Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579

## Implementasi Kontrol Proporsional Integral Derivative (PID) pada Robot Pengambil Gambar Untuk Keperluan Vlog
Fitra Sulung Syahriyar 1 , Wahyu Setyo Pambudi 1*
1 Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Jurusan Teknik Elektro, ITATS, Surabaya, Indonesia Email: 1 sulungfitra1922@gmail.com, 2 wahyusp@itats.ac.id. Email Penulis Korespondensi: wahyusp@itats.ac.id Submitted: 02/12/2021 ; Accepted: 15/12/2021 ; Published: 31/12/2021
Abstrak− Video Blog atau  Vlog adalah  cara baru untuk  menyajikan  materi secara interaktif. Saat proses pembuatan video, vlogger  seringkali  kesulitan  dalam  melakukan  aktivitasnya  dalam  merekam  atau  mengambil  video  sendiri,  sehingga memerlukan seorang kameramen. Hadirnya teknologi otomasi dengan perpaduan coputer vision dapat memberikan solusi yang hadapi vlogger untuk menghasilkan sebuah karya. Solusi yang dihasilkan dari gabungan kedua teknologi ini adalah teknologi robot  dengan  sistem  pengenalan  wajah  serta  memiliki  kemampuan  sebagai  pembantu  aktifitas  vlogger.  Berdasarkan  hasil pengujian  robot  pengambil  gambar  otomatis  memiliki  kemampuan  deteksi  wajah  dengan  tingkat  keberhasilan  pada  10 percobaan adalah 80%. Robot ini juga  memiliki  kemampuan untuk  menjaga jarak dengan  vlogger secara otomatis,  dimana hasil pengujian keseluruhan mempunyai tingkat keberhasilan 90%.
Kata Kunci: Robot Vloger; Robot Pengikut; Face Detection
Abstract− Video Blogs or Vlogs are a new way to present material interactively. During making videos, vloggers often find it challenging to carry out their activities in recording or taking videos themselves, so they need a camera operator. The presence of automation technology with a combination of computer vision can provide vloggers to produce work. The answer resulting from the variety of these two technologies is robot technology with a facial recognition system and can assist vlogger activities. Based on the test results, the automatic image-taking robot has face detection capabilities with a success rate of 80% for ten trials. This robot also can automatically maintain a distance from the vlogger, where the overall test results have a 90% success rate.
Keywords : Vlogger Robot; Follower Robot; Face Detection

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  internet  menghadirkan  media  baru  yang didukung oleh perkembangan perangkat computer, jaringan teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Hadirnya  media  baru  akibat  perkembangan  internet  ini  memberikan  pola interaksi yang berbeda dalam komunikasi diantara masyarakat. Keberadaan media baru mengakibatkan hubungan masyarakat yang satu dengan yang lain dijalani dengan cara yang berbeda, media youtube merupakan salah satu media  baru  dalam  berkomunikasi  dan  bersosialisasi.  Youtube  merupakan  sarana  komunikasi  dan  bersosialisasi dalam melihat lingkungan yang lebih jauh berbasis video yang mulai digemari pada saat ini.
Berdasarkan hasil statistik, youtube memiliki lebih dari satu milyar pengguna atau dengan kata lain hampir sepertiga pengguna internet yang ada [1]. Jangkauan usia pemirsa dari media baru youtube ini memiliki usia antara 18 sampai 34 tahun. Konten yang ada didalam youtube adalah music, film, berita dan informasi, olahraga, gaya hidup, gaming dan vlog. Vlog merupakan kegiatan untuk mengabadikan momen dalam bentuk video oleh vlogger (istilah  bagi  pembuat  vlog).  Vlog  dapat  diunggap  disitus  berbagi  yaitu  youtube,  dimana  dalam  situs  ini  telah menyediakan  layanan  berbagi  video  secara  gratis.  Pada  perkembangannya  situs  youtube  dapat  memberikan dampak kemudahan dalam berkomunikasi dan bisa mendorong seseorang menjadi popular. Vlogger pemula dalam merekam kegiatan dalam  bentuk video memiliki  peran ganda  yaitu sebagai actor dan kameramen [2]. Kegiatan membuat vlog oleh vlogger seperti membuat tayangan di televisi, akan tetapi nilai tambahnya lebih leluasa dan secara bebas dalam memilih topik maupun membuat konten video. Vlogger yang memiliki konsep dan topik yang matang  biasanya  menanyangkan  konten  vlognya  secara  kontinyu.  Orang-orang  membuat  vlog  sebagai  stasiun pribadi mereka menggunakan perangkat kamera professional atau kamera handphone, yang dikelola sendiri dalam membuat konten video dengan konsep kreatifitas. Vlog dianggap sebagai hal baru dalam mengeksplor cara baru dalam berkomunikasi, dimana pembuatnya menyakini bahwa video akan menghasilkan ekspresi yang lebih alami dari  sekedar  tulisan  [3].  dalam  perjalannya  seorang  vlogger  seringkali  kesulitan  dalam  melakukan  aktivitasnya dalam merekam atau mengambil gambar sehingga terkadang seorang vlogger harus memiliki kameramen dalam menjalankan pekerjaannya agar dalam proses pembuatan konten video dapat menghasilkan gambar ataupun video yang bagus.
Perkembangan teknologi otomasi dalam industri 4.0 sudah banyak terlaksana di semua bidang. Teknologi otomasi dan pendekatan penyelesaian masalah secara baru yang menggabungkan dunia fisik, digital, dan biologi secara fundamental dapat mengubah pola hidup dan interaksi manusia [4]. Perkembangan industri 4.0 hadir dengan ditandai  peningkatan digitalisasi  manufaktur yang didorong oleh empat faktor diantaranya peningkatan volume data,  kekuatan  komputasi,  dan  konektivitas,munculnya  analisis,  kemampuan,  dan  kecerdasan  bisnis,terjadinya bentuk interaksi baru antara manusia dengan mesin dan perbaikan instruksi transfer digital ke dunia fisik, seperti robotika  dan  3D  printing  [5]. Penelitian  ini  membahas  perancangan  dan  pembuatan  inovasi  baru  pada  rancang bangun robot pengambil gambar otomatis. Hal ini tentunya akan memudahkan seorang vloger untuk mengambil
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579
gambar mengingat seorang vloger memiliki peran ganda yaitu sebagai aktor sekaligus kameramen. Keunggulan dari  robot  vloger  ini  adalah  dapat  mengikuti  kemanapun  vloger  berjalan  dengan  membawa  kamera  layaknya kameramen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Blok Diagram Sistem
Pada  Blok  Diagram  sistem  terdapat  blok  diagram  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  atau  mulai  dari  image processing serta pergerakan actuator. Blok diagram dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1 . Blok Diagram Sistem
Pada blok diagram sistem pada gambar 1 menjelaskan perencanaan dan pembuatan perangkat keras serta perangkat  lunak  secara  keseluruhan.  Dalam  penelitian  ini  diawali  dari  suatu  konsep  perancangan  robot  vision dengan  mendeteksi dan  mengenali target berupa wajah  manusia, setelah target terdeteksi  sesuai dengan  bentuk wajah yang sesuai maka mengikuti target pada jarak ±100cm. Cara kerja pada sitem tersebut adalah dengan cara meng-capture wajah manusia dengan webcam. Hasil capture dapat diproses dengan image processing dimana dari proses image processing dapat mengnali wajah sampai dengan mentracking wajah. Hasil dari image processing akan dikirimkan ke actuator untuk menentukan pergerakan sistem  baik ke kanan, ke kiri, ke depan ataupun ke belakang. Sistem tersebut dapat menyetabilkan jarak dengan set point 100 cm.

## 2.2 Blok Diagram Kontrol PID
Pada  blog  diagram  kontrol  Proporsional  Integral  Derivative  (PID)  terdapat  konsep  PID  yang  digunakan  untuk memberikan  kestabilan  jarak  dengan  set  point  100  cm.  Adanya  blok  diagram  maka  dapat  lebih  mudah  untuk penggunaan metode PID, gambar 2 berikut ini adalah blok diagram kontrol PID.

## Gambar 2. Blok Diagram Kontrol PID
Pada gambar 2 terdapat blok diagram PID dimana terdapat setpoint 100 cm dengan controller PID dimana input  PID  adalah  pembacaan  jarak  pada  sensor  kamera.  Pembacaan  jarak  tersebut  menghasilkan  output  PWM motor DC. Sinyal feedback didapatkan dari hasil pemgukuranjarak yang dihasilkan sensor kamera.

## 2.3 Flowchart System
Dalam merancangkan perangkat lunak (software) tedapat flowchart yaitu difungsikan untuk alur sebuah program, seperti pada gambar 3.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579
Gambar 3. Flowchart system
Pada gambar 3 terdapat flowchart sistem dimana flowchart ini adalah menggambarkan alur pada program. Langkah pertama adalah dengan cara capture image yaitu proses pengambilan gambar yang dilanjutkan dengan face detection . Apabila tidak ada wajah yang terdeteksi maka beralih ke pengambilan gambar lagi. Jika terdapat face  detection  maka  object  akan  dikunci  dengan  locking  object  kemudian  dilanjutkan  dengan tracking  object dimana  akan  melibatkan actuator  implementation seperti  servo  dan  motor  DC  untuk  mengarahkan  pada  target yang sudah terkunci. Setelah itu proses akan mengulang kembali pada program awal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Motor
Pada  pegujian  motor  mempuyai  scenario  pengujian  adalah  dengan  cara  mencoba  4  pin  yang  tersambung  pada arduino dan L298n. pin yang digunakan adalah pin 4 hingga pin 7, keterangan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Motor Pin 7 Pin 6 Pin 5 Pin 4 Gerakan HIGH HIGH HIGH HIGH Berhenti HIGH LOW HIGH LOW Maju HIGH LOW LOW HIGH Kanan LOW HIGH HIGH LOW Kiri LOW LOW LOW LOW Berhenti LOW HIGH LOW HIGH Mundur
Pada Pengujian Motor di Tabel 1 terdapat bebarapa kesimpulan gerakan seperti Berhenti, Maju, Kanan dan Kiri. Gerakan motor tersebut tergantung dengan input pada nilai pin yang diberikan.

## 3.2 Pengujian Face Detection
Pada proses deteksi wajah berbasis image processing dapat dilakukan secara real time dengan cara tertentu seperti pada blog diagram berikut.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579
Gambar 4. Alur Face Detection
Pada Gambar 4 terdapat alur Face Detection dimana langkah pertama adalah memasukkan gambar seperti dari  kamera  ataupun  dari  gambar  yang  berformat  JPG  atau  PNG.  Setelah  itu  proses  deteksi  wajah  kemudian dilanjutkan proses transformasi. Dan diakhiri dengan cropped untuk menjadikan objek deteksi. Hasil pengujian face detection dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Face Detection No Object Uji Coba Hasil yang diharapkan Hasil dari program 1 Wajah Manusia (laki-laki) Dapat dideteksi Dapat dideteksi 2 Wajah Manusia (Perempuan) Dapat dideteksi Dapat dideteksi 3 Wajah Hewan (Kucing) Tidak dapat dideteksi Tidak dapat dideteksi 4 Wajah Hewan (Burung) Tidak dapat dideteksi Tidak dapat dideteksi 5 Wajah Manusia memakai Masker Dapat dideteksi Dapat dideteksi 6 Wajah Manusia memakai kacamata Dapat dideteksi Dapat dideteksi 7 Wajah Manusia memakai masker dan kacamata Dapat dideteksi Tidak dapat dideteksi 8 Wajah Manusia memakai topi Dapat dideteksi Dapat dideteksi 9 Wajah boneka Tidak dapat dideteksi Dapat dideteksi 10 Foto Wajah manusia Dapat dideteksi Dapat dideteksi

## 3.3 Pengujian PID Pada Robot
PID  pada  robot  vlog  digunakan  untuk  mengatur  proses  berjalannya  motor.  Robot  mendapatkan  input  berupa setpoint  100  cm  untuk  mempertahankan  posisi  diam  pada  robot.  Contoh  kasus  ketika  pengguna  mundur  ke belakang, robot akan maju kedepan hingga sesuai dengan setpoint yaitu 100 cm. Output dari PID adalah kecepatan motor. Pencarian nilai Kp, Ki dan Kd pada proses PID adalah dengan metode hand tuning atau bias disebut dengan trial and error. Pada pengujian input PID adalah jarak yang berasal dari proses deteksi  dari kamera webcam dan output dari PID adalah nilai kecepatan motor. Sebelum motor mendapatkan include PID, pergerakan motor dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data hasil pengujian gerak robot sebelum include PID . Jarak (cm) Set Point Kecepatan Motor Kondisi Motor 1 100 255 Aktif 2 100 255 Aktif 3 100 255 Aktif 4 100 255 Aktif * * * * * * * * * * * * 94 100 255 Aktif 95 100 255 Aktif 96 100 255 Aktif 97 100 255 Aktif 98 100 255 Aktif 99 100 255 Aktif 100 100 255 Aktif 101 100 0 Tidak aktif
Pada tabel 3. diatas adalah tabel data PID motor sebelum mendapatkan include PID. Terlihat bahwa sistem tidak stabil karena melebihi batas set point. Pada awal mula set point adalah 100 cm tetapi motor bergerak hingga mencapai jarak 101 cm . Apabila grafik semakin panjang hasil akan tetap sama yaitu set point dan putaran motor tidak akan bertemu atau mengalami error .
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579
Gambar 5. Grafik sebelum diberikan PID
Untuk error steady state yaitu selisih antara nilai keluaran dengan nilai masukan saat keadaan steady state. Ess dapat dicari dengan cara dibawah ini.
𝑬𝒔𝒔 = 𝟏𝟎𝟎 − 𝟏𝟎𝟏
𝟐𝟎𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 𝟎. 𝟓%
Error steady state pada saat sudah mendapatkan PID adalah 0.5%. Selanjutnya adalah proses penerapan PID pada pergerakan motor sebagai gerak robot. Langkah pertama adalah dengan cara memberi nilai Kp, Ki dan Kd dengan menggunakan metode hand tuning atau disebut juga trial and error. Pada percobaan kali ini terdapat 10 trial and error dengan  nilai  Kp, Ki dan Kd  yang bervariasi  hingga  mendapatkan nilai error 0. Percobaan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data hasil PID Hand Tuning Kp Ki Kd Rise Time (s) Settling Time (s) Error Steady State (%) 0.1 0.1 0.1 10.2 11.0 0.5 0.5 0.1 0.1 9.7 10.2 0.5 1.0 0.1 0.1 9.5 10.0 0.5 2.0 0.1 0.1 9.1 9.7 0.5 3.0 0.1 0.1 8.9 9.2 0.5 4.0 0.1 0.1 8.8 9.0 0.5 7.0 0.1 0.1 8.4 8.9 0.5 8.0 0.1 0.1 8.2 8.9 0.5 9.0 0.1 0.1 7.9 8.7 0.5 9.5 0.1 0.1 7.5 8.3 0.5 10 0.1 0.1 7.0 8.0 0
Pada tabel 4 diatas terlihat bahwa hasil trial and error dapat digunakan adalah Kp = 10, Ki = 0.1 dan Kd = 0.1. dimana pada nilai tersebut memiliki tingkat error yang rendah yaitu 0%, gambar 6 merupakan grafik dari hasil performa kontrol PID.
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579

## 3.4 Hasil Pengujian Keseluruhan Sistem
Pada pengujian keseluruhan sistem adalah pengujian tentang cara kerja sistem secara keseluruhan. Objek untuk pengujian ini adalah pengguna dan robot vlogger tersebut. Skenario pengujian ini adalah robot vlogger mengikuti pengguna kemanapun arah pergerakannya seperti maju, mundur, kanan dan kiri. Robot tersebut dapat memberikan kestabilan jarak jangkauan 1 meter, hasil pengujian terdapat pada gambar 7 berikut ini.

## Gambar 7. Pengujian Keseluruhan
Pada gambar 7 terdapat gambar pengujian keseluruhan dimana terdapat pengguna dan robot vlogger. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Hasil Pengujian Keseluruhan No Skenario Aksi Robot Vlogger Keterangan 1. Pengguna bergerak mundur dengan jarak pada robot adalah 3 m. Robot bergerak maju dan berhenti pada jarak 1 m Berhasil 2 Pengguna bergerak ke kanan pada jarak 2 m Robot bergerak ke kanan, dan robot bergerak maju serta berhenti pada jarak 1 m Berhasil 3 Pengguna bergerak mundur dengan jarak pada robot adalah 2 m. Robot bergerak maju dan berhenti pada jarak 1 m Berhasil 4 Pengguna bergerak mundur dengan jarak pada robot adalah 1 m. Robot diam Berhasil 5 Pengguna bergerak ke kiri pada jarak 2 m Robot bergerak ke kiri, dan robot bergerak maju serta berhenti pada jarak 1 m Berhasil 4 Pengguna bergerak ke kiri pada jarak 1 m Robot bergerak ke kiri dan berhenti ketika sudah sesuai Berhasil 5 Pengguna bergerak ke kanan pada jarak 1 m Robot bergerak ke kanan dan berhenti ketika sudah sesuai Berhasil 6 Pengguna bergerak maju dengan jarak 50 cm pada robot Robot bergerak mundur dan berhenti pada jarak 1 m Berhasil 7 Terdapat 2 pengguna yang masuk pada jangkauan robot Robot mengikuti pengguna yang lebih dulu terdeteksi Berhasil 8 Terdapat 3 pengguna yang masuk pada jangkauan robot Robot mengikuti pengguna yang lebih dulu terdeteksi Berhasil 9 Tidak ada pengguna Robot diam Berhasil 10 Terdapat pengguna dengan jarak 5 meter dari robot Robot diam Tidak berhasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitia ini, dapat diambil beberapa kesimpulan . Kesimpulan tersebut Hasil Pengujian deteksi wajah atau face detection tingkat keberhasilan dalam 10 percobaan adalah 80% dan tingkat error adalah 20%. Kesalahan dalam proses deteksi tersebut adalah karena wajah  manusia  memakai masker dan kacamata sehingga program tidak dapat mendeteksi dan wajah boneka seharusnya tidak dapat dideteksi
Volume 3, Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v3i2.3579
tetapi program dapat mendeteksi wajah boneka tersebut.  Hasil pengujian  jarak dimana pengujian  jarak tersebut menggunakan range 50  –  500 cm. Hasil pada pengujian tersebut adalah robot  vlogger hanya dapat mendeteksi hingga  jarak  400  cm  saja.  Jarak  lebih  dari  400  cm  tidak  dapat  dideteksi.  Alasan  kenapa  tidak  dapat terdeteksi adalah karena kualitas dari kamera webcam. Semakin tinggi kualitas kamera webcam maka semakin jauh jarak yang  dapat  dideteksi.  Hasil  pengujian  keseluruhan  sistem  dengan  scenario  yang  sudah  diatur.  Pada  pengujian tersebut robot vlogger mempunyai tingkat keberhasilan 90% dan error adalah 10%.

## REFERENCES
[1] E.  R.  David,  M.  Sondakh,  and  S.  Harilama,  “Pengaruh  Konten  Vlog  dalam  Youtube  terhadap  Pembentukan  Sikap Mahasiswa Ilmu Komunikasi Fakultas Ilmu Sosial dan Politik Universitas Sam Ratulangi,” J. Acta Diurna , vol. 6, no. 1, 2017.
[2] “Sawyer, R. (2011). The impact of new social media on intercultural adaptation. Thesis of University of Rhone Island USA. Diunduh dari http://digitalcommons.uri.edu/srhonorsprog/242/.”
[3] “Susrini Ni Ketut. 2010. Beken Dengan YouTube. Jakarta. PT. Grasindo.”
[4] “Tjandrawina,  R.R.  (2016).  Industri  4.0:  Revolusi  industri  abad  ini  dan  pengaruhnya  pada  bidang  kesehatan  dan bioteknologi. Jurnal Medicinus, Vol 29, Nomor 1, Edisi April.”
[5] R.  D.  Nugraha,  F.  Firdaus,  and  D.  Derisma,  “Rancang  bangun  mobile  robot  pengikut  manusia  berdasarkan  warna menggunakan metode template matching berbasis mini pc.,” J. Tek. … , no. November, pp. 1–6, 2016.
[6] A. Saefudin, “Implementasi Robot Cerdas Dalam Kehidupan Manusia :,” pp. 1–28, 2010.
[7] F. T. Industri, “Rancang Bangun Robot Vision Untuk,” 2015.
[8] B. Herdiana and Y. B. Pratama, “Sistem Deteksi dan Penembak Target pada Robot Tank dengan Pengendali Nirkabel Detection and Targets Shooter System on Robot Tank with Wireless Controller,” vol. 5, no. 1, 2017.
[9] B. A. B. Ii and L. Teori, “Pengolahan Citra-2-Unikom_L-I,” pp. 6–24.
[10]  L. B. Prianggodo, “Perancangan Object Tracking Robot Berbasis Image Processing Menggunakan Raspberry Pi,” 2016.
[11]  H. Sunandar, “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Gaussian Filter,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 2, no. 1, pp. 19–22, 2017.
[12]  R.  Muhardian  and  K.  Krismadinata,  “Kendali  Kecepatan  Motor  DC  Dengan  Kontroller  PID  dan  Antarmuka  Visual Basic,” JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro  dan  Vokasional) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  328–339,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/jtev/index.
[13]  D.  P.  Dewa,  N.  Rinanto,  and  L.  Subiyanto,  “PROTOTYPE  ROBOT  PENGIKUT  MANUSIA  DENGAN  VIDEO PROCESSING KAMERA RGB-D KINECT,” vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2015.