Penerapan Fuzzy Logic untuk Kontrol Gerak Tari pada Robot Humanoid dengan Menerapkan Sensor Deteksi Warna
1 Dessy Ana Laila Sari, 2 Elfira Makmur, 3 Retyana Wahrini
1,2 Program Studi Pendidikan Teknik Elektro, Universitas Negeri Makassar, Makassar
3 Program Studi  Pendidikan Vokasional Mekatronika, Universitas Negeri Makassar, Makassar
1 dessynaa@unm.ac.id , 2 elfiramakmur@unm.ac.id , 3 retyana.wahrini@unm.ac.id
Abstract – One of the prominent competitions in the national robot series,  the  Indonesian  dancing  Robot  Contest  (KRSTI),  assesses the  dependability  of  various  dancing  robots  by  having  them perform  traditional  dances  from  Indonesia.  In  this  study,  the authors use fuzzy logic to control the mobility of the dancing robot by determining whether it poses and dances in accordance with the KRI  dance  zone  based  on  the  input  produced  by  the  TCS3200 color  sensor.  In  order  to  create  a  robot  that  may  move  in accordance  with  its  designated  zone,  the  Mamdani  fuzzy approach,  which  employs  the  IF-ELSE  principle,  is  used  for decision-making.
Keywords — Dancing Robot, Fuzzy Logic, Color Sensor TCS3200, Mamdani Method
Abstrak — Kontes Robot Seni Tari Indonesia (KRSTI) merupakan salah  satu  ajang  bergengsi  dalam  perlombaan  robot  nasional dimana  berbagai  robot  tari  diuji  kehandalannya  dalam menampilkan  tari  tradisional  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini, penulis  melakukan control gerak robot tari dengan  menerapkan logika fuzzy dalam menentukan kapan robot berpose dan menari sesuai  dengan  zona  tari  KRI  berdasarkan  masukan  yang dihasilkan  oleh  sensor  warna  TCS3200.  Adapun  dalam pengambilan  keputusan  digunakan  metode  fuzzy Mamdani yang menerapkan  konsep  IF-ELSE  sehingga  didapatkan  robot  yang mampu bergerak sesuai dengan zona yang ditentukan.
Kata  Kunci—Robot  Tari,  Logika  Fuzzy,  Sensor  Warna  TCS3200, Metode Mamdani

## I. Pendahuluan
Kontes Robot Indonesia (KRI) adalah kegiatan kompetisi rancang  bangun  dan  rekayasa  dalam  bidang  robotika  yang diselenggarakan  oleh  Pusat  Prestasi  Nasional,  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia [11]. Di antara berbagai  divisi  kategori  robot,  salah  satu  kategori  yang diadakan  adalah  Kontes  Robot  Seni  Tari  Indonesia  (KRSTI) dimana  digunakan  robot  berjenis  humanoid  [8].  Robot humanoid  sendiri  diciptakan  dengan  terinspirasi  kepada kemampuan dan bentuk  manusia  yang  menjadi topik  menarik bagi  peneliti  [4]  Penelitian  terkait  robot  humanoid  sendiri  telah dimulai  sejak  1966  dan  ddikembangkan  oleh  Waseda  University  [2] Secara umum, robot humanoid meliputi mekanisme pengambilan  keputusan,  pemrosesan  informasi  dimana  logika fuzzy biasa digunakan [6].
Morfologi  dari  robot  penari  sendiri  memiliki  kesamaan dengan  robot  humanoid  pada  umumnya.  Berdasarkan  hasil penelitian sebelumnya terkait robot penari sendiri, poin penting pembeda  robot  penari  adalah  tingkat  kompleksitas  dan fleksibilitas  dalam  sistem  penggerak  yang  memungkinkan robot  dapat  menyerupai  penari  yang  sebenarnya[12].  Robot diharusnya mampu bergerak secara halus dan membentuk pose yang stabil [1][7].
Dalam artikel ini, dibahas penerapan logika fuzzy [9][14] dalam pemrosesan informasi lokasi robot yang ditentukan oleh sensor warna untuk  memberikan output gerakan  yang  sesuai  dengan  zona  yang ditempati  sesuai  dengan  aturan  KRI. Penggunaan  logika fuzzy sendiri diharapkan mampu menyelesaikan kendala robot karena mampu  memproses  lebih  dari  satu  variabel input dalam  satu sistem untuk membentuk satu variabel output .
II. Metode Penelitian
A. Arsitektur Robot Penari Robot humanoid adalah  jenis  robot  yang  dirancang  untuk meniru bentuk dan gerakan manusia. Robot humanoid biasanya memiliki  penampilan manusia  dengan  kepala,  badan,  dua lengan, dan dua kaki. [18]
(a) (b) (c)
Gambar 1. Bentuk robot (a) tampak depan (b) tampak samping (c)
dimensi robot humanoid
Dalam  penggunaannya  robot  humanoid  menggunakan berbagai  komponen  guna  menunjang  pergerakan  robot sedemikian rupa[10]. Robot sendiri sangat bergantung terhadap masukan dari sensor warna yaitu TCS3200 sebagai acuan kapan dan bagaimana robot tari akan bertindak. Prinsip pendeteksian area  dengan  sensor  TCS3200  [16]  sendiri  berdasar  pada penggunaan  komponen photodiode yang  memberikan  respon photodiode terhadap warna pada spektrum cahaya tampak yaitu area lapangan KRI yang ditunjukkan seperti pada Gambar 2.

## B. Desain Logika Fuzzy
Ilustrasi  desain  logika fuzzy yang  diterapkan  pada  sistem dapat  dilihat  pada  Gambar  3  berikut.    Proses  logika fuzzy menggunakan  hasil  sensor  warna  berupa  3  variabel  RGB sebagai input yang  diproses  dengan  menggunakan  metode Mamdani  sebagai  pengambilan  keputusan  bagaimana  robot bertindak.
Sistem  logika fuzzy terdiri  dari  4  mekanisme  dasar, diantaranya  adalaha  inteferensi  fuzzifikasi, rule  base , pengambilan  keputusan  atau interference  engine dan defuzifikasi [17].
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya, input dalam sistem ini adalah 3 komponen  warna RGB dari sensor  warna TCS3200 yang hasil keluaran sistem berupa pengaturan gerak motor servo oleh PWM.
Metode  mamdani  [11] merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan dalam sistem penalaran fuzzy yang dapat  membuat keputusan  atau  mengendalikan  sistem  yang  ambigu  dan  tidak terstruktur [5] Pada pembahasan sebelumnya, telah dijelaskan 4  mekanisme  dasar  dari  sistem  logika fuzzy .  Pada  unit interferensi  dimana  berfungsi  dalam  pengambilan  keputusan menerapkan  prosedur  pemikiran  guna  mendapatkan output fuzzy .  Sehingga  ketika  mekanisme  tersebut  digabungkan, pemecahan  proses  fuzifikasi  dapat  menghasilkan output  fuzzy setiap instruksinya. Banyak metode interferensi fuzzy dan salah satunya adalah metode Mamdani [15] (Gambar 4).
1. Penentuan Fungsi Keanggotaan
Jenis  fungsi  keanggotaan  yang  akan  digunakan  yaitu fungsi  keanggotaan  T  ( triangular ).  Definisi  fungsi trigonometri  dapat  direpresentasikan  dalam  Persamaan  1 sebagai berikut:
𝑇(𝑢; 𝑎, 𝑏, 𝑐) =
{ 0 → 𝑢 < 𝑎 𝑢 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 → 𝑎 ≤ 𝑢 ≤ 𝑏
𝑐 − 𝑢 𝑐 − 𝑏 → 𝑏 ≤ 𝑢 ≤ 𝑐 0 → 𝑢 > 𝑐 (1)
Fungsi  keanggotaan  jenis  T  ini  dapat  diilustrasikan dengan Gambar 5 di bawah.

## Gambar 2. Denah lapangan KRI
Gambar 1. Ilustrasi metode interferensi fuzzy Mamdani
Gambar 5. Fungsi keanggotaan bentuk T
Gambar 3. Arsitektur rancangan sistem fuzzy dengan input sensor warna TCS3200
Adapun  fungsi  keanggotaan input sensor  TCS3200 dalam  penelitian  ini  dapat  digambarkan  pada  Gambar  di bawah ini.
Fungsi  keanggotaan  untuk output yang  dikeluarkan oleh PWM dalam memberikan respon gerakan pada robot tari dapat dilihat dari Gambar 9.
2. Penentuan Rule-Base
Penentuan  aturan  logika fuzzy didasarkan  pada pengalaman dan disusun dalam bentuk pertimbangan IF – ELSE  .  Metode  inferensi  yang  digunakan  adalah  metode Max-Min . Tabel 1 menunjukkan basis aturan dari logika fuzzy .
Tabel 1. Rule-Base  yang digunakan dalam system
Green Red Low Med High Blue Low Low Biru Muda Merah Merah Med Biru Muda Kuning Kuning High Hijau Kuning Kuning Low Med Biru Muda Merah Merah Med Biru Muda Putih Putih High Hijau Putih Putih Low High Hijau Merah Merah Med Biru Putih Putih High Biru Putih Putih 3. Defuzifikasi
Deblurring /  defuzifikasi  adalah  proses  mengubah keluaran  buram  menjadi  keluaran  tajam  [3].  Hasil  dari jarak tersebut digunakan untuk memberikan sinyal perintah gerakan  yang  dilakukan  oleh  robot humanoid ke mikrokontroler  utama.  Prinsip  keanggotaan  maksimum digunakan sebagai metode unfusing . Juga dikenal sebagai metode  ketinggian,  metode  ini  terbatas  pada  penyorotan keluaran dari fungsi.

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Pengujian Logika Fuzzy
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  sistem logika fuzzy yang  diimplementasikan  pada  robot humanoid dalam  mendeteksi  warna  lintasan.  Menggunakan  perangkat lunak Dev C++ untuk mengetahui keluaran yang dihasilkan dari program logika fuzzy yang telah dibuat.
Tabel 2. Hasil uji logika fuzzy input dan fungsi keanggotaannya No. Warna Input Warna R (R)* G (G)* B (B)* 1 Biru Muda 110 Low = 1 128 Low = 1 114 Low = 1 2 Biru 120 Low = 1 135 Low = 0.65 Med = 0.34 150 High = 1 3 Hijau 120 Low = 1 160 High = 1 110 Low = 1 4 Merah 158 High = 1 134 Low = 0.64 Med = 0.33 142 Med = 1 5 Kuning 150 High = 1 160 High = 1 100 Low = 1 6 Putih 140 Med = 1 150 High = 1 157 High =1
*) Nilai fungsi keanggotaan input
Gambar 4. Fungsi keanggotaan input Merah Gambar 2. Fungsi keanggotaan input Green Gambar 6. Fungsi keanggotaan input Blue
Gambar 3. Fungsi keanggotaan keluaran PWM
Tabel 3. Hasil pengujian logika fuzzy output No. Warna Inferensi Perhitungan Output Warna Terbaca 1 Biru Muda (1) = 1 1 Biru_Muda 2 Biru (1) = 0.65 (2) = 0.34 0.65 Biru 3 Hijau (1) = 1 1 Hijau 4 Merah (1) = 0.64 (2) = 0.33 0.64 Merah 5 Kuning (1) = 1 1 Kuning 6 Putih (1) = 1 1 Putih

## B. Pengujian Sistem Keseluruhan
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mendapatkan  hubungan antara  keluaran  dari  sistem  pengambilan  keputusan  dengan logika fuzzy terhadap gerakan robot di area lapangan KRI telah sesuai.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  3  kali  dengan  ekpektasi gerak robot yang sesuai dengan Tabel 4.
Tabel 4. Korelasi warna area dan gerakan robot tari
Adapun hasil uji coba masing-masing zona dapat dilihat pada Tabel 5 – 10 berikut.
Tabel 5. Pengujian zona mulai (Biru) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Biru Salam pembuka & gerakan cuci tangan 2 Biru Salam pembuka & gerakan cuci tangan 3 Biru Salam pembuka & gerakan cuci tangan Tabel 6. Pengujian zona mulai (Merah) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Merah Salam pembuka & gerakan cuci tangan 2 Merah Salam pembuka & gerakan cuci tangan 3 Merah Salam pembuka & gerakan cuci tangan
Tabel 7. Pengujian zona 1 (Biru Muda) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Biru_Muda Denok gambang Semarang 2 Biru_Muda Denok gambang Semarang 3 Biru_Muda Denok gambang Semarang Tabel 8. Pengujian zona 2 (Putih) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Putih Ngasak 2 Putih Ngasak 3 Putih Ngasak Tabel 9. Pengujian zona larangan (Kuning) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Kuning Zona larangan & perlu dihindari 2 Kuning Zona larangan & perlu dihindari 3 Kuning Zona larangan & perlu dihindari Tabel 10. Pengujian 3(Hijau) Pengujian Ke- Warna yang dideteksi Gerakan yang dilakukan 1 Hijau Gerak penutup 2 Hijau Gerak penutup 3 Hijau Gerak penutup
Berdasarkan  tabel  pengujian  5  –  10  didapatkan  bahwa sistem  pengambilan  keputusan  gerak  robot  tari  dengan input berupa  warna  mampu  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan ekspektasi gerakan yang harus dilakukan pada zona KRI.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  penerapan fuzzy  logic untuk  mengatur  gerak tari pada robot humanoid menggunakan sensor deteksi warna, dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  kontrol  gerakan  robot humanoid  ini  mampu  menghasilkan  gerakan  tari  yang  dapat diatur  secara  akurat  dan  tepat  sesuai  dengan input yang diberikan.
Penggunaan  logika fuzzy dalam  sistem  ini  memungkinkan robot  humanoid  untuk  merespon  kondisi  sekitar  dengan  lebih baik, karena sensor deteksi warna dapat memberikan informasi tentang  lingkungan  sekitar  secara  detail.  Fuzzifikasi  dan inferensi fuzzy yang  digunakan  dalam  sistem  ini  juga  mampu
Warna Zona Ekspektasi Gerakan Robot Tari Biru Muda Denok gambang Semarang Biru Salam pembuka & gerakan cuci tangan Hijau Gerak penutup Merah Salam pembuka & gerakan cuci tangan Kuning Zona larangan & perlu dihindari Putih Ngasak
menghasilkan output yang sesuai dengan kondisi sekitar dengan baik.
Meskipun  demikian,  sistem  kontrol  gerakan  robot humanoid  menggunakan fuzzy logic ini  masih  memiliki beberapa  keterbatasan,  seperti  kompleksitas  dalam  penentuan aturan fuzzy yang tepat dan keakuratan pengukuran sensor yang dapat  mempengaruhi  hasil  dari  sistem  kontrol  gerakan  robot humanoid.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut  untuk  mengatasi  keterbatasan  tersebut  agar  sistem  ini dapat digunakan secara lebih efektif dan efisien.

## V. Daftar Pustaka
[1] Abror,  B.,  Anom  Besari,  A.  R.,  Subkhan,  K.,  & Pramadihanto,  D.  “Trajectory  dancing  modelling  of humanoid robot dancing 33 degree of freedom”. 2016. https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2016.7861028
[2] Brooks,  R.  A.,  Breazeal,  C.,  Marjanović,  M., Scassellati,  B.,  &  Williamson,  M.  M..  “The  Cog Project: Building a Humanoid Robot. In C. L. Nehaniv (Ed.)”, ,    Computation  for  Metaphors,  Analogy,  and Agents (pp. 52–87). Springer Berlin Heidelberg, 1999
[3] Corpuz, R. S. A., & Orquiza, J. “ Utilization of Fuzzy Logic Control in a Waste Robot” . 2019 https://doi.org/10.1109/HNICEM.2018.8666242
[4] Gharajeh,  M.  S.,  &  Jond,  H.  B.  “Hybrid  Global Positioning  System-Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System based autonomous  mobile robot navigation”, 2020. Robotics  and  Autonomous  Systems , 134 , 103669. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103669
[5] Goyal, P., Kumar, S., & Sharda, R. “A review of the Artificial  Intelligence  (AI)  based  techniques  for estimating  reference  evapotranspiration:  Current trends  and  future  perspectives”,  Computers  and Electronics in Agriculture,20(9) 2023,
,https://doi.org/10.1016/j.compag.2023
[6] Kahraman,  C.,  Deveci,  M.,  Boltürk,  E.,  &  Türk,  S. “Fuzzy  controlled  humanoid  robots:  A  literature review”.    Robotics  and  Autonomous  Sistems,  134, 2022 https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103643
[7] Kroma,  A.,  &  Mazalek,  A.  “ Interfacing  & Embodiment: ”Baby Tango” Dancing Robot Attempts to Communicate ” , 2021.
https://doi.org/10.1145/3450741.3466633
[8] Kusumoputro,  Benyamin;  Purnomo,  Mauridhi  Hery; Mozef, Eril; Rochardjo, Heru Santoso Budi; Prabowo, Gigih; Purwanto, Djoko; Pitowarno, Endra; Indrawanto,  Indrawanto;  Mutijarsa,  Kusprasapta. "Pedoman  Kontes  Robot  Indonesia  (KRI)  tahun 2021".2021. repositori.kemdikbud.go.id. Diakses tanggal 2022-07-09.
[9] Li, Y., & Wang, Y. “Control and Design of Dancing Robot based on STM32”. 2023. Journal of Electrical Engineering and Automation , 5 , 29–45. https://doi.org/10.36548/jeea.2023.1.003
[10] Nenchev,  N.  D.,  Konno  Atsushi,  &  Tsujita  Teppei. “ Humanoid  Robots:  Modeling  and  Control” .  2018 Butterworth-Heinemann.
[11] Ouifak,  H.,  &  Idri,  A.  “On  the  performance  and interpretability of Mamdani and Takagi-Sugeno-Kang based  neuro-fuzzy  sistems  for  Medical  diagnosis”,
Scientific African, 20, 2023. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2023.e01610
[12] Pusprenas, “ Kontes Robot Indonesia 2023”. Diakses pada 03 Februari 2023.
[13] Rahmawati, M. S., Irwansyah, A., Binugroho, E. H., Alasiry, A. H., Satria, N. F., & Basuki, D. K. “ERISA Robot’s  Walking  Trajectory  Control  using  Pixy CMUcam5 to Locate the Target Position”. 2021. 2021 International Electronics Symposium (IES) , 476–481. https://doi.org/10.1109/IES53407.2021.9593942
[14] Rath, A., Parhi, D., Das, H., Muni, M., & Kumar, P. “Analysis  and  use  of  fuzzy  intelligent  technique  for navigation of humanoid robot in obstacle prone zone”. 2018.
Defence Technology , 14 . https://doi.org/10.1016/j.dt.2018.03.008
[15] Rustum, R., Kurichiyanil, Forrest, S., Sommariva, C., Adeloye,  A.,  Zounemat-Kermani,  M.,  &  Scholz.  ” Sustainability  Ranking  of  Desalination  Plants  Using Mamdani Fuzzy Logic Inference Sistems". Sustainability, 12, 631, 2020 https://doi.org/10.3390/su12020631
[16] Sari,  M.  I.,  Handayani,  R.,  Siregar,  S.,  &  Isnu,  B. “Pemilah  Benda  Berdasarkan  Warna  Menggunakan Sensor Warna TCS3200”,  TELKA, 4(2), 85–90. 2018
[17] Sivanandam,  S.N.;  Sumathi,  S.;  Deepa,  S.N. “Introduction  to  Fuzzy  Logic  Using  MATLAB” Springer: Berlin, Germany, 2007; doi:10.1007/978-3- 540-35781-0
[18] Soim,  S.,  Joni,  B.,  Junaidi,  J.,  &  Damsi,  F.  ” PERANCANGAN   ROBOT  HUMANOID  BERBASIS MIKROKONTROLER  ATMEGA  32”. Jurnal  Ampere , 1 (2), 22–29. 2017, https://doi.org/10.31851/ampere.v1i2.898