## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Perancangan Sistem

## Attitude Holding Prototype Autonomous Surface Vehicle Menggunakan Metode ANFIS

## Design of Attitude Holding System for Prototype Autonomous Surface Vehicle Using the ANFIS Method
Nurahmad Hadi Cahyadi Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia
hadicahyadi30@student.ppns.ac.id Joko Endrasmono Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia endrasmono@ppns.ac.id Zindhu Maulana Ahmad Putra Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia zindhu@ppns.ac.id Agus Khumaidi Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia aguskhumaidi@ppns.ac.id
Ryan Yudha Adhitiya
Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia ryanyudhaadhitya@ppns.ac.id Dimas Pristovani Riananda Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia dimaspristovani@ppns.ac.id Diterima : Juni 2024 Disetujui : Juli 2024 Dipublikasi
: Juli 2024
Abstrak—Autonomous  Surface  Vehicle  (ASV)  adalah  kapal permukaan  yang  dikendalikan  tanpa  awak,  dirancang  untuk menjelajahi  perairan  secara  otonom  tanpa  intervensi  manusia langsung.  Dalam  perkembangannya  kapal  ASV  seringkali mengalami  gangguan  navigasi  waypoint  seperti  kontrol kecepatan kapal, arah sudut kemudi kapal, dan sistem attitude holding kapal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem attitude  holding  control  pada  ASV  yang  berfokus  terhadap sistem  kontrol  posisi  terhadap  adanya  pergeseran  akibat gelombang,  arus  dan  angin  ketika  ASV  sedang  menjalankan sebuah  misi.  Dalam  pengembangan  sistem  cerdas  attitude holding  control  menerapkan  dua  kontrol  yaitu  kontrol  rotasi dan kontrol translasi. Sistem ini menggunakan sensor CMPS14 untuk  mengetahui  orientasi  kapal  dan  kecepatan  rotasi  yang digunakan  sebagai  variabel  kontrol  rotasi  dan  kemudian diintegrasikan  dengan  data  pembacaan  GPS  Zed  F9P  GNSS RTK untuk prediksi posisi ASV ketika mendapatkan gangguan eksternal untuk variabel kontrol translasi yang diolah dengan menggunakan  algoritma  ANFIS  (Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System)  untuk  memprediksi  respon  aktuator  dalam mempertahankan heading dan posisi ASV. Model ANFIS yang dirancang  pada  penelitian  ini mampu  memprediksi  kecepatan bowthruster  untuk  menjaga  heading  dengan  RMSE  sebesar 1,6169%, sementara model ANFIS untuk prediksi nilai Vx dan Vy    kapal  memiliki  RMSE  sebesar  0,1857%.  Meskipun dipengaruhi oleh variasi data yang tidak linear dan pemilihan tipe  MF  data,  nilai  prediksi  Vx  dan  Vy  yang  dihasilkan  oleh model ANFIS mendekati presisi.
Kata  Kunci—  Attitude  Holding  Control;  Kapal  ASV;  Model ANFIS.
Abstract—Autonomous  Surface  Vehicle  (ASV)  is  surface- controlled  vessel  without  a  crew,  designed  to  explore  waters autonomously  without  direct  human  intervention.  In  its development,  ASV  ships  often  experience  waypoint  navigation
problems  such  as  ship  speed  controls,  ship  steering  angle direction, and ship holding attitude systems. This research aims to design  an  attitude  control  system  for  an  ASV  that  focuses  on  a position  control  system  for  changes  due  to  waves,  currents  and wind  when  the  ASV  is  carrying out a  mission.  In developing an intelligent attitude control system, two controls are implemented, namely rotation control and translation control. This system uses a  CMPS14  sensor  to  determine  the  ship's  orientation  and rotational speed which is used as a rotational control variable and is then synchronized with Zed F9P GNSS RTK GPS data readings to  predict  the  ASV  position  when  it  encounters  external disturbances  for  translational  control  variables  which  are processed  using  the  ANFIS  (Adaptive  Neuro)  algorithm.  Fuzzy Inference System) to predict the actuator response in maintaining ASV  heading  and  position.  The  ANFIS  model  designed  in  this research is able to predict the bowthruster speed for guarding the post  with  an  RMSE  of  1.6169%,  while  the  ANFIS  model  for predicting  ship  Vx  and  Vy  has an  RMSE of  0,1857%.  Although influenced  by  non-linear  data  variations  and  the  choice  of  MF data type, the Vx and Vy prediction value produced by the ANFIS model is close to precise.
Keywords— ANFIS Model; ASV Ship; Attitude Holding Control.

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan teknologi sektor maritim yang terjadi di dunia begitu pesat, salah satunnya adalah ASV. Autonomous surface vehicle (ASV) merupakan kapal permukaan dengan kendali  tanpa  awak  yang  dirancang  memiliki  kemampuan untuk menyusuri perairan secara otonom tanpa dikendalikan oleh manusia[1][2]. Kapal ASV dikendalikan melalui sistem komputer yang tertanam algoritma pemrograman didalamnya untuk  melakukan  manuver  secara  otomatis,  mengambil
sebuah  keputusan,  dan  menyelesaikan  misi  tertentu  tanpa perlu  adanya  intervensi  manusia  secara  lansung[3].  Dalam pengembangannya,  kapal  ASV  digunakan  dalam  berbagai bidang  misi  perairan  seperti  kebutuhan  militer,  industri, pariwisata, akuakultur dan penelitian lainnya[4].
Salah satu navigasi yang digunakan kapal ASV adalah navigasi waypoint .  Navigasi waypoint memungkinkan kendaraan  untuk  beralih  dari  satu  titik  ke  titik  berikutnya sesuai  dengan  rute  yang  telah  ditetapkan  [5].  Ketika bernavigasi  untuk  menyelesaikan  sebuah  misi  dengan navigasi waypoint ASV  seringkali  mengalami  kegagalan navigasi  akibat  gangguan  eksternal,  sehingga  dibutuhkan beberapa  kontrol  tambahan  diantaranya:    kontrol  kecepatan kapal, arah sudut kemudi kapal, dan sistem attitude holding kapal[6].  Kontrol attitude  holding pada  kapal  digunakan untuk  mempertahankan  posisi  kapal  ketika  memperoleh gangguan  eksternal  seperti  adanya  gelombang,  arus  hingga angin[7]. Salah satu algoritma yang dapat digunakan sebagai metode  kontrol  posisi  ASV  dalam  mempertahankan posisinya  dari  gangguan  eksternal  adalah  metode  ANFIS ( Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ) [8]. Metode ANFIS memiliki kemampuan kontrol adaptif sehingga memungkinkan  sistem  untuk  menyesuaikan  parameter kontrolnya secara otomatis berdasarkan perubahan dinamika sistem dan lingkungan[9].
Berdasarkan uraian diatas, dalam upaya pengembangan teknologi  perkapalan  dimasa  depan  dirancanglah  sebuah sistem attitude  holding  control pada  ASV yang  dapat digunakan  pada  berbagai  misi  perairan  di  Indonesia[10]. Penelitian  ini  berfokus  terhadap  sistem  kontrol  posisi terhadap  adanya  pergeseran  akibat  gelombang,  arus  dan angin ketika  ASV sedang menjalankan sebuah misi. Dalam pengembangan  sistem  cerdas attitude  holding  control menerapkan  dua  kontrol  yaitu  kontrol  rotasi  dan  kontrol translasi.  Sistem  ini  menggunakan  sensor  CMPS14  untuk mengetahui  orientasi  kapal  dan  kecepatan  rotasi  yang digunakan  sebagai  variabel  kontrol  rotasi  dan  kemudian diintegrasikan dengan data pembacaan GPS Ublox Zed F9P GNSS RTK untuk prediksi posisi ASV ketika mendapatkan gangguan  eksternal  untuk  variabel  kontrol  translasi  yang diolah  dengan  menggunakan  algoritma  ANFIS  ( Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System )  untuk  memprediksi  respon aktuator  dalam  mempertahankan heading dan  posisi  ASV. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui jarak dan perpindahan ASV serta mampu menentukan respon aktuator agar mampu mengembalikan posisi ASV[11][12].

## II. METODE
Metode  penelitian  menggunakan  metode  eksperimen. Beberapa  tahapan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini meliputi  perancangan  sistem,  perancangan hardware , perancangan software . pembuatan simulasi metode, pengujian  sensor  dan  aktuator,  dan  analisis  data  pengujian hingga tahap implementasi pada prototype ASV[13].
A. Perancangan Sistem
Tahap perencanaan sistem pada penelitan ini bertujuan untuk menghasilkan serangkaian sistem untuk menyelesaikan permasalahan  yang  ada.  Sistem  kontrol  dirancang menggunakan komponen yang telah ditentukan oleh peneliti berdasarkan proses identifikasi permasalahan dan menganalisa  kebutuhan  komponen hardware maupun
software.  Flowchart sistem  pada  penelitian  ini  ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar  1. Flowchart Sistem Kontrol Attitude Hold
Secara  umum,  prinsip  ini  bekerja  pada  area holding point  berupa  nilai  koordinat  posisi yang  telah  ditetapkan berdasarkan  input  koordinat  GPS.  Dan  sensor  CMPS14 menentukan sudut heading ASV akan mengukur dari adanya pergeseran  terhadap  bidang  planar  terhadap  gerak  rotasi kapal  dari  setpoint  yang  sudah  ditentukan  sebagai  input sistem  pada  penelitian  ini.    Selanjutnya  data  input  akan diproses  oleh  mikrokontroler  ESP32  dengan  menggunakan metode  ANFIS  untuk  menentukan  respon  aktuator  untuk kontrol  rotasi  dalam  mempertahankan  sudut  heading  kapal dengan  adaptif.  Apabila  terjadi  pergeseran  kapal  yang melebihi  setpoint  maka  GPS  akan  mengukur  arah perpindahan  dan  jarak  perpindahan.  Untuk  menentukan respon  kecepatan  motor  baik  Vx  maupun  Vy  pada  kontrol posisi  pada  penelitian  ini  digunakan    metode  ANFIS  yang selanjutnya di masukkan kedalam program kinematika untuk menentukan  respon  gerak  kapal  hingga  posisi  kapal  berada pada setpoint titik holding yang telah ditentukan[14].
B. Perancangan Hardware
Perancangan  desain  mekanik  prototipe Autonomous Surface  Vehicle (ASV)  terdiri  dari  desain  lambung  kapal, rancangan  sistem  propulsi  kapal,  dan  tata  letak  komponen penunjang kapal[15]. Visualisasi desain prototipe ASV yang akan  dijadikan  objek  penelitian  sistem attitude  holding menggunakan metode ANFIS dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar  2. Desain Prototype ASV
Pada  penelitian  ini  input  terdiri  dari  sensor  CMPS14, GPS, push  button, dan remote  control. Bagian  proses  dari diagram blok sistem penelitian ini menggunakan mikrokontroler  ESP32  yang  berfungsi  sebagai  otak  kendali dalam  melakukan  pemrosesan  data  pembacaan  untuk memberikan perintah aktuator berdasarkan input sensor[16]. Serta  terhubung  modul  LoRa  untuk  mentranmisikan  data kepada PC secara wireless untuk memudahkan proses analisa dari pengambilan data. Pada bagian output diagram penilitian ini  terdapat  beberapa  komponen  meliputi Electronic  Speed Control (ESC)  untuk  mengendalikan  kecepatan  putaran motor  thruster ,  Motor  Servo  digunakan  untuk  mengatur sudut rudder thruster kapal ASV dan PC untuk menampilkan nilai  pembacaan  sensor  secara  jarak  jauh  menggunakan modul  LoRa  untuk  memudahkan  proses  pengambilan  data dan proses validasi. Rancangan hardware pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar  3. Rancangan Hardware Prototype ASV
Input sensor CMPS14 pada penelitian ini berfungsi untuk mengukur pembacaan rotasi sudut ( yaw ) heading kapal dan akan  diproses  oleh  mikrokontroler  ESP32.  Input  GPS berfungsi sebagai penentu holding point untuk aktivasi sistem attitude  holding kontrol  kapal  ASV  dan  menghitung  jarak dan  arah  translasi  dari  titik  holding  yang  telah  ditentukan. Input  push  button pada  kapal  digunakan  sebagai  sistem on atau off kapal  sedangkan input remote kontrol  digunakan sebagai  sistem switch pergantian  mode  kendali  manual  dan holding juga sebagai perangkat kendali ketika emergency .
C. Perancangan Software
Penerapan  algoritma ANFIS  ( Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System )  dalam  memprediksi  orientasi  dan  posisi kapal  akibat  adanya  gangguan  eksternal  sehingga  dapat menentukan  respon  kinematik  untuk  mengembalikan  posisi dan heading awal kapal. Input pemodelan ANFIS merupakan pembacaan  nilai erorr  heading dan  kecepatan  rotasi  dari
kapal guna memprediksi respon kecepatan Vyaw dari kapal. Sedangkan  input  dari  penerapan  metode  ANFIS  yang digunakan pada kontrol posisi menggunakan nilai error X dan percepatan  X  untuk  memprediksi  nilai  nilai  Vx  sedangkan variabel  error  Y  dan  percepatan  Y  digunakan  untuk memprediksi  nilai  Vy  dari  kapal  dan  diproses  untuk menentukan  respon  penggerak  kapal  untuk  mengembalikan posisi  awal  saat holding .  Diagram  blok  penerapan  metode ANFIS pada penelitian ini ditunjukkan pada  Gambar 4 dan 5.
Gambar  4. ANFIS Kontrol Vyaw
Gambar  5. ANFIS Kontrol Vx
Gambar  6. ANFIS Kontrol Vy
RMSE  pada  dunia  Geosciences  sering  digunakan sebagai standar pengukuran model eror[17]. Dalam beberapa studi mengenai model sensitivitas yang hanya menggunakan RMSE,  interpretasi  yang  rinci  tidak  terlalu  penting dikarenakan  variasi  model  yang  sama  akan  memiliki distribusi  kesalahan  yang  serupa.  Sehingga  semakin  kecil nilai  yang  dihasilkan  maka  semakin  baik    hasil  peramalan yang dihasilkan. Dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada  kondisi  yang  tidak  menguntungkan,  RMSE  lebih  baik dalam  mengungkapkan  perbedaan  kinerja  model  ANFIS. Perancangan model ANFIS pada penelitian ini menggunakan bantuan  tools  matlab  hingga  mendapatkan  model  terbaik untuk  sistem  agar  implementasi  pada  hardware  memiliki hasil yang sesuai dengan yang diharapkan[18].
D. Pengujian Sensor dan Aktuator
Pengujian  sensor  penelitian  ini  dijadikan  parameter dalam  mengukur  setiap  variabel  yang  dibutuhkan.  Sensor digunakan yaitu sensor CMPS14 dan GPS ZED F9P. Setiap sensor  yang  digunakan  memiliki  fungsi  yang  berbeda sehingga  membutuhkan  alat  ukur  yang  berbeda  untuk memvalidasi hasil pembacaannya. Selain itu, pada penelitian ini  juga  dilakukan  pengujian  aktuator  berupa  motor  BLDC thruster dan  motor  servo  digunakan  sebagai  perangkat aktuator yang akan menggerakkan ASV untuk mempertahankan heading dan posisinya ketika mendapatkan gangguan eksternal. Proses pengujian motor servo dan motor thruster  digunakan  dengan  memberikan  input  nilai  PWM
melalui remote control yang kemudian output -nya divalidasi menggunakan alat ukur berupa busur untuk sudut servo dan tachometer untuk kecepatan motor thruster[19].
E. Analisis Data Pengujian
Analisa dan pembahasan kinerja hardware dan software dilakukan untuk mengetahui apakah alat yang di integrasikan sudah  mampu  berjalan  sesuai  dengan  perencanaan[20]. Apabila  masih  mendapatkan  masalah  yang  menghambat performa  jalannya  sistem,  maka  dapat  ditentukan  langkah selanjutnya  untuk melakukan perbaikan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Sensor
Pengujian pertama dilakukan untuk mengetahui akurasi pembacaan  kompas  atau  rotasi  terhadap  sumbu  z  yang dilakukan  dengan  cara  membandingkannya  dengan kompas digital  yang  ada  pada  smartphone,  data  pembacaan  rotasi sumbu z ditampilkan pada serial monitor Arduino IDE.  Hasil pengujian sensor CMPS14 ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL 1. H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR CMPS14
P ENGUJI AN K E - K OMPAS D IGITAL S ENSOR CMPS14 % E ROR 1 0 0 0,00 2 5 5 0,00 3 15 15 0,00 4 30 30 0,00 5 45 45 0,00 6 65 65 0,00 7 80 81 1,25 8 90 90 0,00 9 105 107 0,71 10 145 145 0,00 11 160 161 0,62 12 180 180 0,00 13 195 195 0,00 14 215 215 0,00 15 235 235 0,00 16 260 259 0,38 17 270 270 0,00 18 300 300 0,00 19 330 330 0,00 20 360 360 0,00 R ATA - RATA % E ROR 0,14%
Berdasarkan hasil pengujian terhadap sensor untuk pembacaan rotasi  yaw dengan  20  variasi  pengujian  bahwa tidak  ditemukan  nilai  eror  pada  pembacaan  sensor  tersebut atau nilai eror sama dengan 0,14%. Untuk mengetahui jarak atau  selisih  dari  pengukuran  akurasi  GPS  U-Blox  Zed  F9P GNSS  RTK  dibutuhkan  perhitungan  dengan  persamaan Haversin.  Persamaan  Haversine  merupakan  persamaan membandingkan  dua  titik  pada  permukaan  bola  (bumi) berdasarkan  lintang  dan  garis  bujur  yang  kemudian menghasilkan jarak terpendek antara dua titik tersebut.  Hasil perhitungan selisih yang dihasilkan dari  perbadingan antara Modul GPS U-Blox F9P GNSS RTK dengan Google Maps pada titik A hingga titik D ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar  7 Hasil Pengujian Performa GPS Ublox Zed F9P
Berdasarkan  hasil  pengujian  GPS  yang  ditunjukkan  pada Gambar  6, aktivasi jaringan RTK pada modul GPS U-Blox Zed F9P memiliki pengaruh besar terhadap pembacaan posisi pada modul. Terlihat pada grafik yang disajikan pada Gambar 4.9  bahwa  pembacaan  modul  GPS  U-Blox  Zed  F9P  GNSS RTK memiliki ketelitian hingga ke satuan sentimeter dengan hasil eror nilai pengukuran 1 sentimeter hingga 6 sentimeter dimana pembacaan ini sudah sesuai dengan yang ditulis pada datasheet  bahwa  aktivasi  jaringan  RTK (Real  Time Kinematic )  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap peningkatan  akurasi  pembacaan  posisi  GPS.    Pada pengukuran  akurasi  GPS  Ublox  Zed  F9P  yang  belum dikonfigurasikan  dengan  jaringan  RTK  memiliki  rata-rata eror diangka 68 sentimeter dan meningkat dengan signifikan ketika  sudah  dikonnfigurasikan  dengan  menggunakan jaringan  RTK  dengan  hasil  rata  rata  eror  mencapai  3,3 sentimeter.
Modul GPS yang tertanam pada prototipe Autonomous Surface Vehicle (ASV) pada penelitian ini juga berfungsi  untuk  menentukan holding  point ,  jarak  translasi terhadap axiz X dan Y serta arah perpindahannya ( azimuth ). Untuk menentukan jarak translasi dapat dihitung menggunakan  persamaan  Haversine  dan  menentukan  arah dari  perpindahan  dapat  dihitung  menggunakan  persamaan Trigonometri dari nilai latitude dan longtitude yang diperoleh dari titik holding dan titik posisi yang terus diperbarui sebagai objek perpindahannya. Persamaan Haversine dan Trigonometri  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya  akan dikonversi kedalam bahas pemrograman C++ yang kemudian nilai  jarak  dan  arah  perpindahan  akan  diproses  oleh mikrokontroler sebagai variabel kontrol dalam penelitian ini. Berikut merupakan hasil dari konversi rumus Haversine dan Trigonometri  dalam  program  C++.  Kemudian  dilakukan pengujian pada 20 titik perpindahan dengan hasil ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar  8. Hasil Pengujian Program Haversine
Hasil  dari  pengujian  modul  GPS  menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  eror  yang  dihasilkan  kurang  dari  5%
sehingga  program  pembacaan  translasi  yang  diperoleh  dari modul  GPS  Ublox  Zed  F9P  GNSS  RTK  berfungsi  dengan baik.  Penggunaan  GPS  dengan  tipe  tersebut  karena kemampuannya  dalam  mengukur  dan  mengetahui  posisi objek hingga eror satu sentimeter.

## B. Pengujian Aktuator
Pengujian  motor thruster BLDC  pada  penelitian  ini dilakukan  pada  motor thruster Blue  Robotics  T200  yang digunakan sebagai penggerak rudder thruster dan pengujian motor juga dilakukan pada bow thuruster dengan input nilai PWM dengan suplai daya berupa tegangan sebesar 16V DC. Saat motor mulai berputar akan diawali dengan pengukuran jumlah  RPM  menggunakan tachometer untuk  memastikan kelayakan dari motor thruster BLDC. Sebelum dilakukan uji coba  menggunakan  perangkat  RC,  motor thruster BLDC divalidasi terlebih dahulu bahwa komponen tersebut bekerja dengan baik sesuai dengan spesifikasi teknis yag tertera. Pada nilai  input  PWM  maksimal  yaitu  1900us  dapat  berputar sebesar 3533 RPM dengan suplai tegangan sebesar 16VDC, sehingga dapat dihitung secara matematis dengan menggunakan konsep perbandingan sebagai berikut.
RPM = 1800 𝜇𝑠 1900 𝜇𝑠 × 3533 RPM = 3347 RPM                       (1)
Tahap berikutnya dilakukan ui coba fisik pada hardware untuk  mengetahui  kelayakan  dari  motor thruster  Blue Robotics T200  dengan  cara  manganalisis  presentase  eror antara  besaran  nilai  RPM  yang  ada  pada datasheet dengan pengukuran  RPM  menggunakan  alat  ukur tachometer . Pengujian motor thruster dilakukan seperti Gambar 8.
Gambar  9. Pengujian Motor Thruster
Hasil dari pengujian motor thruster yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 9 dan Gambar 10.   Adapun hasil dari  pengujian  yang  dilakukan  pada  lima motor  thruster dengan tiga buah motor thruster T200 Blue Robotics sebagai pendorong  dan  dua  mini thruster yang  digunakan  sebagai bow thruster pada prototipe ASV.
Gambar  11. Hasil Pengujian Motor Bow Thruster
Berdasarkan  pengujian  tiga  motor  thruster Blue Robotics T200 dengan sistem input PWM seperti Gambar 9 dan  pengujian  dua  buah bow  thruster yang  disajikan  pada Gambar  10  menggunakan  perangkat Remote  Control (RC) yang  digunakan  pada  sistem  propulsi  prototipe  ASV.  Hasil pengujian presentase eror pada kelima motor tidak lebih dari 5%  sehingga  kelima  penggerak  berupa  motor  thruster  yang digunakan ASV dapat dikatakan layak digunakan.

## C. Pemodelan Metode ANFIS
Pemodelan  metode  ANFIS  ( Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference  System )  memiliki  tujuan  untuk  mengukur  kinerja model  ANFIS  pada training data  dan  mengevaluasi  sejauh mana  model  ANFIS  memahami  model  dari  relasi  antara variabel  input  dan  output.  Pengujian  ini  dapat  membantu sejauh  mana  model  dapat  memodelkan  pola  data  yang  ada dalam  data training .  Tahap  pertama  yang  dilakukan  dalam pengujian metode ANFIS yaitu dengan data training diambil dari hasil pengujian sensor  CMPS14  dan GPS Ublox Zed F9P  untuk  mengetahui  rotasi  dan  translasi  kapal  dalam beberapa variasi gangguan sebagai input.
Output yang  dihasilkan  berupa  nilai  PWM  masing masing  motor  dengan  menggunakan  data artificial yang merepresentasikan variasi gangguan yang digunakan sebagai kontrol rotasi. Dan output prediksi nilai Vx dan Vy digunakan pada kontrol posisi ASV juga didapatkan dari data artificial melalui percobaan menggerakkan kapal dengan menggunakan remote control . Tahap berikutnya memasukkan variabel nilai eror yaw , percepatan rotasi,  nilai eror X dan nilai eror Y hingga percepatan X,Y  yang dibagi menjadi 2 model ANFIS yaitu model ANFIS kontrol rotasi dan ANFIS model kontrol posisi .  Berikut merupakan hasil pengujian  data  training  pada  model  ANFIS  pertama  untuk memprediksi  kecepatan  Vyaw  dalam  mempertahankan heading ASV.

## Gambar  13. Struktur Model ANFIS Kontrol Rotasi
Struktur  model  ANFIS  ketika  dimasukkan  nilai  input berupa  nilai eror  heading ( yaw )  dan  kecepatan  rotasi  pada model  ANFIS  untuk kontrol  rotasi.  Dengan  masing-masing terdiri dari 8 membership function . Terdapat 64 buah dengan operator n. ANFIS kontrol rotasi memiliki 1 output mf yang terbentuk sebanyak 64 buah.  Dimana Grid Partition dengan memasukkan  input  MF  ( membership  function )  [8,  8]  dan menggunakan type trimmf pada masing masing input 1 dan input  2.  Output  yang  dimasukkan  ke  generated  FIS menggunakan  MF  type  constant.  Hasil  dari  pemodelan  dan training hasil testing mode dilakukan pengujian hasil training dengan  data  sensor  pada  hasil  pengujian  untuk  mengetahui ketepatan prediksi metode ANFIS. Berikut merupakan hasil training  metode  ANFIS  dari model  kontrol  rotasi  dari  hasil pengujian  data  training  pada  model  ANFIS  kontrol  rotasi yang telah dibuat memiliki nilai RMSE sebesar 1,6169 %

## Gambar  14 Testing Data Training ANFIS Kontrol Rotasi
Dari  pembuatan  model  ANFIS  kontrol  rotasi  yang  telah dibuat  menghasilkan Fuzzy  Inference  System (FIS)  yang terbentuk  secara  otomatis  yang  memuat  dua  buah  input dengan masing masing input memiliki 8 membership function atau mf.
Gambar  15. Fuzzy Inference System (FIS) Rotasi
Gambar  16 Memberships function (Mf) Input 1 Eror Yaw
Gambar  17. Memberships Function (MF) Input 2 Kecepatan Rotasi
Gambar  18. Rules View FIS Rotasi
Data training yang digunakan pada ANFIS kontrol rotasi  pada  sistem attitude  holding pada  prototipe Autonomous  Surface  Vehicle (ASV)  merupakan  dua  buah input  yaitu  input  pertama  merupakan  nilai  eror absolute heading kapal  dan  nilai absolute kecepatan  rotasi  kapal (gyroZ)  dengan  nilai output range kecepatan  sehingga dihasilkan hasil simulasi gangguan rotasi yang menyebabkan nilai  eror heading 15  derajat  dan  kecepatan  rotasi  5,6 menghasilkan  kecepatan  output  77,1.    Berikut  merupakan hasil simulasi rule view Fuzzy Inference System (FIS)  yang dihasilkan oleh model ANFIS kontrol Rotasi.
T ABEL 2. H ASIL R ELE V IEWS ANFIS KONTROL VYAW No Input 1 (Eror Yaw) Input 2 (Kecepatan Rotasi) Output Testing (Rule FIS) 1 10 2,5 38,6 2 12 4,9 68,4 3 14 5,1 77,1 4 15 5,7 77,1 5 17 8,0 79,2 6 23 11,5 94,1 7 28 15,7 106 8 30 12,5 104 9 48 13,8 125
No Input 1 (Eror Yaw) Input 2 (Kecepatan Rotasi) Output Testing (Rule FIS) 10 51 16,2 130 11 54 12,6 128 12 55 13,8 133 13 60 14,5 141 14 67 18,3 150 15 70 15,2 153 16 75 19,1 159 17 77 12,4 154 18 79 11,7 153 19 84 19,6 145 20 90 22,0 145
Berikutnya  adalah  pembuatan  model Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  untuk  melakukan prediksi  posisi  translasi  ASV  apabila  terkena  gangguan secara  eksternal  dengan  menggunakan  variabel  kontrol berupa  nilai  eror  posisi  X  dan  percepatan  X  untuk menentukan  nilai  Vx  sedangkan  nilai  eror  posisi  Y  dan percepatan Y digunakan untuk menentukan nilai Vy dengan output kecepatan yang dibuat secara artificial.
Gambar  19. Training Test ANFIS Kontrol Vx dan Vy
Gambar  20. Structure Model ANFIS Prediksi Posisi ASV
Pada  model  ANFIS  kontrol  translasi  memiliki  nilai  RMSE sebesar 0,1857 %. Nilai RMSE yang dihasilkan oleh model ANFIS  dipengaruhi  oleh  variasi  data  yang  tidak  linear  dan pemilihan  tipe  MF  data  yang  dipilih  berdasarkan  trial  dan eror. Dimana pada penelitian ini telah dipilih tipe MF dengan nilai RMSE terkecil dari masing masing model yaitu degan tipe TrimMf.
Gambar  21. Testing Data Training ANFIS Vx dan Vy Gambar  22.  FIS Properties Prediksi Posisi Gambar  23. Input Mf Eror Posisi
Gambar  24. Input Mf Nilai Percepatan

## Gambar  25. Rules View Fuzzy Nilai Vx
Sedangkan data training ANFIS yang digunakan pada kontrol translasi  menggunakan  nilai error posisi  X  dan  Y  yang diperoleh  dari  pembacaan  GPS Ublox  Zed  F9P ketika mendapatkan gangguann. Sedangkan nilai percepatan X dan Y  diperoleh  dari  pembacaan  sensor  CMPS14.  Dari pemodelan  ANFIS  yang  telah  dibuat  telah  menghasilkan rules  dan  telah  disimulasikan  sebagai  contoh  ketika  ASV mendapatkan gangguan eror possi X sebesar 300 sentimeter
dan  nilai  percepatan  X  sebesar  3.15  maka  hasil  prediksi ANFIS  memperkirakan  kecepatan  Vx  yang  dihasilkan sebesar 124.
T ABEL 3. H ASIL R ELE V IEWS ANFIS M ODEL PREDIKSI POSISI No Input 1 (Eror Posisi X) Input 2 (Eror Posisi Y) Output Testing (Rule FIS) 1 15 0,02 61,2 2 20 0,03 61,4 3 25 0,04 61,6 4 30 0,05 61,9 5 35 0,06 82,1 6 40 0,07 82,4 7 60 3,34 100 8 65 4,98 102 9 70 2,35 100 10 75 4,52 101 11 80 3,79 101 12 85 2,19 101 13 90 4,41 103 14 95 2,64 102 15 275 4.31 122 16 280 3.58 122 17 285 2.10 122 18 290 4.36 123 19 295 2.55 123 20 300 3.15 124

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS)  yang  telah  dirancang  dalam  melakukan prediksi  kecepatan  bowthruster  untuk  menjaga  heading memiliki  nilai  RMSE  1,6169  %  dengan  respon  yang  lebih adaptif dibandingkan data refrensi kecepatan yang diberikan. Sedangkan model ANFIS yang dihasilkan oleh pada sistem prediksi nilai Vx dab Vy pada kontrol posisi ASV memiliki nilai  0,1857  %.  Nilai  RMSE  yang  dihasilkan  oleh  model ANFIS  dipengaruhi  oleh  variasi  data  yang  tidak  linear  dan pemilihan  tipe  MF  data  yang  dipilih  berdasarkan  trial  dan eror.  Penerapan  metode  ANFIS  dalam  penentuan  nilai kecepatan  pada  penelitian  ini  mampu  memberikan  respon kontrol yang adaptif dan efisien dalam penerapannya.

## R EFFERENSI
[1]  R.  Fauzi,  I.  Jaya,  and  M.  Iqbal,  “Unmanned  Surface Vehicle  (USV)  performance  test  in  Bintan  Island Waters,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 944, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/944/1/012013.
[2]  M.  T.  Hafizh,  “Rancang  Bangun  Sistem  Propulsi Autonomous Submarine Surface Vehicle ( Assv ) Pada Kontes Kapal Cepat Tak Berawak Nasional ( Kkctbn ) Menggunakan Metode Pid,” 2023.
[3]  A.  M.  Triezani  and  D.  A.  Jatmiko,  “Rancang  Bangun
Unmanned  Surface  Vehicle  (USV)  Dengan  Sistem Navigasi  Berbasis  Kompas  Dan  Estimasi  A-GPS,” Telekontran  J. Ilm. Telekomun. Kendali dan Elektron. Terap. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  23–36,  2021,  doi: 10.34010/telekontran.v9i1.5607.
[4]  D. G. Pratomo, A. Rahmadiansah, M. N. Cahyadi, I. M. Anjasmara, K. Khomsin, and F. S. Adi, “Geomarine 1: Autonomous Usv (Unmanned Surface Vehicle) Untuk Mendukung Survei Hidro-Oceanografi,” Geoid , vol. 13, no. 2, p. 200, 2018, doi:
10.12962/j24423998.v13i2.4252.
[5]  M.  N.  Cahyadi,  T.  Asfihani,  R.  Mardiyanto,  and  R. Erfianti, “Performance of GPS and IMU sensor fusion using  unscented  Kalman  filter  for  precise  i-Boat navigation in infinite wide waters,” Geod. Geodyn. , vol. 14, no. 3, pp. 265–274, 2023, doi: 10.1016/j.geog.2022.11.005.
[6]  Patih Riau Agung Purba, Emil Syam, and Umi Salamah, “Perancangan  Sistem  Kendali  Manuver  Otomatis Berbasis  Logika  Fuzzy  Pada  Pc-40  Guna  Mengatasi Human  Error,” Saintek  J.  Sains  Teknol.  dan  Profesi Akad.  Angkatan  Laut ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  1211–1240, 2021, doi: 10.59447/saintek.v13i2.53.
[7]  H. J. Cho, S. K. Jeong, D. H. Ji, N. H. Tran, M. T. Vu, and H. S. Choi, “Study on control system of integrated unmanned  surface  vehicle  and  underwater  vehicle,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  20,  no.  9,  pp.  1–22,  2020, doi: 10.3390/s20092633.
[8]  T.  Huda,  “Desain  Dan  Analisa  Motion  Control  Pada Auv  Menggunakan  Kendali  Adaptive  Neural  Fuzzy Inference System (ANFIS),” 2019.
[9]  L.  Wang  and  S.  Pang,  “An  Implementation  of  the Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  for Odor  Source  Localization,” IEEE  Int.  Conf.  Intell. Robot.  Syst. ,  no.  Ml,  pp.  4551–4558,  2020,  doi: 10.1109/IROS45743.2020.9341688.
[10]  S.  A.  Rofiq,  R.  Effendie,  and  A.  Sulisetyono, “Perancangan Sistem Pengaturan Kestabilan
Autonomous  Underwater  (AUV)  untuk  Gerak  Lateral Menggunakan  Sliding  Mode  Control  (SMC),” J.  Tek. ITS , vol. 3, no. 1, pp. G19–G24, 2014.
[11]  E.  Irmawan  and  E.  Eko  Prasetiyo,  “Kendali  Adaptif Neuro  Fuzzy  PID  untuk  Kestabilan  Terbang  Fixed Wing UAV (Adaptive Control of Neuro Fuzzy PID for Fixed Wing UAV Flight Stability),” J. Nas. Tek. Elektro dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  73–78,  2020,  doi: 10.22146/jnteti.v9i1.142.
[12]  I. Sulaeman, A. W. Dani, and T. Pangaribowo, “Analisa Inverse Kinematics Pada Prototype 3-DoF Arm Robot Dengan Metode Anfis,” J. Teknol. Elektro , vol. 13, no. 1, p. 14, 2022, doi: 10.22441/jte.2022.v13i1.003.
[13]  W. Naeem, T. Xu, R. Sutton, and A. Tiano, “The design of  a  navigation,  guidance,  and  control  system  for  an unmanned surface vehicle for environmental monitoring,” Proc.  Inst.  Mech.  Eng.  Part  M  J.  Eng. Marit. Environ. , vol. 222, no. 2, pp. 67–79, 2008, doi: 10.1243/14750902JEME80.
[14]  M.  Fikri  and  M.  Rivai,  “Sistem  Penghindar  Halangan dengan  Metode  Lidar  pada  Unmanned  Surface Vehicle,” J. Tek. ITS , vol. 8, no. 2, pp. 127–132, 2020,
doi: 10.12962/j23373539.v8i2.43153.
[15]  M.  S.  Pratomo et  al. ,  “Rancang  Bangun  Sistem Stabilizer Rolling Kapal,” 2018.
[16]  N. K. Nento, B. P. Asmara, and I. Z. Nasibu, “Rancang Bangun  Alat  Peringatan  Dini  Dan  Informasi  Lokasi Kebakaran Berbasis Arduino Uno,” Jambura J. Electr. Electron.  Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  13–18,  2021,  doi: 10.37905/jjeee.v3i1.8339.
[17]  I.  Wiranto,  W.  Ridwan,  and  Y.  Kadir,  “Algoritma Hibrid  Extended  Kalman  Filter  dan  Inferensi  Fuzzy untuk  Penjejakan  Target  Bermanuver,” Jambura  J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 148–153, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i2.14121.
[18]  W.  Ridwan,  Y.  Kadir,  and  I.  Wiranto,  “Optimisasi
Koloni Semut dan Sistem Fuzzy untuk Kendali Lampu Lalu Lintas Pintar,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 182–188, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i2.14473.
[19]  E.  M.  Punuh,  “Rancang  Bangun  Sensor  Parkir Kendaraan  Roda  Empat  Berbasis  Mikrokontroler Arduino Uno,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 18–24, 2024, doi: 10.37905/jjeee.v6i1.22171.
[20]  R.  S.  Widagdo,  B.  Hariadi,  and  I.  A.  Wardah, “Simulation of Speed Control on a PMSM Using a PI Controller,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 63–69, 2024, doi: 10.37905/jjeee.v6i1.22287.