Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15

## Perancangan Prototipe Robot Kolaboratif Berbasis Computer Vision untuk Proses Material
Handling
Muhammad Farouk Setiawan a , P. Paryanto a *, Joga Dharma Setiawan a
1 Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Sudarto, SH., Tembalang-Semarang 50275 *E-mail: paryanto@ft.undip.ac.id

## Abstract
Collaborative  robots  in  the  manufacturing  sector  have  the potential  to  increase  productivity  based  on their  ability  to  actively  engage  in  joint  work  with  humans.  However,  collaborative  robots  that  are commonly  used  are  specialized  robots  designed  for  collaboration.  Therefore,  this  study  proposes  a collaborative robot design that can be used on various types of robot manipulators by providing ease of setup and use for users. The collaborative robot design uses a prototype robot manipulator by applying computer  vision  as  the  main  concept  in  running  collaboration  in  the  material  handling  process.  The results obtained by the robot in  carrying out the collaboration have a success rate of 92% for placing objects one by one and 84% for placing objects continuously, and the safety system of the robot produces a good enough system to be able to overcome if there was a collision between the robot and the user. These results show that the robot can perform collaboration successfully with the simplest concept that can be applied, namely without requiring many complex processes, complicated calculations, and the use of various additional equipment besides a camera.
Keywords: human-robot collaboration , robot manipulator , computer vision , material handling

## Abstrak
Robot  kolaboratif  dalam  sektor  manufaktur  memiliki  potensi  untuk  meningkatkan  produktivitas berdasarkan kemampuan robot untuk secara aktif terlibat dalam kerja bersama dengan manusia. Namun demikian,  robot  kolaboratif  yang  umumnya  digunakan  merupakan  robot  khusus  yang  didesain  untuk menjalankan kolaborasi. Sehingga pada penelitian ini mengajukan sebuah rancangan  robot kolaboratif yang dapat digunakan pada berbagai jenis robot manipulator dengan memberikan kemudahan dalam hal pengaturan  dan penggunaan  untuk user .  Adapun  rancangan  robot  kolaboratif  menggunakan  prototipe robot  manipulator dengan  menerapkan computer  vision sebagai  konsep  utama  dalam  menjalankan kolaborasi  pada  proses material  handling .  Hasil  yang  diperoleh  robot  dalam  menjalankan  kolaborasi tersebut  adalah  dengan  tingkat  kesuksesan  92%  untuk  peletakan  objek  secara  satu  per  satu  dan  84% untuk peletakan objek secara terus menerus, dan sistem keamanan dari robot menghasilkan sistem yang cukup baik untuk dapat mengatasi adanya tabrakan antara robot dan user . Hasil-hasil ini menunjukkan bahwa robot dapat melakukan kolaborasi dengan baik dengan konsep yang paling sederhana yang dapat diterapkan, yaitu tanpa memerlukan banyak proses yang rumit, perhitungan yang rumit, dan penggunaan berbagai peralatan tambahan selain sebuah kamera.
Kata kunci: human-robot collaboration , robot manipulator , computer vision , material handling

## 1. Pendahuluan
Robot kolaboratif atau dikenal dengan istilah COBOT ( Collaborative Robot ) adalah salah satu jenis robot yang dirancang untuk dapat melakukan kolaborasi dengan manusia. Konsep kolaborasi robot dan manusia dalam hal ini adalah berkaitan dengan gagasan yang dikenal dengan istilah Human-Robot Collaboration (HRC). Dalam penerapannya pada industri manufaktur, robot kolaboratif mendukung user (manusia) dalam melakukan pekerjaan seperti menangani bahan material atau mengeksekusi pekerjaan yang berulang dengan keandalan yang tinggi. Lebih lanjut interaksi langsung di antara user dan robot telah menggunakan sensor dan program yang dapat menjamin keamanan dalam penggunaan robot. Sehingga hal ini dapat menjadi strategi yang bagus bagi para pelaku industri manufaktur untuk dapat mengurangi risiko kerja user dan secara luas dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas [1]. Pada beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan robot kolaboratif di antaranya adalah penelitian yang dilakukan Akkaladevi dkk. [2] yaitu menggunakan robot UR ( Universal Robot ) 10 untuk membantu dalam melakukan proses assembly sebuah steam cooker yang dimana robot mengambil sebuah komponen kemudian memasangkannya pada komponen yang lain. Penelitian yang dilakukan Tsamis dkk. [3] yaitu menggunakan UR 10 untuk pekerjaan pick & place , dimana untuk menukar komponen-komponen dari  sebuah workstation ke workstation yang  lain.  Penelitian  yang  dilakukan  Lotsaris  dkk.  [4]  yaitu  menggunakan COBOT  untuk  membantu  dalam  proses assembly suspensi  depan  dari  kendaraan  umum,  dengan  memindahkan  dan
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
mengangkat komponen yang berat. Penelitian yang dilakukan Vogel dkk. [5] yaitu menggunakan KUKA iiwa LBR 14 untuk membantu user untuk memasang sekrup pada pelat dalam perakitan komponen. Pada penelitian yang dilakukan Paletta  dkk.  [6]  yaitu  menggunakan  KUKA  iiwa  LBR  7  pada  masalah  mainan,  dimana  robot  membantu user dalam pekerjaan pick & place dengan tujuan akhirnya adalah menyusun sebuah puzzle tangram pada mainan tersebut. Penelitian yang dilakukan Sanchez-Matilla dkk. [7] yaitu menggunakan KUKA iiwa LBR 7 dan UR5 pada proses penukaran barang, dimana user memberikan  sebuah  cup  dengan  berbagai  jenis  variasi  cup  kepada  robot.  Selanjutnya  robot  tersebut mengambil  dan  meneruskan  cup  tersebut  pada  titik  lokasi  pengantaran.  Pada  penelitian-penelitian  tersebut  semuanya menggunakan robot  manipulator yang  dijalankan  dengan  metode  pengenalan  objek  melalui sensing yaitu  dengan computer vision yang dinilai cocok untuk berjalannya konsep kolaborasi antara robot dan manusia.
Berdasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya,  robot kolaboratif yang digunakan merupakan robot khusus yang  didesain  untuk  menjalankan  kolaborasi.  Kemudian  penulis  mempertimbangkan  terkait  hal  tersebut  untuk  dapat merancang robot kolaboratif yang memiliki potensi untuk dapat digunakan pada berbagai jenis robot manipulator . Selain itu  juga,  penulis  mempertimbangkan  pada  kemudahan  dalam  pengaturan  dan  penggunaan  bagi user agar  dapat diimplementasikan pada proses manufaktur. Adapun penulis mengambil suatu pekerjaan yaitu proses material handling yang  merupakan  proses  yang paling  umum  ada  pada  industri  manufaktur  sebagai  gambaran  proses  untuk  berjalannya kolaborasi antara robot dan manusia dimana nantinya robot akan bertugas untuk mengambil objek di suatu tempat secara acak  di  dalam  ruang kerja dan  memberikan  objek  tersebut kepada user yang  juga  masih  dalam  satu  ruang  kerja  yang sama.  Konsep material  handling dalam  hal  ini  dimaksudkan  adalah  memungkinkan  robot  untuk  dapat  melakukan interaksi secara langsung dengan user yaitu dalam proses mendistribusikan material dan produk dalam sistem manufaktur [8]. Pada penelitian ini, penulis menggunakan prototipe  robot kolaboratif yang dirancang sendiri dengan konsep gerak sederhana yang dapat menggambarkan gerak sesungguhnya pada jenis robot manipulator . Sehingga penulis memastikan bahwa konsep yang dijalankan pada prototipe  robot kolaboratif dapat dengan mudah juga dijalankan pada  jenis robot manipulator .
Sebelumnya  telah  dijelaskan  bahwa  untuk  dapat  menjalankan  kolaborasi,  robot  perlu  menerapkan  metode computer  vision .  Untuk  dapat  menjalankan computer  vision pada  rancangan  robot  kolaboratif,  sebuah  kamera  perlu diintegrasikan  pada robot  manipulator .  Kamera  tersebut  dapat  dipasangkan  pada  bagian end-effector robot  atau dipasangkan terpisah dari robot yang akan terintegrasi secara langsung pada robot. Sehingga apabila robot memperoleh informasi  dari  kamera  terkait  sebuah  objek,  maka  robot  akan  melakukan  pemahaman  secara  mandiri  untuk  dapat mengeksekusi  objek  tersebut.  Seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian  Rakshit  dkk.  [9]  menggunakan  kamera  dalam menentukan lokasi objek, memilih objek, dan mengestimasikan konfigurasi gripper pada robot dalam jangkauan robot. Penelitian  Rosenberger  dkk.  [10]  menggunakan  kamera  untuk  mengestimasikan  posisi  dari  objek  yang  diambil berdasarkan  kedalaman  kamera  yang  kemudian  memberikan  informasi  kepada  robot  untuk  dapat  merencanakan  dan mengeksekusi  gerakan  pengambilan  target  dengan  menghindari  tabrakan  dari  lingkungan  sekitar  objek.  Penelitian Andersen  dkk.  [11]  menggunakan  kamera  untuk  melakukan  deteksi  pada  objek  (pintu  mobil)  dengan  menggunakan metode  deteksi  objek  yang  kemudian  informasi  tersebut  akan  menjadi  masukkan  pada  robot  untuk  dapat  melakukan estimasi  posisi  dan  pose  dari  komponen  yang  kemudian  menampilkan  proyeksi  gambar  komponen  pada  permukaan komponen tersebut dengan informasi titik awal tepi-tepi komponen yang digunakan sebagai instruksi pekerja. Penelitian Park dkk. [12] menggunakan kamera untuk melakukan deteksi objek yang melibatkan kemampuan robot dengan spesifik dapat mengambil objek dalam berbagai kondisi. Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, pada penelitian ini robot juga dirancang dengan menambahkan sebuah kamera sebagai media visualisasi robot untuk dapat secara mandiri melakukan proses pengambilan objek dan dalam memberikannya robot akan menunggu perintah dari user dengan mengenali gerak isyarat tangan user yang diproses melalui kamera yang sama dengan yang digunakan untuk mendeteksi objek sebelumnya. Gerak  isyarat  tangan  tersebut  dilakukan  untuk  memastikan  kesiapan user dalam  menerima  objek  tersebut.  Selain  itu, objek yang diberikan tersebut merupakan objek dengan bentuk yang beragam. Sehingga dapat menggambarkan konsep sesungguhnya yang terjadi apabila robot kolaboratif tersebut digunakan di dalam proses material handling . Pertimbangan untuk memastikan keamanan user dalam menjalankan robot kolaboratif juga menjadi suatu hal yang diutamakan. Hal ini dikarenakan pada pengaruh massa robot dan beban angkutnya beserta kecepatan robot yang apabila mengenai tubuh manusia akan memiliki dampak yang serius [13]. Oleh karena itu, pada penelitian ini penulis juga akan menambahkan  sistem  keamanan  ( safety )  pada  prototipe  kolaboratif  untuk  memastikan  keamanan  dalam  penggunaan robot. Adapun salah satu strategi yang dapat dilakukan dalam memastikan keamanan manusia adalah keamanan yang selalu aktif secara terus menerus untuk mendeteksi dengan segera tabrakan yang terjadi antara robot dan manusia dengan menghentikan  operasi  dengan  aman  terkendali  [14].  Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  menerapkan  strategi tersebut terkait sistem keamanan dalam penggunaan robot adalah seperti yang dilakukan oleh Sun dkk. [15] menggunakan metode force feedback dalam kontrol robot untuk sistem keamanan penggunaan robot saat berinteraksi dengan manusia. Konsep force feedback memungkinkan robot untuk dapat membandingkan besar gaya yang diterima robot pada kondisi normal dalam kerja robot dan kondisi sesudah terdeteksi gaya eksternal yang berasal dari manusia. Besar gaya tersebut diperoleh dari sensor gaya yang terdapat pada aktuator robot. Kemudian perbedaan besar gaya ini yang dipertimbangkan dalam  kontrol  robot  sebagai  sistem  keamanan  penggunaan  robot.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  Pang  dkk.  [16] menggunakan flexible tactile sensor array yang dipasangkan pada bagian luar tubuh robot untuk mendeteksi gaya yang diterima robot pada saat terjadinya tabrakan. Sehingga apabila terdeteksi gaya yang berlebih pada sensor tersebut, maka
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
robot  akan  mengaktifkan  sistem  keamanan  dan  sekaligus  dapat  mengurangi  efek  dari  benturan  yang  terjadi,  karena memiliki  bahan  yang soft .  Berbeda  halnya  pada  penelitian  yang  dilakukan  Chen  dkk.  [17],  Dianatfar  dkk.  [18],  dan Hietanen dkk. [19], menerapkan konsep Augmented Reality (AR) dengan menambahkan kamera pada ruang kerja dan AR glasses pada user yang dapat memberikan notifikasi pada user sesegera mungkin apabila terdeteksi ketidaksesuaian pada pekerjaan yang dilakukan antara robot dan manusia. Sementara itu, pada penelitian Vogel dkk.  [20], menerapkan konsep  proyeksi  cahaya  sebagai  media  untuk  mendeteksi  ruang  kerja  robot  dimana  beberapa  kamera  dipasangkan  di sekitar ruang kerja untuk mendeteksi proyeksi cahaya tersebut dan sebuah proyektor sebagai penghasil cahaya tersebut. Apabila  terjadinya  pelanggaran  terhadap  batasan  ruang  kerja  yang  diproyeksikan  tersebut  maka  sistem  keamanan diaktifkan.  Berdasarkan  pada penelitian-penelitian  tersebut,  sistem  keamanan  yang  digunakan  melibatkan perhitungan matematika  yang  rumit  yaitu  pertimbangan  terhadap  dinamika  robot,  penambahan  sensor  di  luar  robot  dan  peralatan- peralatan  pendukung  lainnya.  Oleh  karena  itu,  penulis  mengadaptasi  konsep  dari  penelitian-penelitian  tersebut  dalam penerapan  sistem  keamanan  robot  namun  dengan  menghindari  perhitungan  matematika  yang  rumit  dan  penggunaan terlalu  banyak  peralatan  tambahan.  Adapun  konsep  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan modifikasi  terhadap  aktuator  yang  digunakan  agar  dapat  memberikan output selayaknya  sebuah  sensor. Output yang dihasilkan tersebut adalah berupa informasi sudut. Sehingga nantinya apabila terjadi suatu kondisi yang menyebabkan perbedaan sudut antara input dari program dan output dari aktuator yang digunakan, maka secara otomatis robot akan dihentikan.
Berdasarkan  uraian  pada  paragraf-paragraf  sebelumnya,  penulis  dapat  menyimpulkan  kontribusi  yang  dapat diberikan  dalam  penelitian  ini  adalah:  1)  Memberikan  rancangan  robot  kolaboratif  dengan  kemampuan  robot  untuk menjalankan proses material handling yang dapat secara mandiri untuk melakukan proses pengambilan objek dengan posisi  acak  pada  ruang  kerja  dan  kemudian  memberikan  objek  tersebut  kepada user untuk  menggambarkan  konsep kolaborasi antara robot dan manusia; 2) Bentuk dan posisi orientasi objek yang diberikan dalam proses material handling adalah  beragam  yang  membuat  konsep  ini  fleksibel  untuk  digunakan;  3)  Pada  rancangan  robot  kolaboratif  diberikan sistem keamanan ( safety ) apabila secara tidak sengaja terjadi tabrakan saat robot bergerak yaitu dengan memodifikasi aktuator  yang  digunakan  agar  dapat  menghasilkan output seperti  layaknya  sebuah  sensor;  dan  4)  Memberikan pertimbangan-pertimbangan dalam merancang robot kolaboratif yang dapat menjadi bahan evaluasi untuk mendapatkan rancangan robot kolaboratif yang efektif untuk digunakan berdasarkan kondisi yang ada.
Dalam  penelitian  ini  robot  kolaboratif  dirancang  pada  sebuah  prototipe robot  manipulator 4  DOF  ( Degree  of Freedom ) dengan aktuator yang digunakan pada robot adalah berupa motor servo yang dipasangkan di setiap joint robot dan end-effector robot diberikan sebuah gripper yang digunakan untuk mengambil dan meletakkan objek. Kerangka robot dibuat dengan menggunakan 3D printer dengan material PLA ( PolyLatctic Acid ). Untuk pusat kendali gerak robot adalah mikrokontroller Arduino Nano yang sebelumnya sudah dimasukkan pemrograman dari Arduino IDE dengan isi modul Firmata yang dapat diakses pada Python. Kamera yang digunakan dalam sistem robot adalah  ESP32-CAM yang akan diprogram  dengan  OpenCV  dan  Python  sebagai  fungsi  dalam  mendeteksi  objek  dan  mengeksekusi  gerakan  yang dilakukan robot. Sementara itu, untuk proses pengenalan objek menggunakan algoritma dari YOLOv8.

## 2. Material dan Metode Penelitian

## 2.1 Rancangan Robot Kolaboratif
Robot  kolaboratif  pada  penelitian  ini  dirancang  pada robot  manipulator yang dapat  bergerak  berputar  dan memanjang  dengan  fungsi  menjepit  dan  memindahkan  benda.  Pada  setiap  sendi-sendi  dari  robot  terdapat  sudut  yang dapat  dihitung  dengan  menggunakan  model  kinematika.  Penentuan  sudut  bertujuan  agar end-effector dari  robot  yaitu berupa gripper dapat  mencapai  posisi end-point yang  diinginkan.  Pada  bagian end-effector robot  selain  disematkan gripper juga diberikan sebuah kamera kecil yaitu ESP32-CAM yang dipasangkan sejajar dengan gripper dan diletakkan di dalam sebuah case yang berfungsi untuk melakukan deteksi terhadap objek, serta memberikan perintah kepada robot untuk mengambil objek dengan menggunakan gripper .
Gambar 1 . Desain, Arah Gerak Joint dan Frame Robot Kolaboratif
Prototipe  robot  kolaboratif  dirancang  memiliki  4  DOF  (dapat  dilihat  pada  Gambar  1).  Jumlah  DOF  tersebut menggambarkan jumlah sendi ( joint ) yang dimiliki oleh robot. Adapun semua joint robot pada penelitian ini merupakan revolute joint .  Pada Gambar 1 dapat dilihat arah gerak setiap sendi beserta frame robot kolaboratif. Arah gerak sendi ini didefinisikan berdasarkan arah putar motor servo dimana arah panah menunjukkan pertambahan sudut untuk motor servo. Sementara pada frame robot didefinisikan berdasarkan posisi world frame , joint 1, joint 2, joint 3, joint 4, dan end-effector . Pada setiap frame joint robot mendefinisikan posisi motor servo dipasangkan.

## 2.2 Konfigurasi Elektronika dan Software
Rancangan  perangkat  elektronika  robot  kolaboratif  pada  penelitian  ini  menggunakan  mikrokontroller  Arduino Nano  sebagai  pusat  kendali,  motor  servo  MG996R  dan  DS3225  sebagai  penggerak  dari  robot, power  supply sebagai sumber  catu  daya,  Adaptor Step  Down XL4015  sebagai  penurun  tegangan  dari  power supply terhadap  motor  servo, konektor sebagai terminal penghubung arus listrik, ESP32-CAM sebagai kamera, dan sebuah PC/laptop sebagai interface . Kabel  sinyal  motor  servo  dihubungkan  dengan  pin  digital  Arduino  Nano.  Sedangkan  kabel  positif  dan  negatif dihubungkan pada konektor. Adapun kabel tambahan hasil modifikasi untuk sistem keamanan robot dihubungkan dengan pin  analog  Arduino  Nano.  Adapun  PC/laptop  yang  digunakan  adalah  Asus  X550VX  dengan  spesifikasi  Intel  Core  i7 6700HQ Processor, RAM DDR4 8GB, Grafis Nvidia GeForce GTX 950M, dan SSD 256GB.
Rancangan perangkat lunak ( software ) dalam penelitian ini disusun dalam dua bahasa pemrograman yaitu C dan Python. Bahasa C digunakan untuk menyediakan hubungan antara Arduino dan Python pada program gerak robot yaitu dengan  modul  Firmata  dan  konfigurasi  kamera  ESP32-CAM  yang  dimasukkan  melalui  Arduino  IDE.  Sementara  itu, Python  digunakan  untuk  menjalankan computer  vision yang  di  dalamnya  memerlukan library OpenCV  untuk  dapat mengakses ESP32-CAM dan menjalankan hubungan dengan Arduino yang kemudian memberikan perintah pada Arduino untuk  menjalankan  robot  berdasarkan  deteksi  objek  dari  algoritma  YOLOv8  yang  dimasukkan  melalui  Visual  Studio Code. Adapun untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada diagram perancangan software pada Gambar 2.
Gambar 2 . Diagram Rangkaian Software

## 2.3 Perhitungan Posisi dan Gerak Robot
Pada pergerakan robot dalam kolaborasi robot dan manusia pada penelitian ini terbagi menjadi tiga kondisi yaitu kondisi  deteksi  objek,  mengambil  objek,  dan  mengantarkan  objek.  Kondisi  pertama  dimana  robot  melakukan  deteksi objek,  posisi  robot  berada  pada  kondisi  diam  di  suatu  posisi  yang  sudah  ditentukan  dengan  kondisi  kemiringan end- effector adalah 60°, serta dengan ketinggian kamera terhadap bidang kerja robot adalah 17 cm. Kondisi kedua yaitu setelah objek terdeteksi pada frame kamera, robot akan bergerak mengambil objek berdasarkan informasi deteksi objek berupa letak centroid titik grasp objek.  Letak centroid ini  mendefinisikan  posisi  objek  terhadap  posisi  robot.  Sehingga  pada kondisi  ini  perhitungan  kinematika  robot  yang  digunakan  adalah  invers  kinematik.  Sebagai  catatan  bahwa  kondisi pengambilan objek pada penelitian ini didefinisikan dengan asumsi bahwa posisi pengambilan objek pada sumbu z adalah 0.  Sedangkan  untuk  kondisi  ketiga  yaitu  kondisi  robot  mengantarkan  objek  kepada user .  Pada  kondisi  ini  hanya melibatkan  suatu  titik  tertentu  yang  telah  didefinisikan.  Adapun  perhitungan  invers  kinematik  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah dengan metode pendekatan geometri dimana perhitungan besar sudut setiap joint dilakukan dengan perhitungan  menggunakan  konsep  trigonometri  seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian  Cahyono  dkk.  [21].  Dalam penelitian tersebut untuk menghitung besar  setiap sudut joint robot dilakukan dengan melihat pada dua sudut pandang
Python Arduino IDE Modul Firmata Konfigurasi Kamera
ESP32-CAM
Computer Vision PC/Laptop Arduino Nano Gerak Robot Manipulator
terhadap  robot  yaitu  pada  bidang  XY  (tampak  atas)  dan  bidang  XZ  (tampak  depan).  Untuk  lebih  jelasnya  terkait perhitungan invers kinematik tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) (b)
Gambar 3 . Perhitungan Invers Kinematik: (a) Bidang XY; (b) Bidang XZ
Pada Gambar 3(a) dapat diketahui persamaan dalam menghitung besar sudut joint 1 (θ 1 ) dilihat pada sudut pandang tampak atas yaitu pada bidang XY dengan x p dan y p sebagai koordinat end-effector robot adalah sebagai berikut.
tanθ 1 = yp xp (1)
θ 1 = tan −1 ( yp xp ) (2)
x a = √x p 2 + y p 2 (3)
Pada Gambar 3(b) dapat diketahui persamaan dalam menghitung besar sudut joint 2 (θ 2 ), joint 3 (θ 3 ), dan joint 4 (θ 4 ) yang dilihat pada sudut pandang tampak depan yaitu pada bidang XZ. Adapun hubungan antara kedua sudut pandang ini adalah pada koordinat x yang digunakan yaitu x a . x a adalah koordinat pada sumbu x untuk robot pada bidang XZ. x a akan bernilai sama dengan x p (dari Gambar 3(a)) apabila pada bidang XY, y p berada di titik 0 atau dengan kata lain besar sudut joint 1 adalah 0. Sehingga dalam menggunakan metode pendekatan geometri ini harus dilakukan terlebih dahulu perhitungan pada bidang XY baru kemudian pada bidang XZ.
Adapun untuk dapat menghitung setiap sudut joint robot pada penelitian ini menggunakan konsep seperti yang dilakukan pada buku Asada [22]. Hal pertama yang perlu dilakukan adalah dengan menentukan besar sudut kemiringan gripper (θ th ).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  besar  sudut  kemiringan  yaitu  45°.  Sehingga  nantinya  dari  sudut kemiringan ini dapat diketahui posisi joint 3 robot (x 3 dan z 3 ). Kemudian dari posisi tersebut menggunakan konsep aturan cosinus dapat diperoleh sudut joint 2 dan joint 3. Sementara itu untuk joint 4 diperoleh dengan mempertimbangkan pada sudut joint 2, joint 3, dan sudut kemiringan gripper . Namun sebelum itu, perlu diketahui bahwa kondisi posisi gripper robot pada penelitian ini bergeser dari posisi garis lurus lengan robot. Posisi robot yang diinginkan saat mengambil objek adalah  pada  titik  F  (x F dan  z F ).  Sedangkan  dalam  penerapan  rumus  ini  posisi end-effector robot  berada  pada  titik  E. Sehingga perlu dilakukan penyesuaian posisi objek terhadap posisi robot pada penelitian ini dengan persamaan yang dapat dituliskan sebagai berikut.
x r = r  cos θ th (4)
z r = √r 2 − x r 2 (5)
Besar nilai x r dan z r adalah nilai pergeseran posisi yang perlu dilakukan untuk dapat menyesuaikan dengan posisi gripper robot. Sementara itu r adalah pergeseran titik end-effector robot berdasarkan rumus (titik E) terhadap titik end- effector robot pada penelitian ini (titik F) yaitu sebesar 0.028 m. Sehingga penyesuaian posisi ini dapat dituliskan dalam persamaan sebagai berikut.
x F = x a + x r (6)
z F = z + z r (7)
Kemudian dengan menggunakan posisi yang baru ini, dapat ditentukan posisi joint 3 robot dengan menggunakan persamaan berikut.
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
x 3 = x F − L 4 cos θ th (8)
z 3 = z F + L 4 sin θ th (9)
Sehingga dapat dituliskan persamaan untuk besar sudut joint 2, joint 3, dan joint 4 adalah sebagai berikut.
c = √(x 3 − L 1 ) 2 + (z 3 − d 1 ) 2 (10)
β 1 = cos −1 ( L2 2+L32−c2 2 L2 L3 ) (11) θ 3 = 180 − β 1 (12)
α 1 = tan −1 ( (z3−d1) (x3−L1) ) (13)
α 2 = cos −1 ( L2 2+c2−L32 2 L2 c ) (14)
θ 2 = α 1 + α 2 (15)
θ 4 = θ 2 − θ 3 + θ th (16)
Posisi robot yang diberikan pada penelitian ini ketika diposisikan untuk mendeteksi objek adalah ditunjukkan pada Gambar 4. Posisi ini diposisikan pada sudut joint masing-masing adalah : 1) θ 1 = 90°; 2) θ 2 = 90°; 3) θ 3 = 30°; dan 4) θ 4 = 120°. Posisi joint robot ini memperhatikan pada arah putar motor servo terhadap arah gerak robot yang diinginkan. Sebagai catatan pada penelitian ini untuk dapat memosisikan sudut joint robot agar dapat berlaku pada persamaan invers kinematik  sebelumnya  maka  diperlukannya  kondisi  inisialisasi  robot.  Definisi  kondisi  inisialisasi  pada  penelitian  ini adalah kondisi dimana lengan robot diposisikan pada posisi sejajar sumbu x yang dipasangkan pada sudut joint robot masing-masing adalah: 1) θ 1 = 98°; 2) θ 2 = 0°; 3) θ 3 = 0°; dan 4) θ 4 = 150°.
Gambar 4 . Posisi Awal Robot

## 2.4 Deteksi Objek
Deteksi  objek  pada  penelitian  ini  menggunakan  konsep computer  vision dengan  bantuan library OpenCV  dan algoritma  YOLOv8  yang  diterapkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman  Python.  Objek  yang  akan  dideteksi  adalah komponen-komponen prototipe belt tightener yang terdiri dari Pully, Frame, Base, Shaft, dan Screw. Library OpenCV digunakan dalam deteksi objek untuk mengakses kamera ESP32-CAM dan kemudian mengimplementasikan algoritma YOLOv8 yang digunakan untuk memproses dataset objek agar dapat memberikan informasi untuk proses deteksi objek. Dataset objek adalah kumpulan-kumpulan informasi yang diperlukan dari objek yang akan dideteksi. Proses pengambilan dataset dilakukan dengan mengambil gambar objek dengan memosisikan objek pada alas ukur dengan berbagai macam kemungkinan posisi agar dapat mengurangi kemungkinan kesalahan dalam deteksi objek. Alas ukur yang digunakan pada penelitian ini adalah berupa kotak-kotak dengan ukuran 1x1 cm yang dicetak di kertas A4. Adapun total gambar yang diambil secara keseluruhan pada dataset objek penelitian ini adalah berjumlah 530 gambar dengan ukuran panjang = 640 pixel dan lebar = 480 pixel.
Pada kondisi posisi awal robot, end-effector robot diposisikan dalam keadaan tidak sejajar dengan bidang kerja robot. Sehingga pada dataset objek perlu dilakukan penyesuaian dengan posisi alas ukur agar nantinya diperoleh suatu persamaan yang dapat menghubungkan kondisi objek di dalam frame gambar dan kondisi sesungguhnya. Pada penelitian yang dilakukan Zeng dkk. [23] dijelaskan bahwa perlu dilakukan perubahan posisi frame gambar ke posisi yang sejajar dengan bidang kerja robot dimana objek akan diletakkan agar memudahkan dalam mendefinisikan posisi objek. Dalam penelitian ini melakukan proses yang dinamakan warping untuk dapat memosisikan seperti hal tersebut. Warping adalah proses mengubah perspektif gambar dimana untuk menyesuaikan posisi frame agar terlihat seakan-akan posisi kamera berada sejajar dengan bidang kerja (dapat dilihat pada Gambar 5). Akan tetapi dalam proses warping pada penelitian ini menjadikan  ukuran  gambar  akan  berkurang  karena  terdapat  proses cropping untuk  tidak  memasukkan  ujung gripper robot. Sebagai catatan bahwa perlu diperhatikan pada saat melakukan warping , peletakan titik-titik yang akan membentuk frame yang baru diposisikan menyesuaikan garis pada alas ukur dan untuk dapat menentukan ukuran akhir frame gambar adalah dengan mengambil selisih pixel gambar yang paling besar untuk masing-masing bidang frame gambar.
(a)
(b)
Gambar 5 . Proses Warping Frame Kamera : (a) Sebelum Warping ; (b) Sesudah Warping
Dataset objek yang telah melalui proses warping kemudian perlu dilakukan anotasi terlebih dahulu. Anotasi adalah proses yang dilakukan untuk memberikan label pada objek di dalam frame gambar yang pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan LabelImg. Anotasi tersebut dilakukan dengan mendefinisikan posisi objek sebagai sebuah kotak yang berada pada bagian sekitar objek yang akan dideteksi dan pada posisi titik grasp objek. Kotak pada bagian sekitar objek  akan  mendefinisikan  posisi  secara  keseluruhan  dari  objek.  Sedangkan  kotak  pada  posisi  titik grasp objek  akan berfokus pada posisi dimana robot harus mengambil objek tersebut. Namun nantinya yang akan digunakan robot untuk mendefinisikan posisi pengambilan objek adalah berdasarkan pada posisi titik grasp objek seperti yang dilakukan pada penelitian Zhang dkk. [24]. Posisi titik grasp objek ini ditentukan dengan mempertimbangkan pada kemampuan gripper dalam  menjepit  objek  dan  posisi  peletakan  objek  pada  alas  ukur.  Sehingga  dalam  hal  ini  alas  ukur  memiliki  peranan penting dalam menentukan titik grasp objek. Kemudian juga perlu ketelitian dalam melihat posisi titik grasp objek pada alas  ukur  agar  nantinya  tidak  terjadi  kesalahan  robot  dalam  mendefinisikan  posisi  objek.  Setelah  proses  anotasi  ini dilakukan, dataset gambar yang telah diambil sebelumnya beserta dengan data label gambar digabung dan dimasukkan ke dalam suatu folder untuk kemudian dilakukan proses training dengan menggunakan YOLOv8. Proses training dilakukan pada Google Colaboratory dengan membagi dataset gambar dan label gambar masing- masing ke dalam tiga bagian yaitu train , test , dan valid dengan porsi masing-masing adalah train = 70%; test = 10%; dan valid =  20%  seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wang  dkk.  [25].  Adapun  hasil training dataset  objek yang diperoleh dari algoritma YOLOv8 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Hasil Training Dataset Objek
Hasil training dataset objek adalah informasi posisi objek dalam frame yang terdiri dari posisi titik-titik pembentuk kotak-kotak yang sebelumnya didefinisikan dengan proses anotasi beserta kode nama kelas. Untuk proses deteksi objek oleh robot pada penelitian ini adalah memerlukan posisi titik tengah kotak dari posisi titik grasp objek. Sehingga untuk dapat memperoleh titik tengah dari kotak tersebut adalah dengan menjumlahkan posisi titik ujung pada kotak di dalam bidang yang sama dan setelah itu dibagi 2.
Adapun untuk dapat mendefinisikan hubungan posisi objek di dalam frame kamera terhadap posisi robot, maka perlu dilakukan perhitungan dalam bentuk persamaan matematika. Sebelumnya diketahui bahwa posisi titik grasp objek ditentukan  dengan  mempertimbangkan  posisi  objek  terhadap  alas  ukur.  Sehingga  dalam  hal  ini  untuk  mendefinisikan posisi frame kamera dilakukan secara langsung terhadap alas ukur yaitu dengan cara kamera robot diatur dalam kondisi yang sama dengan dataset objek yaitu dilakukan warping . Kemudian posisikan titik tengah frame kamera pada suatu titik dimana garis horizontal dari frame kamera yang membentuk titik tengah frame kamera sejajar dengan garis horizontal pada alas ukur. Begitu pula sebaliknya untuk garis vertikal masing-masing. Sehingga akan menghasilkan suatu titik yang menunjuk pada suatu posisi di alas ukur. Posisi ini kemudian yang akan menjadi acuan posisi yang menghubungkan frame kamera robot dan posisi robot. Berdasarkan hal tersebut, dalam penelitian ini posisi titik tengah frame kamera adalah berada pada titik (dalam satuan meter) x = 0.25 dan y =  -0.005 dalam posisi robot. Nilai negatif pada sumbu y adalah hanya sebagai tanda bahwa posisi titik berada pada bagian sebelah kiri dari garis tengah posisi robot. Sedangkan nilai positif pada sumbu y mendefinisikan posisi objek berada pada bagian sebelah kanan dari garis tengah posisi robot. Sebagai
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
catatan bahwa dalam penelitian ini, definisi posisi x frame adalah posisi sumbu y pada robot. Sedangkan definisi posisi y frame adalah posisi sumbu x pada robot. Selanjutnya dimulai dari titik tengah frame kamera yang telah disesuaikan terhadap posisi alas ukur sebelumnya, posisikan  sebuah  titik  masing-masing  untuk  garis  horizontal  dan  vertikal  dari  titik  tengah frame kamera  yang  dibuat dengan menggunakan program dari OpenCV yaitu circle . Fungsi titik-titik ini nantinya digunakan untuk mendefinisikan persamaan yang menghubungkan setiap posisi pada frame kamera terhadap posisi robot. Definisi yang digunakan untuk membentuk persamaan tersebut adalah dengan memosisikan titik-titik yang telah dibuat sebelumnya pada jarak sekitar 1 cm  berdasarkan  ukuran  pada  alas  ukur  terhadap  titik  tengah frame kamera  dan  catat  pergeseran  setiap  1  cm  tersebut menyebabkan berapa perubahan pixel yang terjadi di dalam frame kamera. Proses ini dilakukan terus menerus dengan menggeser secara bertahap sampai titik yang dibuat keluar dari frame kamera. Kemudian temukan rata-rata perubahan pixel  yang  terjadi  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  diperoleh  rata-rata  perubahan  pixel  untuk  garis  horizontal  adalah  35 pixel. Sedangkan rata-rata perubahan pixel untuk garis vertikal adalah 24 pixel. Sehingga berdasarkan hal tersebut dapat dituliskan  persamaan  matematika  yang  mendefinisikan  hubungan  posisi  objek  dalam frame dan  posisi  robot  dengan mempertimbangkan  posisi  titik grasp objek  (x_medium  &  y_medium)  terhadap  titik  tengah frame kamera  (x_cam  & y_cam) adalah sebagai berikut.
a. y_medium < y_cam
x_pos = 0.25+(((y_cam-y_medium)/24)/100) (17)
b. y_medium > y_cam
x_pos = 0.25-(((y_medium-y_cam)/24)/100) (18) c. x_medium < x_cam y_pos = -0.005-(((x_cam-x_medium)/35)/100) (19) d. x_medium > x_cam y_pos = (((x_medium-x_cam)/35)/100)-0.005 (20)
Posisi  objek  dalam  posisi  robot  didefinisikan  dengan  x_pos  dan  y_pos.  Adapun  untuk  nilai  titik  tengah frame kamera adalah 314 pixel untuk x frame dan 123 pixel y frame . Nilai 100 digunakan untuk mengonversikan nilai centimeter dari perubahan pergeseran pixel sebelumnya ke dalam satuan meter.

## 2.5 Konsep Kolaborasi Robot dan Manusia
Untuk dapat berjalannya konsep kolaborasi robot dan manusia, perlu dilakukan definisi terlebih dahulu terhadap ruang kerja antara robot dan manusia. Pada penelitian ini posisi manusia ( user ) berada di samping robot. Sedangkan objek yang akan diambil oleh robot berada di depan robot. Adapun definisi ruang kerja pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 . Ruang Kerja Robot dan Manusia
. Pada Gambar 7 dapat dilihat pada penelitian ini, posisi robot berada di atas meja dan tepat di depan user dimana nantinya  proses material  handling akan  dilakukan  pada  ruang  kerja  di  antara  keduanya.  Untuk  memulai  konsep kolaborasi, objek diletakkan di depan robot yang merupakan gambaran apabila diterapkan pada industri sesungguhnya
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
objek ini berasal dari workstation yang lain atau dari pekerja yang lain. Sehingga peletakan objek tersebut tidak terkait dengan user . Selanjutnya, apabila objek terdeteksi pada kamera robot, robot akan bergerak mengambil objek tersebut dan meneruskannya ke posisi user . Namun setelah berada pada posisi user , robot tidak akan langsung memberikan objek. Akan tetapi, robot akan menunggu perintah dari user terlebih dahulu untuk memberikan objek. Perintah yang diberikan oleh user kepada robot untuk memberikan objek adalah dengan menggunakan gerak isyarat tangan yang nantinya setelah menerima perintah tersebut robot akan memberikan objek tersebut kepada user pada titik yang telah ditentukan. Adapun tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat secara lengkap pada Gambar 8.
Gambar 8. Tahapan Kolaborasi Robot dan Manusia

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengujian Robot dalam Mengambil Objek
Pengujian  robot  dalam  mengambil  objek  dilakukan  dengan  alas  ukur.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memvalidasi persamaan sebelumnya yang mendefinisikan posisi objek dalam frame kamera terhadap posisi objek dalam posisi robot dan menguji kemampuan robot dalam memprediksi posisi pengambilan objek. Pengujian ini dilakukan sebanyak 10 kali terhadap kondisi objek yang diposisikan pada posisi acak di dalam frame kamera robot dan dituliskan dengan persentase kesuksesan  prediksi  pengambilan  objek  dan  pengambilan  objek  sesungguhnya  oleh  robot  dengan  mempertimbangkan terhadap titik-titik yang telah ditentukan (dalam satuan meter) yaitu: 1) x = 0.25, y = -0.005; 2) x = 0.22, y = -0.005; 3) x = 0.27, y = -0.005; 4) x = 0.25, y = -0.02; 5) x = 0.25, y = 0.02; 6) x = 0.23, y = -0.05; 7) x = 0.24, y = 0.05; 8) x = 0.26, y = -0.06; 9) x = 0.27, y = 0.05; dan 10) x = 0.27, y =  -0.04. Selanjutnya untuk dapat mengetahui akurasi robot dalam mendeteksi posisi pengambilan objek, dilakukan dengan menggabungkan persamaan invers kinematik pada persamaan (1) s/d (16) dan persamaan posisi objek pada persamaan (17) s/d (20). Informasi terkait titik tengah dari posisi titik grasp objek digunakan sebagai posisi di dalam frame kamera yang kemudian dimasukkan ke dalam persamaan posisi objek untuk mendapatkan posisi objek dalam posisi robot. Adapun posisi objek tersebut dimasukkan ke dalam persamaan invers kinematik untuk dapat memperoleh besar sudut setiap joint robot yang akan diimplementasikan ke dalam gerak robot mengambil objek. Adapun hasil pengujian robot dalam mengambil objek dapat dilihat pada grafik Gambar 9.
0 20 40 60 80 100 Pully Frame Base Shaft Screw P e rs e n ta s e K e s u k s e s a n ( % ) Objek/Komponen Eksekusi Robot Pully Frame Base
Shaft Screw x 0,0036 0,0066 0,0037 0,0049 0,0033 y 0,0041 0,0004 0,0036 0,0032 0,0037 0 0,002 0,004 0,006 0,008 R a ta -r a ta E ro r (m ) Objek/Komponen Posisi End-Effector Robot x y
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
Pada grafik Gambar 9 dapat dilihat bahwa diperoleh hasil pengujian robot dalam mengambil objek yaitu dalam hasil prediksi dan eksekusi robot. Hasil prediksi diperoleh dari posisi yang dihasilkan oleh perhitungan pada program robot yang dituliskan untuk bidang x dan y. Kemudian perhitungan program robot tersebut dibandingkan dengan posisi yang telah ditentukan sebelumnya. Hasil dari perbandingan keduanya adalah berupa eror yang dituliskan untuk bidang x dan y. Untuk memperoleh nilai eror gerak robot dalam mengambil objek maka dilakukan perhitungan rata-rata eror pada setiap komponen. Selanjutnya dari nilai rata-rata eror setiap komponen dirata-ratakan kembali untuk menemukan eror secara  keseluruhan  dari  gerak  robot  dalam  mengimplementasikan  konsep  pada  penelitian  ini.  Adapun  untuk  eksekusi robot  dalam  mengambil  objek  dipertimbangkan  berdasarkan  keberhasilan  robot  untuk  mencapai  posisi  objek  dan mengangkatnya.
Berdasarkan pada grafik Gambar 9 diketahui bahwa nilai eror yang dihasilkan oleh setiap objek berbeda-beda dan menghasilkan eror rata-rata keseluruhan adalah sekitar 0.0044 untuk sumbu x dan 0.0037 untuk sumbu y. Hal ini dipengaruhi oleh kondisi penempatan titik tengah frame terhadap alas ukur, kondisi pada saat melakukan anotasi objek, persamaan  dalam  mendefinisikan  posisi frame kamera  terhadap  posisi  robot,  dan  akurasi  deteksi  objek.  Kondisi penempatan  titik  tengah frame pada  alas  ukur  menyangkut  pada repeatability robot  yang  dalam  hal  ini  robot  yang digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki repeatability yang  sangat  kurang  karena  kondisi  aktuator  yang  digunakan. Sementara itu, pada penelitian ini untuk dapat menjalankan konsep yang diajukan memerlukan kondisi pada saat robot akan mengambil objek yang sama dengan dataset yang digunakan. Adapun jika dipertimbangkan terhadap kondisi saat melakukan  anotasi  objek,  hal  ini  berkaitan  dengan  pengaruh  perspektif  kamera  yang  mengharuskan  untuk  menjaga konsistensi  dalam  meletakkan  posisi  titik grasp objek.  Pada  persamaan  dalam  mendefinisikan  posisi frame kamera terhadap posisi robot adalah berkaitan dengan kemungkinan perubahan yang tidak menentu setiap pergeseran 1 cm pada bidang kerja terhadap bidang frame kamera sebagai akibat posisi kamera yang bergeser dari kondisi saat mendefinisikan posisi frame terhadap posisi robot. Sedangkan jika dipertimbangkan dengan akurasi deteksi objek oleh algoritma YOLO, hal ini terkait dengan kurangnya informasi yang dapat diterima oleh algoritma YOLO untuk dapat menyimpulkan posisi objek sebenarnya. Sehingga hal-hal tersebut menjadi pertimbangan yang sangat penting untuk dapat mengurangi nilai eror yang terjadi. Sedangkan untuk eksekusi robot dihasilkan persentase kesuksesan robot dalam mengambil objek adalah sebesar  86%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  robot  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  menerapkan  konsep  yang digunakan pada penelitian ini.
Adapun hasil pengujian tersebut apabila dibandingkan pada penelitian terdahulu yang dilakukan Rakshit dkk. [9] yang memiliki persentase kesuksesan robot yaitu 97.8%, penelitian yang dilakukan Zhang dkk.  [24] dengan persentase kesuksesan 92.5%, serta pada penelitian yang dilakukan Mousavian dkk. [26] dengan persentase kesuksesan 88%, pada penelitian yang dilakukan penulis memiliki persentase yang mendekati penelitian-penelitian tersebut. Perbedaan dalam penggunaan jenis kamera dan robot yang digunakan menjadi indikator-indikator yang menyebabkan perbedaan persentase yang dihasilkan tersebut. Adapun penggunaan jenis kamera pada penelitian-penelitian tersebut yang menggunakan RGB- D camera menjadikan parameter kedalaman dimasukkan pada pertimbangan deteksi objek dalam proses pengambilan objek.  Sementara  itu,  pada  penelitian  yang  dilakukan  penulis  yang  hanya  menggunakan  RGB camera tidak  dapat memperoleh parameter tersebut. Berdasarkan pada robot yang digunakan, hal ini tentunya adalah berkaitan pada tingkat kepresisian robot.

## 3.2 Pengujian Kolaborasi Robot dan Manusia
Pengujian  kolaborasi  robot  dan  manusia  dilakukan  dengan  pengujian  terhadap  tingkat  keberhasilan  robot  dan keamanan dalam penggunaan robot. Tingkat keberhasilan robot adalah berkaitan dengan bagaimana proses robot dalam menjalankan  kolaborasi dari awal  sampai  akhir  terhadap  kondisi  pengambilan  objek  yang didefinisikan  dengan  posisi objek secara acak dan tanpa alas ukur yang dilakukan dengan pengujian sebanyak 10 kali dengan indikator yang diuji adalah kesuksesan robot dalam bentuk persentase. Adapun dari 10 kali pengujian tersebut nantinya akan dilakukan 5 kali pengujian  dengan  meletakkan  objek  satu  per  satu  dimana  objek  diletakkan  hanya  setelah  robot  berada  pada  posisi mendeteksi objek. Sedangkan 5 kali pengujian yang lain dilakukan dengan meletakkan objek secara terus menerus dimana tidak peduli apakah robot masih berjalan untuk mengantarkan objek ataupun sedang mengambil objek, objek yang lain langsung diletakkan pada bidang kerja.
Sementara itu, keamanan dalam penggunaan robot adalah berkaitan dengan bagaimana respons yang terjadi pada robot apabila pada saat menjalankan kolaborasi, user secara tidak sengaja menghalangi gerak robot yang menyebabkan terjadinya  tabrakan.  Untuk  melakukan  pengujian  terhadap  keamanan  penggunaan  robot  sebelumnya  perlu  dilakukan modifikasi terhadap motor servo yang digunakan. Hal ini dikarenakan untuk kondisi prototipe robot yang digunakan tidak memungkinkan untuk dipasangkan sensor tambahan yang dapat digunakan untuk memberikan informasi ketidaksesuaian yang terjadi pada gerak robot dan aktuator yang digunakan karena tidak memiliki fitur yang dapat memberikan informasi terkait  kondisi  aktuator.  Pada  umumnya  yang  sering  digunakan untuk  sistem  keamanan pada  robot  kolaboratif  adalah dengan sensor torsi menyatu pada aktuator yang digunakan seperti pada penelitian Al-Yacoub dkk. [27] dan Roveda dkk. [28]. Namun karena dalam penelitian ini menggunakan sebuah prototipe robot dengan ukuran kecil dan torsi yang dimiliki oleh  aktuator  yang  tidak  besar  maka  sistem  keamanan  hanya  diasumsikan  berdasarkan  kondisi  yang  menyebabkan ketidaksesuaian posisi sudut pada aktuator akibat adanya tabrakan. Sehingga apabila robot yang dirancang dengan ukuran yang besar dan torsi aktuator yang besar, tidak dianjurkan mengikuti konsep pada penelitian ini.

## 3.2.1   Tingkat Keberhasilan Robot
Pada pengujian kolaborasi robot dan manusia terhadap tingkat keberhasilan robot dimulai dari kondisi robot saat mendeteksi objek sampai dengan robot memberikan objek tersebut kepada user pada kondisi posisi objek acak dan tanpa alas ukur seperti yang terlihat pada Gambar 10. Adapun hasil pengujian tingkat keberhasilan robot tersebut dapat dilihat pada grafik Gambar 11.
Gambar 10 . Pengujian Tingkat Keberhasilan Robot
Gambar 11 . Hasil Pengujian Tingkat Keberhasilan Robot
Berdasarkan  pada  grafik  Gambar  11  diketahui  bahwa  dalam  eksekusi  robot  untuk  menjalankan  kolaborasi menghasilkan persentase kesuksesan robot dalam mengambil objek adalah sebesar 92% untuk peletakan objek secara satu per  satu  dan  84%  untuk  peletakan  objek  secara  terus  menerus.  Kondisi  ini  memiliki  pengaruh  yang  sama  dengan permasalahan  pada  kondisi  robot  saat  mengambil  objek  sebelumnya  karena  apabila  robot  setelah  melalui  proses pengambilan  objek  dan  berhasil  maka  juga  akan  berhasil  untuk  menjalankan kolaborasi pada  penelitian  ini.  Sehingga dengan memastikan bahwa robot mampu dengan tepat dalam mengambil objek maka kolaborasi dapat dijalankan dengan baik. Namun perlu diperhatikan juga bahwa untuk memastikan pada saat robot siap untuk menerima instruksi, objek tidak menutupi kamera yang digunakan agar robot dapat menerima instruksi dari gerak isyarat tangan yang diberikan.
Apabila dibandingkan dengan penerapan kolaborasi robot dan manusia pada penelitian-penelitian terdahulu yaitu seperti pada penelitian yang dilakukan Akkaladevi dkk. [2], Christen dkk. [29], dan Mousavian dkk. [26] menggunakan metode reinforcement learning serta penelitian yang dilakukan Tsamis dkk. [3] menambahkan AR Glasses sebagai media komunikasi robot dengan manusia menjadikan proses perencanaan konsep kolaborasi lebih kompleks. Penelitian yang dilakukan  Vogel  dkk.  [5]  menggunakan  metode  proyeksi  dengan  sebuah  proyektor  serta  Sanchez-Matilla  dkk.  [7] menggunakan dua buah RGB camera yang menjadikan proses perencanaan kolaborasi memerlukan peralatan tambahan selain  sebuah  kamera.  Sehingga  konsep  kolaborasi  pada  penelitian  ini  dapat  dikatakan  konsep  paling  sederhana  yang dapat diterapkan yaitu tanpa memerlukan banyak proses yang kompleks, serta tanpa menggunakan berbagai peralatan tambahan selain sebuah kamera.

## 3.2.2   Keamanan dalam Penggunaan Robot
Pengujian  keamanan  dalam  penggunaan  robot  didefinisikan  sebagai  pengujian  robot  pada  saat  menjalankan kolaborasi dengan memberikan gangguan yaitu menahan gerak dari aktuator robot terhadap asumsi dampak yang diterima oleh user apabila dalam hal ini tabrakan yang terjadi merupakan suatu unsur ketidaksengajaan (dapat dilihat pada Gambar
0 20 40 60 80 100 Pully Frame Base Shaft Screw P e rs e n ta s e K e s u k s e s a n ( % ) Objek/Komponen

## Pengujian Tingkat Keberhasilan Robot
Satu per Satu Terus Menerus
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
12). Hasil pengujian yang diperoleh pada sistem keamanan robot yang diterapkan pada penelitian ini pada saat berjalannya kolaborasi  adalah  cukup  baik  untuk  dapat  menanggulangi  apabila  terjadinya  tabrakan  antara  robot  dan user .  Pada pengujian yang dilakukan, menahan gerak dari aktuator membuat kondisi sesungguhnya menjadi diam. Sementara itu, input program  akan  terus  berjalan.  Sehingga  kondisi  tersebut  menyebabkan  terjadinya  perbedaan  besar  sudut  yang kemudian memberikan perintah kepada robot untuk menghentikan program robot.
Gambar 12 . Pengujian Keamanan Penggunaan Robot
Adapun  apabila  membandingkan  dengan  penelitian-penelitian  terdahulu  yaitu  seperti  pada  penelitian  Sun  dkk. [15]  yang  menggunakan  pertimbangan  terhadap  perhitungan  dinamika  robot.  Penelitian  tersebut  dapat  lebih  detail menampilkan pengaruh yang diberikan dari kondisi tabrakan yang terjadi dalam perhitungan matematika. Akan tetapi kondisi tersebut kemudian akan menjadi rumit pada berbagai kondisi setiap robot yang berbeda-beda. Penelitian Pang dkk. [16] menggunakan sensor yang dipasangkan pada bagian luar tubuh robot. Konsep tersebut dapat dikatakan efektif untuk mengurangi adanya perhitungan yang terkait dinamika robot dan sekaligus dapat mengurangi dampak secara fisik akibat  benturan.  Namun  seperti  tidak  mungkin  untuk  dapat  memasangkan  sensor  menyelimuti  seluruh  bagian  robot, mengingat robot bergerak dinamis yang dikhawatirkan sensor tersebut dapat mengganggu gerak robot. Penelitian Vogel dkk.  [20]  menggunakan  proyektor  dan  beberapa  kamera  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  proyeksi  cahaya  dan mendeteksi cahaya tersebut sebagai media pendefinisian ruang kerja yang aman. Kondisi tersebut secara langsung mudah untuk  dilihat  oleh user apabila user bekerja  melewati  garis  batas  kerja  yang  telah  ditentukan  dan  tidak  melibatkan perhitungan yang rumit. Akan tetapi proses pengaturan akan menjadi sulit apabila kondisi ruangan tidak dapat memenuhi kondisi yang diharuskan untuk berjalannya konsep tersebut. Penelitian Chen dkk. [17], Dianatfar dkk. [18], dan Hietanen dkk. [19] menggunakan AR Glasses untuk menyediakan tampilan secara virtual terkait dengan sistem keamanan yang diberikan. Adapun penggunaan AR Glasses tersebut tentunya dapat memudahkan komunikasi dengan robot dalam bentuk instruksi visual secara langsung kepada user . Sehingga bahkan sebelum terjadinya tabrakan sistem dapat memberikan notifikasi kepada user sebagai bentuk peringatan. Namun dengan kemampuan-kemampuan tersebut menyebabkan proses pengaturan  akan  menjadi  sulit  dan  lebih  lama.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  memberikan  alternatif  yang  lebih mudah untuk diimplementasikan yaitu tanpa perhitungan yang rumit dan penambahan peralatan lainnya, serta pengaturan yang lebih mudah.

## 3.3 Evaluasi Kerja
Berdasarkan  uraian pengujian-pengujian  sebelumnya  diperoleh  bahwa  prototipe  robot  kolaboratif  sukses  untuk dapat menjalankan kolaborasi dengan manusia yang diterapkan pada penelitian ini untuk proses material handling namun dengan beberapa catatan sebagai bahan pertimbangan dan evaluasi. Sebelumnya pada bagian 1 telah disebutkan bahwa pada penelitian ini berfokus pada bagaimana memberikan suatu rancangan robot kolaboratif yang dapat diterapkan pada berbagai jenis robot manipulator dengan kemudahan dalam hal pengaturan dan penggunaan pada konsep kolaborasi robot dan manusia. Rancangan yang diberikan dibuat dengan sederhana bukan hanya dari robot yang digunakan, akan tetapi juga dari komponen-komponen pendukung yang digunakan seperti kamera, posisi deteksi, dan lain sebagainya. Hal ini dimaksudkan  untuk  memberikan  gambaran  bahwa  pada  kondisi  tersebut  tentunya  pada  jenis robot  manipulator dapat menerapkan konsep yang sama. Sehingga berdasarkan pada hasil yang diperoleh sebelumnya, dapat dipertimbangkan hal- hal berikut yaitu apabila dilihat dari sisi robot yang digunakan akan dipengaruhi oleh kepresisian robot dalam mengambil objek  dan  kondisi repeatability .  Sedangkan  dilihat  dari  sisi  penggunaan  kamera  pada  penelitian  ini  yang  hanya menggunakan  kamera  RGB  biasa  menyebabkan  kondisi  yang  memungkinkan  untuk  posisi  objek  yang  didefinisikan adalah hanya pada sumbu x dan y. Sedangkan untuk sumbu z adalah bernilai tetap. Hal ini dikarenakan penyesuaian yang dilakukan  dengan  metode warping hanya  berlaku  untuk  bidang  kerja  itu  sendiri.  Sedangkan  untuk  objek  akan  tetap terpengaruh oleh perspektif kamera yang menyebabkan posisi objek pada sumbu z akan sulit didefinisikan. Sementara itu, dilihat dari kondisi awal saat mendeteksi objek, pada penelitian ini hanya digunakan satu kondisi, yang apabila kondisi deteksi objek lebih dari satu maka konsep ini tidak dapat digunakan karena nantinya akan berpengaruh pada algoritma deteksi objek yang kemungkinan dapat menyebabkan kondisi deteksi yang tidak tepat untuk pengambilan objek.
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 3  (Juli  2024) Hal. 1-15
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari pengujian  robot kolaboratif pada penelitian ini, robot memiliki eror yang disebabkan oleh kepresisian robot yang digunakan, kondisi penempatan titik tengah frame terhadap alas ukur, kondisi pada  saat  melakukan  anotasi  objek,  persamaan  dalam  mendefinisikan  posisi frame kamera  terhadap  posisi  robot,  dan akurasi deteksi objek seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Sebagai bahan evaluasi untuk mengatasi permasalahan kepresisian  robot  dan  kondisi  penempatan  titik  tengah frame adalah  dengan  menggunakan  robot  yang  memiliki kepresisian yang tinggi atau menggunakan aktuator yang lebih bagus sehingga pada saat robot mengambil objek lebih akurat dan pada saat robot kembali pada posisi mendeteksi objek tidak terjadi pergeseran pada frame kamera dari kondisi saat mendefinisikan posisi frame terhadap posisi robot. Sedangkan untuk mengatasi permasalahan kondisi anotasi objek adalah  dengan  membuat  dataset  objek  yang  sebelumnya  sudah  ditentukan  posisi  peletakan  objek  yang  nantinya  akan diletakkan titik grasp objek terhadap alas ukur sehingga pada saat melakukan anotasi dapat dengan tepat meletakkan titik grasp objek  pada  titik  yang  telah  ditentukan  pada  posisi  peletakan  tersebut.  Adapun  pada  persamaan  dalam mendefinisikan posisi frame kamera terhadap posisi robot yang disebabkan karena tidak konsistennya perubahan yang terjadi  pada  pergeseran  titik  di  dalam frame ,  maka  persamaan  seperti  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  tidak  dapat digunakan. Sebagai pengganti, untuk membuat persamaan yang mendefinisikan posisi frame dapat menggunakan konsep machine learning seperti decision tree atau linear regression . Sementara itu, pada masalah akurasi deteksi objek dapat diatasi  dengan  memberikan  informasi  yang  lebih  spesifik  terkait  posisi  pengambilan  objek  yang  memiliki  ciri  khas tertentu agar mempermudah algoritma deteksi objek untuk menyimpulkan posisi objek.
Adapun  terkait  pertimbangan  terhadap  keamanan  dalam  penggunaan  robot,  konsep  yang  diterapkan  pada penelitian ini dapat digunakan dengan catatan bahwa robot yang digunakan tidak memiliki ukuran yang besar dan torsi yang  dimiliki oleh  aktuator  robot  tidak besar.  Sehingga  tidak  menimbulkan risiko  yang besar  terhadap user pada  saat berkolaborasi  dengan  robot.  Namun  sebagai  pengganti  apabila  digunakan  pada  robot  dengan  ukuran  yang  besar  atau memiliki torsi aktuator yang besar yaitu dapat dengan mengganti indikator yang dipertimbangkan yaitu yang sebelumnya dari perbedaan sudut input dan output menjadi perubahan besar torsi antara perhitungan perencanaan dan kenyataan yang terjadi. Sehingga kondisi tersebut juga menghasilkan kondisi yang dapat didefinisikan oleh robot sebagai perintah untuk menghentikan program.

## 4. Kesimpulan
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah rancangan robot kolaboratif yang diterapkan pada proses material handling pada penelitian ini memiliki kemampuan robot untuk dapat secara mandiri melakukan proses menggenggam komponen  dengan  posisi  acak  pada  ruang  kerja  yang  diterapkan  dengan  konsep  kolaborasi,  sehingga  menghasilkan persentase keberhasilan robot dalam menggenggam objek sebesar 92% untuk peletakan objek satu per satu dan 84% untuk peletakan objek secara terus menerus. Sementara itu, keamanan dalam penggunaan robot pada penelitian ini menghasilkan sistem yang cukup baik untuk dapat mengatasi jika terjadi tabrakan antara robot dengan pengguna. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa penelitian kami dapat dikatakan sebagai konsep yang paling sederhana yang dapat diaplikasikan, yaitu tanpa memerlukan banyak proses yang rumit, perhitungan yang rumit, dan penggunaan berbagai peralatan tambahan selain sebuah kamera. Oleh karena itu, penelitian kami dapat memastikan kemudahan pengaturan dan penggunaan untuk user .

## Daftar Pustaka
[1] P. Segura, O. Lobato-Calleros, A. Ramírez-Serrano, dan I. Soria, “Human-robot collaborative systems: Structural components for current manufacturing applications,” Adv. Ind. Manuf. Eng. , vol. 3, hlm. 100060, Nov 2021, doi: 10.1016/j.aime.2021.100060.
[2] S. C. Akkaladevi, M. Plasch, A. Pichler, dan M. Ikeda, “Towards Reinforcement based Learning of an Assembly Process  for  Human  Robot  Collaboration,” Procedia  Manuf. ,  vol.  38,  hlm.  1491–1498,  2019,  doi: 10.1016/j.promfg.2020.01.138.
[3] G. Tsamis dkk. , “Intuitive and Safe Interaction in Multi-User Human Robot Collaboration Environments through Augmented Reality Displays,” dalam 2021 30th IEEE International Conference on Robot & Human Interactive Communication  (RO-MAN) ,  Vancouver,  BC,  Canada:  IEEE,  Agu  2021,  hlm.  520–526.  doi:  10.1109/RO- MAN50785.2021.9515474.
[4] K.  Lotsaris dkk. ,  “Augmented  Reality  (AR)  based  framework  for  supporting  human  workers  in  flexible manufacturing,” Procedia CIRP , vol. 96, hlm. 301–306, 2021, doi: 10.1016/j.procir.2021.01.091.
[5] C.  Vogel,  C.  Walter,  dan  N.  Elkmann,  “Safeguarding  and  Supporting  Future  Human-robot  Cooperative Manufacturing Processes by a Projection- and Camera-based Technology,” Procedia Manuf. , vol. 11, hlm. 39–46, 2017, doi: 10.1016/j.promfg.2017.07.127.
[6] L.  Paletta dkk. ,  “Gaze-based  Human  Factors  Measurements  for  the  Evaluation  of  Intuitive  Human-Robot Collaboration  in  Real-time,”  dalam 2019  24th  IEEE  International  Conference  on  Emerging  Technologies  and Factory Automation (ETFA) , Zaragoza, Spain: IEEE, Sep 2019, hlm. 1528–1531. doi: 10.1109/ETFA.2019.8869270.
[7] R.  Sanchez-Matilla dkk. ,  “Benchmark  for  Human-to-Robot  Handovers  of  Unseen  Containers  With  Unknown Filling,” IEEE Robot. Autom. Lett. , vol. 5, no. 2, hlm. 1642–1649, Apr 2020, doi: 10.1109/LRA.2020.2969200.
[8] N. Horňáková, L. Jurík, H. Hrablik Chovanová, D. Cagáňová, dan D. Babčanová, “AHP method application in selection of appropriate material handling equipment in selected industrial enterprise,” Wirel. Netw. , vol. 27, no. 3, hlm. 1683–1691, Apr 2021, doi: 10.1007/s11276-019-02050-2.
[9] A. Rakshit, S. Pramanick, A. Bagchi, dan S. Bhattacharyya, “Autonomous grasping of 3-D objects by a vision- actuated robot arm using Brain–Computer Interface,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 84, hlm. 104765, Jul 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2023.104765.
[10]  P. Rosenberger dkk. , “Object-Independent Human-to-Robot Handovers Using Real Time Robotic Vision,” IEEE Robot. Autom. Lett. , vol. 6, no. 1, hlm. 17–23, Jan 2021, doi: 10.1109/LRA.2020.3026970.
[11]  R.  S.  Andersen,  O.  Madsen,  T.  B.  Moeslund,  dan  H.  B.  Amor,  “Projecting  robot  intentions  into  human environments,” dalam 2016 25th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) , New York, NY, USA: IEEE, Agu 2016, hlm. 294–301. doi: 10.1109/ROMAN.2016.7745145.
[12]  D. Park, Y. Seo, D. Shin, J. Choi, dan S. Y. Chun, “A Single Multi-Task Deep Neural Network with Post-Processing for  Object  Detection  with  Reasoning  and  Robotic  Grasp  Detection.”  arXiv,  16  September  2019.  Diakses:  25 Februari 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1909.07050
[13]  S.  Haddadin,  A.  Albu-Schaffer,  dan  G.  Hirzinger,  “Safety Evaluation of  Physical  Human-Robot Interaction  via Crash-Testing”.
[14]  G. Michalos, S. Makris, P. Tsarouchi, T. Guasch, D. Kontovrakis, dan G. Chryssolouris, “Design Considerations for  Safe  Human-robot  Collaborative  Workplaces,” Procedia  CIRP ,  vol.  37,  hlm.  248–253,  2015,  doi: 10.1016/j.procir.2015.08.014.
[15]  Y. Sun, M. Van, S. McIlvanna, S. McLoone, dan D. Ceglarek, “Adaptive Admittance Control for Safety-Critical Physical Human Robot Collaboration.” arXiv, 9 Agustus 2022. Diakses: 25 Februari 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/2208.05061
[16]  G. Pang, J. Deng, F. Wang, J. Zhang, Z. Pang, dan G. Yang, “Development of Flexible Robot Skin for Safe and Natural  Human–Robot  Collaboration,” Micromachines ,  vol.  9,  no.  11,  hlm.  576,  Nov  2018,  doi: 10.3390/mi9110576.
[17]  J. Chen, Y. Fu, W. Lu, dan Y. Pan, “Augmented reality-enabled human-robot collaboration to balance construction waste sorting efficiency and occupational safety and health,” J.  Environ.  Manage. ,  vol.  348,  hlm.  119341,  Des 2023, doi: 10.1016/j.jenvman.2023.119341.
[18]  M.  Dianatfar,  J.  Latokartano,  dan  M.  Lanz,  “Concept  for  Virtual  Safety  Training  System  for  Human-Robot Collaboration,” Procedia Manuf. , vol. 51, hlm. 54–60, 2020, doi: 10.1016/j.promfg.2020.10.009.
[19]  A.  Hietanen,  R.-J.  Halme,  J.  Latokartano,  R.  Pieters,  M.  Lanz,  dan  J.-K.  Kamarainen,  “Depth-sensor–projector safety model for human-robot collaboration”.
[20]  C.  Vogel,  C.  Walter,  dan  N.  Elkmann,  “A  projection-based  sensor  system  for  safe  physical  human-robot collaboration,” dalam 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems , Tokyo, Japan: IEEE, Nov 2013, hlm. 5359–5364. doi: 10.1109/IROS.2013.6697132.
[21]  G. R. Cahyono, Nurmahaludin, M. F. Setiawan, Y. Rizal,  dan J. Riadi, “Comparison of 4 DOF Arm Robot for Trajectory  Planning  with  3rd  and  5th  Polynomial  Orders,”  dalam 2022  11th  Electrical  Power,  Electronics, Communications, Controls and Informatics Seminar (EECCIS) , Malang, Indonesia: IEEE, Agu 2022, hlm. 281– 286. doi: 10.1109/EECCIS54468.2022.9902924.
[22]  H. H. Asada, “Introduction to Robotics”, 2.12 Lecture Notes, 2005.
[23]  A. Zeng, S. Song, S. Welker, J. Lee, A. Rodriguez, dan T. Funkhouser, “Learning Synergies between Pushing and Grasping with Self-supervised Deep Reinforcement Learning.” arXiv, 30 September 2018. Diakses: 25 Februari 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1803.09956
[24]  H.  Zhang,  X.  Lan,  S.  Bai,  X.  Zhou,  Z.  Tian,  dan  N.  Zheng,  “ROI-based  Robotic  Grasp  Detection  for  Object Overlapping  Scenes.”  arXiv,  13  Maret  2019.  Diakses:  25  Februari  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: http://arxiv.org/abs/1808.10313
[25]  Z. Wang, Y. Liu, S. Duan, dan H. Pan, “An efficient detection of non-standard miner behavior using improved YOLOv8,” Comput. Electr. Eng. , vol. 112, hlm. 109021, Des 2023, doi: 10.1016/j.compeleceng.2023.109021.
[26]  A. Mousavian, C. Eppner, dan D. Fox, “6-DOF GraspNet: Variational Grasp Generation for Object Manipulation.” arXiv, 16 Agustus 2019. Diakses: 25 Februari 2024. [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1905.10520
[27]  A. Al-Yacoub, Y. C. Zhao, W. Eaton, Y. M. Goh, dan N. Lohse, “Improving human robot collaboration through Force/Torque based learning for object manipulation,” Robot. Comput.-Integr. Manuf. , vol. 69, hlm. 102111, Jun 2021, doi: 10.1016/j.rcim.2020.102111.
[28]  L. Roveda, L. Mantovani, M. Maccarini, F. Braghin, dan D. Piga, “Optimal physical human–robot collaborative controller  with  user-centric  tuning,” Control  Eng.  Pract. ,  vol.  139,  hlm.  105621,  Okt  2023,  doi: 10.1016/j.conengprac.2023.105621.
[29]  S.  Christen,  W.  Yang,  C.  Pérez-D’Arpino,  O.  Hilliges,  D.  Fox,  dan  Y.-W.  Chao,  “Learning  Human-to-Robot Handovers  from  Point  Clouds.”  arXiv,  30  Maret  2023.  Diakses:  25  Februari  2024.  [Daring].  Tersedia  pada: http://arxiv.org/abs/2303.17592