ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 203 - 217 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.203

## Implementasi
Automatic Waypoint untuk Return Trip pada Autonomous Robot dengan Titik Acuan Potensi Korban Bencana

## IHSAN FARRASSALAM AMMARPRAWIRA, MOCHAMAD SEPTONI FAUZI, ARBI ABDUL JABBAAR, NIKEN SYAFITRI
Institut Teknologi Nasional Bandung, Indonesia Email : prawiraihsan7@gmail.com
Received 23 Oktober 2019 | Revised 21 November 2019 | Accepted 15 Januari 2020

## ABSTRAK
Langkah utama dan mendasar yang diperlukan untuk navigasi pada robot secara autonomous  pada  medan  yang  tak  beraturan  dan  tidak  diketahui  keadaannya secara  dinamis,  setidaknya  adalah  identifikasi  koordinat  titik  jalan  (waypoint), tindakan  yang  harus  dilakukan  di  titik  jalan,  identifikasi  dimensi  kerja,  dan hambatan  yang  diketahui.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan titik jalan otomatis (automatic waypoint) pada robot pencari potensi keberadaan korban pasca bencana, dilengkapi dengan kemampuan robot untuk navigasi dari titik awal berjalan mencari potensi keberadaan korban sebagai titik acuan hingga kembali  ke  titik  awal  (return  trip)  secara  autonomous.  Metode  yang  digunakan pada  perancangan  sistem  merupakan  pengembangan  dari  metode  waypoint menjadi  automatic  waypoint  untuk  navigasi  secara  autonomous.  Hasil  yang didapat, robot mampu mendeteksi keberadaan korban maksimal dalam radius 3 meter  di  dalam  simulasi  reruntuhan.  Ketercapaian  rata-rata  akurasi  pembacaan posisi robot terhadap korban dan titik awal sebesar 6,76 meter.
Kata kunci : robot, autonomous, automatic waypoint, korban, return trip.

## ABSTRACT
There are necessary steps required for a robot  to navigate autonomously on an unknown and uncertain environment. Those steps consist of the identification of the waypoint coordinates, the actions to be conducted, the identification of the environment’s  dimension,  and  the  known  obstacles.  This  study  aims  to implement  an  automatic  waypoint  on  a  robot  for  searching  the  potential existence  of  post-disaster  victims.  The  robot  is  equipped  with  the  ability  to navigate from the starting point to search for potential victims and then return to the starting point autonomously. We modified the existing waypoint method into an automatic waypoint for autonomous navigation. Results show that the robot is able to detect the presence of the victim within the maximum radius of 3 meters in the simulation of rubble (tables, chairs, wood and iron poles). The accuracy of robot in reading the position of the victim and the starting point is 6,76 meters.
Keywords :  robot,  autonomous,  automatical  waypoint,  victims,  return  trip.

## 1. PENDAHULUAN
Robot  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  dapat  mempermudah  dan  mengurangi  resiko dalam  proses  pencarian  korban  pasca  bencana.  Keuntungan  dari  penggunaan  robot  yaitu dapat  memasuki  daerah  yang  berbahaya  ketika  proses  pencarian  tanpa  membahayakan anggota  tim  SAR  itu  sendiri.  Dengan  demikian,  tindakan  lebih  lanjut  dapat  diambil  ketika akan melakukan proses pertolongan ( rescue). Keuntungan tersebut dapat bertambah dengan adanya sistem autonomous yang ditanamkan pada robot. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Sulkhan Taufik pada tahun 2013, autonomous robot adalah robot yang mampu berperilaku secara mandiri (Taufik, 2013) .
Sementara itu, diperkuat oleh pernyataan Sarvapali Ramchurn dkk pada tahun 2016, bahwa operasi SAR bertujuan untuk menyelamatkan korban bencana yang masih hidup, dan waktu penyelamatan  sangatlah  penting.  Reruntuhan  di  area  bencana  dapat  memperlama  proses penyelamatan  tersebut,  yang  berakibat  pada  kegagalan  dalam  menyelamatkan  korban bencana yang masih bertahan hidup (Ramchurn, 2016) .
Ketidakstabilan reruntuhan dan bangunan pasca bencana juga dapat menyebabkan lamanya proses penyelamatan. Hal yang lebih buruk, reruntuhan tersebut menimpa atau menimbun korban  yang  masih  bertahan  hidup,  dan  akhirnya  menambah  jumlah  korban  nyawa. Kestabilan  reruntuhan  dan  bangunan  pasca  bencana  dapat  dipertahankan  dengan menyebarkan peralatan kecil (Statheropoulos, 2015) . Peralatan kecil dengan massa dan dimensi  yang  kecil  dapat  meminimalisasi  jatuhnya  korban  nyawa  karena  beban  di  atas mereka kecil.
Pada penelitian yang telah dilakukan oleh Yohanes Lucky pada tahun 2012 yaitu “Rancang Bangun  Robot  Penyelamat  untuk  Medan  Reruntuhan  Bangunan  di  Darat”, joystick  masih diperlukan  untuk  mengatur  arah  pergerakan  dari  robot  tersebut  dalam  mencari  korban, sehingga  tidak autonomous.  Selain  itu,  robot  yang  dirancang  tidak  dapat  mendeteksi keberadaan  korban  yang  masih  hidup,  melainkan  mencari  korban  dengan  bantuan  kamera yang ditampilkan pada monitor Tim SAR. Penelitian yang dilakukan oleh Yohanes Lucky ini memiliki  kelebihan,  yaitu  robot  yang  direalisasikan  berupa  robot  dengan  penggerak continuous track atau robot tank, sehingga robot dapat lebih leluasa dan seimbang melewati medan  cukup  berat  pada  area  bencana  dibandingkan  dengan  robot  beroda  empat  pada umumnya (Wijaya, 2012) .
Robot yang diimplementasikan oleh Syadza Sausan dan kawan-kawan pada tahun 2017 telah dikembangkan  untuk  memberi  tahu  tim  SAR  di  mana  posisi  para  korban  berada  dan  rute aman  yang  harus  dilalui  untuk  proses  evakuasi (Sausan,  dkk,  2017) .  Namun,  robot  ini tidak autonomous karena joystick digunakan untuk mengontrol pergerakan robot.
Melihat  sistem  robot  dengan  pergerakan autonomous,  maka  faktor  yang  sangat mempengaruhinya  adalah  lingkungan.  Lingkungan  yang  dihadapi  ketika  melakukan pencarian korban bencana umumnya sulit, labil dan mudah berubah (karenanya berbahaya) dan  sifatnya  susah  diprediksi.  Agar  robot  bisa  melaksanakan  tugas  tertentu  secara autonomous pada medan yang tak beraturan dan tidak diketahui kondisinya secara dinamis, robot  harus  memiliki  kemampuan  navigasi  yang  handal  agar  mobilitasnya  sangat  fleksibel. Sistem  navigasi  pada  robot  untuk  pencarian  potensi  keberadaan  korban  berupa penghindaran  tabrakan  dengan  benda  di  sekitarnya,  dan  pengenalan  objek  sesuai  dengan fitur  yang  disematkan  pada  robot,  dalam  hal  ini  adalah  pengenalan  keterdapatan  potensi adanya  korban  bencana.  Merujuk  pada Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) , “korban” dapat dikategorikan sebagai manusia ataupun hewan.
Langkah-langkah utama dan mendasar yang diperlukan untuk navigasi pada robot berjalan ( mobile  robot)  secara  autonomous  setidaknya  adalah  identifikasi  koordinat  titik  jalan ( waypoint),  tindakan  yang  harus  dilakukan  di  titik  jalan,  identifikasi  dimensi  kerja,  dan hambatan  yang  diketahui (Balan,  dkk,  2018) .  Beberapa  penelitian  pun  menggunakan waypoint sebagai metode untuk navigasi mobile robot (Taufik, 2013) (Liani, dkk, 2016) , (Kurniawan, 2018) (Balan, dkk, 2018) (Eslamiat, dkk, 2019) .
Penggunaan waypoint pada mobile robot dapat digunakan sebagai pergerakan autonomous pada  robot  yang  ditugaskan  pada  lokasi  bencana,  karena  robot  tersebut  bersifat  bergerak ( mobile).
Dengan banyak titik acuan jalan ( multi waypoint), maka transisi antara titik jalan (waypoint) dapat digunakan ketika robot meninggalkan rumah atau titik awal ( home/start) atau return trip pulang ke rumah dari mana saja di lapangan untuk menyederhanakan perencanaan jalur secara real-time, seperti Catagylphis, yaitu robot pada penelitian Yu Gu, dan kawan-kawan (Gu, Y, dkk, 2018) .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Karthika  Balan  dan  Chaomin  Luo  pada  tahun  2018 menggunakan waypoint sebagai dasar pergerakan robot yang dapat diterapkan pada lokasi bencana.  Robot  yang  dibangun  dapat  memilih  jalur  terpendek  untuk  dilalui  yang  bisa digunakan  untuk  pencarian  potensi  keberadaan  korban  atau return  trip  tercepat  ke  posisi awal.  Percobaan  yang  dilakukan  adalah  memasukkan  atau  meng- input  10  buah  titik  jalan ( waypoint) oleh operator sebagai referensi (Balan, dkk, 2018) .
Dengan input berupa titik jalan (waypoint) yang dimasukkan oleh operator, membuat robot tidak  bisa  menjalankan  tugasnya  jika input  tersebut  tidak  diberikan.  Selain  itu,  walaupun pergerakannya autonomous,  namun  sistem  keseluruhan  tidak  bisa  dikatakan  autonomous karena  tetap  menunggu  perintah  dari  operator.  Artinya  sistem  tidak  dapat  menjalankan tugasnya secara mandiri. Pada robot pendeteksi adanya potensi korban bencana, jika robot menggunakan input  waypoint  dari  operator  agar  robot  dapat  bergerak  mencari  potensi keberadaan korban dan kembali ke  posisi awal ( return trip), tentu akan membuat peranan tambahan.  Misalnya,  robot  ingin  kembali  ke  posisi  awal  ( return  trip)  pada  saat  selesai melakukan  pencarian  keberadaan  korban,  namun  robot  tidak  tahu  di  mana  posisi  awal tersebut berada. Pada saat titik jalan ( waypoint) diberikan oleh operator, barulah robot dapat berjalan hingga ke posisi awal.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan robot pendeteksi potensi keberadaan korban bencana. Posisi potensi korban  tersebut  dijadikan input  otomatis  sebagai  titik  jalan  (waypoint)  untuk  pergerakan autonomous  kembali  ke  posisi  awal  (return  trip).  Input  waypoint  atau  masukan  titik  jalan yang  semula  dilakukan  oleh  operator  diubah  dengan  pembacaan  titik  jalan  pada  saat pertama  kali  robot start  dan  titik  potensi  keberadaan  korban  sebagai  titik  acuan.  Semua pembacaan  titik  jalan  ( waypoint)  menggunakan  koordinat  berupa  latitude  dan  longitude. Dengan perubahan tersebut akan membuat robot dapat bergerak secara autonomous sesuai titik jalan ( waypoint) tanpa adanya perintah manual dari operator.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Perancangan Sistem
Implementasi automatic  waypoint  untuk  return  trip  pada  autonomous  robot  dengan  titik acuan  potensi  keberadaan  korban  bencana  ini  memiliki  tujuan  menghasilkan  robot  pencari
potensi keberadaan korban bencana alam yang masih hidup tanpa adanya bantuan tangan manusia secara langsung. Implementasi ini akan dicapai dan dilengkapi dengan kemampuan robot untuk navigasi dari titik awal berjalan mencari potensi keberadaan korban sebagai titik acuan hingga kembali ke titik awal ( return trip) secara autonomous.
Automatic  waypoint  dirancang  dengan  mengubah  input  waypoint  atau  masukan  titik  jalan yang semula dilakukan oleh operator dengan pembacaan titik jalan pada saat pertama kali robot start  menggunakan  GPS.  Robot  dibiarkan  bernavigasi  dengan  berjalan  acak  dan mendeteksi  keberadaan  korban  di  sekitarnya  dibantu  dengan  sensor  ultrasonik  untuk penghindaran  tabrakan  dengan  objek  di  sekitar.  Jika  robot  berhasil  mendeteksi  adanya pergerakan  kecil  di  balik  reruntuhan  atau  di  luar  reruntuhan  yang  disinyalir  merupakan korban, maka robot akan mengirimkan posisi ter- update berupa titik koordinat longitude dan latitude kepada operator secara nirkabel melalui LoRa, dan melanjutkan pencarian kembali. Pengujian  dibatasi  dengan  mencari  tiga  korban  (naracoba),  setelah  itu  robot  kembali  ke koordinat  atau  posisi  awal  ( start),  perjalanan  pulang  (return  trip)  tidak  mengikuti  proses perjalanan awal. Berikut Gambar 1 menggambarkan diagram blok sistem yang dirancang.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Berdasarkan  diagram  blok  sistem  pada  Gambar  1,  GPS  UBlox  Neo-6M  akan  memberikan informasi berupa koordinat latitude dan longitude yang akan digunakan pada penentuan titik jalan  ( waypoint)  pergerakan  robot.  Sensor  Microwave  RCWL-0516  akan  mengirimkan informasi  mengenai  adanya  potensi  pergerakan  kecil  di  balik  reruntuhan  yang  disinyalir merupakan  korban  bencana,  dan  sensor thermal  D6T  akan  membantu  mendeteksi  adanya potensi  keberadaan  korban  melalui  suhu  tubuh.  Sensor  ultrasonik  ditempatkan  mulai  dari samping kiri, tengah hingga samping kanan sebanyak lima buah untuk menghindari tabrakan dengan objek di sekitar robot. Kompas HMC5883L akan membaca heading robot atau sudut arah  robot  untuk  kemudahan  dalam  pergerakan  secara autonomous.  Mikrokontroler  yang disematkan  pada  robot  adalah  Arduino  (ATMega2560). Motor  Driver  L298N  akan menggerakkan motor DC sebanyak empat buah (4WD) dengan konfigurasi dua buah motor DC  di  depan  dan  dua  buah  motor  DC  di  belakang.  Seluruh  informasi  koordinat  atau  posisi korban akan dikirimkan melalui LoRa secara wireless dan ditampilkan pada serial monitor di PC atau laptop pengguna.

## 2.2  Diagram Alir Sistem
Waypoint dirancang untuk mengatur gerak autonomous mobile robot dalam mencapai posisi tujuan. Sistem navigasi dirancang agar robot mampu mengenali posisi dan arah berdasarkan sistem  koordinat  bumi,  dan  mampu  melakukan  koreksi  arah  gerak  ( bearing  correction), diperjelas pada Gambar 2 sebagai diagram alir sistem.

## Gambar 2. Diagram Alir Sistem
Pada Gambar 2, digambarkan diagram alir dari sistem keseluruhan. Pertama, pada saat start terlebih  dahulu  GPS  membaca  posisi  robot  berupa  koordinat longitude  dan  latitude.  Hal tersebut sebagai penentu titik jalan ( waypoint) pada saat robot akan kembali ke posisi awal setelah  melakukan  pencarian  korban.  Setelah  berhasil  mendapatkan  data  koordinat,  robot dibiarkan  berjalan  secara  bebas  selama  5  detik  dengan  penghindaran  tabrakan  di sekelilingnya.  Robot  dibiarkan  berjalan  selama  5  detik  pada  lingkungan outdoor  dengan pengujian di track lurus, hal tersebut karena sensor microwave RCWL-0516 memiliki prinsip kerja modul sensor gerak motion gelombang mikro radar doppler, bekerja dengan membaca perubahan  gelombang  suara  di  sekitar  dan  sensor  tersebut  memiliki  spesifikasi  dapat membaca  pergerakan  hingga  7  meter  jarak  objek  terhadap  sensor  tanpa  halangan  berarti. Jika robot bergerak, sensor microwave yang tertanam pada robot akan mendeteksi adanya pergerakan motion sehingga  pendeteksian korban akan terganggu dengan pergerakan dari robot.  Karena  itu  pada  sistem  ini  di- setting  pergerakan  robot  selama  5  detik  berdasarkan asumsi  bahwa  dengan  kecepatan  yang  diinginkan  robot  sebesar  1  m/s  pada track  lurus (pengujian), sensor microwave dapat mendeteksi keberadaan kemungkinan pergerakan kecil dari  korban  berupa  pergerakan  tangan,  ataupun  hal  lainnya  setiap  radius  kurang  dari  5 meter.  Selain  menggunakan  sensor microwave,  pendeteksian  potensi  keberadaan  korban juga menggunakan sensor thermal dengan tipe D6T dari Omron. Sensor thermal D6T dapat mendeteksi  adanya  suhu  tubuh  manusia  hingga  8  meter  tanpa  halangan.  Pada  pengujian
yang  akan  dilakukan,  keberadaan  korban  akan  dibatasi  sebanyak  tiga  buah  dengan memasukkan  variabel  m=n+1.  Setiap  robot  berhasil  mendeteksi  adanya  kemungkinan korban, maka GPS akan membaca koordinat terbaru dan mengirimkan informasi tersebut ke PC/laptop  operator  via  LoRa  dengan  maksimum  jarak  10  km  sesuai  spesifikasi  yang digunakan.  Dengan  jumlah  total  yang  diatur  sebanyak  m=3,  artinya  jumlah  pendeteksian sudah  mencapai  tiga  korban,  maka  robot  akan  kembali  ke  posisi  awal  ( return  trip)  sesuai koordinat  pembacaan start  paling  pertama.  Robot  akan  memastikan  apakah  posisi  kembali ke  awal  atau start  sudah  tepat  dengan  membandingkan  kembali  pembacaan  terbaru  dari GPS.

## 2.3  Implementasi Sistem
Robot yang diimplementasikan pada kegiatan penelitian ini adalah robot dengan jenis efektor continuous  track  atau  robot  tank.  Berikut  Gambar  3  menunjukkan  robot  yang  digunakan pada kegiatan penelitian ini.
Gambar 3. Implementasi Robot
2.4  Metode Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  melakukan  uji  sensor microwave  dalam  mendeteksi keberadaan  kemungkinan  korban,  kalibrasi  kompas  untuk heading  sudut  robot,  uji pembacaan  koordinat  GPS,  dan  keberhasilan  robot  dalam  mendeteksi  kemungkinan keberadaan korban, pembacaan koordinat korban dan return trip ke posisi awal start.
Pengujian untuk mendeteksi keberadaan korban (naracoba) menggunakan sensor microwave RCWL-0516  dan  sensor thermal  D6T.  Naracoba  ditempatkan  di  balik  reruntuhan  (berupa meja,  kursi,  kayu  dan  tiang  besi)  setiap  50  cm  atau  0,5  m,  mengikuti  lebar  dan  panjang (dimensi)  reruntuhan.  Berikut  Gambar  4  menggambarkan  simulasi  reruntuhan  yang digunakan.
Reruntuhan  pada  simulasi  ini  merupakan  asumsi  yang  diperkirakan  ada  pada  benda-benda pasca  bencana  di  suatu  lokasi.  Kompas  HMC5883L  yang  digunakan  perlu  dikalibrasi  ulang agar  pembacaan  arah  sudut  tidak  salah.  GPS  yang  digunakan  pada  sistem  yang diimplementasikan adalah GPS UBlox Neo-6M. GPS ditempatkan pada posisi yang tetap dan dibiarkan  untuk  mendeteksi  koordinat  secara  berulang.  Hal  tersebut  untuk  mengetahui seberapa  presisi  dan error  yang  terdapat  pada  modul  GPS  tersebut.  Pembacaan  koordinat latitude dan longitude akan sangat berpengaruh terhadap keterdapatan posisi korban.

## Gambar 4. Simulasi Reruntuhan
Pengujian  terakhir  adalah  keberhasilan  robot  dalam  mendeteksi  keberadaan  korban  yang sudah  ditentukan  posisinya  dengan  membandingkan  hasil  pembacaan  titik  koordinat  dari GPS terhadap titik koordinat melalui google maps, dan keberhasilan robot dalam perjalanan kembali ( return trip) dalam mencapai titik koordinat awal start.
Analisis  yang  akan  dilakukan  adalah  ketercapaian  pembacaan  koordinat latitude  dan longitude  robot  pada  saat  pendeteksian  kemungkinan  keberadaan  manusia  yang  sudah diatur  dan  ketercapaian  robot  dalam  perjalanan  kembali  ( return  trip)  dalam  mencapai  titik koordinat awal start.
Pengujian dibatasi dengan ketentuan  sebagai berikut:
1. Jumlah Korban (naracoba) sebanyak tiga orang.
2. Slip diabaikan.
3. Simulasi  reruntuhan  sesuai  dengan  benda  yang  ada  berupa  (meja,  kursi,  kayu  dan tiang besi).
4. Pengujian pendeteksian masing-masing korban (naracoba) sebanyak sepuluh kali.
5. Dilakukan pada area terbuka dengan luas minimal 10 meter.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengujian Deteksi Korban (Naracoba)
Pengujian  untuk  mendeteksi  keberadaan  korban  (naracoba)  berupa  manusia  dan  hewan (kucing)  menggunakan  sensor microwave  dan  thermal,  naracoba  ditempatkan  di  balik reruntuhan  (berupa  meja,  kursi,  kayu  dan  tiang  besi)  setiap  50  cm  atau  0,5  m,  mengikuti lebar  dan  panjang  (dimensi)  reruntuhan,  dan  untuk  sensor thermal  ditambah  dengan pengujian  tanpa  halangan  (reruntuhan).  Tabel  1  menunjukkan  data  pengujian  sensor microwave  &  sensor  thermal  yang  ditanamkan  pada  robot  pada  saat  mendeteksi  korban (naracoba).

## Tabel 1. Data Pengujian Deteksi Korban (Naracoba)
Sensor Microwave (Halangan) Sensor Thermal (Halangan) Sensor Thermal (Tanpa Halangan) No Jarak (m) Keterangan Jarak (m) Keterangan Jarak (m) Keterangan 1 0 Terdeteksi 0 Tidak Terdeteksi 0 Terdeteksi 2 0,5 Terdeteksi 0,5 Tidak Terdeteksi 1 Terdeteksi 3 1 Terdeteksi 1 Tidak Terdeteksi 2 Terdeteksi 4 1,5 Terdeteksi 1,5 Tidak Terdeteksi 3 Terdeteksi 5 2 Terdeteksi 2 Tidak Terdeteksi 4 Terdeteksi 6 2,5 Terdeteksi 2,5 Tidak Terdeteksi 5 Terdeteksi 7 3 Terdeteksi 3 Tidak Terdeteksi 6 Terdeteksi 8 3,5 Tidak Terdeteksi 3,5 Tidak Terdeteksi 7 Tidak Terdeteksi 9 4 Tidak Terdeteksi 4 Tidak Terdeteksi 8 Tidak Terdeteksi
Dari  data  yang  didapat  pada  Tabel  1,  sensor microwave  berhasil  mendeteksi  keberadaan korban (naracoba)  di balik reruntuhan yang  sudah ditetapkan. Artinya  robot  bencana  yang ditanamkan  sensor  tersebut  dapat  mendeteksi  potensi  keberadaan  korban  (naracoba) maksimal  3  meter  dibalik  reruntuhan.  Dan  sensor thermal  dapat  mendeteksi  keberadaan korban  (naracoba)  maksimal  6  meter  tanpa  halangan.  Sensor thermal  dipergunakan  untuk membantu  pendeteksian  korban  (naracoba)  berdasarkan  suhu  atau  panas  tubuh  korban (naracoba).  Kondisi  ideal  gabungan  penggunaan  sensor microwave  dan  thermal  dalam deteksi korban sejauh 3 meter baik di balik reruntuhan ataupun di luar reruntuhan. Berikut Gambar 5 menggambarkan pengujian pendeteksian korban (naracoba) pada jarak 3 meter, dan Gambar 6 merupakan tampilan pada serial monitor PC/Laptop mengenai informasi robot berhasil mendeteksi adanya korban.
Gambar 5. Pendeteksian Korban pada Jarak 3 Meter
Gambar 6. Tampilan Serial Monitor pada PC/Laptop Mengenai Informasi Pendeteksian

## Korban
Serial  monitor  pada  PC/Laptop  menunjukkan  kalimat  seperti  pada  Gambar  6,  menandakan bahwa  sensor  pendeteksian  korban  yang  diimplementasikan  pada  robot  yaitu  sensor microwave  dan  sensor  thermal  atau  salah  satunya  berhasil  mendeteksi  adanya  korban (naracoba).

## 3.2  Pengujian GPS
GPS  yang  digunakan  pada  sistem  yang  diimplementasikan  adalah  GPS  UBlox  Neo-6M.  GPS ditempatkan  pada  posisi  yang  tetap  dan  dibiarkan  untuk  mendeteksi  koordinat  secara berulang.  Posisi  koordinat  terlebih  dahulu  diketahui  berdasarkan  pembacaan  dari google maps.
Tabel 2. Pengujian Pembacaan GPS pada Koordinat Tetap Koordinat (-6.897974, 107.635704) Rata - rata Latitude Longitude Selisih Latitude Selisih Longitude -6.8980084 107.635704 0.000034 0
Berdasarkan  data  pengujian  GPS  pada  Tabel  2,  pembacaan  GPS  rata-rata  pada  titik  atau posisi  yang  sama  untuk latitude  sebesar  -6.8980084  dan  untuk  longitude  sebesar 107.635704. Pembacaan latitude berubah-ubah, sedangkan longitude tidak berubah. Melihat pada Gambar 7, berupa jarak rata-rata koordinat pembacaan terhadap koordinat tetap pada google earth sebagai berikut:
Gambar 7. Jarak antara Rata-rata Pembacaan Koordinat GPS terhadap Koordinat Tetap ( Google Earth, 2019)
Selisih jarak  yang didapat  dari rata-rata  pembacaan koordinat GPS dengan koordinat tetap (referensi)  sebesar  3,87  meter.  Pembacaan  awal  27  detik  merupakan  asumsi  kondisi  GPS pada  saat  pertama  kali  dijalankan,  pembacaan  koordinat  dilakukan  setiap  detik.  Pengaruh jarak pembacaan rata-rata menggunakan GPS Ublox Neo-6m bisa dipengaruhi oleh hal lain, yaitu koordinat tetap sebagai referensi yang dibaca melalui google maps, pembacaan melalui google maps pastinya memiliki error.

## 3.3  Pengujian Pendeteksian Posisi Korban
Pengujian pendeteksian posisi korban (naracoba) dilakukan dengan menempatkan naracoba di balik reruntuhan (simulasi) yang sudah disiapkan. Posisi koordinat korban terlebih dahulu diketahui  berdasarkan  pembacaan  dari google  maps,  dan  robot  dibiarkan  berjalan  untuk serta  mengirimkan  posisi  robot  ketika  berhasil  mendeteksi  keberadaan  korban  (naracoba) berupa latitude  dan  longitude  melalui  LoRa.  Berikut  Gambar  8  menggambarkan  tampilan pada serial  monitor  PC/Laptop  ketika  GPS  pada  robot  mengirimkan  informasi  koordinat korban melalui LoRa.
Gambar 8. Tampilan Serial Monitor pada PC/Laptop Mengenai Informasi Koordinat

## Korban
Berikut Tabel 3 menunjukkan hasil pembacaan koordinat posisi robot pada saat mendeteksi adanya  korban yang didapat dari tampilan informasi  pada serial monitor PC/Laptop seperti Gambar  8,  baik  itu  (naracoba)  pertama  hingga  ketiga,  dan  ketercapaian  posisi  robot terhadap titik awal ( start):
Tabel 3. Pendeteksian Posisi Robot terhadap Korban
Koordinat Korban Pertama (-6.897989, 107.635682) Rata - rata Latitude Longitude Selisih Latitude Selisih Longitude -6.8980347 107.635678 0.000046 0.000009 Koordinat Korban Kedua (-6.897976, 107.635585) Rata - rata Latitude Longitude Selisih Latitude Selisih Longitude -6.8980116 107.635583 0.0000356 0.0000192 Koordinat Korban Ketiga (-6.897954, 107.635431) Rata - rata Latitude Longitude Selisih Latitude Selisih Longitude -6.8979764 107.6354586 0.0000316 0.0000288 Koordinat Start ( Return Trip) (-6.898054, 107.635744) Rata - rata Latitude Longitude Selisih Latitude Selisih Longitude -6.8980402 107.6357088 0.0000148 0.0000352
Seluruh  koordinat  pada  Tabel  3  diolah  kembali  melalui google  earth  agar  tampilannya menjadi  visual  dan  lebih  mudah  untuk  dianalisis,  seperti  pada  Gambar  9,  10,  11,  dan  12 sebagai berikut:
Gambar 9. Jarak antara Pembacaan Posisi Robot terhadap Korban Pertama ( Google Earth,

## 2019)
Gambar 9 menunjukkan pembacaan posisi robot terhadap korban pertama dengan pengujian 10  kali  yang  ditandai  dengan  bagian  uji  1-uji  10.  Posisi  korban  pertama  pada  Gambar  9 merupakan pembacaan koordinat melalui google maps. Berdasarkan plot koordinat-koordinat tersebut  pada google  earth,  radius  pembacaan  posisi  robot  terhadap  korban  pertama sebesar 6,58 meter.
Gambar 10. Jarak antara Pembacaan Posisi Robot terhadap Korban Kedua ( Google Earth,
Gambar 10 menunjukkan pembacaan posisi robot terhadap korban kedua dengan pengujian 10  kali  yang  ditandai  dengan  bagian  uji  1-uji  10.  Posisi  korban  kedua  pada  Gambar  10 merupakan pembacaan koordinat melalui google maps. Berdasarkan plot koordinat-koordinat tersebut pada google earth, radius pembacaan posisi robot terhadap korban kedua sebesar 6,80 meter.
Gambar 11. Jarak antara Pembacaan Posisi Robot terhadap Korban Ketiga ( Google Earth, 2019)
Gambar 11 menunjukkan pembacaan posisi robot terhadap korban ketiga dengan pengujian 10  kali  yang  ditandai  dengan  bagian  uji  1-uji  10.  Posisi  korban  ketiga  pada  Gambar  11 merupakan pembacaan koordinat melalui google maps. Berdasarkan plot koordinat-koordinat tersebut pada google earth, radius pembacaan posisi robot terhadap korban ketiga sebesar 7 meter.
Gambar 12. Jarak antara Pembacaan Posisi Robot terhadap Titik Awal ( Start) (Google Earth, 2019)
Gambar 12 menunjukkan pembacaan posisi robot terhadap titik awal ( start) pada saat return trip  dengan  pengujian  10  kali  yang  ditandai  dengan  bagian  uji  1-uji  10.  Posisi  titik  awal ( start) pada Gambar 12 merupakan pembacaan koordinat melalui google maps. Berdasarkan plot koordinat-koordinat tersebut pada google earth, radius pembacaan posisi robot terhadap titik awal ( start) sebesar 6,68 meter.
Gambar  9,  10,  dan  11  menunjukkan  titik-titik  pembacaan  posisi  robot  ketika  berhenti berjalan  selama  5  detik  dan  mendeteksi  adanya  potensi  korban.  Pengujian  dilakukan sebanyak  sepuluh  kali,  korban  (naracoba)  ditempatkan  di  balik  reruntuhan,  jarak  antara korban  (naracoba)  terhadap  lintasan  robot  sekitar  1-2  meter  mengikuti  tebal  reruntuhan. Dengan  akurasi  pembacaan  GPS  rata-rata  yang  telah  diuji  sebesar  3,87  meter  dan  posisi robot  berhenti  tidak  pada  titik  yang  sama  dengan  korban  (naracoba)  membuat  hasil  yang didapat  mengikuti  pembacaan  GPS  pada  pengujian  terjauh  dari  masing-masing  pengujian sebanyak  20  kali.  Jika  diambil  rata-rata  ketercapaian  pembacaan  posisi  robot  terhadap korban  (naracoba),  pembacaan  posisi  robot  berdasarkan  koordinat  memiliki  radius  sebesar 6,76 meter. Radius tersebut masuk dalam toleransi untuk pembacaan potensi posisi korban dengan  sensor  RCWL-0516  yang  memiliki range  pendeteksian  maksimal  sejauh  9  meter. Sehingga masih dapat mendeteksi keberadaan korban (naracoba).
Gambar  12  menunjukkan  ketercapaian  robot  pada  saat return  trip  kembali  ke  titik  awal ( start) dan mendapatkan hasil pembacaan koordinat dalam radius sebesar 6,68 meter. Batas toleransi  jarak  yang  diberikan  pada  program  sebesar  4  meter  mengikuti  hasil  pembulatan pembacaan  pada  saat  pengujian  GPS.  Radius  yang  didapat  lebih  dari  4  meter  dapat dipengaruhi oleh pembacaan koordinat GPS pada saat robot menyentuh sisi terluar lingkaran dengan radius 4 meter. Ditambah dengan toleransi pembacaan koordinat GPS sebesar 3,86 meter, maka posisi robot akan terbaca lebih dari 4 meter dari titik awal ( start).

## 4. KESIMPULAN

## 4.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis,  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Sensor microwave  RCWL-0516  yang  digunakan  dapat  mendeteksi  potensi keberadaan  korban  di  balik  reruntuhan  yang  telah  ditetapkan  (berupa  meja, kursi, kayu dan tiang besi) sejauh maksimal 3 meter.
2. Sensor thermal  dapat  mendeteksi  potensi  keberadaan  korban  (naracoba) maksimal sejauh 6 meter tanpa halangan.
3. GPS  UBlox  Neo-6m  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki  akurasi pembacaan rata-rata 3,86 meter.
4. Ketercapaian  pendeteksian  korban  dalam  radius  yang  cukup  besar,  korban pertama 6,58 meter, korban kedua 6,80 meter, dan korban ketiga 7 meter.
5. Radius  terbesar  pendeteksian  korban  masih  dalam range  spesifikasi  sensor microwave  RCWL-0516  sebesar  9  meter  dan  sensor  thermal  D6T  sebesar  8 meter.
6. Ketercapaian posisi robot return trip menuju posisi start dalam radius sebesar 6,68  meter,  radius  yang  didapat  merupakan  penambahan  posisi  robot  yang menyentuh radius terluar 4 meter dan akurasi rata-rata pengujian GPS sebesar 3,86 meter.

## 4.2  Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  didapat,  terdapat  beberapa  saran  pengembangan  untuk dapat dijadikan referensi bagi siapapun yang akan melakukan penelitian lebih lanjut terkait topik ini, yaitu:
1. Pengembangan terkait dengan akurasi pembacaan GPS yang lebih baik.
2. Pengembangan  terkait  dengan  pendeteksian  potensi  keberadaan  korban dengan tingkat akurasi korban nyata yang lebih baik.
3. Penggunaan  sistem automatical  waypoint  yang  dapat  dikembangkan  dengan pergerakan antar lebih dari satu buah robot.
4. Penggunaan  efektor  yang  lebih  baik  untuk  menghindari  terjadinya  slip  di berbagai permukaan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Belmawa  Ristekdikti  yang  telah  memberikan  bantuan  dana  hibah penelitian PKM kepada penulis, dan TIM Program Kreativitas Mahasiswa – Karsa Cipta (PKM- KC) yang telah membantu dan men- support pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Balan K., & Luo C. (2018). Optimal Trajectory Planning for Multiple-waypoint Path Planning using  Tabu  Search. The  9th  IEEE  Annual  Ubiquitous  Computing,  Electronics  and Mobile Communication Conference (IEEE-UEMCON’2018).
Eslamiat,  H.,  dkk.  (2019).  Autonomous  Waypoint  Planning,  Optimal  Trajectory  Generation and  Nonlinear  Tracking  Control  for  Multi-rotor  UAVs. European  Control  Conference 2019.
Gu, Y., dkk. (2018). Cataglyphis: An autonomous sample return rover: GU et al. Journal of Field Robotics, 00, 1–27. DOI: 10.1002/rob.21737.
Kurniawan.  (2018).  Rancang  Bangun  Prototipe  Robot  Pengangkut  Barang  Dengan Menggunakan  Mikrokontroler.  (skripsi).  Surabaya:  Program  Studi  Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra.
Liani,  D.,  Silvia,  A.,  dan  Lindawati,  L.  (2016).  Sistem  Navigasi  pada  Mobile  Robot  dengan
Global Positioning System (GPS). Annual Research Seminar 2016, (pp. 373 – 376).
Ramchurn,  S.  D.,  Wu,  F.,  Jiang,  W.,  Fischer,  J.  E.,  Reece,  S.,  Robert,  S.,  Greenhalgh,  C., Rodden,  T.,  &  Jennings,  N.  R.  (2016).  Human-agent  collaboration  for  disaster response. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 30(1), 82-111.
Sausan,  S.,  dkk.  (2017).  Robot  Pointer  sebagai  Penunjuk  Jalan  Tim  SAR  untuk Mempermudah Pencarian Korban Bencana Gempa. Jurnal Rekayasa Elektrika, 13(2), 112-118.
Statheropoulos,  M.,  Agapiou,  A.,  Pallis,  G.  C.,  Mikedi,  K.,  Karma,  S.,  Vamvakari,  J., Dandoulaki, M., Andritsos, F., & Thomas, C. L. P. (2015). Factors that affect rescue time in urban search and rescue. Nat. Hazards, 75(1), 57-69.
Taufik,  S.  A.  (2013).  Sistem  Navigasi  Waypoint  pada  Autonomous  Mobile  Robot.  (Skripsi) .
Malang : Jurusan Teknik Elektro Universitas Brawijaya Malang.
Wijaya,  Y.  L.  (2012).  Rancang  Bangun  Robot  Penyelamat  Untuk  Medan  Reruntuhan Bangunan di Darat. (skripsi). Surabaya : Jurusan Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Surabaya.