Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Akselerasi Gerakan Maju Pada Robot Berkaki Empat Menggunakan Fuzzy Logic
Sopian Soim 1 , Amperawan 2 , Masayu Anisah 3 , Novendra Farhan 4
1,2,3,4, Program Studi Sarjana Terapan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia Email: 1 sopian_soim2005@yahoo.com 2 amperawan230567@gmail.com , 3 annisah05@gmail.com , 4 novendrafarhan@gmail.com

## ABSTRAK
Pada penelitian ini merancang  sebuah Robot berkaki  empat mengunakan motor servo  dalam  melakukan gerakan saat bernavigasi.  Robot berkaki empat  dirancang dengan pengendalian 128 rule pada  Arduino Mega  untuk    gerakan  menggunakan  motor  servo AX12,  pembacaan  jarak  dengan  sensor    SharpGP  dan akselarasi  gerakan menggunakan  metode fuzzy dalam melakukan  navigasinya. Penelitian ini  bertujuan membuat  robot berkaki empat dapat melakukan navigasi  dengan metode fuzzy. Data yang diambil pada saat  bernavigasi  berupa  data  fuzzifikasi,  inferensi  dan    defuzzifikasi.  Berdasarkan    penelitian  robot berkaki  empat  dalam  bernavigasi    didapat    tingkat  keberhasilan  dari  pembacaan  6  buah  sensor  infrared dalam  mendeteksi  objek  yang  ada  berkisar  98%  -  100%      dengan  tingkat  error  sebesar  1.07%.,  akurasi tingkat  keberhasilan  kecepatan  gerakan  maju  robot  100%  ,  gerakan  mundur  40%,  gerakan  geser  kanan 60% dan 40% gerakan geser kiri .
Kata kunci: Robot Berkaki Empat, logika fuzzy , Navigasi.

## Accelation of Forward Movement On A Quadruped Robot Using Fuzzy Logic

## ABSTRACT
This  study  designed  a  quadruped  robot  using  a  servo  motor  make  movements  while  navigating.  The quadruped  robot  was  designed  by  controlling  128  rules  on  the  Arduino  Mega  for  movement  using  the AX12 servo motor, the navigating was evaluated by measured distance reading with the SharpGP sensor and  movement  acceleration  using  fuzzy  method.  This  study  was  aimed  to  produce  a  quadruped  robot which  can  be  able  to  navigate  using  fuzzy  method.  The  parameters  used  in  this  study  are  fuzzification, inference and defuzzification. Based on the quadruped robots in navigating, the success rate of reading 6 infrared sensors in detecting existing objects which ranged from 98 to 100% with an error rate of 1.07%. The  accuracy  of  the  success  rate  of  the  robot's  forward  movement  speed,  backward  movement,  swipe right and swipe left were at  100%, 40% , 60% and 40% respectively
Keywords:  Quadruped Robot, fuzzy logic, Navigation
Correspondence author : Sopian Soim, Program Studi Sarjana Terapan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia. E-Mail: sopian_soim2005@yahoo.com
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## I. PENDAHULUAN
Robot  adalah  alat  yang  dapat  membantu  banyak  kebutuhan  manusia  secara  fisik[7], namun  kendali robot dapat dilakukan  secara  otomatis yang telah di  tanam    program    ke m ikro ko ntro l er  at au  m i kro p ro seso r.   Untuk  meningkatkan    pengetahuan  tentang  robot digunakan  metode  atau  algoritma  yang  digunakan  dalam      kompetisi  robot  di  Indonesia. Kompetisi  robot  bermacam-macam  yang  diadakan  di  Indonesia  salah  satu  kategori perlombaan    Kontes Robot Pemadam Api Indonesia (KRPAI)  dalam Kontes Robot Indonesia (KRI). Pada tahun 2021, KRPAI berubah nama menjadi KRSRI (Kontes Robot SAR Indonesia). Dalam  perlombaannya  terdapat  perubahan  pada  aturannya,  tidak  hanya  memadamkan  api, Robot KRSRI juga harus menyelamatkan  korban dari potensi kebakaran ke tempat yang aman. Tema  robot  SAR  ( Search  and  Rescue )  yang  dikompetisikan      pada  tahun  2021  dimana Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  sering  mengalami  bencana  maka    peneliti  ingin mengembangkan  robot    dengan  logika fuzzy dalam  melakukan  akselarasi  gerakan  saat bernavigasi [1] [2][3][7][8]
Dengan menggunakan logika fuzzy akan membuat akselerasi  dan keseimbangan saat robot bernavigasi  dalam  menyelesaikan  misinya.    Logika Fuzzy di  perkenalkan  pertama  kali  oleh Lothfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965[2]Metode fuzzy  logic merupakan  salah  satu  metode penyelesaian  masalah  dalam  menentukan  kondisi  pembacaan  jarak  oleh  sensor  infra  merah. Fuzzy  logic merupakan  logika  yang  mempresentasikan  nilai  samar,  ketidakpastian,  kebenaran sebagian  atau degree  of  truth. Logika fuzzy merupakan  pengembangan  dari  logika  yang bernilai 0 dan 1 yang memungkinkan nilai  keanggotaan antara 0 dan 1 dalam bentuk linguistik, sehingga memungkinkan  keberadaan konsep  seperti “agak”, “sedikit”, “sedang”, “sangat”, dan sebagainya.  [3][6][7][8] [9]
Teori Dasar Fuzzy Logic [7]
Dalam implementasi yang harus diketahui   dalam  menggunaan sistem fuzzy logic, yaitu :
 Variabel Fuzzy.
 Himpunan Fuzzy .
 Semesta Pembicaraan.
 Domain Himpunan Fuzzy ,

## Fungi keanggotaan
Fungi  keanggotaan  merupakan  grafik  yang  mewakili  besar  dari  derajat  keanggotaan masing-masing  variabel input yang berada dalam interval antara 0 dan 1. Derajat keanggotaan adalah  sebuah  variabel  x  yang  dilambangkan µ[x] .  Aturan-aturan  menggunakan  nilai keanggotaan  sebagai  faktor  bobot  untuk  menentukan  pengaruhnya  pada  saat  melakukan inferensi  dalam  menarik  kesimpulan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan.    Untuk  menentukan nilai  keanggotaan  dengan  melalui  grafik  pendekatan  fungsi  kurva  linear,  segitiga,  dan trapesium. [6][7][8]
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
 Representasi Segitiga
Gambar 1. Representasi Segitiga [1][6][7]
Fungsi keanggotaan :
(1)
Keterangan :
- a (nilai domain yang mempunyai derajat keanggotan nol).
- b (nilai domain yang mempunyai derajat keanggotan satu)
- c (nilai domain yang mempunyai derajat keanggotan nol x = nilai input yang akan diubah kedalam bilangan Fuzzy )

##  Representasi Trapesium
Gambar 2. Representasi Trapesium [7][8][9] [10]   [5]
Fungsi keanggotaan :
(2)
Keterangan :
- a  (derajat  keanggotan  nol),  b  (derajat  keanggotan  satu), c  (derajat  eanggotan  satu),  d (derajat keanggotan nol), x  ( input yang akan diubah kedalam bilangan Fuzzy )
Sistem inferensi fuzzy Sistem  inferensi fuzzy atau Fuzzy  Inference  System adalah  cara   memetakan  ruang input menuju ruang output menggunakan fuzzy logic.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 3. Inferensi Fuzzy [1][6][7][9]
Metode Fuzzy Sugeno
Penalaran  dengan  metode  Sugeno  hampir  sama  dengan  penalaran  Mamdani,  hanya  saja output (konsekuen)  sistem  tidak  berupa  himpunan Fuzzy ,  melainkan  berupa  konstanta  atau persamaan  linear.  Michio  Sugeno  mengusulkan  penggunaan singleton sebagai  fungsi keanggotaan  dari  konsekuen. Singleton adalah  sebuah  himpunan Fuzzy dengan  fungsi keanggotaan  pada titik tertentu mempunyai sebuah nilai dan 0 di luar titik tersebut. adalah :
IF ( 𝑥 1 𝑖𝑠 𝐴 1) ∘ ( 𝑥 2 𝑖𝑠 𝐴 2) ∘ ( 𝑥 3 𝑖𝑠 𝐴 3) ∘ … ∘ ( 𝑥𝑁 𝑖𝑠 𝐴𝑁 ) THEN 𝑧 = 𝑘
dengan  A 𝑖 adalah  himpunan  Fuzzy  ke-i  sebagai  antesenden,  dan 𝑘 adalah  suatu  konstanta sebagai konsekuen.
Tahapan-tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam  implementasi  metode  Sugeno  yaitu  sebagai berikut:
1. Pembentukan himpunan Fuzzy
Variabel  input  dari  sistem Fuzzy ditransfer  ke  dalam  himpunan Fuzzy untuk  dapat digunakan  dalam  perhitungan  nilai  kebenaran  dari  premis  pada  setiap  aturan  dalam  basis pengetahuan. Tahap ini mengambil nilai-nilai tegas dan menentukan derajat di mana nilai- nilai tersebut menjadi anggota dari setiap himpunan Fuzzy yang sesuai.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan Fuzzy akan berhubungan dengan suatu relasi Fuzzy .  Bentuk  umum  dari  aturan  yang  digunakan  dalam  fungsi  implikasi  adalah sebagai berikut:  IF x is A THEN y is B dengan x dan y adalah skalar, dan A dan B adalah himpunan Fuzzy .  Proposisi  yang  mengikuti  IF  disebut  sebagai  antesenden  sedangkan proposisi  yang  mengikuti  THEN  disebut  konsekuen.  Proposisi  ini  dapat  diperluas  dengan menggunakan  operator Fuzzy seperti,  IF  ( 𝑥 1  is 𝐴 1) ∘ ( 𝑥 2  is 𝐴 2) ∘ ( 𝑥 3  is 𝐴 3) ∘ … ∘ ( 𝑥𝑁 is 𝐴𝑁 ) THEN y is 𝐵 dengan ∘ adalah  operator  (misal:  OR  atau  AND).  Secara  umum  fungsi implikasi yang dapat digunakan yaitu sebagai berikut:
- Min ( minimum ) Fungsi ini akan memotong output himpunan Fuzzy .
- Dot ( product ) Fungsi ini akan menskala output himpunan Fuzzy .
Pada metode Sugeno ini, fungsi implikasi yang digunakan adalah fungsi min. - Defuzzifikasi ( defuzzification ) Defuzzifikasi input dari proses defuzzifikasi adalah himpunan Fuzzy yang dihasilkan dari proses  komposisi  dan output adalah  sebuah  nilai.  Untuk  aturan  IFTHEN  Fuzzy  dalam
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
persamaan (k)=  IF  x 1 is  𝐴 1𝑘 and…  and  x 𝑛 is  𝐴 𝑛𝑘 THEN y is 𝐵 𝑘 ,  dimana 𝐴 1𝑘 dan 𝐵 𝑘 berturut-turut  adalah  himpunan Fuzzy dalam 𝑈 𝑖 𝑅 ( U dan V adalah  domain  fisik), 𝑖  = 1,2,… ,𝑛 dan 𝑥 = (𝑥 1 ,𝑥 2 ,… ,𝑥 𝑛 ) 𝑈 dan 𝑦 𝑉 berturut-turut adalah variabel input dan output (linguistik)  dari  sistem Fuzzy . Defuzzifier pada  persamaan  di  atas  didefinisikan  sebagai suatu  pemetaan  dari  himpunan  Fuzzy 𝐵 ke  dalam 𝑉  𝑅 (yang  merupakan output dari inferensi Fuzzy )  ke  titik  tegas 𝑦∗𝑉 .[8][7][9][10][3].  Pada  metode  Sugeno defuzzification dilakukan dengan perhitungan Weight Average ( WA ):
(3)
Keterangan:
- WA (Nilai rata-rata), 𝛼𝑛 (Nilai predikat aturan ke-n), 𝑧𝑛 (Indeks nilai output (konstanta) ke-n).
Rumus  kecepatan  saat    perubahan  waktu  awal  dan  akhir  terhadap  kecepatan  yang digunakan robot saat beroperasi maka rumus percepatan :
(4)
Keterangan:
- Δ V (delta percepatan ), V 1 (kecepatan akhir), V 0 (kecepatan awal),
- Δ t (delta waktu), t1 (waktu akhir), t0 (waktu awal).
Sharp  GP2Y041SK0F  adalah  sensor  pengukur  jarak  yang  terdiri  dari  kombinasi  PSD ( position sensitive detector ) dan IR-ED ( infrared emitting diode ) dan rangkaian pemrosesan sinyal.  terdapat  3  pin  diantaranya  data,  Vdd  (+)  dan  ground  (-)  dimana    sensor  dapat mengukur jarak  dari  4 cm – 30 cm. [10]
Motor  servo  adalah  merupakan  motor  DC  yang  dilengkapi  dengan  sistem  kendali didalamnya untuk mengatur sudut dari motor servo. [2][3]

## II. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  langkah  penelitian  pada  perancangan  Robot quadruped dapat  di  lihat  pada gambar 4.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
START Perancangan Rangkaian Robot Quadruped  dan Simulasi Kompenen  Robot Quadruped. Pembuatan robot quadruped, software dan Pengujian robot. Pengambilan  Data Pengujian dan Analisis. STOP
Gambar 4. Flowchart Penelitian
Langkah-langkah metode penelitiaan  dilakukan :
1. Studi Literatur dan referensi jurnal.
2. Perancangan rangkaian robot quadruped dan simulasi.
3. Menyiapkan  kompenen  elektronika  yang  gunakan  untuk  dalam  pembuatan  robot quadruped .
4. Pembuatan robot quadruped , software dan Pengujian robot.
5. Pengambilan  data pengujian dan analisis.
Perancangan  Diagram  Blok  “Akselerasi  Gerakan  Maju  Pada  Robot  Berkaki    Empat Menggunakan Fuzzy Logic ”
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 5. Diagram Blok Robot Berkaki Empat
Implementasi  robot  berkaki  empat      yang  telah  dibuat  dari      hasilkan    penelitian  yang  telah dilakukan :
Gambar 6.  Implementasi Robot   Berkaki  Empat (Quadruped)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tabel  1  Robot  Quadruped  perancangan  fungsi  keanggotaan input jarak  sensor  Sharp GP2Y041SK0F.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 1. Perancangan  Fungsi Keanggotaan Input Jarak
µ Sangat Dekat [x]       = { (tramf) x<10=1 10≤x≤15 = (x-10)/15-10) x≥15 =0 µ Dekat [x]                   = { (trimf) x≤10=0 10≤x≤15 = (x-10)/15-10)
15≤x≤20 = (x-15)/20-15)
x≥20 =0 µ Sedang [x]                = { (trimf)
x≤15=0
15≤x≤20 = (x-15)/20-15) 20≤x≤25 = (x-20)/25-20) x≥25 =0 µ Jauh [x]                     = { (trimf) x≤20=0
20≤x≤25 = (x-20)/25-20) 25≤x≤30 = (x-25)/30-25)
x≥30 =0
µ Sangat Jauh [x]        = { (tramf) x<25=0 25≤x≤30 = (x-25)/30-25) x≥30 =1
Pada  gambar  7    Robot  Quadruped Perancangan  Fungsi  Keanggotaan  Singleton  Variabel Kecepatan
Gambar 7. Perancangan Fungsi Keanggotaan Singleton Variabel Kecepatan
Pada tabel 2  Perancangan Fungsi Keanggotaan Output Fuzzy Sugeno Orde-0 Robot Quadruped
1 0,5 0 100 200 500 400 300 0-1023 (10 bit) Lambat Sangat Lambat Sangat Cepat Sedang Cepat
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 2. Perancangan Fungsi Keanggotaan Output Fuzzy Sugeno Orde-0
µ Sangat Lambat [x] = { 0; x≠a 1 ; x=a µ Lambat [x] = { 0; x≠b 1 ; x=b µ Sedang  [x] = { 0; x≠c 1 ; x=c µ Cepat [x] = { 0; x≠d 1 ; x=d µ Sangat Cepat [x] = { 0; x≠e 1 ; x=e
Tabel 3. Pengujian Sensor Infrared Jarak 5 cm
Pengukuran ke- Tampilan Sensor pada Serial Monitor F R1 L1 B R2 L2 1. 7 cm 5 cm 2 cm 4 cm 3 cm 5 cm 2. 4 cm 5 cm 3 cm 8 cm 4 cm 6 cm 3. 5 cm 4 cm 3 cm 4 cm 3 cm 6 cm 4. 3 cm 6 cm 7 cm 3 cm 5 cm 4 cm 5. 5 cm 7 cm 6 cm 7 cm 5 cm 8 cm 6. 8 cm 8 cm 5 cm 4 cm 7 cm 3 cm 7. 3 cm 3 cm 5 cm 2 cm 6 cm 5 cm 8. 7 cm 2 cm 9 cm 5 cm 5 cm 4 cm 9. 4 cm 5 cm 4 cm 2 cm 4 cm 6 cm 10. 4 cm 5 cm 6 cm 1 cm 8 cm 3 cm Jumlah 50 cm 50 cm 50 cm 40 cm 50 cm 50 cm Rata-rata 5 cm 5 cm 5 cm 4 cm 5 cm 5 cm Tabel 4. Pengujian Sensor Infrared Jarak 35 cm Pengukuran ke- Tampilan Sensor pada Serial Monitor F (depan) R1 (depan kanan) L1 (depan kiri) B (belakang) R2 (belakang kanan) L2 (belakang Kiri) 1. 36 cm 35 cm 38 cm 37 cm 37 cm 35 cm 2. 41 cm 39 cm 33 cm 33 cm 33 cm 33 cm 3. 38 cm 40 cm 36 cm 34 cm 36 cm 34 cm 4. 40 cm 35 cm 32 cm 32 cm 32 cm 32 cm 5. 39 cm 36 cm 35 cm 34 cm 34 cm 34 cm 6. 38 cm 37 cm 36 cm 36 cm 36 cm 33 cm 7. 41 cm 38 cm 35 cm 32 cm 35 cm 32 cm
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
8. 36 cm 33 cm 38 cm 33 cm 38 cm 28 cm 9. 36 cm 36 cm 40 cm 32 cm 32 cm 32 cm 10. 35 cm 32 cm 37 cm 37 cm 37 cm 37 cm Jumlah 380 cm 360 cm 360 cm 340 cm 350 cm 330 cm Rata-rata 38 cm 36 cm 36 cm 34 cm 35 cm 33 cm
Pengujian    kecepatan  gerak  robot  pada  motor  servo  dengan  jarak  tempuh  sejauh  100    cm,  Untuk mengetahui  hubungan  antara  perubahan  waktu  awal  (t 0 )  dan waktu  akhir  (t 1 )  terhadap  pengaruh kecepatan gerakan robot. Hasil data  pengukuran  motor servo  dapat dilihat  seperti  tabel 5.
Tabel 5.  Pengukuran Kecepatan Motor Servo
Kecepatan Waktu Gerakan Robot (v) Maju Mundur Geser Kanan Geser Kiri (t 0 ) (t 1 ) (t 0 ) (t 1 ) (t 0 ) (t 1 ) (t 0 ) (t 1 ) 100 0 21s 0 24 0 20 0 19 200 0 18s 0 20 0
18 0 18 300 0 15s 0 15 0
17 0 16 400 0 13s 0 14 0
13 0 12 500 0 11s 0 12 0 11 0 11
Hasil pengujian Akselerasi Robot  gerak maju dengan kecepatan 100, 200, 300, 400 dan 500 :
1 (1      )
(21    ) 4,7 𝑠 2 (2      ) (18    ) 11,1   𝑠 3 (3      ) (15    ) 2    𝑠 4 (4      ) (13    ) 3 ,7   𝑠 5 (5      ) (11    ) 45,4   𝑠
Pada gerakan maju melibatkan sensor depan, sensor depan kanan, dan sensor depan kiri sebagai input . Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh jarak dengan kecepatan, adapun hasil data pengujian seperti yang ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Metode Fuzzy Gerakan Maju Pada Robot
Jenis Gerakan Pembacaan Nilai Sensor Output Kecepatan D-Kiri Depan D-Kanan Maju 28,17 cm 29,17 cm 37,61 cm 500 Sangat Cepat 28,17 cm 20,37 cm 25,26 cm 400 Cepat 24,49 cm 17,54 cm 20,90 cm 300 Sedang 18,07 cm 13,85 cm 19,54 cm 200 Lambat 14,90 cm 11,47 cm 8,42 cm 100 Sangat Lambat
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Pada gerakan maju  Robot Quadruped menggunakan 125 rule dengan metode Fuzzy Logic.
Jarak diatas memberikan output yang sesuai inferensi rule based dengan nilai sebagai berikut : Kecepatan : 100

## Sensor Depan Kiri (L)
an a     a  [14,9 ]   1    14,9    15 (14,9    1 )
(15   1 ) ,98
a  [14,9 ]   1    14,9    15 (14,9    1 ) (15   1 ) ,98

## Sensor Depan  (F)
an a     a  [11,47]   1    11,47   15 (11,47   1 )
(15   1 ) ,294
a  [11,47]   1    11,47   15 (11,47   1 ) (15   1 ) ,294
Sensor Depan Kanan (R) an a     a  [8,42]   8,42   1      1
Setelah  mendapatkan  klasifikasi  nilai  dari  grafik  fungsi  keanggotaan  tersebut  maka  ada beberapa rules yang terpakai, antara lain :
[1]             an a     a  [14,9 ] an a     a  [11,47]      an a      a  [8,42] [6]           an a     a  [14,9 ]          a  [11,47]      an a      a  [8,42] [26]         an a     a  [14,9 ]
an a     a  [11,47]      an a      a  [8,42] [31]       an a     a  [14,9 ]         a  [11,47]      an a      a  [8,42]
Dengan demikian, pada jarak diatas memberikan output yang sesuai inferensi rule based dengan nilai sebagai berikut :
a[5]               (14,9 )      (11,47)      (8,42) 𝑖𝑛( ,98)  ( ,29)   (1) ,29 𝑧5         1
Berikut nilai defuzzifikasi perhitungan dari proses fuzzifikasi) pada pengujian gerakan maju :
𝑊𝐴 1𝑧1    2𝑧2    3𝑧3    4𝑧4    5𝑧5 1    2    3    4    5 𝑊𝐴 ( ,634 𝑥 5  )      ( , 52𝑥4  )   ( ,18 𝑥 3  )   ( ,614𝑥2  )   ( ,294𝑥1  ) ( ,634     , 52    ,18     ,164    ,294)
𝑊𝐴 544 1,774 𝑊𝐴       3 6,65
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
IV. KESIMPULAN
Robot Quadruped tingkat  keberhasilan  dari  pembacaan  6  buah  sensor infrared dalam mendeteksi objek yang ada berkisar  98% - 100% dengan tingkat error sebesar 1.07%. Metode fuzzy  logic model  Sugeno  orde-0  dapat  diimplementasikan  pada  Robot Quadruped. Metode fuzzy logic memiliki akurasi tingkat keberhasilan kecepatan gerakan maju robot 100% , , gerakan mundur 40%, gerakan geser kanan 60%  dan 40% pada gerakan geser kiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Anjani,  “Robot  Quadruped  Pengenal  Ruangan,”  Tugas  Akhir.  Politeknik  Negeri Sriwijaya. Palembang, 2020.
[2] M. Smith, Data Sheet Motor Servo Dynamixel AX-12.
[3] I. A. Petriaga, “Sistem Kendali Robot Pemadam Api Quadruped Dengan Metode PID,” Tugas Akhir. Politeknik Negeri Sriwijaya. Palembang, 2018.
[4] C.  Pamungkas,  “Efektifitas  Sensor  Jarak  Infrared  Sharp  GP2Y0A02YK0F  Terhadap Rentang Jarak pengukur Benda.,” Skripsi. Universitas Muria Kudus., 2017.
[5] Ristekdikti, Buku Panduan Kontes Robot Pemadam Api. 2019. Ristekdikti, 2019.
[6] . D. and R. Wahyudi, “Kontrol Kecepatan  Robot Hexapod Pemadam Api menggunakan Metoda  Logika  Fuzzy,” J.  Nas.  Tek.  Elektro ,  vol.  4,  no.  2,  p.  227,  2015,  doi: 10.25077/jnte.v4n2.170.2015.
[7] D. L. Rahakbauw, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi  Roti  Berdasarkan  Data  Persediaan  Dan  Jumlah  Permintaan,” BAREKENG  J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 9, no. 2, pp. 121–134, 2015, doi:
10.30598/barekengvol9iss2pp121-134.
[8] L.  Fatihan,  “Sistem  Kendali  Robot  Pemadam  Api  Quadruped  Dengan  Metode  Fuzzy Logic,” Tugas Akhir. Politeknik Negeri Sriwijaya. Palembang, 2018.
[9] K. Arief, D. Purwanto, and H. Kusuma, “Algoritma Menghadang Bola dengan Metode Fuzzy Logic untuk Robot Penjaga Gawang Sepak Bola Beroda,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.12962/j23373539.v7i2.30970.
[10] Y. M. Hidayat, “Implementasi Algoritma Wall Following Pada Manuver Robot KRPAI Quadruped  Omni  Direction  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Sugeno,”  Univeristas Brawijaya Malang, 2018.