Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90

## ANALISIS KETERLAMBATAN GERAK LENGAN ROBOT MANIPULATOR BERBASIS INTERNET OF THINGS
*Paryanto a , Calvin Darma Saputra a , Rusnaldy a
a Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
Jl. Prof. Sudharto, SH., Tembalang-Semarang 50275, Telp. +62247460059
*E-mail: paryanto@ft.undip.ac.id

## Abstract
Robotic arm is an useful tool in the industry with multiple functions that allow human involvement to be minimal and also allow for greater precision and accuracy that human cannot possess. Robotic arms are conventionally controlled manually via wired communication within a specific facility, however in some  scenario,  a  remote  control  would  be  desired.  Internet  of  Things  (IoT)  is  one  of  the  solutions  to mitigate  the  desired  remote  control  of  the  robotic  arm,  but  doing  so  will  introduce  latency.  The purposes of this study is to design a robotic arm and the control app in order to test the latency of the system using specific types of network connections while using a specific ammount of joints and data intervals  in  the  operation.  The  robotic  arm  system  is  composed  of  ESP32  microcontroller  that  is connected  to  either  cable  internet  or  4G  network  via  Wifi  and  PCA9685  PWM  Driver  to  control  the MG996R  and  MG90S  servos.  The  robotic  arm  is  controlled  via  an  application  made  in  MIT  App Inventor 2 which is capable of sending data to the Firebase Realtime Database. The best performance with  the  average  latency  value  of  63ms  is  achieved  when  using  cable  network  with  the  wifi  in  the different  room  under  10ms  of  data  interval  while  using  one  joint.  The  worst  performance  with  the average latency value of  1702ms is achieved when using 4G network with the wifi in a different room under 10ms of data interval while using five joints at once.
Keyword : esp32; internet of things; latency; network; robotic arm

## Abstrak
Lengan robot merupakan alat yang berguna dalam industri dengan berbagai fungsi yang memungkinkan keterlibatan  manusia  menjadi  minimal  dengan  kepresisian  dan  akurasi  yang  tidak  dimiliki  manusia. Lengan robot umumnya dikendalikan manual menggunakan komunikasi kabel dalam fasilitas spesifik, namun  dalam  skenario  tertentu,  pengendalian  secara  nirkabel  dengan  jarak  jauh  dibutuhkan. Implementasi Internet of Things dapat menjadi salah satu solusi untuk memitigasi pengendalian jarak jauh,  namun  hal  tersebut  akan  menghasilkan  masalah  baru  yakni  keterlambatan  penyampaian  data. Tujuan Tugas Akhir ini adalah perancangan lengan robot beserta aplikasi pengendalinya dan pengujian keterlambatan penyampaian data yang diakibatkan oleh sistem tersebut dalam jaringan internet tertentu, jumlah sendi yang dikendalikan, dan interval pengiriman data tertentu. Sistem lengan robot terdiri dari mikrokontroler  ESP32  yang  terhubung  dengan  jaringan  internet  kabel  dan  4G  melalui  Wi-fi  serta PCA9685  PWM  Driver  untuk  mengendalikan  servo  MG996R  dan  MG90S.  Pengendalian  dilakukan menggunakan  aplikasi  yang  dibuat  pada  MIT  App  Inventor  2  yang  mengirimkan  data  ke  Firebase Realtime  Database.  Performa  terbaik  didapat  dari  pengujian  menggunakan  jaringan  internet  kabel berbeda ruangan dengan keterlambatan 63ms pada interval pengiriman data 10ms saat menggunakan 1 sendi, sedangkan performa terburuk didapat dari pengujian menggunakan jaringan internet 4G dengan kondisi  berbeda  ruangan  dengan  keterlambatan  1702ms  pada  interval  pengiriman  data  10ms  saat menggunakan 5 sendi sekaligus.
Kata Kunci : esp32 ; internet ; internet of things ; keterlambatan; lengan robot

## 1. PENDAHULUAN
Sampai  tahun  2022,  banyak  industri  yang  menggunakan  lengan  robot  untuk  membantu  atau  menggantikan pekerjaan  manusia.  Robot  dapat  dideskripsikan  sebagai  sebuah  mesin  yang  didesain  untuk  melakukan  sebuah  tugas berdasarkan  program yang  telah  dibuat oleh  pengguna.  Umumnya,  lengan  robot diprogram  menyerupai  fungsi  lengan manusia  [1]. Internet  of  Things (IoT)  adalah  konsep  untuk  menghubungkan  alat  apapun  ke  internet  dan  kepada  alat lainnya yang terhubung. IoT adalah jaringan besar dari alat- alat yang terhubung di mana mereka dapat mengumpulkan
dan berbagi data mengenai cara mereka digunakan dan lingkunan sekitar mereka  [2]. Salah satu contoh konsep produk IoT  adalah  IoT-type  Electric  Fan  [3]  di  mana  pada  artikel  tersebut  digunakan  Web  Server  sebagai  middleware. Jangkauan pengiriman data kepada Web Server tersebut hanya mencakup jangkauan Wi-Fi yang digunakan.
Penggunaan lengan robot dengan konsep IoT menunjukkan beberapa peluang dalam industri dengan tujuan utama yaitu  pengendalian  secara  daring  untuk  memperluas  jangkauan  pengiriman  data.  Dengan  menggunakan  platform tertentu  sebagai  middleware,  pengiriman  data  perintah  dapat  dilakukan  dari  mana  saja.    Namun,  pengendalian  secara daring dapat menimbulkan adanya keterlambatan dalam penyerahan dan penerimaan data.
Munculnya  jaringan  5G  yang  menjanjikan  keterlambatan  di  bawah  1ms  akan  meluncurkan  penelitian  mengenai aplikasi tactile dan VR (Virtual Reality) di mana AGV (Automated Guided Vehicle) dan AMR (Autonomous Mobile Robot)  dapat  diteleoperasikan  oleh  manusia  menggunakan  alat-  alat  haptik.  Untuk  penggunaan  teleoperasi  antar manusia dan mesin, waktu siklus untuk internet taktil dalam lingkungan VR perlu di bawah 5ms karena mata manusia dapat  mendeteksi  keterlambatan  di  atas  itu.  Dalam  prinsipnya,  internet  taktil  memungkinkan  bagi  manusia  untuk berinteraksi  dan  meningkatkan  interaksi  dengan  mesin  dan  teknologi.  Internet  taktil  dapat  memungkinkan  interaksi haptik dengan balasan secara visual. Haptik sendiri berhubungan dengan perasaan menyentuh, dalam kasus ini persepsi dan  manipulasi  objek  menggunakan  sentuhan  dan  propriosepsi.  Propriosepsi  adalah  perasaan  dari  posisi  relatif  suatu bagian tubuh dan usaha relatif yang digunakan untuk bergerak [4].
Agar  sistem  teknis  dapat  mengikuti  interaksi  manusia  dengan  lingkungannya,  kecepatan  sistem  perlu  memenuhi kecepatan reaksi natural dari manusia. Oleh karena itu, penting bagi internet taktil untuk memiliki end-to-end latency sebesar 1ms. Keandalan dan harga infrastruktur jaringan yang murah juga dibutuhkan karena banyak tugas kritis yang dilakukan secara jarak jauh agar dapat diskalakan. Penggunaan internet taktil menggabungkan teknologi IoT dan robot, serta transmisi melalui jaringan 5G dengan kecerdasan yang berbasis user experience melalui mobile edge computing. Dalam  level  aplikasinya,  otomasi,  robotika,  telepresensi,  augmented  reality  (AR),  virtual  reality  (VR),  dan  artificial intelligence (AI) akan menjadi peluang untuk digunakan.
Kasus  penggunaan  yang  sudah  tumbuh  dalam  aplikasi  industri  antara  lain  otomasi,  robotika,  dan  telepresensi dalam smart factory dan operasi jarak jauh mesin industri. Pengembangan dari hal ini memungkinkan untuk pembuatan produk  yang  sangat  menyesuaikan  pelanggan,  pertambangan  jarak  jauh  berrisiko  tinggi,  inspeksi  jarak  jauh,  serta perbaikan dan perawatan pabrik. Selain itu terdapat juga peran pengembangan internet taktil dalam medis, contohnya adalah  bagi  seorang  dokter  untuk  memerintahkan  tele-robot¬  ke  lokasi  pasien  dan  melakukan  pemeriksaan  dari  jarak jauh menggunakan balasan audio visual dan haptik [5].
Salah  satu  penggunaan  sistem  operasi  semi  otomatis  adalah  dalam  industri  nuklir.  Penggunaan  teleoperasi  robot dalam industri tersebut sangat umum karena dapat memfasilitasi pemberhentian dalam daerah nuklir apabila tingkatan radiasinya di atas batas yang dapat diterima [6].
Dikarenakan  potensi  dari  perkembangan  teknologi  IoT  dan  peluang  dari  teleoperasi  jarak  jauh,  perlu  dilakukan penelitian  yang  sesuai  dengan  kondisi  aplikasinya  pada  Indonesia  untuk  memperoleh  gambaran  mengenai  performa yang akan didapat apabila menggunakan jaringan yang tersedia. Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan tujuan  utama  yaitu  perancangan  lengan  robot  dengan  pengendalian  jarak  jauh  melalui  internet  menggunakan  firebase realtime  database  dan  pembuatan  aplikasi  pengiriman  data  posisi  sendi  lengan  robot  ke  firebase  secara  realtime menggunakan  MIT  App  Inventor  2.  Pengujian  keterlambatan  gerak  dan  keberhasilan  penyampaian  data  dilakukan dalam skenario penggunaan lengan robot yang dikontrol menggunakan mikrokontroler ESP32S dan mikro servo dengan berbagai jenis jaringan, jumlah sendi yang digunakan secara sekaligus, dan interval pengiriman data.

## 2. OBJEK PENELITIAN

## 2.1. Lengan Robot
Lengan  robot  adalah  sistem  elektrik-mekanis  dengan  fungsi  menyerupai  lengan  manusia.  Pergerakan  lengan robotik  pada  dasarnya  diakibatkan  dua  komponen  utama  yakni  servomotor  dan  mikrokontroler.  Pergerakan  dari servomotor  didasarkan  dari  lebar  pulsa  kotak.  Sebergantinya  lebar  pulsa  servomotor  mendeteksi  perubahan  dan bergerak [7].

## 2.2. Perancangan Lengan Robot
Pada langkah ini dilakukan perancangan struktur lengan robot yang dimulai dengan penentuan parameter lengan robot. Parameter yang ditentukan adalah sebagai berikut.
a.  Jumlah derajat kebebasan/ Degree of Freedom (DoF) atau sendi yang dimiliki oleh lengan robot. Jumlah sendi yang akan diaplikasikan pada lengan robot ini adalah lima sendi dengan gripper.
b.  Range of motion (RoM) atau jangkauan gerak dari lengan robot.
Jangkauan gerak lengan robot dapat ditentukan berhubungan dengan spesifikasi servo motor yang digunakan. Hal tersebut dilakukan agar servo mampu mengangkat lengan beserta bebannya. Setelah parameter ditentukan, penyesuaian antara komponen servo yang digunakan dengan struktur lengan robot perlu dilakukan. Dimensi servo yang digunakan diukur menggunakan digitar vernier caliper dan disesuaikan ke desain yang akan dibuat.
Perancangan  struktur  lengan  robot  dilakukan pada  perangkat  lunak  Solidworks  2020  untuk  membuat  model  tiga dimensi padat dari struktur lengan robot tersebut. Dimensi bagian yang menghubungkan struktur dengan servo diukur
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
dengan  menggunakan  jangka  sorong  dengan  memperhatikan clearance .  Rancangan  struktur  lengan  robot  yang  telah dibuat dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain Struktur Lengan Robot

## 2.3. ESP32S
Modul mikrokontroler ESP32S adalah modul mikrokontroler yang ditujukan untuk berbagai macam aplikasi mulai dari  jaringan  sensor  bertenaga  rendah  sampai  ke  tugas  yang  paling  menuntut  seperti  pengkodean  suara,  streaming musik,  dan  lainnya.  Integrasi  Bluetooth,  Bluetooth  LE,  dan  Wi-Fi  memastikan  banyak  macam  aplikasi  dapat ditargetkan. Menggunakan Wi-Fi dapat memungkinkan jarak fisik jauh dan koneksi ke internet secara langsung melalui router Wi-Fi [8].
Gambar 2. Mikrokontroler ESP32S

## 2.4. PCA9685
Modul  PCA9685  adalah  pengendali  sinyal  PWM  16  saluran  yang  dapat  dihubungkan  ke  mikrokontroler  dengan komunikasi I2C [9]. Modul ini digunakan untuk mengontrol beberapa servo secara sekaligus.
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
Gambar 3. Modul PCA9685

## 2.5. Mikro Servo
Servo  Motor  adalah  perangkat  listrik  yang  digunakan  pada  mesin-mesin  industri  pintar  yang  berfungsi  untuk mendorong atau memutar objek dengan kontrol presisi tinggi dalam hal posisi sudut, akselerasi dan kecepatan, sebuah kemampuan yang tidak dimiliki oleh motor biasa. Servo dapat memutar dan mengarahkan objek pada sudut atau jarak tertentu  [10].  Servo  yang  digunakan  adalah  servo  dengan  model  Tower  Pro  Servo  MG996R  dan  Tower  Pro  Servo MG90S. Posisi sudut servo dapat diatur dengan menggunakan PWM dengan mengatur duty cycle atau siklus kerja dari servo tersebut. Servo yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.
(a) (b)
Gambar 4. Mikro Servo (a) MG996R dan (b) MG90S

## 2.6. Pulse Width Modulation (PWM)
Pulse  Width  Modulation  (PWM)  atau  disebut  juga  modulasi  lebar  pulsa  adalah  teknik  untuk  mengontrol  sirkuit analog  menggunakan  output digital  dari  mikrokontroler.  PWM  digunakan dalam berbagai  macam  aplikasi,  mulai  dari komunikasi sampai kontrol dan konversi daya. Contohnya PWM digunakan untuk mengontrol kecepatan motor, cahaya LED, dan lainnya [11]. Biasanya sinyal PWM terbentuk seperti pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Sinyal PWM
Pada  gambar  tersebut  terdapat  waktu  nyala  dan  waktu  mati  yang  biasanya  disebut  sebagai  waktu mark (M)  dan space (S) pada sinyal. Siklus kerja atau duty cycle adalah rasio waktu nyala terhadap periode sinyal. Siklus kerja dapat bervariasi  dari  0  sampai  1  dan  biasanya  diekspresikan  dalam  persentase.  Energi  yang  disuplai  ke  beban  dikontrol dengan memvariasikan siklus kerjanya. Dalam penelitian ini, siklus kerja akan bervariasi bergantung pada posisi sudut setiap servo yang diinginkan. Siklus kerja akan diberikan oleh modul PCA9685 dengan frekuensi 50Hz.

## 2.7. Firebase Realtime Database
Firebase Realtime  Database adalah  basis  data  NoSQL  yang  di- host secara  cloud,  oleh  karena  itu  memiliki optimisasi  dan  fungsi  yang  berbeda  dibandingkan  dengan  database  relasional.  Data  disimpan  sebagai  JSON  dan disinkronisasikan  secara  realtime  kepada  setiap  klien  yang  terhubung.  Daripada  menggunakan  tipikal  request  HTTP, Firebase Realtime Database menggunakan sinkronisasi data setiap terdapat perubahan data. Perangkat yang terhubung akan mendapatkan pembaruan data dalam waktu milisekon. Firebase Realtime Database adalah database dan Realtime
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
Database API didesain untuk hanya mengizinkan operasi yang dapat dieksekusi secara cepat. Ini memungkinkan untuk membuat pengalaman realtime yang dapat dialami pengguna tanpa mengorbankan responsivitas [12].

## 2.8. Latency
Latency  salah  satu  komponen  QoS  yang  penting  yang  dapat  mempengaruhi  banyak  komponen  QoS  lainnya. Beberapa usaha telah dilakukan untuk mengukur dan mengestimasikan keterlambatan dan parameter yang berhubungan dalam lingkungan jaringan tertentu. Pendekatan tertua yang secara luas digunakan dalam pengukuran jaringan protokol internet adalah ping dan traceroute. Walaupun ping dan traceroute dapat menyediakan data yang berguna untuk kondisi jaringan, metode tersebut hanya mengukur RTT, tidak berupa kondisi simpel ujung ke ujung [13]. Memperhatikan hal tersebut,  dengan  mengabaikan  OS  dan framing, perhitungan  latency  dapat  dilakukan  berdasarkan  model  pada demonstrrasi terdahulu [14] berikut ini.
.
Dimana:
: Latency Δi untuk paket ke- i (ms)
: Waktu penerimaan paket ( epoch milisecond )
: Waktu transmisi paket ( epoch milisecond )
3. Hasil dan Pembahasan
3.1.   Alur Perancangan Lengan Robot Berbasis IoT.
Studi Pustaka Perancangan Program Mikrokontroler Pada Arduino IDE Penentuan Parameter Lengan Robot: Komponen Elektronika, Derajat Kebebasan, Range of Motion. Perancangan Aplikasi Pengendali Lengan Robot pada MIT App Inventor 2 Pengujian Keterlambatan Gerak dan Keberhasilan Penyampaian Data Mengukur Dimensi Komponen Elektronika yang akan Digunakan Pembuatan Struktur Lengan Robot Pembuatan dan Konfigurasi Firebase Realtime Database Apakah Program Bekerja Sesuai Target ? Mulai Analisis Data dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran Selesai Tidak Ya Perancangan Struktur Lengan Robot
Gambar 6. Diagram Alir Penelitian
Pada  perancangan  pembuatan  sistem  ini,  peneliti  melakukan  studi  pustaka  terlebih  dahulu  untuk  mengetahui tujuan  penelitian  beserta  ide  rancangan  yang  akan  diaplikasikan.  Penentuan  parameter  yang  digunakan  kepada  robot dibagi menjadi tiga bagian sebagai berikut.
a. Penentuan Derajat Kebebasan
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
Derajat Kebebasan dapat ditentukan berdasarkan sasaran kemampuan lengan robot.
b. Penentuan Komponen Elektronika
Komponen elektronika ditentukan berdasarkan struktur lengan robot yang digunakan mulai dari jumlah dan jenis servo yang digunakan.
c. Penentuan Range of Motion
Derajat Kebebasan ditentukan berdasarkan motor yang digunakan.
Pengukuran dimensi dilakukan untuk menghubungkan desain struktur lengan robot dengan desain komponen yang digunakan.  Pengukuran  dimensi  dilakukan  menggunakan  jangka  sorong  dan  kemudian  bracket  penghubung  servo dengan  struktur  didesain  pada  aplikasi  Solidworks  2020  dan  kemudian  dibuat  menggunakan  3D printer .  Program mikrokontroler  dibuat  pada  Arduino  IDE  berdasarkan  sampel  proyek  yang  tersedia  pada  library  Firebase-ESP-Client [15] dan  Adafruit-PWM-Servo-Driver-Library [16]. Fungsi yang akan digunakan pada program mikrokontroler berupa streamcallback  pada  library  Firebase-ESP-Client  [15]  untuk  menarik  kunci  dan  nilai  dari  suatu  kunci  tersebut. Kemudian Firebase Realtime Database dibuat untuk mentransmisikan data dari aplikasi pengendali lengan robot yang akan dibuat ke modul ESP32. Data yang dikirim dari aplikasi akan sampai ke Firebase Realtime Database dan disimpan dalam  bentuk  JSON  dan  kemudian  modul  ESP32  akan  mengambil  data  dari  database  tersebut.  Perancangan  aplikasi pengendali  lengan  robot  dilakukan  pada  MIT  App  Inventor  2  dengan  merancang  tampilan  aplikasi  dan  kemudian memberikan fungsi terhadap tampilan yang telah dibuat. Fungsi yang diberikan adalah tombol, slider, penggunaan array pada database lokal, pengiriman data ke Firebase, dan penerimaan data dari Firebase. Apabila sistem secara keseluruhan sudah mencukupi target, maka dapat dilakukan pengujian.

## 3.2.   Lengan Robot Berbasis IoT
Setelah  perancangan,  pembuatan,  pemrograman,  dan  integrasi,  telah  dibuat  sistem  lengan  robot  yang  dapat kemudian dilakukan pengujian. Sistem lengan robot ditunjukkan pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Lengan Robot

## 3.3.   Firebase Realtime Database
Telah dibuat firebase realtime database untuk menyimpan data posisi servo beserta data pengaturan batas PWM servo.
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
Gambar 8. Struktur Data pada database
Database pada sistem ini terbagi menjadi dua bagian sebagai berikut.
a. Posisi servo
Posisi  servo  memiliki  key  “arr”  dan  memiliki  subkey  berupa  array  yang  berisi  data  posisi  servo  dalam  integer. Pohon data ini menyimpan data posisi servo yang dikirim dari aplikasi yang telah dibuat. Subkey dari pohon data “arr” terdiri dari 0-5 yang masing- masing merupakan penaaman untuk servo yang dituju.
Gambar 8. Struktur Data Posisi Servo pada Firebase Realtime Database
b. Pengaturan PWM limit servo
Pada profil pengaturan PWM limit servo terdapat nilai pwm minimum dan maksimum yang dapat diproses oleh aplikasi untuk dikalkulasikan menjadi posisi servo. Pohon data ini menyimpan data nilai pwm minimum dan maksimum setiap servo yang dikirim dari aplikasi yang telah dibuat. Subkey dari pohon data “Settings” terdiri dari angka 0-11 di mana  angka  genap  merupakan  penamaan  nilai  minimum  pwm  servo  dan  angka  ganjil  merupakan  penamaan  nilai maksimum pwm servo.
Gambar 9. Struktur Data Pengaturan Servo pada Firebase Realtime Database

## 3.4.   Aplikasi Pengendali Lengan Robot Berbasis IoT
Aplikasi pengendali lengan robot berbasis IoT telah dibuat menggunakan MIT App Inventor 2. Aplikasi tersebut memiliki 3 menu antara lain menu kendali utama, menu pengaturan PWM, dan menu pengujian.
a. Menu Kendali Utama
Pada  menu  ini  dapat  dilakukan  kendali  lengan  robot  menggunakan slider yang  tertera  pada  layar.  Pengendalian dilakukan dengan menggeser slider ke kanan atau ke kiri.
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
Gambar 10. Menu Kendali Utama
b. Menu Pengaturan
Saat  tombol  settings  pada  layar  utama  ditekan,  akan  muncul  menu  seperti  pada  Gambar  11.  Menu  ini  ditujukan sebagai  upaya  melakukan  kalibrasi  posisi  masing-  masing  servo.  Masing-  masing  nilai  PWM  servo  dapat  diisi berdasarkan  iterasi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pengguna.  Nilai  minimum  dan  maksimum  yang  diberikan  untuk  suatu servo  berupa  nilai  saat  servo  berada  dalam  sudut  terkecil  dan  sudut  terbesar  relatif  pada  jangkauan  gerak  masing- masing sendi dari lengan robot.
Gambar 11. Pengaturan Limit Servo
c. Menu Pengujian
Saat  tombol  pengujian  ditekan,  akan  muncul  menu  seperti  pada  Gambar  12.  Menu  ini  didesain  khusus  untuk eksperimen  pengujian  keterlambatan  gerakan  lengan  robot  yang  dilakukan.  Pada  menu  ini  terdapat  tombol  “Test  n Joint” yang berfungsi untuk menguji gerakan lengan robot menggunakan jumlah sendi sebanyak n secara bersamaan. Saat  tombol  pengujian  ditekan,  maka  aplikasi  akan  mengirim  data  PWM  ke  firebase  realtime  database  dan  mencatat data PWM serta waktu pengirimannya dalam format unix epoch. Data tersebut disimpan dalam bentuk “.csv”.
Di bawah tombol- tombol tersebut terdapat kotak yang dapat diisi dengan angka untuk memberikan input berupa interval pengiriman data. Interval yang diinput akan berpengaruh terhadap laju pengiriman data. Di bagian bawah kotak pengisian  interval  terdapat  indikator  PWM  yang  dikirim  untuk  setiap  servo.  Apabila  seluruh  indikator  kuning  telah
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
berhenti  maka  pengujian  selesai.  Selain  itu  terdapat  tombol  “Reset  Position”  dan  “Clear  Data”.  Tombol  “Reset Position” berfungsi untuk mengembalikan nilai PWM dari maksimum ke minimum dalam kondisi pengujian. Tombol “Clear  Data”  berfungsi  untuk  menghapus  data-  data  yang  telah  disimpan  oleh  aplikasi.  Di  bawah  tombol  “Reset Position” dan “Clear Data” terdapat indikator waktu dalam unix epoch. Di sisi kanan bawah terdapat tombol “Control” untuk kembali ke menu kontrol utama.
Gambar 11. Pengaturan Limit Servo

## 3.5.   Prosedur Pengujian
Pengujian pengukuran keterlambatan gerak lengan robot dan keberhasilan penyampaian data dibagi menjadi empat jenis kasus. Keempat kasus tersebut adalah sebagai berikut.
a. Wifi Internet Kabel posisi Seruangan
Kondisi  pengukuran  dilakukan  dengan  penempatan  assembly  lengan  robot  dan  komputer  pada  ruangan  yang memiliki router Wi-fi di dalamnya dan dikelilingi tembok beton. Sinyal Wi-fi dengan assembly lengan robot memiliki RSSI wifi sekitar (-30) sampai (-40)dbm.
b. Wifi Internet Kabel posisi Beda Ruangan
Kondisi  pengukuran  dilakukan  dengan  penempatan  assembly  lengan  robot  dan  komputer  pada  ruangan  yang berbeda  dan  lantai  yang  berbeda  dengan  router  Wi-fi  sehingga  sinyal  terhalang  tembok  beton.  Sinyal  Wi-fi  dengan assembly lengan robot memiliki RSSI wifi sekitar (-80) sampai (-90) dbm.
c. Wifi 4G Kabel posisi Seruangan
Kondisi  pengukuran  dilakukan  dengan  penempatan  assembly  lengan  robot  dan  komputer  pada  ruangan  yang terdapat  ponsel  dengan  jaringan  4G  yang  sudah  diaktifkan Wi-fi  tethering  di  dalamnya dan  dikelilingi  tembok  beton. Sinyal Wi-fi ponsel dengan assembly lengan robot memiliki RSSI wifi sekitar (-30) sampai (-40)dbm.
d. Wifi 4G Kabel posisi Beda Ruangan
Kondisi  pengukuran  dilakukan  dengan  penempatan  assembly  lengan  robot  dan  komputer  pada  ruangan  yang berbeda dan lantai yang berbeda terhadap ponsel dengan jaringan 4G yang sudah diaktifkan Wi-fi tethering di dalamnya dan  dikelilingi  tembok  beton  sehingga  sinyal  terhalang  tembok  beton.  Sinyal  Wi-fi  ponsel  dengan  assembly  lengan robot memiliki RSSI wifi sekitar (-80) sampai (-90) dbm.
Setiap kasus akan dilakukan pengujian penggunaan gerakan servo mulai dari satu servo sampai enam servo secara bersamaan  dengan  delapan  jenis  interval  pengiriman  data  mulai  dari  interval  10ms  sampai  80ms.  Pengiriman  data berupa  step  PWM  yang  diberikan  untuk  memberikan  perintah  posisi  servo  yang  dituju.  Pengujian  setiap  kasus  akan dilakukan sebanyak satu kali untuk kedelapan interval pengiriman data. Keenam gerakan servo tersebut adalah berikut.
i. Gerakan satu sendi
Gerakan ini dilakukan pada servo Shoulder 1. Shoulder 1 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut a˚ ke sudut b˚. ii. Gerakan dua sendi bersamaan
Gerakan ini dilakukan pada servo Shoulder 1 dan Shoulder 2 secara bersamaan. Shoulder 1 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut a˚ ke sudut b˚. Shoulder 2 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut c˚ ke sudut d˚.
Paryanto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 78-90
iii.  Gerakan tiga sendi bersamaan
Gerakan ini dilakukan pada servo Shoulder 1, Shoulder 2, dan Elbow secara bersamaan. Shoulder 1 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut a˚ ke sudut b˚. Shoulder 2 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut c˚ ke sudut d˚. Elbow akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut e˚ ke sudut f˚.
iv.  Gerakan empat sendi bersamaan
Gerakan  ini  dilakukan  pada  servo  Shoulder  1,  Shoulder  2, Elbow,  dan  Wrist  Pan  secara  bersamaan.  Shoulder  1  akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut a˚ ke sudut b˚. Shoulder 2 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut c˚ ke sudut  d˚.  Elbow  akan  diperintahkan  untuk  bergerak  dari  sudut  e˚  ke  sudut  f˚.  Wrist  Pan  akan  diperintahkan  untuk bergerak dari sudut g˚ ke sudut h˚.
v. Gerakan lima sendi bersamaan
Gerakan  ini  dilakukan  pada  servo  Shoulder  1,  Shoulder  2,  Elbow,  Wrist  Pan,  dan  Wrist  Roll  secara  bersamaan. Shoulder 1 akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut a˚ ke sudut b˚. Shoulder 2 akan diperintahkan untuk bergerak dari  sudut  c˚  ke  sudut  d˚.  Elbow  akan  diperintahkan  untuk  bergerak  dari  sudut  e˚  ke  sudut  f˚.  Wrist  Pan  akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut g˚ ke sudut h˚. Wrist Roll akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut i˚ ke sudut j˚.
vi.  Gerakan lima sendi dan gripper bersamaan
Gerakan  ini  dilakukan  pada  servo  Shoulder  1,  Shoulder  2,  Elbow,  Wrist  Pan,  Wrist  Roll,  dan  Gripper  secara bersamaan.  Shoulder  1  akan  diperintahkan  untuk  bergerak  dari  sudut  a˚  ke  sudut  b˚.  Shoulder  2  akan  diperintahkan untuk bergerak dari sudut c˚ ke sudut d˚. Elbow akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut e˚ ke sudut f˚. Wrist Pan akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut g˚ ke sudut h˚. Wrist Roll akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut i˚ ke sudut j˚. Gripper akan diperintahkan untuk bergerak dari sudut k˚ ke sudut l˚.

## 3.6.   Setup Pengujian
Setup  yang  digunakan  untuk  pengujian  dilakukan  dengan  menghubungkan  mikrokontroler  ke  komputer menggunakan  kabel  USB  agar  dapat  memantau  serial  monitor  pada  aplikasi  Arduino  IDE.  Hal  ini  bertujuan  untuk meminimalisasi  keterlambatan  penyampaian  data  dari  mikrokontroler  ESP32  ke  komputer  dan  untuk  membatasi  agar koneksi nirkabel yang diciptakan hanya berupa pengiriman data dari aplikasi MIT App Inventor ke Firebase Realtime Database dan penerimaan data dari Firebase Realtime Database ke mikrokontroler ESP32.
Komputer ESP32 Firebase Realtime Database Wifi Wifi Internet Kabel atau 4G Router atau Ponsel Serial Monitor (Untuk Pengujian)
Gambar 12. Diagram Setup dan Alur Data.

## 3.7.   Hasil Pengujian
Data pengujian berupa  timestamp dikumpulkan dari file “.csv”  yang telah disimpan oleh aplikasi dan kemudian dicocokkan  dengan  data  yang  diterima  oleh  serial  monitor  arduino  untuk  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  latency. Data  yang  didapat  dari  pengujian  terbagi  menjadi  empat  bagian  yang  ditunjukkan  dengan  grafik  pada  Gambar  13 sampai Gambar 17.
Gambar 13. Rata- Rata Latency Wifi Seruangan Jaringan Internet Kabel
Gambar 14. Rata- Rata Latency Wifi Seruangan Jaringan Internet 4G
Gambar 15. Rata- Rata Latency Wifi Luar Ruangan Jaringan Internet Kabel
Gambar 16. Rata- Rata Latency Wifi Luar Ruangan Jaringan Internet 4G
Berdasarkan data yang diperoleh, jaringan internet kabel memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan jaringan internet 4G. Selain itu dapat juga terlihat bahwa semakin banyak sendi yang digunakan secara sekaligus, maka nilai latency yang didapat akan meningkat. Pengaruh penggunaan interval pengiriman data yang lebih cepat juga dapat meningkatkan latency . Hal itu dikarenakan laju pengiriman data yang semakin besar akan meningkatkan waktu untuk memproses data tersebut dalam transmisinya[16],[17]. Terdapat fenomena untuk data pengujian rata- rata latency Wifi seruangan jaringan internet kabel di mana latency menurun sampai interval pengiriman data 60ms dan kemudian naik kembali.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  ini,  telah  dirancang  lengan  robot  berbasis  IoT  5  sendi  dan  grippernya  dengan  menggunakan mikrokontroler ESP32 yang diprogram menggunakan Arduino IDE untuk integrasi dengan basis data Firebase Realtime Database dan aplikasi kendalinya yang dibuat menggunakan MIT App Inventor 2.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, Internet kabel menunjukkan performa keterlambatan yang lebih baik dibandingkan  dengan  internet  4G.  Penggunaan  interval  pengiriman  data  yang  cepat  dapat  meningkatkan  laju pengiriman  data  sehingga  cenderung  menghasilkan  keterlambatan  yang  lebih  buruk.  Semakin  banyak  sendi  yang digunakan  pada  lengan  robot,  laju  pengiriman  data  akan  semakin  meningkat,  sehingga  performa  keterlambatan  akan cenderung semakin buruk.
Performa  jaringan  internet  kabel  terbaik  didapat  pada  saat  pengujian  luar  ruangan  yaitu  sebesar  63ms  saat menggunakan  interval  pengiriman  data  10ms,  sedangkan  performa  terburuk  didapat  pada  saat  pengujian  seruangan yaitu sebesar 1179ms saat menggunakan interval pengiriman data 20ms.
Performa  jaringan  internet  4G  terbaik  didapat  pada  saat  pengujian  luar  ruangan  yaitu  sebesar  237ms  saat menggunakan  interval  pengiriman  data  50ms,  sedangkan  performa  terburuk  didapat  pada  saat  pengujian  berbeda ruangan yaitu sebesar 1702ms saat menggunakan interval pengiriman data 10ms.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ishak,  Khairol &  Ishak,  Mohamad  Khairi  &  Roslan,  Muhammad.  (2018). ‘Design  of  Robotic  Arm  Controller based  on  Internet  of  Things  (IoT)’,  Journal  of  Telecommunication,  Electronic  and  Computer  Engineering (JTEC). 10. 5-8.
[2] Jen  Clark.  (2016).  ‘What  is  the  Internet  of  Things  (IoT)?’,  IBM.    https://www.ibm.com/blogs/internet-of- things/what-is-the-iot/
[3] W. -C. Tsai, Y. -J. Shih and T.  -M. Tsai. (2016). ‘IoT-type Electric Fan: Remote-Controlled by Smart-Phone’, 2016  Third  International  Conference  on  Computing  Measurement  Control  and  Sensor  Network  (CMCSN), Matsue, Japan, pp. 12-15, doi: 10.1109/CMCSN.2016.17.
[4] Oyekanlu, E. A., Smith, A. C., Thomas, W. P., Mulroy, G., Hitesh, D., Ramsey, M., Kuhn, D. J., Mcghinnis, J. D., Buonavita, S. C., Looper, N. A., Ng, M., Ng’oma, A., Liu, W., Mcbride, P. G., Shultz, M. G., Cerasi, C., & Sun,  D.  (2020).  ‘A  review  of  recent  advances  in  Automated  Guided  Vehicle  Technologies:  Integration Challenges  and  research  areas  for  5G-based  smart  manufacturing  applications’,  IEEE  Access,  8,  202312– 202353. https://doi.org/10.1109/access.2020.3035729
[5] Kavanagh, S. (2020). ‘What is the tactile internet?’, 5G. https://5g.co.uk/guides/what-is-the-tactile-internet/
[6] Ghosh, A., Paredes Soto, D. A., Veres, S. M., & Rossiter, A. (2020). ‘Human robot interaction for future remote manipulations in industry 4.0’, IFAC-PapersOnLine, 53(2), 10223–10228.
[7] Mittal D., Prashar A., Gupta V., Yadav R., Nagal R. (2011). ‘Robotic Arm with Finger Movement. In: Das V.V., Stephen J., Chaba Y. (eds) Computer Networks and Information Technologies’, CNC 2011. Communications in Computer  and  Information  Science,  vol  142.  Springer,  Berlin,  Heidelberg.  https://doi.org/10.1007/978-3-642-
19542-6_98 [8] Espressif Systems. (2021). ‘ESP32WROOM32 Datasheet ‘, Espressif Systems.
https://www.espressif.com/sites/default/files/documentation/esp32-wroom-32_datasheet_en.pdf
[9] Adafruit.  (2015).  ‘PCA9685  16-channel,  12-bit  PWM  Fm+  I2C-bus  LED  controller  Rev.  4  —  16  April  2015 Product data sheet’, Adafruit . https://cdn-shop.adafruit.com/datasheets/PCA9685.pdf
[10] Schneider  Electric.  (2021).  ‘Apa  itu  Servo  Motor  dan  Kegunaannya  ?’.    Schneider  Electric. https://www.se.com/id/id/faqs/FA374507/
[11] Ibrahim, D. (2014). ‘Advanced PIC32 projects’. Designing Embedded Systems with 32-Bit PIC Microcontrollers and MikroC, 359–442. https://doi.org/10.1016/b978-0-08-097786-7.00008-7
[12]   Google. (2021). ‘Google Cloud IoT Solutions’, Google. https://cloud.google.com/solutions/iot#section-1
[13]   A. A. Bisu, A. Purvis, K. Brigham and H. Sun. (2018). ‘A Framework for End-to-End Latency Measurements in aSatellite Network Environment’. 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC), pp. 1-6, doi: 10.1109/ICC.2018.8422913.
[14]   M. A. Karaman, B. Gorkemli, S. Tatlicioglu, M. Komurcuoglu and O. Karakaya. (2015). ‘Quality of service control and resource prioritization with Software Defined Networking’, Proceedings of the 2015 1st IEEE Conference on Network Softwarization (NetSoft), London, UK, pp. 1-6, doi: 10.1109/NETSOFT.2015.7116149.
[15]   Suwatchai Klakerdpol, & ode. (2022). ‘mobizt/Firebase-ESP32: None (v4.0.0)’. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6610470
[16]   Aljubayri, M., Peng, T., & Shikh-Bahaei, M. (2021). ‘Reduce delay of multipath TCP in IOT networks’, Wireless Networks, 27(6), 4189–4198. https://doi.org/10.1007/s11276-021-02701-3
[17]   Lai, Y.-C., Ali, A., Hossain, Md. S., & Lin, Y.-D. (2019). ‘Performance modeling and analysis of TCP and UDP flows  over  software  defined  networks’,  Journal  of  Network  and  Computer  Applications,  130,  76–88. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.01.010