## Perancangan Sendok Makan Parkinson dengan Metode PID Berbasis Arduino
Newton Onasie 1 , Susan Sulaiman 2
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jakarta 1 newtononasie1@gmail.com, 2 susan@trisakti.ac.id

## Abstrak
Penyakit Parkinson adalah gangguan sistem saraf yang progresif dan mempengaruhi bagian otak  yang  berfungsi  mengoordinasikan  gerakan  tubuh.  Tremor  yang  sering  terjadi  pada tangan penderita dapat menyebabkan kesulitan untuk makan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk alat bantu penderita Parkinson adalah dengan membuat sendok yang dapat bertahan relatif stabil. Pada penelitian ini dibuat sendok makan Parkinson yang dilengkapi dengan sensor MPU6050 yang digunakan untuk membaca gerakan rotasi dari sendok. Nilai yang  terbaca  akan  diteruskan  ke  mikrokontroler  Arduino  Nano  kemudian  dilakukan perhitungan  menggunakan  metode complementary  filter dan  PID    ( Proportional  Integral Derivative ). Tuning pada nilai Kp, Ki, dan Kd pada penelitian ini dilakukan dengan metode trial and error. Pada penelitian ini, didapat nilai konstanta PID yang paling optimal yaitu Kp = 0.7, Ki = 0.5, dan Kd = 20 baik pada sumbu pitch maupun sumbu roll . Hasil dari perhitungan PID  akan  menggerakkan  motor  servo  SG90  untuk  menstabilkan  sendok.  Pengujian persentase error sensor MPU6050 dilakukan dengan 6 percobaan sudut yang berbeda pada sumbu pitch dan roll . Persentase error rata-rata pada sumbu pitch adalah 3.23% dan 2,583% pada sumbu roll. Berdasarkan pengujian kestabilan sistem terhadap gerakan, sendok makan Parkinson  dapat  kembali    stabil  dengan  cukup  cepat  jika  digerakkan  secara  perlahan walaupun awalnya terjadi Overshoot, yang tertinggi  sebesar -21.49 derajat pada sumbu pitch , dan -14,89 derajat  pada sumbu roll . Tetapi jika tangan bergetar hebat,  pada umumnya sendok masih berosilasi diantara -10 derajat dan 10 derajat baik pada sumbu pitch maupun roll .
Kata kunci: Parkinson, Sensor MPU6050, PID Controller

## Abstract
Parkinson's disease is a progressive disorder of the nervous system that affects the part of the brain that coordinates body movement. Tremors that often occur in the patient's hands can cause difficulty while eating. One method that can be used as assistive devices for Parkinson's sufferers is to make a spoon that can remain relatively stable. In this study, Parkinson's spoon is made equipped with an MPU6050 sensor which is used to read the rotational movement of the spoon. The read value will be forwarded to the Arduino Nano microcontroller and then calculated  using  the  complementary  filter  method  and  the  PID  (Proportional  Integral Derivative). Tuning on the values of Kp, Ki, and Kd in this research was done by trial and error method. In this research, the most optimal PID constant values were obtained, namely Kp  =  0.7,  Ki  =  0.5,  and  Kd  =  20  both  on  the  pitch axis  and roll  axis.  The  results  of the  PID calculation will drive the SG90 servo motor to stabilize the spoon. Testing the percentage error of the MPU6050 sensor was carried out with 6 trials of different angles on the pitch and roll axes. The average error percentage on the pitch axis was 3.23%. and 2.583% on the roll axis.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 33 - 48
Based  on  testing  the  stability  of  the  system  against  movement,  spoon  of  Parkinson's  can stabilize fairly quickly if it is moved slowly despite the initial overshoot, which the highest peak was -21,49 degrees on the pitch axis and -14,89 degrees on the roll axis. However, if the hands  vibrate  violently,  in  general  the  spoon  still  oscillates  between  -10  degrees  and  10 degrees both on the pitch and roll axis.
Keywords: Parkinson, MPU6050 Sensor, PID Controller

## 1. Pendahuluan
Penyakit Parkinson adalah gangguan sistem saraf yang progresif dan mempengaruhi bagian  otak  yang  berfungsi  mengoordinasikan  gerakan  tubuh.  Penyakit  Parkinson merupakan penyakit neurogeneratif kedua yang paling umum dijumpai penderita lanjut usia  setelah  penyakit  Alzheimer.  Penyakit  ini  tidak  dapat  disembuhkan  dan  memiliki dampak  yang  sangat  besar.  [1]  [2].  Berdasarkan  laporan  Perhimpunan  Dokter  Spesialis Saraf  Indonesia  (PERDOSSI)  menyebutkan    bahwa  terdapat  penambahan  jumlah penderita  Parkinson  setiap  tahunnya  hingga  10  orang/100.000  penduduk  dengan perkiraan sementara terdapat 200.000 sampai 400.000 penderita [3].
Penyakit  Parkinson  ditandai  oleh  hilangnya  intervasi  neuron  dopaminergik  di subsantia nigra, yang kemudian juga melibatkan sel-sel yang berlokasi di area otak lain yang  saling  terkoneksi.  Keadaan  ini  mengakibatkan  gangguan  motorik  yang  sejalan dengan  perkembangan  penyakit  dapat  mengakibatkan  gangguan  non-motorik  seperti penurunan  indra  penciuman,  disfungsi  otonom,  nyeri,  kelelahan,  gangguan  tidur, gangguan kognitif dan psikiatrik. Hal tersebut berefek secara signifikan terhadap kualitas hidup penderita Parkinson [4].
Ketidaksinambungan  saraf  motorik  pada  penderita  Parkinson  membuat  mereka memiliki  keterbatasan  dalam  pergerakan.  Tremor  yang  sering  terjadi  pada  tangan penderita  dapat  menyebabkan  kesulitan  untuk  makan  sehingga  penderita  Parkinson memerlukan bantuan orang lain untuk  makan. Oleh  karena itu, diperlukan adanya alat untuk membantu penderita Parkinson agar dapat makan dengan mandiri.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  penderita  Parkinson adalah  dengan  membuat  sendok  makan  yang  dapat  tetap  stabil.  Teknologi  yang  dapat menstabilkan sendok diharapkan dapat membantu penderita Parkinson untuk makan.
Beberapa penelitian sebelumnya antara lain penelitian yang ditulis oleh Muhammad Naufal Halim, Ahmad Zarkasi, dan Arti Dian Nastiti dengan judul “Implementasi Logika Fuzzy pada  Sendok  Makan  Penderita  Parkinson”.  Menurut  penelitian  ini,  penggunaan sendok  Parkinson  dengan  sensor  MPU6050    sangat  memungkinkan,  karena  dengan menerapkan logika fuzzy sebagai filter hasil bacaan MPU6050 dapat meminimalisir error dari getaran tangan penderita Parkinson [5] .
Penelitian yang dilakukan oleh   A. Zarkasi, D.D. Mahendra dan kawan-kawan dengan judul “Rancang Bangun Sendok Penderita Parkinson Menggunak an Mikrokontroler ESP- 32”  menggunakan  tambahan  sensor  SW -420  untuk  mendeteksi  getaran  pada  penderita Parkinson.  Getaran  yang  terbaca  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  seberapa parah  pengguna  penderita  Parkinson  berdasarkan  5  tingkatan  mulai  dari  tahap  awal sampai tingkat kronis [6] .
Penelitian yang dilakukan oleh Johan Abrahamsson dan Johan Danmo dengan judul “ The  Stabilizing  Spoon ”  menggunakan  arduino  nano  sebagai  mikrokontroler  da n  motor servo SG90 sebagai penggerak sendok. Menurut penelitian ini, sendok Parkinson kurang
Newton Onasie, Susan Sulaiman
dapat  merespon  dengan  cepat  pada  tremor  dengan  frekuensi  yang  tinggi.  Sendok Parkinson memerlukan motor yang lebih cepat dari motor servo SG90 [7].
Penelitian yang dialkukan oleh M. Rikhas dan H. Asyari dengan judul “Implementasi sensor  MPU- 6050  pada  Perancangan  Alat  Bantu  Makan  Penderita  Parkinson”,  hasilnya pembacaan sensor MPU-6050 pada saat pengambilan data kurang sempurna dikarenakan kurang  matangnya  perancangan  alat,  sehingga  mempengaruhi  hasil  saat  pengambilan data [8].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  diatas  maka  dibangun  sebuah  penelitian  yang berjudul “Perancangan Sendok Makan Penderita Parkinson dengan Metode PID Berbasis Arduino”. Sendok makan bagi penderita Parkinson ini memiliki 2 DOF ( Degrees of Freedom ), yaitu gerakan rotasi terhadap sumbu x atau disebut juga roll dan gerakan rotasi terhadap sumbu  y  atau  disebut  juga pitch .  Sendok  ini  dilengkapi  dengan  sensor  MPU6050  untuk membaca  gerakan  rotasi  dari  sendok.  Nilai  yang  terbaca  pada  sensor  akan  diteruskan menuju  mikrokontroler  yaitu  Arduino  Nano.  Nilai  ini  akan  difilter  terlebih  dahulu menggunakan  metode complementary  filter. Kemudian  nilai  yang  telah  difilter  akan digunakan  untuk  perhitungan  dalam  mengendalikan  sendok  menggunakan  metode pengontrolan PID . Hasil perhitungan dari PID akan digunakan sebagai masukan ke motor servo  SG90  yang  berfungsi  sebagai  penggerak  sendok.  Kelebihan  dari  penelitian  ini terletak pada desain sendok yang digunakan yang terbuat dari bahan Poli Asam Laktat (PLA)  dan  perancangannya  menggunakan  3d printer agar  dapat  menghasilkan  desain yang ringan serta memiliki ukuran yang tidak terlalu besar. PLA adalah biopolimer yang tersusun  dari  monomer  asam  laktat  hasil  fermentasi  dari  bahan  pertanian  seperti  pati jagung dan memiliki keunggulan seperti biodegradble (ramah lingkungan) dan sustainable (sumber yang lestari) [9].

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Arduino Nano
Arduino  Nano  merupakan  salah  satu  keluarga  dari  mikrokontroler  Arduino.  Salah satu  kelebihan  dari  Arduino  Nano  adalah  ukurannya  yang  kecil  sehingga  fleksibel  di berbagai projek. Arduino nano juga mudah digunakan dengan breadboard karena dapat dipasang langsung pada breadboard. Arduino Nano menggunakan prosesor Atmega328p yang memiliki kapastias memori sebesar 32 KB. Arduino Nano yang dilengkapi dengan 14 pin digital dan 8 pin analog yang dapat dioperasikan dengan tegangan 5 volt sebagai input maupun output . Arduino Nano dapat diprogram dengan software Arduino IDE dengan menggunakan Bahasa. Gambar 1 memperlihatkan Arduino Nano.
Gambar 1. Arduino Nano

## 2.2. Sensor MPU 6050

## Gambar 2. Sensor MPU6050
Gambar  2  memperlihatkan  Sensor  MPU6050,  merupakan    modul  yang  berdasarkan teknologi  MEMS  (Micro  Electro  Mechanical  Systems)  dan  memiliki  6  DOF.  Sensor MPU6050  menggabungkan  3  sumbu gyroscope dan  3  sumbu accelerometer . Gyroscope digunakan  untuk  mengukur  kecepatan  rotasi  atau  laju  perubahan  posisi  sudut  pada  3 sumbu.  Ketika  sensor  MPU6050  digerakkan,  maka  getaran  akan  dideteksi  oleh  MEMS pada  sensor.  Sinyal  getaran  ini  akan  didemodulasi,  dan  difilter  menghasilkan  tegangan yang sebanding dengan kecepatan rotasi dari pergerakan sensor MPU6050. Accelerometer digunakan untuk mengukur percepatan inersia di sepanjang 3 sumbu. Perpindahan dari sensor  MPU6050  menyebabkan  diferensial  pada  kapasitor  yang  menjadi output pada sensor. Output pada  sensor  ini  sebanding  dengan  percepatan  dari  perpindahan  sensor MPU6050. Modul sensor MPU6050 memiliki ukuran yang cukup kecil yaitu 4 mm x 4 mm sehingga  dapat  digunakan  pada  berbagai  projek.  Modul  ini  menggunakan  I2C  ( Inter Intergrated Circuit ) untuk protokol komunikasinya.

## 2.3. Motor Servo SG90
Motor servo SG90 merupakan sebuah aktuator yang dikontrol menggunakan sistem closed  loop dengan  potensiometer  yang  dipasangkan  pada  motor  servo  sebagai feedback . Motor  servo  SG90  seringkali  digunakan  untuk  hobi  seperti  membuat  robot  karena harganya  yang  cukup  murah  dan  ukurannya  yang  kecil.  Motor  servo  SG90  biasanya membutuhkan  tegangan  4.8  hingga  6  volt.  Servo  ini  dapat  berputar  kurang  lebih  180 derajat.

## 2.4. Matlab
Matlab adalah salah satu aplikasi terbaik untuk melakukan operasi matematika pada matriks  dan  aljabar  linear.  Matlab  merupakan  singkatan  dari Matrix  Laboratory .  Matlab biasanya digunakan untuk menganalisa data, membuat algoritma, dan membuat model. Salah satu kelebihan matlab adalah kemampuannya membuat grafik dengan visualisasi yang baik. Tools yang ada pada Matlab dapat digunakan oleh berbagai kalangan seperti pelajar, teknisi, dan peneliti [10] .

## 2.5. Complementary Filter
Matlab adalah salah satu aplikasi terbaik untuk melakukan operasi matematika pada matriks  dan  aljabar  linear.  Matlab  merupakan  singkatan  dari Matrix  Laboratory .  Matlab biasanya digunakan untuk menganalisa data, membuat algoritma, dan membuat model. Salah satu kelebihan matlab adalah kemampuannya membuat grafik dengan visualisasi yang baik. Tools yang ada pada Matlab dapat digunakan oleh berbagai kalangan seperti pelajar, teknisi, dan peneliti [10] .
Complementary  filter seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar    3  adalah  salah  satu metode filter yang terdiri dari low pass filter dan high pass filter . Low pass filter digunakan
untuk mengoreksi nilai yang terbaca pada accelerometer karena pada accelerometer membaca seluruh  gaya  yang  bekerja  pada  objek  sehingga  gaya  yang  kecil  dapat  menimbulkan disturbance pada nilai yang terbaca. High pass filter digunakan untuk mengoreksi nilai yang terbaca pada gyroscope karena nilai yang terbaca akan semakin tidak tepat seiring dengan berjalannya waktu. Dengan mengabungkan low pass filter dan high pass filter , maka akan lebih mudah mengimplementasi untuk mendapatkan hasil bacaan dari sensor MPU6050 yang lebih akurat [11].
Gambar 3. Complementary Filter
Ketika sensor MPU6050 digerakkan, kapasitansi pada sensor akan berubah. Perubahan kapasitansi ini dikonversikan menjadi tegangan output dan sebanding dengan percepatan. Hasil  bacaan accelerometer yang  berupa  percepatan  akan  dikonversikan  ke  dalam  sudut rotasi  dengan  menggunakan  rumus inverse  tangent .  Setelah  dikonversikan,  sudut  rotasi dari accelerometer akan difilter menggunakan metode low pass filter . Ketika sensor MPU6050 digerakkan, maka getaran akan dideteksi oleh MEMS pada sensor. Sinyal getaran ini akan didemodulasi,  dan  difilter  menghasilkan  tegangan  yang  sebanding  dengan  kecepatan rotasi  dari  pergerakan  sensor  MPU6050.  Hasil  bacaan gyroscope yang  berupa  kecepatan rotasi akan diintegrasikan menjadi sudut rotasi. Sudut rotasi dari gyroscope akan difilter menggunakan  metode high  pass  filter .  Hasil  dari low  pass  filter dan high  pass  filter akan dijumlahkan  sehingga  didapat  sudut  rotasi  yang  lebih  akurat.  Persamaan  matematika yang merepresentasikan complementary filter dapat dilihat pada persamaan (1) [12].
angle = (o.98)*(angle + gyro*dt) + (002)*(x_acc) (1)
Suku pertama dari persamaan (1) adalah dari hasil bacaan gyroscope dan suku kedua dari accelerometer.
Penggunaan complementary filter dilakukan dengan cara  memasukkan persamaan (1) kedalam  pengendali,  tidak  diperlukan  rangkaian  elektronika  karena  filter  ini  berbentuk digital [13].

## 2.6. PID
PID  adalah  metode  kontrol closedloop yang  digunakan  di  berbagai  aplikasi  seperti pengatur temperatur, tekanan, kecepatan dan masih banyak lagi. Perhitungan pada PID cukup sederhana sehingga dapat digabungkan dengan metode lain seperti metode fuzzy, neural network, dan masih banyak lagi. Pada PID, terdapat 3 parameter yang dapat diatur yaitu proportional , integral , dan derivative . Proportional merupakan parameter yang melihat

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 33 - 48
error saat  ini  dan  membandingkannya  dengan  nilai  yang  diinginkan.  berfungsi  untuk memperkuat  sinyal  error  sehingga  akan  mempercepat  keluaran  sistem  mencapai  titik referensi. Integral merupakan  parameter  yang  memberikan  input  berdasarkan error kumulatif. Parameter integral biasanya digunakan untuk menghilangkan steady state error . Parameter derivative berfungsi  memberikan  efek  redam  pada  sistem  yang  berosilasi sehingga bisa memperbesar nilai Kp dan memperbaiki respon transien. Kendali derivative berubah  saat  ada  error  statis,  sehingga  kendali derivative tidak  boleh  digunakan  sendiri [14][15]. Diagram Blok Kontrol PID ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Diagram Blok Kontrol PID
Ketiga  parameter  ini  dapat  digabungkan  untuk  mendapatkan  sinyal  kontrol  yang diinginkan seperti pada persamaan (2).
𝑈(𝑠) = (𝐾 𝑝 + 𝐾𝑖 𝑠 +    𝑠𝐾 𝑑 ) E(s) (2)
𝐾 𝑝 = konstanta proporsional 𝐾 𝑖 = konstanta integral 𝐾 𝑑 = konstanta derivatif 𝑈(𝑠) = keluaran E(s) = masukan
Ketiga  parameter  ini  dapat  digabungkan  untuk  mendapatkan  sinyal  kontrol  yang diinginkan seperti pada persamaan (2).
Pada kontroler PI, maka parameter yang digunakan adalah parameter proportional dan parameter integral. Kontroler  PI  biasanya  digunakan  pada  sistem  yang  membutuhkan waktu  respon  yang  lebih  lama.  Pada  kontroler  PD,  maka  parameter  yang  digunakan adalah parameter proportional dan parameter derivative . Kontroler PD dapat bereaksi lebih cepat dibanding kontroler PI tetapi memiliki steady state error yang lebih besar karena tidak memiliki  parameter integral .  Ketiga  parameter  ini  juga  dapat  digabungkan  menjadi kontroler PID yang dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang pada industri.
Kontroler  PID  memerlukan  proses tuning untuk  menentukan  nilai  dari  setiap parameter yang digunakan. Metode tuning ada berbagai macam, seperti metode Ziegler Nichols, metode osilasi Ziegler, metode relay auto-tuning , metode trial and error , dan lain- lain. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode trial and error . Metode trial and  error merupakan  metode  mencoba-coba  nilai  dari  setiap  parameter  hingga
menghasilkan output yang  diinginkan.  Metode  ini  cukup  cepat  dan  mudah  untuk dilakukan jika sudah terbiasa dalam menggunakannya.

## 2.7. Enam derajat kebebasan (6 DOF)
Enam  derajat  kebebasan  atau six  degrees  of  freedom (6DOF)  adalah  prinsip  yang mengacu pada kebebasan bergerak dari benda pada ruang tiga dimensi. 6 DOF memiliki 3 sumbu putar yaitu pitch , roll , dan yaw . Pitch merupakan gerakan putar yang mengitari sumbu  y. Roll merupakan  gerakan  putar  yang  mengitari  sumbu  x. Yaw merupakan gerakan putar yang mengitari sumbu z. Prinsip dari 6 DOF ini banyak digunakan pada dunia robotika dan virtual reality .

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Diagram Blok Kontrol
Diagram blok kontrol sistem sendok makan Parkinson yang akan dibuat ditunjukkan pada  Gambar  5.  Sensor  MPU6050  berfungsi  sebagai feedback dari  sistem. Feedback dari MPU6050 merupakan nilai dari 3 sumbu gyroscope dan 3 sumbu accelerometer dari gerakan yang  diberikan  oleh  pengguna  sendok  makan  Parkinson.    Hasil  bacaan  tersebut  akan diteruskan ke mikrokontroler yaitu Arduino Nano.  Pada Arduino Nano, nilai dari hasil bacaan sensor MPU6050 akan dikomputasikan menggunakan metode complementary filter . Hasil  dari complementary  filter berupa  pergerakan  pada  sumbu  rotasi pitch dan  sumbu rotasi roll . Setpoint ditetapkan di Arduino Nano yaitu berupa 0 derajat untuk sumbu putar pitch maupun  sumbu  putar roll.  Error yang  didapat  adalah  hasil  pengurangan setpoint dengan nilai yang telah difilter oleh complementary filter pada sumbu putar pitch dan sumbu putar roll. Nilai dari error pada setiap sumbu rotasi akan menjadi input pada PID, dimana PID  pada  setiap  sumbu  memiliki  nilai  konstantanya  masing-masing.  Output  dari  PID digunakan  untuk  menggerakkan  2  motor  servo.  Motor  servo  yang  pertama  untuk menstabilkan posisi pada sumbu rotasi pitch . Motor servo yang kedua untuk menstabilkan posisi pada sumbu rotasi roll .

## Gambar 5. Diagram Blok Sendok Makan Parkinson

## 3.2. Flowchart
Gambar 6 memperlihatkan flowchart dari sistem yang dibuat.  Sensor MPU6050 akan memberikan input kepada Arduino Nano untuk dibaca nilai gerakan rotasi pada sumbu pitch dan roll . Nilai ini akan diproses Arduino Nano yang kemudian akan menggerakkan kedua motor servo.
Gambar 6. Flowchart Sistem

## 3.3. Desain Alat
Casing serta sendok makan pada  alat dibuat dari bahan PLA menggunakan Ender 3 Pro 3D Printer . Gambar 7 menunjukkan desain dari casing pada sendok makan Parkinson.
Gambar 7. Desain Casing
Casing berbentuk silinder berongga dengan diameter 4.5 cm dan panjang 12 cm. Dua buah lubang digunakan untuk memasang servo dengan sekrup.
Gambar 8 menunjukkan disain sendok makan yang digunakan sebagai tempat untuk meletakkan makanan. Sendok makan ini memiliki panjang 8.5 cm dan lebar 3.2 cm.

## Gambar 8. Desain Sendok Makan

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Tampilan Sendok Makan Parkinson

## Gambar 9. Sendok Makan Parkinson
Gambar 9 memperlihatkan sendok makan Parkinson yang dibuat. Servo yang pertama dipasangkan  dengan  sekrup  pada  lubang  yang  ditunjukkan  pada  gambar.  Servo  yang kedua  dipasangkan  di  depan  servo  yang  telah  dipasangkan  pada  silinder  sebelumnya. Sensor  MPU6050  akan  dipasangkan  pada  sendok  sehingga  dapat  membaca  gerakan rotasinya  dari  sendok.  Sendok  makan  ini  dipasangkan  dengan  servo  yang  kedua.  PCB ( Printed  Circuit  Board )  digunakan  untuk  mempermudah  koneksi  antara  Arduino  Nano dengan komponen lainnya. PCB diletakkan di dalam casing silinder berongga. Gambar 10 menunjukkan sendok makan Parkinson tanpa casing silinder berongga.
Gambar 10. Sendok Makan Parkinson tanpa Casing

## 4.2. Pengujian Sensor MPU6050
Pada penelitian ini, sensor MPU6050 digunakan untuk membaca gerakan rotasi pitch dan  roll  menggunakan  metode complementary  filter .  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan sudut yang diukur secara manual dan sudut yang terukur oleh sensor MPU6050. Tujuan dari pengujian ini adalah mengetahui seberapa besar persentase error pada sudut yang terukur dari sensor MPU6050. Pengujian dilakukan dengan sudut dari -90 derajat sampai dengan 90 derajat. Gerakan rotasi yang diuji adalah pitch dan roll .
Persentase error adalah  persentase  selisih  nilai  yang  sebenarnya  dengan  nilai  yang terukur dibagi dengan nilai yang sebenarnya dikali 100 persen. Berdasarkan pengertian tersebut, perhitungan persentase error sudut yang terukur terhadap sudut sebenarnya oleh sensor MPU6050 dapat ditulis dengan rumus pada persamaan (3).
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = | 𝑠𝑢𝑑𝑢𝑡 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑠𝑢𝑑𝑢𝑡 𝑡𝑒𝑟𝑢𝑘𝑢𝑟 𝑠𝑢𝑑𝑢𝑡 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 |  𝑥100% (3)
Tabel 1 memperlihatkan data pengujian sudut roll dan Tabel 2 memperlihatkan data pengujian sudut pitch.
Tabel 1. Tabel Data Pengujian Sudut Roll No Sudut (°) Sudut Roll yang Terukur (°) Persentase Error (%) 1 -90 -85.7 4.78 2 -60 -60.5 0.834 3 -30 -30.2 0.67 4 30 29.2 2.67 5 60 60.4 0.67 6 90 84.7 5.89 Rata-rata error 2.583
Terlihat pada Tabel 1, dari hasil pengujian sudut roll,  bahwa persentase error terbesar adalah  ketika  mengukur  sudut  90  derajat  dengan error 5.89%.    Rata-rata error pada pengujian roll adalah 2.583%.
Tabel 1. Tabel Data Pengujian Sudut Pitch
No Sudut (°) Sudut Pitch yang Terukur (°) Persentase Error (%) 1 -90 -91.9 2.12 2 -60 -61.9 3.167 3 -30 -32.4 8 4 30 30.8 2.67 5 60 61.2 2 6 90 91.3 1.45 Rata - rata error 3.23
Pada  Tabel  2,  data  pengujian  sudut pitch ,  terlihat  bahwa  persentase error terbesar adalah ketika mengukur sudut -30 derajat dengan error 8%. Rata-rata error pada pengujian pitch adalah 3.23%.
Perbedaan  hasil  pengukuran  sudut pitch dan roll yang  terjadi  bisa  disebabkan  oleh beberapa  faktor,  antara  lain  karena  adanya human  error atau  kurang  teliti  dalam pengukuran sudut secara manual dan  juga disebabkan oleh perancangan dudukan sensor MPU 6050 yang kurang sempurna atau kurang stabil sehingga mudah terjadi kesalahan pengukuran.

## 4.3. Pengujian Kestabilan Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menyambung  Arduino  Nano  dengan  komputer yang memiliki software matlab seperti diperlihatkan pada Gambar 11. Arduino nano akan membaca gerakan rotasi dari sendok dengan menggunakan sensor MPU6050. Nilai yang terbaca  akan  difilter  terlebih  dahulu  menggunakan complementary  filter. Hasil  dari complementary filter berupa gerakan rotasi pitch dan gerakan rotasi roll. Gerakan rotasi ini akan digunakan sebagai feedback untuk PID. PID memiliki tiga konstanta yaitu Kp, Ki, dan Kd. Konstanta ini memiliki fungsinya masing-masing dalam memberikan respon. Tuning pada nilai Kp, Ki, dan Kd pada penelitian ini dilakukan dengan metode trial and error. Pada penelitian ini, didapat nilai konstanta PID yang paling optimal yaitu Kp = 0.7, Ki = 0.5, dan Kd  =  20  baik  pada  sumbu pitch maupun  sumbu roll .  Nilai  yang  telah  dikomputasikan menggunakan  PID  akan  menjadi input pada  motor  servo  untuk  menstabilkan  sendok. Gerakan pitch dan gerakan roll divisualisasikan dalam bentuk grafik dengan menggunakan matlab.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  respon  dari  sendok  makan Parkinson terhadap gerakan.
Gambar 11. Pengujian Sendok Makan Parkinson

## 4.3.1.  Pengujian Kestabilan Sistem Terhadap Gerakan
Gambar 12 dan Gambar 13 adalah grafik yang memperlihatkan gerakan pitch dan roll pada sendok makan Parkinson ketika dimiringkan secara perlahan.
Gambar 12. Grafik Data Sumbu Pitch ketika dimiringkan secara perlahan
Gambar 13. Grafik Data Sumbu Roll ketika dimiringkan secara perlahan
Ketika  dimiringkan  secara  perlahan  dari  keadaan  stabil,  sendok  makan  Parkinson dapat kembali relatif stabil dengan cukup cepat seperti diperlihatkan pada Gambar 12 dan 13, walaupun pada awalnya akan overshoot terlebih dahulu dan pada akhirnya berosilasi
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 1 April 2023 Hal 33 - 48
kecil. Overshoot tertinggi  pada  grafik pitch adalah  sebesar  -21.49  derajat,  dan Overshoot tertinggi pada grafik roll adalah -14.89 derajat.
Pengujian  kestabilan  sistem  selanjutnya  dilakukan  dengan  tangan  bergetar  hebat seperti  pada  penderita  Parkinson  yang  cukup  parah.  Gambar  14  dan  Gambar  15 merupakan  grafik  yang    memperlihatkan  gerakan pitch dan roll pada  sendok  makan Parkinson dengan tangan bergetar hebat.
Gambar 14. Grafik Data Sumbu Pitch dengan tangan bergetar hebat
Gambar 15. Grafik Data Sumbu Roll dengan tangan bergetar hebat
Sendok mengalami osilasi diantara -10 derajat hingga 10 derajat baik pada sumbu pitch maupun  sumbu roll .  Jika  frekuensi  getarannya  terlalu  tinggi,  sendok  makan  Parkinson masih belum bisa merespon dengan cepat.
Newton Onasie, Susan Sulaiman
Untuk  mengetahui  keberhasilan  perancangan  sendok  makan  ini  dengan  cara membandingkan  hasil  atau  respon  yang  didapat  dengan  hasil  dari  perancangan  pada penelitian sebelumnya secara kuantitatif agak sukar dilakukan karena tidak ditunjang oleh data  yang  lengkap  dari  penelitian  sebelumnya,  input  gerakan  yang  tidak    sama  akan menghasilkan respon yang berbeda pula.

## 5. Kesimpulan
Pengujian sensor MPU6050 dilakukan 6 kali pengujian dengan sudut dari -90 derajat hingga 90 derajat dari sumbu pitch dan sumbu roll. Persentase rata-rata error pada sumbu pitch adalah 3.23%, sedangkan untuk sumbu roll adalah 2.583%. Hal ini disebabkan oleh kurang  teliti  dalam  pengukuran  sudut  secara  manual  dan    juga  karena  perancangan dudukan  sensor  MPU  6050  yang  kurang  sempurna  atau  kurang  stabil  sehingga  mudah terjadi kesalahan pengukuran. Berdasarkan pengujian kestabilan sistem terhadap gerakan, sendok makan Parkinson dapat kembali relatif stabil dengan cukup cepat jika digerakkan secara perlahan walaupun pada awalnya akan overshoot terlebih dahulu dan pada akhirnya berosilasi  kecil. Overshoot tertinggi  pada  sumbu  pitch  adalah  sebesar  -21.49  derajat,  dan pada  sumbu roll adalah  -14.89  derajat.  Tetapi  jika  dengan  tangan  bergetar  hebat  seperti pada penderita Parkinson yang cukup parah, sendok masih berosilasi diantara -10 derajat dan 10 derajat baik dari sumbu pitch maupun sumbu roll . Sendok makan Parkinson belum bisa merespon dengan cepat tremor frekuensi tinggi.

## Daftar Pustaka
[1] A.R.  Onibala,  C.D.  Mambo,  A.S.R.  Masengi,  “Peranan  vitamin  dalam  penanganan penyakit  Parkinson ”,  Jurnal  Biomedik,  Fakultas  Kedokteran  Universitas  Sam Ratulangi, Manado, vol 13 no 3, 2021 pp. 322-333.
[2] W. Aditya, “Klasifikasi Penyakit Parkinson Menggunakan Artificial Neural Network (Ann) Berdasarkan Ekstraksi Fitur Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (Mfdfa) Pada Sinyal Gait,” Tugas akhir. Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017. Accessed: Jul. 03, 2021. [Online]. Available: https://repository.its.ac.id/42195/
[3] L. Aulia, “Hubungan Stadium Penyakit Parkinson dengan Kualitas Hidup Penderita di  Rumah  Sakit  Islam  Ibnu  Sina  Padang,”  Diploma  thesis,  Fakultas  Kedokteran, Universitas  Andalas,  2020.  Accessed:  Jul  03,  2021.  [Online].  Available: http://scholar.unand.ac.id/56985/
[4] Suharti,  “Patologi  penurunan  kognitif  pada  penderita  Parkinson”,  UMI  Medical Journal, Fakultas Kedokteran Universitas Muslim Indonesia,  vol 5 issue 1, Juni 2020, pp. 1-11
[5] M. N. Halim, A. Zarkasi, and A. D. Nastiti, “Implementasi Logika Fuzzy Pada Sendok Makan Penderita Parkinson,” Generic, Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sriwijaya, vol 12 no 1, 2020, pp. 4-13
[6] A. Zarkasi, D. D. Mahendra, M. A. Fadilla, dan M. N. Halim, “Rancang bangun Sendok Penderita  Parkinson  Menggunakan  Mikrokontroler  ESP- 32”  di  dalam  Proceeding Annual Research Seminar, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya, vol 5 no 1, 2019, pp. 242-246.
[7]  J . Abrahamson, J. Danmo, “The stabilizing spoon, self -stabilizing utensil to help people with  impaired  motor  skills”.  Bachelor  thesis,  KTH  Royal  Institute  of  Technology,
Stockholm, Sweden, 2017.
[8] M.  Rikhas  dan  H.  Asyari,  “Implementasi  senso r  MPU-6050  pada  Perancangan  Alat Bantu  Makan  Penderita  Parkinson”,  Simposium  Nasional  RAPI  II, -  2021,  FT
Universitas Muhammadiyah Surakarta, pp135-142.
[9] Marwanto,  “Sifat  Mekanik  Komposit  Berbasis  Poli  Asam  Laktat  (PLA)  dan  Serat Selulosa Tandan Kosong Kelapa Sawit”, Jurnal Hutan Lestari, vol 5 no 2, 2017, pp 412 - 417.
[10] “What is Matlab? | How It Works | Skill & Career Growth | Advantages,” EDUCBA,
Apr. 29, 2019. https://www.educba.com/what-is-matlab/ (accessed Jul. 03, 2021).
[11] T.  Islam,  Md.  S.  Islam,  Md.  Shajid-Ul-Mahmud,  and  M.  Hossam-E-Haider, “Comparison  of  complementary  and  Kalman  filter  based  data  fusion  for  attitude heading  reference  system,”  AIP  Conferen ce  Proceedings,  vol  1919  no  1,  Dhaka,
Bangladesh, December 2017, pp. 0200021-10.
[12] S.  Colton,  "The  Balance  Filter:  a  Simple  Solution  for  Integrating  Accelerometer  and Gyroscope  Measurements  for  a  Balancing  Platform",  Massachusetts  Institute  of Technology, Cambridge,  MA, Rev.1: Submitted as a Chief  Delphi white paper, June 2007.
[13] E. Fitrawan, S. Sulaiman, R.H. Subrata, Perancangan Sistem Kendali PID untuk sistem Two  Wheels  Self  Balancing  Robot,  dalam  Proceeding  Seminar  Nasional  Pakar  ke  3, Universitas Trisakti, 2020, pp 1.23.1- 1.23.5
[14] “PID  Controller:  Working,  Types,  Advantages  &  Its  Applications,” ElProCus  - Electronic Projects for Engineering Students, Dec. 28, 2013.
https://www.elprocus.com/the-working-of-a-pid-controller/ (accessed Jul. 03, 2021).
[15] A.  Ningsih,  C.  Puspita,  “Kendali  PID  Training  Kit  ELABO  TS  34 00  Menggunakan sensor Posisi”, Technee, Jurnal Ilmiah Elektroteknika, Universitas Satyawacana, vol 15 no 2, 2016, pp 9-16.