JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 6, No. 1, Juni 2021, Hal. 7-14 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v6.i1.2021.7-14
Diterima: 28 Oktober 2020; Direvisi: 12 November 2020; Disetujui: 7 April 2021 JTERA, Vol. 6, No. 1, Juni 2021 © 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi
Pengendalian End Effector Robot Lengan untuk Aplikasi Pick and Place dengan Metode Persamaan Garis
Ismail Rokhim # , Pipit Anggraeni, Hilda Khoirunnisa, Hilman Mujahid Purnama Jurusan Teknik Otomasi Manufaktur dan Mekatronika, Politeknik Manufaktur Bandung Jl. Kanayakan No. 21 Dago, Bandung 40135, Jawa Barat, Indonesia
# ismailrokhim@polman-bandung.ac.id

## Abstrak
Robot  lengan  merupakan  salah  satu  jenis  robot  yang  diadaptasi  dari  perilaku  lengan  manusia.  Untuk  mencegah adanya kesalahan dalam pengambilan benda pada posisi acak maka dibutuhkan sebuah metode pengendalian. Penelitian ini  bertujuan untuk  mengendalikan end effector robot dengan  metode persamaan garis.  Pergerakan pembacaan posisi benda dilakukan secara default dan hasil pembacaan posisi benda menghasilkan dua titik koordinat pada sisi panjang dan lebar benda kemudian dua titik koordinat panjang dan lebar benda akan diolah dengan menggunakan metode persamaan garis lurus untuk menghasilkan posisi benda dan nilai gradien yang dijadikan acuan penentuan orientasi end effector . Pada implementasi penempatan posisi benda didapat nilai probabilitas sebesar 100%. Untuk akurasi dari pendeteksian benda pada jarak titik awal pergerakan dengan titik terdeteksinya benda didapat nilai rata-rata kesalahan 29,026% pada sumbu Y dan 27,445% pada sumbu X dengan  jarak pergerakan 30  mm, 16,931% pada sumbu Y  dan 15,529% pada sumbu  X  dengan  jarak  pergerakan  60  mm,  12,169%  pada  sumbu  Y  dan  10,881%  pada  sumbu  X  dengan  jarak pergerakan 90 mm, 9,386% pada sumbu Y dan 9,138% pada sumbu X dengan jarak pergerakan 120 mm, serta 7,947% pada sumbu Y dan 7,743% pada sumbu X dengan jarak pergerakan 150 mm. Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa  semakin  jauh  jarak  titik  awal  pergerakan  robot  lengan  dengan  titik  terdeteksinya  sisi  benda,  maka  akan menghasilkan nilai kesalahan pendeteksian semakin kecil.
Kata kunci: robot lengan, posisi benda, end effector , persamaan garis lurus

## Abstract
The arm robot is a type of robot adapted from the behavior of the human arm. To prevent errors in taking objects in random positions, a control method is needed. This study aims to control the end effector of the robot using the line equation method. The movement of the reading of the object's position is carried out by default and the results of the reading  of the object's position  produce two coordinate points on the long  and  wide  side of the object, then the two coordinate points for the length and width of the object  will  be processed using  the straight line equation method  to produce the position of the object and the gradient value that is used as a reference for determining the orientation end effector. In implementing the position  of objects, the probability value is 100%. For the accuracy of the detection of objects at the distance from the initial point of movement to the point of detection of objects, the mean error value is 29.026% on the Y axis and 27.445% on the X axis  with a movement  distance of 30 mm, 16.931% on the Y axis and 15.529% on the X axis with a distance movement of 60 mm, 12.169% on the Y axis and 10.881% on the X axis with a movement distance of 90 mm, 9.386% on the Y axis and 9.138% on the X axis with a movement distance of 120 mm, and 7.947% on the Y axis and 7.743% on the X axis with a movement distance of 150 mm. Based on these results, it can be seen that the farther the distance between the starting point of the arm robot movement and the detection point of the object side, the smaller the detection error value will be.
Keywords: arm robot, object position, end effector, linear equation method

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  beberapa  tahun  terakhir,  terdapat perkembangan  industri  yang  mulai  menggantikan
pekerjaan manusia dengan robot lengan. Penggunaan  robot  lengan  umumnya  digunakan untuk  melakukan  pekerjaan  yang  berbahaya,  dan sangat  berulang-ulang.  Robot  lengan  memiliki
berbagai  kegunaan  pada  industri  seperti  pada bidang  pekerjaan  material handling , arc  welding , painting , spraying , pick  and  place ,  dan assembly [1].  Penggunaan  manusia  pada  perkerjaan  tertentu memiliki kelebihan dalam tingkat fleksibilitas yang sangat  tinggi.  Selain  itu,  pada  aktifitas  pekerjaan yang  dilakukan  secara  berulang-ulang  akan menurunkan kinerja dari manusianya itu sendiri.
Pada  studi  penelitian  terdahulu  [2]-[5], pengembangan  robot  lengan  yang  menjalankan fungsi pick  and  place sudah  mulai  dikembangkan. Pada  proses pick  and  place yang  dilakukan  secara otomatis dan kemampuan sistem mendeteksi  posisi objek, akan menjadikan proses pick and place lebih akurat  dalam  pengambilan  dan  penyimpanan objeknya.  Dalam  perancangan  pendeteksian  posisi objek  yang  dapat  diposisikan  secara  acak, penggunaan sensor dapat menjadi salah satu solusi, seperti penggunaan sensor proximity . Penelitian [2] membahas  fungsi automatic  pick  and  place menggunakan mikrokontroler PIC16F877A.  Robot lengan  dirancang  untuk  fungsi pick  and  place menggunakan forward dan inverse kinematik  yang terdiri  dari  2-DOF  dengan  menggunakan  motor servo  sebagai  penggerak  pada  setiap joint .  Proses pick and place yang dirancang yaitu memindahkan objek sejauh 10 inch horizontal dari peletakan objek menuju  penyimpanan  objek.  Proses  pemindahan objek  dilakukan  dengan  tidak  adanya  pendeteksian posisi objek. Berbeda dengan sistem tersebut, pada penelitian  [3] pick  and  place dirancang  untuk memindahkan  objek  dari  konveyor  menuju  tempat penyimpanan.  Proses pick  and  place bekerja menggunakan  sensor proximity yang  difungsikan untuk  pendeteksian  objek  pada  konveyor.  Setelah objek  terdeteksi  pada  konveyor,  robot  lengan  akan bergerak  untuk  melaksanakan  proses  pengambilan objek  dan  bergerak  menuju  tempat  penyimpanan. Sistem  kontrol  pada pick  and  place ini menggunakan  PLC  Mitsubishi  FX5U.  Pada
penelitian [4] proses pick and place secara otomatis dirancang  berdasarkan  jarak  deteksi  sensor ultrasonik  HC-SR04  dengan  pengontrol  Arduino Uno  yang  bekerja  dari  jarak  10  cm  sampai  30  cm. Proses pick  and  place dapat  dijalankan  ketika adanya objek terdeteksi pada jarak 10 cm sampai 30 cm. Robot lengan yang dirancang memiliki 5-DOF mampu  mengambil  objek  kemudian  robot  lengan akan  bergerak  pada  posisi  tempat  penyimpanan objek.  Hampir  serupa,  pada  penelitian  [5]  robot lengan  dirancang  dengan  3-DOF  untuk  misi pick and  place dalam  bentuk  prototipe  berbasis inverse kinematics. Robot  yang  dirancang  mampu menjalankan misi menggunakan antarmuka MATLAB  dengan  menghasilkan  nilai  kesalahan antara hasil kalkulasi dan eksperimen sekitar 3%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan  sistem pick  and  place pada  benda posisi  acak  dengan  tingkat  fleksibilitas  pengenalan posisi  dan  orientasi  benda  yang  tinggi.  Untuk  itu sistem  yang  dirancang  dengan  menerapkan  sistem pengendalian end  effector dengan  menggunakan sensor proximity yang digunakan dalam pendeteksian  benda  dan  penggunaan  robot  lengan sebagai aktuator untuk memindahkan benda menuju tempat  yang  sudah  disediakan.  Metode  yang digunakan untuk mendeteksi objek dengan bantuan sensor proximity dengan  menggunakan  metode persamaan garis lurus.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Perancangan Perangkat Keras
Pada  aspek  teknis,  metode  penelitian  yang digunakan  adalah  metode  perancangan  VDI 2206. VDI 2206 merupakan metodologi dalam perancangan desain sistem mekatronika. Sistem mekatronika  merupakan  perpaduan  dari mekanik, elektrik, dan informatika [6].
Gambar 1. Panduan pembuatan desain sistem mekatronika [6]

## Gambar 2. Gambaran umum sistem
Pada  Gambar  1  terdapat  beberapa  tahapan dalam  penyelesaian  metode  ini.  Tahapan product requirement merupakan  tahap  pendeskripsian  dan penjelasan dari sebuah sistem yang akan dirancang. Pada  tahapan system  design adalah  tahap pembuatan konsep  sistem dengan menggambarkan karakteristik  dari  sistem  yang  akan  dibangun. Tahap domain  specific  design merupakan  tahapan pembuatan  solusi  dari  perancangan  dan  konsep yang  sudah  dibuat  agar  dapat  tereleasasi. Selanjutnya, tahapan system integration merupakan tahapan menjadikan sub-sub sistem menjadi sebuah sistem yang saling berkaitan. Tahapan assurance of product merupakan  tahap  yang  dilakukan  agar pencapaian sistem  embali pada konsep awal. Serta pada  tahapan modeling  and  model  analysis merupakan  tahap  pembuatan  alat  bantu  sebuah komputer  simulasi  yang  dapat  difungsikan  untuk mempermudah dalam memahami sistem.  Terakhir, tahapan product merupakan  hasil  konsep  sistem, hasil  perancangan,  hasil  integrasi  sub  sistem,  dan hasil  pembuatan  model  analisis  menjadi  satu  pada produk.
Adapun gambaran umum sistem dari perancangan  terdiri  dari  tiga  bagian  utama,  yakni masukan,  proses,  dan  keluaran.  Gambar  2 merupakan  gambaran  umum  sistem  yang  ada. Sistem yang dibangun memiliki tiga bagian utama. Pendeteksian dengan penggunaan sensor proximity PR12-4DP  yang  bertujuan  untuk  pendeteksian objek.  Kemudian,  pengontrol  DX100  yang digunakan  sebagai  pengontrol  utama  untuk pengolahan  hasil  deteksi  dan  menentukan pergerakan  dari  robot  lengan  dan  menghasilkan parameter-parameter koordinat. Lalu, dari parameter-parameter  hasil  pengolahan  pengontrol DX100  maka  akan  ada  sebuah  pergerakan  untuk mencapai  nilai  yang  sesuai  dengan  parameter- parameter hasil pengolahan pengontrol DX100.
Pendeteksian  benda  dibentuk  dari  pergerakan robot lengan dengan pergerakan secara default pada area  posisi  benda.  Jika  benda  terdeteksi  maka  dari pendeteksian  akan  diambil  titik  koordinat  pada masing-masing  sisi  benda  dua  titik  koordinat. Pengontrol  DX100  digunakan  untuk  menghitung gradien  dan  persamaan  garis  lurus  dari  dua  titik pada  masing-masing  sisi  benda.  Hasil  perhitungan akan  dijadikan  parameter  pergerakan  dari  robot lengan.  Pengontrol  DX100  akan  mengontrol pergerakan  robot  lengan  untuk  mencapai  posisi yang  sesuai  parameter  hasil  perhitungan.  Dengan ketercapaian  posisi  robot  lengan,  posisi  robot lengan  ditampilkan  dalam  koordinat  kartesian. Ketercapaian  posisi  akan  dibandingkan  dengan hasil  perhitungan  pengontrol  DX100.  Dalam perancangan sistem mengacu pada gambaran umum sistem terlihat pada Gambar 2. Terdapat tiga bagian utama dalam sistem ini, yaitu masukan yang berupa tombol dan sensor proximity , kemudian proses yang terdiri dari panel masukan keluaran dan pengontrol DX100.  Pada  bagian  ini  proses  pengolahan  hasil masukan  dari  sensor proximity dilakukan  seperti merumuskan  hasil  persamaan  garis.  Bagian keluaran berupa pergerakan robot, lampu indikator, dan proses vacuum .
Proses pick  and  place dilakukan  oleh  robot lengan  dari base A  menuju base B,  ilustrasi penempatan  robot  lengan  beserta  kedua base dituntukan  pada  Gambar  3.  Area  kerja pick  and place ini  termasuk  kedalam  perancangan  makanik yang  dirancang  berdasarkan  jangkauan  robot lengan.  Hal  ini  penting  dalam  pergerakan  robot lengan  agar  dapat  menjangkau  pada  setiap  titik. Bingkai  secara  keseluruhan  memiliki  ukuran  1.220 mm  x 1.220 mm dengan  penempatan base A  pada posisi  490  mm  x  990  mm  dan base B  pada  posisi 220  mm  x  220  mm  dari  sisi  terluar  dari  bingkai robot lengan.
Gambar 4. Area kerja pick and place
Gambar 5. Diagram alir pendeteksian benda

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  perangkat  lunak  bertujuan  untuk merencanakan  desain  sistem  pendeteksian  benda. Gambar  5  menunjukkan  diagram  alir  dari  sistem pendeteksian benda. Dalam perancangan pendeteksian  benda,  sistem  pendeteksian  hanya membutuhkan dua  titik  koordinat pada  kedua sisi benda  untuk  mendeteksi  kemiringan  dan  posisi benda  pada base pendeteksian,  serta  penggunaan benda  yang  akan  dipindahkan  berbahan  dasar akrilik  dengan  tebal  5  mm  dan  permukaannya
Gambar 6. Arah pergerakan dalam pendeteksian
dilapisi pelapis aluminium yang termasuk ke dalam kelompok  logam.  Dengan  uraian  klasifikasi  dalam perancangan  sistem  pendeteksian,  penggunaan sensor proximity induktif  dinilai  dapat  menjadi solusi,  dikarenakan  karakter  dari  sensor proximity induktif  NPN  yang  ketika  mendeteksi  material logam  akan  terjadi switching dan  menghasilkan keluaran  berlogika  “1”.  Hasil  keluaran  dari  sensor proximity induktif  ini  yang  akan  dijadikan  sinyal untuk  memerintahkan  pengontrol  menyimpan  titik koordinat tersebut. Tentu dalam pendeteksian benda tersebut  dibutuhkan  pergerakan  yang  dapat mendeteksi  kemiringan  dan  posisi  dari  benda  yang akan  dipindahkan  disebut  sebagai  pergerakan default .  Pergerakan default dan  kemampuan ketepatan  sensor proximity induktif  ketika mendeteksi benda menentukan hasil dari pendeteksian  benda.  Sistem  dari  arah  pergerakan robot  lengan  ( end  effector) pendeksian  benda digambarkan pada Gambar 6.

## C. Metode Persamaan Garis Lurus
Metode  yang  digunakan  dalam  pembuatan sistem  ini  adalah  metode  persamaan  garis  lurus. Persaman garis di tuliskan sebagai berikut.
dan (1)
dengan dan adalah koordinat, adalah gradien, dan adalah  konstanta.  Garis  lurus  adalah  garis yang  menghubungkan  dua  titik  dengan  jarak  yang terdekat. Salah satu komponen yang penting dalam garis  lurus  adalah  kemiringan  garis  atau  biasa disebut  gradien.  Gradien  merupakan  perbandingan antara  jarak  vertikal  dengan  jarak  horizontal  dari dua  buah  titik  yang  dilalui  garis  lurus.  Rumus mencari gradien yaitu
Menghitung  gradien  akan  lebih  mudah dilakukan  jika  garis  diletakan  pada  koordinat kartesius.  Berikut  merupakan  persamaan  garis melalui gradien dan titik koordinat.
(3)
Gradien  memiliki  empat  sifat,  yaitu  gradien garis  yang  sejajar  dengan  sumbu  x,  gradien  garis yang  sejajar  dengan  sumbu  y,  gradien  dua  garis yang  sejajar,  dan  gradien  dua  garis  yang  tegak lurus. Rumus gradien dari dua titik koordinat yaitu
(4)
Dari rumus (3) dan (4) diperoleh,
(5)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Perangkat Keras
Hasil yang dicapai dalam pengerjaan  sistem ini terdiri  dari  hasil  implementasi  mekanik  dan elektrik.  Hasil  implementasi  rancangan  mekanik pada  sistem  terdiri  dari  perancangan end  effector , tempat pengambilan dan penyimpanan benda, serta benda yang digunakan seperti ditunjukkan Gambar 7.  Keterangan  dari  gambar  hasil  implementasi rancangan mekanik diatas adalah: (1) end effector ; (2) base ; dan (3) tempat penyimpanan benda.
Gambar 7. Hasil implementasi rancangan mekanik
Gambar 8. Hasil implementasi rancangan elektrik
Dari  Gambar  7  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil implementasi  rancangan  mekanik  terdiri  dari rancangan end  effector , base benda  penyimpanan dan  pengambilan,  serta  benda  yang  digunakan. Pada end  effector rancangan  yang  digunakan dengan  sistem vacuum  suction dengan  empat  titik vacuum . Serta pada base penyimpanan merupakan base tempat  benda  akan  diletakan  dengan  posisi acak  dan  pada base ini  terjadi  pendeteksian orientasi  dan  titik  tengah  dari  benda.  Kemudian benda  akan dipindahkan dengan end effector pada robot lengan menuju base penyimpanan.
Hasil  implementasi  rancangan  elektrik  pada sistem  terdiri  dari  implementasi  rancangan box panel,  panel  tombol,  dan  sensor.  Adapun  bagian- bagian  tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  8 dengan  keterangan:  (1) box panel:  (a)  relay,  (b) lampu  indikator,  (c) power  supply ;  (2)  sensor proximity induktif;  (3)  panel  tombol:  (a)  tombol emergency , (b) tombol tahan, (c) tombol mulai; dan (4) masukan-keluaran pengontrol DX100.
Hasil dari implementasi rancangan elektrik pada Gambar 8 dapat dijelaskan bahwa perancangan box panel  yang  terdiri  dari  relay,  lampu  indikator,  dan power  supply yang  dapat  difungsikan  sebagai  sub sistem kontrol setelah pengontrol DX100. Pada box panel  ini  memiliki  masukan  dari  sensor proximity dan ketiga tombol, yakni tombol emergency , tahan, dan  mulai.  Sensor proximity diposisikan  pada  titik tengah end effector robot lengan.

## B. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  mengubah  posisi benda  berdasarkan  orientasi.  Hasil  pengujian  pada sepuluh  data  uji  didapat  persentase  pendeteksian benda  yang  dapat  dideteksi  orientasinya  sebesar 100%.  Dari  sini  terdapat  peningkatan  sistem  yang dirancang.  Pada  penelitian  [1]  sebatas  dapat mendeteksi  ada  atau  tidaknya  benda  pada  titik pengambilan,  menjadi  dapat  mendeteksi  posisi  dan orientasi  benda  pada  titik  pengambilan  sehingga tidak akan terjadinya kesalahan dalam pengambilan benda.
Pada  pengujian  sistem  pendeteksian  sisi  benda ini  menggunakan  sensor proximity PR12-4DP. Pendeteksian benda ini bertujuan untuk mengetahui kinerja  sensor  dalam  mendeteksi  benda  dan  hasil pendeteksian  benda  akan  menghasilkan  titik koordinat  pendeteksian.  Nilai  titik  koordinat didapat dari hasil pendeteksian yang disimpan pada variabel  posisi  (P).  Untuk  mendapatkan  nilai akurasi  dari  pendeteksian,  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  titik  koordinat  pendeteksian dengan  nilai  aktual  dari  pergerakan  robot.  Nilai aktual  didapat  dengan  pengukuran  menggunakan penggaris  yang  memiliki  ketelitian  0,5  mm.
Pengujian dilakukan dengan mengatur posisi benda pada  jarak  30  mm,  60  mm,  90  mm,  120  mm,  dan 150  mm  dari  titik  koordinat  awal  robot  lengan dengan  kecepatan  70  mm/s.  Pada  lima  posisi  jarak benda  dengan  robot  lengan  dilakukan  pengujian sebanyak sepuluh kali secara berulang- ulang.
Gambar  9  merupakan  pengujian  pendeteksian pada  jarak  30  mm  dari  titik  koordinat  awal pergerakan  robot  menuju  posisi  benda  yang  akan dideteksi.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan didapat  hasil  pendeteksian  pada  sumbu  Y  dengan nilai  42,269  mm  serta  pada  sumbu  X  didapat  nilai 41,348  mm.  Maka  didapat  nilai  kesalahan  sebesar 29,026%  pada  sumbu  Y  dan  27,445% pada  sumbu X.
Gambar  10  merupakan  pengujian  pendeteksian pada jarak 60 mm dari titik koordinat awal pergerakan robot menuju posisi benda yang akan dideteksi. Dari pengujian  yang  telah  dilakukan  didapat  hasil pendeteksian  pada  sumbu  Y  dengan  nilai  72,229 mm  serta  pada  sumbu  X  didapat  nilai  71,030  mm. Maka didapat nilai kesalahan sebesar 16,931% pada sumbu Y dan 15,529% pada sumbu X.
Gambar 9. Pengujian pendeteksian dengan jarak 30 mm
Gambar 10. Pengujian pendeteksian dengan jarak 60 mm
Gambar 11. Pengujian pendeteksian dengan jarak 90 mm
Gambar  11  merupakan  pengujian  pendeteksian pada  jarak  90  mm  dari  titik  koordinat  awal pergerakan  robot  menuju  posisi  benda  yang  akan dideteksi.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan didapat  hasil  hasil  pendeteksian  pada  sumbu  Y dengan  nilai  102,470  mm  serta  pada  sumbu  X didapat  nilai  100,989  mm.  Maka  didapat  nilai kesalahan  sebesar  12,169%  pada  sumbu  Y  dan 10,881% pada sumbu X.
Gambar  12  merupakan  pengujian  pendeteksian pada  jarak  120  mm  dari  titik  koordinat  awal pergerakan  robot  menuju  posisi  benda  yang  akan dideteksi.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan didapat  hasil  pendeteksian  pada  sumbu  Y  dengan nilai 132,430 mm serta pada sumbu X didapat nilai 132,069 mm. Maka didapat nilai kesalahan sebesar 9,386% pada sumbu Y dan 9,138% pada sumbu X.
Gambar  13  merupakan  pengujian  pendeteksian pada  jarak  150  mm  dari  titik  koordinat  awal pergerakan  robot  menuju  posisi  benda  yang  akan dideteksi.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan didapat  hasil  pendeteksian  pada  sumbu  Y  dengan nilai 162,950 mm serta pada sumbu X didapat nilai 162,590 mm. Maka didapat nilai kesalahan sebesar 7,947% pada sumbu Y dan 7,743% pada sumbu X.
Hasil pengujian akurasi pendeteksian berdasarkan jarak lima skenario jarak digambarkan pada  grafik  seperti  ditunjukkan  Gambar  14. Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  jauh  jarak  titik  awal  pergerakan robot lengan dengan titik terdeteksinya sisi benda, maka  akan  menghasilkan  nilai  kesalahan pendeteksian semakin kecil.
Gambar 12. Pengujian pendeteksian dengan jarak 120 mm
Gambar 13. Pengujian pendeteksian dengan jarak 150 mm
Gambar 14.  Rata-rata nilai kesalahan dalam pendeteksian benda

## IV. K ESIMPULAN
Metode persamaan garis yang dipadukan dengan sensor proximity induktif  dapat  dijadikan  referensi baru untuk perancangan sistem pick and place pada robot  lengan,  khususnya  pada  objek  posisi  acak. Metode  ini  dapat  meningkatkan  kemampuan pendeteksian  objek  yang  sebelumnya  sebatas mendeteksi  ada  atau  tidaknya  objek  menjadi  dapat mendeteksi  orientasi  dan  posisi  objek  pada  titik koordinat pengambilan. Hasil pengujian menunjukkan robot lengan menghasilkan presentase nilai  probabilitas  orientasi  dari  posisi  benda  acak sebesar 100% pada sepuluh kali pengujian. Semakin jauh  jarak  titik  awal  pergerakan  robot  lengan dengan titik terdeteksinya sisi benda, menghasilkan nilai kesalahan pendeteksian yang semakin kecil.
Dari  hasil  pengujian  masih  terdapat  nilai kesalahan  melebihi  10%.  Untuk  lebih  tepatnya dalam  menentukan  titik  deteksi  dan  panjang pendeteksian  pada  benda  penulis  menyarankan menggunakan metode bresenham . Adapun penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan
mengembangkan  dengan  menggunakan  perangkat kamera dalam pendeteksian objeknya.

## R EFERENSI
[1]  A. Baby, C. Augustine, C. Thampi, M. George, A. AP,  and  P.  C.  Jose,  “Pick  and  Place  Robotic  Arm Implementation  Using  Arduino,” IOSR  J.  Electr. Electron. Eng. , vol. 12, no. 02, pp. 38–41, 2017.
[2]  M. VS and K. RI, “Automatic Pick and Place Robot Manipulation  Using  a  Microcontroller,” J.  Appl. Comput. Math. , vol. 07, no. 03, 2018.
[3]  A.  Bhalerao,  K.  Chopade,  P.  Doifode,  and  J. Gaikwad,  “Pick  and  Place  Robotic  ARM  using PLC,” International  Journal  of  Engineering Research and Technology (IJERT) ,   vol. 8, no. 08, pp. 1–58, 2019.
[4]  D. P. Angin, H. Siagian, M. Adam, E. D. Suryanto, M. Nababan, and S. R. Simanungkalit,
“Perancangan  Robot  Lengan  Pemindah  Barang Berdasarkan  Jarak,” Semin.  Nas.  Inov.  dan  Ilmu Komput. , 2018, pp. 84–87.
[5]  A. R. Al Tahtawi, M. Agni, and T. D. Hendrawati, “Small-scale  Robot  Arm  Design  with  Pick  and Place  Mission  Based  on  Inverse  Kinematics,” Journal  of Robotics and Control  (JRC) , vol. 2, no. 6, pp. 469-475, 2021.
[6]  J.  Gausemeier  and  S.  Moehringer,  “VDI  2206-  A New  Guideline  for  the  Design  of  Mechatronic Systems,” IFAC Proc. Vol. , vol. 35, no. 2, pp. 785– 790, 2002.
[7]  V.  S.  Vasić  and  M.  P.  Lazarević,  “Standard industrial  guideline  for  mechatronic  product design,” FME  Trans. ,  vol.  36,  no.  3,  pp.  103–108, 2008.
[8]  A. Dhoruri, Pembelajaran Persamaan Garis Lurus di SMP Jakarta , Kemendikbud, 2011.
[9]  M.  Cholk  and  Sigijono, Matematika  SMP  Untuk Kelas  VIII  Semester  1  Jilid  2A ,  Jakarta:  Penerbit Erlangga, 2005.
[10]  T.  J.  Cooney,  E.  J.  Daris,  and  K.  B.  Henderson, Dynamics of Teaching Secondary School Mathematics ,  Boston:  Hougton  Mifflin  Company, 1975.
[11]  S. Junaidi and E. Siswono, Matematika SMP untuk Kelas VIII , Jakarta: Penerbit Erlangga, 2004.