut antara sensor dengan sisi robot.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 2 Oktober 2017 Hal 85 - 97

## 2.2.2.  Metode Scanning
Metode  scanning  adalah  metode  untuk  mendeteksi  suatu  objek  dengan  cara mengambil  data  secara  kontinu  dengan  orientasi  berbeda  –  beda.  Metode  ini  dapat diterapkan  untuk  tujuan  pengukuran  jarak  maupun  mapping,  yaitu  pemetaan  kontur dinding  ruang  dan  objek  di  sekitar  robot.  Untuk  melakukan  scanning  ini  umumnya digunakan  sensor  ultrasonik.  Gambar  3  menunjukkan  ilustrasi  metode  scanning menggunakan  sensor  ultrasonik.  Dari  gambar  sebelah  kanan  terlihat  bahwa  waktu pantulan gelombang ultrasonik akan bervariasi seiring dengan karakteristik halangan di sekitar robot.
Gambar 3. Metode scanning diterapkan pada robot yang berada dalam ruangan berpintu dan terdapat sebuah objek di dalamnya [3]

## 3. Perancangan dan Penerapan
Sebagaimana  umumnya  sebuah  robot,  sistemnya  akan  terdiri  dari  mekanik, perangkat keras dan perangkat lunak. Titik berat penelitian ini pada pengembangan dan evaluasi  kinerja  metode  triangulasi  dan  scanning  untuk  mendeteksi  halangan  berupa menghindarinya,  meskipun  demikian  hal  mekanik  dan  perangkat  keras  tetap  akan dibahas secara ringkas untuk memberikan pemahaman yang lebih utuh.

## 3.1. Gambaran Mekanik Robot
Mekanik robot yang digunakan dalam penelitian ini merupakan mekanik yang sama dengan yang digunakan tim robot UKSW untuk bertanding dalam KRPAI 2015. Basisnya adalah robot berkaki enam dengan dimensi panjang tinggi 29 cm, lebar 28 cm, dan tinggi 26  cm  yang  terbuat  dari  kombinasi  alumunium  dan  aklirik.  Realisasinya  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.
chair Robot chair Doorway Scan moving from left to right L e n g th o f E c h o
Daniel Santoso, Deddy Susilo, Adi Gunawan

## Gambar 4. Realisasi robot berkaki enam pemadam api
Robot pemadam tersebut mempunyai bagian – bagian sebagai berikut.
1. Tombol stop
2. Mikrofon untuk aktivasi bunyi
3. LED indikator mikrofon dan garis
4. Tombol start
5. LED indikator boneka
6. Pemadam api
7. Sensor jarak ultrasonik
8. Sensor api inframerah
9. Sensor api ultraviolet
10. Sensor fotodioda
11. Sensor thermal inframerah
12. Sensor proksimitas inframerah
13. Kaki robot
Bagian  depan  robot  digunakan  untuk  menempatkan  2  buah  sensor  thermal inframerah  TPA81,  3  buah  sensor  api  inframerah,  dan  dua  buah  sensor  proksimitas inframerah.  Di  atas  deretan  sensor  tersebut  terdapat  kepala  robot  berbentuk  oktagonal octagon dikarenakan tempat meletakkan 8 buah sensor jarak ultrasonik SRF04.
Tungkai kaki – kaki robot dibuat menggunakan rangka ganda agar kuat menyangga beban robot dan untuk menghasilkan pergerakan yang lebih mantap.
9 8 7 10 8 12 11 13

## 3.2. Perangkat Keras Robot
Pengendalian  robot  menggunakan  skema  multi  –  prosesor  dan  modul  penggerak kaki independen. Mikrokontroler master menggunakan Atmega324, mengendalikan dua buah mikrokontroler slave Atmega 324 dan Atmega8. Pengendalian deretan sensor jarak ultrasonik  dilakukan  oleh  mikrokontroler  slave  Atmega  324  sedangkan  mikrokontroler slave  Atmega  8  menangani  komunikasi  antara  mikrokontroler  master  dan  modul penggerak motor servo kaki SSC  – 32. Gambar 5 menunjukkan diagram blok perangkat keras robot.
ATmega324 ATmega324 ATMega8 TX RX G P I O Power Supply GPIO SSC-32 servo motor controller G P I O GPIO TX RX TX RX
Gambar 5. Diagram blok perangkat keras robot pemadam api berkaki bagian yang berhubungan dengan penerapan algoritma pendeteksian halangan
Ada  dua  macam  sensor  yang  digunakan  oleh  robot  ini  untuk  mengetahui  kondisi sekitarnya,  yaitu  sensor  jarak  ultrasonik  dan  proksimitas  inframerah.  Sensor  ultrasonik yang  berjumlah  delapan  buah  buah  bertipe  SRF04  yang  dapat  mendeteksi  halangan dalam  jangkauan  3  cm  –  3  m  menggunakan  pantulan  gelombang  ultrasonik.  Robot sangat  bergantung  pada  sensor  ini  dalam  menyusuri  dinding.  Pembacaan  sensor  ini tidak terpengaruh oleh adanya handicap berupa peredam bunyi dan cermin di lapangan. Sensor proksimitas menggunakan pantulan cahaya inframerah dalam menentukan jarak sensor terhadap halangan. Jarak deteksinya dapat diatur antara 3 – 80 cm. Tujuan utama penggunaan sensor ini adalah untuk mendeteksi adanya halangan berupa boneka anjing yang  biasanya  diletakkan  di  lorong  sebagai  handicap.  Jarak  antara  dua  buah  sensor proksimitas ini ditentukan dengan menggunakan Persamaan 4 dengan mengambil nilai d = 6 cm, α = 15°, β = 15°, dan γ = 15° sehingga didapatkan l = 11.5 cm.
Robot  membutuhkan  motor  servo  sebanyak  18  buah  yang  harus  bergerak  secara harmonis  dalam  melakukan  suatu  manuver  tertentu.  Untuk  itu  diperlukan  suatu pengendali independen untuk membantu kerja pengendali utama dalam mengendalikan gerakan  motor  servo  dalam  jumlah  banyak  secara  harmonis.    Dalam  penelitian  ini digunakan  modul  pengendali  independen  motor  servo  SSC-32  yang  memiliki  32  kanal pengendalian motor servo dengan berbagai mode.

## 3.1. Perangkat Lunak Pengendali Robot
Perangkat  lunak  yang  akan  dibahas  pada  dasarnya  ada  mengandung  2  algoritma yaitu  algoritma  untuk  mendeteksi  boneka  dan  algoritma  untuk  mendeteksi  furnitur, tetapi  dalam  penerapannya  dibuat  menjadi  satu  kesatuan.  Gambar  6  menunjukkan diagram alir perangkat lunak tersebut.
Untuk  mendeteksi  boneka,  robot  harus  dapat  memasuki  daerah  boneka  yang ditentukan  dengan  nilai  bacaan  dari  sensor  jarak  ultrasonik,  baru  kemudian menggunakan kedua sensor proksimitas inframerah. Daerah tersebut kemudian ditandai sehingga sebisa mungkin tidak melewati daerah tersebut untuk yang kedua kalinya. Hal ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kemungkinan  bila  terjadi  error  yang  dapat menyebabkan  robot  menabrak  boneka.  Robot  harus  bertemu  boneka  setidaknya  sekali untuk dapat mengetahui letak dari boneka tersebut.
Setelah  memadamkan  api,  ketika  robot  akan  kembali  ke  home.  Robot  sudah mengenali  letak  boneka,  oleh  karena  itu  ketika  robot  mendeteksi  perempatan  (yang dideteksi  dengan  cara  mengecek  sensor  jarak  ultrasonik  depan,  kanan,  kiri,  dan belakang) maka robot akan memilih jalan mana yang bebas dari boneka.
Gambar 7 (kanan) menunjukkan kemungkinan letak boneka yang diberi tanda angka 1, 2, dan 3 dimana pada setiap pertandingan hanya ada satu kemungkinan lokasi boneka. Contoh jenis boneka ditunjukkan pada Gambar 7 (kiri).
Gambar 6. Diagram alir algoritma pendeteksian boneka dan furnitur pada robot pemadam api berkaki R2C (bagian 1)
Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya Ya Proksimitas mendeteksi boneka? Daerah boneka? Ya C B Home Ya Tidak Cari jalan yang bebas boneka End Perempatan? A Tidak C D Balik arah, simpan letak boneka Tidak Ya Room ? Ya Pointing api Geser ke daerah tanpa furnitur State rotasi robot Apakah masih mendeteksi? Lakukan gerakan rotasi 90 0 Posisikan robot
Gambar 6. Diagram alir algoritma pendeteksian boneka dan furnitur pada robot pemadam api berkaki R2C
Tidak
Tidak Apakah sudah 90 0 & tidak ada furnitur ?
SRF04 depan mendeteksi ?
Follow dinding
Daniel Santoso, Deddy Susilo, Adi Gunawan
3 2 1
Gambar 7. Contoh boneka dan kemungkinan lokasinya di map pertandingan
Untuk  mendeteksi  furnitur  digunakan  metode  scanning  dimana  robot  akan melakukan  gerakan  rotasi  sambil  mengambil  data  dari  sensor  jarak  ultrasonik  depan. Gerakan  rotasi  tersebut  dibagi  menjadi  2  tahap  untuk  menentukan  daerah  1  atau  2. Ketika  di  suatu  daerah  terdapat  furnitur  maka  nilai  balikan  dari  sensor  jarak  akan bernilai  kecil  dan  kurang  dari  batas  yang  telah  ditentukan.  Batas  nilai  tersebut  didapat dari  jarak  terpendek  ketika  robot  menghadap  tembok.  Batas  tersebut  dibuat  berbeda untuk daerah 1 dan 2 agar furnitur pada jarak terjauh tetap dapat terdeteksi oleh robot. Pembagian tiap room yang dimasuki menjadi 2 bagian dengan ketentuan sesuai Gambar 8.

## Gambar 8. Contoh boneka dan kemungkinan lokasinya di map pertandingan
Panah dan garis hitam menandakan robot masuk room 1 dari pintu yang menghadap ke atas beserta pembagian daerahnya sedangkan panah abu-abu robot masuk room 1 dari pintu di sebelah kiri beserta pembagian daerahnya. Demikian juga dengan room 4, panah
Arah Masuk Robot
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 2 Oktober 2017 Hal 85 - 97
hitam robot masuk dari pintu yang menghadap ke atas sedangkan panah abu-abu robot masuk dari pintu yang menghadap ke bawah.
Ketika  sensor  jarak  ultrasonik  mendeteksi  adanya  furnitur  di  depan  robot  pada daerah sesuai dengan tahap rotasi robot tersebut maka robot akan berhenti berotasi dan robot  akan  menentukan  kearah  mana  akan  melakukan  follow.  Bila  furniture  tersebut terdapat di tengah maka robot dapat melakukan follow kanan maupun ke kiri..

## 4. Pengujian dan Pembahasan
Evaluasi  kinerja  robot  dilakukan  untuk  menguji  efektivitas  algoritma  dan  metode triagulasi menggunakan 2 sensor jarak inframerah. Ada dua macam pengujian, pertama pengujian  kemampuan  robot  untuk  mendeteksi  dan  menghindari  boneka,  ke  –  dua pengujian kemampuan robot untuk mendeteksi furnitur.

## 4.1. Pengujian Robot Mendeteksi dan Menghindari Boneka
Pengujian  robot  dalam  mendeteksi  boneka  menggunakan  LED  sebagai  penanda dimana boneka tersebut berada. LED warna merah menandakan boneka ada di daerah 1, LED  warna  hijau  berarti  boneka  di  daerah  2,  dan  LED  warna  biru  boneka  berada  di daerah 3 seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. LED penanda lokasi boneka
Pengujian  algoritma  menghindari  boneka  dilakukan  dengan  menggunakan  robot yang bergerak secara otomatis. Robot tersebut diprogram agar dapat menelusuri dinding dan  bila  menemukan  boneka  akan  melakukan  gerakan  berputar  menghindari  boneka tersebut  serta  menyimpan  lokasi  boneka  tersebut.  Ketika  robot  akan  pulang  ke  home, robot akan memilih rute yang tidak terdapat boneka ketika berada di perempatan .
Robot  start  dari  room  4  dengan  pintu  menghadap  ke  atas  kemudian  menelusuri dinding  sampai  mendeteksi  garis  yang  merupakan  penanda  pintu  pada  sebuah  room. Kemudian  robot  bergerak  ke  arah  kiri  dan  mendeteksi  adanya  boneka  pada  daerah  3. Selanjutnya  robot  berputar  balik  untuk  menghindari  boneka  tersebut  sekaligus menyalakan  LED  warna  biru  yang  menandakan  ada  boneka  di  daerah  1.  Informasi  ini akan  disimpan  yang  selanjutnya  digunakan  sebagai  referensi  ketika  robot  akan  balik home.  Robot  selanjutnya  akan  mengelilingi  lapangan  dan  memadamkan  api  di  room. Pengujian  akan  dinyatakan  gagal  apabila  robot  menggeser  boneka  lebih  dari  1  cm  atau
X 3 2 1 LED Merah LED Biru LED Hijau X Daerah Perempatan
Daniel Santoso, Deddy Susilo, Adi Gunawan
bahkan  melewati  boneka,  demikian  juga  ketika  robot  memilih  rute  yang  salah  dalam dalam perjalanan menuju home. Gambar 10 menunjukkan skenario pengujian pertama.
Gambar 10. Skenario pengujian mendeteksi dan menghindari boneka
Pengujian ini dilakukan sebanyak 10 kali untuk setiap konfigurasi letak boneka yang berbeda, dimana ada 3 kemungkinan letak boneka yaitu daerah 1, 2, dan 3 serta untuk 2 jenis  boneka  yang  berbeda.  Total  pengujian  pada  bagian  ini  adalah  sebanyak  60  kali. Hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Pengujian  yang  berhasil  diberi  tanda  centang  (  ) sedangkan pengujian yang gagal diberi tanda silang (X).
Tabel 1. Hasil pengujian robot dalam mendeteksi dan menghindari boneka
No Jenis Boneka Daerah Percobaan Ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 1          X 2 1 2           3 1 3          X 4 2 1   X        5 2 2       X    6 2 3  X        
Pada  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  dengan  menggunakan  boneka  jenis  1  robot  gagal menjalankan  tugasnya  untuk  daerah  1  dan  3  sebanyak  masing-masing  1  kali.  Untuk pengujian  menggunakan  boneka  jenis  2,  robot  tidak  berhasil  melakukan  tugasnya dengan baik pada boneka yang terletak pada daerah 1, 2, dan 3 sebanyak masing-masing 1 kali dari 10 kali percobaan.
Penyebab – penyebab  kegagalan dapat diidentifikasi sebagai berikut. Pertama, robot terlambat mendeteksi boneka karena peletakan boneka sedemikian rupa sehingga tinggi boneka  menjadi  tidak  sesuai  peraturan.  Ke  –  dua  robot  gagal  mengenali  perempatan, sehingga robot tidak dapat menjalankan algoritma untuk menghindari boneka. Ke – tiga, robot melewatkan garis penanda pintu sehingga tidak mengenali room yang dikunjungi. sehingga  gagal  untuk  kembali  tanpa  menemui  boneka  lagi.  Kecacatan  pada  map pengujian  berupa  persambungan  dinding  yang  kurang  rapat  juga  menjadi  salah  satu faktor robot gagal dalam pengujian.

## 4.2. Pengujian Robot Mendeteksi Furnitur
Pengujian dilakukan dengan menggunakan robot yang bergerak secara otomatis dari room  4  kemudian  keluar  menemukan  boneka  dan  berbalik  dan  melanjutkan  follow  kiri pada  dinding.  Ketika  memasuki  room  1  maka  robot  akan  melakukan  scanning  untuk mencari  letak  furnitur  apakah  berada  di  daerah  1  atau  2.  Penanda  daerah  tersebut menggunakan  sebuah  penampil  7-segmen.  Langkah  selanjutnya  adalah  robot menentukan akan follow ke kanan atau kiri tergantung letak furnitur tersebut.
Pengujian  dinyatakan  gagal  apabila  robot  salah  mendeteksi  ada  atau  tidaknya furnitur maupun salah menentukan daerah furnitur. Robot juga harus dapat melakukan manuver  yang  tepat  sesuai  dengan  lokasi  furnitur  yang  dideteksi.  Ilustrasi  pengujian ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Skenario pengujian mendeteksi dan menghindari furnitur
Pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk  4  room  (terdapat  6  konfigurasi)  yang berbeda dan  sebanyak 2 macam peletakan furnitur tersebut (di daerah 1 dan daerah 2). Total pengujian yang dilakukan sebanyak 120 kali. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel  2. Pengujian yang berhasil diberi tanda centang (  ) sedangkan pengujian yang gagal diberi tanda silang (X).
Tabel 2. Hasil pengujian robot dalam mendeteksi dan menghindari furnitur
No Room Daerah Percobaan Ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1A 1 X         X 2 1B 1           3 2 1           4 3 1   X       X 5 4A 1       X    6 4B 1  X         7 1A 2     X     X 8 1B 2           9 2 2 X         X 10 3 2   X        11 4A 2       X    12 4B 2  X        
Daniel Santoso, Deddy Susilo, Adi Gunawan
Untuk pengujian robot masuk dari pintu 1B, robot berhasil dengan baik mendeteksi furnitur  dan  melakukan  follow  yang  sesuai.  Begitu  juga  dengan  furnitur  pada  room  2 dapat  terdeteksi  dengan  baik.  Pada  pengujian  daerah  2  ,  robot  masuk  dari  pintu  1B berhasil dengan baik mendeteksi furniture dan melakukan follow yang benar.
Pada pendeteksian furnitur daerah 1 pada room 1A robot gagal sebanyak 2 kali dalam melakukan  tugasnya.  Hal  ini  dikarenakan  ketika  memasuki  room  robot  gagal  untuk memposisikan diri sehingga posisinya miring, ini menyebabkan robot tersangkut ketika melakukan  scanning.  Kesalahan  yang  sama  juga  menjadi  penyebab  robot  gagal  1  kali mendeteksi furnitur pada room 3, 4A, dan 4B.
Kegagalan  mengenali  room  juga  menjadi  penyebab  robot  tidak  dapat  mendeteksi furnitur.  Hal  ini  terjadi  2  kali  ketika  robot  berada  pada  room  3  dan  terjadi  masing  – masing  1  kali  ketika  robot  berada  pada  room  dengan  pintu  4A  (menghadap  atas)  dan pintu 4B (menghadap bawah).
Berdasarkan  percobaan  –  percobaan  di  atas  dapat  dibuat  ringkasan  tingkat keberhasilan  sebagai  berikut.  Pada  pengujian  untuk  mendeteksi  boneka,  robot  gagal  1 kali  dari  60  kali  percobaan  sedangkan  pada  pengujian  robot  untuk  memilih  rute  home yang  tepat,  robot  gagal  4  kali  dari  60  kali  percobaan.  Dengan  demikian  tingkat keberhasilannya  berturut  –  turut  98.3%  dan  93.3%.  Pada  pengujian  untuk  mendeteksi furnitur, robot gagal 13 kali dari 120 kali percobaan, jadi tingkat keberhasilannya 89.2%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan,  perealisasian  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Penggunaan 8 sensor jarak ultrasonik yang disusun membentuk oktagon dengan metode  scanning  efektif  mendeteksi  furnitur  di  map  KRPAI,  dengan  persentase keberhasilan 89.2%.
2. Penggunaan  2  sensor  proksimitas  inframerah  yang  diletakkan  sejajar  pada  jarak 11.5  cm  dengan  metode  triangulasi  efektif  untuk  mendeteksi  boneka  di  map KRPAI dengan persentase keberhasilan 98.3% .
3. Metode  penandaan  letak  boneka  efektif  untuk  mencegah  robot  bertemu  boneka pada perjalanan menuju home, dengan persentase keberhasilan 93.3%.

## Daftar Pustaka
[1] B. Mustapha, A. Zayegh, and R. K. Begg, “Ultrasonic and Infrared Sensors Performance in a Wireless Obstacle Detection System,” 2013.
[2] K. V. M. V. S. Praveen, “Obstacle Detection and Avoidance Autonomous Car,” vol. 9, no. 15, pp. 783–790, 2014.
[3]  D. Radaković and D. Cvetković, “Implementing Decision-Making Methods Based on Multipe Neural Networks,” Proc. 1st Int. Sci. Conf. - Sint. 2014, pp. 931–936, 2014.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 16 No. 2 Oktober 2017 Hal 85 - 97