## NAVIGASI BERBASIS BEHAVIOR DAN FUZZY LOGIC PADA SIMULASI ROBOT BERGERAK OTONOM
Rendyansyah * , Kemahyanto Exaudi, Aditya Putra Perdana Prasetyo Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
* Corresponding author, e-mail : rendyansyah@ilkom.unsri.ac.id
Abstrak — Mobile robot merupakan mekanisme robot yang mampu bergerak otomatis. Pergerakan robot secara otomatis memerlukan suatu sistem navigasi. Navigasi adalah metode untuk menentukan gerak robot. Pada penelitian ini navigasi robot dikembangkan menggunakan metode behavior (perilaku) dengan logika fuzzy . Perilaku robot dibagi  menjadi  beberapa  modul, seperti berjalan,  menghindari  halangan,  mengikuti dinding, koridor maupun kondisi u-shape . Pada penelitian  ini dirancang simulasi mobile robot di dalam pemrograman visual. Robot dilengkapi dengan tujuh sensor jarak dan dibagi menjadi beberapa kelompok untuk menguji perilaku yang dirancang, sehingga perilaku robot menghasilkan pengaturan kecepatan dan steering . Berdasarkan percobaan  yang telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  simulasi mobile robot dapat berjalan mulus ( smooth ) pada berbagai kondisi. Hal ini membuktikan bahwa implementasi pembentukan behavior dan teknik logika fuzzy pada robot bekerja dengan baik.
Kata Kunci : behavior, logika fuzzy, mobile robot
Abstract — Mobile robot is the robotic mechanism that is able to moved automatically. The movement of the  robot  automatically  require  a  navigation  system.  Navigation  is  a  method  for  determining  the  robot motion. In this study, using a method developed robot navigation behavior with fuzzy logic. The behavior of the robot is divided into several modules, such as walking, avoid obstacles, to follow walls, corridors and  conditions  of  u-shape.  In  this  research  designed  mobile  robot  simulation  in  a  visual  programming. Robot is equipped with seven distance sensor and divided into several groups to test the  behavior that is designed, so that the behavior of the robot generate speed and steering control. Based on experiments that have been conducted shows that mobile robot simulation can run smooth on many conditions. This proves that the implementation of the formation of behavior and fuzzy logic techniques on the robot working well.
Keywords : behavior, fuzzy logic, mobile robot
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Mobile  robot dirancang  untuk  bergerak secara  otomatis  atau  dikenal  robot  bergerak otonom,  robot  yang  dapat  bergerak  bebas  pada area yang tidak terstruktur dan dapat menentukan sendiri jalur pergerakannya. Robot otonom  identik  sebagai  robot  cerdas  karena sistem-nya  menggunakan  teknik  kendali  cerdas ( artificial intelligence ) untuk mengontrol pergerakan.  Kontrol  gerakan  robot  ini  dikenal istilah navigasi cerdas [1].
Navigasi  merupakan  suatu  metode  dalam menentukan aksi dari pergerakan robot di dalam lingkungan  [1].  Navigasi  cerdas  diaplikasikan pada robot bergerak otonom agar dapat membuat keputusan sendiri. Saat ini banyak dikembangkan  suatu  sistem  navigasi  robot bergerak  otonom  menggunakan  logika fuzzy
[2][3][4],  teknik  jaringan  saraf  [1][4],  bahkan gabungan  dari  keduanya  (neuro- fuzzy )  [5]. Metode  yang  paling  sering  digunakan  yaitu logika fuzzy kerena proses fuzzy bisa diimplementasikan ke dalam sistem mikro [2][6]. Algoritma logika fuzzy digunakan dalam aplikasi kendali  yang  memerlukan  waktu  komputasi cepat,  oleh  karena  itu  dapat  diaplikasikan  ke robot dengan banyak behavior .
Sistem  navigasi  cerdas  pada  robot  bergerak otonom  dengan  menirukan  prilaku  atau  reaksi terhadap  keadaan  lingkungan  yang  dihadapi. Metode behavior dapat bekerja pada lingkungan yang  dinamis,  salah  satu  contoh behavior pada robot  dalam  mencari  target  [2][7].  Metode behavior terinspirasi  dari  sifat  prilaku  makhluk hidup  saat  berinteraksi  dengan  lingkungannya [8]. Behavior tersebut  terjadi  karena  alat  indra menerima informasi sehingga ada respon gerak.
Dalam  kasus  robot  bergerak  otonom,  informasi diperoleh dari sensor dan respon keluaran berupa pergerakan.
Pada penelitian ini diimplementasikan behavior sebagai  penentu  aksi  gerak,  dan fuzzy logic sebagai  kendali  cerdas  untuk  mengontrol posisi dan kecepatan robot. Kombinasi tersebut bertujuan untuk menghasilkan respon pergerakan  yang  halus  ( smooth )  dalam  ber- navigasi  pada  lingkungan  komplek  yang  tak terstruktur.  Pergerakan mobile  robot dan lingkungan  disimulasikan  ke  dalam  tampilan visual.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Berbasis Behavior Metode behavior juga  dikenal  sebagai arsitektur subsumption merupakan prilaku yang meniru sifat alami makhluk hidup dan tergolong ke  dalam  algoritma high-level  control [8].
Adapun  ilustrasi  dari  arsitektur behavior ditunjukkan pada Gambar 1.
Behavior -1 Behavior -2 Behavior -N . . . Keadaan Lingkungan
(Medan Kerja Robot)
Gambar 1. Arsitektur behavior [8].
Berdasarkan  arsitektur  pada  Gambar  1, behavior dapat  diterapkan  pada  robot  bergerak otonom  dengan  membentuk  tingkat behavior . Adapun  tingkat behavior menentukan  prioritas, semakin  tinggi  tingkat behavior maka  dapat men-skip  tingkat  yang  lebih  rendah.  Tingkat behavior tersebut  terjadi  karena  adanya  stimuli
atau  rangsangan  yang  didapat  dari  lingkungan. Behavior pada  robot  dirancang  berdasarkan strategi-strategi yang diinginkan dalam menemukan targetnya [9].
Berdasarkan  strategi behavior ini,  maka penulis  mengaplikasikan  teknik behavior pada robot  untuk  membagi  tugas  robot  dalam  ber- navigasi.

## 2.2. Algoritma Logika Fuzzy
Logika fuzzy bekerja  atas  dasar  logika  dan keinginan  dari  seorang  ahli  [6][10].  Pada perancangan  logika fuzzy memiliki  beberapa tahapan [11][12], yaitu : (1) fuzzifikasi, (2) basis aturan  dan  meknisme  inference,  dan  (3) defuzzifikasi. Gambar 2 memperlihatkan diagram blok algoritma logika fuzzy .
Fuzzifikasi Inferensi Defuzzifikasi Fungsi Keanggotaan Masukan Aturan Logika Fungsi Keanggotaan Keluaran Masukan Crisp Keluaran Crisp Masukan Fuzzy Keluaran Fuzzy
Gambar 2. Diagram blok logika fuzzy [13].
Penjelasan tahapan algoritma logika fuzzy :
1. Fuzzifikasi.
Fuzzifikasi  akan  mengubah  nilai  masukan crisp menjadi  nilai fuzzy .  Nilai fuzzy dipengaruhi  oleh  fungsi  keanggotaan  yang dirancang oleh pakar.
2. Basis aturan dan mekanisme inference. Aturan  ( rule )  berisi  logika-logika  dari seorang pakar dalam menentukan aksi sistem. Oleh karena itu basis aturan yang ditetapkan dengan  mengintegrasikan  variabel  masukan dengan variabel keluaran fungsi keanggotaan. Aturan  ini  berupa  logika  “jika  –  maka” seperti :
1 1
, n n
if X is A and and X is A then Y is B 
Aturan-aturan tersebut dibutuhkan penalaran dalam pengambilan keputusan akhir,
sehingga  pada  tahap  ini  akan  menghasilkan keluaran fuzzy . Mekanisme dalam pengambilan keputusan menggunakan metode “Max-Min” seperti :
          1 2 max min , ,... B
A A y input i input j            
3. Defuzzifikasi. Defuzzifikasi  akan  mengkonversi  nilai keluaran fuzzy menjadi  nilai  keluaran crisp . Proses ini juga dirancang fungsi keanggotaan keluaran. Metode umum yang sering dipakai dalam komputasi defuzzifikasi  yaitu metode centroid atau weighted average [12][14].

## 3. METODOLOGI
Sistem robotik dalam penelitian ini menggunakan simulasi di dalam program visual. Oleh  karena  itu,  dibuatlah  rancangan  navigasi berbasis behavior dan logika fuzzy pada simulasi tersebut.

## 3.1. Perancangan Behavior
Di  dalam  simulasi,  robot  berbentuk  bulat dengan  diameter  15  cm  dan  dilengkapi  tujuh sensor  jarak,  penggerak  kecepatan  dan  sudut belok ( steering ). Gambar 3 menunjukkan bentuk robot dan peletakan sensor jarak. Simulasi robot dijalankan  dalam  arena  pada  Gambar  4. Behavior pada robot dalam menavigasi dikelompokan  menjadi  beberapa  kelompok, yaitu: perilaku maju, mengikuti dinding kiri atau kanan,  mengikuti  jalur  koridor,  menghindar halangan dan kondisi u-shape . Adapun diagram blok behavior untuk navigasi robot ditunjukkan pada Gambar 5.
Berdasarkan  Gambar  5,  bahwa  prioritas paling  tinggi  yaitu behavior dalam  kondisi terlalu  dekat  dengan  halangan  ( u-shape ),  dan yang paling rendah pada behavior bergerak maju. Adapun behavior dalam simulasi robot didefinisikan sebagai berikut :
1. Bergerak maju: robot bergerak bebas kearah depan  dengan  kecepatan  konstan,  karena tidak  ada  halangan  atau  halangan  dianggap jauh.
2. Mengikuti dinding kanan: ikuti jika terdeteksi  dinding  kanan.  Jika  jarak  yang dideteksi  oleh  sensor  S 6 dan  S 7 masing-
masing  kurang  dari  40  cm  dan  30  cm  maka robot akan mengikuti dinding kanan.
Sensor S7 (kanan 1) Sensor S1 (kiri 1) Se nso r S 6 (ka na n 2 ) Sen sor S 2 (kiri 2) S en so r S 5 (d ep an 3 ) S en so r S 3 (d ep an 1 ) Sensor S4 (depan 2) 15 cm Gambar 3. Bentuk robot dan peletakan tujuh sensor jarak. Start Lintasan X cm Y cm (0,0) 300 cm 250 cm
Gambar 4. Simulasi arena robot.
3. Mengikuti  dinding  kiri:  ikuti  jika  terdeteksi dinding  kiri.  Jika  jarak  yang  dideteksi  oleh sensor S 1 dan S 2 masing-masing kurang dari 30 cm dan 40 cm maka robot akan mengikuti dinding kiri.
4. Mengikuti jalur koridor: jika sensor kanan (S 6 ) dan kiri (S 2 ) mendeteksi jarak kurang dari 40 cm, artinya robot menganggap jalur koridor. Robot akan berjalan pada posisi tengah jalur koridor tersebut.
5. Menghindar  halangan:  Hindari  jika  ada halangan  depan.  Prilaku  ini  diaktifkan  saat sensor  depan  (S 4 )  mendeteksi  jarak  kurang dari  60  cm.  Gerakan  belok  kiri  atau  kanan berdasarkan informasi dari sensor S 3 dan S 5 .
Jalan maju Mengikuti dinding kanan Mengikuti dinding kiri Mengikuti jalur koridor Mengindar halangan Kondisi U-shape Sensor kanan (S 6 <40 cm dan S 7 <30 cm) Sensor kiri (S 1 <30 cm dan S 2 <40 cm) Sensor depan (S 4 <60 cm) Sensor depan (S 4 <20 cm) S1 kecepatan dan steering S2 S3 S4 S5 Gambar 5. Arsitektur behavior untuk navigasi pada robot dalam simulasi.
6. Kondisi U-shape :  Jika  hanya  sensor  S 4 mendeteksi  jarak  yang  terlalu  dekat  (kurang dari 20 cm) maka robot ber-manuver kearah kiri  ataupun  kanan  berdasarkan  informasi dari  sensor  S 1 dan  S 7 .  Jika  sensor  S 1 <  S 7 maka belok kanan, dan sebaliknya.
Pada behavior dalam  navigasi  robot, penulis  menambahkan  logika fuzzy guna menghasilkan  gerak  robot  yang  baik.    Logika fuzzy diimplementasikan pada beberapa behavior diantaranya  menghindar  halangan, mengikuti  dinding  kanan  atau  kiri,  dan mengikuti koridor.
3.2. Perancangan Logika Fuzzy Logika fuzzy pada behavior robot  bekerja berdasarkan informasi sensor-sensor jarak untuk mengendalikan  gerak  kecepatan  dan steering .
Adapun  rancangan  logika fuzzy untuk behavior robot :
3.2.1. Behavior menghindar halangan Masukan crisp dari behavior ini yaitu tiga sensor jarak pada bagian depan robot (kiri depan (S 3 ),  depan  (S 4 ),  kanan  depan  (S 5 )).  Keluaran dari logika fuzzy pada behavior ini menghasilkan crisp respon  gerak  kecepatan  dan steering . Proses rancangan fungsi keanggotaan untuk tiga sensor  jarak  ini  dengan  melakukan  tahap trial
and  error untuk  mengetahui  respon  robot terhadap halangan. Pada behavior ini tiga sensor jarak  tersebut  dibatasi  jarak  maksimum  60  cm, sehingga  diperoleh  masukan  jarak  yang  dibagi menjadi  tiga  variabel  linguistik  yaitu  dekat, sedang dan jauh. Jika terdeteksi jarak dalam area dekat  maka  robot  harus  ber-manuver  besar kearah  tempat  yang  tidak  ada  halangan.  Jika jarak  sedang  maka  robot  ber-manuver  sedang. Jika  jaraknya  jauh  maka  robot  ber-manuver sedikit. Betuk dan ukuran robot juga mempengaruhi  respon  gerak,  misal  robot berukuran  lebih  besar  atau  kecil  maka  jarak maksimumnya  bisa  diganti.  Adapun  fungsi keanggotaan untuk masukan nilai jarak ditunjukkan pada Gambar 6.
x (cm) [ ] x  1 0 0 20 30 50 60 Dekat Sedang
Jauh
Gambar 6. Fungsi keanggotaan untuk masukan jarak pada sensor S 3 , S 4 dan S 5 .
Kecepatan (cm/s) [ ] x  1 0 2.5 5 7.5 12.5 15 Lambat - Lambat Sedang Cepat Cepat + 10 X 17.5 (a) Steering ( o ) [ ] x  1 0 -20 -10 10 20 Kiri - Kiri Lurus Kanan Kanan + 0 X 30 -30 (b)
Gambar 7. Fungsi keanggotaan untuk keluaran. (a) kecepatan, (b) steering .
Keluaran  respon  kecepatan  dan steering masing-masing  terdiri  lima  variabel  linguistik seperti  pada  Gambar  7.  Berdasarkan  Gambar  7 bahwa  rentang  kecepatan  yang  diberikan  pada robot  yaitu  2.5  cm/s  sampai  17.5  cm/s  dan steering -30 o sampai 30 o . Pengambilan keputusan  pada  fungsi  keanggotaan  keluaran menggunakan scaled  fuzzified  decision ,  dan digunakan juga pada behavior lain.
Tabel 1. Aturan logika untuk menghindar halangan.
Sensor jarak (S 3 )
Dekat Sedang Jauh Sen so r Jar ak (S 4 d an S 5 ) Dekat, Dekat Lambat- Lambat- Lambat Lurus Kiri- Kiri Dekat, Sedang Lambat- Lambat- Lambat- Kanan+ Lurus Kiri Dekat, Jauh Lambat Lambat- Lambat- Kanan Kanan Lurus Sedang, Dekat Lambat- Lambat Sedang Lurus Kiri Kiri Sedang, Sedang Lambat Sedang Cepat Kanan Lurus Kiri Sedang, Jauh Sedang Cepat Cepat Kanan Kanan Lurus Jauh, Dekat Lambat Sedang Cepat Lurus Kiri Kiri Jauh, Sedang Sedang Cepat Cepat Kanan Lurus Lurus Jauh, Jauh Cepat Cepat Cepat+ Kanan Lurus Lurus
Berdasarkan  kombinasi  dari  informasi fungsi  keanggotaan  masukan  dan  keluaran, menghasilkan 27 aturan logika untuk pergerakan robot  menghindar  halangan.  Adapun  aturan logika  untuk  menghindar  halangan  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
3.2.2. Behavior mengikuti dinding kanan atau kiri Behavior ini  diaktifkan  saat  sensor  jarak bagian  kanan  robot  mendeteksi  dinding  kanan, begitu  juga  untuk  sensor  bagian  kiri.  Masukan dari sensor kanan yaitu S 7 dan S 6 , atau kiri yaitu S 1 dan S 2 . Proses rancangan fungsi keanggotaan sensor jarak juga dilakukan tahap trial and error . Dalam  kasus  ini,  sensor  S 1 dan  S 7 terdiri  atas variabel  dekat  dan  sedang  dengan  jarak maksimum 30 cm, untuk sensor S 2 dan S 6 dengan variabel  dekat,  sedang  dan  jauh  dengan  jarak maksimum  40  cm.  Jika  jarak  dalam  area  dekat maka  robot  harus  belok  menjauhi  dinding,  dan jika  jarak  dalam  area  jauh  maka  robot  harus belok  mendekati  dinding.  Adapun  fungsi keanggotaan untuk nilai jarak ditunjukkan pada Gambar  8. Behavior ini  juga  menghasilkan keluaran crisp untuk  kecepatan  dan steering . Untuk  keluaran  kecepatan  dan steering sama seperti  pada behavior menghindar  halangan, sehingga  grafik  fungsi  keanggotaannya  juga digunakan sama seperti pada Gambar 7.
x (cm) [ ] x  1 0 0 10 15 30 Dekat Sedang (a) x (cm) [ ] x  1 0 0 10 20 30 40 Dekat Sedang Jauh (b)
Gambar 8. Fungsi keanggotaan untuk masukan jarak, (a) sensor S 1 dan S 7 , (b) sensor S 2 dan S 6 .
Kombinasi  dari  masukan  dan  keluaran
pada behavior mengikuti  dinding  kanan  atupun kiri  masing-masing  menghasilkan  enam  aturan logika. Adapun aturan logika mengikuti dinding kanan  seperti  pada  Tabel  2,  dan  aturan  logika mengikuti dinding kiri pada Tabel 3.
Tabel 2. Aturan logika untuk mengikuti dinding kanan.
Sensor jarak (S 7 ) Dekat Sedang S ens or J ar ak (S 6 )
Dekat Lambat- Sedang Kiri- Kiri Sedang Lambat Sedang Kanan Lurus Jauh Lambat Cepat Kanan Kanan+
Tabel 3. Aturan logika untuk mengikuti dinding kiri.
Sensor jarak (S 1 ) Dekat Sedang S ens or J ar ak (S 2 ) Dekat
Lambat- Sedang Kanan+ Kanan Sedang Lambat Sedang Kiri Lurus Jauh Lambat Cepat Kiri Kiri-

## 3.2.3. Behavior mengikuti jalur koridor
Mengikuti  koridor  berarti  robot  berada diantara dinding kanan dan kiri. Pada kondisi ini robot  akan  bergerak  pada  posisi  tengah  jalur koridor. Dengan kata lain sensor jarak S 2 dan S 6 sama-sama  aktif  mendeteksi  dinding  dengan batas  maksimum  40  cm,  dan  juga  mengontrol pergerakan  robot.  Pada behavior ini  rancangan fungsi  keanggotaan  juga  berdasarkan trial  and error . Jika informasi jarak pada sensor S 2 dekat maka  sensor  S 6 sedang,  dan  sebaliknya.  Ketika terdeteksi jarak oleh sensor S 2 dekat dan sensor S 6 sedang maka robot manuver kekanan, namun jika sensor S 2 sedang dan sensor S 6 dekat maka robot  manuver  kekiri.  Oleh  karena  itu diputuskan  variabel  linguistiknya  dekat  dan sedang.  Gambar  9  memperlihatkan  fungsi keanggotaan masukan nilai jarak untuk sensor S 2 dan  S 6 .  Adapun  fungsi  keanggotaan  keluaran untuk  kecepatan  dan steering ditunjukkan  pada gambar 10. Berbeda dari behavior sebelumnya, pada  behavior  ini  rentang  kecepatan  5  cm/s sampai 15 cm/s dan steering -10 o sampai 10 o .
x (cm) [ ] x  1 0 0 10 25 40 Dekat Sedang Gambar 9. Fungsi keanggotaan untuk masukan nilai jarak pada sensor S 2 dan S 6 . Kecepatan (cm/s) [ ] x  1 0 5 7.5 12.5 15 Lambat Sedang Cepat 10 X (a) Steering ( o ) [ ] x  1 0 -10 -5 5 10 Kiri Lurus Kanan 0 X (b)
Gambar 10. Fungsi keanggotaan untuk keluaran, (a) kecepatan, dan (b) steering .
Kombinasi  dari  masukan  jarak  dengan keluaran  respon  robot  menghasilkan  aturan logika seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Aturan logika untuk mengikuti

## jalur koridor
Sensor jarak
(S 2 ) Dekat Sedang S ens or
Ja ra k (S 6 ) Dekat Lambat Sedang Lurus Kiri Sedang Sedang Cepat Kanan Lurus

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian simulasi dilakukan dengan menempatkan  robot  dalam  lingkungan  yang ditentukan,  seperti  lingkungan  untuk  robot mengikuti  dinding  kanan  atau  kiri,  koridor, menghindar halangan bahkan u-shape .

## 4.1. Pengujian robot pada lingkungan bebas
Pada  pengujian  ini  robot  dijalankan  pada lingkungan  bebas  yang  tidak  ada  halangan. Sensor  pada  robot  tidak  mendeteksi  jarak  atau jarak  dianggap  jauh,  sehingga  robot  bergerak maju  berdasarkan behavior yang  diterapkan dengan kecepatan konstan 15 cm/s. Oleh karena belum ada obyek/halangan maka behavior pada robot  berjalan  maju  bersifat  prioritas  rendah. Ilustrasi  pergerakan  robot  dalam  lingkungan bebas  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  11. Lintasan merupakan jalur yang telah dilalui oleh robot saat ber-navigasi dalam lingkungan.
Start Lintasan Finish
Gambar 11. Respon pergerakan robot dalam lingkungan bebas. Start Finish Lintasan Gambar 12. Respon pergerakan robot dalam mengikuti dinding kanan.
4.2. Pengujian robot dalam mengikuti dinding kanan
Pada  pengujian  ini  bagian  kanan  robot ditempatkan  di  dekat  dinding,  kemudian  robot dijalankan  untuk  melihat  respon  pergerakannya
dalam  mengikuti  dinding  kanan. Behavior ini aktif  karena  ada  stimuli  sensor  bagian  kanan robot  mendeteksi  dinding  kanan.  Pergerakan robot  ini  senantiasa  mengikuti  dinding  dengan mempertahankan  jarak  terhadap  dinding  yaitu ±18  cm.  Hal  ini  karena  logika fuzzy bekerja dengan baik dalam mengontrol pergerakan robot (kecepatan dan steering ). Gambar 12 menunjukkan  respon  pergerakan  robot  dalam mengikuti dinding kanan.
4.3. Pengujian robot dalam mengikuti dinding kiri Sama seperti pada robot mengikuti dinding kanan.  Robot  ini  juga  diuji  untuk  mengikuti dinding  kiri.  Hal  ini  perlu  supaya  diketahui respon gerak robot dalam mengikuti dinding kiri. Pada behavior ini  juga  aktif  karena  ada  stimuli sensor  bagian  kiri  robot  mendeteksi  dinding. Logika fuzzy yang  ditanam  pada behavior ini juga memberikan respon gerak yang baik. Robot juga  mempertahankan  jarak  terhadap  dinding ±18  cm.  Gambar  13  menunjukkan  respon pergerakan robot dalam mengikuti dinding kiri.
Start Finish Lintasan
Gambar 13. Respon pergerakan robot dalam mengikuti dinding kiri.

## 4.4. Pengujian robot pada jalur koridor
Jalur  koridor  berarti  jalur  yang  diapit  oleh dua  dinding  dengan  jarak  cukup  dekat.  Dalam kondisi  ini  robot  berprilaku  untuk  berjalan mengikuti jalur tersebut. Pergerakan robot dalam behavior ini juga dikontrol menggunakan logika fuzzy , sehingga robot ber-manuver dengan baik. Dalam  kasus  ini,  jika  sensor  S 2 atau  S 6 mendeteksi  jarak  lebih  dari  40  cm  maka  robot berprilaku  mengikuti  dinding  (bukan  koridor). Oleh  karena  itu  kecepatan  dan steering juga
berlaku  aturan behavior mengikuti  dinding. Gambar  14  memperlihatkan  respon  pergerakan robot dalam jalur koridor.
Finish Start Kondisi behavior mengikuti dinding Lintasan
Gambar 14. Respon pergerakan robot dalam jalur koridor.

## 4.5. Pengujian robot menghindar halangan
Robot  perlu  diuji  dalam  menghindar halangan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui respon gerakannya. Pengujian robot ini dilakukan  dengan  obyek  berupa  kotak,  segitiga dan  bulat.  Obyek  tersebut  secara  bergantian ditempatkan  di  depan  robot.  Robot  dalam menghindari  obyek  kotak  mulai  merespon  saat sensor  depan  mendeteksi  jarak  50  cm  seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  15(a).  Kasus serupa  juga  dilakukan  pada  obyek  segitiga, tampak robot juga menghindar halangan seperti terlihat  pada  Gambar  15(b).  Namun  berbeda untuk  kondisi  obyek  bentuk  bulat,  robot  juga mendeteksi  obyek  lalu behavior menghindar.
Saat  robot  menghindar  (aksi  belok  kiri)  maka sensor  bagian  kanan  (S 6 dan  S 7 )  mendeteksi objek, sehingga behavior robot berubah menjadi right-wall  following .  Hal  ini  juga  berlaku  jika robot saat belok kanan kemudian sensor kirinya aktif  ( left-wall  following ).  Adapun  pergerakan robot dalam menghindar obyek bulat ditunjukkan pada Gambar 15(c).
4.6. Pengujian robot pada lingkungan u-shape Adanya behavior pada  kondisi u-shape untuk mengatasi keterbatasan behavior menghindar  halangan.  Pengujian  ini  juga bertujuan untuk mengetahui respon gerak robot saat dalam kondisi jarak sensor depan (S 4 ) terlalu dekat (kurang dari 20 cm) dengan obyek/dinding ( u-shape ). Behavior ini  tidak  menggunakan
logika fuzzy namun  logikanya  berdasarkan perbandingan  dari  jarak  yang  dideteksi  oleh sensor  S 1 dan  S 7 .  Pada  kondisi  ini  diberikan kecepatan  konstan  5  cm/s  dan steering konstan 10 o (ke  kiri  atau  kanan).  Gambar  16 menunjukkan  respon  pergerakan  robot  dalam kondisi u-shape . Berdasarkan Gambar 16 bahwa robot ber-manuver kearah yang dianggap masih luas.  Oleh  karena  itu,  robot  selalu  ber-navigasi pada lingkungan u-shape .
Start Finish Belok (a) Start Finish Belok (b) Start Finish Belok Sensor S 6 dan S 7 aktif, Wall following
(c)
Gambar 15. Respon pergerakan robot dalam menghindar halangan, (a) objek kotak, (b) segitiga, dan (c) bulat.
Finish
Start Kondisi u-shape Gambar 16. Respon pergerakan robot pada kondisi u-shape .
Finish Start Lintasan (a) Start Finish Lintasan (b)
Gambar 17. Respon gerak
robot dalam lingkungan komplek.
(a) lintasan robot mengikuti dinding kanan,
(b) mengikuti dinding kiri.

## 4.7. Pengujian  robot  dalam  lingkungan komplek.
Pada  lingkungan  komplek  simulasi  robot ditempatkan dekat dinding (kanan atau kiri). Ini bertujuan  agar  robot  berprilaku  mengikuti dinding,  namun  saat  ada  halangan  maka  robot ber-manuver  sesuai behavior yang  diterapkan. Gambar  17  menunjukkan  pergerakan  robot
(manuver)  dalam  lingkungan  komplek.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  integrasi  logika fuzzy dan behavior yang  diimplementasikan  dalam  robot dapat  bekerja  dengan  baik  pada  lingkungan dengan berbagai kondisi.

## 5. KESIMPULAN
Simulasi mobile robot berukuran diameter 15 cm, dan dilengkapi sensor jarak sebanyak tujuh sensor yang diaplikasikan dalam program visual. Sensor-sensor tersebut dibagi menjadi kelompok untuk  membentuk  beberapa behavior dalam manuver robot. Robot telah dilakukan pengujian dalam  lingkungan  dengan  berbagai  kondisi. Integrasi  logika fuzzy dan behavior yang diimplementasikan pada robot memberikan hasil yang  baik.  Pengembangan  pada  penelitian selanjutnya  akan  dirancang  sistem  robot  untuk keperluan aplikasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  jurusan Sistem  Komputer  dan  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Sriwijaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurmaini,  S.  dan  Tutuko,  B., A  New Classification Technique in Mobile Robot Navigation ,  Telkomnika,  Vol.  9,  No.  3, hal 453-464, (2011). [2] Sembiring, S., Baafai, U., dan Tarigan, P., Implementasi  Arsitektur  Behavior-Based dengan Menggunakan Fuzzy untuk
Navigasi  Car-Like  Mobile  Robot  dalam Lingkungan  yang  Tak  Dikenal ,  Jurnal Generic,  Vol.  9,  No.  2,  hal  320-331,
(2014).
[3] Hamzah,  M.I.  dan  Abdall,  T.Y., Mobile Robot Navigation using  Fuzzy Logic and Wavelet Network , International Journal of Robotics and Automation (IJRA), Vol. 3, No. 3, hal 191-200, (2014).
[4] Ardisasmita, M.S., Pengembangan Robot Mobil  Otonom  Menggunakan  Sistem Kendali  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf Tiruan ,  Risalah  Lokakarya  Komputasi dalam  Sains  dan  Teknologi  Nuklir  XIV, hal 157-170, (2003).
[5] Wang,  H.,  Chen,  C.,  dan  Huang,  Z., Ultrasonic  Sensor  Based  Fuzzy-Neural
Control Algorithm of Obstacle Avoidance
for Mobile Robot , Springer-Verlag Berlin
Heidelberg, Part 1, hal 824-833, (2007).
[6] Aribowo, F.W., Fatchur, A., Setiawan, I.,
Robot  Mobile  Penjejak  Arah  Cahaya Dengan Kendali Logika Fuzzy , Transmisi,
Jurnal Teknik Elektro, Jilid 10, No. 3, hal
144-150, (2008).
[7] Adriansyah, A., Gunardi, Y., Badaruddin, dan Ihsanto, E., Goal-Seeking Behavior- Based  Mobile  Robot  Using  Particle Swarm  Fuzzy  Controller ,  Telkomnika, Vol. 13, No. 2, hal 528-538, (2015).
[8] Pitowarno E., Robotika : Desain, Kontrol, dan  Kecerdasan  Buatan ,  Andi  Offset,
(2006).
[9] Ping,  J.,  Xiao-fang,  H.,  dan  Ai-dong,  G., Mobile  Robot  gas  Source  Localization Based on Behavior Strategies , Proceeding of  the  33 rd Chinese  Control  Conference, hal 8304-8308, (2014).
[10] Sugiarto,  I.,  Untung,  L.L.,  dan  Rahman, M.I., Implementation  of  Fuzzy  Logic  in
FPGA  for  Maze  Tracking  of  a  Mobile
Robot  Based  on  Ultrasonic  Distance Measurement , Jurnal Teknik Elektro, Vol. 8, No.2, hal 96-102, (2008).
[11] Fahmizal dan Kuo, C., Development of a
Fuzzy  Logic  Wall  Following  Controller for  Steering  Mobile  Robots ,  Proceedings of  International  Conference  on Fuzzy Theory  and  Its  Application,  hal  7-12, (2013).
[12] Farooq,  U.,  Khalid,  A.,  Amar,  M.,
Habiba,  A.,  Shafique,  S.,  dan  Noor,  R., Design and Low Cost  Implementation of a  Fuzzy  Logic  Controller  for  Wall
Following  Behavior  of  a  Mobile  Robot , International  Conference  on  Signal Processing Systems,  vol. 2, hal 740-746, (2010).
[13] Rendyansyah,  Rivai,  M.,  dan  Purwanto, D., Implementasi  kendali  Logika  Fuzzy Untuk  Mengontrol  Pergerakan  Olfactory Mobile  Robot  Dalam  Mengikuti  Dinding Obyek ,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika  dan  Pendidikan  Matematika, hal 384-395, (2015).
[14] Darwison  dan  Wahyudi,  R., Kontrol
Kecepatan Robot Hexapod Pemadam Api Menggunakan  Metoda  Logika  Fuzzy , Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro,  Vol.  4, No. 2, hal 227-234, (2015).

## Biodata Penulis
Rendyansyah ,  lahir  di  Inderalaya,  Sumatera Selatan,  Indonesia.  Pendidikan  SD,  SMP  dan SMA  di  Kabupaten  Ogan  Ilir,  Indonesia.  Pada tahun 2007 melanjutkan kuliah di jurusan Sistem Komputer Universitas Sriwijaya dan memperoleh gelar sarjana komputer pada tahun 2011. Pernah bekerja sebagai tenaga laboratorium kendali dan robotika pada fakultas ilmu komputer UNSRI tahun 2011 sampai 2013. Tahun  2013  melanjutkan  pendidikan  magister teknik  elektronika  ITS  Surabaya,  dan  selesai pada  tahun  2015.  Kemudian  diterima  sebagai tenaga pengajar S1 sistem komputer UNSRI.
Kemahyanto Exaudi , lahir di Lampur, Bangka Belitung,  Indonesia.  Pendidikan  SD,  SMP  dan SMA di Bangka Belitung, Indonesia. Pada tahun 2008  melanjutkan  kuliah  di  jurusan  Sistem Komputer Universitas Sriwijaya dan memperoleh gelar sarjana komputer pada tahun 2011. Pernah bekerja sebagai tenaga laboratorium kendali dan robotika pada fakultas ilmu komputer UNSRI tahun 2011 sampai 2013. Tahun  2013  melanjutkan  pendidikan  magister teknik  elektronika  ITS  Surabaya,  dan  selesai pada  tahun  2015.  Kemudian  diterima  sebagai tenaga pengajar S1 sistem komputer UNSRI.