Diterima: 17 Desember 2022; Direvisi: 13 Mei 2023; Disetujui: 5 Juni 2023 JTERA, Vol. 8, No. 1, Juni 2023 © 2023 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Penerapan Finite State Machine pada Navigasi Kendaraan Otonom untuk Menghasilkan Pola Gerak Sirkular
Ali Rizal Chaidir # , Khairul Anam, Dodi Setiabudi, Wahyu Muldayani Teknik Elektro, Universitas Jember Jl. Kalimantan Tegalboto No. 37, Sumbersari, Jember, Indonesia
# ali.rizal@unej.ac.id

## Abstrak
Kendaraan  otonom  adalah  kendaraan  yang  dapat  bernavigasi  tanpa  ada  intervensi  manusia.  Istilah  otonom  tidak hanya diterapkan untuk mobil tanpa awak tetapi juga untuk alat pengolah tanah yaitu traktor. Tidak semua orang bisa mengoperasikan  traktor,  dibutuhkan  keahlian  khusus  untuk  mengoperasikan  alat  tersebut,  terutama  bagi  penyandang disabilitas,  alat  tersebut  akan  sulit  dioperasikan  bahkan  tidak  mungkin  dapat  dioperasikan  tanpa  bantuan  teknologi tertentu. Terdapat dua teknik untuk melakukan pengolahan tanah, setiap teknik tersebut menghasilkan pola pengolahan tanah  tertentu,  yaitu  pola  pengolahan  tanah  bolak-balik  dan  pola  pengolahan  berkeliling,  pola  pengolahan  tanah berkeliling  memiliki  pola  yang  sama  dengan  pola  gerak  sirkular.  Artikel  ini  menguraikan  tentang  algoritma  navigasi otonom  dengan  menerapkan Finite  State  Machine untuk  menghasilkan  pola  pengolahan  tanah  berkeliling  atau  pola gerak sirkular. Pola pergerakan yang dihasilkan menunjukkan hasil yang lebih baik jika antena modul GPS diletakkan di  atas  kendaraan  dibandingkan  diletakkan  di  depan  kendaraan.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  pada  setiap peletakkan GPS. Hasil pengujian pada saat GPS diletakkan di atas kendaraan adalah 4 diantaranya menghasilkan jejak pola  gerak  sirkular.  Algoritma  yang  digunakan  mampu  menghasilkan  pola  gerak  sirkular  dengan  jarak  antar  sirkular kurang lebih 3 sampai 5 meter.
Kata kunci: Finate State Machine , kendaraan otonom, pengolahan tanah berkeliling

## Abstract
Autonomous vehicles are vehicles that can navigate without human intervention. The term autonomous is not only applied  to  unmanned  cars  but  also  to  tiller,  namely  tractors.  Not  everyone  can  operate  a  tractor,  special  skills  are needed  to  operate  the  tool,  especially  for  people  with  disabilities,  the  tool  will  be  difficult  to  operate  and  even impossible to operate without the help of certain technologies. There are two techniques for cultivating land, each of which produces a particular tillage pattern, namely the alternating tillage pattern and the circular tillage pattern, the circular  tillage  pattern  has  the  same  pattern  as  the  circular  motion  pattern.  This  article  describes  an  autonomous navigation  algorithm  by  applying  a  Finite  State  Machine  to  generate  circular  tillage  patterns  or  circular  motion patterns. The resulting movement pattern shows better results if the GPS module antenna is placed above the vehicle than in front of the vehicle. The test was carried out 5 times for each GPS position. The test results when the GPS is placed  on  the  vehicle  are  4  of  them  producing  traces  of  circular  motion  patterns.  The  algorithm  used  is  capable  of producing circular motion patterns with a distance between circulars of approximately 3 to 5 meters.
Keywords: Finate State Machine, autonomous vehicle, rotating land cultivation

## I. P ENDAHULUAN
Kendaraan  otonom  adalah  kendaraan  yang bergerak tanpa intervensi manusia. Pada umumnya istilah  otonom  diterapkan  untuk  mobil  tanpa  awak dan  kendaraan  traktor  yang  bergerak  tanpa
intervensi  manusia  [1].  Traktor  merupakan  alat pertanian yang memiliki fungsi tertentu, diantaranya  adalah  penyiapan  lahan,  yaitu menggemburkan  tanah  atau  yang  biasa  disebut pengolahan  tanah.  Tidak  semua  orang  dapat mengoperasikan  traktor,  dibutuhkan  keterampilan
khusus  untuk  mengoperasikan  alat  tersebut,  bagi mereka  yang  memiliki  kekurangan  seperti penyandang  disabilitas  tuna  daksa  ringan  akan kesulitan  untuk  mengoperasikannya.  Diperlukan sistem  otonom  pada  pergerakan  traktor  untuk memudahkan operator melakukan proses pengolahan  lahan.  Pergerakan  traktor  dapat dipolakan,  pola  tersebut  terdiri  dari  gerakan  maju, belok kanan, dan belok kiri. Pola pengolahan tanah terdiri  dari  dua  pola  [2],  yaitu  pola  pengolahan bolak  balik  rapat  dan  pola  pengolahan  berkeliling. Kelebihan  dari  pola  pengolahan  berkeliling  adalah memiliki  konsumsi  bahan  bakar  yang  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  pola  pengolahan  bolak  balik rapat [2].
Fungsi  traktor  yang  penting  pada  pertanian mengakibatkan  cukup  banyak  penelitian-penelitian yang  membahas  tentang  traktor  otonom,  terutama traktor  otonom  dengan  ukuran  besar  (roda  empat) dan untuk lahan luas. Di antara penelitian-penelitian tersebut  adalah  traktor  otonom  empat  roda  pada pengujian  lintasan  lurus  [3]-[5],  pada  penelitian tersebut menggunakan modul GPS untuk melakukan  navigasi,  beberapa  permasalahannya adalah mempunyai kesalahan pembacaan jalur oleh traktor, salah satu penyebabnya adalah penggunaan modul  GPS  [3].  Selain  traktor  otomatis  yang menggunakan  modul  GPS  [6],  terdapat  traktor berupa purwarupa yang dikendalikan menggunakan sebuah  gawai  [7],  sehingga  masih  membutuhkan operator untuk mengendalikan traktor.
Navigasi  adalah  teknik  yang  memiliki  peran penting  dalam  pembuatan  traktor  otonom  [8]  [9]. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya yang telah  disebutkan,  salah  satu  hal  yang  menjadi perhatian  penelitian  ini  adalah  bagaimana menghasilkan algoritma navigasi dengan
menerapkan Finite State
Machine untuk menghasilkan  pola  pengolahan  tanah  berkeliling secara otonom. Algoritma navigasi yang dihasilkan diuji  menggunakan  sebuah  robot  beroda  yaitu sebagai prototipe kendaraan otonom.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dibagi  menjadi  tiga bagian,  perancangan  perangkat  keras,  rangkaian elektronika  dan wiring ,  serta  desain Finite  State Machine .

## A. Rancangan Perangkat Keras
Salah  satu  hal  penting  dalam  sistem  navigasi adalah  tanda  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan gerakan,  tanda  tersebut  dapat  berupa  garis  [10], posisi  berupa  koordinat  [11],  dan  arah  [12] , [13]. Tanda  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah
posisi  berupa  koordinat  dan  arah  hadap,  sehingga komponen  utama  yang  digunakan  adalah  modul GPS  dan  Kompas.  Diagram  blok  utama  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan  pada Gambar 1. Komponen yang digunakan adalah board ESP32  sebagai  pemroses  data  dan  pengirim  data, modul  kompas  dan  GPS  digunakan  untuk mendapatkan data arah dan posisi, LCD digunakan untuk  menampilkan  informasi,  dan  driver  motor BTS  7690  untuk  mengendalikan  aktuator.  Setiap komponen  atau  modul  tersebut  diintegrasikan  dan diterapkan  pada  sebuah  penggerak  prototipe kendaraan  otonom  untuk  mendapatkan  jejak  pola gerakan.
Prototipe  kendaraan  otonom  yang  digunakan untuk menguji algoritma dapat dilihat pada Gambar 2.  Prototipe  tersebut  terdiri  dari  tiga  bagian,  yaitu bagian  pertama  adalah  robot  beroda,  kedua  adalah modul  driver  motor,  dan  ketiga  adalah  modul sensor  sebagai  alat  untuk  navigasi.  Bagian  kedua dan  ketiga  dihubungkan  oleh  kabel  penghubung seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  3,  hal  ini dilakukan  untuk  mempermudah  proses  pembuatan dan  kemudahan  untuk  memeriksa  jika  terjadi kesalahan  dalam  pembuatah  perangkan  keras maupun perangkat lunak.
Gambar 1. Diagram blok perangkat keras secara umum
Gambar 2. Kendaraan otonom yang digunakan
Pada bagian ketiga terdapat LCD dan lima LED yang  digunakan  untuk  memberikan  informasi kepada  pengguna  tentang  posisi  robot  saat  ini seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  4,  arah  hadap saat  ini,  posisi  target  selanjutnya,  dan  tahapan  apa saja yang telah dilakukan. Tahapan yang dimaksud adalah  tahapan  robot  beroda  bergerak.  Tahap pertama robot beroda harus bergerak kearah selatan sejauh 2 Digit perubahan nilai latitude, tahap kedua traktor berbelok ke arah kanan sejauh 90 drajat dan bergerak  lurus  ke  arah  barat  sejauh  2  Digit perubahan  nilai  longitude,  tahap  ketiga  traktor berbelok  kearah  kanan  sejauh  90  drajat  dan bergerak  lurus  kearah  utara  sejauh  4  Digit perubahan  nilai  latitude,  begitu  juga  pada  tahap keempat  robot  bergerak  sejauh  4  Digit  perubahan nilai  longitude  dengan  arah  ke  timur.  LED  yang terdapat  pada  bagian  ketiga  digunakan  sebagai indikator  tentang  kearah  mana  traktor  harus bergerak, maju, kanan, kiri, atau berhenti.

## B. Rangkaian Elektronika dan Wiring
Rangkaiakan  elektronik  yang  digunakan  terdiri dari rangkaian pengendali dan rangkaian indikator. Rangkaian  indikator  untuk  memantau  posisi  robot saat  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Rangkaian tersebut  adalah  mode  aktif low ,  indikator  akan menyala ketika mendapatkan logika low . Dibutukan sebuah  resistor  disetiap  LED  untuk  menjaga  agar LED tidak mendapat tegangan yang berlebih. LED

## Gambar 3. Sambungan antara bagian 2 dan 3
membutuhkan  sekitar  2  Volt  DC  dan  arus  10  mA, sehingga  dengan  menerapkan  hukum  ohm  dan kirchoff arus akan diperoleh nilai resistor 300 ohm, atau 330 ohm. Selain indikator LED, terdapat LCD 2x16  yang  telah  terintegrasi  dengan  modul  I2C, penggunaan  modul  tersebut  dapat  mengurangi penggunaan  pin  pada  ESP32.  Pin  yang  digunakan hanya dua pin, yaitu SCL dan SDA serta VCC dan Ground,  seperti  yang  ditunjukkan  apda  Gambar  6. Selain  digunakan  untuk  LCD  2x16,  fasilitas  I2C pada  ESP32  dihubungkan  ke  modul  HMC5883L. Koneksi setiap pin dapat dilihat pada Tabel 1.
Berbeda  dengan  modul  HMC5883L,  modul ultimate  GPS  Breakout  V3  menggunakan komunikasi  serial  sebagai  antarmuka  dengan ESP32,  ESP32  memiliki  fasilitas  serial  lebih  dari satu  buah,  sehingga  terdapat  pilihan  untuk dihubungkan  dengan  modul  elektronika  dengan antarmuka  serial.  Koneksi  setiap  pin  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Gambar 5. Rangkaian indikator
Gambar 6. LCD 2x16 dengan antarmuka I2C Tabel 1. Wiring antara ESP32 dan HMC588L ESP32 HMC5883L VCC VCC GND GND SDA (GPIO 21) SDA SCL (GPIO 22) SCL Tabel 2. Wiring antara ESP32 dan Ulitmate GPS Breakout V3 ESP32 Ultimate GPS Breakout V3 VCC VCC GND GND Rx (GPIO 16) Rx Tx (GPIO 17) Tx
Sebelum  ESP32  dihubungkan  ke  modul  driver motor  BTS7960,  tiga  pin  ESP32  dihubungkan dengan  Arduino  nano  dan  selanjutnya  Arduino nano  digunakan  untuk  mengendalikan  motor  DC melalui  modul  BTS7960.  Koneksi  setiap  pinnya dapat  dilihat  pada  Tabel  3  dan  4.  Pada  Tabel  3 terlihat terdapat 3 pin ESP32 yang digunakan untuk memberikan  informasi  kepada  arduino  nano. Informasi  tersebut  adalah  gerakan  maju,  belok kanan,  serong  kiri,  serta  serong  kanan  yang dikodefikasi  dalam  bentuk  tiga  bit.  Data  tiga  bit tersebut  digunakan  oleh  arduino  nano  untuk memberikan perintah kepada modul BTS7960 agar dapat  menggerakan  motor  DC.  Rangkaian elektronika  penggunaan  BTS7960  dapat  dilihat pada  Gambar  7,  terlihat  bahwa  1  modul  BT7960 dapat mengendalikan 1 buah motor DC, terdapat 2 sumber tegangan yang dibutuhkan BT7960, yaitu 5 VDC  untuk  mengoperasikan  modul  dan  12  VDC sebagai sumber tegangan untuk motor DC.
Tabel 3. Wiring antara ESP32 dan Arduino Nano
ESP32 Arduino Nano GPIO 5 D3 GPIO 18 D12 GPIO 19 D2 Tabel 4. Wiring antara Arduino Nano dan BTS7960 Arduino Nano BTS 7960 D5 L_PWM_M1 D6 R_PWM_M1 D7 R_EN_M1 & L_EN_M1 D8 R_EN_M2 & L_EN_M2 D9 L_PWM_M2 D10 R_PWM_M2
Gambar 7. Pengendali motor DC penggerak robot beroda
C. Desain Finite State Machine
FSM  adalah  metode  yang  terdiri  dari  sebuah keadaan,  masukan,  keluaran,  dan  transisi.  Metode tersebut  dapat  digunakan  untuk  menggambarkan perilaku  dinamis  dari  sebuah  sistem.  FSM  dapat digunakan  untuk  navigasi  kendaraan  otonom, seperti robot [14], [15].
Desain  FSM  yang  digunakan  ditunjukkan  pada Gambar  8.  Desain  tersebut  berdasarkan  target gerakan  untuk  menghasilkan  pola  gerak  sirkular seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  9.  Parameter yang  digunakan  untuk  melakukan  setiap  keadaan adalah posisi dan arah. Dua parameter tersebut akan selalu  disimpan  setiap  ada  perubahan  keadaan. Keadaan  sekarang  yang  berupa  arah  dan  posisi tersebut digunakan untuk menentukan keadaan atau proses yang perlu dilakukan selanjutnya.
Desain  FSM  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8 membutuhkan  langkah-langkah  tertentu  serta  data sensor  GPS  dan  kompas,  langkah-langkah  tersebut dikonversi dalam bentuk bahasa pemrograman lalu ditanam  pada  ESP32  dan  Arduino.  Langkah- langkah  untuk  merealisasikan  desain  FSM  pada Gambar 8 dapat dilihat seperti berikut ini:
1. Langkah  untuk  mengakses  data  modul  GPS (mendapatkan data posisi)
a. Menyiapkan library untuk  membaca  data dari modul GPS Ultimate
b. Menggunakan  fungsi  GPS.latitude  dan GPS.longitude  untuk  mendapatkan  data posisi modul
c. Konversi data 6 Digit pertama latitude dan 8 Digit  pertama  data  longitude  menjadi  tipe data integer
d. Simpan data yang dihasilkan dari langkah 3 ke sebuah variabel
2. Langkah  untuk  mengakses  data  modul  kompas (mendapatkan data arah hadap) a. Siapkan  library  untuk  modul  HMC5882 (GY-273) b. Dapatkan  data  arah  melalui  fungsi  yang sudah disediakan
c. Ubah  data  yang  diperoleh  menjadi  type integer
d. Simpan data pada variabel tertentu
3. Langkah  untuk  mendapatkan  pola  gerakan seperti Gambar 9 a. Dapatkan data posisi saat ini b. Jumlahkan  data  latitude  saat  ini  dengan angka 2 c. Gunakan hasil penjumlahan tersebut sebagai target dari tahap pertama (1S)
d. Gerakkan  prototipe  kendaraan  otonom menuju  target  tersebut  dengan  panduan modul kompas
Gambar 8. Desain Finite State Machine
e. Belokkan  prototipe  kendaraan  otonom  ke arah  barat  untuk  melakukan  tahap  kedua (2B)
f. Kurangkan  data  longitude  saat  ini  dengan angka 2
g. Lakukan langkah pada huruf “d”
h. Lakukan langkah pada huruf “e” tapi ke arah utara untuk melakakukan tahap ketiga (3U)
i. Kurangkan  data  latitude  saat  ini  dengan angka 4
j. Lakukan langkah pada huruf “d”
k. Lakukan langkah pada huruf “e” tapi ke arah timut untuk melakukan tahap keempat (3T)
l. Jumlahkan  data  longitude  saat  ini  dengan angka 4
m. Lakukan langkah pada huruf “d”
n. Hentikan  gerakan  prototipe  kendaraan otonom jika sudah sampai pada nilai sesuai dengan langkah pada huruf “l”
Gambar 9. Target pola gerakan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian  terdiri  dari  tiga  langkah,  langkah pertama  menguji  kinerja  dari  modul  GPS,  kedua melakukan  pengujian  kinerja  modul  kompas,  dan terakhir  adalah  melakukan  pengujian  terhadap sistem keseluruhan.

## A. Pengujian Modul GPS
Pengujian  pada  bagian  ini  telah  dilakukan,  data yang  diperoleh  terdiri  dari  dua  data,  yaitu  data tentang  informasi  jarak  terhadap  perubahan  satu digit angka pada nilai hasil pembacaan modul GPS dan  data  tentang  hasil  pengujian  kesalahan pembacaan GPS terhadap posisi setpoint. Dari hasil pengujian pertama pada bagian ini diperoleh bahwa setiap  perubahan  yang  terjadi  pada  2  Digit  angka terakhir  latitude  atau  longitude  menunjukkan perubahan  jarak  tempuh  kurang  lebih  sejauh  3  -  5 meter, sedangkan untuk hasil pengujian kedua pada bagian ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian gerakan sistem Selisih terhadap setpoint (lat) Selisih terhadap setpoint (long) ± 3meter ± 2meter ± 2meter Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai ± 2meter ± 1meter Sesuai

## B. Pengujian Modul Kompas
Dari  hasil  pengujian  ini  diperoleh  data  tentang nilai  yang  muncul  dari  pembacaan  sensor  kompas terhadap perubahan arah modul. Data tersebut dapat dilihat  pada  Gambar  10,  nilai  tersebut  yang  akan digunakan  robot  beroda  untuk  bernavigasi berdasarkan arah hasil pembacaan kompas.

## C. Pengujian Sistem Keseluruhan
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hasil pola  penjejakan  prototipe  kendaraan  otonom terhadap  sistem  yang  telah  dibuat,  sistem  yang dimaksud  adalah  sistem  rangkaian  elektronika  dan algoritma  program  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  11. Gambar  11  merupakan  hasil  penjejakan  prototipe kendaraan  otonom  yang  di  gambar  ulang berdasarkan  hasil  pengamatan,  sedangkan  untuk hasil pengujian yang lain dapat dilihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Gambar 10. Target pola gerakan
Gambar 11. Gambaran hasil pengujian sistem keseluruhan Tabel 6. Pengujian dengan meletakkan antena GPS menghadap ke atas Pengujian Hasil Keterangan 1 Prototipe kendaraan otonom bergerak ke arah selatan sejauh ±3 meter, lalu ke arah barat sejauh ±3 meter, ke arah utara sejauh  ±6  meter,  dan  ke  arah  timur  sejauh  ±6  meter,  lalu prototipe kendaraan otonom berhenti 2 Kurang lebih sama dengan hasil pengujian 1, perbedaannya terletak  pada  gerakan  di  tahap  3,  prototipe  kendaraan otonom bergerak sejauh kurang dari ±3 meter 3 Kurang lebih sama dengan hasil pengujian 1, perbedaannya terletak  pada  gerakan  di  tahap  2,  prototipe  kendaraan otonom bergerak sejauh kurang dari ±3 meter 4 Kurang  lebih  sama  dengan  pengujian  1,  perbedaanya terletak  pada  gerakan  di  tahap  4,  prototipe  kendaraan otonom belum mencapai jarak ±6 meter lalu berhenti 5 Gerakan  prototipe  kendaraan  otonom  pada  tahap  3 mencapai batas dari area pengujian atau  melebihi jarak ±6 meter
Tabel 7. Pengujian dengan meletakkan antena GPS menghadap ke depan Pengujian Hasil Keterangan 1 Prototipe  kendaraan  otonom  bergerak  ke  arah  selatan sejauh  ±3  meter,  lalu  ke  arah  barat  sejauh  ±3  meter,  ke arah utara sejauh ±6 meter, dan ke arah timur sampai batas area pengujian 2 Kurang  lebih  sama  dengan  pengujian  1,  perbedaannya terletak  di  tahap  3,  prototipe  kendaraan  otonom  bergerak sampai batas area pengujian 3 Kurang  lebih  sama  dengan  pengujian  2,  perbedaannya terletak  pada  gerakan  di  tahap  2,  gerakan  prototipe kendaraan otonom lebih jauh, yaitu lebih dari ±3 meter 4 Prototipe  kendaraan  otonom  bergerak  ke  arah  selatan sejauh  ±3  meter,  lalu  ke  arah  barat  sejauh  lebih  dari  ±3 meter sampai mencapai batas area pengujian 5 Robot  hanya  bergerak  lurus  ke  arah  selatan  sampai mencapai batas area pengujian.
Penggunaa modul  GPS,  modul  kompas,  dan algoritma  pada  kajian  ini  menghasilkan  jejak  pola gerak  sirkular  yang  memiliki  tingkat  keberhasilan lebih  baik  jika  modul  GPS  diletakkan  menghadap ke  atas.  Teknik  pada  kajian  ini  dapat  digunakan untuk  kasus  prototipe  kendaraan  otonom  tanpa operator.  Jarak  tempuh  pergerakan  prototipe kendaraan  otonom  dapat  diatur  sesuai  dengan  luas lahan  dan  ukuran  prototipe  kendaraan  otonom dengan  cara  merubah  angka  pada  langkah  huruf “b” , “f” , “i" ,  dan “l” huruf  C  di  sub  bab  desain Finite  State  Machine .  Langkah-langkah  pada rancangan  algoritma  dapat  ditambah  dengan  pola langkah  yang  sama  dengan  sebelumnya  jika  ingin menghasilkan  putaran  jejak  pengolahan  tanah berkeliling yang lebih banyak. Selain jarak tempuh yang  dapat  diatur,  arah  gerakan  robot  pengganti prototipe  kendaraan  otonom  juga  dapat  diatur berdasarkan  bentuk  dari  lahan  yang  akan  diolah. Pengaturan  arah  gerakan  dapat  dilakukan  dengan merubah  nilai  setpoint  empat  arah  gerakan  yang akan digunakan.

## IV. K ESIMPULAN
Modul  kompas  HMC5883L  dan  GPS  Ultimate mampu  memberikan  data  yang  dapat  digunakan sebagai  acuan  gerakan  robot  beroda  pengganti traktor, sehingga dapat digunakan untuk melakukan navigasi  traktor  dengan  pola  gerak  sirkular.  Pola gerakan  yang  dihasilkan  menunjukkan  hasil  yang lebih baik jika antena modul GPS diletakkan di atas robot  dibandingkan  dengan  diletakkan  di  depan robot, dari 5 kali pengujian 4 pengujian diantaranya menghasilkan  jejak  pola  gerak  sirkular.  Algoritma yang  digunakan  mampu  menghasilkan  pola  yang sama dengan target dengan jarak antar jalur tahapan sebesar kurang lebih 3 dan 5 meter.

## R EFERENSI
[1]   J.-h. Han, C.-h. Park, Y. Y. Jang, J. D. Gu and C. Y. Kim, “Performance Evaluation of an Autonomously Driven  Agricultural  Vehicle  in  an  Orchard Environment,” Sensors, pp. 1-16, 2022.
[2] Z. Mardinata and Z. , “ Analisis Kapasitas Kerja Dan Kebutuhan Bahan Bakar Traktor Tangan Berdasarkan  Variasi  Pola  Pengolahan  Tanah, Kedalaman  Pembajakan  Dan  Kecepatan  Kerja ,”
AGRITECH, pp. 354-358, 2014.
[3]   S.  P.  Sutisna,  I.  D.  M.  Subrata  and  R.  P.  A. Setiawan,  “ Sistem  Pengendali  Kemudi  Traktor Otomatis  Empat  Roda  Pada  Pengujian  Lintasan Lurus ,” AGRITECH, pp. 106-113, 2015.
[4]   P. Kumar, P. S,  A. Sinha, R. K. Patil and S.  C. H, “Smart  Farming  Using  Driverless  Tractor  (Swarm Based),” International  Journal  of  Innovative Research  in  Science,  Engineering  and  Technology, pp. 8550-8556, 2016.
[5] C. Amiama and dkk, “Manual GPS guidance system for  agricultural  vehicles,” Spanish  Journal  of Agricultural Research, pp. 702-712, 2011.
[6] R. Mihajlow and V. Demirev, “ Application Of Gps Navigation  In  Agricultural  Aggr egates,” Annual Journal Of Technical University Of Varna Bulgaria, pp. 14-19, 2018.
[7] D.  A.  Prasetya  and  K.  A.  Satriyatama,  “ Rancang Bangun  Prototype  Traktor  Dengan  Kendali  Jarak Jauh  Menggunakan  Smart  Phone ,”  in Simposium Nasional RAPI XVIIII – 2019 FT UMS , 2019.
[8]   A. Ravankar, A. A. Ravankar, A. Rawankar and Y. Hoshino,  “Autonomous  and  Safe  Navigation  of Mobile  Robots  in  Vineyard  with  Smooth  Collision Avoidance,” agriculture, vol. 954, no. 11, pp. 1-17,
2021.
[9]   J.VijiPriya,  S.Suppiah  and  R.  Mohammad, “Wireless  Ultrasonic  Auto  Navigation  Robot  for Agriculture,” International  Journal  of  Computer Engineering  in  Research  Trends, vol.  6,  no.  3,  pp.
288-292, 2019.
[10]  A.  R.  Chaidir,  G.  A.  Rahardi  and  K.  Anam, “Navigasi  robot  bergerak  berdasarkan  landmark garis  menggunakan  kontroler  Braitenberg  dan
pengolahan citra,” JTSiskom, pp. 185-191, 2020.
[11]  A.- F.  Mohammed  Z  and  G.  E.  Mahameda,  “GPS - based Navigated Autonomous Robot,” International Journal  of  Emerging  Trends  in  Engineering Research, pp. 1-7, 2015.
[12] W.  Chen  and  T.  Zhang,  “An  indoor  mobile  robot navigation technique using odometry and electronic compass,” International  Journal  of  Advanced Robotic Systems, pp. 1-15, 2017.
[13] M. A. Yousef and A. A. Haithem, “Wheeled Mobile Robot  Obstacle  Avoidance  Using  Compass  and Ultrasonic,” Universal  Journal  of  Control  and Automation, pp. 13-18, 2018.
[14]  M.  B.  SATRIYO,  K.  ANAM  and  M.  A.  P. NEGARA,  “Sistem  Kontro l  Robot  Sepak  Bola Beroda menggunakan Finite State Machine (FSM),” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, vol. 9, no. 2, pp. 344 - 358, 2021.
[15] W. A. Winata, K. Anam and A. R. Chaidir, “Mobile Robot  Pendeteksi  Gas  Karbon  Monoksida  dan Metana  Berbasis  IoT  Menggunakan  Metode  Finite State  Machine  (FSM)  dan  Fuzzy  Logic,” Jurnal Rekayasa Elektrika, vol. 18, no. 1, pp. 20-27, 2022.