## Robot Mobile Otonom Menggunakan Metode Odometry
Edi Rakhman 1 , Noor Cholis Basjaruddin 2 , Vito Eka Pramudhita Susanto 3
Program Studi Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung
1 iedr@polban.ac.id, 2 noorcholis@polban.ac.id, vito.pramudhita@gmail.com

## Ringkasan
Robot mobile otonom  ( autonomous  mobile  robot ,  AMR)  banyak  digunakan  baik  di  industri maupun  lingkungan  rumah  tangga.  Robot  jenis  ini  mempunyai  kemampuan  bergerak menuju  tempat  tertentu  secara  otomatis.  Penggunaan  GPS  pada  tempat  tertutup  dan  area terbatas  belum  dapat  memenuhi  kebutuhan  karena  keterbatasan  resolusi  GPS.  Pada penelitian  ini  dikembangkan  robot  mobile  yang  mampu  menuju  titik  tertentu  dengan memanfaatkan sensor rotary encoder dan metode odometry. Koordinat tujuan diberikan ke robot  dan  kemudian  secara  otomatis  robot  bergerak  ke  arah  titik  koordinat  tujuan. Pengujian dilakukan dengan memberikan tujuan dengan jarak berbeda yaitu 60 cm, 100 cm, 150 cm, 200 cm, dan 250 cm. Rata-rata galat perhitungan odometry yang dihitung pada jarak tersebut  adalah  sebesar  0.5  cm,  2.63  cm,  1.65  cm,  dan  1.1  cm.  Pada  pengukuran  secara  riil didapatkan galat sebesar 7cm, 13cm, 10cm, dan 20 cm. Pengujian rute langsung mempunyai nilai  galat  yang  paling  kecil  dibanding  pengujian  rute  1  dan  rute  2  yaitu  0,11  cm  untuk tujuan x dan 0,25 cm untuk tujuan y . Pada pengukuran posisi riil mempunyai galat x = 3 cm dan y = 2 cm.
Kata kunci : robot mobile otonom; odometry; rotary encoder, GPS

## 1. Pendahuluan
Autonomous  mobile  robot  (robot  mobile  otonom)  adalah  robot  yang  mampu bergerak  ke  tempat  tujuan  secara  otomatis.  Robot  ini  banyak  digunakan  di  lingkungan industri maupun rumah tangga. Beberapa aplikasi di industri dari jenis robot ini antara lain  patroli  keamanan  di  area  industri,  inspeksi  rutin  pada  industri  kimia,  gas,  dan minyak,  serta  pengantar  barang.  Adapun  aplikasi  di  lingkungan  rumah  tangga  antara lain  untuk  melayani  manula,  membersihkan  rumah,  dan  patroli  keamanaan  rumah. Beberapa  industri  yang  saat  ini  telah  memproduksi  AMR  antara  lain  SMP  Robotic, Aethon, dan Swisslog [1].
Aplikasi AMR yang terus meluas dan potensi pasar yang besar mendorong penelitian di  bidang  AMR  terus  dilakukan.  Beberapa  penelitian  di  bidang  AMR  antara  lain  telah dilaksanakan  oleh  [2],  [3],  dan  [4].  Pada  penelitian  [2]  dikembangkan  AMR  untuk lokalisasi  akses  poin  dengan  menggunakan  metode  kolaboratif  sedangkan  pada penelitian  [3],  dan  [4]  dikembangkan  AMR  dengan  algoritma  verbalisasi  dan  metode Qualitative-Probabilistic.
AMR  lebih  banyak  digunakan  pada  area  terbatas  seperti  pabrik,  kawasan  industri, rumah  sakit,  dan  rumah.  Aplikasi  pada  area  terbatas  dan  umumnya  tertutup
membutuhkan  sistem  navigasi  AMR  yang  tidak  berbasis  GPS.  Saat  ini  resolusi  GPS belum mendukung untuk aplikas pada sistem navigasi AMR yang beroperasi pada area terbatas dan tertutup.
Penggunaan metode odometry pada sistem navigasi AMR adalah salah satu jawaban pada  persoalan  keterbatasan  resolusi  GPS.  Penelitian  AMR  dengan  metode  odometry antara  lain  telah  dilaksanakan  oleh  [5],  [6],  dan  [7].  Pada  penelitan  AMR  yang  pertama dikembangkan  metode  odometry  digabung  dengan  sensor  kamera,  penelitian  kedua odometry  dan  sensor  ultrasonic  LPS  (Local  Positioning  System)  serta  penelitian  ketiga menggabungkan  odometry  dan  Wireless  Sensor  Network  (WSN).    Teknologi  lain  yang saat  ini  juga  dikembangkan  untuk  sistem  navigasi  AMR  pada  area  terbatas  antara  lain kamera [8] dan [9], sonar [10], dan radar [11]. Penelitian ini dapat dijadikan dasar untuk pengembangan  kendali  berbasis  rute  menggunakan  GPS  yang  memungkinkan kendaraan mampu mengikuti rute yang areanya lebih luas [12]. Penelitian ini juga dapat menjadi  dasar  dalam  pengembangan  kendaraan  otonom  yang  saat  ini  sudah  mulai digunakan [13] dan [14].
Pembahasan  pada  artikel  ilmiah  ini  dimulai  dari  pendahuluan.  Pada  bagian  latar belakang penelitian disampaikan state of the art dan kontribusi dari penelitian ini. Pada bagian  metode  penelitian  dibahas  blok  diagram  dan  cara  kerja  sistem  yang dikembangkan, metode odometry, dan purwarupa AMR. Data hasil pengujian dianalisis pada bagian hasil dan pembahasan. Artikel ilmiah ini diakhiri dengan kesimpulan yang merupakan pernyataan atas hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 2. Metode
Prinsip  kerja  pengendalian  menggunakan  metode  odometry  adalah  mengolah keluaran  sensor  rotary  encoder  dengan  persamaan  matematis  dan  menghasilkan koordinat kartesian tujuan. Proses tersebut berulang sampai robot mencapai titik tujuan.

## 2.1  Metode Odometry
Metode  Odometry  adalah  metode  perhitungan  posisi  dengan  menggunakan  data dari  pergerakan  aktuator.  Perhitungan  posisi  tersebut  dilakukan  terus  menerus  sampai mencapai posisi tujuan. Secara umum odometry digunakan untuk memperkirakan posisi relatif terhadap posisi awal.
Jika  odometry  digunakan  pada  robot  maka  posisi  relatif  robot  dapat  ditentukan dengan  menggunakan  perhitungan  jumlah  pulsa  yang  dihasilkan  oleh  sensor  rotary encoder.  Jumlah  pulsa  tersebut  kemudian  dikonversi  ke  besaran  jarak  dalam  satuan milimeter. Perhatikan Persamaan (1) dan (2).
keliling_roda = 2π r (1) (1) pulsa_per_mm = resolusi_encoder / keliling_roda (2)
Jika  robot  menggunakan  sistem  penggerak  diferensial  dan  dimisalkan  jumlah pulsa_per_mm  untuk  roda  kanan  adalah  pulsa_enc_kanan  dan  roda  kiri  adalah pulsa_enc_kiri dan jarak antara dua roda adalah as_roda maka didapatkan jarak tempuh dan sudut orientasi θ seperti pada Persamaan (3) dan (4).
jarak_tempuh = (pulsa_enc_kanan + pulsa_enc_kiri) / 2 (3) θ = (pulsa_enc_kiri - pulsa_enc_kanan) /as_roda (4)

## Robot Mobile Otonom Menggunakan Metode Odometry
Edi Rakhman, Noor Cholis Basjaruddin, Vito Eka Pramudhita Susanto
Satuan θ adalah  radian  maka  untuk  mengetahui  sudut  dalam  derajat  digunakan rumus sebagai berikut : θ _derajat = θ x 100/π (5) (5) Nilai θ _derajat  akan  negatif  (-)  saat  robot  berputar  berlawanan  arah  jarum  jam  dan akan  bernilai  positif  (+)  saat  robot  berputar  searah  dengan  jarum  jam.  Jika  jarak  dan sudut (jarak_tempuh dan θ) diketahui maka dapat diketahui koordinat X dan koordinat Y dengan persamaan trigonometri.
Gambar 1. Ilustrasi pada Sumbu Kartesian
Berdasarkan  Gambar  1  maka  koordinat  robot  dapat  dihitung  dengan  rumus Persamaan (6) dan (7).
Xposisi = (jarak_tempuh)(sin(θ)) (6) (6) Yposisi = (jarak_tempuh)(cos(θ)) (7)
Selisih  titik  tujuan  dan  posisi  saat  ini  menghasilkan  x  dan  y  yang  merupakan  arah robot  sedangkan  jarak  antara  posisi  saat  ini  dan  titik  tujuan  dapat  ditentukan  dengan menggunakan teorema phytagoras. Lihat Persamaan (8), (9), dan (10).
x = Xtujuan – Xposisi (8) (8) y = Ytujuan – Yposisi (9) (9) jarak_target = √ ( x ^2+ y ^2 ) (10) (10)
Berdasarkan  Persamaan  (8)  dan  (9)  robot  akan  mengarahkan  pergerakkannya sedangkan berdasarkan Persamaan (10) robot akan tahu seberapa jauh harus bergerak.

## 2.2   Diagram Blok dan Cara Kerja
Diagram blok robot mobile yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 2. Cara kerja dari sistem ini adalah robot akan menerima masukan berupa referensi rute berupa kumpulan  titik  koordinat  x  dan  y  yang  akan  dituju  dari  ponsel  Android  melalui Bluetooth  HC  –  05.  Motor  kemudian  menggerakkan  robot  ke  arah  titik  koordinat pertama, kedua, dan selanjutnya sesuai dengan referensi yang diberikan. Pada saat yang sama jumlah pulsa dihitung dari putaran roda menggunakan sensor rotary encoder dan kemudian  diolah  dengan  program  odometry  pada  sistem  mikrokontroler  untuk mengetahui posisi robot saat ini. Apabila sudah mencapai titik akhir robot akan berhenti.

## Gambar 2.  Diagram blok sistem

## 2.3  Perancangan Perangkat Keras
Modul  elektronik  yang  digunakan  pada  robot  diletakkan  pada  robot  mobile  kit berukuran  25  cm  ×  15  cm.  Sistem  mikrokontroler  Arduino  sebagai  pusat  pemroses diletakkan di tengah karena akan banyak pengkabelan ke komponen elektronika lainnya. Driver L298N diletakan di belakang supaya dekat dengan kedua motor yang disimpan di belakang  sehingga  kabelnya  tidak  terlalu  panjang.  Baterai  LiPo  disimpan  di  chassis bawah. Rancangan peletakan modul pada robot dapat dilihat di Gambar 3.
Gambar 2. Peletakan Modul pada Robot

## 2.4   Perancangan Perangkat Lunak
Pada perancangan perangkat lunak dibuat diagram alir pemograman agar alat dapat berfungsi  sesuai  dengan  perancangan  dan  tujuan  yang  diinginkan.  Robot  mempunyai tugas  untuk  mencapai  target  yang  diinginkan.  Target  berupa  koordinat  kartesian  ( x , y ) dengan sumbu x positif mewakili arah maju robot dan sumbu y positif mewakili arah kiri robot. Pada Gambar 4 menunjukkan diagram alir odometry.

## Robot Mobile Otonom Menggunakan Metode Odometry
Edi Rakhman, Noor Cholis Basjaruddin, Vito Eka Pramudhita Susanto
Menghitung jumlah
pulsa enkoder kanan dan kiri Menghitung Jarak Tempuh Setiap Roda Menghitung Jarak Tempuh Mobil Menghitung Sudut Orientasi Mobil Menghitung Jarak Tempuh Mobil Menghitung Posisi Mobil (X,Y) START END

## Gambar 3. Diagram alir odemetry
Dari  Gambar  4,  menghitung  jumlah  pulsa  yang  diperoleh  dari  enkoder  kanan  dan kiri menggunakan Persamaan (1) dan (2)  dengan variabelnya adalah pulsa_enc_kanan dan pulsa_enc_kiri .  Kedua  variabel  tersebut  digunakan  untuk  menghitung jarak_tempuh seperti pada Persamaan (3). Selanjutnya variabel jarak_tempuh digunakan untuk  menghitung  Sudut  Orientasi  Mobil θ _derajat  seperti  pada  Persamaan  (5)  yang terlebih  dahulu  dihitung  sudut θ seperti  pada  Persamaan  (4).  Sudut  orientasi  ini kemudian digunakan untuk menghitung jarak tempuh mobil seperti pada Persamaan (10) dengan variabel jarak_target . Dengan melihat Gambar 1. bahwa Persamaan (10) dihitung menggunakan  persamaan  (6)  s.d.  (9).  Sedangkan,  Posisi  Mobil  terjadi  di  titik  ( Xposisi, Yposisi )  seperti  pada  persamaan  (6)  dan  (7).  Penentuan  posisi  mobil  pada  metode  ini
bersifat  kendali  lingkar  terbuka  karena  tidak  dilengkapi  dengan  umpan  balik  bahwa posisi sudah berada pada koordinat tujuan.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1   Realisasi Robot Mobile
Hasil realisasi robot mobile yang dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Realisasi Robot Mobile
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  koordinat  tujuan  pada  robot.  Pengujian pertama  adalah  pengujian  jarak  tempuh  sedangkan  pengujian  kedua  adalah  pengujian rute  tempuh.  Pada  pengujian  rute  tempuh  robot  akan  melalui  tiga  rute  yaitu  rute langsung, rute 1, dan rute 2.

## 3.2   Pengujian Jarak
Pada pengujian jarak, robot diberi tujuan 60 cm, 100 cm, 150 cm, 200 cm, dan 250 cm. Tujuan  tersebut  merupakan  arah  maju  dari  robot  untuk  bergerak  secara  lurus.  Pada Gambar 6 disajikan hasil pengujian jarak 60 cm.
Gambar 6. Grafik Hasil Pengujian Jarak 60 cm

## Robot Mobile Otonom Menggunakan Metode Odometry
Edi Rakhman, Noor Cholis Basjaruddin, Vito Eka Pramudhita Susanto
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  saat  awal  robot  berada  pada  0  cm  dan  tujuan  yang diberikan  adalah  60  cm.  Kemudian  robot  melaju  menuju  jarak  60  cm,  pada  saat  melaju proses  perhitungan  odometry  dilakukan  untuk  mengetahui  posisi  robot  saat  ini.  Robot berhenti  ketika  sudah  mencapai  tujuan.  Pada  perhitungan  odometry  didapatkan  hasil 59,7  cm  sehingga  masih  terdapat  galat  sebesar  0,3  cm.  Galat  yang  terjadi  disebabkan perbedaan pembacaan jumlah sinyal encoder antara roda kanan dan kiri karena getaran pada  robot  saat  bergerak.  Getaran  atau  permukaan  lintasan  yang  tidak  rata menyebabkan kegagalan dalam pembacaan jumlah pulsa oleh sensor karena pada proses pendeteksian  lubang  pada poros  encoder  terganggu.  Selain  itu  jika  permukaan  lintasan tidak rata roda robot dapat tertahan tetapi perhitungan jumlah pulsa tetap terjadi hal ini juga dapat menyebabkan perbedaan pembacaan jumlah sinyal.

## 3.2   Pengujian Rute Langsung
Tujuan  yang  diberikan  adalah  koordinat  (80,60)  cm.  Robot  pertama-tama  berada pada koordinat (0,0). Gambar 7 menunjukkan robot berada pada posisi (0,0) cm.
Gambar 7. Posisi Robot pada (0,0) cm
Ketika  dijalankan  robot  berjalan  menuju  koordinat  (80,60)  cm  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 8. Grafik perjalanan robot dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Posisi Robot pada (80,60) cm
Gambar 9. Grafik Pengujian Rute Langsung ke (80,60)
Pada  pengujian  rute  langsung  terdapat  galat  0,11  cm  dan  0,25  cm.  Galat  tersebut sangat kecil dan membuktikan perhitungan odometry dapat terlaksana dengan baik.

## 3.2.1  Pengujian Rute 1
Pada  pengujian  rute  1  robot  mula-mula  berada  di  koordinat  (0,0)  cm  kemudian menuju koordinat (80,60) cm. Pada rute 1 robot terlebih dahulu menuju koordinat (80,0) cm. Setelah sampai pada tujuan pertama, robot menuju tujuan selanjutnya yaitu  (80,60) cm.  Ilustrasi  rute  1  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Hasil  pengujian  rute  1  ditampilkan pada Gambar 11 dan Gambar 12.

## Gambar 10. Ilustrasi Rute 1
Pada Gambar 11 dapat dilihat terdapat galat yang sangat kecil yaitu sekitar 0,77 cm sedangkan  pada  Gambar  12  terdapat  galat  yang  cukup  besar  yaitu  sekitar  17  cm  pada tujuan  X  (lihat  detik  ke  800  ms)  dikarenakan  robot  berbelok  ke  arah  tujuan  Y  sehingga roda kanan berputar untuk membelokkan robot. Putaran tersebut menyebabkan jumlah sinyal yang terbaca oleh sensor menjadi lebih besar sehingga menghasilkan perhitungan yang  mempunyai  galat  yang  besar.  Ketika  robot  sudah  menghadap  ke  tujuan  Y  dan menuju tujuan Y, perlahan-lahan perhitungan odometry X kembali mendekati ke tujuan X. Sedangkan perhitungan odometry Y ketika mencapai tujuan Y memiliki galat 2,52 cm.
Gambar 11. Grafik Pengujian Rute 1 Tujuan 1
Gambar 12. Grafik Pengujian Rute 1 Tujuan 2

## 3.2.2   Pengujian Rute 2
Pada  pengujian  rute  2  robot  mula-mula  berada  di  koordinat  (0,0)  cm  kemudian menuju koordinat (80,60) cm. Pada rute 2 robot terlebih dahulu menuju koordinat (60,0) cm. Setelah sampai pada tujuan pertama, robot menuju tujuan selanjutnya yaitu (80,60) cm.  Lihat  ilustrasi  rute  2  pada  Gambar  13.  Hasil  pengujian  rute  2  ditampilkan  pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Pada  Gambar  14  diperlihatkan  hasil  pengujian  rute  2,  dapat  dilihat  terdapat  galat yang sangat kecil yaitu sekitar 0,21 cm sedangkan pada Gambar 15 terdapat galat yang cukup  besar  yaitu  sekitar  7,86  cm  pada  tujuan  Y  (lihat  pada  detik  ke  1,6  s  -  1,8  s) dikarenakan  robot  berbelok  ke  arah  tujuan  X  sehingga  roda  kiri  berputar  untuk membelokkan  robot.  Putaran  tersebut  menyebabakan  jumlah  sinyal  yang  terbaca  oleh sensor  menjadi  lebih  besar  sehingga  menghasilkan  hasil  perhitungan  yang  mempunyai galat  yang  besar.  Ketika  robot  sudah  menghadap  ke  tujuan  X  dan  menuju  tujuan  X, perlahan-lahan  perhitungan  odometry  Y  kembali  mendekati  ke  tujuan  Y.  Sedangkan perhitungan odometry X ketika mencapai tujuan X memiliki galat 2,73 cm.
Gambar 13. Ilustrasi Rute 2
Gambar 14. Grafik Pengujian Rute 2 Tujuan 1
Gambar 15. Grafik Pengujian Rute 2 Tujuan 2

## 4.  Kesimpulan
Sistem navigasi robot mobile otonom dapat dibangun dengan menggunakan metode odometry. Secara umum AMR yang dikembangkan dapat mencapai titik tujuan dengan rute yang telah ditetapkan. Pada pengujian jarak 60 cm, 100 cm, 150 cm, 200 cm, dan 250 cm  rata–rata  galat  perhitungan  odometry  adalah  0,5  cm,  2,63  cm,  1,65  cm,  dan  1.1  cm. Galat  tersebut  termasuk  kecil  sehingga  penggunaan  metode  odometry  pada  sistem navigasi AMR dapat diandalkan.
Pada  pengujian  rute  langsung,  rute  1,  dan  rute  2,  robot  mampu  menuju  ke  arah tujuan yang diberikan. Pengujian rute langsung mempunyai nilai galat yang paling kecil yaitu  0,11  cm  untuk  tujuan  X  dan  0,25  cm  untuk  tujuan  Y.  Getaran  pada  robot  dan permukaan  lintasan  yang  tidak  rata  mempengaruhi  pembacaan  jumlah  pulsa  pada sensor sehingga mempengaruhi juga hasil dari perhitungan odometry pada robot.

## Daftar Pustaka
[1] B.  Reeder,  “Top  10  Companies  that  Focus  on  the  Next  Generation  of  Autonomous Mobile Robotics,” RG-Group, 2018.
[2]   F.  Awad,  M.  Naserllah,  A.  Omar,  A.  A.-H.  dan  A.  Al-Taj,  “Collaborative  Indoor Access  Point  Localization  Using  Autonomous  Mobile  Robot  Swarm,” Sensors 2018, vol. 18, no. 2, p. 407, 2018.
[3]   S. Rosenthal, S. P. Selvaraj dan M. Veloso, “Verbalization: Narration of Autonomous Robot  Experience,”  dalam The  Twenty-Fifth  International  Joint  Conference  on  Artificial Intelligence (IJCAI-16) , New York, 2016.
[4]   V.  F.  Pereira,  F.  G.  Cozman,  P.  E.  Santos  dan  M.  F.  Martins,  “A  Qualitative- Probabilistic  Approach  to  Autonomous  Mobile  Robot  Self  Localisation  and  Self Vision  Calibration,”  dalam Brazilian  Conference  on  Intelligent  Systems  (BRACIS) , Fortaleza, 2013.
[5]   D. Pizarro, M. Mazo, E. Santiso, M. Marron, D. Jimenez, S. Cobreces dan C. Losada, “Localization of Mobile Robots Using Odometry and an External,” Sensors 2010, vol. 10, pp. 3655 - 3680, 2010.
[6]   B.-S. Cho, W.-J. Seo, W.-s. Moon dan K.-R. Baek, “Positioning of a mobile robot based on  odometry  and  a  new  ultrasonic  LPS,” International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 11, no. 2, p. 333–345, 2013.
[7]   G.  Fu,  J.  Zhang,  W.  Chen,  F.  Peng,  P.  Yang  dan  C.  Chen,  “Precise  Localization  of Mobile Robots via Odometry and Wireless Sensor Network,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 10, p. 203:2013, 2013.
[8]   A. R. d. Geus, M. H. Stoppa dan S. F. d. Silva, “PathFinder: An autonomous mobile robot  guided  by  Computer  Vision,”  dalam International  Conference  on  Artificial Intelligence , Las Vegas, 2015.
[9]   I.-H.  Li,  M.-C.  Chen,  W.-Y.  Wang,  S.-F.  Su  dan  T.-W.  Lai,  “Mobile  Robot  Self- Localization  System  Using  Single  Webcam  Distance  Measurement  Technology  in Indoor Environments,” Sensors, vol. 14, pp. 2089-2109, 2014.
[10]  C.  M.  Pop,  G.  L.  Mogan  dan  M.  Neagu,  “Localization  and  Path  Planning  for  an Autonomous  Mobile  Robot  Equipped  with  Sonar  Sensor,” Applied  Mechanics  and
Materials, vol. 772, pp. 494-499, 2015.
[11]  D.  Vivet,  P.  Checchin  dan  R.  Chapuis,  “Localization  and  Mapping  Using  Only  a Rotating FMCW Radar Sensor,” Sensors, vol. 13, no. 4, p. 4527–4552, 2013.
[12]  E.  Rakhman,  D.  Saefudin  dan  N.  C.  Basjaruddin,  “Intelligent  Driver  Information System  Berbasis  GPS,”  dalam Industrial  Research  Workshop  and  National  Seminar , Bandung, 2013.
[13]  N.  C.  Basjaruddin,  Kuspriyanto,  D.  Saefudin,  E.  Rakhman  dan  A.  M.  Ramadlan, “Overtaking Assistant System based on Fuzzy Logic,” Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 13, no. 1, 2015.
[14]  N.  C.  Basjaruddin,  Kuspriyanto,  D.  Saefudin  dan  G.  Putra,  “Sistem  Penghindar Tabrakan Frontal Berbasis Logika Fuzzy,” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), vol. 5, no. 3, pp. 228-232, 2016.