## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31

## IMPLEMENTASI SISTEM NAVIGASI ROBOT WALL FOLLOWING DENGAN METODE FUZZY LOGIC UNTUK ROBOT PEMADAM API DIVISI BERKAKI ONIX IIPADA KRPAI TAHUN 2017
Yusuf Hasyim 1 ) , Asti Riani Putri 2)
1) Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2) Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Tulungagung, Tulungagung, Indonesia e-mail: yusufhasyim10@gmail.com 1) , asti@stkippgritulungagung. ac.id 2)

## ABSTRAK
Fuzzy  logic  adalah  suatu  logika  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  dalam  rentan  0  sampai  1,  logika fuzzy  di  gunakan  untuk  menerjemahkan  suatu  besaran  yang  diekspresikan  menggunakan  bahasa  (linguistik). Navigasi  Wall  following    merupakan  salah  satu  sistem  navigasi  robot    yang    digunakan  dalam  perlombaan seperti  Kontes  Robot  Pemadam  Api  Indonesia  (KRPAI)  dimana  robot  tipe  wall  follower  ini  diharuskan  dapat mengikuti  kontur  dinding  arena.  Robot  tipe  ini  dipilih  karena  arena  perlombaan  dari  Kontes  Robot  Pemadam Api  Indonesia  (KRPAI)  terdiri  dari  dinding-dinding  yang  membentuk  lorong  dan  ruangan.  Penelitian    ini merancang dan mengimplementasikan algoritma kendali pada robot wall follower bekaki ONIX II KRPAI 2017 dengan menggunakan  metode fuzzy logic model Sugeno, sehingga   robot dapat bernavigasi dengan  mengambil keputusan    bergerak  lurus,  belok  kanan,  belok  kiri,  berhenti,  mundur.  Sehingga  robot  dapat  melaksanakan tugasnya dengan optimal .
Kata Kunci : Metode Logic Fuzzy , robot pemadam api (KRPAI), mikrokontroler, sistem kontrol navigasi robot.

## ABSTRACT
Fuzzy logic is a logic which has a degree of membership in a vulnerable 0 to 1, fuzzy logic is used to translate a quantity expressed using language (linguistic). Navigation Wall following is one robot navigation systems that are used in a race like Fire Extinguisher Indonesian Robot Contest (KRPAI) in which the follower robot type of wall is required to be able to follow the contour of the wall of the arena. Robots of this type have been selected for the race arena of Fire Extinguisher Indonesian Robot Contest (KRPAI) consists of walls that form the hall- ways and rooms. This study design and implement the control algorithm on the wall follower robot bekaki ONIX II KRPAI 2017 using Sugeno fuzzy logic models, so the robot can navigate by taking the decision to move straight, turn right, turn left, stop, rewind. So that the robot can perform their duties optimally.
Keywords : Fuzzy Logic method, fire fighting robot (KRPAI), microcontrollers, control systemnavigation. robot.

## I. PENDAHULUAN
istem navigasi wall following adalah suatu aksi robot untuk mengikuti dinding dan berada tidak jauh dari dinding, wall  following bekerja  berdasarkan  prinsip  mengikuti  suatu  objek,  dalam  hal  ini  objek  tersebut adalah dinding. Wall following dapat di implementasikan pada beberapa kasus dalam kehidupan kita sehari – hari dengan menggunakan beberapa algoritma di dalamnya.
Dalam  penelitian  ini  permasalahan  akan  muncul  ketika  robot  tidak  memiliki  sistem  navigasi  sama sekali,  robot  dapat  bergerak  tanpa  kontrol  bahkan  dapat  menabrak  suatu  benda  dengan  kecepatan  tinggi  yang dapat merusak sistem sensor dari robot tersebut. Maka dengan adanya sistem navigasi wall following pada robot, robot akan bergerak dengan baik dan robot dapat menjalankan tugasnya dengan optimal.
S

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31
Kontes robot pemadam api (KRPAI) yang diadakan DIKTI rutin setiap satu tahun sekali untuk menampung- kemampuan mahasiswa dalam bidang robotika, sehingga bagaimana mahasiswa dapat membuat system kontrol- navigasi robot yang bagus sehingga robot dapat mengerjakan tugas secara optimal dan mendapatkan juara dalam- kontes robot yang diadakan DIKTI. Oleh karena itu penulis mengangkat judul Implementasi Sistem Navigasi Ro- bot Wall Following dengan Metode Fuzzy Logic untuk Robot Pemadam Api berkaki ONIX II pada KRPAI Tahun 2017.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## A. Robot.
Robot  adalah physical  agent yang  mengerjakan  tugas  dengan  memanipulasi physical  world .  Untuk melakukanya, robot di lengkapi dengan effector seperti lengan, roda, persendian, dan gripper . Effector memiliki tujuan  utama,  yaitu  menunjukan  kekuatan  pada environment .  Robot  juga  di  lengkapi  sensor  untuk  mengetahui kondisi environment . Saat ini, robot menggunakan beragam kumpulan sensor, termasuk kamera serta laser untuk pengukur environment, giroskop, serta accelerometer untuk pengukuran gerak robot itu[3]. B. Fuzzy Logic Fuzzy logic adalah suatu logika yang memiliki derajat keanggotaan dalam rentan 0 sampai 1, logika fuzzy di gunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan  menggunakan bahasa ( linguistik ), Fuzzy logic banyak  digunakan  karena  mirip  dengan  cara  berpikir  manusia.  Sistem fuzzy  logic dapat  mempresentasikan pengetahuan manusia dalam bentuk matematis dengan menyerupai cara berfikir manusia[3].
C. Sistem Navigasi Wall Following
Sistem  Navigasi Wall  following adalah  suatu  aksi  robot  untuk  mengikuti  dinding  dan  berada  tidak  jauh  dari dinding, wall  following bekerja  berdasarkan  prinsip  mengikuti  suatu  objek,  dalam  hal  ini  objek  tersebut  adalah dinding. Wall  following dapat  di  implementasikan  pada  beberapa  kasus  dalam  kehidupan  kita  sehari  –  hari dengan menggunakan beberapa algoritma di dalamnya [2].
D. Ultrasonik (Sensor Jarak)
Sensor  ultrasonik adalah  alat  elektronika  yang  kemampuannya  bisa  mengubah  dari  energi  listrik  menjadi energi mekanik dalam bentuk gelombang suara ultrasonik. Sensor ini terdiri dari rangkaian pemancar ultrasonik yang dinamakan transmitter dan penerima ultrasonik yang disebut receiver . Alat ini digunakan untuk mengukur- gelombang ultrasonik. Gelombang ultrasonic adalah gelombang mekanik yang memiliki ciri-ciri longitudinal dan biasanya memiliki frekuensi 40 Khz, Gelombong ultrasonik dapat merambat melalui zat padat, cair maupun gas [4].

## E. Mikrokontroler
Arduinoadalahpapan  rangkaian  elektronik  ( electronic  board ) open  source yang  didalamnya  terdapat komponen  utama  yaitu,  sebuah chip mikrokontroler.  Mikrokontroler  itu  sendiri  adalah  suatu chip atau  IC ( Integrated  Circuit )  yang  bisa  di program menggunakan  komputer.  Progaram  yang  direkam  bertujuan  agar rangkaian  elektronik  dapat  membaca  input,  memproses,  dan  kemudian  menghasilkan  output  sesuai  yang diinginkan.  Outputnya  bisa  berupa  sinyal,  besaran  tegangan,  lampu,  suara,  getaran,  gerakan,  dan  sebagainya, Sebenarnya mikrokontroler banyak sekali ada di sekeliling kita. Misalnya didalam unit handphone , MP3 Player , DVD, televisi, AC, hingga di sistem kelistrikan mobil dan motor. Mikrokontroler juga banyak digunakan untuk mengatur robot, dari robot mainan hingga robot yang ada di pabrik – pabrik / industri [8].

## III. HASIL PENELITIAN

## A. SIMULASI METODE FUZZY LOGIC
Dalam  penelitian  robot  pemadam  api  menggunakan  metode  fuzzy  logic  model  sugeno,  langkah  pertama menentukan inference fuzzy sugeno yang sering dikenal dengan nama metode Max – Min . fuzzy ini mempunyai output  (konsekuen) system tidak  berupa  himpunan fuzzy ,  melainkan  berupa konstanta atau  persamaan  linier untuk robot pemadam api ini menggunakan inference fuzzy model Min . Model fuzzy Sugeno Orde –Nol , bentuk umum:
IF (X1 is A1 ) . (X2 is A2). (X3 is A2).(X3is A3)…………( Xn is An) then z =k adalah konstanta (tegas) sebagai konsekuen.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31
Model  fuzzy Sugeno Orde Satu, bentuk umum:
IF (X1 is A1 ). ………….. (XNisAN) THEN z = p1* x1 + …+ pN* XN + q. Rumus representasi kurva trapesium :
𝑓 𝑥  =
0,     𝑥 ≤ 𝑎, 𝑥 ≥ 𝑏 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 , 𝑎 < 𝑥  ≤ 𝑏
1,         𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 𝑑 − 𝑥 𝑑 − 𝑐 , 𝑐 < 𝑥 ≤ 𝑑
x : Nilai input yang akan di ubah ke     dalam bilangan. a : Nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggota nol. b : Nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggota satu. c : Nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggota nol.
d : Nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggota satu.
Dalam perancangan fuzzy logic pada robot pemadam api ini, terdapat 3 variable data yang di dapat dari hasil pengukuran  sensor  jarak  depan,  kanan,  kiri. variable di  dapat  dari  data  sensor  ultrasonik  sebagai  sensor  jarak pada robot pemadam api. berikut ini merupakan tampilan fungsi keanggotaan sensor ultrasonik depan:
Gambar 2.1 Fungsi keanggotaan sensor ultrasonik depan
Sensor ultrasonik kanan dan kiri sendiri memiliki 3 variable liguistic yaitu dekat, sedang, jauh dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
Gambar 2.2 Fungsi keanggotaan sensor ultrasonik kanan dan ultrasonik kiri
Langkah  kedua  membuat  tabel rulesevaluation dari  aturan-aturan  ini  akan  menentukan  respon  dari  sistem terhadap berbagai kondisi yang di hadapi oleh robot. besar set poin yang penulis ambil secara acak dari dinding, posisi ini di setting pada setiap sensor, Setelah nilai linguistic keluaran telah mendapat nilai derajat keanggotaan, maka  pada  nilai liguistic keluaran  yang  sejenis  di  cari  nilai  dejat  keanggotaan yang  minimum  untuk  digunakan dalam  pengolahan  data  dengan  defuzifikasi,  proses  ini  mengabungkan  dari  beberapa fuzzy set  yang  telah  di dapatkan, Proses selanjutnya adalah mengolah data tersebut menggunakan metode Weight Average untuk proses- defuzifikasinya.  Metode  ini  mengambil  rata-rata  dengan  menggunakan  nilai  derajat  keanggotaan  dari  proses komposisi fuzzyset menggunakan Model Sugeno sebelumnya. Simulasi perhitungan Metode:

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31
Diketahui : kecepatan  cepat=40º, kecepatan  pelan=20º, kecepatan  pelan=10º, nilai  minimal  derajat keanggotaan jauh=0.75 , dekat=0.75, sedang=0.75.
Belok Kiri : PWMKIRI=  =  ((0.75*20º)+ (0.75*10º)) / (0,75+0,75) = 15º PWMKANAN=  (0.75*40º) / (0,75) = 40º Belok Kanan : PWMKIRI=  (0.75*40º) / (0,75) =40º PWMKANAN=  ((0.75*20º)+ (0.75*10º)) / (0,75+0,75) = 15º Jadi,  berdasarkan  persamaan  di  atas  ketika  berbelok  ke  kanan  nilai  kecepatan    set  servo  kanan  yang  didapat adalah 15º PWM dan kiri 40º PWM dan ketika berbelok ke kiri nilai kecepatan  set servo kiri yang didapat adalah 40º PWM dan kiri 15º PWM.

## B. PENGUJIAN
Pada pengujian  robot terhadap konfigurasi lapangan 1  seperti pada gambar 3.1, dengan 4  kali hasil uji  coba maka di dapatkan hasil 4 kali robot berhasil menemukan titik api (berhasil bernasigasi), dengan presentasi 100% berhasil dan 0% gagal , seperti pada table 3.1.

## Gambar 3.1 Konfigurasi lapangan 1
Tabel3.1Hasil Pengujian Navigasi Robot pada Konfigurasi Lapangan 1
Pada pengujian  robot terhadap konfigurasi lapangan 2  seperti pada gambar 3.2, dengan 4  kali  hasil uji  coba maka di dapatkan hasil 4 kali robot berhasil menemukan titik api (berhasil bernasigasi), dengan presentasi 100% berhasil dan 0% gagal , seperti pada table 3.2.
Gambar 3.2 Konfigurasi lapangan 2
Tabel3.2 Hasil Pengujian Navigasi Robot pada Konfigurasi Lapangan 2
Percobaan Ke - 1 2 3 4 Keterangan Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Waktu 28, 80 28, 68 40, 95 28, 70 Percobaan Ke - 1 2 3 4 Keterangan Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Waktu 18, 99 Detik 18, 30 Detik 18, 85 Detik 18, 90 Detik

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31
Detik Detik Detik Detik
Pada pengujian  robot terhadap konfigurasi lapangan 3  seperti pada gambar 3.3, dengan 4  kali  hasil uji  coba maka  di  dapatkan  hasil  3  kali  robot  berhasil  menemukan  titik  api  (berhasil  bernasigasi)  dan  1  kali  gagal menemukan titik api, dengan presentasi 75% berhasil dan 25% gagal , seperti pada table 3.3.
Gambar 3.3 Konfigurasi lapangan 3 Tabel3.3 Hasil Pengujian Navigasi Robot pada Konfigurasi Lapangan 3 Percobaan Ke - 1 2 3 4 Keterangan Berhasil Berhasil Brhasil Berhasil Waktu 15, 69 Detik 15, 13 Detik 15, 71 Detik 15, 60 Detik
Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap implementasi kontrol logika fuzzy model Sugeno pada robot wall following KRPAI Berkaki ONIX II 2017 pada konfigurasi lapangan 1, konfigurasi lapangan 2, konfigurasi lapangan  3  maka  didapatkan  tingkat  akurasi  waktu  yang  di  tempuh  robot  ketika  bernavigasi  dengan  rata  –  rata sebagai berikut pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Akurasi Hasil Pengujian Navigasi Robot Percobaan Lapangan Ke - 1 2 3 Berhasil 4 4 3 Gagal 0 0 1 Rata – Rata Waktu 18, 76 Detik 15, 52 Detik 31, 78 Detik
Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap implementasi kontrol logika fuzzy model Sugeno pada robot wall following KRPAI Berkaki ONIX II 2017 memiliki tingkat keakuratan navigasirobot sebesar 91 , 66 %.

## IV. K ESIMPUL A N
1) Metode Fuzzy Logic model Sugeno dapat di implementasikan dalam navigasi robot KRPAI Berkaki ONIX II 2017
2) Dengan menggunakan metode Fuzzy Logic modelSugeno robot dapat mengontrol sistem navigasinya dengan menghitung jarak robot dari dinding dengan fungsi keanggotaan kemudian memproses nilai tersebut sehingga mendapatkan  kecepatan  pada  motor  kanan  dan  motor  kiri,  hasil  dari  penelitian  ini  robot  KRPAI  Berkaki ONIX  II  2017  dapat  bernavigasi  dengan  tingkat  akurasi  keberhasilan  91  ,  66  %    dengan  menggunakan  3 sensor ultrasonik.

## V. SARAN
1) Robot  dapat  bernavigasi  mencari  titik  api  tanpa  dapat  mengenali  titik  dimana  robot start /  memulai bernavigasi, sehingga robot tidak dapat kembali ke titik semula atau titik start robot bernavigasi. penelitian ini dapat  di  sempurnakan  dengan  menambah  algoritma  navigasirobot  dan  penambahan  sensor  garis  untuk

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 01, Mei 2017 : 26 – 31
mengenali  titik  awal  dimana  robot  melakukan  navigasi  sehingga  robot  setelah  memadamkan  api  dapat kembali pada titik awal / titik start robot.
2) Dapat  menambahkan  beberapa  sensor  ultrasonik  untuk  menambahkan  tingkat  akurasi  robot  membaca  jarak robot terhadap dinding.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] ARDUINO. 2014. http://www.arduino.cc. 5 Januari 2016. 22:10.
[2] Azhar, ari. D.K, kartina dan Subagyo, Heri. 2015. Perancangan Fuzzy Logic Model Sugeono untuk Wall Tracking pada Robot Pemadam Api. Jurnal ELEMENTER . Vol 1 : hal 1-11.
[3] Budiharto, Widodo dan Suhartono Derwin. 2014 Artifical Intelligence konsep dan penerapannya. Yogyakarta : Andi.
[4] Compnents,  RS.  1997.  http://www.alldatasheet.com. 4 Oktober 2015. 18:15.
[5] Erlina,  Tati.  Laksono,  H.D.  Ari,  A.S.  2014.  Perancangan  Robot  Wall  Follower  dengan  Metode  Propotional  Integral  Derivative  (PID)  Berbasis Mikrokontroler.
[6] Microelectronics,  ST.  2003.  http://www.alldatasheet.com. 3 Oktober 2015. 20:26.
[7] Rudy,  Dikairono.  2012.  Implementasi  Sistem  Navigasi  Behavior-Based  Robotic  dan  Kontroler  Fuzzy  pada  Manuver  Robot  Cerdas  Pemadam  api. Jurnal TEKNIK POMITS Vol.1, No.1 hal : 1-8
[8] Saftari, Firmansyah. 2015 Proyek Robotik Keren dengan Arduino. Jakarta : Elex Media Komputindo.
[9] Sofyan.  2016. Manipulasi  Suhu  pada  Pengeringan  Ikan  Teri  Tenaga  Surya  Menggunakan Mikrokontroler ATmega2560. Tidak  dipublikasikan. Lampung : Universitas Lampung.