JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) h t t p : / / e j o u rn a l .u n p . a c. i d / i n d e x . ph p / j t e v Vol. 7 No. 2 (2021) E-ISSN: 2302-3309 P-ISSN: 2746-6086

## Pengembangan Olfactory Hexapod Robot Untuk Mendeteksi Kebocoran Sumber Aroma
Rendyansyah 1* , Aditya P. P. Prasetyo 2 , Kemahyanto Exaudi 3 , Abdul Wahid Sempurna 4 , dan Bangun Sudrajat 5
1,4,5 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya,
2,3 Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya *Corresponding author, e-mail: rendyansyah@ilkom.unsri.ac.id

## Abstrak
Kebocoran aroma/gas  berdampak  merugikan dalam dunia Industri, baik dalam skala  besar  maupun kecil.  Gas bersifat menyebar  di  udara,  ada  yang  mudah  terbakar  bahkan  menyebabkan  polusi  udara  di  sekitar  wilayah  tersebut.  Secara teknis  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  membantu  meng-investigasi  ruangan.  Seperti  sistem e-nose yang  terintegrasi dengan robot. Di dalam penelitian  ini telah dikembangkan Hexapod Robot yang terintegrasi dengan sensor pendeteksi aroma,  gabungan  keduanya  disebut Olfactory  Hexapod  Robot .  Motivasi  dikembangkan  robot  ini  bertujuan  untuk menjelajah  di  lingkungan  pada  permukaan  kasar.  Adapun  metode  yang  digunakan  adalah Fuzzy  Logic sebagai pengendali  untuk  navigasi,  dan Learning  Vector  Quantization untuk  mengetahui  aroma  kebocoran  gas.  Adapun pengujian  pada  robot  dilakukan  di  dalam  Skala  Laboratorium,  dan  arena  telah  diatur  dalam  berbagai  kondisi.  Hasil percobaan  menunjukkan  bahwa Olfactory  Hexapod  Robot dapat  ber-navigasi  di  dalam  kondisi  ruangan  dan  mencari sumber  aroma  gas.  Percobaan  pada  robot  mencari  sumber  gas  dilakukan  sebanyak  30  kali,  dan  tingkat  keberhasilan yang diperoleh mencapai 86%.
Keyword: Logika Fuzzy, Olfactory Hexapod Robot , Learning Vector Quantization

## Abstract
Leakage of the gas source has a detrimental impact on the industrial world, both on a large and small scale. Gases are diffuse  in  the  air,  some  are  flammable,  and  some  also  have  an  impact  on  air  pollution  around  the  area.  Technically someone needs a system to investigate the room. An example is the e-nose system applied to robots. In this research, the Hexapod  Robot  integrated  with  the  odour  detection  sensor  has  been  developed,  where  the  combination  of  the  two  is called  the  Olfactory  Hexapod  Robot.  The  motivation  to  create  this  robot  is  to  explore  the  environment  on  a  rough surface.  The  methods  used  are  Fuzzy  Logic  as  a  controller  for  navigation,  and  Learning  Vector  Quantization  to determine the smell of gas leaks. The testing on this robot is on a laboratory scale, where the testing arena is in various conditions.  The  experimental  results  show  that  the  Olfactory  Hexapod  Robot  can  navigate  in  room  conditions  and search for the source of gas. Experiments on the robot looking for a gas source 30 times and the success rate obtained reached 86%.
Keywords: Fuzzy Logic , Olfactory Hexapod Robot , Learning Vector Quantization

## PENDAHULUAN
Kebocoran gas dapat menimbulkan masalah  dan jika dibiarkan dapat menimbulkan pencemaran  udara, kebakaran,  dan  kerugian  material.  Kebocoran  gas  umumnya  terjadi  di  kawasan  Industri  baik  skala  kecil maupun besar. Penyebab kebocoran gas dikarenakan sifat korosi pada pipa, adanya retak pada penampungan cairan atau pipa, dan bisa juga disebabkan oleh kelalaian dari operator atau petugas. Keterbatasan fisik dari seorang  petugas  dapat  menimbulkan  masalah  lain  seperti  kelelahan,  tidak  konsisten,  sulit  menjangkau  area tertentu,  dan  lain  sebagainya.  Oleh  karena  itu  seorang  petugas  memerlukan  sebuah  sistem  atau  alat  yang dapat membantu dalam menyelesaikan pekerjaannya.
Penggunaan  teknologi  robot  dapat  dikatakan  sebagai partner dalam  bekerja,  membantu  me-monitor, investigasi,  dan  mampu  bekerja  secara  kontinyu  dengan  hasil  yang  baik.  Disisi  lain,  robot  sering  di-
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169
aplikasikan  untuk  menggantikan  peran  dari  operator,  seperti  halnya manufacture , assembly , monitoring , investigation dan lain sebagainya.
Penelitian tentang robot dalam mendeteksi  aroma pada kebocoran gas pernah dilakukan oleh beberapa penelitian  yang relevan [1][2][3]. Adapun skala  robot yang dirancang umumnya berskala  prototype dengan bentuk sederhana, dimana robot tersebut dilengkapi dengan berbagai sensor, seperti sensor jarak, dan sensor pendeteksi  aroma.  Penelitian  tersebut  ada  yang  membahas  tentang  sistem  navigasi  dalam  mencapai  target [1], lokalisasi kebocoran [1][4], dan sistem identifikasi aroma [3]. Adapun aktifitas dan tugas robot tersebut menggunakan metode kecerdasan buatan seperti Fuzzy Logic , Artificial Neural Network , Learning Machine , dan  sebagainya.  Metode-metode  tersebut  dapat  dirancang  di  dalam  komputer  ataupun  mikrokontroller, keduanya  dapat  disesuaikan  penggunaannya.  Implementasi Fuzzy  Logic dapat  bekerja  dengan  baik  pada sistem  navigasi  robot  berbasis  mikro  [5][6].  Sedangkan Neural  Network seperti Learning  Vector Quantization dapat di-implementasikan sebagai pengenalan pola berbasis komputer [7].
Mobile  robot tidak  mesti  selalu  menggunakan  roda  sebagai  penggerak,  namun  ada  juga  yang menggunakan kaki [8][9][10]. Adapun mobile robot yang dikembangkan di dalam penelitian ini adalah jenis berkaki,  yaitu Hexapod  Robot .  Tujuan  dari hexapod  robot ini  untuk  di-aplikasikan  pada  permukaan lingkungan  yang  kasar.  Penelitian  sebelumnya  pernah  membahas mobile  robot yang  terintegrasi dengan  e- nose ,  dan  hasil  yang  diperoleh  baik  [11].  Sama  halnya  dengan hexapod  robot ini  juga  terintegrasi  dengan sensor pendeteksi aroma, keduanya disebut Olfactory Hexapod Robot . Adapun metode yang di-implementasikan pada hexapod robot adalah Fuzzy Logic dan Learning Vector Quantization (LVQ).  Program Fuzzy  Logic di- embedd pada  mikrokontroller  dan  LVQ  menggunakan komputer baik itu dalam pelatihan dan pengujian data. Adapun alasan menggunakan Fuzzy Logic dan LVQ untuk menjadikan sistem robot supaya bekerja dengan baik pada sistem navigasi dan deteksi aroma.

## METODE

## 1. Olfactory Hexapod Robot
Hexapod robot merupakan salah satu robot berkaki, dan aktuator penggerak menggunakan motor servo. Logika  pergerakan  pada hexapod  robot meniru  pola  makhluk  hidup,  contohnya  laba-laba.  Adapun  prinsip pergerakan  secara  mekanik  tidak  terlepas  dari  pemodelan  sistem  gerak  menggunakan  analisa  kinematika forward  maupun  invers  [12].  Penelitian hexapod  robot pernah  dilakukan  oleh  Darwison  dkk,  mereka merancang  robot  tersebut  dengan  bentuk  sederhana  yang  dilengkapi  dengan  tiga  buah  sensor  jarak  dan sensor api, yang bertujuan untuk ber-navigasi dalam mencari sumber api [9]. Disisi lain, peneliti juga pernah merancang hexapod  robot dalam  ber-navigasi  di  lingkungan  [13],  dan  melakukan  kendali  manual  berbasis remote control Android [14].
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169

## Gambar 2. Diagram hardware pendeteksi aroma
Pada penelitian ini, peneliti kembali mengembangkan hexapod robot yang dilengkapi dengan lima buah sensor jarak, dan tiga buah  sensor pendeteksi aroma. Gambar 1 menunjukkan  rancangan olfactory hexapod robot . Robot berbentuk sederhana berukuran  panjang dan lebar 30 cm serta tinggi 20 cm.  Adapun  aktuator robot memiliki 18 buah motor servo yang membentuk 6 buah kaki. Dimana pergerakan hexapod robot dalam ber-navigasi menggunakan metode Fuzzy Logic yang di- embedd ke dalam mikro Arduino.
Pada  penelitian  ini,  sensor  pendeteksi  aroma  menggunakan  tiga  buah  sensor  gas metal  oxide semiconductor . Tiga buah sensor tersebut berbeda jenis dan fungsi, yang bertujuan untuk mendeteksi aroma jenis  gas  yang  berbeda.  Untuk  mengenali  aroma  jenis  gas  tertentu  menggunakan  metode  LVQ  yang dirancang di dalam komputer. Adapun diagram hardware pendeteksi aroma seperti ditunjukkan pada Gambar 2.  Adapun  ilustrasi  dari  diagram  pada  Gambar  2,  ketika  sensor  mendeteksi  aroma  gas  maka  sensor memberikan  sinyal  elektrik  analog  ke  mikro  arduino  untuk  diproses  menjadi  data.  Data  tersebut  di-transfer melalui komunikasi Transceiver ke komputer untuk dilakukan pelatihan dan pengujian data berbasis LVQ.
Gambar 3. Tata letak dan ilustrasi sensor jarak [13].
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169

## 2. Fuzzy Logic
Fuzzy logic merupakan cara berfikir seorang ahli dalam mengambil kendali atas dasar pengalaman, yang ditafsirkan ke bentuk logika yang berdasarkan sekumpulan aturan. Logika ini bekerja jika terdapat lebih dari satu stimuli. Fuzzy logic memiliki tahapan yaitu fuzzyfication , inference , dan defuzzyfication [5]. Pada  penelitian  ini, fuzzyfication melibatkan  limah  buah  sensor  jarak  yang  dibagi  menjadi  tiga  group yaitu  sisi  kiri,  depan  dan  kanan.  Adapun  tata  letak  sensor  jarak  beserta  ilustrasinya  mengikuti  rancangan yang pernah dibuat sebelumnya [13], lihat Gambar 3. Sedangkan fungsi keanggotaan untuk masukkan sensor jarak ditunjukkan pada Gambar 4. Rentang jarak yang dibaca oleh sensor dibatasi sampai 60 cm, dan dibagi menjadi tiga klaster yaitu “dekat”, “sedang” dan “jauh”.
(a) (b)
Gambar 4. Fungsi keanggotaan untuk sensor jarak, (a) sensor S 2 , S 3 dan S 4 , dan (b) S 1 dan S 5 .

## Gambar 5. Fungsi keanggotaan untuk pergerakan robot.
Selanjutnya  dirancang  fungsi  keanggotaan  untuk  pergerakan hexapod  robot seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar 5.  Dalam  penelitian  ini,  fungsi  keanggotaan  dalam  bentuk  singelton.  Pergerakan  robot  terdiri dari lima variabel linguistik diantaranya “bergerak maju”, “belok kiri”, “manuver kiri”, “belok kanan”, dan “manuver kanan”.
Adapun kombinasi dari fungsi keanggotaan sensor jarak dengan pergerakan menghasilkan aturan logika sebanyak 27 aturan untuk menghindari halangan, 6 aturan untuk mengikuti dinding kiri, dan 6 aturan untuk mengikuti  dinding  kanan.  Aturan  logika  tersebut  masing-masing  seperti  ditampilkan  pada  Tabel  1  dan  2. Aturan logika ini terinspirasi dari pengalaman ketika mengambil kendali. Sehingga pengambilan keputusan dalam  menentukan  keluaran fuzzy menggunakan  metode  Max-Min.  Sedangkan  proses  menkonversi  nilai fuzzy menjadi nilai crisp menggunakan metode Center of Average [5], dan nilai crisp tersebut menyesuaikan indikator pada fungsi keanggotaan pergerakan hexapod robot .
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169

## Tabel 1. Aturan logika menghindar halangan
Sensor Jarak Pergerakan S 2 S 3
S 4 Dekat Dekat Dekat Maju Dekat Dekat Sedang Manuver Kanan Dekat Dekat Jauh Belok Kanan Dekat Sedang Dekat Maju Dekat Sedang Sedang Belok Kanan Dekat Sedang Jauh Belok Kanan Dekat Jauh Dekat Maju Dekat Jauh Sedang Belok Kanan Dekat Jauh Jauh Belok Kanan Sedang Dekat Dekat Manuver Kiri Sedang Dekat Sedang Maju Sedang Dekat Jauh Belok Kanan Sedang Sedang Dekat Belok Kiri Sedang Sedang Sedang Maju Sedang Sedang Jauh Belok Kanan Sedang Jauh Dekat Belok Kiri Sedang Jauh Sedang Maju Sedang Jauh Jauh Maju Jauh Dekat Dekat Belok Kiri Jauh Dekat Sedang Belok Kiri Jauh Dekat Jauh Maju Jauh Sedang Dekat Belok Kiri Jauh Sedang Sedang Belok Kiri Jauh Sedang Jauh Maju Jauh Jauh Dekat Belok Kiri Jauh Jauh Sedang Maju Jauh Jauh Jauh Maju
Tabel 2. Aturan logika untuk mengikuti dinding kiri dan kanan
Sensor Jarak Pergerakan S 1 S 2 Dekat Dekat Manuver Kanan Dekat Sedang Belok Kiri Dekat Jauh Belok Kiri Sedang Dekat Belok Kanan Sedang Sedang Maju Sedang Jauh Manuver Kiri Sensor Jarak Pergerakan S 5 S 4 Dekat Dekat Manuver Kiri Dekat Sedang Belok Kanan Dekat Jauh Belok Kanan Sedang Dekat Belok Kiri Sedang Sedang Maju Sedang Jauh Manuver Kanan
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169

## 3. Learning Vector Quantization
Learning  Vector  Quantization disingkat  LVQ  merupakan  suatu  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yang bersifat  pembelajaran  terawasi.  Dalam  pembelajaran  LVQ  terdapat  dua  tahapan  yaitu  pelatihan  data  dan pengujian  data.  Di  dalam  penelitian  ini,  Proses  pelatihan  data  dan  pengujian  data  dilakukan  di  dalam komputer. Adapun implementasi LVQ untuk aplikasi pendeteksi aroma seperti ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Implementasi LVQ untuk mendeteksi jenis aroma
Pada  Gambar  6  terlihat  bahwa  sensor  gas  yang  digunakan  sebanyak  tiga  buah  yaitu  MQ2,  MQ4  dan MQ135  yang  merupakan  sebagai  vektor  input,  dimana  target  aroma  yang  di-identifikasi  adalah  gas  Butana dan aroma Bensin. Input dan Target tersebut masuk ke dalam proses pembelajaran LVQ yang menghasilkan nilai  bobot  yaitu  W 1 dan  W 2 ,  supaya  sistem  dapat  mengidentifikasi  jenis  aroma.  Adapun  algoritma  untuk proses pembelajaran LVQ melalui tahapan sebagai berikut [7][15][16]:
1. Tetapkan inisialisasi :
a. Nilai bobot (W)
b. Maksimum epoch (MaxEpoch)
c. Tentukan error minimum (ε), dan
d. Learning rate (α)
2. Variabel input dan target :
a. Input : X(m,n)
b. Target : T(l,n)
3. Memberikan ketetapan kondisi awal :
a. Epoch = 0
b. Tentukan nilai error
4. Proses learning , jika Epoch < MaxEpoch
a. Epoch = Epoch + 1
b. Kerjakan untuk nilai i = 1 to n
➔ Tentukan J sedemikian hingga || X-W j || minimum (disebut sebagai C j ) ➔ Update bobot W j dengan ketentuan :
• Jika T = C j , maka : ( ) ( ) ( ) ( ) j baru j lama j lama w w x w  = + −
• Jika T ≠ C j , maka : ( ) ( ) ( ) ( ) j baru j lama j lama w w x w  = − −
c. Update atau kurangi nilai α, pengurangan nilai α dilakukan dengan cara α = α – (dec α) atau α = α * (dec α).
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  percobaan  penelitian  ini  dilakukan  dalam  skala  Laboratorium,  dimana  arena  ditentukan  secara khusus  dengan  berukuran  240  cm  x  360  cm.  Pada  Gambar  7  memperlihatkan  arena  pengujian olfactory hexapod robot . Di dalam arena tersebut ditempatkan hexapod robot dan ilustrasi objek yang di dalamnya ada sumber aroma. Adapun sumber aroma yang digunakan adalah bensin dan gas butana. Sumber aroma tersebut dilakukan secara bergantian di dalam objek.

## Gambar 7. Arena pengujian untuk olfactory hexapod robot.
Sensor  pendeteksi  aroma  pada  robot  dilakukan  pengambilan  data  dengan  cara  mendekatkan  robot dengan  objek  sumber  gas.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengambil  pola  yang  dihasilkan  oleh  sinyal  elektrik sensor  pendeteksi  aroma,  karena  setiap  sensor  memiliki  kemampuan  tersendiri  terhadap  aroma  tertentu. Pengambilan  data  atau  pola  dengan  menempatkan  robot  terhadap  objek  dengan  rentang  jarak  antara  10  cm sampai 20 cm. Adapun hasil pola yang diketahui oleh masing-masing sumber aroma dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4. Pola tersebut dimasukkan dalam proses pelatihan data untuk dikenali oleh program LVQ.
Tabel 3. Pola aroma bensin Pola Sensor gas MQ (Volt) MQ2 MQ4 MQ135 1 4.12 4.52 3.66 2 3.81 4.44 3.58 3 3.56 4.31 3.26 4 3.37 4.26 3.20 5 3.21 4.16 3.05 Tabel 4. Pola aroma butana Pola Sensor gas MQ (Volt) MQ2 MQ4 MQ135 1 3.76 4.65 3.13 2 3.36 4.53 2.98 3 3.57 4.54 2.66 4 3.24 4.41 2.54 5 3.12 4.37 2.44
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169
(a)
(b)
Gambar 8. Navigasi robot menuju sumber gas, (a). posisi sisi kiri, dan (b) sisi kanan.
Tabel 5. Kemampuan olfactory hexapod robot dalam mendeteksi dan mengenali jenis aroma.
Mode percobaan Aroma gas Hasil deteksi Identifikasi Navigasi mengikuti dinding di posisi sisi kiri robot Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Bensin Gagal Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Navigasi mengikuti dinding di posisi sisi kanan robot Bensin Bensin Sukses Bensin Butana Gagal Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Bensin Bensin Sukses Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Bensin Gagal Butana Butana Sukses Butana Butana Sukses Butana Bensin Gagal Butana Butana Sukses
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169
Setelah  melalui  tahapan  pelatihan  data  maka  robot  dilakukan  percobaan  untuk  ber-navigasi  dalam mencari dan mendeteksi sumber aroma. Adapun hasil percobaan hexapod robot dalam ber-navigasi menuju sumber aroma dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8.a merupakan pengujian robot pada posisi pertama (sisi kiri robot terhadap dinding), dan robot dijalankan untuk ber-navigasi. Adapun jarak antara robot dengan objek terlihat jauh sehingga program fuzzy logic diaktifkan  terlebih  dahulu.  Robot  terlihat  ber-navigasi  mengikuti  dinding  dan  menghindari  halangan depan  kemudian  mencapai  posisi  objek  sumber  aroma.  Ketika  sensor-sensor  gas  mendeteksi  adanya  aroma dengan  ambang  batas  mencapai  2.4  volt,  maka  robot  bergerak  pelan  sampai  berhenti  disekitar  objek,  dan sistem  pada  robot  men-transfer  data  ke  komputer  (program  LVQ)  untuk  dikenali  tipe  aroma  tersebut.  Pada Gambar  8.b  memperlihatkan  pergerakan  robot  dari  sisi  kanan,  dimana  robot  juga  ber-navigasi  mengikuti dinding  sampai  menuju  objek.  Ketika  sensor-sensor  gas  mendeteksi  aroma,  maka  robot  juga  mengirimkan data  ke  komputer  untuk  mengenali  aroma  tersebut.    Percobaan  robot  dilakukan  sebanyak  15  kali  untuk masing-masing posisi (ilustrasi Gambar 8.a dan Gambar 8.b), sehinggal total percobaan sebanyak 30 kali.
Adapun  selama  percobaan  tersebut  robot  dapat  mencapai  objek  dan  mendeteksi  aroma.  Dalam  30  kali percobaan, olfactory  hexapod  robot berhasil  mengidentifikasi  jenis  aroma  sebanyak  26  kali  atau  diketahui tingkat  keberhasilan  yang  dicapai  sebesar  86%,  dimana  sistem  mengalami  kesalahan  dalam  identifikasi sebanyak  4  kali.  Tabel  5  menunjukkan  hasil  kemampuan olfactory  hexapod  robot dalam  mendeteksi  dan mengidentifikasi jenis aroma. Kesalahan dalam identifikasi disebabkan oleh gangguan udara di sekitar robot dan objek, sehingga berpengaruh dalam deteksi dan pembacaan nilai sensor-sensor gas.

## PENUTUP
Hexapod  robot telah  berhasil  dibuat  dan  dikembangkan  dalam  mendeteksi  sumber  aroma.  Didalam penelitian  ini,  robot  dilengkapi  dengan  sensor-sensor  pendeteksi  jarak  dan  pendeteksi  aroma,  sehingga disebut olfactory hexapod robot . Adapun sistem navigasi pada robot ini menggunakan Fuzzy Logic yang di- embbed pada mikro, sedangkan metode yang digunakan untuk mendeteksi dan mengindentifikasi jenis aroma menggunakan Learning  Vector  Quantization .  Program  LVQ  dirancang  di  dalam  komputer,  dimana prosesnya sistem robot mengirimkan data menggunakan perangkat komunikasi Transceiver . Robot dilakukan pengujian di arena  yang  sudah ditentukan, dan hasilnya menunjukkan bahwa  robot berhasil dalam navigasi menuju  target  sumber  aroma.  Robot  juga  berhasil  dalam  mendeteksi  dan  mengenali  pola  aroma  Bensin maupun  Butana  dengan  tingkat  keberhasilan  mencapai  86%.  Adapun  target  pengembangan  selanjutnya adalah implementasi Computer Vision untuk mendukung investigasi baik dari sisi navigasi maupun deteksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  (LPPM) Universitas Sriwijaya yang telah men- support dan finansial di dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Jiang, X. F. Hong, and A. D. Ge, “Mobile  Robot Gas Source Localization Based On Behavior Strategies,”  in Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference , 2014, pp. 8304–8308.
[2]  A. D. C. De Albornoz, A. B. Rodríguez,  A. L. Lopez, and A. R. G. Ramirez, “A  Microcontroller-Based Mobile Robotic  Platform  for  Odor  Detection,”  in 2012  ISSNIP  Biosignals  and  Biorobotics  Conference:  Biosignals  and Robotics for Better and Safer Living , 2012.
[3]  I.  D.  G.  Rai,  “Rancang  Bangun  Robot  Electronic  Nose  Untuk  Mengidentifikasi  Gas  Menggunakan  Multi  Layer Perceptron,” J. Nas. Tek. Elekto dan Teknol. Inf. , vol. 03, no. 3, pp. 222–230, 2014.
[4]  D. Martínez et al. , “Experimental Application of an Autonomous Mobile Robot for Gas Leak Detection in Indoor Environments,” in FUSION 2014 - 17th International Conference on Information Fusion , 2014.
[5]  Fahmizal and C. H. Kuo, “Development of a Fuzzy Logic Wall Following Controller for Steering Mobile Robots,” in International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications , 2013, pp. 7–12.
[6]  N.  H.  Singh  and  K.  Thongam,  “Mobile  Robot  Navigation  Using  Fuzzy  Logic  in  Static  Environments,”  in 6th International Conference on Smart Computing and Communications , 2017, vol. 125, pp. 11–17.
[7]  Sutarno and S. Putri Fauliah, “Implementation of Learning Vector Quantization (LVQ) Algorithm for Durian Fruit
Rendyansyah, Aditya P. P. Prasetyo, Kemahyanto Exaudi, Abdul Wahid Sempurna, dan Bangun Sudrajat JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional) Vol 7 No 2 (2021), page: 160-169
Classification Using Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) Parameters,” in Journal of Physics: Conference Series , 2019, vol. 1196, no. 1, pp. 4–10. [8]  H.  Wicaksono et  al. ,  “Perancangan  Sistem  Navigasi  Otonom  pada  Behavior  Based  Hexapod  Robot,” J.  Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 70–78, 2010.
[9]  Darwison  and  R.  Wahyudi,  “Kontrol  Kecepatan  Robot  Hexapod  Pemadam  Api  menggunakan  Metoda  Logika Fuzzy,” J. Nas. Tek. Elektro , vol. 4, no. 2, pp. 227–234, 2015.
[10]  H. Avrilyantama, M. Rivai, and D. Purwanto, “Pengembangan Robot  Hexapod Untuk Melacak Sumber Gas,” J. Tek. ITS , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[11]  Rendyansyah,  A.  P.  P.  Prasetyo,  and  K.  Exaudi,  “Implementasi  Electronic  Nose  Dan  Support  Vector  Machine Pada  Aplikasi  Olfactory  Mobile  Robot  Dalam  Mengenali  Gas,” J.  Nas.  Tek.  Elektro ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  69–79, 2018.
[12]  P.  Risma,  M.  Bagaskara,  N.  L.  Husni,  M.  Anisah,  and  A.  Rialita,  “The  Application  of  Push  Button  Switch  as Inverse Kinematics Input on Adaptive Walking Method for Hexapod Robot,” Comput. Eng. Appl. , vol. 9, no. 1, p. 16, 2020.
[13]  Rendyansyah, K. J. Miraswan, A. P. P. Prasetyo, K. Exaudi, B. Sudrajat, and A. W. Sempurna, “Sistem Navigasi Robot Hexapod Menggunakan Behavior Dan Learning Vector Quantization,” ELKHA , vol. 11, no. 1, pp. 33–38, 2019.
[14]  Rendyansyah, H. Ubaya,  A. Faydinar, and Y. Ramdhan,  “Kendali Gerak Robot Hexapod Menggunakan  Remote Control Berbasis Android,” J. J-Innovation , vol. 7, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[15]  S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2013.
[16]  Sutarno,  R.  F.  Abdullah,  and  R.  Passarella,  “Identifikasi  Tanaman  Buah  Berdasarkan  Fitur  Bentuk,  Warna  dan Tekstur Daun Berbasis Pengolahan Citra dan Learning Vector Quantization,” in Annual Research Seminar , 2017, pp. 65–70.

## Biodata Penulis
Rendyansyah ,  Pendidikan  Magister  Teknik  Elektronika  ITS.  Bekerja  sebagai  pengajar  di  Jurusan  Sistem Komputer Universitas Sriwijaya. Adapun bidang riset yang ditekuni yaitu Sistem Otomasi dan Robotika.
Aditya  P.  P.  Prasetyo ,  Pendidikan  Magister  Teknik  Kendali  ITS.  Bekerja  sebagai  pengajar  di  Jurusan Teknik  Komputer  Universitas  Sriwijaya.  Adapun  bidang  riset  yang  ditekuni  yaitu  Sistem  Otomasi  dan Robotika.
Kemahyanto  Exaudi ,  Pendidikan  Magister  Teknik  Elektronika  ITS.  Bekerja  sebagai  pengajar  di  Jurusan Teknik  Komputer  Universitas  Sriwijaya.  Adapun  bidang  riset  yang  ditekuni  yaitu  Sistem  Sensor  dan Instrumentasi.
Abdul Wahid Sempurna , Mahasiswa Program Sarjana Sistem Komputer UNSRI. Adapun bidang riset yang ditekuni yaitu Sistem Otomasi dan Robotika.
Bangun  Sudrajat ,  Mahasiswa  Program  Sarjana  Sistem  Komputer  UNSRI.  Adapun  bidang  riset  yang ditekuni yaitu Sistem Otomasi dan Robotika.