Vol. 13. No. 01, Januari 2022: 14-18 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Analisa Inverse Kinematics Pada Prototype 3-DOF Arm Robot Dengan Metode ANFIS
Indra Sulaeman 1* , Akhmad Wahyu Dani 2 , Triyanto Pangaribowo 2 , Fadli Sirait 2
1 PT. Indonesia Power
2 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
* indra.sulaeman471@gmail.com
Abstrak— Perkembangan teknologi yang sudah semakin maju memberi  dampak  pada  perkembangan  sistem  kendali  lengan robot.  Sistem  kendali  lengan  robot  yang  digunakan  bermacam- macam. Beberapa teknik yang umum digunakan adalah metode forward  kinematics  dan  inverse  kinematics.  Namun,  metode inverse  kinematics  memiliki  kompleksitas  yang  tinggi  karena diperlukan perhitungan fungsi turunan dari forward kinematics. Metode  terbaru  yang  saat  ini  dapat  digunakan  yaitu  metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Pada umumnya ANFIS dilakukan untuk memprediksi data keluaran berdasarkan pelatihan  hubungan  data  masukan  dan  data  keluaran  yang dimuat dalam dataset. Penerapan metode ANFIS yang dilakukan pada  penelitian  ini  sebagai  solusi  inverse  kinematics  untuk mengurangi  kompleksitas  dari  metode  tersebut.  Berdasarkan hasil  pengujian  yang  dilakukan  bahwa  RMSE  pada  inverse kinematics  bernilai 25.36137736  sedangkan  RMSE  pada  metode ANFIS  bernilai  42.18690271.  Meskipun  nilai  error  yang dihasilkan  dari  metode  ANFIS  cukup  besar  akibat  beberapa faktor error yang mempengaruhinya, metode ANFIS ini terbukti dapat digunakan untuk kontrol lengan robot 3-DOF.
Kata Kunci—ANFIS, Inverse Kinematics, Arm Robot, Matlab, 3 DoF
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i1.003

## I. P ENDAHULUAN
Robot sudah dikenal masyarakat luas akan kegunaannya dan kemampuannya.  Dalam  dunia  industri,  robot  yang  khususnya lengan  robot,  digunakan  untuk  beberapa  macam  pekerjaan. Contohnya  pada  proses  pengecatan,  pengelasan,  pemindahan barang, dan sebagainya. Tingkat akurasi dan presisi yang tinggi ini  yang  menjadi  daya  tarik  perusahaan  untuk  menggunakan lengan robot sebagai bagian dalam proses produksi. [1][2][3]
Kontrol  pergerakan  lengan  robot  dapat  dilakukan  dengan cara  mengatur  sudut  joint  atau  menentukan  koordinat  yang diinginkan. Analisa kinematika lengan robot dapat menggunakan  parameter  Denavit-Hartenberg.  Kinematika tersebut  terdiri  dari  Forward  Kinematics  dan  Inverse Kinematics. [4]
Forward  kinematics  merupakan  kinematika  lengan  robot dengan input berupa nilai  sudut tiap joint sehingga didapatkan nilai  output  berupa  koordinat  end-effector.  Sedangkan  inverse kinematics,  merupakan  kinematika  pergerakan  robot  dengan input  berupa  nilai  koordinat  end-effector  sehingga  didapatkan output berupa nilai sudut masing-masing joint robot. Kinematika ini sudah lazim dalam kontrol pergerakan robot. [5]
Kekurangan  forward  kinematics  yaitu  operator  akan kesulitan  untuk  mengatur  posisi  end-effector  pada  koordinat
yang  diinginkan  karena  pengaturan  berfokus  pada  nilai  sudut masing-masing  joint.  Sedangkan  pada  inverse  kinematics, walaupun posisi end-effector dapat berada pada posisi koordinat yang diinginkan, proses perhitungan kinematikanya akan lebih kompleks.
Pada  tahun  1993,  Jyh-Shing  R  Jang  melakukan  penelitian mengenai perpaduan antara fuzzy logic dengan neural network yang dikenal sebagai Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).  ANFIS  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suatu data berdasarkan dataset yang telah dilatih sebelumnya. [6]
Beberapa  jurnal  penelitian  saat  ini  sudah  menerapkan metode  ANFIS  untuk  kontrol  pergerakan  robot  sebagai pengganti inverse kinematics. Namun, penelitian tersebut masih berupa  simulasi  dalam  program  Matlab  dan  belum  diterapkan pada robot yang sesungguhnya.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Penelitian  mengenai  penerapan  ANFIS  pada  lengan  robot telah dilakukan menggunakan software MATLAB [7][8][9][10][11].  Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Demby’s dkk [8] adalah penerapan ANFIS pada lengan robot 4 hingga  7-DOF.  Dari  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  tingkat ANFIS pada simulasi sudah mendekati inverse kinematics .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  dibuat  menggunakan software CAD  untuk memudahkan  pembuatan  ukuran  dan  bentuk  komponen  dari lengan robot. Adapun rancangan yang telah dibuat seperti pada Gambar 1.
I. Sulaeman and A. W. Dani, Analisa Inverse Kinematics pada Prototype 3-DOF Arm Robot dengan Metode ANFIS

## B. Perancangan Sistem Kontrol
Secara  umum,  sistem  menggunakan  Raspberry  Pi  sebagai pusat kendali  serta  sebagai  pemroses  perhitungan dan training data  ANFIS.  Input  yang  berupa  sensor  serta  masukan  posisi kartesian  [12][13]  akan  diolah  oleh  Raspberry  Pi,  kemudian sinyal  akan  dikirimkan  pada sepper  motor  driver untuk menggerakkan stepping motor . Gambar 2 merupakan gambaran dari sistem kontrol tersebut.
Gambar 2. Skema Perancangan Sistem Kontrol

## C. Perancangan Struktur ANFIS
Perancangan struktur ANFIS diperlukan untuk menentukan komponen-komponen  pada  masing-masing  layer  ANFIS. Besarnya  jumlah  membership  function  dapat  mempengaruhi tingkat akurasi hasil proses.
Gambar 3. Membership Function pada ANFIS untuk input X, Y, dan Z

## D. Flowchart
Flowchart  perancangan  sistem  sangat  diperlukan  agar memudahkan  dalam  proses  pembuatan  program  serta memudahkan pemahaman mengenai sistem.
Start Posisi aktual = Setpoint? Inisialisasi library, pin input, pin output, PWM, dan file dataset End A A Training dataset pada ANFIS Setting layout User Interface Input data koordinat pada sumbu X, Y, dan Z Prediksi nilai masing-masing input Menampilkan nilai sudut pada User Interface Konversi nilai sudut menjadi nilai digita untuk setpoint sensorl Proses menjalankan motor joint Motor berhenti Keluar dari User Interface Selesai? YA TIDAK YA B B TIDAK Gambar 5. Flowchart Sistem IV. H ASIL DAN A NALISA

## A. Hasil Perancangan Mekanik Robot 3-DOF
Flowchart  perancangan  sistem  sangat  diperlukan  agar memudahkan  dalam  proses  pembuatan  program  serta memudahkan pemahaman mengenai sistem.
I. Sulaeman and A. W. Dani, Analisa Inverse Kinematics pada Prototype 3-DOF Arm Robot dengan Metode ANFIS

## B. Hasil Perancangan Mekanik Robot 3-DOF
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai input  dan  output  posisi  end-effector  pada  koordinat  kartesian. Pengujian ini membandingkan tingkat ketelitian antara metode inverse kinematics dengan metode ANFIS.
Gambar 7. Pengukuran Posisi End-effector
Adapun teknik pengujian dilakukan dengan cara mengukur jarak posisi end-effector pada sumbu X, Y, dan Z menggunakan alat ukur yang ditunjukkan pada Gambar 7.

## C. Pengujian Metode Inverse Kinematics
Data  hasil  pengujian  dengan  metode  inverse  kinematics disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Metode Inverse Kinematics pada
Robot 3-DOF Input (mm) Output (mm) X Y Z X Y Z 300 100 100 380 82 53 200 100 100 195 98 115 100 100 100 99 105 98 0 100 100 -5 95 90 -100 100 100 -110 100 98 -200 100 100 -230 70 115 -300 100 100 -320 110 110 100 100 100 99 105 98 100 200 100 90 220 110 100 300 100 85 315 105 100 100 100 99 105 98 100 100 200 88 105 210 100 100 300 80 105 320 100 100 400 65 100 428
Gambar 8. Grafik Perbandingan Input dan Output pada Sumbu
X dengan Metode Inverse Kinematics
Gambar 9. Grafik Perbandingan Input dan Output pada Sumbu
Y dengan Metode Inverse Kinematics
Gambar 10. Grafik Perbandingan Input dan Output pada
Sumbu Z dengan Metode Inverse Kinematics
Nilai  RMSE pada pengujian  menggunakan metode inverse kinematics adalah 25.36137736.
-400 -200 0 200 400 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 X axis X Input X Output 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Y axis Y Input Y Output 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Z axis Z Input Z Output
I. Sulaeman and A. W. Dani, Analisa Inverse Kinematics pada Prototype 3-DOF Arm Robot dengan Metode ANFIS

## D. Pengujian Metode ANFIS
Pengujian  metode  ANFIS  dilakukan  dengan  cara  melatih dataset yang telah dibuat dan diterapkan pada program. Adapun membership function pada fuzzy yang dibuat ditunjukkan pada Gambar 11:
Gambar 11. Membership Function Fuzzy pada ANFIS
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  proses training dengan dataset berdasarkan forward  kinematics ,  maka didapatkan hasil pengujian dengan data sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Pengujian ANFIS pada Robot 3-DOF
Input (mm) Output (mm) X Y Z X Y Z 300 100 100 302 100 125 200 100 100 180 100 130 100 100 100 75 75 100 0 100 100 0 75 125 -100 100 100 -80 70 125 -200 100 100 -160 120 130 -300 100 100 -265 155 135 100 100 100 75 75 100 100 200 100 75 160 78 100 300 100 100 300 75 100 100 100 75 75 100 100 100 200 50 55 205 100 100 300 75 85 285 100 100 400 70 80 385
Gambar 12. Grafik Perbandingan Input dan Output pada Sumbu X dengan Metode ANFIS
Gambar 13. Grafik Perbandingan Input dan Output pada
Sumbu Y dengan Metode ANFIS
Gambar 14. Grafik Perbandingan Input dan Output pada
Sumbu Z dengan Metode ANFIS
Nilai RMSE pada pengujian menggunakan metode ANFIS adalah 42.18690271.
-400 -200 0 200 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 X axis X Input X Output 0 100 200 300 400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Y axis Y Input Y Output 0 100 200 300 400 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Z axis Z Input Z Output
I. Sulaeman and A. W. Dani, Analisa Inverse Kinematics pada Prototype 3-DOF Arm Robot dengan Metode ANFIS

## E. Analisa
Pengujian  dengan  metode  inverse  kinematics  dan  metode ANFIS  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  input  posisi end-effector  dengan  output  posisi  end-effector.  Nilai  input berdasarkan  uji  perilaku  robot  terhadap  perubahan  nilai  pada masing-masing  sumbu.  Terdapat  error  yang  dihasilkan  dari pengujian  tersebut,  baik  dengan  metode  inverse  kinematics maupun metode  ANFIS.  Beberapa faktor yang mempengaruhi error tersebut, yaitu:
1. Konstruksi robot
Konstruksi  dapat  berpengaruh  terhadap  nilai  error  yang dihasilkan. Semakin rigid konstruksi robot maka semakin kuat pula robot bertahan terhadap momen yang diterima akibat beban (actuator dan body robot) itu sendiri.
2. Kemampuan sensor
Kemampuan sensor pun mempengaruhi tingkat kepresisian posisi end-effector. Pada penelitian ini, sensor yang digunakan adalah  potensiometer  dengan  Analog  to  Digital  Converter (ADC)  sebagai pengubah  sinyal  analog menjadi  sinyal  digital. ADC yang digunakan adalah MCP 3008 10 bit.
3. Noise
Error  yang  besar  pun  sangat  dipengaruhi  oleh  noise  yang dihasilkan dari sensor. Raspberry akan membaca nilai target dari sensor  yang  harus  dicapai  setiap  pergerakannya,  namun  bila terdapat  noise  yang  didapat  dari  sinyal  yang  diberikan  maka posisi end-effector pun akan berubah tergantung dari besarnya noise.
4. Jumlah dataset pada ANFIS
Jumlah  dataset  pada  ANFIS  pun  akan  mempengaruhi  nilai error  yang  dihasilkan.  Semakin  banyak  jumlah  dataset  yang diberikan untuk proses pelatihan data, maka semakin kecil pula nilai error yang dihasilkan.
5. Jenis actuator
Aktuator  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan stepping motor. Tingkat akurasi tiap motor ini adalah 1.8°/step dan duhubungkan pada belt dan pulley dengan perbandingan 1:3 sehingga tingkat akurasinya pun semakin besar yaitu 0.8°/step. Namun, hal ini pun akan tdak berpengaruh apabila terdapat noise pada sinyal yang dihasilkan motor driver maupun dari motor itu sendiri.

## V. K ESIMPULAN
Perancangan,  pembuatan,  dan  pengujian  sistem  pada prototype  lengan  robot  menggunakan  metode  inverse kinematics  dan  metode  ANFIS  telah  dilakukan.  Dengan menganalisa  hasil  pengujian  dengan  metode  tersebut,  maka dapat ditarik kesimpulan dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Metode  inverse  kinematics  dilakukan  dengan  cara menurunkan  fungsi  dari  forward  kinematics  sehingga didapatkan nilai tiap sudut joint.
2. Metode  ANFIS  dilakukan  dengan  cara  membuat fungsi forward kinematics, dataset, dan neural network. Dataset dibuat  berdasarkan  rangkaian  data  yang  diolah  menggunakan
fungsi  dari  metode  forward  kinematics.  Kemudian  membuat membership  function  fuzzy  sebagai  pengolah  data  input sebelum diterima oleh node neural network. Jumlah node yang dihasilkan  pada  neural  network  bergantung  pada  rule  dan jumlah membership function-nya.
3. Tingkat error yang dihasilkan pada tiap metode yaitu 25.36137736  untuk  metode  inverse kinematics  serta 42.18690271 untuk metode ANFIS.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan terima kasih terhadap pihak-pihak yang membantu terselesaikannya  penelitian  ini  serta  ucapan  terima  kasih terhadap  tim  editorial  Jurnal  Teknologi  Elektro  atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Bräunl, “Embedded Robotics: Mobile Robot Design and Application with Embedded Systems,” Springer , 2006
[2] J. J. Craig, “Introduction to Robotics Mechanics and Control,” Pearson Education International , 2005.
[3] T. Dewi, C. Anggraini, P. Risma, Y. Oktarina, and M. Muslikhin, “Motion Control Analysis Of Two Collaborative Arm Robots In Fruit Packaging System,” SINERGI ,  vol.  25,  no.  2,  p.  217,  Feb.  2021,  doi: 10.22441/sinergi.2021.2.013.
[4] L.  Qingsheng  and  J.  Andika,  “Analysis  Of  Kinematic  For  Legs  Of  A Hexapod Using Denavit-Hartenberg Convention,” SINERGI , vol. 22, no. 2, p. 69, Jun. 2018, doi: 10.22441/sinergi.2018.2.001.
[5] J.  Andika  and  K.  S.  Salamah,  “Analisis  Kinematik  Pada  Robot Hexapod,” Jurnal  Teknologi  Elektro ,  vol.  9,  no.  2,  May  2018,  doi: 10.22441/jte.v9i2.4072
[6] Z. Iklima, M. I. Muthahhar, A. Khan, and A.  Zody, “Self-Learning Of Delta Robot Using Inverse Kinematics and Artificial Neural Networks,” SINERGI ,  vol.  25,  no.  3,  pp.  237–244,  Jul.  2021,  doi: 10.22441/sinergi.2021.3.001.
[7] M. Crenganis, R. Breaz, G. Racz and O. Bologa, “Adaptive neuro-fuzzy inference system for kinematics solutions of redundant robots,” 2016 6th International  Conference  on  Computers  Communications  and  Control (ICCCC) , 2016, pp. 271-276, doi: 10.1109/ICCCC.2016.7496773..
[8] J. Demby’s, Y. Gao and G. N. DeSouza, “A Study on Solving the Inverse Kinematics of Serial Robots using Artificial Neural Network and Fuzzy Neural Network,” 2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/FUZZ-IEEE.2019.8858872..
[9] M.  Gaafar,  A.  Maged,  M.  Magdy,  N.  A.  Mansour  and  A.  El-Betar, “Design and Analysis of Experiments in ANFIS Modeling of a 3-DOF Planner  Manipulator,” 2018  International  Japan-Africa  Conference  on Electronics,  Communications  and  Computations  (JAC-ECC) ,  2018,  pp. 169-172, doi: 10.1109/JEC-ECC.2018.8679552..
[10] J.  .  -S.  R.  Jang,  “ANFIS:  adaptive-network-based  fuzzy  inference system,” in  IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics ,  vol. 23, no. 3, pp. 665-685, May-June 1993, doi: 10.1109/21.256541..
[11] I. Q. Kalimullah, A. Desikan and V. Kalaichelvi, “Analysis of a proposed algorithm for point to point control of a 3 DOF robot manipulator,” 2017
3rd  International  Conference  on  Control,  Automation  and  Robotics (ICCAR) , 2017, pp. 289-292, doi: 10.1109/ICCAR.2017.7942705..
[12] S.  H.  Prabantara  and  A.  Harjoko,  “Analisis  Kinematika  Balik  pada Kendali  Robot  Lengan  Dental  Light  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital Berdasarkan Isyarat Tangan,” IJEIS  (Indonesian  Journal  of  Electronics and  Instrumentation  Systems) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  207–218,  2013,  doi: 10.22146/ijeis.3895.
[13] P.  Srisuk,  A.  Sento  and  Y.  Kitjaidure,  “Forward  kinematic-like  neural network for solving the 3D reaching inverse kinematics problems,” 2017 14th  International  Conference  on  Electrical  Engineering/Electronics, Computer,  Telecommunications  and  Information  Technology  (ECTI- CON) , 2017, pp. 214-217, doi: 10.1109/ECTICon.2017.8096211.