Abstrak— Quadcopter adalah salah satu platform unmanned aerial  vehicle (UAV)  yang  saat  ini  banyak  diriset  karena kemampuannya melakukan take-off dan landing secara vertikal. Karena  menggunakan  4  motor brushless sebagai  penggerak utama, quadcopter memiliki kompleksitas yang cukup tinggi baik dalam  pemodelan  maupun  pengendalian.  Landing  merupakan salah  satu  mekanisme  pada quadcopter yang  membutuhkan kecepatan yang akurat dan aman dengan tetap mempertahankan keseimbangan.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan Behavior-Based  Intelligent  Fuzzy  Control (BBIFC)  sebagai  dasar kontrol  untuk  penerapan  autonomous  landing  pada quadcopter . BBIFC  adalah  salah  satu  skema  high-level  control  di  mana desain  kontrol  terdiri  dari  beberapa  layer.  Ada  2  layer  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  layer  untuk  pengendalian sudut  pitch, roll, yaw dan layer untuk pengendalian  ketinggian. Setiap  layer  memiliki  mekanisme  kontrol  yang  berbeda  yang didesain menggunakan Intelligent Fuzzy Controller dan kontroler PID.  Dengan metode ini dihasilkan algoritma untuk mekanisme safe autonomous landing dengan mengikuti sinyal eksponensial di mana quadcopter mencapai  titik  0  (nol)  meter  dalam  waktu  15 detik  dan  Kontroler  PID  dapat  mengendalikan  keseimbangan quadcopter dalam  waktu  7.97  detik  untuk  roll  dan  pitch  serta 1.25 detik untuk yaw sejak gangguan sudut diberikan.
Kata  Kunci— Unmanned  Aerial  Vehicle , quadcopter, autonomous landing, behavior- based  intelligent fuzzy control .

## I. PENDAHULUAN
Pada  dekade  terakhir,  dunia  penerbangan  mengalami perkembangan  pesat  dengan  hadirnya  kendaraan  udara  tak berawak  atau  yang  sering  disebut Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV).  Penggunaan  UAV  ini  bisa  dikategorikan  cukup  luas terutama  untuk  keperluan  militer,    monitoring  hutan, monitoring perbatasan dan yang lainnya[1].
Salah satu jenis UAV yang banyak diteliti saat ini adalah quadcopter ,  UAV  jenis  helicopter  yang  menggunakan  empat motor  untuk  menggerakkan  propeler/baling-balingnya. Kelebihan quadcopter adalah  kemampuannya  dalam melakukan take-off dan landing secara  vertikal  atau  biasa dikenal  dengan  VTOL  ( Vertical  Take-Off  and  Landing ). Landing merupakan  istilah  yang  sering  digunakan  untuk mekanisme  saat  pesawat  mengurangi  ketinggian  hingga ketinggian 0 meter [9].
Pada  umumnya, quadcopter dikendalikan  melalui    radio transmitter dari jarak jauh oleh manusia sehingga sering sekali terjadi  kesalahan  pengendalian  terutama  dalam  mekanisme landing . Hal ini terjadi karena mekanisme landing merupakan salah  satu  mekanisme  paling  kritis  dalam  pengendalian
quadcopter yang membutuhkan keakuratan kecepatan dengan tetap mempertahankan keseimbangan.
Untuk  itu  perlu  adanya  mekanisme autonomous  landing pada quadcopter sehingga  faktor  kesalahan  manusia  selama mekanisme landing dapat  diatasi.  Mekanisme autonomous landing ini  dibuat  dengan  menggunakan  algoritma  berbasis Behavior-Based  Intelligent  Fuzzy  Control (BBIFC)  di  mana strategi  pengendalian  dibagi  menjadi  beberapa  layer.  BBIFC ini digunakan untuk menyederhanakan algoritma pengendalian sehingga didapat sebuah algoritma yang mampu mengendalikan quadcopter dalam  melakukan  mekanisme autonomous landing secara aman [3].
BBIFC  merupakan  modifikasi  dari  Behavior-Based Control dengan menambahkan Intelligent Fuzzy Controller ke dalamnya. Behavior-Based Control sendiri  merupakan  skema high-level control yang sering digunakan dalam pengendalian robot.  Algoritma Behavior-Based  Control didasarkan  dari perilaku  makhluk  hidup  yang  berprilaku  sesuai  keadaan lingkungan [5].
Intelligent Fuzzy Controller ini merupakan kontroler fuzzy seperti  PID  yang  didesain  dan  diimplementasikan  untuk mengendalikan quadcopter ,  baik  untuk  gerak  rotasi  maupun gerak  translasi.  Gerak  rotasi  terdiri  dari  gerak roll , pitch dan yaw . Gerak translasi terdiri dari gerak  di sumbu X, Y  dan Z. Input  dari Intelligent  Fuzzy  Controler ini  adalah error dan turunan error untuk  setiap  varibel.  Outputnya  adalah  gaya yang  dibutuhkan  untuk  gerak  rotasi  dan  translasi.  Tantangan dalam penelitian ini adalah untuk menghasilkan pengendalian yang  akurat  sehingga  mekanisme  landing  bisa  dilakukan dengan aman.
Konsep  dasar  dan  model  matematika quadcopter akan dijelaskan pada Bagian 2. Perancangan kontroler akan dibahas di Bagian 3. Dari model matematika dan kontroler yang telah dirancang,  didapatkan  hasil  yang  dibahas  di  Bagian  4. Kesimpulan  dan  saran  untuk  pengembangan  di  masa  yang akan datang disampaikan di Bagian 5.

## II. D ASAR T EORI
A. Gerakan Dasar Quadcopter [2]
Quadcopter adalah salah satu jenis platform UAV dengan 4  motor brushless yang  digunakan  untuk  menggerakkan baling-baling  atau propeller .  Pada  penelitian  ini,  keempat motor brushless tersebut  disinkronisasi  dengan  konfigurasi frame  plus  (+).  Motor brushless bagian  depan  dan  belakang

## Perancangan Autonomous Landing pada Quadcopter Menggunakan Behavior - Based Intelligent Fuzzy Control
Chalidia Nurin Hamdani, Rusdhianto Effendie A.K., dan Eka Iskandar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : ditto@ee.its.ac.id
berputar  searah  jarum  jam,  sedangkan  bagian  kanan  dan  kiri berputar  berlawanan  arah  jarum  jam.  Berikut  gerakan  dasar pada quadcopter .  Throttle atau height Gerak  ini  dapat  dilakukan  dengan  menaikkan  atau menurunkan  kecepatan  semua propeller dalam  jumlah  yang sama.
 Roll
Gerak  ini  dapat  dilakukan  dengan  menambah  atau mengurangi kecepatan salah satu propeller yang kiri atau yang kanan.
 Pitch
Gerak  ini  dapat  dilakukan  dengan  menambah  atau mengurangi  kecepatan  salah  satu propeller ,  yang  depan  atau yang belakang.
 Yaw
Gerak  ini  dapat  dilakukan  dengan  menambah  atau mengurangi propeller depan  belakang  dan  kanan-kiri  secara bersama.

## B. Model Matematika Quadcopter
Berdasarkan  analisis  kinematika  dan  dinamika  yang dilakukan  oleh  Tommasso,  didapatkan  persamaan  yang merupakan  model  matematika  dari quadcopter secara  umum seperti pada Persamaan 1.
Dengan persamaan kecepatan sebagaimana Persamaan 2.

## C. Behavior-Based Control
Behavior-Based  Control adalah  salah  satu  skema high- level  control yang  sering  dipakai  untuk  kendali  robot. Algoritma behavior-based diturunkan  dari  sifat-sifat  alami makhluk  hidup  yaitu  bertingkah  laku  sesuai  dengan  keadaan lingkungannya.  Pada  gambar  3  ditunjukkan  prinsip  kerja algoritma behavior-based di  mana  respon  robot  merupakan hasil stimuli dari lingkungan robot.
Ada  2  macam  arsitektur Behavior  Based  Control ,  yaitu sekuensial  dan  paralel.  Namun,  arsitektur  yang  banyak
digunakan  saat  ini  adalah  arsitektur  paralel  dimana  semua mekanisme yang direncanakan berjalan secara bersama dalam satu  waktu.  Dalam    arsitektur  paralel  seperti  pada  Gambar  2 semua modul memiliki akses ke sensor dan aktuator.
Gambar. 1. Arsitektur paralel dalam Behavior-Based Control [4]
Metode Subsumption [6] Subsumption merupakan  sebuah  metode  yang  seleksi mekanisme  yang  berbasis  pada distributed  selection .  Dalam metode subsumption seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar 2.11, behavior (1,2,3,….N) didefinisikan sebagai tingkah laku robot  yang  alami.  Misalnya  seperti  jalan  maju  hingga menemukan halangan, belok kanan, belok kiri, mencari objek, dan seterusnya. Setiap behavior bergantung pada stimuli yang diterimanya. Stimuli dalam robotik padarobotik pada dasarnya adalah  data-data  berbagai  macam  sensor  yang  difungsikan. Behavior yang  memiliki  prioritas  yang  lebih  tinggi  dapat membatalkan aksi dari behavior yang lebih rendah.
Arsitektur  yang  akan  digunakan  adalah colony-style subsumption di mana behavior dipecah menjadi behavior yang lebih kecil seperti pada Gambar 2.[7]
Gambar. 2. Arsitektur colony-style subsumption
D. Fuzzy Logic Controller (FLC)[8]
Fuzzy  logic merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk soft  computing. Logika  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika ini adalah teori  himpunan fuzzy. Pada  teori  himpunan fuzzy ,  peranan derajat  keanggotaan  sebegai  penentu  keberadaan  elemen dalam suatu himpunan sangat penting. Nilai keanggotaan atau derajat  keanggotaan  atau membership  function menjadi  ciri utama dari penalaran dengan fuzzy logic ini.
Secara umum FLC mempunyai empat bagian pokok yang dapat  dilihat  pada  Gambar  2.18.  Keempat  bagian  tersebut mempunyai fungsi sebagai berikut.
 Fuzzifier
Berfungsi  mentransformasikan  sinyal  masikan  yang bersifat crisp (bukan fuzzy )  ke  himpunan fuzzy dengan menggunakan operator fuzzifier
Behavior 1.1 Behavior 1.2 Aktuator Behavior 2 Sensor

##  Fuzzy Rule base
Berisi  data  aturan  dasar  yang  mendefinisikan  himpunan fuzzy atas  daerah-daerah  masukan  dan  keluaran  dalam perangkat aturan kontrol
 Fuzzy Inference Engine
Merupakan  inti  dari  FLC  yang  mempunyai  kemampuan dalam  mengambil  keputusan.  Aksi  kontrol  ini  disimpulkan dengan  menggunakan  implikasi fuzzy dan  mekanisme inferensi fuzzy .
 Defuzzifier
Berfungsi  mentransformasikan output  yang bersifat fuzzy menjadi angka crisp sesuai dengan objek kontrol.

## Gambar. 3. Struktur dasar FLC

## E. Kontroler PID (Proportional Integral Derivative)[10]
Kontroler  PID  merupakan  metode  kendali  yang  terdiri dari  tiga  konsep  matematika  yaitu proportional , integral dan derivative .  Kontroler  ini  menggunakan negative  feedback control .  Input  kontroler  PID  adalah  sinyal error e(t)  dan outputnya  adaha  sinyal  kontrol  u(t).  Hubungan  antara  input dan  output  kontroler  PID  dapat  dituliskan  sebagaimana Persamaan 3.
(3)
Dari  hubungan  pada  Persamaan  2.11  dapat  digambarkan  ke dalam  diagram  blok  kontroler  PID  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar. 4. Diagram blok kontroler PID

## III. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Rancangan Sistem Quadcopter
Sistem quadcopter yang dirancang untuk bisa melakukan autonomous landing dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar. 5. Rancangan Sistem Quadcopter
Pada sistem tersebut, komputer digunakan sebagai ground station untuk  melakukan  pemrograman  pada  mikrokontroler melalui  modul  XBee.  Mikrokontroler  selaku  otak  dari  semua pergerakan quadcopter ini  akan  diprogram  dengan  metode yang  digunakan  yakni Behavior - Based Intelligent Fuzzy Control .  Output  dari  mikrokontroler  ini  berupa  sinyal  pulsa yang  dirubah  menjadi  tegangan  oleh  ESC  dan  kemudian tegangan ini yang masuk ke  motor. Pada quadcopter ini juga terdapat  sinyal feedback dari  beberapa  sensor  yakni accelerometer , gyro dan  sensor  ultrasonik  PING. Remote transmitter digunakan  sebagai  alat switch untuk  mengubah mode  penerbangan  dari  manual  ke  otomatis  dengan mengirimkan  sinyal  pada receiver yang  telah  terhubung  ke mikrokontroler.

## B. Rancangan Perangkat Keras Quadcopter
Beberapa  perangkat  keras  yang  dibutuhkan  dalam perancangan  sistem quadcopter antara  lain:  motor brushless ,
frame quadcopter ,  mikrokontroler  ArduPilotMega  1, Elecronic  Speed Controller ,  modul  Xbee, Inertial Measurement Unit , sensor sonar, gyroscope , dan accelerometer. Perangkat-perangkat  ini  dirangkai  menjadi sistem quadcopter seperti pada Gambar 6.
Gambar. 6. Sistem quadcopter

## C. Identifikasi Parameter Fisik Quadcopter
Model matematika sistem quadcopter telah disebutkan di bagian  2.  Pengukuran  dan  perhitungan  parameter  fisik dilakuakan  dengan  menggunakan software SolidWorks  2012. Dengan  bantuan  software  ini  dapta  dibuat  model  3  dimensi (3D) setiap komponen dengan bantuan jangka sorong sebagai alat  ukur  besaran  panjang..  Setiap  komponen  diatur  massa jenisnya  agar  beratnya  sesuai  dengan  massa  di  dunia  nyata. Semua  komponen  dimodelkan  dalam  bentuk  3D  kemudian dirangkai  menjadi  satu  sehingga  terbentuk  3D quadcopter seperti pada Gambar 7.
Gambar. 7. Model 3D quadcopter
Komputer
IMU & Sonar M ik ro ko ntr ole r Receiver Remote Transmitter ESC Motor USB
Integral Gain proportional
Gain derivative Gain integral
u 1/s du dt 1/Ti Td Kp error Derivative + + +
Tabel 1. Data Parameter Fisik No. Parameter Fisik Nilai 1. Massa quadcopter (m) 1145 gram 2. Momen inersia a. Momen inersia rotasi terhadap sumbu X (I xx ) 17,64123795 x 10 -3 kg.m 2
b. Momen inersia rotasi terhadap sumbu Y (I yy ) 17,51065052 x 10 -3 kg.m 2
c. Momen inersia rotasi terhadap sumbu Z (I zz ) 32,84422323 x 10 -3 kg.m 2
d. Momen inersia motor- propeler (I r ) 7,92 x 10 -5 kg.m 2 3. Konstanta thrust (b) 2,2478 x 10 -6 N.sec 2 4 Konstanta drag (d) 2.5167 x 10 -7 N.sec 2
Dengan memasukkan parameter fisik pada persamaaan 1, maka didapatkan model matematika untuk quadcopter khusus untuk penelitian ini seperti pada persamaan 4.

## D. Rancangan Kontroler
Kontroler  yang  akan  diterapkan  pada  sistem quadcopter adalah Behavior - Based Intelligent Fuzzy Control .  Tujuan perancangan  kontroler  ini  agar quadcopter bisa  melakukan autonomous landing .

## Behavior-Based Control
Dalam  merancang  kontroler  dengan behavior - based control ditentukan  rencana  kontrol  yang  akan  digunakan. Untuk tugas akhir ini, akan dirancang Behavior Based Control untuk autonomous  landing sehingga quadcopter dapat melakukan autonomous  landing dengan  aman.  Secara  garis besar rencana kontrol yang akan diterapkan antara lain :
1. Menjaga kestabilan ( hovering )
a. Mendeteksi kestabilan
b. Mengendalikan sudut Roll, Pitch dan Roll
2. Mengurangi ketinggian ( Landing )
a. Mendeteksi ketinggian
b. Mengendalikan ketinggian

## Kontroler Ketinggian
Untuk  mengatur  ketinggian quadcopter ,  dirancang kontroler Z dengan menggunakan Intelligent Fuzzy Controller untuk diterapkan dalam strategi pengendalian Behavior _ based Control . Intelligent  Fuzzy  Controller yang  dimaksud  adalah FLC  tipe  PID  ( Proportional , Integral & Derivative ). Karakteristik FLC yang digunakan adalah sebagai berikut.
 Inferensi tipe mamdani
 Menggunakan membership  function segitiga  dan trapesium
 Menggunakan metode defuzzifikasi centroid
 Menggunakan operator AND minimum
 Menggunakan implikasi fungsi minimum
 Tuning gain untuk input dan output dilakukan dengan trial dan error
Gambar. 8. Diagram blok Intelligent Fuzzy Controller
Kontroler  ini  dirancang  memiliki  4  input  dan  1  output seperti pada Gambar 8. Dua input berupa error dan derivative error untuk  menghasilkan  sinyal  kontrol  PD  ( Proportional Derivative )  dan  dua  input  berupa error dan derivative error yang  akan  menghasilkan  sinyal  kontrol  yang  kemudian di integral kan  untuk  menghasilkan  sinyal  kontrol Integral . Error yang dimaksud adalah error ketinggian atau selisih set point dengan ketinggian sebenarnya  yang terbaca oleh sensor ultrasonic . Pada kontroler ini, himpunan fuzzy untuk input dan output menggunakan  semesta  pembicaraan  [-1  1]  dengan  7 membership  function yang  dinyatakan  dalam  linguistik  NSB ( Negative Super Big ), NB ( Negative Big ), NS ( Negative Smal ), Z( Zero ),  PS  ( Positive Smal ),  PB  ( Positive Big ),  dan  PSB ( Positive Super Big ) seperti pada Gambar 9
Gambar. 9. Membership function
Rule  base pada  kontroler  ini  menggunakan rule  base Mack Vicar-Whelan seperti pada Gambar 3.18. Rule base ini memungkinkan  untuk  menciptakan  respon  dengan  waktu relatif cepat dan tanpa overshoot . Karena jumlah membership function setiap input ada 7, maka menggunakan rule base 7 x 7 MackVicar-Whelan.
Tuning parameter  dilakukan  secara  manual Tuning parameter  kontroler  dilakukan  secara trial & error sampai didapatkan respon sistem yang terbaik dari kontroler ini. Hasil tuning dapat dilihat di Tabel 2.
Error Derivative error Fuzzy PD Fuzzy PD 1/z U ) 4 ( 446754 , 30 00397596 , 0
108101 , 57 0452296 , 0 8682136 , 0 685364 , 56 0448948 , 0 8691891 , 0 ) cos s (co 145 , 1 ) sin cos cos sin (sin 145 , 1 ) sin sin cos sin (cos 145 , 1 4 3 2 1 1 1     

## 

## 
                            U pq r U q pr q U q qr p U g Z U Y U X         
       
Tabel 2.
Parameter Intelligent Fuzzy Controller Ke1 Kd1 Ke2 Kd2 K Ki 5 300 2 15 4 0.001
Kontroller Roll, Pitch dan Yaw Pengendalian sudut roll , pitch dan yaw dilakukan dengan menggunakan  kontroler  PID  ( Proportional , Integral dan Derivative ). Tujuan pengendalian  sudut-sudut  ini adalah agar quadcopter tetap  berada  dalam  kondisi  seimbang  selama proses landing .  Sebelum  melakukan  perancangan  kontroler PID, perlu dilakukan linearisasi pada model matematika untuk roll , pitch dan yaw sehingga didapatkan Persamaan 5, 6 dan 7.
xx I U 2     (5)
yy I U 2     (6)
zz I U 4     (7)
Tuning parameter kontroler PID dari sistem ini dilakukan dengan trial & error. Parameter  kontroler  yang  didapatkan setelah proses tuning dilakukan dapat dilihat di Tabel 3.
Tabel 3. Tabel parameter kontroler PID
Parameter Kontroler PID – Roll K p K i K d 8 1.9 1 Parameter Kontroler PID – Pitch K p K i K d 8 1.9 1 Parameter Kontroler – Yaw K p K i K d 8 1.9 2.05 IV. S IMULASI DAN A NALISIS
Simulasi  ini  dibuat  menggunakan software MATLAB 2010  dengan  menggunakan  fasilitas  SIMULINK.  Simulasi yang  dibuat  meliputi  simulasi  translasi  Z  (ketinggian),  sudut roll , sudut pitch dan sudut yaw terhadap model matematik dari quadrotor,  sehingga  dapat  dilakukan  analisa  sebelum melakukan implementasi metode secara langsung. Pada  simulasi  ini, Quadcopter diberi  kondisi  awal  untuk ketinggian  (sumbu  z)  sebesar  3  meter  dan  untuk  sudut roll , pitch , yaw sebesar 0 rad.  U1 nominal  diberikan  sebagai  gaya awal  untuk  melawan  gaya  gravitasi  sebesar  9.81  m/s 2 .  U1 nominal  ini  diberikan  agar quadcopter dapat  menjaga ketinggian  pada  kondisi  awal  akibat  adanya  gravitasi  bumi. Setelah  penambahan  U1,  respon  kondisi  awal  akan  tetap  di ketinggian  3  m. Quadcopter akan  melakukan  mekanisme landing dengan  mengurangi  ketinggian  hingga  mencapai  titik nol  (0)  meter.  Penurunan  ketinggian  tersebut  dalam  simulasi ini  dilakukan  dengan  mengurangi  gaya  angkat  U1  mengikuti sinyal  eksponensial  terbalik  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 11.

## Gambar. 10. Respon ketinggian quadcopter
Dari    Gambar  10,  dapat  dianalisis  bahwa  respon  dapat mengikuti  sinyal  eksponensial,  dan  sampai  di  titik  nol  dalam waktu  15  detik.  Pada  respon  terjadi  riple  ketika  hampir mencapai titik nol (0) sebesar 3 mm. Dengan mengikuti sinyal eksponensial,  kecepatan  menurun quadcopter berkurang seiring dengan semakin dekatnya dengan titik 0 (nol). Hal ini untuk mengurangi momentum yang terjadi ketika quadcopter menyentuh tanah.
Untuk  menguji  kontroler  PID  yang  telah  dirancang  untuk roll , pitch dan yaw ,  diberikan  gangguan  berupa  sinyal gaussian dengan time peak 10 detik, lebar pulsa 0.2 dan tinggi puncak  0.2.  Gambar  11  menunjukkan  respon  sudut roll dengan kontroler yang diberi gangguan.

## Gambar. 11. Respon sudut roll dengan kontroler PID
Dari  respon  pada  Gambar  11  dapat  dilihat  bahwa kontroler  PID  dapat  meredam  gangguan  dan  mengembalikan nilai sudut roll ke 0 (nol) radian dalam waktu 7.97 detik sejak gangguan diberikan.
Dengan  kontroler PID dan menggunakan parameter pada Tabel  3.6  maka  diperoleh  respon  sudut pitch seperti  pada Gambar 12.
Gambar. 12. Respon sudut pitch dengan kontroler PID
Dari respon tersebut kontroler PID mampu mengendalikan gangguan yang diberikan dan mengembalikan sudut  ke  nilai  0  (nol)  radian  dalam  waktu  7.97  detik  sejak gangguan diberikan. Respon sudut yaw dengan menggunakan kontroler PID seperti pada Gambar 13.

## Gambar. 13. Respon sudut yaw dengan  kontroler PID
Dari  respon  pada  Gambar  13  dapat  dilihat  bahwa kontroler  PID  dapat  meredam  gangguan  dan  mengembalikan nilai sudut yaw ke 0 (nol) radian dalam waktu 1.25 detik sejak gangguan diberikan.
Untuk  menguji Behavior-Based  Control yang  dirancang, diberikan  gangguan  berupa  sinyal  step  dengan final  value 0.12.  Respon  translasi  z  setelah  diberi  gangguan  pada  salah satu sudut seperti pada Gambar 14
Gambar. 14. Respon translasi z setelah sudut roll diganggu sebesar 0.12 rad
Dari respon pada Gambar 14 dapat dilihat bahwa setelah detik  ke-2  di  mana  gangguan  diberikan,  respon  ketinggian cenderung  meninggalkan  sinyal  referensi.  Hal  ini  terjadi karena  ketika quadcopter dianggap  tidak  stabil,  maka  sinyal kontrol  yang  digunakan  adalah  sinyal  kontrol  tepat  sebelum quadcopter tidak stabil.
Gambar. 15 Respon sudut roll dengan gangguan 0.12 radian
Pada  Gambar  15,  ditunjukkan  respon  sudut roll ketika diberi  gangguan  sebesar  0.12  rad.  Dari  Gambar  15  dapat dilihat bahwa sudut roll kembali ke rentang stabil pada waktu 2.89  detik.  Jika  ditinjau  kembali  pada  Gambar  14,  maka terlihat setelah waktu 2.89 detik kontroler ketinggian kembali digunakan.  Hal  ini  terlihat  dengan  respon  kembali  mengejar nilai set point

## V. K ESIMPULAN
Dari penelitian Tugas Akhir yang telah dilaksanakan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Intelligent  Fuzzy  Controller dapat  mengendalikan translasi  di  sumbu  z  dengan  mengikuti  sinyal eksponensial terbalik dan mencapai titik nol dalam waktu 15 detik
2. Behavior-Based  Control dapat  bekerja  dengan  baik sehingga  pengendalian  translasi  di  sumbu  Z  hanya dilakukan ketika quadcopter dalam keadaan setimbang. 3. Kontroler PID dapat mengendalikan sudut roll , pitch dan yaw sehingga  kembali  ke  nilai  0  (nol)  radian  dalam waktu  7.97  detik  untuk roll dan pitch serta  1.25  detik untuk yaw .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Domingues,  Jorge  M.B. Quadrotor  Prototype. Uneversidade  Tecnica deLisboa. Dissertacio. 2009
[2] Bresciani,  Tommaso. Modelling,  Identification  and  Control  of  a Quadrotor  Helicopter .  Departement  of  Automatic  Control  Lund University. 2008.
[3] Pitowarno,  Endra. Robotika:  desain,  kontrol,dan  kecerdasan  buatan . Andi Offset. Yogyakarta, 2006 .
[4] Fitzpatrick,  Paul. Behavior-based  Control  in  Mobile  Robot. University of Limerick lecture. Ireland.
[5] Stenzel, R. A behaviour-based control architecture . IEEE international conference on systems, man, and cybernatics. 3235-3240 vol 5. 2000 .
[6] Brooks,  A.R. A  Robust  Layered  Control  System  for  A  Mobile  Robot . IEEE jurnal of robotics and automation. 14-23 vol 2.1986
[7] Christopher  J.H.  &  Alan  F.T.W. A  Methodology  for  Provably  Stable Behavior-Based  Intelligent  Control .  ScienceDirect  jurnal  of  Robotics and Autonomous System. 52-73 vol 54. 2006
[8] Sri  Kusumadewi  &  Hari  Purnomo. Aplikasi  Logika  Fuzzy  :  untuk Pendukung Keputusan . Graha Ilmu. Yogyakarta. 2010
[9] Santos,  M.  and  Morata,  F. Intellegent  fuzzy  controller  of  a  quadrotor . IEEE  International  conference  on  intelligent  system  and  knowledge engineering. 141-146. 2010
[10] Gamayanti,  Nurlita. Diktat  Mata  Kuliah  Dasar  Sistem  Pengaturan . Teknik  Sistem  Pengaturan.  Jurusan  Teknik  Elektro  FTI-ITS. Surabaya.2010