## Perancangan Sistem Navigasi Robot Kapal Katamaran untuk Menghindari Rintangan Menggunakan Logika Fuzzy
Rossi Passarella * , Kemahyanto Exaudi dan Sayyidatina Fatimah Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
* Corresponding author, e-mail: Passarella.rossi@unsri.ac.id
Abstrak — Robot kapal katamaran adalah sebuah kapal robot yang memiliki 2 buah lambung tambahan disisi kanan dan kiri yang berfungsi untuk menjaga kestabilan robot kapal. Pada penelitian ini dilakukan perancangan  sistem  navigasi  pergerakan  atau  manuver  robot  kapal  yang  ditentukan  oleh  pergerakan rudder yang berada  di buritan kapal  dan dikendalikan secara otomatis  mengadopsi teknik logika fuzzy Sugeno. Input logika fuzzy  ini didapat dari kamera yang terletak pada haluan robot kapal. Input ini dibagi menjadi  3  menggunakan  proses  pengolahan  citra  berupa  daerah  kiri,  tengah  dan  kanan.  Hasil  dari perhitungan  fuzzy  berupa  nilai  sudut  yang  dikirimkan  ke  motor  servo  untuk  menggerakkan  rudder. Pergerakan kapal katamaran menjadi baik.
Kata Kunci : Fuzzy Logic Sugeno, , Robot Kapal Katamaran, Rudder, Sistem Navigasi
Abstract —  The  robotic  ship  Katamaran  is  a  robotic  ship  which  has  two  extra  hulls  at  both  side.  The existence of the hulls aims to keep the ship balance. The navigation of the robot or known as maneuver is set by the movement towards rudder which is installed at stern of ship. To do this Fuzzy Sugeno Logic is applied. The input of this fuzzy logic is obtained by camera which is placed at the prow. The input is an image video, the image then separated out three areas by using image processing which is being formed into left area, middle area, and right area. As the result of fuzzy calculation is the angle which is sent to the servo motors to move the rudder.  The maneuver of the robotic ship katamaran, has a good level.
Keywords : Fuzzy Logic Sugeno, Robot Kapal Katamaran, Rudder, Sistem Navigasi

## 1. Pendahuluan
Teknologi  robot  saat  ini  telah  berkembang dengan  pesat.  Salah  satu  pengembangan  yang dilakukan  para  peneliti  berupa robot  kapal.  Robot kapal  identik  dengan  robot  yang  mampu mengontrol  pergerakannya  berdasarkan  navigasi. Navigasi merupakan metode yang dapat menentukan arah gerak robot secara otomatis [1].
Saat ini telah banyak peneliti yang mengembangkan  sistem  navigasi  robot  kapal menggunakan  logika  fuzzy  [2,  3].  Hal  ini  terlihat dari  berbagai  penelitian  dan  pengembangan  yang dilakukan  oleh  pemerintah  maupun  akademisi  di lingkungan  kampus.  Penelitian  dilakukan  dalam upaya  menciptakan  sebuah  sistem  pengendalian otomatis  yang  dapat  meminimalisir  tingkat  resiko kecelakaan  dalam  pelayaran  [4].  Pengendalian otomatis  untuk  menghindari  halangan  sangat diperlukan pada kapal untuk menghindari terjadinya  tabrakan  dengan  kapal  lain  ataupun objek  lainya.  Penelitian  ini  merancang  suatu
sistem  pergerakan  otomatis  pada  robot  kapal katamaran.
Pada  umumnya  kapal  dikendalikan  oleh Nakoda  atau  kapten  kapal  yang  menggunakan mata untuk mengetahui lingkungan disekitar kapal, sehingga  dapat  mengendalikan  atau  menavigasi pergerakan  kapal.  Untuk  mentransformasi  fungsi mata  dalam  memberikan  informasi  sekitar  kapal, maka  digunakan  kamera.  Sedangkan  untuk memberikan  kecerdasan  kepada  kapal  untuk menentukan pergerakanya secara otomatis digunakan metode logika fuzzy sugeno. Hasil yang didapat  kamera  selanjutnya  akan  di  proses menggunakan  metode  pengolahan  citra  untuk membagi gambar menjadi 3 zona sehingga proses logika fuzzy sugeno dapat dilakukan berdasarkan 3 zona input untuk mendeteksi objek halangan.

## 2. Tinjauan Pustaka
Sistem  pergerakan  otomatis  pada  robot  kapal katamaran  menggunakan  metode fuzzy  logic sugeno.  Dalam  sistem  pergerakan  kapal  ini,
digunakan  kamera  sebagai  sensor.  Sensor  kamera ini  digunakan  sebagai  media  pengolahan  gambar yang  menjadi  navigasi  robot  kapal,  kamera  akan mendeteksi  keadaan  di  depan  robot  kapal  yang kemudian  akan  memberikan  output  pada  kendali robot.

## 2.1 Kapal Katamaran
Katamaran  merupakan  salah  satu  bentuk  kapal dimana  terdiri  dari  dua  buah  lambung  yang bertujuan untuk mendapatkan kapal yang memiliki stabilitas  ruang  yang  luas,  namun  hanya memerlukan daya mesin yang kecil [5].
Katamaran termasuk jenis kapal yang memiliki struktur bridging. Struktur bridging ini merupakan suatu  keuntungan  katamaran  karena  menambah tinggi  lambung  timbul  ( freeboard )  [5].  Kapal katamaran tersebut dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kapal Katamaran

## 2.2 Pengolahan Citra
Citra  digital  adalah  citra  yang  dapat  diolah langsung  oleh  komputer.  Citra  digital  diperoleh melalui  proses  pencuplikan  objek  tiga  dimensi oleh  sistem  penangkapan  citra  yang  kemudian dibentuk  suatu  matriks  dimana  elemen-elemenya menyatakan  nilai  intensitas  cahaya  [6].  Pada penelitian ini, akan terdapat tiga proses pengolahan  citra  yaitu grayscale,  biner ,  dan thresholding .
2.3 Logika Fuzzy
Sistem fuzzy mempunyai beberapa keuntungan  bila  dibandingkan  dengan  sistem tradisional,  misalkan  pada  jumlah  aturan  yang dipergunakan.  Proses  logika fuzzy pada  awalnya mengubah  nilai  crisp  input  menjadi fuzzy  input dengan  fungsi  keanggotaan  yang  ditentukan  di dalam fuzzy- fikasi.  Selanjutnya  nilai  tersebut dirancang  untuk  suatu  aturan  logika  sebagai pengambilan keputusan dalam sistem kontrol. Hal
ini  disebabkan  karena  sistem fuzzy mempunyai kemampuan untuk memberikan respon berdasarkan  informasi  yang  bersifat  kualitatif, tidak akurat, dan ambigu [7].
Didalam kendali logika fuzzy , kinerja kendali memuaskan  atau  tidak  juga  tergantung  dari trial and error [8]. Pendekatan fuzzy melibatkan aturan- aturan yang dinyatakan dalam  kata-kata dan tidak memerlukan presisi yang tinggi serta ada toleransi untuk  data  yang  kurang  tepat.  Gambar  2 menunjukkan  diagram  blok  pengendali  logika fuzzy .
Gambar 2. Diagram blok pengendali logika Fuzzy

## 3. Metoda Penelitian
Pada penelitian ini perancangan dibagi menjadi dua  bagian  utama,  yaitu  perancangan hardware robot  kapal  dan  perancangan software .  Kedua sistem  ini  diintegrasikan  menjadi  sebuah  sistem pergerakan robot kapal berbasis logika fuzzy .

## 3.1 Perancangan Hardware Robot Kapal
Perancangan  hardware  robot  kapal  ini  terdiri dari  beberapa  bagian,  yaitu  kamera,  laptop, mikrokontroller  ATMega  dan  motor  servo. Diagram  blok  perancangan  perangkat  keras  robot kapal ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar  3.  Diagram  blok  prancangan  hardware robot kapal
Pada  perancangan  ini  kamera  diletakkan dibagian depan robot kapal yang berfungsi sebagai sensor  penghindar  halangan.  Citra  yang  diterima oleh  kamera  akan  diproses  menjadi  menjadi  tiga
bagian  wilayah  yaitu  kiri,  tengah  dan  kanan. Pengolahan  citra  dari  hasil  kamera  ini  diproses menggunakan laptop yang diletakkan pada bagian dalam kapal.
Komunikasi data yang digunakan dalam proses pengiriman  data  gambar  dilakukan  menggunakan teknologi  Bluetooth.  Sedangkan  mikrokontroler yang  digunakan  adalah  jenis  ATMega8535. ATMega  ini  memiliki  media  transfer  Rx  dan  Tx yang  terhubung  langsung  dengan  komunikasi bluetooth secara serial.
Robot  kapal  ini  juga  dilengkapi  dengan  motor servo. Motor servo ini mampu bergerak secara dua arah  (CW  dan  CCW)  dengan  defleksi  masing- masing sudut mencapai 90° sehingga total defleksi sudut dari kanan,  tengah dan kiri adalah 180°.

## 3.2 Perancangan Software
Perancangan software pada  robot  kapal  ini digunakan  untuk  pemrosesan  gambar  dengan menggunakan  pengolahan  citra  dan  program pengendali  motor  servo.  Gambar  4  menunjukkan diagram blok perancangan software robot kapal. Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam mendisain  software  pengolahan  citra  berdasarkan data kamera adalah sebagai berikut.

## 3.2.1 Pengolahan Citra Digital
Pada tahap ini citra digital didapat secara realtime dari  kamera  yang  terpasang  didepan  robot  kapal. Citra  gambar  ditangkap  oleh  kamera  berukuran 640  x  320  pixel.  Untuk  melakukan  proses pengolahan  citra,  resolusi  diubah  menjadi  320  x 240 pixel. Hal ini dilakukan agar pemrosesan data citra  lebih  cepat.  Data  citra  digital  diolah  untuk menghasilkan  citra  warna  24  bit.  8  bit  pertama mewakili  nilai  warna  biru,  8  bit  kedua  mewakili nilai warna hijau dan 8 bit terakhir mewakili nilai warna merah. Setiap point pixel RGB Citra warna ini mempunyai informasi yang berbeda-beda.
Gambar  4.  Diagram  Blok  Rancangan  Software Robot Kapal

## 3.2.2 Thresholding
Proses  thresholding  ini  dilakukan  untuk mendapatkan nilai grayscale pada setiap pixel dari citra  yang  diproses.  Hasil  pemrosesan  citra  dapat langsung  dieksekusi  berdasarkan  nilai  grayscale dan  nilai  ambang  dari  citra  yang  diproses.  Hasil dari  proses  ini  dibagi  menjadi  dua  kemungkinan nilai  pixel,  yaitu  nilai pixel 255  (putih)  dan  nilai pixel 0 (hitam). Nilai pixel 255 diperoleh saat nilai pixel citra grayscale lebih besar dari nilai ambang yang  telah  ditentukan.  Sedangkan  nilai pixel 0 diperoleh saat nilai pixel citra grayscale lebih kecil dari  nilai  ambang.  Setelah  eksekusi  seluruh pixel citra  selesai  hasil  akhir  yang  didapatkan  yaitu pixel hitam dan putih.

## 3.2.3 Penentuan Jarak Halangan
Pembagian  wilayah  citra  berfungsi  untuk mengetahui keberadaan halangan. Tiga pembagian wilayah citra, yaitu wilayah kiri, tengah dan kanan. Setelah  halangan  pada  setiap  wilayah  terdeteksi maka  dapat  ditentukan  jarak  antara  robot  kapal dengan halangan.
Gambar  5.  Hasil  pembagian  wilayah  citra  dan
letak halangan yang terdeteksi
Untuk  mengetahui  jarak  robot  kapal  dengan
LAPTOP Pengolahan Citra Logika Fuzzy  Gambar Asli  Grayscale  Thresholding
 Penentuan Jarak
Halangan  Mendapatkan Jarak Halangan  Proses Fuzzyfikasi  Proses inferensi
 Proses defuzzyfikasi  output Target Kamera ROBOT  Mikrokontroller  Motor Servo
halangan  dilakukan  perhitungan  pixel  vertical pada  wilayah  tertentu.  Gambar  5  menunjukkan hasil  pembagian  wilayah  citra  dan  letak  halangan yang terdeteksi.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa jarak  halangan paling  dekat  terletak  pada  koordinat  (x,  240). Semakin  jauh  halangannya  maka  semakin  kecil nilai  koordinat  sumbu  y.  Setelah  mendapatkan jarak  halangan  maka  system  dapat  mendeteksi jarak  pada  tiga  wilayah  yang  telah  ditentukan. Kemudian  menentukan  nilai  y  maksimum  pada masing masing wilayah

## 3.2.4 Deteksi jarak Halangan
Setelah  pembagian  daerah  sensor  dilakukan dan  jarak  halangan  telah  didapat  maka  langkah selanjutnya  adalah  mengkonversi  pixel  ke  jarak halangan sebenarnya yaitu dalam satuan centimetre  (cm).  Proses  kalibrasi  pixel  ke  jarak (cm) dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses kalibrasi pixel ke jarak (cm)
Pada  Gambar  6  terlihat  bahwa  kalibrasi menghasilkan persamaan yaitu y=-75.21
ln(x)+434.93, dimana y merupakan nilai jarak dan x  merupakan  nilai  pixel.  Dengan  menggunakan persamaan  ini  maka  akan  didapat  jarak  yang sebenarnya.
Pada  penelitian  ini  pergerakan  robot  kapal berdasarkan  putaran  sudut  motor  servo.  Untuk mengontrol  servo  bergerak  dari  tengah  (00)  ke kanan  /  CW  (900)  dan  dari  tengah  (00)  ke  kiri  / CCW (180) dilakukan proses kalibrasi pada servo dan didapatkan persamaan kalibrasi y = 0.1736x + 31.248.

## 3.2.5 Perancangan Logika Fuzzy
Logika fuzzy memiliki beberapa keunggulan diantaranya:
a. Konsep mudah dimengerti dikarenakan penalaran logika fuzzy sangat sederhana.
b. Bersifat fleksibel
c. Memilki  toleransi  terhadap  data  yang  tidak
tepat.
d. Mampu  memodelkan  fungsi  non-linier  yang kompleks
e. Tanpa melalui proses pelatihan
f. Mampu  bekerja  dengan  teknik-teknik  kendali secara konvensional
Sistem  kendali  logika fuzzy memiliki  beberapa jenis  diantaranya  mamdani  dan  sugeno.  Untuk menentukan  jenis fuzzy  logic yang  digunakan diperlukan  model  inferensi  yang  tepat.  Model mamdani  biasanya  digunakan  untuk  masalah intuitif  sedangkan  sugeno  digunakan  untuk menangani kontrol atau kendali.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  metode  logika fuzzy sugeno  diterapkan  dengan  masukan  dari kamera  yang  terletak  pada  bagian  depan  robot kapal dan digunakan sebagai pengontrol pergerakan  motor  robot.  Sistem  logika fuzzy sugeno ini terdiri dari tiga komponen utama yaitu fuzzifikasi, basis aturan, dan defuzzyfikasi.

## a. Proses Fuzzifikasi sugeno
Fuzzifikasi  merupakan  suatu  proses  untuk mengubah  suatu  masukan  dari  bentuk  nilai  pasti ( crisp  input )  menjadi fuzzy  input (variabel linguistik)  yang  biasa  disajikan  dalam  bentuk himpunan-himpunan fuzzy dengan  suatu  fungsi keanggotaannya.  Sistem  pergerakan  pada  robot kapal katamaran ini menggunakan kamera sebagai sensor.  Sensor  kamera  dibagi  3  pembagian wilayah  dimana  tiap  wilayah  sensor  memiliki fungsi  keanggotaan  dan  tiga  variabel  linguistik. Pembentukan  variablel  linguistik  ditunjukan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Input Sensor Kamera
Jarak (cm) Variabel Linguistik Keterangan 0 – 200 Dekat D 30 – 310 Sedang S 200 – 320 Jauh J
Berdasarkan  variabel  linguistik  yang  telah ditentukan  maka  himpunan fuzzy berdasarkan fungsi  keangggotaan  yaitu:  dekat,  sedang,  jauh seperti yang ditunjukan pada Gambar 7.
y = -75.21ln(x) + 434.93 0 100 200 300 400 0 50 100 150
200 250
Berdasarkan fungsi keanggotaan yang digunakan  maka  fungsi  persamaannya  dapat ditulis sebagai berikut :
b. Basis Aturan
Pada penelitian ini ditentukan fungsi keanggotaan data output fuzzy seperti terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Fungsi keanggotaan output motor servo

## Mekanisme Aturan
Setelah  merancang  basis  aturan,  selanjutnya melakukan proses pengambilan keputusan. Dimana  pada  proses  pengambilan  keputusan  ini digunakan  mekanisme  Max-Min  seperti  terlihat pada persamaan (1).
                      1 2 3 max min , ... , , ... B A A A y input i input j input k  
 
 (1)
Pada mekanisme aturan Max Min pengambilan keputusan  dilakukan  pada  operasi  conjuction  dan disjunction
c. Defuzzyfikasi
Metode yang digunakan pada proses defuzzifikasi  ini  adalah Weight  Average .  Metode ini mengambil nilai rata-rata dengan menggunakan pembobotan berupa derajat keanggotaan.
Persamaan metode weight average ini dapat dilihat pada persamaan (2) dibawah ini.
( ) ( ) y y y y      (2)
dimana  y  adalah  nilai crisp  dan  µ(y)  yaitu  derajat keanggotaan dari nilai crisp y.

## 3.2.6 Output
Pada  tahapan  ini  output  yang  dihasilkan  dari proses defuzzifikasi berupa nilai derajat. Dari nilai derajat yang didapat ini akan diketahui pergerakan motor  ke  kiri,  lurus  atau  ke  kanan.  Motor  akan bergerak  ke  kanan  jika  nilai  derajat  kurang  dari atau sama dengan 40 derajat, motor akan bergerak lurus  jika  nilai  derajat  lebih  dari  40  derajat  dan kurang  dari  atau  sama  dengan  90  derajat  dan motor akan bergerak ke kiri jika nilai derajat lebih dari 90 derajat atau kurang dari sama dengan 140 derajat. Setelah didapat nilai derajat tersebut maka proses  selanjutnya  yaitu  mengirim  nilai  derajat yang diperoleh dari proses fuzzy ke mikrokontroler menggunakan bluetooth .

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Pengujian Pergerakan Robot
Pengujian  dilakukan  pada arena  kolam  dengan cuaca  cerah  dan  tidak  hujan.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  melihat  apakah  robot  kapal  bisa bergerak  menghindari  halangan  disekitarnya. Pergerakan robot kapal dapat dilihat pada Gambar 9  dimana  robot  bergerak  kekanan,  dan  bergerak lurus,  Gambar  10  menunjukkan  robot  bergerak kekiri dan menghindari halangan bergerak.
a b
Gambar  9.  Pergerakan  ke  kanan  (a)  dan
Pergerakan Lurus (b) a b
Gambar 10. Pergerakan ke Kiri (a), menghindari halangan bergerak (b)
Grafik  pergerakan  robot  saat  menghindari halangan  disekitarnya  dapat  dilihat  pada  Gambar
11  yang  menunjukkan  grafik  pergerakan  robot kearah  kanan,  Gambar  12  yang  menunjukkan grafik  pergerakan  robot  lurus,  Gambar  13  yang menunjukkan  grafik  pergerakan  kekiri  dan Gambar  14  yang  menunjukkan  grafik  robot menghindari halangan bergerak.
Gambar 11. Grafik Pergerakan robot kearah kanan
Gambar 12. Grafik Pergerakan robot lurus
Gambar 13. Grafik Pergerakan kearah kiri
Gambar  14.  Grafik  Pergerakan  dengan  halangan bergerak

## 4.2 Pergerakan Robot Bebas
Pada pengujian ini robot kapal bergerak secara bebas  pada  arena  kolam  dan  dihadapkan  dengan halangan  yang  bergerak  berupa  robot  kapal  kecil dan  juga  halangan  diam.  Hal  ini  dilakukan  untuk
mengetahui  kinerja  sensor  robot  dalam  berbagai kondisi  dilapangan.  Pergerakan  robot  kapal  dapat dilihat  pada  Gambar  15.  Sedangkan  grafik pergerakan bebas robot dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 15. Pergerakan bebas robot
Gambar 16. Grafik Pergerakan bebas robot

## 4.3 Validasi Data Simulasi
Untuk  mengetahui  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan sebelumnya apakah telah sesuai dengan nilai  yang  diharapkan  atau  tidak  maka  dilakukan validasi perhitungan fuzzy logic sugeno menggunakan  program  simulasi.  Validasi  ini menggunakan  simulasi Fuzzy  Inference  System Editor seperti terlihat pada Gambar 17.
Gambar  17. Hasil  dari  validasi  simulasi Fuzzy Inference System Editor
0 50 100 150 200 250 300 350 1 18 35 52 69 86 1 0 3 1 2 0 1 3 7 1 5 4 1 7 1 1 8 8 2 0 5 2 2 2 2 3 9 2 5 6 2 7 3 2 9 0 3 0 7 3 2 4 3 4 1 Ja ra k H al an ga n (cm ) waktu x155ms

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa  pada sistem  pergerakkan  robot  kapal  katamaran  yang menggunakan fuzzy  logic menunjukkan  bahwa system  mampu  bekerja  dengan  baik  sebagai  alat navigasi  robot  kapal  secara  otomatis.  Dengan menggunakan  teknik thresholding robot  kapal katamaran dapat membedakan dengan jelas antara obstacle dan  bukan obstacle serta  menghasilkan pergerakan robot kapal yang baik.

## Daftar Pustaka
[1] Nurmaini,  S.  dan  Tutuko,  B., A  New Classification  Technique  in  Mobile  Robot Navigation ,  Telkomnika,  Vol.  9,  No.  3,  hal 453-464, 2011
[2] Sembiring,  S.,  Baafai,  U.,  dan  Tarigan,  P., Implementasi Arsitektur Behavior-Based dengan  Menggunakan  Fuzzy  untuk  Navigasi
Car-Like  Mobile  Robot  dalam  Lingkungan yang Tak Dikenal, Jurnal Generic, Vol. 9, No. 2, hal 320-331, 2014.
[3] Darwison  dan  Rian  Wahyudi.,  Kontrol Kecepatan  Robot  Hexapod  Pemadam  Api menggunakan  Metoda  Logika  Fuzzy,  Jurnal Nasional Teknik Elektro (JNTE), Vol. 4, No.
2, 2015.
[4] Anitasari,  Ruri  dkk.,  Perancangan  sistem kendali  manufer  untuk  menghindari  tabrakan pada  kapal  tangki  berbasis  logika  fuzzy. Jurnal. Institut Teknologi Sepuluh November,
2009
[5] Aji  Sera  Sakti,  I.K.A.P.  Utama.    Analisis CFD  dan  Eksperimen  hambatan  Lambung Katamaran  Asimetris  Flat  Side  Outside dengan  Variasi  Jarak  Demihull.  Jurnal. KAPAL- Institut Teknologi Sepuluh November.Vol. 9, No.3 Oktober 2012.
[6] Putra,  Darma..  Pengolahan  Citra  Digital . ANDI Yogyakarta, 2010
[7] Sri Kusumadewi, Artificial Intelegence (Teknik  dan  aplikasinya),  edisi  pertama. Penerbit Graha Ilmu, Jakarta, 2003
[8] Muhlis, Nur, Perancangan Kontroler Kaskade Fuzzy  untuk  Pengaturan  Tekanan  Pada Pressure Control Trainer 38-714,  2010.

## Biodata Penulis
Rossi  Passarella ,  menyelesaikan  sarjana  di universitas  sriwijaya  jurusan  Teknik  elektro. Kemudian  menyelesaikan  magister  di  UKM Malaysia.  Sekarang  berstatus  sebagai  Dosen Sistem  Komputer  Universitas  Sriwijaya,  saat  ini menjabat sebagai Ketua jurusan sistem komputer.
Kemahyanto  Exaudi ,  menyelesaikan  sarjana  di universitas  sriwijaya  jurusan  Sistem  Komputer. Kemudian  menyelesaikan  magister  di  ITS Surabaya.  Sekarang  berstatus  sebagai  Dosen Teknik  Komputer  di  Program  Diploma  Komputer Universitas Sriwijaya.
Sayyidatina
Fatimah , terdaftar sebagai mahasiswa  jurusan  system  computer  di  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Sriwijaya  pada  tahun 2009,  kemudian  menyelesaikan  gelar  sarjana tahun 2015. Saat ini sedang bekerja di perusahaan yang bergerak dibidang Kontrol.