Abstrak—Robot  sepak  bola  beroda  adalah  suatu  robot  yang bekerja  secara  tim  untuk  melakukan  permainan  sepak  bola. Peran  penjaga  gawang  dalam  permainan  ini  sangat  vital karena  merupakan pertahanan terakhir sebelum  mendapatkan gol.  Oleh  karena  itu,  perlu  penjagaan  yang  responsif  dalam menghadang  bola.  Untuk  mendapatkan  penghadangan  bola yang  responsif  metode  Fuzzy  Logic  dapat  diterapkan  disini. Input  Fuzzy  Logic  dalam  penelitian  ini  berupa  sudut  bola terhadap  robot  dan  kecepatan  pergerakan  bola.  Dengan mengetahui  sudut  bola  terhadap  robot  kita  akan  mendapatkan orientasi pergerakan robot tersebut menuju bola. Lalu, dengan mengetahui  kecepatan  bola  kita  akan  mendapatkan  kecepatan robot  yang  diperlukan  untuk  menghadang  bola  dengan  tepat. Robot  penjaga  gawang  pada  Studi  kali  ini  menggunakan  robot dari  Tim  Robot  Sepak  Bola  Beroda  ITS.  Pengujian  dalam penelitian  ini  untuk  mengetahui  respon  robot  dalam menghadang bola  pada setiap tendangan. Pada  hasil pengujian yang  dilakukan  robot  telah  berhasil  menghadang  bola  dengan tepat,  dari  50  percobaan  tendangan,  robot  ini  dapat menghadang  38  tendangan.  Persentase  penyelamatan  yaitu 76%.  Dari  data  sudut  bola,  kecepatan  pergerakan  bola  dan keluaran  dari  metode  fuzzy  sesuai  dengan  rule  yang direncanakan.
Kata  Kunci—Robot  Penjaga  Gawang,  Menghadang  Bola,  Fuzzy Logic.

## I. PENDAHULUAN
OBOT  adalah  alat  yang  dapat  membantu  banyak kebutuhan manusia secara fisik baik dengan kontrol oleh manusia ataupun secara otomatis dengan program yang telah ditanamkan  terlebih  dahulu  pada  robot.  Untuk  memacu pengembangan  pengethuan  tentang robot,  ada  banyak  sekali kontes  yang  diadakan  setiap  tahunnya  dengan  tema-tema yang beraneka ragam. Salah satu kontes yang tersebut adalah Kontes Robot Sepak Bola Indonesia kategori beroda.
Salah  satu  tantangan  dari  divisi  robot  ini  adalah menghalau  bola  agar  tidak  masuk  ke  gawang.  Tugas  ini dilakukan  oleh  robot  penjaga  gawang.  Banyak  metode  yang dapat  disinggung  tentang  robot  penjaga  gawang  ini.  Salah satunya  adalah  algoritma  menghalau  bola  dan  metode  untuk menghalaunya.  Disini  saya  akan  menggunakan Fuzzy  Logic setelah  menimbang  beberapa  metode  yang  pas  dalam menghalau bola tersebut.
Dengan  menggunakan  kamera  dengan  sudut  pandang  360 derajat  tentunya  akan  membuat  sudut  pandang  robot terhadap lingkungan semakin luas sehingga tidak diperlukan lagi  terlalu  banyak  gerakan  mekanik  untuk  mencari  bola sehingga  robot  dapat  lebih  cepat  untuk  menentukan
keputusan selanjutnya.
Kamera  akan  menghasilkan  citra  lingkuangan  yang  jika diproses lebih lanjut akan mendapatkan posisi bola pada citra. Posisi bola pada citra dapat di representasikan dengan x, y dari bola  dengan  satuan  pixel.  Namun  posisi  x,  y  bola  pada  citra tidak  linear  terhadap  posisi  sesungguhnya  terhadap  robot sehingga  diperlukan  proses  pengolahan  lebih  lanjut  untuk mendapatkan  posisi  bola  terhadap  robot.  Beberapa  metode yang dapat digunakan adalah Jaringan Saraf tiruan atau regresi polinomial.
Data posisi bola tersebut akan saya sampling selama waktu tertentu  untuk  mendapatkan  data  kecepatan  dan  sudut  bola terhadap  robot.  Data-data  ini  yang  selanjutnya  akan  menjadi masukkan fuzzy yang kemudian akan masuk ke pengkategorian membership function dalam prosedur Fuzzification . Data yang sudah dikelompokkan akan masuk ke Rule  Set dan  akan  mengeluarkan  suatu statement sesuai rulebase yang  telah  ditentukan  yang  selanjutnya  masuk  ke proses Defuzzification yang  menghasilkan  output  yang  akan masuk  proses  selanjutnya . Output  dari Fuzzy  Logic tersebut yaiti  kecepatan  pergerakan  robot  dan  posisi  robot  terhadap sumbu X lapangan.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah suatu metode kecerdasan buatan yang dikenalkan pertama kali oleh Lothfi A. Zadeh pada tahun 1965 [1].  Inti  dari  Logika  Fuzzy  adalah  memetakan ruang input ke ruang  output.  Mekanisme  utama  untuk  melakukannya  adalah pernyataan if-then yang  disebut  aturan.  Semua  aturan dievaluasi  secara  paralel  dan tidak memperhatikan  urutannya. Aturan  tersebut  merujuk  pada  variabel  dan  kata  sifat  yang menggambarkan variabel-variabel tersebut. Sebelum membangun  sistem  dan  menafsirkan  aturannya,  perlu ditentukan  semua  istilah  yang  akan  direncanakan  untuk digunakan  dan  kata  sifat  yang  menggambarkan  keadaannya. Sebagai contoh, untuk menentukan bahwa robot dapat berjalan “cepat”,  harus  ditentukan  kisaran  kecepatan  robot  yang bervariasi dan memenuhi maksud dengan kata “cepat”.

## B. Himpunan Fuzzy
Himpunan  fuzzy  dapat  diartikan  sebagai  suatu  kelas bilangan  dalam  suatu  batasan  yang  samar.  Pada  himpunan fuzzy nilai keanggotaan bernilai 0 sampai 1.
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu : 1) Linguistik

## Algoritma Menghadang Bola dengan Metode Fuzzy Logic untuk Robot Penjaga Gawang Sepak Bola Beroda
Kamal Arief, Djoko Purwanto, dan Hendra Kusuma Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : kamalarief17@gmail.com
R
Penamaan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan  atau kondisi  tertentu  dengan  menggunakan  bahasa  alami,  seperti  : Muda, Parobaya, Tua.
2) Numeris
Suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu variabel seperti : 15, 50, 70.

## C. Fungsi Keangotaan
Fungsi keanggotaan adalah suatu himpunan input data yang direpresentasikan dalam sebuah fungsi yang bernilai 0 sampai 1 atau kata lain fungsi keangotaan merepresentasikan derajart keanggotaan dalam logika fuzzy.
Ada beberapa representasi dari fungsi keanggotaan, yaitu: 1) Representasi linear
Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke  derajat keanggotaannya  digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus. Bentuk  ini  paling  sederhana  dan  menjadi  pilihan  yang  baik untuk mendekati suatu konsep fuzzy.
Gambar 1. Representasi linear naik.
Gambar 2. Representasi linear turun.
Pada  representasi  linear  naik,  perhitungan  derajat keanggotaannya yaitu sebagai berikut:
Pada  representasi  linear  turun,  perhitungan  derajat keanggotaannya yaitu sebagai berikut:
2) Representasi segitiga
Representasi segitiga adalah gabungan antara 2 garis linear.
Gambar 3. Representasi segitiga.
Pada representasi segitiga, perhitungan derajat keanggotaannya yaitu sebagai berikut:
Kita dapat memilih berbagai macam fungsi keanggotaan, namun harus tetap dipilih sesuai kebutuhan kita. Kita harus bisa memperkirakan bahwa sistem butuh nilai yang beragam atau tidak tergantung kebutuhannya.

## D. Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  proses  pengolahan  data dalam  bentuk  crisp  input  yang  melalui  beberapa  tahapan dalam  sistem  fuzzy  untuk  menghasilkan  data  dalam  bentuk crips  output.  Terdapat  tiga  metode  sistem  inferensi  fuzzy, yaitu:  Mamdani,  Sugeno  dan  Tsukamoto.  Tahap  sistem inferensi fuzzy yang harus dilalui, yaitu :
1) Nilai Input
Berupa masukan dalam bentuk nilai pasti (crisp).
2) Fuzzifikasi
Proses  merubah  crisp  input  menjadi  fuzzy  menggunakan fungsi  keanggotaan,  setiap  variabel  fuzzy  dimodelkan  ke dalam fungsi keanggotaan yang dipilih.
3) Aturan – aturan (rules)
Aturan-aturan yang akan dijadikan dasar untuk mencari nilai dari crisp output yang akan dihasilkan.
4) Defuzzifikasi
Merupakan proses merubah kembali data yang dijadikan fuzzy ke dalam bentuk crisp kembali.
5) Nilai output
Merupakan  hasil  akhir  yang  dapat  dipakai  untuk pengambilan keputusan. Namun terkadang sistem fuzzy dapat berjalan  tanpa  harus  melalui  komposisi  atau  dekomposisi fuzzy. Nilai output dapat diestimasi secara langsung dari nilai keanggotaan yang berhubungan dengan antesedennya.

## E. Metode Tsukamoto
Dalam  metode  Tsukamoto,  tiap  konsekuen  pada  aturan yang  berbentuk if-then harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton. Hasilnya, output inferensi yang dihasilkan dari tiap-tiap aturan diberikan  secara  tegas( crisp) berdasar -predikat.  Hasil akhirnya diperoleh dengan rata-rata terbobot [2].
Gambar 2. Inferensi Fuzzy dengan metode Tsukamoto [2].

## F. Kamera Omnidireksional

## Gambar II. Kamera Omnidireksional.
Dalam  fotografi  omnidireksional  kamera  adalah  sebuah kamera  yang  memiliki  sudaut  pandang  360  derajat  pada  area horizontal  atau  sudut  pandang  yang  melingkupi  hampir seluruh  bola.  Kamera  omnidireksional  digunakan  pada  fungsi yang  memerlukan  sudut  pandang  luas  seperti  pada  fotografi panorama  dan  beberapa  keperluan  robotika.  Dalam  robotika, kamera  omnidireksional  sering  digunakan  untuk  odometri secara  visual  dan  untuk  menyelesaikan simultaneous localization  and  mapping  (SLAM). Karena  kemampuan kamera  omnidireksional  untuk  mengambil  gambar  dengan sudut  pandang  360  derajat,  hasil  yang  lebih  baik  akan didapatkan  untuk optical  flow dan feature  selection  and matching.
G. Perancangan Sistem

## Gambar 3. Blok diagram sistem
Pada  pernacangan  robot  penjaga  gawang  kali  ini  ada beberapa  bagian  penting  yang  saling  berkaitan.  Sistem  ini
terrepresentasikan dalam gambar blok diagram pada Gambar 3 pada blok tersebut.

## a. Vision
Blok vision adalah hal utama dalam pengambilan data bola dan lapangan sepak bola lalu diolah agar didapatkan informasi posisi  bola  terhadap  robot.  posisi  bola  terhadap  robot dinyatakan  dalam  koordinat  polar  yaitu  jarak  bola  terhadap robot  yang dinyatakan  dalam d r dan  sudut  bola  terhadap  arah depan  robot  yang  dinyatakan  dalam θ r dengan  memosikan robot

## Gambar 8. Hasil Pendeteksian bola.
Pada tahap sebelumnya didapatkan informasi tentang posisi bola  terhadap  titik  tengah  pada  citra.  Namun  jari-jari  yang diperoleh  pada  informasi  ini  tidak  merepresentasikan  nilai jarak  sesungguhnya.  Hubungan  antara  jari-jari  bola  terhadap titik  tengah  pada  citra  dan  jarak  bola  sesungguhnya  terhadap robot  juga  tidak  linear.  Oleh  karenanya  diperlukan  sebuah proses  untuk  menentukan  posisi  bola  terhadap  robot  dari informasi  yang  ada.  Salah  satu  pendekatan  yang  dilakukan yaitu dengan metode regresi polinomial.
Saat  terdapat  bola  terdeteksi,  posisi  bola  pada  citra  akan diketahui  juga  dengan  melihat  titik  pusat  bola  pada  citra. Diasumsikan  posisi  bola  dari  proses  pendeteksian  bola dinyatakan  dengan  x b dan  y b .  Dan  posisi  tengah  citra diasumsikan  dengan  x c dan  y c .  Untuk  menkonversi  posisi tersebut  menjadi  jarak  pusat  bola  terhadap  titik  tengah  citra ( dan  sudut  bola  terhadap  titik  tengah )  citra  digunakan persamaan berikut:
Pada  tahap  selanjutnya  kita  akan  mencari  kecepatan  bola. Kecepatan  bola  disini  kita  cari  dengan  cara sampling perpindahan  bola  tiap  150  ms,  perpindahan  ini  terdari  2 sumbu, yaitu sumbu x dan sumbu y. titik awal bola kita dapat sebut  sebagai dan ,  titik  akhir  bola  saat  sampling selanjutnya  dapat  kita  sebut dan .  Setelah  titik  tersebut didapatkan  kita  selanjutnya  mencari  selisih  dari  kedua  titik tersebut.  Selisih  dari  kedua  titik  tersebut  dapat  kita  sebut sebagai  vektor  kecepatan  tiap  sumbu.  Setelah  mendapatkan vektor  kecepatan  tiap  sumbu,  selanjutnya  akan  didapatkan resultan  dari  kecepatan  denga  metode phytagoras .  Data
resultan  ini  kita  gunakan  sebagai  data  kecepatan  bola  yang digunakan  sebagai  input fuzzy, lalu  ketika  penjaga  gawang merespon  bola  dan  bergerak  sesuai output fuzzy  (z ) yang bergerak  hanya  terhadap  sumbu  x  lapangan  maka  kecepatan relative  bola  akan  berbeda  dari  yang  seharusnya,  maka  perlu ada pertambahan di vector kecepatan x yang ditambah dengan kecepatan  gerak  robot  terhadap  sumbu-x . Alur  persamaan dengan pseudocode dan  ilustrasinya  dapat  kita  lihat  di persamaan dibawah.
(Xo,Yo) (X1,Y1) } d
Gambar 5. Ilustrasi mendapatkan kecepatan bola.
Pseudocode: time = ofGetSystemTime); Iftime – timeprev < 150) {
{
Vresultan = -Versultan }
else Vresultan = Versultan timprev = time
= =
}
b. Perencanaan Fuzzy Logic
Pada  subbab  ini  akan  membahas  komponen  apa  saja  ang diperlukan  untuk  menjalankan  algoritma  fuzzy  logic. Perencanaan  ini  meliputi  fungsi  keanggotaan  tiap  variable input, perencanaan rule dan perencanaan keluaran fuzzy  yang diinginkan.
i. Perancangan Fungsi Keangotaan
Dalam Studi ini, setiap variabel fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan  bahu,  linier  turun,  linier  naik,  trapezoid  dan segitiga  sebagai  pendekatan  untuk  memperoleh  derajat keanggotaan  suatu nilai  dalam  suatu himpunan  fuzzy.  Bentuk kurva  berikut  ini  adalah  kurva  default  dari  beberapa  faktor yang mempengarui himpunan-himpunannya.
a. Fungsi Keangotaan Sudut Bola
Pada  Variabel  Sudut  Bola  ada  3  macam  himpunan  fuzzy yaitu:  KECIL,  AGAK  KECIL,  SEDANG,  AGAK  BESAR, BESAR.  Himpunan  KECIL  memiliki  pendekatan  fungsi
keangotaan linier turun bahu kiri, Himpunan AGAK KECIL, AGAK BESAR menggunakan pendekatan fungsi keangotaan segitiga,  untuk  Himpunan  SEDANG  menggunakan  fungsi keangotaan trapesium. untuk himpunan BESAR menggunakan pendekatan fungsi keangotaan linier naik bahu kanan.
Kecil Agak Kecil Sedang Agak Besar Besar u Sudut Bola 70 80 91 100 110
89
Gambar 6. Fungsi Keangotaan Sudut Bola
b. Fungsi Keangotaan Kecepatan Bola
Pada  variabel  sudut  bola  ada  3  macam  himpunan  fuzzy yaitu:  lambat,  agak  lambat,  sedang,  agak  cepat,  cepat. Himpunan  lambat  memiliki  pendekatan  fungsi  keangotaan linier  turun  bahu  kiri,  himpunan  agak  lambat,  agak  cepat menggunakan  pendekatan  fungsi  keangotaan  segitiga,  untuk himpunan cepat menggunakan pendekatan fungsi keangotaan linier naik bahu kanan.
Lambat Agak Lambat Sedang Agak Cepat Cepat u Kecepatan Bola 10 20 25 35
40
Gambar 7. Fungsi Keangotaan Kecepatan Bola.
ii. Perancangan Rule
Berisi  tentang  aturan-aturan  yang  berlaku  untuk  semua kejadian  (kombinasi).  Proses  ini  berfungsi  untuk  mencari suatu  nilai  fuzzy  output  dari  fuzzy  input.  Prosesnya  adalah sebagai  berikut:  suatu  nilai  fuzzy  input  yang  berasal  dari proses fuzzyfikasi kemudian dimasukkan kedalam sebuah rule yang telah dibuat untuk dijadikan sebuah fuzzy output. Berikut ini adalah Rule yang akan digunakan untuk perhitungan fuzzy:
Tabel 1.
Rule Fuzzy Sudut\\\v Lambat Agak Lambat Sedang Agak Cepat Cepat Kecil Kanan Sedang Kanan Agak Cepat Kanan Cepat Kanan Cepat Kanan Cepat Agak Kecil Kanan Lambat Kanan Sedang Kanan Agak Cepat Kanan Cepat Kanan Cepat Sedang Diam Diam Diam Diam Diam Agak Besar Kiri Lambat Kiri Sedang Kiri Agak Cepat Kiri Cepat Kiri Cepat Besar Kiri Sedang Kiri Agak Cepat Kiri Cepat Kiri Cepat Kiri Cepat

## III. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini berisi tentang pengujian dari sistem yang telah dibuat.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat ketercapaian tujuan dari sistem yang dirancang.

## A. Uji Jarak Bola Terhadap Robot
Sebelum mendapatkan  kecepatan dan  sudut  bola kita harus mencari  posisi  bola  terhadap  robot.  Lalu  setelah  menemukan jarak  tersebut  kita  dapat  menemukan  posisi  bola  pada lapangan.  Berikut  data  hasil  pengukuran  tersebut.  Data tersebut  akan  masuk  ke  regresi  polinomial  agar  data  pixel dapat sama dengan jarak dalam meter.
Tabel 2 Tabel Jarak Bola Terhadap Robot Input (pixel) Output (meter) Perhitungan Output Error 128 50 49,79548876 0,2045112389 170 100 101,3221991 1,322199056 197 150 147,9076201 2,092379933 212 200 200,8446555 0,8446554676 221 250 246,5678476 3,432152372 230 300 305,0351495 5,035149497 236 350 352,0119497 2,01194968 241 400 396,5150898 3,484910176 Rata-Rata Error 2,303488428
Didapatkan persamaan regresi polonomial orde-2 dari data input ke data output sebagai berikut.
y = 0,0004x 3 - 0,2033x 2 + 33,292x - 1772,9 Data  dari  pengujian  pendeteksian  bola  direpresentasikan pada grafik berikut ini:
Gambar 8. Uji Pendeteksian Bola.
Dari  percobaan  ini,  sistem  mampu  50  cm  sampai  dengan 400  cm.  Dari  grafik  diatas  antara  input  dan  output  hasil perhitungan hampir mendekati.

## B. Pengujian Jalan Algoritma
Gambar 9. Plot Sudut Bola terhadap Robot.
Pada pengujian jalan menggunakan algoritma Fuzzy ada 3 pecobaan  tendangan  yang  dilakukan.  Tiap  tendangan ditendang  dengan  arah  yang  berbeda.  Tendangan  pertama ditendang  melalui  tengah  lapangan  ke  tengah  gawang, tendangan  kedua  ditendang  dari  tengah  lapangan  ke  kanan gawang.  Tendangan  ke  3  ditendang  dari  tengah  lapangan menuju  kiri  gawang.  Berikut adalah  salah  satu  hasil  plot  data sudut  bola,  kecepatan  bola  dan  output fuzzy dari  salah  satu tendangan.
Gambar 10. Plot Kecepatan Bola.
Gambar 11. Plot Output Fuzzy.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil oleh penulis dari serangkaian pengujian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Metode  penghadangan  bola  dengan  metode  Fuzzy  Logic pada penjaga gawang sepak bola beroda dapat menyelamatkan tendangan kearah gawang dengan persentase 70%. 2. Pendeteksian  bola  menggunakan  kamera  omni  direksional dapat  mendeteksi  bola  pada  jarak  50cm  -  400cm.  metode mengkonversi  jarak  dalam  pixel  ke  meter  menggunakan metode regresi polinomial orde-3 dapat mendekati jarak yang diinginkan.  Kesalahan  yang  terjadi  pada  pembacaan memiliki rata-rata sebesar 2,3%.
B. Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  penulis  untuk pengembangan Studi ini adalah sebagai berikut: 1. Untuk  pendeteksian  kecepatan  menggunakan  metode  yang lebih baik dan kamera dengan kecepatan penangkapan gambar yang lebih tinggi agar data kecepatan bola tidak terjadi glitch atau loncatan error data yang tinggi. 2. Input  metode  Fuzzy  Logic  yang  digunakan  menggunakan input lain  yang lebih  mudah  dan  lebih  cepat  didapatkan,  agar waktu pemrosesan bisa lebih cepat.
3. Penggunaan  data  sudut  bola  terhadap  robot  juga  dirasa kurang  cocok  untuk  keadaan  tertentu,  seperti  posisi  bola  saat
ditendang  dari  kiri  lapangan.  Robot  akan  menuju  ke  posisi bola di kiri lapangan dahulu dalam mengejar bola, setelah bola bergerak  lebih  cepat  robot  akan  mengejar  kearah  kiri  dahulu hingga melewati sudut tengah robot, lalu akan bermanuver ke kanan  sesuai  arah  dan  kecepatan  bola  saat  akan  masuk  ke gawang.  Metode  ini  dirasa  kurang  efektif.  Kedepannya seharusnya  dapat  digunakan  metode  perpotongan  titik  bola terhadap sumbu x gawang/garis gawang secara virtual dengan
prediksi  trayektori,  agar  robot  tidak  harus  bergerak  seperti metode yang digunakan sekarang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Kholili  and  Hamdan,  “Sistem  Informasi  Spare  Part  Mobil Dengan  Fasilitas  Estimasi  Stok  Menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto,”
Surabaya, 2012. [2]
S.  Kusumadewi, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.