ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 189 - 202 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.189

## Pengembangan
Low-cost Quadrotor dengan Misi
Waypoint Tracking Berbasis Pengendali PID
ADNAN RAFI AL TAHTAWI 1 , ERICK ANDIKA 2 , MAULANA YUSUF 3 , WILDAN NURFAUZAN HARJANTO 4
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung, Indonesia 2,3,4 Program Studi Teknik Komputer, Politeknik Sukabumi, Indonesia Email: adnan.raf@polban.ac.id
Received 14 November 2019 | Revised 30 November 2019 | Accepted 9 Desember 2019

## ABSTRAK
Quadrotor merupakan salah satu jenis pesawat tanpa awak yang dapat bekerja secara  autonomous  dalam  melaksanakan  tugasnya.  Beberapa  quadrotor komersial  yang  dapat  bekerja  secara  autonomous  memiliki  harga  yang  relatif mahal.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  mengembangkan  sebuah quadrotor  berbiaya  rendah  dengan  misi  waypoint  tracking  berbasis  pengendali PID.  Quadrotor  dirancang  menggunakan  modul  Ardupilot  Mega  2.6  sebagai pengendali  terbang.  Modul  ini  cocok  digunakan  untuk  pengembangan  sebuah quadrotor  berbiaya  rendah  karena  telah  terintegrasi  dengan  sebuah  antarmuka dan  panel  pengendali  PID.  Misi  waypoint  tracking  dengan  pengendali  PID digunakan untuk menguji kinerja dari quadrotor yang dirancang. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  quadrotor  dapat  terbang  secara  autonomous  pada  dua buah  skenario  waypoint.  Pengendali  PID  yang  digunakan  mampu  menstabilkan sikap terbang quadrotor dengan maksimum overshoot kurang dari 4°.
Kata kunci : Pengendali PID, sikap terbang, autonomous, waypoint, quadrotor

## ABSTRACT
Quadrotor  is  one  type  of  unmanned  aircraft  that  can  work  autonomously  in carrying out its duties. Some commercial quadrotor that can work autonomously have a relatively expensive price. This study aims to design and develop a low- cost  quadrotor  with  a  waypoint  tracking  mission  based  on  PID  controller. Quadrotor is designed using the Ardupilot Mega 2.6 module as flight controller. This module is suitable for the development of a low-cost quadrotor because it has  been  integrated  with  an  interface  and  PID  controller  panel.  The  waypoint tracking  mission  with  PID  controller  is  used  to  test  the  performance  of  the designed quadrotor. The test results show that quadrotor can fly autonomously in  two  waypoint  scenarios.  The  PID  controller  used  is  able  to  stabilize  the quadrotor attitude with a maximum overshoot less than 4°.
Keywords : PID controller, flight attitude, autonomous, waypoint, quadrotor

## 1. PENDAHULUAN
Quadrotor merupakan salah satu jenis pesawat tanpa awak yang memiliki empat buah rotor sebagai  penggerak  utamanya.  Quadrotor  memiliki  kelebihan  jika  dibandingkan  pesawat tanpa awak sayap tetap karena dapat melakukan lepas landas secara vertikal. Kemampuan ini biasa dikenal dengan istilah Vertical Take-off and Landing (VToL) (Cabecinhas, Naldi, Marconi,  Silvestre,  &  Cunha,  2012) .Teknologi  quadrotor  sampai  saat  ini  telah berkembang  sangat  pesat.  Beberapa  quadrotor  komersial  bermunculan  dengan  fitur-fitur yang  sangat  canggih.  Bahkan  terdapat  beberapa  yang  memiliki  fitur  kecerdasan  seperti gesture control (Zhang, Li, & Zhang, 2017) . Pengembangan fitur ini biasanya disesuaikan dengan  kebutuhan  dan  fungsi  quadrotor  itu  sendiri  seperti  fotografi,  pemetaan,  dan pengawasan.  Quadrotor  komersial  dengan  fitur  canggih  tersebut  biasanya  memiliki  harga yang  relatif  mahal.  Oleh  karena  itu,  merancang  sebuah  quadrotor  berbiaya  rendah  dapat menjadi alternatif solusi dalam pengembangan teknologi quadrotor.
Dari  sisi  pengendalian,  quadrotor  dapat  dikendalikan  jarak  jauh  oleh  seorang  pilot  atau mampu  mengendalikan  dirinya  sendiri  ( autonomous).  Pengendalian  secara  autonomous memerlukan metode sistem kendali agar sikap terbang quadrotor stabil saat melaksanakan sebuah  misi.  Beberapa  metode  pengendalian  quadrotor  dapat  diterapkan  seperti  PID (Proporsional-Integral-Derivatif) (Li  &  Li,  2011) ,  fuzzy  logic (Indrawati,  Prayitno,  & Kusuma,  2015) ,  LQR (Valeria,  Caldera,  Lara,  &  Guichard,  2013) , neural  network (Boudjedir,  2012) ,  dan robust  control (Bai,  Liu,  Shi,  &  Zhong,  2012) . Setiap metode memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  dalam  menghasilkan  kestabilan  sikap terbang  quadrotor.  Namun  demikian,  pengendalian  dengan  metode  yang  sederhana  dan mudah  diimplementasikan  sangat  diperlukan  ketika  sebuah  quadrotor  akan  diterbangkan secara autonomous.
Metode  terbang  secara autonomous  pada  quadrotor  dapat  dikembangkan  dengan menentukan  titik-titik  tujuan  yang  akan  dituju  oleh  quadrotor.  Teknik  ini  dikenal  dengan istilah waypoint tracking. Metode ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas tertentu seperti pemantauan kualitas udara (Villa, Gonzalez, Miljevic, Ristovski, & Morawska, 2016) . Quadrotor  harus  mampu  menuju  ke  beberapa  titik  koordinat  yang  telah  ditetapkan  secara autonomous.  Pengembangan  metodologi  pengendalian  sikap  terbang  quadrotor  untuk  misi waypoint tracking juga telah dikembangkan. Penelitian (Hussein, Al-Kaff, De La Escalera, &  Armingol,  2015) merancang  pengendali  PID  melalui  simulasi  MATLAB/Simulink  untuk mengendalikan  quadrotor  bergerak  ke  beberapa  titik  secara autonomous  di  lingkungan indoor.  Skenario  yang  digunakan  adalah  dengan  merancang  sebuah  path  yang  nantinya akan dijejaki oleh quadrotor. Metode PID ini juga dapat dikombinasikan dengan metode LQ (Reizenstein,  2017) dan  fuzzy  logic (Qian,  Pebrianti,  Chun,  Hao,  &  Bayuaji,  2017) untuk  pengendalian  quadrotor  berbasis waypoint  tracking.  Pendekatan  lain  yang  dapat digunakan  adalah  metode  algoritma  genetika  seperti  yang  telah  dikembangkan (Tran  & Nguyen,  2018) .  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mengoptimasi  parameter  pengendali seperti  PID  agar  diperoleh  kinerja  pengendalian  yang  optimal.  Lebih  lanjut  lagi,  penelitian (Pham, La, Feil-Seifer, & Nguyen, 2018) menggunakan metode Reinforcement Learning (RL)  untuk  pengendalian  quadrotor  secara autonomous  agar  mampu  beradaptasi  dengan kondisi lingkungan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengembangkan sebuah quadrotor berbiaya  rendah  dengan  misi waypoint  tracking  berbasis  pengendali  PID.  Penelitian  ini
menggunakan flight  controller  Ardupilot  Mega  (APM)  2.6  dimana  pengendali  PID diimplementasikan.  Modul  ini  sangat  cocok  digunakan  untuk  pengembangan  sebuah quadrotor karena telah dilengkapi dengan sebuah antarmuka dan fitur kendali. Misi waypoint tracking  diberikan  kepada  quadrotor  yang  dirancang  dengan  pengendali  PID  untuk menstabilkan sikap terbangnya. Beberapa titik koordinat yang diperoleh dari GPS digunakan sebagai  referensi  trajektori  perjalanan  quadrotor.  Quadrotor  yang  dirancang  harus  mampu secara autonomous  menuju  ke  titik  koordinat  yang  telah  ditentukan.  Berbeda  dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya, penelitian ini merancang dan mengembangkan sebuah  quadrotor  dengan  kendali  PID  secara  eksperimen  untuk  kebutuhan waypoint tracking.  Penelitian-penelitian  sebelumnya  lebih  menekankan  pada  pengembangan  metode kendali  dan diuji  pada lingkungan simulasi, sedangkan  pada penelitian ini lebih ditekankan kepada  implementasi  perangkat  keras.  Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari penelitian  sebelumnya  dimana  pengendali  PID  dirancang  dan  ditanamkan  dalam  sebuah flight  controller  untuk  mengendalikan  sikap  terbang  quadrotor (Al  Tahtawi  &  Yusuf, 2017) (Al Tahtawi & Yusuf, 2019) . Pengendali PID digunakan karena telah terintegrasi pada perangkat antarmuka APM 2.6. Selain itu, pengendali PID lebih mudah dirancang dan diimplementasikan jika dibandingkan dengan jenis pengendali lainnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Model Dinamika Quadrotor
Quadrotor  dalam  konfigurasi  “x”  memiliki  model  dinamika  dan  diagram  gaya  seperti ditunjukkan pada Gambar 1 (Al Tahtawi & Yusuf, 2019) .
Gambar 1. Model Dinamika Quadrotor
Sisi  kiri  pada  model  tersebut  merepresentasikan  kerangka  koordinat  bumi  termasuk  sudut sikap pergerakan quadrotor terhadap kerangka tersebut. Sisi kanan menunjukkan gaya-gaya yang  terdapat  pada  tubuh  quadrotor  yang  terdiri  dari  kecepatan,  torsi,  dan  gaya  vertikal. Berdasarkan  model  tersebut,  maka  diperoleh state  (q)  pada  quadrotor  sebagai  berikut (Luukkonen, 2011) :
𝑞 𝜉 𝜂 𝑥 𝑦 𝑧 𝜙 𝜃 𝜓 (1)
dengan 𝜉 adalah vektor orientasi quadrotor terhadap kerangka bumi x, y, dan z, sedangkan 𝜂 adalah vektor sikap terbang quadrotor yang dikenal dengan istilah roll ( 𝜙 ) , pitch ( 𝜃 ) , dan
yaw  ( 𝜓 ) .  Berdasarkan  referensi (Luukkonen,  2011) ,  model  dinamika  quadrotor  secara umum dapat ditulis sebagai berikut:
𝑥¨ 𝑦¨ 𝑧¨ 𝑔 0 0 1 𝐶 𝑆 𝐶
𝑆 𝑆
𝑆 𝑆 𝐶 𝐶 𝑆 𝐶 𝐶
(2)
𝜙¨ 𝜃¨ 𝜓¨ 0 𝜙˙𝐶 𝑇 𝜃˙ 𝑆 𝐶 ⁄ 𝜙˙𝑆 𝐶 𝜃˙ 𝐶 𝐶 ⁄ 0 𝜙˙𝑆 𝜙˙𝐶 0 𝜙˙ 𝐶 𝐶 ⁄ 𝜙˙𝑆 𝑇 𝐶 ⁄
𝜙˙ 𝑆 𝐶 ⁄ 𝜃˙𝐶 𝑇 𝐶 ⁄ 𝑣 𝑊 𝑣˙ (3)
dengan 𝑔 adalah  percepatan  gravitasi, 𝑚 adalah  massa  quadrotor, 𝐶 adalah  cos  (x), 𝑆 adalah  sin  (x),  dan 𝑇 adalah  tan  (x). 𝑈 adalah  gaya  angkat  quadrotor  yang  memenuhi persamaan berikut:
𝑈 ∑ 𝑓 𝑘 ∑ 𝜔 (4)
dengan 𝑓 adalah gaya angkat untuk motor ke-i, 𝑘 adalah konstanta angkat, dan 𝜔 adalah kecepatan  sudut motor  ke-i. 𝑣 adalah  kecepatan sudut  pada kerangka tubuh  quadrotor, 𝑣˙ adalah  percepatan  sudutnya,  dan 𝑊 adalah  matriks  transformasi  yang  memenuhi persamaan berikut:
𝑣 𝑝 𝑞 𝑟 𝑊 𝜙 𝜃 𝜓 1 0 𝑆 0 𝐶 𝐶 𝑆 0 𝑆 𝐶 𝐶 𝜙 𝜃 𝜓 (5)
𝑣˙ 𝑝 𝑞 𝑟 𝐼 𝐼 𝑞𝑟/𝐼
𝐼 𝐼 𝑝𝑟/𝐼
𝐼 𝐼 𝑝𝑞/𝐼 𝐼 𝑞/𝐼 𝑝/𝐼 0 𝜔 𝑈 /𝐼
𝑈 /𝐼
𝑈 /𝐼
(6)
𝑊 1
𝑆 𝑇 𝐶 𝑇
0 𝐶 𝑆
0 𝑆 𝐶 ⁄ 𝐶 𝐶 ⁄
(7)
dengan 𝐼 , 𝐼 , dan 𝐼 adalah momen inersia pada masing-masing sumbu x, y, dan z, 𝐼 adalah  momen  inersia  total, 𝜔 𝜔 𝜔 𝜔 𝜔 adalah  kecepatan  motor  untuk pergerakan vertikal, 𝑈 adalah gaya untuk sikap roll, 𝑈 adalah gaya untuk sikap pitch, dan 𝑈 adalah gaya untuk sikap yaw.

## 2.2  Sistem Kendali Quadrotor
Secara umum sistem kendali pada sebuah quadrotor yang diadopsi dari (Qian et al., 2017) dapat dilihat pada Gambar 2. Seperti yang telah disebutkan di bagian pemodelan, quadrotor memiliki enam buah state yang dikelompokkan ke dalam dua bagian yaitu posisi (x, y, z) dan sikap  ( 𝜙 , 𝜃, 𝜓 ).  Dengan  demikian  pengendalian  quadrotor  pada  dasarnya  dilakukan  pada posisi dan sikap.

## Gambar 2. Diagram Blok Sistem Kendali Quadrotor
Posisi quadrotor dalam koordinat (x, y) merepresentasikan data longitude dan latitude yang dapat  dideteksi  oleh  sensor  GPS.  Ketinggian  quadrotor  (z)  dapat  dideteksi  menggunakan sensor  Barometric  yang  biasanya  telah  terintegrasi  dalam  sebuah flight  controller.  Untuk pengendalian  sikap  quadrotor  digunakan  sensor  IMU  yang  mampu  mendeteksi  sudut  dan kecepatan  sudut  sikap roll  ( 𝜙 ), pitch  ( 𝜃 ),  dan yaw  ( 𝜓 ).  Dari  sisi  pengendali,  quadrotor memiliki  dua  level  pengendalian  yaitu  pengendali  posisi  dan  pengendali  sikap.  Pengendali posisi dengan setpoint  posisi longitude dan latitude dan akan menghasilkan setpoint sudut sikap  quadrotor  untuk  mencapai  posisi  tersebut.  Pada  level  pengendalian  sikap, setpoint sudut sikap yang dihasilkan akan dikendalikan dan akan menghasilkan sinyal kendali untuk diberikan  ke  aktuator.  Sinyal  kendali  ini  dihasilkan  dalam  bentuk  tegangan  untuk menggerakkan  keempat  rotor  penggerak  quadrotor  yang  memiliki  persamaan  sebagai berikut:
𝑈 𝑙𝑘 𝜔 𝜔 (8) 𝑈 𝑙𝑘 𝜔 𝜔 (9) 𝑈 𝑙𝑘 𝜔 𝜔 𝜔 𝜔 (10)
dengan 𝑈 adalah sinyal kendali untuk sikap roll, 𝑈 adalah sinyal kendali untuk sikap pitch, 𝑈 adalah sinyal kendali untuk sikap pitch, dan 𝑙 adalah panjang lengan quadrotor.

## 2.3  Kendali Waypoint Tracking
Pengendalian waypoint tracking bertujuan untuk menggerakkan quadrotor dari satu titik ke beberapa  titik  lainnya  secara autonomous.  Kendali  ini  diperoleh  dengan  cara  mengatur kecepatan masing-masing rotor sehingga quadrotor menghasilkan sikap roll, pitch, dan yaw yang  akan  membuat  trajektori  quadrotor  menuju  titik-titik  yang  telah  ditentukan.  Untuk menghasilkan  pengendalian  yang  optimal  sangat  sulit  dilakukan  mengingat  sistem  dinamik quadrotor  yang  relatif  kompleks.  Dengan  demikian,  metode  kendali  yang  sederhana  cukup untuk dapat digunakan pada quadrotor untuk melakukan misi ini.
Secara umum, pengendalian waypoint tracking dapat bekerja melalui interaksi antara state, turunan state, dan sinyal kendali. Konsep kendali waypoint tracking dalam bentuk state flow yang telah dimodifikasi dari (Luukkonen, 2011) dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
.
Gambar 3. Diagram Hubungan Antara State pada Quadrotor
Kecepatan putaran rotor 𝜔 pada quadrotor akan menghasilkan sinyal kendali berupa gaya angkat 𝑈 seperti  pada  Persamaan  (4)  dan  torsi  pada  ketiga  sikap  quadrotor  ( 𝑈 , 𝑈 , 𝑈 ) seperti  pada  Persamaan  (8),  Persamaan  (9),  dan  Persamaan  (10). Gaya  angkat 𝑈 akan mempengaruhi  percepatan  translasi  dari  quadrotor 𝑥¨ 𝑦¨ 𝑧¨ yang  juga  akan mempengaruhi  kecepatan  translasi 𝑥˙ 𝑦˙ 𝑧˙ dan  posisi  quadrotor 𝑥 𝑦 𝑧 sesuai dengan Persamaan (2). Torsi pada ketiga sikap quadrotor ( 𝑈 , 𝑈 , 𝑈 ) akan mempengaruhi percepatan  sudut  sikap  quadrotor 𝜙¨ 𝜃¨ 𝜓¨ yang  juga  akan  mempengaruhi  kecepatan sudut  sikap 𝜙˙ 𝜃˙ 𝜓˙ dan  sudut  sikap  itu  sendiri 𝜙 𝜃 𝜓 seperti  pada  Persamaan (3). Berdasarkan hubungan setiap state tersebut, pengendalian posisi quadrotor bergantung pada pengendalian sikap terbang quadrotor. Hal ini terjadi karena terdapat hubungan antara sudut sikap terbang dengan percepatan translasi quadrotor seperti tertulis pada Persamaan (2).

## 2.4  Pengendali PID
Penelitian  ini  menggunakan  pengendali  PID  untuk  menstabilkan  quadrotor  saat  melakukan misi waypoint  tracking.  Pengendali  ini  digunakan  karena  kesederhanaan  dalam  hal perancangan  dan  implementasi.  Dalam  domain  diskrit  ( 𝑘𝑇 ) ,  pengendali  PID  memiliki persamaan sebagai berikut:
𝑢 𝑘𝑇 𝐾 𝑒 𝑘𝑇 𝐾 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾 (11)
dengan 𝑢 adalah sinyal kendali, 𝐾 , 𝐾 , 𝐾 adalah konstanta PID, 𝑒 adalah sinyal kesalahan, dan 𝑇 adalah  waktu sampling.  Diagram  blok pengendali PID pada  quadrotor dapat dillihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Pengendali PID pada Quadrotor
Pada  sistem  dinamik  quadrotor,  terdapat  enam  buah state  seperti  ditunjukkan  pada Persamaan  (1).  Akan  tetapi  hanya  terdapat  empat  sinyal  kendali  yaitu  berupa  tegangan untuk keempat rotor penggerak sesuai dengan  Persamaan  (4), Persamaan (8),  Persamaan (9),  dan  Persamaan  (10).  Dengan  demikian  diperoleh  persamaan  sinyal  kendali  sikap quadrotor sebagai berikut:
𝑈 𝑘𝑇 𝑔 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 𝑈 𝑘𝑇 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 𝐼 𝑈 𝑘𝑇 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 𝐼 𝑈 𝑘𝑇 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 𝐼 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫ (12)
dimana 𝑈 adalah sinyal kendali untuk gaya angkat, 𝑈 , 𝑈 , 𝑈 adalah sinyal kendali untuk sikap roll,  pitch,  dan  yaw.  Persamaan  sinyal  kendali 𝑈 dipengaruhi  oleh  gaya  gravitasi, massa, dan cosinus sudut roll dan pitch. Persamaan sinyal kendali sikap roll, pitch, dan yaw dikalikan dengan momen inersia pada masing-masing sumbu orientasi.
Hubungan antara persamaan sinyal kendali ini dengan kecepatan masing-masing rotor dapat dituliskan sebagai berikut:
𝜔
𝜔 𝜔 𝜔 ⎭ ⎪ ⎪ ⎬ ⎪ ⎪ ⎫ (13)
dengan 𝜔 adalah kecepatan motor ke-i, 𝑘 adalah konstanta gaya angkat, 𝑙 adalah panjang lengan quadrotor, dan 𝑏 koefisien drag.
Pada  pengendali  posisi  quadrotor,  terdapat state  posisi  x  (longitude)  dan  y  (latitude). Keluaran  dari  pengendali  ini  adalah  nilai  referensi  sudut  sikap roll,  pitch,  dan  yaw  pada quadrotor. Sinyal kendali yang dihasilkan memenuhi persamaan berikut
𝑈 𝑘𝑇 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 (14) 𝑈 𝑘𝑇 𝐾𝑝 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑖 𝑇 ∑ 𝑒 𝑘𝑇 𝐾𝑑 (15)
Dari  persamaan  sinyal  kendali  yang  telah  diuraikan,  terdapat  konstanta  PID  sebanyak  18 dimana  setiap  tiga  konstanta  digunakan  untuk  pengendalian  enam  buah state  pada quadrotor.

## 2.5  Konfigurasi Perangkat Keras
Sebuah  quadrotor  dirancang  dan  diimplementasikan  dalam  bentuk  perangkat  keras  untuk menguji  pengendali  PID  dengan  misi waypoint  tracking.  Spesifikasi  dari  perangkat  keras quadrotor  yang  dirancang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dengan  diagram  blok  konfigurasi ditampilkan pada Gambar 5.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras Quadrotor
Perangkat keras Spesifikasi Flight Controller Ardupilot Mega 2.6, Gyroscope, Accelerometer, Barometric Pressure, GPS Compatible Motor BLDC 1000 KV/12A Electronic Speed Control (ESC) 30A Kerangka 450 mm x 55 mm, 300 g Baterai 3 cell @3,7V 2200 mAh
Gambar 5. Konfigurasi Perangkat Keras Quadrotor
Secara umum, terdapat dua sistem konfigurasi perangkat keras yang dirancang, yaitu sistem di  udara  ( aerial)  dan  di  darat  (ground).  Pada  sistem  di  udara,  quadrotor  dirancang menggunakan flight  controller  APM 2.6 yang  telah terintegrasi sensor IMU dan Barometer. Sensor  IMU  yang  terdiri  dari Gyroscope  dan  Accelerometer  berfungsi  untuk  mendeteksi sudut dan kecepatan sudut sikap quadrotor, sedangkan sensor barometer digunakan untuk mendeteksi ketinggian quadrotor. Modul GPS digunakan sebagai sensor posisi longitude dan latitude  quadrotor.  Pada  bagian  output,  terdapat  empat  unit  Electronic  Speed  Controller (ESC)  dan Brushless  DC  Motor  (BLDC)  yang  dilengkapi  propeler  sebagai  sistem  penggerak quadrotor.  Pada  bagian  sistem  antarmuka  di  darat,  terdapat remote  control  yang  dapat dioperasikan oleh pilot melalui komunikasi frekuensi radio. Antarmuka data telemetri Mission Planner  digunakan  untuk  menampilkan  data  sikap,  ketinggian,  dan  posisi  quadrotor  saat melakukan misi. Selain itu, antarmuka ini juga dapat digunakan untuk pengaturan parameter pengendalian quadrotor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Perangkat Keras
Implementasi perangkat keras quadrotor saat di darat dan ketika terbang dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Quadrotor
Pada  bagian  sisi  kiri  terdapat  quadrotor  dengan  APM  2.6  sebagai flight  controller,  remote control untuk pengendalian manual, dan perangkat antarmuka Mission Planner. Pada bagian sisi kanan merupakan quadrotor saat terbang melakukan misi waypoint tracking.

## 3.2 Pengujian Pengendali PID
Pengujian  pengendalian waypoint  tracking  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  pengendali PID ketika diimplementasikan pada quadrotor. Adapun konstanta PID yang digunakan dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Konstanta  ini  diperoleh  dari  nilai default  pada  antarmuka  flight controller Mission Planner dan telah dilakukan sedikit tuning dengan metode trial and error.
Tabel 2. Konstanta PID
Konstanta State x y z 𝜙 𝜃 𝜓 Kp 1,0 1,0 5,0 0,15 0,15 0,2 Ki 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 0,02 Kd 0,0 0,0 0,0 0,04 0,04 0,0
Dari  konstanta  yang  ditentukan  terlihat  bahwa  pengendalian  hanya  dilakukan  pada  empat state saja yaitu z, 𝜙 , 𝜃 , dan 𝜓 . Sesuai dengan blok diagram pada Gambar 1, pengendalian
dilakukan  pada  sikap  terbang  quadrotor  untuk  menuju  posisi  koordinat  x  dan  y.  Pada pengendalian  posisi  x  dan  y  hanya  menggunakan  konstanta  P  sebesar  1  yang  akan menghasilkan  keluaran  berupa  sudut  sikap  sebagai  referensi  pengendalian  sikap  terbang. Konstanta  ini  masih  dapat  diubah  dan  dioptimasi  kembali  agar  diperoleh  kinerja pengendalian yang terbaik.
Pengujian dilakukan melalui dua skenario waypoint yaitu persegi dan zig-zag. Kedua skenario waypoint  ini  dibuat  menggunakan  antarmuka  Mission  Planner  yang  kemudian  diunggah  ke flight  controller  APM  2.6  melalui  modul  telemetri.  Hasil  pengujian  menggunakan  kedua skenario ini disajikan pada Gambar 7. Berdasarkan hasil pengujian terlihat bahwa quadrotor mampu  menuju waypoint  yang  telah  ditentukan  secara  autonomous.  Hasil  ini  ditunjukkan oleh  garis  berwarna orange  yang  mampu  menjejaki  garis  berwarna  putih.  Garis  berwarna orange  merupakan  data  koordinat  quadrotor,  sedangkan  garis  berwarna  putih  merupakan nilai setpoint  path  perjalanan  quadrotor.  Titik  berwarna  hijau  merupakan  waypoint  yang ditetapkan  dimana  untuk  skenario  persegi  terdapat  empat  titik  sedangkan  untuk  skenario zig-zag terdapat lima titik.
Gambar 7. Pengendalian Waypoint Tracking Bentuk Persegi dan Zig-zag
Data  sikap  dan  ketinggian  quadrotor  saat  melakukan  misi  menggunakan waypoint  persegi ditunjukkan pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8. Respon Sikap Terbang pada Misi Waypoint Tracking Bentuk Persegi
roll, pitch max yaw max
Gambar 9. Ketinggian Quadrotor pada Misi Waypoint Tracking Bentuk Persegi
Dari hasil pengujian terlihat bahwa sikap terbang quadrotor relatif stabil dengan simpangan terbesar untuk sudut roll sebesar 0,25°, sudut pitch sebesar 0,2°, dan sudut yaw sebesar 3° seperti ditunjukkan pada tanda lingkaran terputus di grafik. Dari hasil tersebut juga terlihat sikap yaw  yang  lebih  stabil  jika  dibandingkan  dengan  sikap  roll  dan  pitch.  Hal  ini  terjadi karena  pada  saat  perpindahan  posisi  koordinat  dari  satu  titik  ke  titik  lain,  sikap yaw  tidak memiliki pengaruh yang besar. Perubahan sikap roll dan pitch yang menyebabkan quadrotor mampu  bergerak  dari  satu  titik  ke  titik  lain.  Untuk  data  ketinggian,  quadrotor  sebelumnya melakukan  proses  inisialisasi  dari  mulai  perencanaan waypoint,  kalibrasi  ketinggian,  dan kalibrasi pengendali. Setelah itu quadrotor melakukan lepas landas menuju waypoint 1. Dari grafik  terlihat  quadrotor  mampu  mempertahankan  ketinggian  sekitar  4,2  meter  saat bergerak dari waypoint 1 hingga ke waypoint 4. Kondisi ini diperlihatkan dari histori perintah reached command #2 sampai dengan perintah reached command #5. Setelah itu quadrotor kembali mendarat secara autonomous.
Data  sikap  dan  ketinggian  quadrotor  saat  melakukan  misi  menggunakan waypoint  zig-zag ditunjukkan pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 10. Respon Sikap Terbang pada Misi Waypoint Tracking Bentuk Zig-zag roll max yaw max pitch max
Gambar 11. Ketinggian Quadrotor pada Misi Waypoint Tracking Bentuk Zig-zag
Dari  hasil  pengujian  terlihat  bahwa  sikap  terbang  quadrotor  juga  relatif  stabil  dengan simpangan terbesar untuk sudut roll sebesar -3°, sudut pitch sebesar 1,5°, dan sudut yaw sebesar  -3°  seperti  ditunjukkan  pada  tanda  lingkaran  di  grafik.  Dari  hasil  tersebut  juga terlihat sikap yaw berubah lebih stabil jika dibandingkan dengan  perubahan sudut roll dan pitch saat berpindah dari satu titik ke titik lain. Sikap roll dan pitch tidak memiliki simpangan yang terlalu besar saat quadrotor bergerak pada waypoint. Untuk data ketinggian, quadrotor sebelumnya  melakukan  proses  inisialisasi  dan  kemudian  melakukan  lepas  landas  menuju waypoint  1  sampai  dengan  waypoint  5  dengan  ketinggian  sekitar  5  meter.  Kondisi  ini diperlihatkan  dari  histori  perintah reached  command  #2  sampai  dengan  perintah  reached command #7.

## 3.3 Diskusi
Faktor yang harus dipertimbangkan dalam merancang sebuah quadrotor di antaranya adalah biaya  rendah  dan  kesederhanaan  sistem  kendali.  Perancangan  sebuah  quadrotor  untuk kebutuhan  riset  dan  pengembangan  sampai  saat  ini  masih  dibutuhkan  meskipun  telah bermunculan berbagai jenis quadrotor dengan fitur yang canggih. Penelitian ini merupakan keberlanjutan  dari  studi  sebelumnya  dimana  sebuah  quadrotor  berbiaya  rendah  dengan pengendali PID dirancang dengan menghabiskan biaya sekitar dua juta rupiah (Al Tahtawi & Yusuf, 2019) . Pada penelitian ini quadrotor tersebut dikembangkan dengan mengganti flight controller, menambahkan modul GPS, menambahkan modul telemetri, serta mengganti remote  control.  Pengembangan  yang  telah  dilakukan  menghabiskan  biaya  sekitar  dua  juta rupiah. Penambahan biaya tersebut diikuti  oleh peningkatan kemampuan quadrotor seperti waypoint tracking yang telah diuji pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Sebuah quadrotor berbiaya rendah telah berhasil dirancang dan diimplementasikan dengan misi waypoint  tracking  menggunakan  pengendali  PID.  Quadrotor  dirancang  agar  mampu terbang  secara autonomous  menuju  ke  beberapa  titik  koordinat  yang  telah  ditentukan. Pengendali PID digunakan pada flight controller APM 2.6 untuk menstabilkan sikap terbang quadrotor  dalam  menjalankan  misinya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  quadrotor mampu  terbang  dan  bergerak  secara autonomus  pada  dua  buah  skenario  waypoint  yaitu persegi dan zig-zag. Nilai maksimum sudut sikap untuk kedua skenario tersebut sebesar 3° pada  sikap yaw  di  waypoint  persegi  dan  -3°  pada  sikap  roll  dan  yaw  di  waypoint  zig-zag. Ketinggian  yang  dihasilkan  pada  skenario waypoint  persegi  adalah  4,2  meter,  sedangkan pada waypoint  zig-zag  adalah  5  meter.  Dari  sisi  biaya,  quadrotor  yang  dirancang  memiliki biaya  yang  relatif  lebih  murah  jika  dibandingkan  dengan  quadrotor  komersial  meskipun
memerlukan pengembangan fitur dan pengendalian yang lebih handal. Penelitian selanjutnya adalah mengembangkan quadrotor untuk misi  pemetaan  pencemaran udara serta  integrasi dengan teknologi Internet of Things.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  (DRPM) Kemeristekdikti  Republik  Indonesia  atas  dukungan  dana  pada  penelitian  ini  dengan  nomor kontrak 880A/POLSMI/PN/III/2019.

## DAFTAR RUJUKAN
Al Tahtawi, A. R., & Yusuf, M. (2017). Implementasi Sistem Kendali Lepas Landas Quadrotor
Menggunakan  Pengendali  PID. Prosiding  Seminar  Nasional  Energi  dan  Teknologi (SINERGI), (pp. 160–170).
Al Tahtawi, A. R., & Yusuf, M. (2019). Low-cost quadrotor hardware design with PID control system as flight controller. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 17(4), 1923–1930.
Bai, Y., Liu, H., Shi, Z., & Zhong, Y. (2012). Robust flight control of quadrotor unmanned air vehicles. Jiqiren/Robot, 34(5), 519–524.
Boudjedir,  H.  (2012).  Adaptive  Neural  Network  for  a  Quadrotor  Unmanned  Aerial  Vehicle.
International Journal in Foundations of Computer Science & Technology, 2(4), 1–13.
Cabecinhas, D., Naldi, R., Marconi, L., Silvestre, C., & Cunha, R. (2012). Robust take-off for a quadrotor vehicle. IEEE Transactions on Robotics, 28(3), 734–742.
Hussein,  A.,  Al-Kaff,  A.,  De  La  Escalera,  A.,  &  Armingol,  J.  M.  (2015).  Autonomous  indoor navigation  of  low-cost  quadcopters. 10th  IEEE  Int.  Conf.  on  Service  Operations  and Logistics, and Informatics, SOLI 2015 - In Conjunction with ICT4ALL 2015,  (pp. 133– 138).
Indrawati,  V.,  Prayitno,  A.,  &  Kusuma,  T.  A.  (2015).  Waypoint  navigation  of  AR.  Drone quadrotor  using  fuzzy  logic  controller. Telkomnika  (Telecommunication  Computing Electronics and Control), 13(3), 930–939.
Li,  J.,  &  Li,  Y.  (2011).  Dynamic  analysis  and  PID  control  for  a  quadrotor. 2011  IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, ICMA 2011, (pp. 573–578).
Luukkonen,  T.  (2011).  Modelling  and  Control  of  Quadrotor. School  of  Science,  Aalto University.
Pham, H. X., La, H. M., Feil-Seifer, D., & Nguyen, L. V. (2018). Autonomous UAV Navigation
Using Reinforcement Learning, IEEE International Symposium on Safety, Security, and
Rescue Robotics (SSRR), (pp. 1-6).
Qian, G. M., Pebrianti, D., Chun, Y. W., Hao, Y. H., & Bayuaji, L. (2017). Waypoint navigation of quad-rotor MAV. 2017 7th IEEE International Conference on System Engineering and Technology, (pp. 38–42).
Reizenstein,  A.  (2017).  Position  and  Trajectory  Control  of  a  Quadcopter  Using  PID  and  LQ
Controllers, Master Thesis Linkoping University.
Tran, H. K., & Nguyen, T. N. (2018). Flight Motion Controller Design using Genetic Algorithm for a Quadcopter. Measurement and Control (United Kingdom), 51(3), 59–64.
Valeria, E. R., Caldera, R. E., Lara, S. C., & Guichard, J. (2013). LQR control for a quadrotor using  unit  quaternions, International  Conference  on  Electronics,  Communications,  and Computing (CONIELECOMP), (pp. 172–178).
Villa, T., Gonzalez, F., Miljevic, B., Ristovski, Z. D., & Morawska, L. (2016). An overview of small unmanned aerial vehicles for air quality measurements: Present applications and future prospectives. Sensors (Switzerland), 16(7), 12–20.
Zhang,  D.,  Li,  C.,  &  Zhang,  Y.  (2017).  Dual-hand  gesture  controlled  quadcopter  robot.
Chinese Control Conference, CCC, (pp. 6869–6874).