Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 44-51

## Pengembangan User Interface Aplikasi Simulasi Robot Arm Manipulator Berbasis Augmented Reality
Joga Dharma Setiawan 1,* , Yahya Fikri Dwiyanto 1 , M. Munadi 1
1 Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH., Tembalang, Semarang 50275 *E-mail: joga.setiawan@gmail.com

## Abstract
Augmented reality (AR) is a technology that can make the robot manipulator simulation process more real. AR makes virtual robot objects move to carry out a real-time simulation in the real world. The use of AR in the robot manipulator simulation process is considered to be able to improve the operator's view of visualizing the robot with the surrounding environment. Therefore researchers are interested in creating  and  designing  applications  and  user  interfaces  (UI)  from  AR-based  arm  manipulator  robot simulation  applications.  This  is  based  on  the  high  rate  of  accidents  in  the  work  environment  due  to operators who cannot estimate the robot's free distance properly. Researchers developed 2 features that can function to move the joint angle robot manually in the feature labelled as “manual control” and perform trajectory planning robots in the feature labelled as “Matlab control”. In the manual control feature, a joint angle control test of the robot is carried out using a slider. In the Matlab control feature, a trajectory planning simulation test based on AR was carried out. The test results on the manual control feature of each slider can function properly in moving the joint angle robot. In the Matlab control feature test results, it was found that the application succeeded in communicating so that it could carry out a simulation  following  the  trajectory  planning  that  had  been  made.  Furthermore,  forward  and  inverse kinematic analysis is performed on the trajectory.

## Keywords: augmented reality; robot manipulator; unity 3d

## Abstrak
Augmented reality (AR) merupakan teknologi yang dapat membuat proses simulasi robot manipulator menjadi  lebih  nyata.  AR  membuat objek  virtual  robot bergerak  menajalankan  sebuah  simulasi  secara realtime di  dunia  nyata . Penggunaan  AR  pada  proses  simulasi  robot  manipulator  dinilai  dapat meningkatkan  pandangan  operator  dalam  memvisualisasikan  robot  dengan  lingkungan  disekitarnya. Oleh  sebab  itu  peneliti  tertarik  untuk  membuat  dan  merancang  aplikasi  serta user  interface (UI)  dari aplikasi simulasi robot arm manipulator berbasis AR . Hal ini didasari oleh tingginya tingkat kecelakaan dilingkungan  kerja  akibat  operator  yang  tidak  dapat  memperkirakan  jarak  bebas  robot  dengan  baik. Peneliti  mengembangkan  2  fitur  yang  dapat  berfungsi  untuk  menggerakkan joint  angle  robot secara manual yang fiturnya diberi label “pengendalian manual”  dan melakukan trajectory planning robot yang fiturnya diberi label “pengendalian Matlab”. Pada fitur pengendalian manual dilakukan uji kontrol joint angle robot  menggunakan  slider.  Pada  fitur  pengendalian  Matlab  dilakukan  uji  simulasi trajectory planning berbasis AR. Hasil uji pada fitur pengendalian manual tiap slider dapat berfungsi dengan baik dalam  menggerakan joint  angle  robot .  Pada  hasil  uji  fitur  pengendalian  Matlab  didapatkan  bahwa aplikasi  berhasil  melakukan  komunikasi,  sehingga  dapat  melakukan  simulasi  mengikuti trajectory planning yang  telah  dibuat.  Selanjutnya  dilakukan  analisis forward dan inverse  kinematic pada trajectory.
Kata kunci: augmented reality ; robot manipulator ; unity 3d

## 1. Pendahuluan
Teknologi  robotika  telah  berkembang  dengan  pesat  dan  sangat  berperan  dalam  kehidupan  manusia  saat  ini. Teknologi  robotika  yang  dikembangkan  saat  ini  berfungsi  untuk  menggantikan  atau  membantu  tugas  manusia  yang berkaitan dengan aktivitas yang membutuhkan konsentrasi serta daya tahan tinggi, terutama dalam melakukan pekerjaan fisik yang berat seperti memindahkan barang, memposisikan benda dan melakukan proses-proses lainnya. Pada dasarnya, robotika dikembangkan untuk mempermudah pekerjaan manusia. Namun pada hakikatnya robot merupakan sebuah mesin yang rumit dan kompleks yang dapat bergerak dengan kecepatan dan arah yang berbeda. Interaksi antara manusia, robot dan lingkungan dapat berkontribusi menciptakan risiko yang membahayakan manusia maupun properti yang terdapat di sekitar lingkungan robot.
Penelitian berjudul Robot Accident Investigation menjelaskan bahwa sejak tahun 1984 telah terjadi 43 kecelakaan terkait  robot,  dan  61  kematian  akibat  kecelakaan  terkait  robot  [1].  Sebagian  besar  kecelakaan  di  lingkungan  kerja disebabkan oleh kelalaian operator, salah satu faktor penyebab yaitu operator yang tidak dapat memperkirakan jarak bebas
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 44-51
dari robot dengan baik, hal tersebut mengakibatkan terjadinya tabrakan antara robot dengan manusia ataupun properti di sekitar lingkungan robot.
Sebuah  penelitian  berjudul Augmented  Reality  for  Robotics dijelaskan  bahwa  penggunaan  teknologi  AR  dapat menggabungkan objek virtual ke dalam dunia nyata secara real-time dinilai dapat meningkatkan persepsi dari operator untuk  memvisualisasikan  robot  dengan  lingkungan  disekitarnya  [2].  Penggunaan AR pada  bidang  robotika  khususnya dalam proses simulasi robot dinilai dapat meningkatkan kepercayaan diri operator, dan meningkatkan keamanan serta keselamatan.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  sebuah  perancangan  aplikasi  simulasi robot  arm manipulator berbasis AR . Perancangan aplikasi ini meliputi pengembangan user interface (UI), dan pembuatan fitur yang dapat menjalankan sebuah simulasi robot arm manipulator berbasis AR yang terintegrasi dengan software MATLAB. Sehingga  aplikasi  dapat  menjalankan  simulasi  berdasarkan  lintasan  yang  telah  dibuat  pada software MATLAB. Selanjutnya, dilakukan analisis pada lintasan robot arm manipulator berdasarkan persamaan kinematik.
2. Material dan Metode Penelitian
2.1 Augmented reality (AR)
AR merupakan sebuah teknologi yang dapat menggabungkan objek virtual dua atau tiga dimensi ke dalam dunia nyata, kemudian memproyeksikan objek virtual tersebut kedalam dunia nyata secara real-time [3]. Teknologi AR pertama kali  ditemukan  sekitar  tahun  1957  sampai  1962  oleh  Morton  Heilig  [4].  Dalam  menjalankan  sistem  AR  diperlukan peralatan seperti perangkat device , kamera, dan dalam suatu kasus tertentu memerlukan perangkat khusus [5]. Hingga saat  ini  AR  sudah  banyak  dimanfaatkan  dalam  berbagai  kepentingan,  salah  satu  pemanfaatan  AR  yaitu  pada  bidang robotika. Pada bidang robotika penggunaaan AR dapat diaplikasikan pada hal seperti pembelajaran dan pengenalan fitur pada  robot,  pelatihan  pengoperasian  robot,  serta  simulasi.  Dunia  simulasi  dan virtual ini  dapat  digunakan  untuk memperoleh pandangan perspektif yang berbeda. Secara umum teknologi AR dapat memberikan visualisasi yang lebih baik saat melakukan simulasi dibandingkan dengan metode simulasi biasa.

## 2.2 TCP/IP
TCP/IP  atau Transmission  Control  Protocol/Internet  Protocol merupakan  protokol  untuk  menghubungkan komunikasi suatu komputer dengan komputer lainnya melalui internet. Protokol TCP/IP merupakan sekumpulan protokol komunikasi yang saat ini digunakan secara luas dalam komunikasi global jaringan computer [6]. Dalam penelitian ini TCP/IP digunakan sebagai protokol komunikasi. Melalui lintasan jalur robot yang dibuat, komunikasi dihasilkan melalui protokol TCP/IP yang memungkinkan untuk mengirim atau menerima data secara realtime. Dalam prosesnya, variabel tiap sendi robot dikirim dari pemodelan simulasi menuju aplikasi secara realtime . Sehingga karakter robot pada aplikasi dapat bergerak mengikuti lintasan yang telah ditentukan.
2.3 Robot arm manipulator
Robot arm manipulator merupakan alat yang sangat membantu proses bisnis sehingga banyak digunakan di oleh Industri. Sebuah manipulator terdiri dari satu atau lebih joints dan satu atau lebih links [7].  Berdasarkan sebuah buku berjudul Introduction to Robotics Mechanics and Control dijelaskan bahwa terdapat beberapa jenis konfigurasi mekanik yang  digunakan  pada  manipulator  yaitu cartesian,  articulated ,  SCARA,  silinder,  dan  polar  [8].  Dalam  penelitian  ini manipulator digunakan sebagai objek dari aplikasi,  manipulator akan melakukan sebuah simulasi mengikuti trajectory yang telah dibuat. Robot arm manipulator yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kuka LBR iiwa 7.
2.4 Pemodelan kinematika
Kinematika adalah cabang dari mekanika yang membahas gerakan benda tanpa memperhitungkan penyebab gerakan dari gaya tersebut [9]. Kinematika memiliki dua topik mendasar. Pertama forward kinematics yaitu suatu fungsi untuk menghitung  orientasi  serta  posisi  dari end-effector berdasarkan  parameter joint  angle robot  [10].  Selanjutnya inverse kinematics yaitu suatu fungsi untuk menghitung besaran sudut joint berdasarkan posisi end-effector. Inverse kinematic sering digunakan dalam melakukan perencanaan lintasan robot arm manipulator [11]. Dalam penelitian ini pemodelan kinematik digunakan untuk analasis kinematic pada trajectory simulasi.

## 2.4.1 Forward kinematics
Analisis forward kinematics menggunakan metode Denavit-Hartenberg (DH) yang menyediakan pendekatan secara standar.  Denavit-Hartenberg  merupakan  salah  satu  langkah  dalam  memodelkan  manipulator  secara  kinematika  yaitu penentuan nilai parameter serta variabel yang terdapat pada setiap link [12]. Penjelasan lebih lanjut mengenai parameter dan variabel pada arm robot dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Notasi Denavit-Hartenberg [13].
Setiap notasi memiliki ketetapan diantaranya yaitu ⅈ adalah link ke ⅈ , ⅈ − 𝟏 adalah link ke ⅈ − 𝟏, 𝛂 ⅈ adalah sudut putaran antara sumbu 𝒛 ⅈ dan 𝒛 ⅈ+𝟏 terhadap sumbu 𝒙 ⅈ , 𝐚 ⅈ adalah jarak dari sumbu 𝐳 ⅈ dan 𝒛 ⅈ+𝟏 terhadap sumbu 𝒙 ⅈ , 𝛉 𝐢 adalah sudut putaran antara sumbu 𝐱 ⅈ+𝟏 dan 𝐱 𝐢 terhadap sumbu 𝐳 ⅈ , 𝐝 ⅈ adalah jarak dari sumbu 𝐱 ⅈ−𝟏 ke 𝐱 ⅈ terhadap sumbu 𝐳 ⅈ . Tabel 1 menunjukkan DH-Parameter dari robot arm manipulator Kuka LBR Iiwa 7 dengan tambahan end-effector berupa gripper .
Tabel 1. DH-Parameter Kuka LBR iiwa 7 [14] Link DH Parameters 𝜃 𝑖 (°) 𝛼 𝑖 (°) 𝑎 𝑖 (mm) 𝑑 𝑖 (mm) 1 𝜃 1 -90° 0 340 2 𝜃 2 90° 0 0 3 𝜃 3 90° 0 400 4 𝜃 4 -90° 0 0 5 𝜃 5 -90° 0 400 6 𝜃 6 90° 0 0 7 𝜃 7 0° 0 320
Setelah parameter D-H didapatkan, selanjutnya yaitu melakukan transformasi matrik. Dengan transformasi matriks antara link,  maka  akan  diperoleh  hasil  akhir  berupa  posisi i-link bergerak  relatif  terhadap link yang  direferensikan.  Dalam perhitungan  matrik  transformasi,  parameter  yang  digunakan  masih  berupa  simbol.  Hal  tersebut  bertujuan  agar memudahkan dalam memasukkan hasil perhitungan ke dalam program lintasan robot.
𝐓 ⅈ 𝐢−𝟏 =   [ 𝒄𝒐𝒔𝜽ⅈ −𝒄𝒐𝒔 𝛂 𝟏 . 𝒔ⅈ𝒏 𝜽 ⅈ 𝐬𝐢𝐧 𝛂 ⅈ . 𝐬𝐢𝐧 𝜽 ⅈ 𝒂 ⅈ 𝒄𝒐𝒔 𝜽 ⅈ 𝐬𝐢𝐧 𝜽ⅈ 𝒄𝒐𝒔 𝛂 ⅈ . 𝐜𝐨𝐬 𝜽 ⅈ −𝒔ⅈ𝒏 𝛂 𝟏 . 𝐜𝐨𝐬 𝜽 ⅈ 𝒂 ⅈ 𝒔ⅈ𝒏 𝜽 ⅈ 𝟎 𝐬𝐢𝐧 𝛂 ⅈ 𝒄𝒐𝒔 𝛂 ⅈ 𝐝 ⅈ 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏 ] (1)
Untuk mendapatkan transformsi matrik link 7 terhadap link 0 yang akan menentukan posisi serta orientasi end-effector terhadap  base,  maka  dapat  mengalikan  matrik  transformasi  antar  link.  Hasil  dari  transformasi  link  7  terhadap link 0 ditunjukkan pada persamaan 2, dimana ( 𝒑 𝒙 , 𝒑 𝒚 , 𝒑 𝒛 ) menunjukkan posisi dan ({ 𝒏 𝒙 , 𝒏 𝒚 , 𝒏 𝒛 }, { 𝒐 𝒙 , 𝒐 𝒚 , 𝒐 𝒛 }, { 𝒂 𝒙 , 𝒂 𝒚 , 𝒂 𝒛 }) menujukkan orientasi pada end-effecto r.
𝐓 𝟕 𝟎 = 𝐓 𝟏 𝟎 𝐓 𝟐 𝟏 𝐓 𝟑 𝟐 𝐓 𝟒 𝟑 𝐓 𝟓 𝟒 𝐓 𝟔 𝟓 𝐓 𝟕 𝟔 = [ 𝒏 𝒙 𝒐 𝒙 𝒂 𝒙 𝒑 𝒙 𝒏 𝒚 𝒐 𝒚 𝒂 𝒚 𝒑 𝒚 𝒏 𝒛 𝒐 𝒛 𝒂 𝒛 𝒑 𝒛 𝟎 𝟎 𝟎 𝟏 ] (2)
2.4.2 Inverse kinematics
Inverse  kinematics yang  dilakukan  pada  penelitian  kali  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  sudut  joint  yang diperlukan dalam mencapai posisi yang diinginkan. Dalam menentukan sudut joint yang diperlukan ( inverse kinematics ) harus  menyelesaikan  persamaan  nonlinier.  Untuk  menghitung  sudut 𝜽 𝟏 dan 𝜽 𝟐 diperlukan  posisi  siku  (X,Y,Z)  yang berkitan dengan base seperti yang ditujukan pada persamaan 3.
𝑃 𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤 𝐵 = 𝐴 3 𝐵 𝑃 𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤 3 = 𝐴 1 𝐵 𝐴
2 1 𝐴 3 2 𝑃 𝑒𝑙𝑏𝑜𝑤 3 (3)
Dengan 𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 𝟑 = [𝟎, 𝟎, 𝟎, 𝟏] 𝑻 (asal  dari  sistem  koordinat  3).  Ini  menghasilkan  sistem  persamaan  nonlinier  yang ditunjukkan pada persamaan 4.
[ 𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 .  𝒙 𝑩 𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 .  𝒚 𝑩
𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 𝑩 . 𝒛 𝟏 ] = [ 𝒅 𝟑 𝒄𝒐𝒔𝜽 𝟏 .  𝒔ⅈ𝒏 𝜽 𝟐 𝒅 𝟑 𝒔ⅈ𝒏𝜽 𝟏 .  𝒔ⅈ𝒏 𝜽 𝟐 𝒅 𝟏 +   𝒅 𝟑 . 𝒄𝒐𝒔𝜽 𝟐 𝟏 ] (4)
Maka dapat dihasilkan 𝜽 𝟏 yang ditujukan pada persamaan 5.
𝜽 𝟏 =  𝒂𝒕𝒂𝒏𝟐(𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 𝑩 . 𝒚, 𝑷 𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 𝑩 . 𝒙) (5)
Dan 𝜽 𝟐 dapat dihasilkan dengan persamaan pada persamaan 6.
𝜽 𝟐 =  𝒂𝒄𝒐𝒔( 𝑷𝒆𝒍𝒃𝒐𝒘 . 𝑩 𝒛 − 𝒅𝟏 𝒅𝟑 ) (6)
Selanjutnya 𝜽 𝟑 dan 𝜽 𝟒 dapat dihitung dengan persamaan 7.
𝑷 𝒘𝒓ⅈ𝒔𝒕 𝑩 = 𝑨 𝟓 𝑩 𝑷 𝒘𝒓ⅈ𝒔𝒕 𝟓 = 𝑨 𝟏 𝑩 𝑨
𝟐 𝟏 𝑨 𝟑 𝟐 𝑨 𝟒 𝟑 𝑨 𝟓 𝟒 𝑷 𝒘𝒓ⅈ𝒔𝒕 𝟓 (7)
Dengan 𝑃 𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡 5 = [0,0,0,1] 𝑇 (asal dari sistem koordinat 5).
(𝐴 2 1 ) −1 (𝐴 1 𝐵 ) −1 𝑃 𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡 𝐵 = 𝐴 3 2 𝐴 4 3 𝐴
5 4 𝑃 𝑤𝑟𝑖𝑠𝑡 5 (8)
Dari persamaan 8, maka dapat dilanjutkan dengan persamaan 9.
[ 𝑚 𝑛 𝑝 1 ] = [ 𝑑 5 𝑐𝑜𝑠𝜃 3 .  𝑠𝑖𝑛 𝜃 4 𝑑 5 𝑠𝑖𝑛𝜃 3 .  𝑠𝑖𝑛 𝜃 4 𝑑 3 +   𝑑 5 . 𝑐𝑜𝑠𝜃 4 1 ] (9)
Maka demikian didapatkan 𝜃 3 dan 𝜃 4 yang ditunjukkan pada persamaan 10 dan 11.
𝜃 3 =  𝑎𝑡𝑎𝑛2(𝑛, 𝑚) (10)
𝜃 4 =  𝑎𝑐𝑜𝑠( 𝑃− 𝑑3 𝑑5 ) (11)
Selanjutnya sudut 𝜃 5 dan 𝜃 6 dapat dihitung dengan persamaan 12.
𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝐵 = 𝐴 7 𝐵 𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 7 = 𝐴 1 𝐵 𝐴 2 1 𝐴 3 2 𝐴 4 3 𝐴 5 4 𝐴 6 5 𝐴 7 6 𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 7 (12)
Dengan 𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 7 = [0,0,0,1] 𝑇 (asal dari sistem koordinat 7).
(𝐴 4 3 ) −1 (𝐴 3 2 ) −1 (𝐴 2 1 ) −1 (𝐴 1 𝐵 ) −1 𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝐵 = 𝐴 5 4 𝐴 6 5 𝐴 7 6 𝑃 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 7 (13)
[ 𝑚 𝑛 𝑝 1 ] = [ 𝑑 7 𝑐𝑜𝑠𝜃 5 .  𝑠𝑖𝑛 𝜃 6 𝑑 7 𝑠𝑖𝑛𝜃 5 .  𝑠𝑖𝑛 𝜃 6 𝑑 5 +   𝑑 7 . 𝑐𝑜𝑠𝜃 6 1 ] (14)
Maka demikian didapatkan 𝜃 5 dan 𝜃 6 yang ditunjukkan pada persamaan 15 dan 16.
𝜃 5 =  𝑎𝑡𝑎𝑛2(𝑛, 𝑚) (15)
𝜃 6 =  𝑎𝑐𝑜𝑠( 𝑃− 𝑑5 𝑑7 ) (16)
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 44-51
Selanjutnya yaitu menentukan sudut 𝜃 7 . Sudut 𝜃 7 mengambarkan rotasi di sekitar sumbu Z. apabila target Tc terletak sejajar dengan sumbu Y dari sistem koordinaat 7. Maka, proyeksi sumbu x adalah nol.
𝑇 𝑐 7 = 𝐴 𝐵 7 𝑇 𝑐 𝐵 = 𝐴 6 7 𝐴 5 6 𝐴 4 5 𝐴 3 4 𝐴 2 3 𝐴 1 2 𝐴 𝐵 1 𝑇 𝑐 𝐵 (17)
Dengan 𝑇 𝑐 7 = [0, 𝑇 𝑐 7 . 𝑦, 𝑇 𝑐 7 . 𝑧, 0] 𝑇 dan 𝑇 𝑐 𝐵 = [𝑇 𝑐 𝐵 . 𝑥, 𝑇 𝑐 𝐵 . 𝑦, 𝑇 𝑐 𝐵 . 𝑧, 0] 𝑇
(𝐴 6 7 ) −1 𝑇 𝑐 7 = 𝐴 7 6 𝑇 𝑐 7 = 𝐴 5 6 𝐴 4 5 𝐴 3 4 𝐴 2 3 𝐴 1 2 𝐴 𝐵 1 𝑇 𝑐 𝐵 (18)
[ 𝑇 𝑐 7 . 𝑦 .  𝑠𝑖𝑛 𝜃 7 𝑇 𝑐 7 . 𝑦 .  𝑐𝑜𝑠 𝜃 7 𝑇 𝑐 7 . 𝑧 0 ] = [ 𝑚 𝑛 𝑝 0 ] (19)
Dari persamaan 4.26, maka didapatkan nilai 𝜃 7 yang ditunjukkan pada persamaan 20.
𝜃 7 =  𝑎𝑡𝑎𝑛2(𝑛, 𝑚) (20)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Alur Perancangan Aplikasi
Mulai Studi literatur Identifikasi Masalah Penentuan Rumusan Masalah Penentuan Tujuan Penelitian A Penentuan fitur Aplikasi Pembuatan Asset Pembuatan Fitur pengendalian Joint Angle secara Manual Implementasi Aplikasi
Pembuatan Trajectory Planning Robot pada
MATLAB
Pembuatan Fitur Simulasi Robot berdasarkan Trajectory Planning yang Terintegrasi dengan MATLAB Analisa dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai Pengujian pengendalian Joint Angle Robot Menggunakan Slider
Pembuatan UI dan AR pada Unity Pengujian Komunikasi  TCP/ IP Serta Trajectory Planning Robot pada Aplikasi A Build Aplikasi
Gambar 2. Diagram Alir Metode Penelitian.
Pada perancangan pembuatan aplikasi, peneliti melakukan identifikasi masalah hingga menentukan tujuan penelitian dan menentukan fitur aplikasi. Setelah menentukan fitur yang akan dibuat peneliti membuat asset aplikasi seperti  script fungsi  sistem,  objek  robot, marker,  serta  judul  dan  background yang  akan diterapkan  pada  UI.  Kemudian  dilanjutkan dengan  pembuatan user  interface pada software unity  menggunakan  asset-asset  yang  sudah  dibuat.  UI yang  dibuat terdapat  3  menu  yaitu  menu  awal,  menu  fitur  pengendalian  manual,  dan  menu  fitur  Pengendalian  Matlab.  Dalam pembuatan  aplikasi AR perlu  mendaftarkan  marker  dan  membuat license  key pada  Vuforia  serta  menginstall  Vuforia engine  AR  pada  Unity,  selanjutnya  marker,  dan license  key yang  telah  didaftarkan  dapat  diinteraksikan  pada  Unity sehingga aplikasi dapat memunculkan objek robot virtual . Trajectory  planning robot  dibuat  menggunakan Robotics  Toolbox MATLAB  yang  dikembangkan  oleh  Peter Corke. Robotics Toolbox oleh Peter Corke berisi fungsi-fungsi yang dapat mempresentasikan orientasi dan posisi pada dua dimensi dan tiga dimensi, sebagai matriks, persamaan matematika, dan sebagainya. Diberikan pemodelan kinematik berupa inverse kinematics dalam pembuatan trajectory planning robot [14]. Robot diminta untuk melakukan pick and place bola dengan empat pos pemberhentian. Tabel 2 menunjukkan koordinat pada tiap pos.
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 44-51
Tabel 2. Koordinat tiap pos pada trajectory planning robot.
Pos Posisi (cm) 1 X -54.9 Y 0 Z 30.35 2 X -55 Y 0 Z 5 3 X 45 Y -40 Z 20 4 X 0 Y 0 Z 146

## 3.2 Hasil akhir Aplikasi
Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi simulasi robot arm manipulator yang berbasis AR . Terdapat dua fitur pada aplikasi  ini  yaitu  fitur  pengendalian  manual  yang  berfungsi  untuk  melakukan  kontrol joint  angle secara  manual menggunakan slider , kemudian fitur pengendalian Matlab yang berfungsi untuk melakukan kontrol trajectory planning menggunakan inverse kinematics yang terintegrasi dengan MATLAB. Gambar 3 menunjukkan setiap menu yang terdapat pada aplikasi simulasi robot arm manipulator berbasis AR.
(a)

## (b)                                       (c)
Gambar 3. Aplikasi AR (a) Menu awal, (b) Fitur pengendalian manual, (c) Fitur Pengendalian MATLAB.
3.3 Hasil Analisis Trajectory
Trajectory  planning yang  dibuat  berdasarkan inverse  kinematics disimulasikan  serta  dihitung  menggunakan Robotics Toolbox Matlab.  Tabel 3 menunjukkan hasil dari perhitungan inverse kinematics pada tiap pos lintasan. Pada pos 1 robot bergerak ke posisi yang telah ditentukan, kemudian pada pos 2 end-effector robot menuju posisi bola untuk mengambil bola. Pada pos 3 end-effector robot menuju posisi keranjang untuk menempatkan bola ke keranjang, lalu pada pos 4 robot kembali ke posisi semula. Plot posisi dari trajectory planning yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 4.
Setiawan, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 44-51
Tabel 3. Hasil perhitungan inverse kinematics pada tiap pos.
Pos Posisi (cm) 𝜃 1 𝜃 2 𝜃 3 𝜃 4 𝜃 5 𝜃 6 𝜃 7 1 X -54.9 0° -23° 0° 79° 0° -77.5° 0° Y 0 Z 30.35
2 X -55
0° -40.4° 0° 93° 0° -46.6° 0° Y 0 Z 5 3
X 45 -79.6° 55.8° 72.4° -76.5° -52.5° 83.6° -5.4° Y -40
Z 20 4 X 0 0° 0°
0° 0° 0° 0° 0°
Y 0 Z 146 (a)
(b)                                         (c)                                        (d)
Gambar 4. Plot posisi robot menggunakan Robotics Toolbox (a) Pos 1, (b) Pos 2, (c) Pos 3, (d) Pos 4.
3.4 Hasil Pengujian Aplikasi
3.4.1 Pengujian Fitur Pengendalian Matlab Pengujian  simulasi trajectory  planning berbasis AR pada  fitur  pengendalian  Matlab  dapat  dijalankan  ketika merunning trajectory planning pada MATLAB. Dapat dilihat pada gambar 5 bahwa aplikasi dapat menjalankan simulasi dengan baik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot berhasil menjalankan simulasi sesuai dengan hasil perhitungan inverse  kinematics yang  telah  dilakukan.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  fitur  pengendalian  Matlab  dapat berkomunikasi dengan baik dengan Matlab menggunakan protokol TCP/IP.
(a) (b)                                  (c)                                   (d)
Gambar 5. Pengujian simulasi trajectory planning pada fitur pengendalian Matlab (a) Pos 1, (b) Pos 2, (c) Pos 3, (d) Pos 4.

## 3.4.2 Pengujian Fitur Pengendalian Manual
Pegujian  untuk  fitur  pengendalian  manual  telah  dilakukan  oleh  empat  responden  mahasiswa  Universitas Dipoengoro. Terdapat beberapa parameter yang akan dinilai dalam pengujian ini, diantaranya yaitu apakah fitur dapat memunculkan visual robot virtual dengan baik. Kemudian apakah setiap slider dapat menggerakkan masing-masing joint robot  sesuai  dengan  perintah slider.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh  empat  responden  ini  seprti ditunjukkan dalam gambar 6, dapat disimpulkan bahwa fitur pengendalian joint angle robot secara manual dapat berfungsi dengan baik serta dapat digunakan dengan mudah.
(a) (b) (c) (d) (b)
Gambar 6. Pengujian pengendalian joint angle robot menggunakan slider pada fitur pengendalian manual (a) Responden 1, (b) Responden 2, (c) Responden 3, (d) Responden 4.
4. Kesimpulan
Pada penelitian ini telah dibuat  aplikasi simulasi robot arm manipulator berbasis AR yang memiliki 2 fitur yaitu fitur  pengendalian  manual  yang  berfungsi  untuk  melakukan  kontrol joint  angle secara  manual  menggunakan slider . Selanjutnya fitur pengendalian Matlab yang berfungsi untuk melakukan kontrol trajectory planning menggunakan inverse kinematic yang terintegrasi dengan Matlab. Kemudian telah dibuat trajectory planning menggunakan Robotics Toolbox Matlab yang dikembangkan oleh Peter Corke berdasarkan perhitungan inverse kinematics . Pengujian fitur aplikasi telah dilakukan meliputi pengujian fitur pengendalian Matlab yaitu pengujian simulasi trajectory planning berbasis AR, dan pengujian fitur pengendalian manual yaitu pengujian kontrol joint angle robot menggunakan slider . Pada pengujian fitur pengendalian Matlab didapatkan bahwa  aplikasi dapat berkomunikasi dengan software Matlab menggunakan protokol TCP/IP,  dan  melakukan  simulasi  mengikuti trajectory  planning yang  telah  dibuat.  Pada  pengujian  fitur  pengendalian manual didapatkan bahwa slider dapat menggerakkan joint angle robot dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1] Winfield, A. F. T., Winkle, K., Webb, H., Lyngs, U., & Jirotka, M. (2021). Robot Accident Investigation: a case study in Responsible Robotics. Software Engineering for Robotics , August 2021 .
[2]   Makhataeva, Z., & Varol, H. A. (2020). Augmented reality for robotics: A review. Robotics , 9 (2).
[3]   de Souza Cardoso, L. F., Mariano, F. C. M. Q., & Zorzal, E. R. (2020). A survey of industrial augmented reality. Computers and Industrial Engineering , 139 (October 2019).
[4]   Setiawan, A. (2020). Aplikasi Media Promosi Penjualan Rumah Berbasis Augmented Reality. INTERNAL (Information System Journal), 3(1), 1–14.
[5]     Borman, R. I. (2017). Implementasi Augmented Reality pada Aplikasi Android Pegenalan Gedung Pemerintahan Kota Bandar Lampung. Jurnal Teknoinfo , 11 (1), 1.
[6]     Prasetya, F. X. H., & Triantoni, D. (2020). Komunikasi Suara Menggunakan Protocol TCP/IP . 1–6.
[7]     Ekrem, Ö., & Aksoy, B. (2023). Trajectory planning for a 6-axis robotic arm with particle swarm optimization algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence , 122, 106099.
[8]   Craigh, J. (2005). Book Review: Introduction to Robotics: Mechanics and Control. The International Journal of Electrical Engineering & Education , 41 (4), 388–388.
[9]   Syam, R. (2015). Kinematika dan Dinamika Robot Lengan . 76.
[10]   Gonçalves, F., Ribeiro, T., Ribeiro, A. F., Lopes, G., & Flores, P. (2022). A recursive algorithm for the forward kinematic analysis of robotic systems using euler angles. Robotics , 11(1), 15.
[11]   Zhao, G., Jiang, D., Liu, X., Tong, X., Sun, Y., Tao, B., ... & Fang, Z. (2022). A tandem robotic arm inverse kinematic solution based on an improved particle swarm algorithm. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology , 10, 832829.
[12]   Zhong, F., Liu, G., Lu, Z., Han, Y., Liu, F., & Ye, T. (2023). Inverse Kinematics Analysis of Humanoid Robot
Arm by Fusing Denavit–Hartenberg and Screw Theory to Imitate Human Motion With Kinect. IEEE Access .
[13]   Siciliano, B., & Khatib, O. (2018). Springer Handbook of Robotics-Springer .
[14]  Corke, P. (1996). A Robotics Toolbox. Robotics & Automation Magazine, IEEE , Vol.3, No.1, March , pp.24-32.