Vol. 13. No. 01, Januari 2022: 55-60 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Implementasi Metode Logika Fuzzy Sugeno Pada Prototipe Robot Pemadam Api Dengan Kemampuan Navigasi

## Dessy Iztamia Shema
PT. Angkasa Pura II, Jakarta dessyiztamia@gmail.com
Abstrak—Robot  pemadam  api  merupakan  robot  yang mempunyai misi untuk melakukan salah satu tugas manusia yang berbahaya, yaitu tugas pemadam kebakaran. Ia memiliki tujuan untuk  mencari  dan  memadamkan  api  secara  otomatis  di  dalam sebuah  arena  sebagai  simulasi  dari  sebuah  bangunan.  Dengan menggunakan  robot  ini,  diharapkan  pekerjaan  tersebut  dapat dilakukan tanpa mengancam nyawa petugas pemadam kebakaran.  Untuk  membangun  prototipe  robot  pemadam  api otomatis,  diperlukan  sistem  navigasi  yang  handal  agar  robot dapat  mencari  dan  mencapai  titik  api  dengan  cepat  dan  tepat. Pada  jurnal  ini  dibahas  sebuah  prototipe  robot  pemadam  api dengan  algoritma  pengikut  dinding  menggunakan  pengendali logika  fuzzy.  Metode  logika  fuzzy  digunakan  sebagai  pengendali kecepatan  motor  untuk  navigasi  robot  saat  menelusuri  dinding sebelah  kiri  arena,  mencapai  target  api,  serta  kembali  ke  home dengan  masukan  berupa  jarak  robot  terhadap  objek  di sekitarnya.  Jarak  ini  didapat  dari  penginderaan  dua  sensor ultrasonik  yang  dipasang  di  sebelah  kiri  dan  serong  kiri  robot. Sistem diuji coba dengan menjalankan robot pada sebuah arena dimana terdapat dua buah lilin sebagai target api dan satu buah home.  Setelah  sistem  dievaluasi,  robot  berhasil  dibangun  dan memenuhi  tujuan  yang  ingin  dicapai,  yaitu  robot  dapat melakukan navigasi tanpa menabrak dinding, mendeteksi api, dan berhenti  di  home  dengan  persentase  keberhasilan  100%,  serta mampu memadamkan api dengan tingkat keberhasilan 65%.
Kata  Kunci—Arduino,  Logika  Fuzzy,  Robot  Pemadam  Api, Robot Wall Follower, Sensor Ultrasonik.

## DOI: 10.22441/jte.2022.v13i1.010

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  berkembang  sangat  pesat  seiring  dengan berjalannya  kemajuan  ilmu  pengetahuan.  Salah  satu  bentuk teknologi  tersebut  dapat  kita  temui  dalam  peralatan-peralatan otomatis  yang  mampu  membantu  kita,  dimana  dalam perkembangannya  peralatan-peralatan  otomatis  tersebut  sudah berkembang  dalam  bentuk  robot.  Salah  satu  robot  yang dikembangkan  untuk  melakukan  pekerjaan  yang  rumit, berbahaya  dan  memerlukan  ketepatan  adalah  robot  pemadam api.  Menurut  data  statistik  jakartafire.net  menyatakan  bahwa terhitung  semenjak  tahun  2016  hingga  2020,  kebakaran  di Jakarta  terjadi  sebanyak  7.073  kali,  dalam  artian  selama  satu tahun  kebakaran  terjadi  lebih  dari  1.400  kali.  Hal  ini menjelaskan  bahwa  frekuensi  terjadinya  bencana  tersebut  di Jakarta  masih  sangat  tinggi,  dimana  resiko  yang  ditimbulkan dapat membahayakan nyawa tim pemadam kebakaran.
Robot pemadam api merupakan robot yang mempunyai misi untuk mencari dan memadamkan api secara otomatis  di dalam arena  sebagai  simulasi  dari  sebuah  bangunan.  Untuk
membangun  robot  otomatis,  diperlukan  sistem  navigasi  yang handal agar robot dapat mencari dan mencapai titik api dengan cepat dan tepat. Salah satu algoritma untuk navigasi robot yang dapat  digunakan  adalah  pengikut  dinding  ( wall  following ) dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy .  [1][2]  Pengendali berbasis  logika fuzzy merupakan  metode  kendali  cerdas  yang dapat  menirukan  pengalaman  manusia  dalam  menangani ketidakpastian  dalam  bentuk  aturan  agar  dapat  mengontrol sistem  secara  otomatis.  Logika fuzzy mampu  bekerja  secara adaptif  dan  fleksibel  sehingga  dapat  menyesuaikan  dengan keadaan input yang  selalu  mengalami  perubahan.  [3]  Dengan menerapkan logika fuzzy pada robot wall follower pemadam api, diharapkan robot yang memiliki kemampuan untuk bernavigasi dengan handal dapat dibangun.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Banyak  peneliti  telah  memanfaatkan  logika fuzzy dalam mengembangkan  pengontrol  untuk  perilaku wall  following pada mobile robot.  Pada  [1]  menjelaskan  desain  dan implementasi  pengendali  cerdas  berbasis  logika fuzzy untuk navigasi wall following mobile robot . Jarak robot dari dinding dibaca dengan bantuan tiga sensor ultrasonik yang diumpankan ke pengontrol logika fuzzy yang menghasilkan perintah motor agar  robot  mengikuti  dinding  di  sisi  kirinya  pada  jarak  yang ditentukan.  Robot  prototipe  diuji  di  lingkungan  dunia  nyata yang berupa dinding yang memiliki lintasan lurus, melengkung dan  persegi.  Robot  berhasil  mengikuti  dinding  dengan mempertahankan jarak yang ditentukan ( set point ).
Dalam  jurnal  [2]  memaparkan  suatu  pengembangan  robot cerdas  beroda  dua  untuk  pembersihan  saluran  udara  atau koridor.  Navigasi  robot  didasarkan  pada  algoritma wall following .  Robot  dikendalikan  dengan Fuzzy  Incremental Controller (FIC)  dan  ditanamkan  pada  mikrokontroler PIC18F4550.  Dua  sensor  ultrasonik  sebagai  pengindera  jarak dipasang di sisi kiri robot untuk kemudian diumpankan ke FIC untuk  digunakan  dalam  menentukan  kontrol  kecepatan  dua motor  DC.  Hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan menunjukkan kontroler FIC memberikan over-shoot terendah, settling  time terpendek  dan error terkecil  dibanding  kontroler PD  dan  PID.  Artinya,  pengontrol  FIC  lebih  cocok  digunakan untuk mengendalikan robot wall follower .
Pada  penelitian  [3]  dibuat  suatu  pengendali  logika fuzzy mamdani  untuk  perilaku wall  following robot,  dengan menggunakan lima sensor ultrasonik SRF05 yang dipasang di kiri,  serong  kiri,  depan,  serong  kanan  dan  kanan  robot  untuk mengikuti  dinding  kiri  atau  kanan.  Rentang  informasi  dari sensor ultrasonik berupa error dan delta error atau selisih jarak
terhadap set  point digunakan sebagai  masukan ke pengontrol, dimana  keluarannya  adalah  nilai duty  cycle dari  sinyal  PWM untuk pengendalian kecepatan motor sehingga robot mengikuti dinding dengan mempertahankan jarak yang ditentukan. Hasil eksperimen menunjukkan validitas pengontrol untuk mengikuti dinding  berbentuk  lintasan  lurus  dan  melengkung  dengan respon yang halus dan cepat.
Pada jurnal [4] dihasilkan robot yang mampu mencari titik api dengan menerapan fuzzy logic . Dalam peneletian ini logika fuzzy akan  diterapkan  pada  kecepatan  motor  ( velocity )  dan motor delay berdasarkan  jarak  antara  robot  dengan  halangan yang ada saat menelusuri arena. Dari hasil pengujian, penerapan logika fuzzy bekerja  dengan  baik  dan  menghasilkan  nilai  dari tetapan  logika fuzzy yang  membuat  pergerakan  robot  menjadi lebih  baik  karena  disesuaikan  dengan  jarak  robot  dengan obstacle di depannya.
Pada penelitian robot pemadam api beroda four wheel drive (4WD) berbasis kendali logika fuzzy [5], robot yang dihasilkan berupa sebuah robot beroda dengan menggunakan empat buah penggerak  motor  DC  yang  telah  dilengkapi  sensor  kecepatan ( encoder ),  delapan  buah  ultrasonik  sebagai  pengindera  jarak, lima buah sensor api inframerah untuk mendeteksi adanya titik api,  sensor  suara  sebagai sound  activator ,  dan  Arduino  Due sebagai  mikrokontroler.  Kendali  logika fuzzy pada  robot digunakan  untuk  kendali  otomatis  kecepatan  motor  sebagai navigasi  robot.  Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  robot yang  bekerja  dengan  dan  tanpa  menggunakan  metode  logika fuzzy .  Hasilnya,  robot  yang  menerapkan  logika fuzzy berhasil mencapai  titik  api  dengan  waktu  tempuh  yang  lebih  cepat dibandingkan robot tanpa menggunakan logika fuzzy .
Pada  [6]  menghasilkan  robot  pemadam  api  dengan menggunakan  dua  buah  mikrokontroler  yaitu  ATMega8  dan ATMega32, sensor UVTron sebagai sensor api dan lima buah sensor  ultrasonik  sebagai  sensor  jarak.  Algoritma  yang digunakan  pada  pergerakan  pencaraian  api  menggunakan metode right  wall  following dan  pada  saat  pulang  ke home menggunakan  metode left  wall  following .  Algoritma wall following ini diterapkan menggunakan metode fuzzy logic. Pada percobaan  kontroller fuzzy yang  telah  dilakukan,  didapatkan persentasi error sebesar  0.1%  pada  kecepatan  motor  kiri,  dan 0.28% pada kecepatan motor kanan. Perbedaan model lapangan dan  penempatan  api  yang  berbeda  tidak  akan  mempengaruhi pergerakan robot selama proses pencarian api.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Robot yang dirancang merupakan robot pemadam api yang mampu berjalan secara otomatis di dalam arena tertutup dengan cara  menelusuri  dinding  kiri  ( left  wall  following ),  mendeteksi api, lalu memadamkan api tersebut, dan berhenti di tempat awal robot mulai bergerak ( home ). Robot ini menggunakan Arduino Mega  2560  sebagai  mikrokontroler,  sensor  flame  5-channel sebagai  sensor  pendeteksi  api,  sensor  ultrasonik  HC-SR04 sebagai  sensor  jarak,  sensor  garis  TCRT5000  sebagai pendeteksi warna hitam pada arena, serta modul kipas L9110, motor DC dan motor servo SG90S sebagai aktuator.
Metode logika fuzzy digunakan untuk pengendali kecepatan pada  navigasi  robot  saat  menelusuri  dinding  arena,  mencapai target api, serta kembali ke home.

## A. Perancangan Sistem Elektronik
Keseluruhan perangkat yang mengatur kerja robot pemadam api  yang  dibuat  dijelaskan  dalam  blok  diagram  sistem  seperti yang ditunjukkan oleh gambar 1.
ARDUINO MEGA 2560 Kipas Servo Sensor Garis Sensor Flame Sensor Ultrasonik Depan Sensor Ultrasonik Serong Kiri Sensor Ultrasonik Kiri Baterai Lipo 11.1V LCD Driver Motor Motor DC Kanan Motor DC Kiri Voltage Regulator

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Robot  pemadam  api  yang  dibangun  melakukan  navigasi dengan  cara  menelusuri  dinding  kiri  ( left wall  following ) menggunakan logika fuzzy . [7] Ketika robot  dinyalakan dalam suatu ruangan/arena, robot akan terlebih dahulu membaca sensor api, apabila tidak terdeteksi adanya api di dekat robot, [8] maka robot  akan  membaca  sensor  jarak  untuk  mulai  melakukan navigasi dalam pencarian api. Ketika menelusuri dinding, robot masih terus membaca sensor api. Apabila api akhirnya terdeteksi maka robot akan memadamkannya menggunakan kipas hingga api padam. Pada saat kipas menyala, servo juga turut aktif untuk menggerakkan  arah  kipas  ke  kiri  atau  ke  kanan  agar  dapat menghadap  ke  titik  api  guna  memaksimalkan  proses pemadaman api tersebut. Setelah api berhasil padam, robot akan menghitung jarak dengan dinding untuk kembali bernavigasi [9] mencari titik home . Ketika melakukan navigasi ini, robot terus membaca sensor garis. Kemudian apabila sensor garis tersebut mendeteksi home yang  ditandai  dengan  adanya  warna  hitam pada lantai arena, maka robot akan berhenti.
Adapun  navigasi wall  following kiri  yang  dilakukan  robot dilakukan  dengan  cara  membaca  sensor  ultrasonik  depan terlebih dahulu. Apabila jarak robot dengan objek di depannya kurang  dari  30cm,  maka  robot  akan  belok  kanan.  Jika  tidak, robot  akan membaca  sensor kiri  dan  serong kiri  sebagai input untuk  melakukan  pergerakan wall  following kiri.  Pada  proses wall  following kiri  inilah  logika fuzzy [10][11][12]berperan dalam  melakukan  kendali  kecepatan  motor.  Cara  kerja  dari sistem robot pemadam api seperti yang sudah dijelaskan di atas, secara  berurutan  dituangkan  dalam flowchart sistem  pada gambar 2 berikut:
Mulai Inisialisasi sensor Terdeteksi garis hitam Membaca sensor garis Selesai Ya Robot berhenti Tidak Membaca sensor jarak Terdeteksi api Membaca sensor api Api padam Ya Ya Tidak Tidak 2 1 1 Navigasi wall following 1 Menyalakan kipas 2 Navigasi wall following
Gambar 2. Flowchart Sistem
Untuk  navigasi wall  following kiri  yang  dilakukan  robot ditunjukkan dalam flowchart pada gambar 3 berikut:
Menghitung jarak depan Jarak depan < 30cm Ya Tidak Belok kanan Navigasi wall following Kembali Menjalankan algoritma wall following kiri Menghitung jarak kiri dan serong kiri Gambar 3. Flowchart Subrutin Navigasi

## B. Perancangan Logika Fuzzy
Metode logika fuzzy pada robot ini bekerja berdasarkan data input jarak  dari  sensor  ultrasonik  yang  diterima  kemudian diproses  oleh  arduino  yang  telah  diprogram  menggunakan metode logika fuzzy untuk mengontrol arah dan kecepatan motor DC  pada  robot.  Logika fuzzy ini  diterapkan  pada  robot  ketika robot melakukan navigasi mencari api dan saat robot kembali ke home .  Perancangan  logika fuzzy disini  menggunakan  metode sugeno yang mana prosesnya dibagi menjadi tiga tahapan yaitu fuzzifikasi,  evaluasi  rule  dan  defuzzifikasi.  Robot  ini menggunakan  satu  metode  penelusuran,  yaitu  algoritma wall
following kiri.  Gambar  4  merupakan  diagram  blok  kendali logika fuzzy pada robot.
Fuzzyfikasi Evaluasi Rule Defuzzyfikasi Motor DC Sensor Ultrasonik Kecepatan Jarak Fuzzy Knowledge Base Gambar 4. Diagram Blok Kontroller Fuzzy

## 1) Fuzzifikasi
Pengendalian fuzzy yang dibuat menggunakan dua masukan yaitu input jarak  dari  sensor  ultrasonik  kiri  dan  serong  kiri. Sehingga  dibuat  dua  variabel  yang  merepresentasikan input - input tersebut  dalam  logika fuzzy ,  yaitu  variabel  sensor  sensor kiri, dan sensor serong kiri. Fungsi keanggotaan jarak sensor kiri ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Membership input sensor kiri
Sementara fungsi keanggotaan input jarak sensor serong kiri ditunjukkan oleh gambar 6 berikut:
Gambar 6. Membership input sensor serong kiri
Fungsi keanggotaan sensor kiri dan sensor serong kiri dibuat dengan menggunakan tiga himpunan ( fuzzy set ) pada masing- masing  variabel,  yaitu  dekat,  sedang,  dan  jauh.  Tabel  1 menyajikan domain pada masing-masing himpunan.
Tabel 1. Domain untuk Variabel input kiri dan serong kiri
Variabel Himpunan Domain Kiri Dekat 0 - 8 Tepat 3 - 13 Jauh 8 - 20 Serong Kiri Dekat 0 - 15 Tepat 5 - 30 Jauh 15 - 50
Fungsi keanggotaan dari variabel sensor kiri dan serong kiri adalah sebagai berikut:
µKiriDEKAT[x] = { 0, x ≥ 8 8 − x 5 , 3 ≤ x ≤ 8
1, x ≤ 3 µKiriSEDANG[x] = { 0, x ≤ 3 atau x ≥ 13 x − 3 5 , 3 ≤ x ≤ 8
13 − x 5 , 8 ≤ x ≤ 13
µKiriJAUH[x] = { 0, x ≤ 8 x − 8
5 , 8 ≤ x ≤ 13 1, x ≥ 13
µSerKiriDEKAT[x] = { 0, x ≥ 15 15 − x 10 , 5 ≤ x ≤ 15
1, x ≤ 5 µSerKiriSEDANG[x] = { 0, x ≤ 5 atau x ≥ 30
x − 5
10 , 5 ≤ x ≤ 15 30 − x 15 , 15 ≤ x ≤ 30 µSerKiriJAUH[x] = { 0, x ≤ 15 x − 15 15 , 15 ≤ x ≤ 30 1, x ≥ 30

## 2) Evaluasi Rule
Pada tahap ini tiap-tiap keluaran dari tahap fuzzifikasi yang berupa  derajat  keanggotaan  dan  variabel  linguistik  baik  dari sensor kiri dan serong kiri akan digabung dengan menggunakan evaluasi rule .  Berdasarkan  jumlah input dan  jumlah output beserta  masing-masing fuzzy  set ,  maka  dibuat  9  aturan  yang mengatur  tiap  hubungan antecedent atau  derajatnya,  yang disajikan oleh tabel 2 berikut:
Tabel 2. Rule Base No. Input Fuzzy (Jarak) Output Fuzzy (PWM) Kiri Serong Kiri Motor Kiri Motor Kanan 1 Dekat Dekat Lambat Sangat Lambat 2 Dekat Sedang Sedang Lambat 3 Dekat Jauh Sedang Sedang 4 Sedang Dekat Cepat Lambat 5 Sedang Sedang Sedang Lambat 6 Sedang Jauh Sedang Sedang 7 Jauh Dekat Cepat Lambat 8 Jauh Sedang Cepat Sedang 9 Jauh Jauh Lambat Sedang
3) Defuzzifikasi
Untuk  mengubah fuzzy  output menjadi crisp output diperlukan  proses  defuzzifikasi,  dimana  nilai  yang  dihasilkan dari  proses  ini  merupakan  nilai  PWM  yang  akan menentukan
kecepatan motor. Tahap defuzzifikasi dimulai dengan mencari α-predikat pada masing-masing 9 aturan metode wall following dengan  menggunakan  fungsi  AND  atau  mengambil  nilai terkecil dari derajat keanggotaan input- nya, kemudian dikalikan dengan  singleton  masing-masing  aksi  pada  tiap  aturan. Selanjutnya nilai Z akan diperoleh dengan cara menjumlahkan semua  hasil  tersebut  dan  dicari  rata-ratanya.  Nilai  Z  ini merupakan  nilai  tegas  ( crisp )  yang  digunakan  sebagai kecepatan motor kiri dan kanan.
z = ∑ α i ×z i ∑ α i = α 1 ×z 1 +α 2 ×z 2 +⋯+α 9 ×z 9 α 1 +α 2 +⋯+α 9 (1)
Pada  fungsi  keanggotaan  kecepatan  motor  kiri  dan kecepatan motor kanan terdapat empat variabel linguistik yaitu sangat  pelan,  pelan,  sedang,  dan  cepat.  Nilai  domain  pada masing-masing  variabel  didasarkan  pada  besaran  pulsa  PWM yang  mengatur  kecepatan  motor  DC,  di  mana  pulsa  minimun yang bisa diberikan adalah 0 dan maksimum 255. Domain pada masing-masing himpunan ditunjukkan pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Domain untuk variabel output motor kiri dan motor kanan
Himpunan Domain Duty Cycle (%) Sangat pelan 0 0 Pelan 38 14,9 Sedang 48 18,82 Cepat 58 22,74

## C. Perancangan Sistem Mekanik
Robot  yang  dibuat  merupakan  robot  beroda  dua  dengan kerangka  ( chassis )  robot  berbentuk  lingkaran  yang  berukuran diameter 13,5cm dan terbuat dari bahan akrilik bening dengan tebal  3mm.  Akrilik  dipilih  karena  beratnya  yang  ringan  serta harganya yang relatif terjangkau. Chassis robot ini terdiri dari dua  layer  yang  berfungi  untuk  meletakkan  komponen- komponen dengan pembagian penempatan sebagai berikut:
• Layer  1  digunakan  untuk  tempat  meletakkan  sensor  garis dan motor driver di bagian atas, serta dua buah motor DC beserta rodanya, dan dua buah roda bebas di bagian bawah.
• Layer  2  yang  merupakan  layer  utama  berfungsi  untuk menaruh  komponen  dan  modul  inti  rangkaian,  antara  lain mikrokontroler,  sensor  ultrasonik  depan  dan  kiri  pada bagian bawah layer 2. Sementara voltage regulator , sensor flame ,  sensor  ultrasonik  serong  kiri,  LCD,  modul  kipas, servo dan baterai diletakkan pada bagian atas.

## D. Perancangan Arena
Arena  yang  digunakan  untuk  uji  coba  robot  berbentuk miniatur  ruangan  persegi  panjang  dengan  ukuran  230cm  x 180cm yang terbuat dari bahan dus setebal 5mm. Dua buah lilin berukuran panjang sekitar 10cm-13cm yang digunakan sebagai target  api  diletakkan  di  berbagai  sudut  ruangan  secara  acak. Sedangkan titik home yang digunakan sebagai titik start robot ketika  pertama  kali  dinyalakan,  terbuat  dari  karton  berwarna hitam  dan  berbentuk  lingkaran  berdiameter  22,5cm.  Sama halnya dengan lilin, titik home ini juga diletakkan secara acak
dalam arena robot. Arena juga terdapat objek sebagai halangan ( obstacle ) yang disusun seperti pada gambar 7 berikut:
90 cm 140 cm 230  cm 185 cm 58 cm 60 cm 30 cm 30 cm 127 cm 33 cm 33cm 30 cm 30 cm 30 cm 61 cm 78 cm 68 cm 84 cm Gambar 7. Arena Robot IV. H ASIL DAN A NALISA
Realisasi  sistem  robot  pemadam  api  yang  telah  dibuat ditunjukkan oleh gambar 8.
Gambar 8. Realisasi Robot Pemadam Api
Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan  untuk menguji  kehandalan  sistem  yang  telah  dibuat.  Pengujian dilakukan  dengan  menjalankan  robot  pada  arena  dimana  di dalam arena tersebut terdapat 2 buah lilin sebagai titik api dan 1 buah home sebagai tempat awal robot bergerak yang diletakkan secara  acak  dengan  10  skenario  pengujian.  Skenario  yang digunakan pada pengujian ini ditunjukkan oleh gambar 9.
a) Skenario 1 b) Skenario 2
c) Skenario 3
d) Skenario 4
e) Skenario 5
f) Skenario 6
g) Skenario 7
h) Skenario 8
i) Skenario 9 j) Skenario 10 Gambar 9. Skenario Pengujian
Adapun  hasil  pengujian  sistem  keseluruhan  disajikan  oleh tabel  4.  Berdasarkan  data  pada  tabel  4  tersebut,  setelah performa sistem secara keseluruhan diuji, tingkat keberhasilan untuk  bernavigasi  adalah  100%.  Yang  dimaksud  berhasil bernavigasi di sini adalah ketika robot tidak menabrak dinding ketika pengujian. Dalam mendeteksi api dan berhenti di home , tingkat keberhasilan sistem pun mencapai 100%, dalam artian tidak  ada  kegagalan  yang  terjadi  ketika  mendeteksi  api  dan mengenali home .  Sementara  dalam  mematikan  api,  terjadi beberapa  kali  kegagalan  sehingga  persentase  sukses  hanya mampu  mencapai  70%  pada  titik  api  pertama  dan  60%  pada titik  api  ke-2,  dengan  kata  lain  rata-rata  keberhasilan  hanya 65%.
Kegagalan dalam mematikan api ini diakibatkan oleh modul kipas yang kurang kuat serta posisi kipas dengan titik api yang tidak tepat, sehingga api tidak dapat padam dengan cepat. Hal ini telah disiasati oleh penulis dengan menambahkan delay pada saat  modul  kipas  menyala,  namun  robot  masih  tetap  tidak mampu mematikan api dengan cepat, bahkan tidak menghindari terjadi beberapa kegagalan dalam mematikan api. Oleh karena itu,  sangat  disarankan  untuk  menggunakan  motor brushless agar  kipas  menyala  lebih  kuat,  atau  bisa  juga  mengganti aktuator dengan semprotan air agar lebih efektif dalam proses pemadaman api.
Tabel 4. Hasil Pengujian Sistem Keseluruhan No Skenario Menabrak Dinding Mendeteksi Api Mematikan Api Berhenti di Home Api 1 Api 2 Api 1 Api 2 1 1 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 2 2 Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya 3 3 Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya 4 4 Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya 5 5 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 6 6 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 7 7 Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya 8 8 Tidak Ya Ya Tidak Ya Ya 9 9 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 10 10 Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Jumlah Sukses 10 10 10 7 6 10 Jumlah Gagal 0 0 0 3 4 0 Persentase Sukses 100% 100% 100% 70% 60% 100%

## V. K ESIMPULAN
Robot  pemadam  api  telah  dibangun  dan  memenuhi  tujuan yang  ingin  dicapai,  yaitu  robot  mampu  untuk  melakukan navigasi,  mencapai  dan  memadamkan  api,  menghindari halangan,  serta  berhenti  di home secara  otomatis  di  dalam sebuah  ruangan/arena  robot.  Setelah  melakukan  perancangan, pengujian  dan  analisa  pada  sistem,  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
• Implementasi logika fuzzy sugeno telah berhasil direalisasikan  pada  sistem  navigasi  robot,  dimana  robot bernavigasi  menggunakan  metode wall  following kiri, dengan  pergerakan  yang  baik  tanpa  menabrak  dinding dengan tingkat keberhasilan 100%.
• Robot mampu mendeteksi nyala api pada ruangan tertutup dengan persentase sukses 100%, namun apabila ruangan/arena  robot  terkena  cahaya  matahari  akan mempengaruhi  pembacaan  sensor flame .  Oleh  karena  itu settingan threshold api  pada  program  Arduino  perlu disesuaikan  tergantung  dari  ada  atau  tidaknya  cahaya matahari ketika robot dijalankan dalam arena.
• Dalam mematikan api terjadi beberapa kegagalan sehingga rata-rata  keberhasilan  hanya  65%.  Hal  ini  diakibatkan karena  angin  yang  dihasilkan  modul  kipas  kurang  kuat sehingga api tidak dapat padam dengan cepat.
• Robot mampu berhenti di home dengan tingkat kesuksesan 100%,  dimana  robot  akan  berhenti  jika  sudah  mematikan api. Apabila belum mematikan api, robot akan terus mencari api dan tidak akan berhenti di home .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada dosen dan staff  Universitas  Mercu  Buana,  juga  rekan-rekan  dari  unit General Electronic Facility Non Terminal dan unit Safety and Security  Facility  Non  Terminal PT.  Angkasa  Pura  II,  beserta semua pihak yang telah membantu dalam pelaksanaan penelitian dan  penulisan  jurnal  ini.  Serta  kepada  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] U. Farooq, K. M. Hasan, M. U. Asad and S. O. Saleh, "Fuzzy logic based wall tracking controller for mobile robot navigation," 2012 7th IEEE  Conference  on  Industrial  Electronics  and  Applications (ICIEA) , 2012, pp. 2102-2105, doi: 10.1109/ICIEA.2012.6361077.
[2] Fahmizal and C. Kuo, "Development of a fuzzy logic wall following controller  for  steering  mobile  robots," 2013  International Conference on Fuzzy Theory and Its Applications (iFUZZY) , 2013, pp. 7-12, doi: 10.1109/iFuzzy.2013.6825401.
[3] D.  Hanafi,  Y.  M.  Abueejela,  and  M.  F.  Zakaria,  “Wall  Follower Autonomous  Robot  Development  Applying  Fuzzy  Incremental Controller,” Intelligent Control and Automation , vol. 04, no. 01, pp. 18–25, 2013, doi: 10.4236/ica.2013.41003.
[4] F.  Maspiyanti  and  N.  Hadiyanti,  “Robot  Pemadam  Api Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic,” Jurnal  Teknologi  Terpadu , vol. 3, no. 2, Dec. 2017, doi: 10.54914/jtt.v3i2.77.
[5] M.  Yasyfi,  “Rancang  Bangun  Robot  Pemadam  Api  Beroda  Four Wheel Drive (4WD) Berbasis Kendali Logika Fuzzy,” Jurnal Teknik Elektro Universitas Tanjungpura , vol. 2, no. 1, 2017, Accessed: Feb. 07, 2022. [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jteuntan/article/view/22620. [6]
M.  Wasil,  “Kontrol  Ultrasonicrangefinder  Dan  Pergerakan  Robot Pemadam Api Menggunakan Fuzzy Logic,” Jurnal Mikrotek , vol. 1, no.  3,  pp.  125–134,  2014,  Accessed:  Feb.  07,  2022.  [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/jim/article/view/1644.
[7] I.  M.  Sidiq,  E.  Ihsanto,  and  Y.  Yuliza,  “Rancang  Bangun  Sistem Navigasi Robot Hexapod 3 DOF di Ruangan Labirin Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Berbasis Arduino,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 11, no. 3, p. 133, Oct. 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i3.004.
[8] Y. Wisnuputra, E. Ihsanto, and M. H. Ibnu Hajar, “Robot Pemadam Kebakaran Berbasis Wemos,” Jurnal Teknologi Elektro , vol. 10, no. 2, p. 129, Dec. 2019, doi: 10.22441/jte.v10i2.007.
[9] A. Adriansyah, E. Ihsanto, Y. Gunardi, H. Suwoyo, J. Andika and A.  U.  Shamsudin,  "Design  a  Simulation  Tools  for  Goal  Seeking Behavior  of  a  Mobile  Robot," 2021  International  Conference  on Computer  System,  Information  Technology,  and  Electrical Engineering (COSITE) , 2021, pp. 91-95, doi:
10.1109/COSITE52651.2021.9649463.
[10] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo,  Aplikasi  logika  fuzzy  untuk pendukung keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu , 2004
[11] M.  Dahria,  “Kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence),” Jurnal Saintikom , 5 (2), 185-196, 2008.
[12] A.  Setiawan,  B.  Yanto,  and  K.  Yasdomi,  “Logika  Fuzzy  Dengan Matlab  (Contoh  Kasus  Penelitian  Penyakit  Bayi  dengan  Fuzzy Tsukamoto),” Jayapangus Press Books , pp. i–217, 2018