Abstrak —Riset  dan  pengembangan  studi Unmanned  Aerial Vehicle (UAV)  atau  pesawat  tanpa  awak  tengah  berkembang pesat.  Banyak  perusahaan  besar  memfokuskan  dalam  kegiatan ini,  mulai  dari  aplikasi  untuk  pengantaran  barang,  teknologi bertani,  hingga  untuk  penanganan  bencana  alam.  UAV menggunakan  sistem  Navigasi Global  Positioning  System (GPS) untuk  memandu  menuju  lokasi  tujuan.  Navigasi  dengan  GPS mempunyai  kelemahan  yaitu  rawan  terhadap error hingga mencapai puluhan meter. Sehingga dapat menyebabkan masalah pada  saat  mendarat  di  lokasi  tujuan.  Maka  dari  itu, dirancanglah  sistem  pemandu  pendaratan  pada  UAV  dalam  hal ini  balon  udara  untuk  membantu  navigasi  GPS  dalam meningkatkan keakuratan pendaratan. Dengan bantuan pengolahan  citra,  sistem  akan  membantu  mengenali  pola  dari landasan  dengan  metode Hu  Moments  contour  matching yang tidak  berubah  secara  skala,  rotasi,  dan  translasi.  Dari  hasil percobaan sistem dengan metode Hu Moments contour matching , didapatkan  tingkat  keakurasian  sebesar  94%  pada  perubahan skala secara ketinggian, 94% pada perubahan rotasi.
Kata Kunci —UAV , Contour Matching , Pengolahan Citra

## I. PENDAHULUAN
ENGGUNAAN  teknologi Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  atau  Pesawat  Tanpa  Awak  dewasa  ini  banyak berkembang  pada  negara  maju.  UAV  adalah  mesin  terbang yang  dapat  dikendalikan  secara  jarak  jauh  oleh  pilot  maupun secara autopilot .  Contoh  dari  UAV  sendiri  dapat  berupa quadcopter , helicopter , dan balon udara. UAV sendiri banyak digunakan  pada  bidang  militer  dan  sipil  seperti  pengintaian musuh,  pengawasan  suatu  wilayah  yang  sulit  dijangkau, monitoring kualitas udara suatu daerah, maupun eksplorasi gas dan  minyak  bumi[1].  Banyak  dari  aplikasi  UAV  diatas memerlukan  fitur autopilot untuk  melakukan monitoring dan pengawasan secara berkelanjutan.
Fitur autopilot pada  UAV  sangat  berguna  untuk  mengatur rute  pengambilan  data,  keberangkatan,  dan landing secara otomatis. Autopilot pada  UAV  mengandalkan Global Positioning  System (GPS)  sebagai  acuan  utama  untuk penentuan rute  yang akan dilalui [2]. Kekurangan dari sistem ini adalah keakuratan dan ketelitian pada GPS yang dapat  ber- orde  meter.    Sehingga  pada  saat  landing  UAV  beresiko mendarat  pada  titik  yang  berbahaya  dan  dapat  menimbulkan kerusakan pada UAV.
Oleh  karena  itu  dalam  tugas  akhir  ini  akan  dirancang sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  meningkatkan  ketelitian dan  keakuratan  GPS  untuk  mengenali  titik  pendaratan  yang
diinginkan.  Salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan bantuan kamera melalui pengolahan citra untuk mengoptimalkan pendaratan pada UAV.

## II. DASAR TEORI

## A. Balon Udara Blimps
Balon  Udara Blimps adalah  tipe  kendaraan  udara  yang termasuk  dalam Ligther-Than-Air (LTA) craft .  Disebut Lighter-Than-Air dikarenakan blimps menggunakan komponen  helium  yang  mempunyai  massa  jenis  lebih  ringan dari udara untuk membantu mengangkat pesawat.
Balon  Udara blimps menggunakan  helium  sebagai  gaya angkat  untuk  terbang  yang  dikandung  dalam envelope . Kontrol utama dari balon blimps pada dasarnya menggunakan motor  yang  berfungsi  sebagai  pendorong  ke  depan, elevate (mendorong  ke  atas  atau  ke  bawah),  dan rudder (untuk membelokkan  kemudi)  [4].  Penggunaan  Balon  Udara  dalam UAV  untuk  aplikasi  tertentu  mempunyai  beberapa  kelebihan dimana  tingkat  keamanan,  kemudahan  penggunaan,  dan kemampuan  dalam  terbang  lebih  baik  daripada  helikopter maupun quadcopter .
Balon Udara mempunyai tiga bagian utama yaitu: envelope , gondola,  dan engine . Envelope bentuknya  berupa  kantong berupa  balon  tempat  untuk  helium. Envelope ini  biasanya dilapisi  dengan  bahan  anti  api.  Gondola  biasanya  berisi penumpang  atau  barang  yang  dinaikkan  dalam  balon  udara. Engine berupa motor untuk menggerakkan balon udara.
Gambar 1. Balon Blimps

## Sistem Pemandu Pendaratan pada Balon Udara Berbasis Pengolahan Citra dan Kendali PID
Agung Andri Kurniawan, Muhammad Rivai, dan Fajar Budiman Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id, fajarbudiman@ee.its.ac.id, agung.andri12@mhs.ee.its.ac.id
P

## B. Sensor Ultrasonic
Gambar 2. Contoh Sinyal Trigger dan Echo pada Ultrasonic
Sensor ultrasonic adalah  sensor  yang  bekerja  dengan prinsip  pantulan  ( echo )  dengan  menggunakan  dua  buah transduser piezoelectric ,  dengan  satu transduser untuk memancarkan  gelombang  dan  yang  lainnya  menerima gelombang  hasil  pantulan  tersebut  [3].  Jarak  dari  sensor  dari obyek  yang  akan  dideteksi  dapat  dihitung  dengan  persamaan sebagai berikut:

## 𝑆 = 𝑇𝐼𝑛 𝑥 𝑉 2
Dengan :
S    : jarak obyek dengan benda Tin  : adalah selisih waktu pemancaran dan penerimaan pantulan gelombang V    : Kecepatan suara pada udara (340 m/s)
Transduser ini biasanya mempunyai frekuensi resonansi 40 KHz  yang  digunakan  untuk  menciptakan  gelombang ultrasonic .  Salah  satu  keuntungan  dari  pemakaian  prinsip kerja  sensor ultrasonic dengan  metode time  of  flight atau waktu  tempuh,    yaitu  waktu  yang  diperlukan  dari transmitter menuju receiver kita dapat memperkirakan berapa jarak suatu benda terhadap sensor ultrasonic tersebut.
C. Hu Invariant Moments
Hu Invariant Moments pertama kali dipublikasikan oleh Hu pada tahun 1961 dan Hu Invariant Moments di reformula oleh Li. Nilai-nilai  yang dihasilkan dari Hu Invariant Moments ini terdiri dari tujuh nilai yang menidentifikasikan ciri dari sebuah objek  citra  digital.  Nilai-nilai  tersebut  bersifat  independen terhadap  translasi,  rotasi  dan  penskalaan  . Moments yang mentransformasikan  fungsi  citra  f(i,j)  pada  sistem  diskrit dinyatakan dengan persamaan:
𝜇 𝑝𝑞 = ∑ ∑ (𝑥 − 𝑥̅) 𝑝 (𝑦 − 𝑦̅) 𝑞 𝑓(𝑥, 𝑦) 𝑤−1 𝑦=0 𝐻−1 𝑋=0
dimana:
𝑥̅ = 𝑚10 𝑚00 dan 𝑦̅ = 𝑚01 𝑚00
kemudian normalized  central  moments ,  didefinisikan  sebagai berikut:
𝜂 𝑝𝑞 = 𝜇 𝑝𝑞 𝜇 𝑝𝑞𝑦 , 𝑦 = 𝑝 + 𝑞 2 + 1
Sehingga  ketujuh  nilai invariant  moments dapat  diturunkan dari moment kedua dan ketiga sebagai berikut.
𝜙 1   = 𝜂 20 + 𝜂 02 𝜙 2   =  ( 𝜂 20 − 𝜂 02 ) 2 +4 𝜂 11 2 𝜙 3   =  ( 𝜂 30 −3 𝜂 12 ) 2 +(3 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 𝜙 4   =  ( 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 +( 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 𝜙 5   =  ( 𝜂 30 −3 𝜂 12 )( 𝜂 30 + 𝜂 12 )[( 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 −(3 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ]+ (3 𝜂 21 − 𝜂
03 )( 𝜂 21 + 𝜂 03 )[(3 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 −( 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ]
𝜙 6   =  ( 𝜂 20 −3 𝜂 02 )[( 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 −( 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ]+ 4 𝜂 11 ( 𝜂 30 − 𝜂 12 )( 𝜂 21 + 𝜂 03 )
𝜙 7   =  (3 𝜂 21 − 𝜂 03 )( 𝜂 30 + 𝜂 12 )[( 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 −3( 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ] +( 𝜂 30 + 𝜂 12 )( 𝜂 21 + 𝜂 03 )[3( 𝜂 30 + 𝜂 12 ) 2 −( 𝜂 21 + 𝜂 03 ) 2 ]
D. Contour matching
Metode contour  matching dengan Hu  Moments mampu mendeteksi  kontur  yang  berbeda  secara  skala,  rotasi,  dan translasi  dengan  cara  menjumlahkan  semua  nilai  hasil pengurangan  dari moments target  dan moments yang  akan dideteksi  [5].  Dengan  mengurangkan  ketujuh  nilai Hu Moments pada  dua  gambar  yang  identik  nilai  dari moments tersebut akan bernilai mendekati nol.
𝐼1(𝐴, 𝐵) = ∑ | 1 𝑚 𝑖 𝑎 − 1 𝑚 𝑖 𝑏 | 𝑖=1,2,…,7

## E. Kendali Proportional Integral Derivatif
Penggunaan  kendali  PID  pada  industri  penerbangan  sudah banyak  digunakan  dengan  berbagai  macam  jenis  mulai  dari algoritma  yang  simpel,  mempunyai  presisi  tinggi,  dengan struktur  yang  kuat,  dan  mempunyai  tingkat  keandalan  yang baik [6]. Kendali PID merupakan kontroler untuk menentukan presisi suatu sistem instrumentasi dengan karakteristik adanya umpan  balik  pada  sistem  tesebut.  Komponen  kontrol  PID  ini terdiri  dari  tiga  jenis  yaitu  Proportional,  Integratif  dan Derivatif. Ketiganya dapat dipakai bersamaan maupun sendiri- sendiri  tergantung  dari  respon  yang  kita  inginkan  terhadap suatu plant .  PID  Blok  Diagram  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah:

## Gambar 3. Diagram Blok PID
Persamaan pengontrol PID datas dapat juga dituliskan sebagai berikut:
(2) (1) (3) (4)
(11)
(5) (6) (7) (8) (9) (10) (12)
y (t) = ( K P 𝑒(𝑡) +   𝐾 𝑖 ∫ 𝑒(𝑡)𝑑𝑡 +   𝐾 𝑑 𝑑𝑒(𝑡) 𝑑𝑡 𝑡 0 )
dengan :
𝐾 𝑖 = 1 𝑇𝑖 x K p dan 𝐾 𝑑 = K p x T d
Keterangan: y(t) : output dari pengontrol PID atau Manipulated Variable Kp : konstanta Proporsional Ti : konstanta Integral Td : konstanta Detivatif e(t) : error (selisih antara set point dengan level aktual)
Komponen  kontrol  PID  ini  terdiri  dari  tiga  jenis  yaitu Proportional, Integratif dan Derivatif. Ketiganya dapat dipakai bersamaan  maupun  sendiri-sendiri  tergantung  dari  respon yang kita inginkan terhadap suatu plant .
F. Ziegler-nichols open loop tuning method
Penentuan parameter kontroler PID adalah hal  yang  sangat penting  untuk  menentukan  bagaimana  performa  dari  kontrol plant tersebut  pada  suatu  sistem,  Hal  ini  disebut  juga  dengan tuning kontroler . Terkadang pemodelan matematis suatu plant susah  untuk  dilakukan.  Jika  hal  ini  terjadi  maka  perancangan kontroler PID  secara  analitis  tidak  mungkin  dilakukan sehingga  perancangan kontroler PID  harus  dilakukan  secara eksperimental.  Pada  metode ziegler-nichols  open  loop aturan perpotongan garis kurva S pada grafik output plant yang diberi input  unit  step  sangatlah  penting,  karena  mempengaruhi  nilai T  dan  L.  Setelah  nilai  L  dan  T  diketahui,  dengan menggunakan  formula  yang  telah  dirumuskan  oleh ziegler- nichols kita dapat menentukan perkiraan nilai Kp, Ki, dan Kd yang optimal untuk plant yang akan kita kontrol.
Gambar 4. Analisa grafis pada open loop
Tabel 1.
Formula ziegler-nichols pada metode open loop Tipe Pengendali Kp Ki Kd P 𝑇 𝐿 ∞ 0 PI 0.9𝑇 𝐿 0.27 𝑇 𝐿 2 0 PID 1.2 𝑇 𝐿 0.6 𝑇 𝐿 2 0.6T

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Diagram Blok Sistem

## Gambar 5. Diagram blok sistem pada balon udara
Perangkat  keras  untuk  pemrosesan  data  pada  sistem  ini adalah raspberry pi dan arduino , citra gambar yang ditangkap oleh  kamera  akan  diproses  untuk  mengenali  landasan  pada raspberry pi dan output dari  pemrosesan citra gambar berupa sudut  untuk  menuju  landasan.  Setelah  besar  sudut  ditemukan akan  ditentukan  pergerakan  dan  kecepatan  motor  yang  sesuai untuk menentukan sudut belok menuju titik pendaratan.
Mikrokontroller yang digunakan untuk mengolah kecepatan, arah, dan mengukur ketinggian balon udara adalah arduino .  Keluaran  sinyal Pulse  Width  Modulation (PWM) pada arduino digunakan untuk mengatur kecepatan motor dan sensor ultrasonic berfungsi  untuk  mengetahui  ketinggian balon udara.

## B. Pengenalan Pola Landasan
Dalam  pengenalan  pola  landasan,  proses  pertama  yang dilakukan  adalah preprocessing citra  yang  berfungsi  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  saat  dilakukannya pengolahan  citra. Preprocessing mengolah  data  citra  yang mentah  menjadi  data  citra  yang  siap  untuk  diproses selanjutnya dengan  melewati proses pengubahan ruang  warna dari  RGB  ke  HSV  hingga  proses  morfologi  citra.  Kedua proses  tersebut  sangat  penting  untuk  menfilter  warna  dan mengurangi noise pada citra yang akan diproses.
Setelah  data  citra  yang  didapatkan  melewati  proses preprocessing ,  selanjutnya  data  yang  telah  didapatkan  akan diproses untuk dapat mengenali landasan. Metode pengenalan landasan  yang  dilakukan  adalah  dengan  menemukan  kontur dari  target  dan  kontur template yang  digunakan  untuk mengenali  target.  Setelah  kontur  luar  dari  tiap  data  citra didapatkan,  ketujuh  nilai Hu  Moments dari  kedua  target tersebut  akan  dihitung,  ketujuh  nilai moments tersebut  akan terus dihitung dan dibandingkan. Untuk metode perbandingan yang  dilakukan  dengan Hu  Moments ini  adalah  dengan  terus mengurangi  ketujuh  nilai Hu  Moments dari  kedua  gambar  ini secara terus menerus.
Gambar 6. Diagram alur preprocessing citra

## (13)
(14)
Gambar 7. Diagram alur pengenalan landasan
Gambar 8. Blok diagram kontrol PID untuk ketinggian
Gambar 9. Blok diagram kontrol PID arah heading balon udara
Semakin kecil nilai hasil yang  didapatkan  pada pengurangan  nilai  ini  semakin  besar  tingkat  kemiripan  pada kedua gambar tersebut. Setelah titik landasan ditemukan sudut untuk  pergerakan  belok  balon  udara  dapat  dihitung  dengan menghitung tangensial pada posisi target terhadap ujung balon udara.

## C. Perancangan kendali PID
Pada sistem untuk mempertahankan ketinggian balon udara kendali PID menggunakan sensor ultrasonic untuk mengetahui  ketinggian  sebenarnya  balon  udara, error dari kendali PID ketinggian didapatkan dari selisih antara set point ketinggian yang  diinginkan  dengan ketinggian yang didapatkan  dari  sensor. Mikrokontroller akan  mengatur kecepatan  propeler  pada  balon  udara  yang  sesuai  untuk mempertahankan  ketinggian  berdasarkan error yang  didapat. Blok  diagram  kontrol  PID  ketinggian  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Untuk mengatur pergerakan propeler pada balon udara yang digunakan,  penggerak  kanan  dan  kiri  pada  sistem  untuk mengatur heading balon  udara  diproses  dengan  kendali  PID. Error PID  adalah  besar  sudut  antara  ujung  balon  udara  yang terdapat  pada  titik  tengah frame dengan  posisi  sudut  dari landasan  yang  sebenarnya.  Blok  diagram  kendali  PID  untuk heading arah balon udara dapat dilihat pada Gambar 9.

## IV. HASIL DAN ANALISA

## A. Pengujian Sensor Ultrasonic
Pengujian sensor ultrasonic ini  dilakukan  dengan membandingkan nilai dari sensor ultrasonic dan nilai dari alat pengukur  berupa  penggaris.  Sensor ultrasonic ini  diuji  dari nilai 1 cm secara bertahap hingga mencapai 300cm, dari hasil akan dihitung nilai error -nya. Sensor ini bekerja dengan dasar selisih waktu antara sinyal yang dipancarkan dan diterima oleh transduser pada sensor ultrasonic berupa piezoelektrik . Waktu
Gambar 10. Hasil pengujian sensor ultrasonic
tempuh  antara  sinyal  yang  dipancarkan  dan  diterima  akan dihitung menggunakan mikro kontroler . Berdasarkan data yang didapat,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sensor  digunakan bekerja  dengan  baik  dan  mampu  untuk  mengukur  jarak ketinggian hingga 300cm.

## B. Pengujian Pendeteksi Landasan
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  membuktikan  ketepatan metode Hu  moments untuk contour  matching dalam mendeteksi  perubahan  target  landasan  yang  berubah  secara skala,  rotasi,  dan  translasi.  Pengujian  pertama  ini  dilakukan tanpa  gangguan  objek  dengan  warna  yang  sama  dengan landasan dan jarak dari kamera menuju landasan diubah untuk menguji tingkat keberhasilan metode contour matching dalam mendeteksi  perubahan  terhadap  besarnya  citra  landasan  yang tertangkap  pada  kamera.  Semua  tingkat  keberhasilan pendeteksian  pada  pengujian  ini  dihitung  berdasarkan banyaknya frame yang terdeteksi pada setiap 20 frame gambar kamera yang diambil. Tingkat keberhasilan deteksi berdasarkan jarak dapat dilihat pada Tabel 2.
Setelah  diuji  keakurasian  dari  pendeteksian landing  pad berdasarkan  jarak,  pengujian  selanjutnya  akan  dilakukan berdasarkan  sudut  pandang  dari  kamera.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keberhasilan  pendeteksian metode Hu  moments  contour  matching yang  citra  gambar landasannya berubah secara sudut pandang kamera. pengujian dilakukan dengan merubah sudut kamera sebesar 15 o , 30 o , dan 45 o terhadap  landasan.  Hasil  pengujian  tingkat  keberhasilan pendeteksian landasan berdasarkan sudut kamera dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Tingkat keberhasilan deteksi berdasarkan jarak No. Jarak (cm) Tingkat keberhasilan 1 20 100% 2 40 100% 3 60 100% 4 80 95% 5 100 100% 6 120 95% 7 140 85% 8 160 90% 9 180 90% 10 200 85% Tabel 3. Tingkat keberhasilan berdasarkan sudut kamera No. Sudut ( o ) Tingkat keberhasilan 1 15 55% 2 30 20% 3 45 0%
Tabel 4. Tingkat keberhasilan deteksi berdasarkan rotasi No. Rotasi ( o ) Tingkat keberhasilan 1 0 95% 2 60 90% 3 120 100% 4 180 100% 5 240 90% 6 300 90%
Tabel 5.
Respon PWM dengan set point 200 cm No. Jarak (cm) Duty Cycle (%) 1 20 70.57 2 40 62.74 3 60 54.90 4 80 47.08 5 100 39.21 6 120 33.33 7 140 22.55 8 160 15.69 9 180 9.82 10 200 0
Data  selanjutnya  yang  akan  diambil  adalah  bagaimana tingkat pendeteksian dari sistem apabila landing pad berotasi. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keberhasilan pendeteksian  metode Hu  moments  contour  matching yang citra  gambar  landasannya  berubah  secara  rotasi  sebesar  0 o , 60 o , 120 o , 180 o , 240 o , dan 300 o .  Pengujian dilakukan dengan jarak 100cm. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 4.
Dari  serangkaian  pengujian  deteksi  landing  pad  dengan metode contour  matching dengan Hu  Moments didapatkan landasan  dapat  terdeteksi  secara  rotasi  dan  skala  namun apabila  terjadi  perubahan  sudut  pandang  kamera,  metode  ini tidak begitu efektif.

## C. Pengujian Kontrol Kecepatan Motor Terhadap Error
Pada  pengujian  ini  akan  diambil  data  uji  respon  pertama dari  sinyal  kontrol  berupa duty  cycle sinyal  PWM  terhadap ketinggian.  Pengambilan  data  uji  ini  berguna  untuk mengetahui  seberapa  besar duty cycle pertama  dihasilkan PWM  sehingga  motor  yang  digunakan  untuk  mengangkat balon udara diharapkan dapat bekerja dengan baik. Pengujian ini  lakukan  dengan  konstanta  Kp  =  1,  Ki  =  0,  dan  Kd=0 dengan set point ketinggian 200 cm. Pengujian data dilakukan dengan arduino mega ,  yang  mempunyai  sinyal  PWM beresolusi 8 bit.
Dari  hasil  data  pertama  yang  didapatkan  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  kontrol  PID  dapat  bekerja  dengan  baik, dimana  semakin  jauh  jarak  antara  balon  dan set point yang telah  ditentukan  semakin    besar  pula duty cycle yang dihasilkan.  Dengan duty cycle yang  tinggi  kecepatan  motor juga  akan  berputar  dengan  kecepatan  yang  tinggi.  Hasil pengujian besar PWM dapat dilihat pada Tabel 5.

## D. Pengujian Kendali PID pada arah gerak balon udara
Gambar 10. Output pada kontroler tipe P
Pengujian  terakhir  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan menguji  kendali  PID  pada  sudut  arah  gerak  maju  balon terhadap  target,  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengatur pergerakan  balon  udara  dalam  menuju  titik  landasan  dengan tepat.
Pengujian pertama dengan kendali tipe P dilakukan dengan mengatur  Kp=1  ,  Ki=0  ,  dan  Kd=0.  Pengujian  ini  bertujuan untuk  melihat  output  kontrol  berupa  sudut  arah  gerak  balon udara.    Berikut  adalah  respon  kontrol  hasil  dari  pengujian gerak  arah  balon  dengan set  point depan  balon  udara  yang terletak pada 0 o pada sudut frame kamera.
Dari data yang diperoleh dapat dilihat bahwa respon kontrol dari  kendali  PID  pada  arah  gerak  balon  udara  sudah mempunyai  kemampuan  untuk  mengoreksi error untuk menuju pada titik set point 0 o dalam arah gerak balon, namun dikarenakan  respon  dari kontroler P  yang  kurang  cepat sehingga offset dan error yang terjadi masih relatif besar. Maka  dari  itu  dengan  metode tuning PID ziegler-nichols yang  pertama  akan  ditentukan  konstanta  kp,  ki,  dan  kd  untuk mendapatkan  respon  yang plant yang  lebih  baik.  Dengan memberi unit step pada  balon  udara  kita  dapat  menentukan konstanta  yang  tepat  respon  kontrol  yang  terjadi  pada  balon udara. Berikut adalah perhitungan output dari plant yang telah diberikan,  konstanta  kp,  ki,  dan  kd  dapat  ditentukan  dengan tabel formula ziegler-nichols . Dari gambar respon output yang telah diperoleh nilai dari T dan L telah diketahui.
T = 1 s L = 0.3 s Kp = 1.2 𝑇 𝐿 = 4 Ki = 0.6 𝑇 𝐿2 = 6.67 Kd = 0.6T = 0.6
Gambar 12. Output pada kontroler PID
Setelah  mengetahui  konstanta  Kp,  Ki,  dan  Kd  arah  gerak balon udara akan diuji kembali, berikut adalah hasil pengujian dari  kontrol  balon  udara  setelah  Kp,  Ki,  dan  Kd  telah  diatur menggunakan metode tuning ziegler nichols .
Terlihat  dari  respon  kontrol  dengan  konstanta  Kp,  Ki,  dan Kd  yang  telah  diatur  menggunakan  metode ziegler  nichols mempunyai  respon  yang  lebih  cepat  dalam  mengkoreksi kesalahan sudut arah gerak balon lebih cepat dari respon yang hanya menggunakan kontroler tipe P. Error osilasi pada gerak arah balon yang terjadi juga berkurang.

## V. KESIMPULAN
Dari  serangkaian  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  penggunaan  metode contour matching dengan Hu  moments mempunyai  ketelitian  yang tinggi  untuk  perubahan  skala,  rotasi,  dan  translasi.  Pada translasi  keakurasian  pendeteksian  mencapai  94%  dengan perubahan  besar  landasan  pacu  terhadap  ketinggian  dan  pada rotasi  metode  ini  juga  mencapai  94%  ,  namun  jika  terjadi perubahan  sudut  pandang  kamera  keakurasian  pendeteksian landasan  berada  dibawah  55%.  Sehingga  metode  ini  tidak cocok  apabila  sudut  pandang  kamera  berubah  terlalu  besar. Serta  penggunaan  kontrol  PID  lebih  efektif  daripada menggunakan  hanya kontroler tipe  P  , kontroller PID  pada balon udara yang digunakan mampu mengurangi sudut osilasi pada  kontrol  arah  balon  sebesar  50 o dan  mampu mempertahankan  nilai set  point lebih  lama  dibandingkan kontroller tipe P.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tan Kok Ping, Julian; Eng Ling, Ang; Jun Quan, Tan; Yea Dat, Chua.
(2012).  “Generic  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  for  civilian application”.  Faculty  of Engine ering  and  Science,  Universiti  Tuanku Abdul Rahman (UTAR), Kuala Lumpur, Malaysia.
[2] Vincenzo  Angelino,  Cesario;  Rosario  Baraniello,  Vincenzo;  Cicala; Choi,  Sujin;  Lee,  Boram;  Kim,  Bosung;  Park,  Noha;  Kim,  Dongkeon;
Luca.  (2013).  “High  Altitude  UAV  Navigation  using  IMU,  GPS  and Camera”. CIRA, the Italian Aerospace Research Centre.
[3] Maâlej,  Imen;  Ouali,  Mohamed;  Derbel,  Nabil.  (2012).“MODULAR ULTRASONIC  SENSOR  PLATFORM  FOR  MOBILE  ROBOT”. University  of  Sfax,  ENIS,  Research  Unit  on  Intelligent  Control,  design
& Optimisation of complex Systems (ICOS).
[4] Jerónimo,  David;  Alcácer,  Ricardo;  Alegria,  F.  C.;  Lima,  Pedro  U.
(2015).  “Line  Following  and  Ground  Vehicle  Tracking  by  an Autonomous Aerial Blimp”. Institute for Systems and Robotics Lisboa.
[5] Liu,  Yun;  Yin,  Yanmin;  Zhang,  Shujun.  (2012).  “Hand  Gesture Recognition  Based  on  HU  Moments  in  Interaction  of  Virtual  Reality”. College of  Information Science and Technology Qingdao University of Science and Technology.
[6] Lin,  Feng;  Duan,  Haidong;  Qu,  Xiaoguang.  (2014).  “PID  Control Strategy  for  UAV  Flight  Control  System  based  on  Improved  Genetic Algorithm  Optimization”.  Automation  Department,  Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136, China.