Abstrak — Adanya  teror  bom  yang  terjadi  saat  ini  dengan  cara meletakkan  barang-barang  mencurigakan  di  lokasi  tertentu masih  banyak  terjadi.  Metode  saat  ini  untuk  menjinakkan  bom menggunakan  rompi  anti-peledak  khusus  masih  merupakan risiko  yang  berbahaya.  Pada  penelitian  ini  telah  dibuat  sebuah Mobile Robot  yang  dilengkapi Sensor Kinect, Modul Sensor Gas MQ-5, Metode HSV dan Image Proccesing . Pada pengujian yang mengimplementasi  sensor  kinect  pada mobile robot  untuk inspeksi  warna  objek  target  dan  dilengkapi  sensor  gas  MQ-5 untuk  melakukan  aktifitas  pemetaan  terhadap  gas  Iso-Butane pada  suatu  lokasi  objek.  Hasil  percobaan image  proccesing dengan  kamera  sensor  kinect  ketika  mendapatkan  nilai  objek warna  hijau  dengan  metode  HSV  adalah  hue  29  -  84,  saturation 86  -  255,  value  6  -  255  dengan  percahayaan  ruangan  2000  lux, kesalahan  nilai  warna  objek  hijau  dengan  percahayaan  ruangan 80  lux  mengakibatkan  mendeteksi  warna  objek  kuning.  Pada hasil pemetaan sensor gas menunjukan arah dan kecepatan angin melebihi 5 km/jam mempengaruhi kenaikan dan penurunan nilai pembacaan  kadar  gas,  sedangkan  ketika  pengukuran  jarak menggunakan  depth  sensor  kinect  antara  jarak mobile robot dengan objek minimal 40 cm - 400 cm.
Kata Kunci — Metode HSV, Sensor Kinect, Sensor MQ-5.

## I. PENDAHULUAN
ADA  era  perkembangan  teknologi  saat  ini  tingkat kriminalitas  dan  terorisme  semakin  meningkat.  Pelaku terorisme menggunakan kemajuan teknologi untuk mengembangkan  aksi  teror  seperti  pengeboman.  Berbagai macam  bom  yang  dirakit  banyak  menggunakan  bahan  kimia berbahaya.  Bahan  kimia  yang  membentuk  zat  berbahaya sangat  mudah  didapat  dan  telah  digunakan  pada  kasus terorisme di berbagai negara.
Berdasarkan data yang diperoleh dari sebuah sumber pada bulan  September  2015  menunjukkan  bahwa  penindakan  yang dilakukan  kepada  pelaku  tindak  pidana  terorisme  sampai dengan  September  2015  berjumlah  1.143  orang.  Dari  jumlah tersebut  yang  sudah  bebas  sebanyak  501  orang,  yang  masih menjalani  hukuman  sebanyak  328  orang,  dan   tersangka yang dikembalikan  kepada  keluarga  sebanyak  98  orang.  Selain  itu ada  tersangka  yang  meninggal  dunia  sebanyak  127  orang, meninggal  dunia  karena  penegakkan  hukum  sebanyak  108, meninggal  dunia  karena  eksekusi  mati  sebanyak  3  orang,  dan mati karena bunuh diri sebanyak 16 orang [1].
Sebagai  upaya  untuk  mencegah  terjadi  kecelakaan  dalam kegiatan  penjinakan  bom  salah  satu  kemajuan  teknologi terbaru saat ini adalah penggunaan mobile robot yang mampu menggantikan tugas manusia dalam melakukan pekerjaan yang
berbahaya,  dalam  bidang  keamanan  dengan  tujuan  untuk mendeteksi  suatu  objek  yang  mengandung  bahan  kimia  dari benda  yang  mencurigakan,  sehingga  resiko  terjadinya kecelakan pada manusia dapat berkurang.
Mobile robot  yang  sudah  ada  memiliki  beberapa kelemahan  dalam  hal  keakuratan  mendekati  target  dan beberapa  robot  penjinak  bom  belum  terpasang  kamera  yang dapat  berfungsi  sabagai  sensor  untuk  mendekati  target  [2]. Belum dilengkapi sensor gas semikonduktor untuk menginspeksi kandungan gas pada target.
Menyadari  hal  tersebut  maka  diusulkan  sebuah mobile robot  yang  dapat  berjalan  diarea  yang  datar, mendekati target objek  menggunakan  sensor  kinect  dan  mendeteksi  kandung kadar gas iso-butane dengan sensor gas MQ-5.

## II. DASAR TEORI

## A. Senssor Kinect
Sensor  Kinect  adalah  sebuah  aksesoris  untuk platform game  konsol  Xbox  360.  Kinect  merupakan  sebuah  motion sensing unit device yang dikembangkan untuk mengintegrasikan  gerak  tubuh  manusia.  Kinect  memiliki sensor-sensor  yang  terhubung  dengan motorized  pivot  based . Perangkat ini memiliki kamera RGB , depth sensor, dan multi- array  microphone yang  terdapat  pada  Gambar  1 . Dengan sensor-sensor  tersebut  Kinect  dapat  menyajikan  kemampuan melakukan full-body 3D motion  capture, facial  recognition , dan voice  recognition. Kinect memiliki performasi yang baik, dimensi  yang  kecil, open  source  libraries yang  mampu membuat  kinect  digunakan  pada  beberapa platform  OS (Windows, Linux, dan Mac), serta memiliki harga yang cukup murah  [3].  Sensor  Microsoft  Kinect  mampu  mengeluarkan keluaran  video  dengan framerate 60  Hz  sebagai  kombinasi dari dua sensor yang berbeda, pertama dihasilkan oleh kamera RGB  dengan  resolusi  8  bit  VGA  (640x480  pixel)  dengan Bayer  Color  Filter ,  yang  kedua  dihasilkan  oleh monochrome depth sensor  dengan  resolusi  yang  sama,  dan  2048  tingkat sensitivitas (11 bit) [3].
Gambar 1. Komponen- komponen dari sensor Kinect  [3].

## Implementasi Sensor Kinect pada Mobile Robot untuk Inspeksi Objek yang Mengandung Bahan Kimia
Muhammad Iqbal Fahmi, Muhammad Rivai, dan Hendra Kusuma Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hendra@ee.its.ac.id
P
Gambar 2. Model ruang warna HSV [3].

## B. Citra Dengan Ruang  Warna HSV
HSV  merupakan  ruang  warna  yang  merepresentasikan warna  seperti  yang  dilihat  oleh  mata  manusia.  H  berasal  dari kata “ hue ” ,  yaitu  sesuatu  yang  biasa  disebut  oleh  sebagian orang sebagai warna, misalnya perbedaan antara warna merah dan  merah  muda.  S  berasal  dari “ saturation ” yang menunjukkan  jumlah  warna  yang  ada.  V  berasal  dari “ value ” yang  menunjukkan  jumlah  cahaya  yang  ada,  misalnya perbedaan antara merah gelap dengan merah cerah [4]. Model ruang warna HSV ditunjukkan oleh Gambar 2.

## C. Filter Dilatasi dan Erosi
Dilatasi  adalah  proses  penambahan  pixel  disekitar  area pada  gambar  objek.  Sedangakan  erosi  adalah    proses pemindahan  pixel  untuk  diletakkan  disekitar  objek.  Jumlah pixel  yang  ditambahkan  dan  dipindahkan  tergantung  pada ukuran  dan  bentuk  gambar  dari  struktur  elemen  yang digunakan  pada  image    prosesing.  Ada  dilatasi  dan  erosi memiliki aturan :
1. Dilatasi  :  Nilai  keluaran  pixel  adalah  maksimum  pada semua  nilai  yang  masukan.  Pada  gambar  biner, apabila nilai masukan 1, maka hasil keluarannya juga 1[4]. Yang tertera pada Gambar 3.
2. Erosi : Nilai output pixel adalah minimum pada semua nilai yang masukan. Pada gambar biner, apabila nilai masukan  0, maka hasil keluarannya juga 0 [4]. Yang tertera pada Gambar 4.
Contoh metode dilatasi dan erosi pada biner :
Gambar 3. Dilatasi pada grayscale image [4].
Gambar 4 Erosi pada grayscale image [4].
Gambar 5. (a) Sensor MQ-5, dan (b) Modul sensor MQ-5.

## D. Sensor MQ-5
Pada  Gambar  5  adalah  jenis  modul  sensor  gas  MQ-5 dengan  keterangan  pada  Tabel  1.  Sensor  ini  memang  tidak sesensitif  sensor  gas  lainnya,  namun  kelebihannya  adalah sifatnya yang universal yang mampu mendeteksi tipe gas yang lebih  luas.  Pada  Gambar  5.a  di  atas  ini  merupakan  gambar sensor  MQ-5  sedangkan  Gambar  5.b.  merupakan  gambar sensor  MQ-5  yang  telah  dikemas  menjadi  sebuah  modul. Sensor MQ-5 adalah sensor universal yang mampu mendeteksi berbagai  jenis  gas  seperti  hidrogen  (H2),  karbon  monoksida (CO),  metana  (CH4),  etanol  (CH3CH2OH),  propana  (C3H8), butane (C4H10), dan gas hidrokarbon lainnya.
Keterangan :
Rs : Resistansi sensor pada konsentrasi tertentu Ro : Resistansi sensor pada 1000 ppm H2 udara terbuka Gambar  6  merepresentasikan  karakteristik  sensitifitas  dari sensor MQ-5 dan karakteristik ketergantungan temperatur dan kelembaban. Sumbu-y mengindikasikan sebagai rasio resistansi  sensor  yang  ditentukan.  Merupakan  perbandingan resistansi  (Rs/Ro)  di  mana  Rs  merupakan  resistansi  sensor ketika  mendeteksi  gas,  dan  Ro  merupakan  resistansi  sensor pada udara bersih.
Gambar 6. Karakteristik sensor MQ-5 [5].
Tabel 1 Keterangan modul sensor gas MQ-5 [6] No Pin Keterangan 1 A Out Analog keluaran 2 D Out Digital keluaran 3 GND GND
4
VCC
Tegangan pengoperasian
Gambar 7. Diagram blok arsitektur sistem mobile robot.
Gambar 8. Perancangan sistem perangkat keras.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Arsitektur Sistem
Blok  diagram  dari  Gambar  7  merupakan  penyederhanaan dari  sistem  mobile  robot  untuk  mengindentifikasikan  object yang mengandung bahan kimia berbahaya dengan memanfaatkan  sensor  kinect  untuk  mengenali  object  warna, mengetahui  kandungan  kadar  gas  menggunakan  sensor  mq-5 dan  driver  motor  dc  untuk  mengentrol  kecepatan  roda  sesuai dari  data  yang  dikirim  oleh  sensor  kinect  dalam  pembagian perbandingan  pixel  yang  dikirimnya  sebagai  Tugas  Akhir  ini. Perancangan  sistem  ini  bertujuan  agar  robot  berjalan  sesuai dengan  perencanaan.  Yaitu  dapat  berjalan  sesuai  dengan  arah object  dari  inputan  nilai  HSV  untuk  dapat  mengenali  object warna yang kemudian akan berjalan menuju object, berhenti di depan object dan mendeteksi nilai  kandungan kadar gas.
Pada  Gambar  8  bagian  mobile  robot,  terdapat  beberapa bagian  seperti,  sensor,  Pemrosesan  data,  dan  kendali.  Pada bagian  sensor,  terdapat  dua  bagian  komponen  yaitu  sensor kinect  untuk  mengetahui  warna  object  yang  akan  dijadikan target  dan  sensor  mq-5  untuk  mengetahui  nilai  kandungan kadar  gas.  Pada  bagian  pemprosesan  data  terdapat mikrokontroler untuk mengolah data masukkan dari sensor dan pc,  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  mengendalikan bagian  kendali.  Di  mana  bagian  kendali  ini  terdapat  aktuator yang berupa motor dc.
Gambar 9. Desain mekanik tampak atas.
Gambar 10. Perancangan sensor kinect.

## B. Perancangan Desain Mobile Robot
Pembutaan  mekanik  robot  Gambar  9 menggunakan desain yang dibuat oleh penulis. Model mobile robot yang digunakan adalah mobile robot bergerak dengan motor dc 2 buah dengan dengan  masing-masing  menggunakan  satu  roda  belakang  kiri dan  kanan  kemudian  bagian  depan  menggunakan  satu  buah roda  yang  dapat  bergerak  ke  semua  arah  agar  dapat bermanuver dengan baik.

## C. Perancangan Kinect
Sensor  kinect  v1  merupakan  komponen  sensor  yang menggunakan komunikasi serial yang dihubungkan usb sensor kinect  pada  pc.  Pada  jenis  sensor  kinect  v1  sumber  tegangan sensor  yang  masih  terpisah  dengan  sumber  tegangan  pln  ac 220  volt.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  10  skema  perancangan sensorr kinect v1.

## D. Perancanhan Sensor Gas MQ-5
Modul  sensor  mq-5  mempunyai  hasil  keluaran  berupa tegangan jika mendeteksi kadar gas butana di dalam udara. Pin keluaran dari sensor gas ini dihubungkan dengan pin A0 pada arduino  uno,  sumber  tegangan  supply  5  volt  dc  dan  ground. Sensor  ini  terdiri  dari  lapisan  semikonduktor  logam  oksida yang  terbentuk    diatas  sebuah  substrat  alumina  pada  sebuah sensing  chip  bersama  dengan  sebuah  pemanas  yang terintegrasi.  Sensor  ini  bekerja  berdasarkan  perubahan resistansinya  terhadap  gas-gas  tertentu  termasuk  asap. Tegangan  untuk  pemanas  internal  sangat  penting.  Beberapa sensor,menggunakan  5V  untuk  pemanas,  yang  lain  perlu  2V. Beberapa  langkah  sensor  untuk  pemanasan  ialah  dengan menggunakan  program  analogWrite  (  ) fungsi. Pemanas perlu selama  sekitar  3  menit  sebelum  pembacaan  menjadi  stabil. Pada Gambar 11 perancangan sensor MQ-5.
Gambar 11. Perancangan sensor MQ-5.
Gambar 12 Realisai desain sistem mobile robot.

## IV. HASIL DAN DISKUSI
A. Hasil Realisasi Desain Mekanik Mobile Robot
Desain  mekanik mobile robot  ini  dimulai  dengan perancangan  perangkat  keras  kendali  implementasi  sensor kinect  dengan  penggabungan  fungsi  beberapa  komponen seperti ditunjukkan Gambar 12 yaitu, sensor MQ-5, kinect v1, driver motor dc, motor dc 12 volt, baterai, mikrokontroler dan pc.  Semua  komponen  penyusun  dirangkai  sedemikian  rupa seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12  desain  mekanik tampak depan
Pembutaan  mekanik  robot  menggunakan  desain  yang dibuat  oleh  penulis.  Model mobile robot  yang  digunakan adalah mobile robot bergerak dengan motor dc 2 buah dengan dengan  masing-masing  menggunakan  satu  roda  belakang  kiri dan  kanan  kemudian  bagian  depan  menggunakan  satu  buah roda  yang  dapat  bergerak  ke  semua  arah  dapat  bergerak dengan baik.

## B. Pengujian Pengolahan Citra
Gambar 13. Citra asli.
Gambar 14. Citra hasil pengubahan RGB ke HSV.
Gambar 15. Citra hasil filter dilantasi dan erosi.

## Gambar 16. Citra hasil proses perolehan fitur.
Pengujian  dilakukan  dengan  mengatur  batas-batas  nilai ambang  yang  digunakan  untuk  memperoleh  citra  biner  yang memiliki warna pada citra RGB warna hijau dan warna hitam pada  RGB  warna  selain  hijau.  Nilai  batas  ambang  ini  perlu diatur  pada setiap lingkungan yang berbeda. Pada Gambar 13 menunjukan citra asli, Gambar 14 citra yang menunjukan hasil perubahan dari citra RGB ke HSV, Gambar 15 citra hasil filter erosi  dan  dilatasi,  pada  Gambar  16  Citra  hasil  proses perolehan fitur akhir yang ditambah dengan menampilkan nilai dari membacaan adc sensor MQ-5.

## C. Pengujian Mendapatkan Nilai Warna HSV
Pada  pengujian  ini  dilakukan  untuk  pengambilan  nilai warna  yang  dicari  di  dapat  terdeteksi  dengan  cara  merubah- ubah  nilai  range  hue,  saturation  dan  value  dengan  hasil  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Contoh  dalam  pengambilan  nilai mencari dapat dilihat di Gambar 17 yaitu mencari warna hijau pada  Gambar  18    pada  dengan  nilai  HSV  adalah  hue  min  29 max 84, saturation min 86 max 255 dan value min 6 max 255. Dengan percahayaan 2000 lux pada Gambar 19.
Gambar 17. Pengujian mencari masukan nilai HSV.
Gambar 18. Pengujian hasil mencari manual berwarna hijau dengan indikator percahayaan 2000 lux.
Gambar  19.  Hasil  pengujian  percahayaan  lux  meter  dengan  menggunakan aplikasi handphone.
Tabel 2
Hasil mencari nilai color HSV

## D. Pengujian Pengukuran Jarak Menggunakan Depth Sensor Kinect
Pada  pengujian  jarak  menggunakan  Depth  sensor  kinect dapat  diihat  pada  Gambar  4.9  yaitu  implementasi  pengujian sensor  depth  pada  objek  yang  berupa  semua  objek  benda. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  jarak  minimal  dan maksimal depth sensor kinect dapat pendeteksi objek benda di depanya.  Hasil  dari  pengukuran  dari  depth  sensor  kinect kemudian  dibandingkan  dengan  melakukan  pengukuran manual  dengan  menggunakan  alat  ukur  penggaris.  Dapat dilihat hasil data dari depth sensor kinect dengan objek benda yang ada di depannya pada hasil Gambar 20. Jarak perubahan diambil setiap 10 cm terhadap setiap langkah hasil pembacaan.
Dari hasil yang didapat pada Gambar 21 mengetahui jarak minimal  depth  sensor  kinect  bekerja  adalah  40  cm  kemudian jarak  maksimal  depth  sensor  kinect  mengetahui  jarak  adalah 400  cm.  Dan  hasil  antara  pengukuran  manual  dengan pengukuran  menggunakan  depth  sensor  kinect  presisi  dan akurat.
Gambar 20. Implementasi pengujian sensor depth pada objek.
Gambar 21. Grafik pengujian jarak menggunakan depth sensor kinect.
Gambar 22. Interface depth sensor.
Pada  Gambar  22  adalah  interface  depth  sensor  hasil pengujian tampilan dari  pembacaan depth sensor kinect dalam mengetahui  jarak  membacaan  antara  sensor  kinect  terhadap objek yang ada di depannya.

## E. Pengujian Sensor MQ-5
Pada  tahap  ini  pengujian  sensor  MQ-5  berupa  gas iso- butane .  Kalibrasi yang dilakukan tanpa adanya zat iso-butane pada  area  tempat  sensor  tersebut  bekerja.  Kalibrasi  sensor dilakukan  dengan  menempatkan  kadar  gas  ke  sensor  MQ-5 pada  area  tempat  kerja sensor tersebut. Sensor diletakan pada area  dengan  kadar  udara  netral  dari  gas iso-butane untuk mendapatkan  nilai  Ro . Dilakukan  di  dalam  ruangan  dengan suhu  25°C,  kecepatan  kipas Air  Conditioner pada  skala  3 (Panasonic Eco Smart ruang 402). Data hasil pengujian respon sensor kemudian berupa perubahan perbandinagn Rs/Ro, Ppm dan  perubahan  konsentrasi  gas  terhadap  waktu  t  (s)  dapat  di lihat pada Gambar 24 dan 25. Dengan jarak sumber tabung gas iso-butane terhadap sensor MQ-5 adalah 1 meter pada Gambar 23.  Pengujian  ini  berpengaruh  terhadap  waktu  dapat  terlihat ketika  dibuat  grafik  ketika  sensor  MQ-5  mendeteksi  gas iso- butane . Pada Gambar grafik 25, dari waktu yang berpengaruh terhadap  kadar  gas  dari  pembacaan  nilai  RS/Ro.  Ppm merupakan  kadar  gas  yang  terdeteksi,  t  merupakan  waktu dalam satuan detik. Dapat dilihat dari grafik Gambar 24, dari t saat 14 s hingga t saat 38 s. Gambar 6 grafik dari karakteristik sensor  MQ-5  dapat  disimpulkan  bawah  ketika  adanya  kadar gas iso-butane maka nilai Ppm semakin besar.
No. Color Hmin
Hmax Smi n Smax Vmin Vmax 1 Biru muda 102 110 86 255 6 255 2 Biru tua 102 122 86 255 6 255 Hijau tua 47 109 0 255 0 176 3 Hijau muda 24 50 86 255 6 255 4 Orangen tua 0 13 86 255 7 255 5 Orangen muda 8 28 136 255 0 255 6 Kuning muda 19 28 136 255 0 255 7 Kuning tua 17 34 115 255 10 216 8 Merah muda 167 180 198 245 112 148 9 Merah tua 171 180 158 255 0 255 12 Coklat 0 74 54 134 110 126
Gambar 23. Pengujian mobile robot dengan gas iso-butane.
Gambar 24. Grafik hasil data sensor gas MQ-5 ppm terhadap waktu.
Gambar 25. Grafik hasil data sensor gas MQ-5 Rs/Ro terhadap waktu.

## F. Pengujian Integrasi Sistem Mobile Robot
Gambar 26. Algoritma sistem mobile robot pada posisi objek di depan.
Gambar  27.  Hasil  implementasi  algoritma  sistem mobile robot  pada  posisi objek di depan.
Gambar 28. Citra hasil filter dilatasi dan erosi dan citra hasil proses perolehan fitur tampak depan.
Gambar 29. Hasil data error dari deteksi objek tampak depan.
Gambar  30.  Hasil  implementasi  algoritma  sistem mobile robot  pada  posisi objek di kanan.
Gambar  31.  Hasil  implementasi  algoritma  sistem mobile robot  pada  posisi objek di kiri.
Pada  pengujian  ini  adalah  pengujian  yang  dilakukan  pada sistem  yang  sudah  terintegrasi  untuk  kemudian  diuji  pada ruangan  lapangan  tertutup.  Pengujian  ini  dilakukan  ruangan kost  dengan  panjang  4  x  8.  Dengan  pengujian  pertama  yaitu Gambar  26  simulasi  yang  akan  dijadikan  algoritma  posisi objek didepan mobile robot dan Gambar 27 hasil implementasi dari mobile robot  sebenarnya  dengan  objek  yang  berwarna hijau. Dengan jarak 95 cm dari objek terlihat pada Gambar 27 dengan  alat  ukur  meteran  kain.  Gambar  28  menunjukan  citra dari  hasil  filter  dilatasi  dan  erosi.  kemudian  pada  Gambar  29 citra hasil proses perolehan fitur tampak depan dengan sumbub x  ditengah  dengan  data  error  kurang  lebih  0  artinya  hasil implementasi  sensor  kinect  dengan  objek  pada posisi didepan terbaca dengan hasil yang tepat. Pengujian kedua adalah posisi dikanan dan kiri dapat dilihat pada Gambar 30 dan Gambar 31 pada  hasil  pengujian  ini  mobile  robot  dapat  berjalan  sesuai dengan objek target berwarna hijau yang terdeteksi.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan data hasil pengujian dalam pembuatan tugas akhir ini, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil percobaan kamera sensor kinect ketika mendapatkan  nilai    objek  warna  hijau  dengan  metode HSV adalah hue 29 - 84, saturation 86 - 255, value 6 - 255  dengan  percahayaan  ruangan  2000  lux,  kesalahan
nilai warna objek hijau dengan percahayaan ruangan 80 lux.
2. Pada  pengukuran  jarak  menggunakan  depth  sensor kinect  yang  dilakukan,  didapat  bahwa  minimal kinect adalah  40  cm  dalam  membaca  objek  dan  maksimanl 400 cm.
3. Kecepatan  dan  arah  angin  dapat  mempengaruhi  nilai pembacaan sensor gas MQ-5 ini.  pembacaan gas stabil ketika  adanya  kadar iso-butane pada  hasil  data  Tabel 4.3  bahwa nilai  Ppm  1129,27  dan  ketika  tidak  adanya kadar  gas iso-butane nilai  Ppm  45,14.  maka  sesuai dengan  Gambar  2.7  grafik  dari  karakteristik  sensor MQ-5  dapat  disimpulkan  bawah  ketika  adanya  kadar gas iso-butane maka  nilai  Ppm  semakin  besar.  Pada sensor  gas  dapat  memetakan  kadar  gas  suatu  lokasi kurang lebih 1 meter dalam keadaan ruang hampa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Riyanta, “ Prediksi dan Analisis Ancaman Terorisme Tahun 2017 di Indonesia, ” detiknews . .
[2] N. Zhigang and W. Lu, “ Hazardous Gas Detecting Method Applied in  Coal  Mine  Detection  Robot, ” in 2011  Third  International Conference  on  Measuring  Technology  and  Mechatronics Automation , 2011, pp. 308 – 311.
[3] Y.  Izza  and  B.  B.  Murti, “ Sistem  Kontrol  Gerak  Lengan  Robot Menggunakan  Metode  Isyarat  Gerak  Tubuh  Dengan  Sensor Kinect, ” Yogyakarta, 2016.
[4] A.  Rachmanwan,  H.  Kusuma,  and  R.  Mardiyanto, “ Penentuan Posisi  Robot  Sepak  Bola  Beroda  Menggunakan  Rotary  Encoder Dan Kamera, ” Surabaya, 2017.
[5] W. Rafael and C. Gonzalez, Digital Image Processing , 2nd ed. New
Jersey: Prentice Hal, Inc, 2002.
[6] R.  A.  Wibobo,  M.  Rivai,  and  Suwito, “ Implementasi  Autonomous Navigation  Robot  Menggunakan  Global  Positioning  System (GPS) Untuk Pemetaan Kadar Gas Berbahaya, ” Surabaya, 2017.