Abstrak — Penderita penyakit parkinson kerap kali mengalami kesulitan dalam membawa sesuatu barang. Hal ini  dikarenakan  berkurangnya  kemampuan  syaraf motorik  sehingga  mengakibatkan  beberapa  bagian  tubuh bergetar  terutama  tangan.  Pada  saat  ini  belum  terdapat suatu  media  yang  digunakan  untuk  membawa  makanan atau  barang  yang  stabil  terhadap  goncangan.  Pada penelitian  ini  diusulkan  membuat  suatu  nampan  yang seimbang dengan menggunakan Inertial Measurement Unit (IMU)  Sensor  MPU6050.  Sensor  tersebut  mampu mendeteki  perubahan  sudut  atau  posisi  pada  3  dimensi. Sistem  ini  menggunakan  mikrokontroler  Arduino  Nano sebagai  pemroses  sinyal  yang  diberikan  oleh  sensor. Mikrokontroler  ini  mempunyai  pin  input/output  baik digital  maupun  analog  dan Analog  To  Digital  Convertion (ADC)  pada  mikrokontroler  tersebut  mampu  untuk mengolah  output  sensor.  Bentuk  fisik  Arduino  Nano mempunyai ukuran yang kecil sehingga portable dan tidak terlalu  berat  dalam  stabilisator  tersebut.  Nilai  galat  yang merupakan  selisih  antara  setting  point  dan  keluaran sensor  tersebut  kemudian  akan  digunakan  sebagai  sinyal masukan  kontroler Proportional  Integrator  Derivative (PID). Motor servo digunakan sebagai aktuator yang akan bergerak  sesuai  dengan  besarnya  galat,  sehingga  akan menghasilkan kestabilan gerakan nampan. Hasil pengujian  sistem success rate stabilisator  ketika  sistem tanpa  beban  adalah  sebesar  100%  untuk  keadaan  diam dan  60%  ketika  keadaan  berjalan.  Sedangkan  pada keadaan  dengan  beban  didapatkan success rate sebesar 70% pada keadaan diam dan 60% saat keadaan berjalan. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mengurangi  resiko  jatuh atau  tumpahnya  barang  atau  makanan  terutama  pada saat dibawa oleh penderita parkinson.
Kata Kunci — IMU Sensor, Kontroler Proportional,  Stabilisator.

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  teknologi  belakangan  ini  berkembang sangat  cepat,  banyak  sekali  terobosan-terobosan  yang mendukung  kehidupan  manusia.  Namum  perkembangan tersebut  belum  sampai  menjangkau  perkembangan  teknologi untuk  penderita  penyakit  parkinson.  Para  penderita  penyakit parkinson  kerap  kali  mengalami  kesulitan  dalam  menjaliani kehidupan  sehari-hari,  terutama  pada  saat  mereka  hendak membawa  makanan  yang  akan  mereka  makan.  Pada  saat  ini mereka  hanya  membawa  makanan  pada  nampan  yang membuat  mereka  mengalami kesulitan karena  makanan kerap kali tumpah yang diakibatkan oleh bergetarnya tangan mereka. Hal  ini  dikarenakan  pada  penderita  sindrom  parkinson
mengalami  melemahnya  kemampuan  syaraf  motorik  yang mengakibatkan  mereka  kesulitan  dalam  mengontrol  anggota tubuh [1][2].   Penggunaan  suatu  sistem  stabilisasi  pada nampan  akan  memudahkan  penderita  parkinson  dalam membawa makanan ataupun barang tanpa harus menjatuhkannya.  Stabilisator  ini  menggunakan Inertial Measurement  Unit (IMU)  Sensor  yang  mampu  mendeteksi perubahan  posisi  suatu  benda.  Pennggunaan  metode  kontrol proportional integrator derivative (PID) menjadikan stabilisator  makin  cepat  dalam  mencapai  keadaan  stabil. Dalam menentukan nilai PID bergantung pada jenis plant yang digunakan,  dimana  plant  merupakan  perangkat  keras  yang dikontrol.  Misal  pada  motor  servo,  perbedaan  jenis  motor servo  juga  mempengaruhi  nilai  PID  untuk  mendapatkan  hasil akurasi  yang  terbaik  dan  meminimalkan  galat.  Salah  satu kekuatan PID adalah untuk jenis plant sederhana ada korelasi langsung  antara  respon  plant,  penggunaan  dan  penyesuaian dari  tiga  istilah  kontroler  [3].  Salah  satu  cara  yang  sering digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  PID  terbaik  adalah menggunakan  metode zieger  Nichols serta trial  and  error. Dengan  mengubah-ubah  nilai  PID  pada coding dan  dicoba pada  hardware  hingga  mendapatkan  hasil  yang  terbaik.  Dari berbagai riset mengenai PID ini yang mempengaruhi nilai PID adalah  jenis plant .  Selain  jenis plan t  yang  digunakan, mikrokontroler  juga  dapat  mempengaruhi  nilai  PID  dengan mengesampingkan berbagai macam kebutuhan sistem terhadap  mikrokontroler.  Tiap  mikrokontroler  memiliki kecepatan  proses,  cara  memproses coding dan  juga  pin-pin yang berbeda.  Pada  penelitian  ini  akan  dirancang  dan diimplementasikan  suatu  sistem  stabilisasi  nampan  dengan menggukanak  arduino  nano  dan  IMU  Sensor.  Untuk mempercepat  dalam  mencapai  suatu  kestabilan  digunakan kontrol Proportional-Integral-Derivative (PID) yang dikontrol secara close  loop . Perubahan  sudut  dari  nampan  akan  terbaca oleh IMU  Sensor .  Dimana,  nilai  keluaran  sensor  akan dibandingkan dengan nilai setpoint dari sistem.

## II. DASAR TEORI

## A. Kontroler PID
Gambar 1. Kontrol PID.

## Sistem Stabilisasi Nampan Menggunakan IMU Sensor dan Arduino Nano
Abu Hatim Kurniawan dan Muhammad Rivai Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
P
Kontroler PID ( Proporsional Integral Derivative ) merupakan  suatu  metode  kontrol  yang  digunakan  untuk mencapai  sebuah  kesetimbangan  [4],[5],[6],  dan  [7]. Penerapan kontroler PID juga digunakan untuk mengatur suhu suatu  sistem  [8],  juga  dapat  digunakan  untuk  mengatur kecepatan  motor  pada  suatu quadcopter [9].    Kontrol proporsional  berfungsi  untuk  memperkuat  sinyal  kesalahan penggerak  (sinyal error ),  sehingga  akan  mempercepat keluaran  sistem  mencapai  titik  referensi.  Hubungan  antara masukan  kontroler  u(t)  dengan  sinyal  galat  e(t),  dapat dirumuskan pada persamaan (1).
(1) Kontrol integral pada prinsipnya bertujuan untuk menghilangkan  kesalahan  keadaan  tunak  ( offset )  yang biasanya  dihasilkan  oleh  kontrol  proporsional.  Hubungan antara  keluaran  kontrol integral u(t)  dengan  sinyal  galat  e(t) dapat dirumuskan pada persamaan (2). Blok diagram kontroler proporsional dapat kita lihat pada gambar 2 dibawah ini:
(2) Kontrol derivative dapat  disebut  pengendali  laju,  karena keluaran  kontroler  sebanding  dengan  laju  perubahan  sinyal galat. Hubungan antara keluaran kontrol derivatif  u(t) dengan sinyal  error  e(t)  dapat  dirumuskan  pada  persamaan  (3). Kontrol  derivatif  tidak  akan  pernah  digunakan  sendirian, karena  kontroler  ini  hanya  akan  aktif  pada  periode  peralihan. Pada periode peralihan, kontrol derivatif menyebabkan adanya redaman  pada  sistem  sehingga  lebih  memperkecil  lonjakan. Seperti pada kontrol proporsional, kontrol derivatif juga tidak dapat menghilangkan offset .:
(3)
B. IMU Sensor
Inertial Measurement Unit (IMU)  Merupakan  suatu sensor  yang  digunakan  untuk  mengukur  kecepatan,  orientasi dan gaya gravitasi dengan menggunakan sensor accelerometer dan gyroscope . IMU seringkali digunakan dalam suatu sistem pesawat  terbang.  Komponen  penyusun  IMU  yang  pertama adalah  sensor accelerometer ,  sensor  ini  digunakan  untuk mengukur percepatan dari suatu benda dengan cara melakukan integral percepatan benda tersebut terhadap waktu. Komponen selanjutnya  yang  menyusun  IMU  Sensor  adalah  sensor gyro , cara kerja sensor ini mendeteksi gerakan sesuai gravitasi, atau dengan  kata  lain  mendeteksi  gerakan  pengguna. Gyroscope memiliki  keluaran  berupa  kecepatan  sudut  dari  arah  3  sumbu yaitu: sumbu x / sudut phi (kanan dan kiri) dari sumbu y/sudut theta (atas  dan  bawah),  dan  sumbu  z  /sudut  psi  (depan  dan belakang)  [10],[11],  dan  [12]  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar  2.  Sensor  MPU  6050  merupakan  salah  satu  sensor yang  menggunakan  prinsip  dasar  IMU  Sensor.  Pengaturan register  pada  MPU-6050  dilakukan  oleh  mikrokontroler dengan komunikasi I2C [13][14].

## C. Arduino Nano
Arduino  Nano  merupakan  suatu  papan  pengembang mikrokontroler  yang  menggunakan  chip  ATmega328P, Arduino  Nano  bekerja  pada  masukan  tegangan  5-7  Volt.
Terdapat  memori flash sebesar  32  KB  dan  mampu  bekerja pada  clock  16  Mhz  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  6. Arduino nano dapat diprogram dengan menggunakan Arduino Integrated Development Environment (IDE) dan dihubungkan dengan  kabel  USB  type  B.  Pada  arduino  nano  terdapat  14 buah pin masukan dan keluaran, dimana 6 buah pin diantranya dapat  digunakan  untuk  keluaran  pulse  width  modulation (PWM).  Terdapat  8  buah  pin  analog  yakni  A1,  A2,  A3,  A4, A5,  A6,  A7  dan  A8,  keseluruhan  pin  analog  ini  terhubung dengan Analog to Digital Converter (ADC)  pada  internal mikrokontoler.  Pada  arduino  nano  juga  tersedia  dua  buah  pin SDA  dan  SCL  (masing-masing  pada  A4  dan  A5)  yang  dapat digunakan  untuk  komunikasi  I2C  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar berikut [15].
Gambar 2. Blok diagram arduino nano.
Gambar 3. Komponen penyusun IMU.

## D. Motor Servo
Gambar 4. Bentuk pulsa kendali motor servo.
Gambar 5. Prinsip Komunikasi Serial Bus I2C.
Motor  servo  merupakan  motor  yang  bekerja  berdasarkan cara  kerja  closed  loop  sehingga  dapat  diatur  seberapa  besar sudut  putaran  motor  servo.  Pengaturan  sudut  motor  servo dapat  diatur  dengan  menggunakan  masukan Pulse  Witdh Modulation (PWM). Besarnya torsi yang digunakan pada tipe motor servo SG90 adalah 9.40 Kg-cm, dengan torsi sebesar itu kiranya  sudah  cukup  digunakan  untuk  memutar  poros  motor servo.  Untuk  mengendalikan  motor  servo  berbeda  dengan motor  DC  biasa  dapat  mengendalikan  motor  servo  perlu adanya PWM ( Pulse Width Modulation ) [16].
E. Komunikasi I2C
I2C  singkatan  dari Inter Integrated Circuit ,  adalah  sebuah protokol untuk  komunikasi serial antar IC, dan sering disebut juga Two Wire Interface (TWI).  Bus  yang  digunakan  untuk komunikasi  antara  mikrokontroler  dan  divais  periferal  seperti memori,  sensor  temperatur  dan  I/O expander .  Komunikasi dilakukan  melalui  dua  jalur:  SDA  ( serial data )  dan  SCL ( serial  clock ).  Setiap  divais  I2C  memiliki  7-bit  alamat  yang unik [17],[18], dan [19] seperti pada Gambar 5.

## III. PERANCANGAN ALAT

## A. Perancangan Sistem
Perencanaan  sistem  ini  bertujuan  agar  sistem  stabilisator dapat  mengkoreksi  sinyal  galat  yang  merupakan  perubahan sudut  yang  dideteksi  oleh  IMU  Sensor.  Sistem  bekerja berdasarkan  perubahan  sudut  yang  terjadi  secara  signifikan. Pada  alat  ini  terdapat  beberapa  bagian  seperti  sensor, mikrokontroler  serta actuator .  Pada  bagian  sensor  terdapat IMU  Sensor  dengan  tipe  MPU6050  yang  akan  mendeteksi perubahan  sudut  akibat  adanya  guncangan  yang  terjadi  pada sistem.  Perubahan  sudut  yang  dapat  mampu  dideteksi  oleh sensor  ialah  pada  sudut yaw,  pitch dan roll. Dari  data perubahan  tersebut  data  yang  diambil  hanya  pada  sudut yaw dan pitch saja  dikarenakan  stabilisator  hanya  menggunakan dua axis saja.  Sebelum  ditambah  sinyal  kontrol,  data  dari MPU6050  akan  difilter  menggunakan  exponential  filter. Exponential filter  merupakan  filter  frekuensi  rendah  yang menepis frekuensi tinggi pada suatu sinyal. Proses pemberian filter  dilakukan  oleh  mikrokontroler,  pada  penelitian  ini menggunakan  mikrokontroler  arduino  nano.  Kemudian RAW Data (data mentah) hasil pembacaan MPU6050 akan diproses oleh mikrokontroler untuk dijadikan sudut, pada mikrokontroler  juga  bertugas  untuk  memberikan  variabel kontrol  pada  perubahan  sudut  tersebut  agar  sinyal  kontrol yang  diteruskan  aktuator.  Pada  aktuator  terdiri  dari  dua  buah motor  servo  yang  masing-masing  mewakili  sudut yaw dan sudut pitch , masukan untuk aktuator merupakan sudut koreksi. Aktuator  akan  memberikan  sinyal  koreksi  secara  langsung yang  diakibatkan  oleh  perubahan  sudut,  sinyal  koreksi  akan ditambah  dengan  sinyal  kontrol  agar  mampu  mencapai keadaan setimbang lebih cepat.

## B. Perancangan Software
Perancangan  perangkat  lunak  pada  sistem  ini  yaitu mengontrol  permukaan  nampan  agar  tetap  stabil  ketika mendapat  guncangan  Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam membuat software yaitu Arduino IDE.
Gambar 6. Flowchart program.
Pada  gambar  diatas  dapat  kita  lihat  diagram  alur flowchart pada  penelitian  ini,  dimulai  dengan  inisialisasi sensor  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yakni  IMU  Sensor dengan  tipe  MPU6050.  Setelah  itu  diberikan  suatu  nilai setpoint sebagai  acuan  dari  pembacaan  nilai  sensor,  dengan menggunakan  suatu  nilai variable kontrol  maka  akan  tetap menjaga nampan pada sistem ini tetap stabil.

## C. Perancangan Mekanik
Pada  sub  bab  ini  akan  membahas  tentang  perancangan mekanik  untuk  penelitian  ini.  Perancangan  mekanik  berupa perancangan perangkat keras yang berguna untuk mendukung seluruh  perancangan  dan  pembuatan  alat.  Perancangan mekanik yang akan dibahas yakni mengenai perancangan base dan  perancangan bracket servo.  Base  yang  digunakan  pada stabilisator dicetak dengan menggunakan metode 3D Printing, dengan  menggunakan  bahan  plastik  ABS  ( Acrylonitrile Butadiene  Styrene )  yang  mempunyai  karakteristik  kuat  dan tidak  gampang  pecah  akan  membuat  base  yang  digunakan menjadi  kokoh  dalam  menopang  keseluruhan  beban.  Pada gambar
Gambar 7. Desain Base stabilisator tampak samping.
Gambar 8. Desain Base stabilisator tampak atas.
Gambar 9. Bracket tanpa servo.
Gambar 10. Bracket dengan servo.

## IV. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Motor Servo
Pengukuran  dilakukan  untuk  kedua  servo  yang  berfungsi sebagai  actuator,  yakni  servo  A  ( actuator yaw )  dan  servo  B ( actuator pitch ).  Cara  pengujian  ialah  dengan  memberikan besaran  derajat  dari  arduino  dan  membandingkan  hasil keluaran tersebut dengan menggunakan suatu penggaris busur untuk mengetahui nilai besarnya sudut.
Tabel 1. Hasil Pengukuran Servo A dan Servo B
Gambar 11. Liniearisasi Servo A.
Gambar 12. Liniearisasi Servo B.

## B. Pengujian Motor servo
Pengujian  pada  IMU  Sensor  bertujuan  untuk  mengetahui kesesuaian  sudut  antara  sensor  dengan  acuan,  kedua  hal tersebut  haruslah  sama  karena  IMU  Sensor  digunakan  untuk mengetahui perubahan sudut pada stabilisator.
Tabel 2. Hasil Pengujian IMU Sensor. Sudut Acuan Output Sensor Yaw Output Sensor Roll 10 12 11 20 19 21 30 29 30 40 39 42 50 49 51 60 59 61 70 75 72 80 89 81 90 99 91 100 108 102 110 118 109 120 128 118 130 138 131 140 148 139 150 158 151 160 169 163 170 179 172 180 -18 178
Gambar 13. Perbandingan keluaran sensor Yaw terhadap acuan.
Gambar 14. Perbandingan keluaran sensor Roll terhadap acuan..
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  keluaran  dari sensor dan busur acuan memiliki linearitas yang cukup tinggi. Nilai galat yang diperoleh relative kecil, hal ini dapat kita lihat pada persamaan garis dibawah ini :
Persamaan garis untuk gambar IV.3: y = 1.0718x - 1.4044                         (1)
Persamaan garis untuk gambar IV.4 : y = 0.9998x + 0.9044                           (2)

## C. Pengujian Sistem keseluruhan
Gambar 15. Pengujian tanpa beban .

## Gambar 16. Pengujian dengan beban.
Pengujian  sistem  keseluruhan  bertujuan  untuk  melihat respon  sistem  yang  telah  diberi  kontroler  PID  dengan pembacaan  perubahan  sudut  terhadap  respon  aktuator  yang dibaca  oleh  MPU6050.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  stabilisator,  pengujian dilakukan  terhadap  10  subjek  yang  beerbeda  dengan  dua kondisi  yakni  dengan  beban  dan  tanpa  beban.  Pengujian sistem  tanpa  beban  dilakukan  dengan  menjalanakan stabilisator dan menempatkan sebuah mangkuk diatas nampan guna  mengetahui kestabilan. Pengujian dilakukan dengan dua keadaan yakni diam dan berjalan, dan diputar terhadap sumbu yaw serta pitch .  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  tabel  3.
Pengujian sistem dengan beban dilakukan dengan menjalanakan  stabilisator dan  menempatkan  sebuah  mangkuk yang  telah  diberi  mie  instan  diatas  nampan  guna  mengetahui kestabilan.  Berat  beban  yang  berupa  mie  instan  mempunyai berat sebesar 70 Gram.
Tabel 3 Hasil Pengujian Tanpa Beban No Keadaan diam Keadaan berjalan 1 Subjek 1 Berhasil Subjek 1 Berhasil 2 Subjek 2 Berhasil Subjek 2 Gagal 3 Subjek 3 Berhasil Subjek 3 Berhasil 4 Subjek 4 Berhasil Subjek 4 Berhasil 5 Subjek 5 Berhasil Subjek 5 Berhasil 6 Subjek 6 Berhasil Subjek 6 Berhasil 7 Subjek 7 Berhasil Subjek 7 Berhasil 8 Subjek 8 Berhasil Subjek 8 Gagal 9 Subjek 9 Berhasil Subjek 9 Gagal Tabel 4. Hasil Pengujian Tanpa Beban No Keadaan diam Keadaan berjalan 1 Subjek 1 Berhasil Subjek 1 Berhasil 2 Subjek 2 Berhasil Subjek 2 Gagal 3 Subjek 3 Gagal Subjek 3 Berhasil 4 Subjek 4 Berhasil Subjek 4 Gagal 5 Subjek 5 Berhasil Subjek 5 Gagal 6 Subjek 6 Gagal Subjek 6 Berhasil 7 Subjek 7 Gagal Subjek 7 Berhasil 8 Subjek 8 Berhasil Subjek 8 Gagal 9 Subjek 9 Berhasil Subjek 9 Berhasil 10 Subjek 10 Berhasil Subjek 10 Berhasil
Berdasarkan  hasil  uji  tanpa  beban  pada  tabel  diatas didapatkan  success  rate  untuk  stabilisator  ketika  sistem  tanpa beban  adalah  sebesar  100%  untuk  keadaan  diam  dan  60% ketika  keadaan  berjalan.  Sedangkan  pada  keadaan  dengan
beban  didapatkan  success  rate  sebesar  70%  pada  keadaan diam dan 60% saat keadaan berjalan.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  data  hasil  uji  implementasi  alat  stabilisator nampan  ini  didapatkan  kesimpulan  antara  lain  terdapat komponen  yang  penting  dalam  sistem  ini  yakni  IMU  Sensor dan  Motor  Servo  sebagai  actuator.  Nilai  pembacaan  IMU sensor  masih  harus  deprogram  lebih  lanjut  karena  nilainya terus  naik  sedikit  sehingga  mempengaruhi  dalam  pembacaan. Besarnya  nilai  konstanta  proporsional  untuk  sistem  ini  yakni 10,  karena  apabila  nilai  tersebut  ditambah  maka  akan  terjadi osilasi  pada  sistem  dan  sulit  dalam  mencapai  kestabilan. MPU6050  mampu  mendeteksi  perubahan  sudut  dengan  error rata-rata  sebesar  3,17  %  untuk  sumbu  pitch  sedangkan  error rata-rata  untuk  sumbu  yaw  sebesar  0,2  %.  Hasil  pengujian sistem success  rate stabilisator  ketika  sistem  tanpa  beban adalah  sebesar  100%  untuk  keadaan  diam  dan  60%  ketika keadaan  berjalan.  Sedangkan  pada  keadaan  dengan  beban didapatkan success rate sebesar  70%  pada  keadaan  diam  dan 60% saat keadaan berjalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. David and A. Cathi, Parkinson ’ s Disease Handbook . New York: Medtronic.
[2] J. G. Nutt and G. F. Wooten, “ Diagnosis and Initial Management of Parkinson ’ s Disease, ” N. Engl. J. Med. , vol. 353, no. 10, 2005.
[3] J.  Qiao  and  Z.  Liu, “ Gain  Scheduling  PID  Control  Of  The  Quad- Rotor Helicopter, ” IEEExplore , 2017.
[4] A. Sahib, S. R. A. Monaf, A. M. Din, and J. Tafila., “ Rotor Position Detection  And  Control  For  Spindle  Brushless  Dc  Motors  Using Dummy Windings, ” IEEEXplore , 2013.
[5] Bhilai and SSTC, “ Comparative Study of P, PI and PID Controller
forSpeed Control of VSI-Fed Induction Motor, ” IEEExplore , 2014. [6] H.  Bolandi,  M.  Rezaei,  R.  Mohsenipour,  H.  Nemati,  and  M. Smailzadeh, “ Attitude  Control  of  a  Quadrotor  with  Optimized  PID Controller, ” Intell. Control Autom. , vol. 4, no. 3, 2013.
[7] K. Bansal and L. Dewan, “ Stabilization Of A Gimbal Sistem Using Pid  Control  And  Compensator-A  Comparison, ” Int.  J.  Electr. IEEExplore , 2015.
[8]
D.  Ibrahim, Microcontroller-Based  Temperature  Monitoring  and Control . Oxford: Newnes, 2002. [9] H. N. Budi, B. S. Kemalasari, and A. Wijayanto, “ Pengaturan Posisi Motor Servo DC Dengan Metode P, Pi, Dan Pid, ” POMITS , vol. 1, pp. 1 – 9, 2008.
[10] Datasheet  MPU-6050, “ MPU-6000  and  MPU-6050  product specification, ” 2018.
[11] M. F. Alwi, M. Rivai, and Suwito., “ Perancangan Sistem Stabilisasi Kamera Tiga Sumbu Dengan Metode Kontrol Fuzzy Untuk Mobile Surveillance Robot, ” J. Tek. ITS .
[12] D.  Rodríguez-Martín,  A.  Carlos  Pérez-López,  J.  C.  Samà,  and  A. Català, “ A  Wearable  Inertial  Measurement  Unit  for  Long-Term Monitoring in the Dependency Care Area, ” Sensors , vol. 13, no. 12, 2013.
[13] M. H. Daware and A. S. Patil, “ Implementation of I2C Bus Protocol on FPGA, ” Int. J. Curr. Eng. Sci. Res. , vol. 2015, 2015.
[14] H. Ardiansyah, M. Rivai, and L. Prihadi Eka Nurabdi, “ Train arrival warning system at railroad crossing using accelerometer sensor and neural network, ” in AIP Conference Proceedings , 2018.
[15] A.  A.  Kurniawan,  M.  Rivai,  and  F.  Budiman, “ Sistem  Pemandu Pendaratan  Pada  Balon  Udara  Berbasis  Pengolahan  Citra  Dan Kendali PID, ” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 2, pp. A179 – A184, 2016.
[16] Datasheet Motor Servo, “ Motor Servo sg90 datasheet. ”
[17] M. Asfari, M. Rivai, and Tasripan, “ Penentuan Arah Sumber Suara dengan  Metode  Interaural  Time  Difference  menggunakan Mikrokontoler STM32F4, ” J. Tek. ITS , 2017.
[18] M.  Rivai,  M.  Suwito,  P.  Chondro,  and  S.-J.  Ruan., “ Design  and Implementation  of  a  Submerged  Capacitive  Sensor  in  PID Controller  to  Regulate  the  Concentration  of  Non-Denatured  Ethyl Alcohol, ” IEEE , pp. 45 – 50, 2015.
[19] R.  Setiawan,  M.  Rivai,  and  Suwito, “ Implementasi  Analog  Front End  Pada  Sensor  Kapasitif  Untuk  Pengaturan  Kelembaban Menggunakan Mikrokontroller STM32, ” J. Tek. I , 2017.