ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 80 - 94
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i1.80

## Pengendalian Gerak Robot menggunakan Semantik Citra Gestur Tangan Manusia
SUSETYO BAGAS BHASKORO 1 , MUHAMMAD AZHAR ABDUL AZIZ 2
1 Teknologi Rekayasa Otomasi, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia 2 Teknik Elektromekanik, Politeknik Manufaktur Bandung, Indonesia Email: bagas@ae.polman-bandung.ac.id
Received 15 Agustus 2019 | Revised 3 September 2019 | Accepted 15 Oktober 2019

## ABSTRAK
Pengendalian robot jarak jauh menjadi sangat dibutuhkan pada bidang otomasi industri. Objektif dari penelitian ini adalah mengembangkan robot lengan beroda pemindah  benda menggunakan  perintah  semantik  citra gestur  tangan  manusia. Evaluasi  pada  penelitian  ini  dibedakan  menjadi  dua  kategori  yaitu  deteksi semantik  citra  gestur  tangan  manusia  dan  manuver  gerak  bebas  robot  lengan beroda. Tingkat keberhasilan identifikasi gestur tangan sebesar 77,73%. Manuver gerak  maju  memiliki  rata-rata  error  sebesar  4,125%,  gerak  mundur  sebesar 4,85%,  gerak  berputar  kiri  sebesar  14,36%  dan  gerak  berputar  kanan  sebesar 6,66%.
Kata  kunci :  robot  lengan  beroda,  semantik  citra,  gesture  tangan,  gerak manuver, Lab-VIEW.

## ABSTRACT
Remote  control  of  the  robot  became  very  needed  in  the  industrial  automation fields. The research objectives are to develop a driven wheeled arm robot using human hand gesture semantic commands. Evaluation in this research is divided into  two  categories  are  the  detection  of  human  hand  movements  and  the freedom  of  motion  wheeled  arm  robots.  The  successful  identification  of  human hand gestures is 77.73%. The maneuvers has an average error is 4.125%, the backward  motion  is  4.85%,  left  rotating  motion  is  14.36%  and  right  rotating motion is 6.66%.
Keywords : A driven wheeled arm robot, semantic vision, human hand gesture, motion maneuvers, Lab-VIEW

## 1. PENDAHULUAN
Aktifitas  pada  logistik  manufaktur  membutuhkan  energi  yang  besar  untuk  memindahkan benda  dari  satu  tempat  ke  tempat  lainnya  secara  berulang,  dengan  berat  benda  yang beragam  dan  jarak  perpindahannya  yang  tidak  selalu  sama.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan teknologi  yang  dapat  meringankan  kinerja  tersebut  salah  satunya  menggunakan  robot lengan beroda yang memiliki kemampuan daya jelajah tinggi. Robot lengan pada penelitian ini  memiliki  tujuan  untuk  mengangkat  dan  memindahkan  benda,  sementara  itu  robot menggunakan  roda  pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  memudahkan  gerak  manuver robot, sedangkan semantik gestur tangan digunakan sebagai instruksi untuk mengendalikan gerak robot lengan beroda dari jarak jauh. Ilustrasi dari pengendalian lengan robot beroda pemindah benda menggunakan semantik citra seperti pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Ilustrasi Pengendalian Lengan Robot Beroda Pemindah Benda yang Dikendalikan dari Tempat yang Berbeda menggunakan Semantik Citra
Beberapa penelitian yang terkait dengan robot lengan beroda antara lain pengendalian robot menggunakan sensor accelerometer dan flex yang terpasang pada sarung tangan dan elbow band (Arifin,  2017) .  Penelitian  lainnya  adalah  pengendalian  robot  menggunakan  sensor accelerometer dan flex untuk mengendalikan lengan robot ( Syed, dkk, 2012 ), penggunaan dua  kendali  pada  penelitian  tersebut  menandakan  kurangnya  efisiensi  kinerja  dari  sistem robot.
Penelitian  saat  ini  menggunakan  pendeteksian  semantik  citra  gestur  tangan  manusia  yang diambil  melalui  kamera.  Pengambilan  gambar  dilakukan  berkali-kali  dalam  satu  waktu sehingga membentuk sebuah pola perintah semantik untuk menggerakkan gerak robot untuk maju,  mundur,  belok  kiri,  belok  kanan  dan  menggerakkan  lengannya.  Semantik  pada penelitian ini mengadopsi dari pemahaman semantik yang dilakukan pada natural language processing yaitu cabang ilmu bahasa yang mempelajari mengenai pengertian kalimat serta ketergantungan  arti  kata  dalam  pembentukan  kalimat  ( Riaz  &  Girju,  2014 ),  sehingga semantik  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  identifikasi  beberapa  pola gestur  tangan  dalam  satuan  waktu  yang  membentuk  sebuah  makna  ( Bhaskoro,  dkk, 2017 ) untuk digunakan sebagai masukan pengendali gerak dan aktifitas robot.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pengendalian  lengan  robot  beroda  pemindah  benda  menggunakan  semantik  citra  pada penelitian ini memiliki tiga sistem utama yaitu ekstraksi semantik citra, identifikasi semantik citra,  dan  pengendali  gerak  manuver  robot  serta  lengan  robot.  Gambar  2  adalah  ilustrasi tentang bagaimana hubungan ketiga sistem tersebut membentuk satu sistem yang utuh.
Gambar 2. Arsitektur Sistem
Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini seperti yang terlihat pada Gambar 3 yaitu diawali dengan  studi  literatur  untuk  ekstraksi  citra  gestur  tangan,  studi  literatur  untuk  teknik identifikasi  semantik  citra  gestur  tangan,  studi  literatur  dari  teknik  pengendalian  gerak manuver robot dan lengan robot. Keluaran dari ketiga studi literatur tersebut adalah usulan teknik  yang  paling  sesuai  untuk  pengendalian  lengan  robot  beroda  pemindah  benda menggunakan semantik citra.
Gambar 3. Metodologi Penelitian
Tahapan selanjutnya adalah melakukan desain mekanik robot beroda dan lengannya. Setelah tahapan  mekanik,  aktifitas  selanjutnya  adalah  membuat  rangkaian  elektrik  yang  diikuti dengan  pembuatan  program  integrasi  antara  perangkat  lunak  dengan  robot.  Evaluasi dilakukan secara instrinsik yaitu black box terhadap kinerja identifikasi pengenalan semantik citra gestur tangan dan gerak manuver robot serta lengan robot.

## 2.1  Gambaran Sistem Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Bagian  perangkat  keras  pengendalian  lengan  robot  beroda  pemindah  benda  menggunakan instruksi semantik citra terdiri dari komponen penggerak, mikrokontroler, komponen elektrik, dan  komponen  mekanik.  Komponen  penggerak  pada  lengan  robot  menggunakan  motor TowerPro  MG995  Metal  Gear  Servo,  selain  itu  digunakan  juga  Arduino  Mega  2560  sebagai mikrokontroler untuk pengendali gerakan motor. Mikrokontroler Arduino Mega 2560 menjadi pusat komunikasi utama yang dapat menerima dan mengirim data dari dan ke software Lab- VIEW.  Selain  itu,  mikrokontroler  juga  digunakan  untuk  menggerakkan  aktuator  robot  dan menerima  data  dari  sensor encoder.  Ilustrasi  sistem  yang  dikembangkan  terlihat  pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Ilustrasi Sistem
Pengolahan  citra  yaitu  ekstraksi  citra  dan  identifikasi  citra  menggunakan  bantuan  software NI Lab-VIEW. Lab-VIEW tersebut terhubung dengan robot melalui komunikasi data nirkabel melalui  jaringan  frekuensi  radio  untuk  memberikan  instruksi  gerak  manuver  robot  serta lengan robot.

## 2.2  Pergerakan Aktuator
Pergerakan aktuator robot beroda pemindah benda menggunakan instruksi semantik citra ini dibagi  menjadi  dua  yaitu  program  lengan  robot  dan  program  manuver  robot  beroda. Pergerakan  manuver  robot  beroda  ini  diprogram  berdasarkan  perubahan  posisi  awal terhadap  posisi  akhir  robot.  Jika  robot  menerima  perintah  dan  melakukan  pergerakannya maka    robot  akan  menghitung  perubahan  posisinya.  Diagram  alir  proses  pergerakan  robot dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Tangkap citra gestur tangan Ekstraksi citra Terjemahkan semantik citra Interpretasi menjadi pergerakan robot Aktuator menggerakkan roda Pengolahan data encoder Perpindahan dan pergerakan roda
Selesai bergerak

## Gambar 5. Pergerakan Robot
Robot  bergerak  melakukan  perhitungan  perubahan  posisinya  dengan  menggunakan  sensor rotary  encoder    (sensor  encoder  dan  encoder  disk).  Sensor  tersebut  digunakan  sebagai timbal balik dari pergerakan roda robot yang bekerja dengan cara mengirimkan pulsa apabila encoder disk berputar. Pulsa-pulsa tersebut nantinya akan diolah menjadi perpindahan jarak seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Pengolahan Data Sensor Rotary Encoder

## 2.3  Semantik Citra
Semantik  pada natural  language  processing  yaitu  proses  yang  mempelajari  arti  suatu  kata dan  bagaimana  arti  dari  masing-masing  kata  tersebut  menjelaskan  secara  utuh  tentang makna  pada  sebuah  kalimat  yang  lengkap  ( Girju,  2003 ).  Sistem  identifikasi  citra  gestur tangan  pada  sistem  ini  mengadopsi  dari  semantik  pada natural  language  processing untuk menangkap  makna  gestur  tangan  yang  ditangkap  kamera.  Proses capture  gestur  tangan manusia  menggunakan Vision  Assistant  pada  NI  Vision  Development  Module  (NI  VDM) LabVIEW.  Gambar  7  adalah  program  keseluruhan  untuk  pendeteksian  citra  gestur  tangan manusia.
Gambar 7. Identifikasi Citra Gestur Tangan
Citra  gestur  tangan  yang  digunakan  untuk  mengendalikan  gerak  robot  terdiri  dari  sebelas pola. Tabel 1 adalah sebelas gestur tangan dan instruksi untuk gerak robot yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Instruksi Gestur Tangan Manusia Gestur Nama Gestur Instruksi Aktuator yang Aktif A Maju Fist Mundur
L Right
Berputar ke kanan
L
Berputar ke kiri H Waist berputar ke kanan α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y U Waist berputar ke kiri α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y Y Arm Home α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y High five Arm Lift α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y Hih five right Arm Approach α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y C Gripper release α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y G Gripper grab α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y
Keterangan aktuator yang aktif A: Roda berputar searah jarum jam B: Roda berputar berlawanan arah jarum jam C: Aktuator yang aktif

## 2.4  Perancangan Mekanik
Pada bagian desain robot dibedakan menjadi dua kategori yaitu desain untuk robot beroda dan  desain  untuk  lengan  robot.  Gambar  8  pada  gambar  (a)  adalah  desain  robot  beroda menggunakan  empat  roda  dan  gambar  (b)  adalah  desain  dua driven  wheel  ditambah  satu ball caster.
A B A B A A B B C C C C C C C C
(a) Desain robot beroda menggunakan empat roda (b) Desain dua driven wheel ditambah satu ball caster Gambar 8. Desain Robot Beroda menggunakan Empat Roda dan Dua Driven Wheel Ditambah Satu Ball Caster
Berdasarkan Gambar 8 di atas driven wheel dengan satu ball caster (Gambar (b)) menjadi pilihan yang terbaik untuk digunakan pada penelitian ini karena memiliki kemudahan untuk melakukan  manuver  belok  kiri  dan  belok  kanan  yang  lebih  baik  dengan  pengendalian aktuator  yang  lebih  sederhana.  Robot  beroda  dalam  sistem  ini  memiliki  konfigurasi  dua driven  wheel yang digerakkan  oleh  motor  servo Dynamixel  sebagai penggeraknya  dan ball caster untuk menyeimbangkan gerak manuver robot.
Robot ini juga memiliki dua layer yang berbahan akrilik dengan tebal 3 mm pada badannya. Layer  pertama  digunakan  untuk  menempatkan  motor,  rangkaian  elektrik  dan  baterai. Sementara  itu layer  kedua  yang  ditopang  oleh  enam  buah  spacer  terhadap  layer  pertama yang digunakan untuk menempatkan lengan robot. Gambar 9 adalah desain mekanik robot beroda yang dilakukan pada penelitian saat ini.
(a) Robot dua layer dengan tampak atas
(b) Robot dua layer dengan tampak samping
Gambar 9. Desain Mekanik Robot Beroda
Desain pada bagian lengan robot keduanya memiliki tiga derajat (3 degress of freedom atau 3  DOF)  kebebasan  atau  sendi  dan  dibedakan  menjadi  dua  kategori  yaitu  (1)  pergerakan sendi  terhubung,  (2)  pergerakan  sendi  independen.  Lengan  robot  dengan  ketiga  sendi bergerak  secara  independen  dipilih  karena  memiliki  fleksibilitas  dalam  gerakan  dan  gaya angkat  yang  lebih  baik  ketika  dibandingkan  dengan  pergerakan  sendi  yang  terhubung ( Oktama, dkk, 2018 ).
Spesifikasi  lengan  robot  3  DOF  tersebut  terdapat  pada waist,  shoulder,  dan  elbow  yang masing-masing  digerakkan  oleh  Tower  Pro  MG  995  Metal  Gear  Servo.  Selain  itu, gripper juga  merupakan  bagian  dari  robot  lengan  sebagai End  Effector  dan  pencengkram  benda yang  akan  dipindahkan. Gripper  tersebut  juga  digerakkan  menggunakan  motor  servo  yang sama.  Gambar  10  adalah  ilustrasi  material-material  pembangun  kerangka  lengan  robot tersebut  terdiri  dari multifunctuion  servo  bracket  (A),  lacher  bearing  servo  bracket  (B),  U long shape servo bracket (C), L shape servo bracket (D), U short shape servo bracket (E), dan gripper (F).
α (waist) γ (elbow) β (shoulder) L1 L2 L3 gripper z x y (a) (b)
Gambar 10. (a) Stick Diagram Robot Lengan dan (b) Desain Model Robot Lengan
Aktualisasi mekanik pada sistem ini seperti yang terlihat pada Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Aktualisasi Perancangan Mekanik

## 3. HASIL DAN ANALISIS

## 3.1  Skenario Pengujian Pergerakan
Skenario  ini  dibuat  supaya  robot  dapat  mengambil  dan  menempatkan  objek  benda  sesuai pada  tempatnya.  Selain  itu,  skenario  ini  juga  dirancang  berdasarkan  perhitungan  untuk memprediksikan pergerakan-pergerakan yang seharusnya dilakukan robot untuk mengambil dan  menempatkan  objek  ke  tempat  yang  telah  disediakan,  sehingga  dapat  memudahkan pengguna dalam memberikan perintah pada robot untuk mencapai tujuan yang dimaksud.
Skenario  ini  dimulai  dari  posisi  awal  robot  pada  arena  pengujian  yaitu  koordinat  X,Y  (200; 200) dengan titik referensi robot yaitu pada titik tengah antara kedua roda robot. Kemudian dilanjutkan dengan robot bergerak mendekati dan mengambil objek, dan selanjutnya robot mendekati rak penyimpanan sehingga objek dapat ditempatkan pada rak tersebut. Ilustrasi yang lebih rinci dapat diilustrasikan pada Gambar 12 di bawah ini.

## Gambar 12. Salah Satu Skenario Pengujian Pergerakan Robot
Pada Tabel 2 berikut ini adalah jenis perintah yang diberikan ke robot yaitu (b) tipe perintah yang  harus  dilakukan  oleh  robot,  dan  (c)  banyaknya  perintah  yang  diberikan  itu  adalah semantik citra gestur yang direkam untuk robot mengulangi kembali berdasarkan pola gestur tangan yang telah diidentifikasi.

## Tabel 2. Instruksi Diberikan pada Robot
Perintah ke (a) Jenis Perintah (b) Banyaknya Perintah yang Diberikan (c) 1. Berputar ke kanan 2 2. Maju 6 3. Gripper release 1 4. Arm approach 1 5. Gripper grab 1 6. Arm home 1 7. Berputar ke kiri 4 8. Maju 4 9. Mundur 1 10. Berputar ke kiri 1 11. Maju 2 12. Waist berputar ke kanan 6 13. Arm lift 1 14. Gripper release 1 15. Arm home 1

## 3.2  Kinematika Langsung
Kinematika langsung pada robot lengan digunakan pada saat robot melakukan gerakan arm approach untuk mendekatkan end effector ke objek, arm lift untuk menempatkan objek pada rak, serta arm home setelah dilakukannya arm approach maupun arm lift.
Gambar 13 adalah ilustrasi model geometri lengan robot.
(a)
(b)
Gambar 13. (a) Geometri Robot Lengan Tampak Samping dan (b) Tampak Atas

## 3.3  Hasil Pengujian Pendeteksian Gestur
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  gestur  tangan  manusia  yang berhasil diidentifikasi dengan dibatasi selama lima detik ketika melakukan capture gesturnya. Tabel  3  menunjukkan  keberhasilan  pendeteksian  gestur  yang  dilakukan  sebanyak  sepuluh kali berdasarkan gestur instruksi yang terdapat pada Tabel 1 sebelumnya.

## Tabel 3. Identifikasi Gestur Tangan
No Gestur Gestur  terdeteksi? Match score Lama gestur terdeteksi (detik) Error (%) 1 A 10/10 947 2 0 2 Fist 10/10 927 1 0 3 L right 7/10 871 1 30 4 L 9/10 908 2 10 5 H 9/10 929 2 10 6 U 9/10 930 1 10 7 Y 8/10 876 5 20 8 High five 10/10 879 2 0 9 High five right 10/10 892 3 0 10 C 9/10 930 2 10 11 G 10/10 933 2 0 Rata-rata error 8,18
Kesalahan  rata-rata  yang  diperoleh  sebesar  8,18%.  Kesalahan  terbesar  terjadi  pada pembacaan  gestur L  right  yaitu  sebesar  30%.  Hal  tersebut  disebabkan  pencahayaan  yang berbeda dengan template yang digunakan, jarak tangan dengan webcam, dan gambar latar. Sehingga  teknik  yang  dibutuhkan  untuk  perbaikan  pada future  work  berkaitan  dengan kesalahan  yang  terjadi  adalah  penggunaan  multi-kamera  dengan  sudut  pandang  gestur tangan yang terlihat dari depan dan samping.

## 3.4  Hasil Pengujian Gestur Random User
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi gestur tangan manusia dari empat orang  yang  berbeda  (orang-orang  yang  gestur  tangannya  tidak  pernah  direkam  ke  dalam sistem pada tahapan training data), masing-masing menguji 11 macam gestur sebanyak lima kali  sehingga  data  yang  diuji  sebanyak  220  data  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  4.
Sama  seperti  pengujian  sebelumnya  (pengujian  yang  ditampilkan  pada  Tabel  3, pendeteksian gestur dibatasi selama lima detik.
Tabel 4. Identifikasi Gestur Tangan Random User No. Gestur Terdeteksi / Percobaan Error (%) 1 A 15/20 25 2 Fist 13/20 35 3 L right 17/20 15 4 L 9/20 55 5 H 20/20 0 6 U 15/20 25 7 Y 15/20 25 8 High five 11/20 45 9 High five right 20/20 0 10 C 17/20 15 11 G 19/20 5 Rata-rata error 22,27
Pada  pengujian random  user  yang  dilakukan  sebanyak  220  kali  dengan  empat  orang berbeda, kesalahan rata-rata sebesar 22,27%. Kesalahan terbesar terjadi pada  pembacaan gestur  L  sebesar  55%,  sedangkan  kesalahan  terkecil  terjadi  pada  gestur  H  dan High  Five Right yaitu sebesar 0%. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yaitu bentuk tangan setiap orang  berbeda-beda  ketika  ditangkap  oleh  kamera,  terjadi  getaran  atau  selalu  bergerak tangannya,  pencahayaan  yang  berbeda  saat  pengambilan  data,  jarak  tangan  ketika pengambilan  data,  serta  gambar  latar.  Sehingga  teknik  yang  dibutuhkan  untuk  perbaikan pada future work berkaitan dengan kesalahan yang terjadi adalah penggunaan lampu untuk melakukan capture gestur tangan manusia.

## 3.5  Hasil Pengujian Manuver Robot
Pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan pergerakan aktual dengan pergerakan pada  sistem  (pergerakan  yang  telah  dirancang  dalam  program  robot).  Manuver  robot  ini terdiri dari empat pergerakan yaitu; maju, mundur, berputar ke kiri, dan berputar ke kanan. Pengujian  ini  dilakukan  secara  berkelanjutan  dengan  tidak  mengubah  posisi  terakhir  dari pengujian  sebelumnya  dan  kemudian  posisi  dari  robot  ditentukan  dengan  cara mendefinisikan koordinat x dan y dalam satuan milimeter empat titik ujung dari robot yaitu; titik  kiri  atas,  kanan  atas,  kiri  bawah,  dan  kanan  bawah.  Namun  untuk  pengujian  robot berputar  ke  kiri  dan  ke  kanan  hanya  didefinisikan  titik  ujung  poros  roda  robot  dalam koordinat  x  dan  y.  Pada  pengujian  pergerakan  maju  dilakukan  dengan  posisi  awal  titik  kiri atas,  kanan  atas,  kiri  bawah,  dan  kanan  bawah  secara  berurutan  adalah  (30;27,6), (46;27,6),  (30;  9,2),  (46;9,2).  Tabel  5  menunjukkan  hasil  dari  lima  pengujian  untuk pergerakan maju robot yang telah dilakukan.

## Tabel 5. Data Pengujian Gerakan Maju
Pengujian ke- Posisi titik ujung robot (x;y) Kiri atas Kanan atas Kiri bawah Kanan bawah 1 (30; 48,3) (46; 48,2) (30; 30) (46; 29,9) 2 (30,2; 69) (46,2; 68,8) (30,1; 50,7) (46; 50,4) 3 (30,4; 90,5) (46,3; 90,3) (30,2; 72,1) (46,2; 72) 4 (30,3; 111) (46,3; 111) (30,4; 92,6) (46,4; 92,7) 5 (30; 131,5) (46; 131,9) (30,5; 113,3) (46,4; 113,6)
Tabel  6  merupakan  pengujian  pergerakan  mundur  dilakukan  dengan  posisi  awal  titik  kiri atas,  kanan  atas,  kiri  bawah,  dan  kanan  bawah  secara  berurutan  adalah  (30;78),  (46;78), (30;59,6), (46,4; 59,6).

## Tabel 6. Data Pengujian Gerakan Mundur
Pengujian ke- Posisi titik ujung robot (x;y) Kiri atas Kanan atas Kiri bawah Kanan bawah 1 (30; 67,7) (45,9; 67,5) (29,7; 49,5) (45,7; 49,2) 2 (29,7; 57,1) (45,7; 56,8) (29,3; 38,8) (45,3; 38,6) 3 (29,4; 46,7) (45,4; 46,4) (29,1; 28,3) (45,1; 28,1) 4 (29,1; 36,4) (45,1; 36,1) (28,7; 18,1) (44,6; 17.8) 5 (28,8; 25,9) (44,8; 25,2) (27,9; 7,6) (43,9; 6,8)
Tabel 7 merupakan pengujian pergerakan berputar ke arah kiri dilakukan dengan posisi awal titik ujung poros roda robot kiri dan kanan secara berurutan adalah (30;36), (46;36).
Tabel 7. Data Pengujian Pergerakan Berputar Arah Kiri Pengujian ke- Titik ujung poros roda robot (x,y) Error (%) Kiri Kanan 1 (31,5; 31,8) (44,9; 40,4) 8,97 2 (34,8; 29) (40,8; 44,1) 18.8 3 (39,1; 28,6) (36,1; 44,4) 8 4 (43,1; 30,5) (31,1; 42,2) 16,6 5 (45,7; 33,7) (30.6; 39,2) 19.43 Jumlah error (%) 71.8 Rata-rata error (%) 14,36
Tabel  8 merupakan  pengujian pergerakan berputar  ke arah  kanan dilakukan dengan posisi awal  titik  kiri  atas,  kanan  atas,  kiri  bawah,  dan  kanan  bawah  secara  berurutan  adalah (30;40),  (46;40),  (30;21,7),  (46;21,7)  serta  posisi  titik  tengah  roda  robot  kiri  dan  kanan secara berurutan (30;36), (46;36).

## Tabel 8. Data Pengujian Pergerakan Berputar Arah Kiri
No. Titik Ujung Poros Roda Robot (x, y) Error (%) Kiri Kanan 1. (316; 406) (448; 319) 11.3 2. (347; 433) (415; 288) 4,97 3. (389; 440) (370; 280) 6,3 4. (428; 422) (328; 297) 6,3 5. (453; 385) (302; 330) 4.43 Jumlah error (%) 33.3 Rata-rata error (%) 6.66

## 3.6  Hasil Pengujian Sudut Lengan Robot
Pengujian sudut lengan robot dilakukan untuk mengetahui ketepatan sudut saat melakukan pergerakan  yaitu  dengan  cara  membandingkan  sudut  aktual  yang  terjadi  pada joint-joint dengan sudut yang dihasilkan dari program robot yang dirancang. Pergerakan lengan robot ini  terdiri  dari waist  berputar  ke  kiri  serta  ke  kanan,  arm  approach,  dan  arm  lift  dan kemudian mendefinisikan posisi end effector dalam koordinat x, y, dan z dari hasil pengujian yang dilakukan.
Pada pegujian pergerakan waist berputar ke kiri, sudut awal waist berada pada sudut 86°. Pengujian  ini  dilakukan  secara  berkelanjutan  dengan  tidak  mengubah  sudut  terakhir  dari pengujian sebelumnya. Namun saat pengujian ke-sembilan, dimulai kembali dari sudut 86° karena  batasan  kemampuan  servo  yang  digunakan.  Tabel  9  menunjukkan  hasil  pengujian pergerakan waist berputar ke kiri.
Tabel 9. Data Pengujian Pergerakan Berputar Arah Kiri
No. Besarnya Sudut Output Koordinat End Effector Error (%) 1. 94° (-9; 128,8; 182,5) 20 2. 105° (-33,4; 124,7; 182,5) 10 3. 115° (-54,5; 117; 182,5) 0 4. 125° (-74; 105,7; 182,5) 0 5. 135° (-91,3; 91,3; 182,5) 0 6. 145° (-105,7; 74; 182,5) 0 7. 157° (-118,8; 50,4; 182,5) 20 8. 167° (-125,8; 29; 182,5) 0 9. 91° (-2,2; 129; 182,5) 40 10. 103° (-29; 125,8; 182,5) 20 Rata-rata error (%) 11
Tabel 10 berikut ini adalah hasil pengujian pergerakan waist berputar ke kanan.
Tabel 10. Data Pengujian Pergerakan Berputar Arah Kanan No. Besarnya Sudut Output Koordinat End Effector Error (%) 1. 79° (24,6; 126,7; 182,5) 30 2. 67° (50,4; 118,8; 182,5) 20 3. 58° (68,3; 109,5; 182,5) 10 4. 49° (84,7; 97,4; 182,5) 10 5. 39° (100,3; 81,2; 182,5) 0 6. 27° (115; 58,6; 182,5) 20 7. 17° (123,4; 37,7; 182,5) 0 8. 7° (128,1; 15,7; 182,5) 0 9. 78° (26,8; 126,2; 182,5) 20 10. 69° (46,2; 120,5; 182,5) 10 Rata-rata error (%) 12
Pada  pengujian  pergerakan arm  approach,  diawali  dengan  posisi  waist  berada  pada  sudut 86°, shoulder  pada sudut 55°, dan elbow  pada sudut 75°. Pengujian ini dilakukan secara berulang  sebanyak  sepuluh  kali  percobaan.  Tabel  11  menunjukkan  hasil  dari  sepuluh pengujian pergerakan arm approach.
Tabel 11. Pengujian Arm Approach No Besarnya Sudut Output Koordinat End Effector Error (%) Shoulder Elbow Shoulder Elbow 1. 46° 108° (12,3; 175,8; 11,3) 16,36 6,09 2. 44° 110° (11,5; 164,6; 2) 20 4,35 3. 45° 109° (11,9; 170,3; 6,5) 18,18 5,22 4. 44° 109° (11,8; 168; 3,6) 20 5,22 5. 45° 109° (10,7; 152,4; 82) 18,18 5,22 6. 44° 109° (11,8; 168; 3,6) 20 5,22 7. 44° 110° (11,5; 164,6; 2) 20 4,35 8. 45° 110° (11,7; 166,8; 4,9) 18,18 4,35
No Besarnya Sudut Output Koordinat End Effector Error (%) Shoulder Elbow Shoulder Elbow 9. 44° 110° (11,5; 164,6; 2) 20 4,35 10. 45° 110° (11,7; 166,8; 4,9) 18,18 4,35 Rata-rata error (%) 18,9 4,87
Pada  pengujian  pergerakan arm  lift,  diawali  dengan  posisi  waist  berada  pada  sudut  86°, shoulder pada sudut 55°, dan elbow pada sudut 75°. Pengujian ini dilakukan secara berulang dengan  banyaknya  sepuluh  kali  percobaan.  Tabel  12  menunjukkan  hasil  dari  sepuluh pengujian pergerakan arm lift.
Tabel 12. Pengujian Arm Lift No Besarnya Sudut Output Koordinat End Effector Error (%) Shoulder Elbow Shoulder Elbow 1. 44° 65° (19,6; 280,2; 124,1) 20 13,33 2. 43° 65° (19,6; 280,1; 119,2) 21,81 13,33 3. 42° 64° (19,7; 281,3; 117,8) 23,64 14,67 4. 44° 64° (19,7; 281,6; 127,7) 20 14,67 5. 42° 64° (19,7; 281,3; 117,8) 23,64 14,67 6. 43° 65° (19,6; 280,1; 119,2) 21,81 13,33 7. 43° 64° (19,7; 281,5; 122,8) 21,81 14,67 8. 44° 64° (19,7; 281,6; 127,7) 20 14,67 9. 43° 64° (19,7; 281,5; 122,8) 21,81 14,67 10. 44° 64° (19,7; 281,6; 127,7) 20 14,67 Rata-rata error (%) 21,45 14,27

## 3.7  Hasil Pengujian Pengambilan dan Penempatan Objek Benda
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  keberhasilan  robot  untuk  mengambil  objek  dari tempatnya ke penyimpanan. Pengujian ini juga dilakukan berdasarkan skenario pengambilan dan  penempatan  objek  benda  seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya.  Tabel  13 menunjukkan hasil dari pengujian pengambilan dan penempatan objek benda.

## Tabel 13. Pengujian Pengembalian dan Penempatan Objek
Pengujian ke- Terambil Terpindahkan Keterangan 1 Tidak Tidak Robot tidak cukup dekat dengan objek. 2 Ya Ya Berhasil 3 Ya Tidak Robot tidak cukup dekat dengan rak. 4 Tidak Tidak Robot tidak cukup dekat dengan objek. 5 Ya Ya Berhasil 6 Ya Tidak Robot tidak cukup dekat dengan rak. 7 Ya Tidak Robot tidak cukup dekat dengan rak. 8 Tidak Tidak Robot tidak cukup dekat dengan objek. 9 Tidak Tidak Robot tidak cukup dekat dengan objek. 10 Ya Ya Berhasil
Bedasarkan Tabel 13 di atas robot dapat mengambil objek benda enam kali dari sepuluh kali percobaan,  sehingga  memiliki  tingkat  kesalahan  40%  dalam  pengambilan.  Sementara  itu objek  berhasil  dipindahkan  sebanyak  tiga  kali  dari  enam  kali  percobaan,  sehingga  memiliki tingkat kesalahan 50% dalam memindahkan (penempatan). Secara keseluruhan robot dapat mengambil dan menempatkan objek tiga kali dari sepuluh kali percobaan, sehingga memiliki tingkat  kesalahan  sebesar  70%.  Kesalahan  tersebut  disebabkan  oleh  pergerakan  robot
beroda  yang  tidak  memiliki  pengendalian  atau  referensi,  sehingga  pergerakan  robot  tidak sesuai skenario.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  sistem  yang  telah  dikembangkan  dapat disimpulkan  yaitu:  pendeteksian  gestur  menggunakan  NI  VISION  LabVIEW  memiliki keberhasilan sebesar 91,82% untuk pengguna yang telah direkam gesturnya pada tahapan training  data  dan  77,73%  untuk  random  user.  Pergerakan  manuver  maju  robot  memiliki error  dengan  rata-rata  sebesar  4,125%,  mundur  sebesar  4,85%,  berputar  ke  arah  kiri sebesar 14,36%, dan berputar ke arah kanan sebesar 6,66%. Pengambilan dan pemindahan objek menggunakan robot ini memiliki tingkat error sebesar 70%.

## DAFTAR RUJUKAN
Arifin, M. A. S. (2017). Rancang Bangun Prototype Robot Lengan Menggunakan Flex Sensor dan  Accelerometer  Sensor  pada  Lab  Mikrokontroler  STMIK  Musirawas. ILKOM  Jurnal Ilmiah, 9(3), 255–261.
Bhaskoro,  S. B., Akbar, S.,  & Supangkat,  S.  H. (2017). Extracting Important Sentences  for Public  Health  Surveillance  Information  from  Indonesian  Medical  Articles. International Conference on ICT for Smart Society (ICISS), (pp. 1–7).
Girju, R. (2003). Automatic detection of causal relations for Question Answering. ACL 2003 workshop on Multilingual summarization and question answering, (pp. 76–83).
Oktama, R., Maulana, R., & Setyawan, G. E. (2018). Implementasi Robot Lengan Pemindah Barang  3  DOF  Menggunakan  Metode  Inverse  Kinematics. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(8), 2810–2861.
Riaz, M., & Girju, R. (2014). In-depth Exploitation of Noun and Verb  Semantics to Identify Causation in Verb-Noun Pairs. The 15th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue, (pp. 161–170).
Syed, A., Agasbal, Z. T. H., Melligeri, T., & Gudur, B. (2012). Flex Sensor Based Robotic Arm
Controller  Using  Micro  Controller. Journal  of  Software  Engineering  and  Applications,
5(5), 364–366.