## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)

## Pembuatan Robot Penjejak Garis Berbasis Visual Menggunakan Fuzzy logic controller

## Riza Agung Firmansyah

## rizaagungf@itats.ac.id
Jurusan Teknik Elektro Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
Abstrak
Robot penjejak garis merupakan salah satu aplikasi robot yang sederhana.  Robot  ini  biasa  digunakan  untuk  media pembelajaran dan aplikasi industri. Untuk mengikuti garis maka robot  harus  dilengkapi  sensor  garis.  Sensor  yang  biasa digunakan  adalah  photodioda.  Penggunaan  sensor  photodioda memiliki  masalah  ketelitian  karena  keterbatasan  mengenali posisi  aktual  robot.  Hal  tersebut  dipengaruhi  keterbatasan jumlah  sensor  yang  digunakan.  Salah  satu  sensor  yang  bisa mengatasi  masalah  ini  adalah  kamera.  Dengan  ketelitan  yang lebih  baik  maka  kombinasi  masukan  sistem  kontrol  yang digunakan  lebih  bervariasi.  Sistem  kendali  yang  dapat digunakan adalah fuzzy logic controller . Dengan penerapan fuzzy logic controller diharapkan mampu memperbaiki sistem kendali konvensional yang sudah biasa digunakan. Selain itu fuzzy logic controller mudah  diatur  dan  tidak  perlunya  mengetahui  model matematis  dari  robot.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan, robot  mampu  menuju steady  state setelah  melewati  tikungan dalam  rata-rata  waktu  0,74  detik  dengan  nilai  rata-rata error 74,7.
Kata  Kunci  —  robot  penjejak  garis,  kamera, fuzzy  logic controller .
Abstract
Line  tracer  robot  is  one  of  robot  simple  application.  This  robot ussualy  used  for  learning  media  and  industrial  aplication.  To trace a line, robot must be equipped with line sensor. Sensor that commonly  used  is  photodiode.  Photodiode  sensor  has  accuracy problems due to limitations to identify the actual position of the robot. Sensor that can solve this problem is camera. With better accuration,  combination  of  control  systems  input  that  used  is more  varies.  Control  system  that  can  be  used  is  a  fuzzy  logic controller.  Fuzzy  logic  controller  is  expected  to  improve  the conventional  control  system  that  has  been  used.  Furthermore, fuzzy  logic  controller  easily  tuned  and  do  not  need  to  find  out mathematical model of the robot. From the experiment, robot is able  to  steady  state  after  passing  a  curve  in  average  time  0,74 second with average error value 74,7.
Keywords — line tracer robot, camera, fuzzy logic controller.

## II. PENDAHULUAN
Line tracer robot atau  robot  penjejak  garis  sudah  banyak digunakan dalam dunia pendidikan hingga industri. Robot ini memiliki  kinerja  yang  cukup  handal  dan  efisien  dalam melakukan  tugasnya.  Hal  ini  dikarenakan  robot  hanya memerlukan  algoritma  pembacaan  garis  dan  sistem  kendali pergerakan.  Di  dalam  dunia  pendidikan, line  tracer
merupakan  salah  satu  robot  yang  mudah  untuk  dibuat sehingga tepat untuk dijadikan bahan belajar pembuatan robot dan  pemrograman.  Sedangkan  aplikasinya  dalam  industri umumnya  digunakan  untuk  mengangkut  barang  dari  satu tempat ke tempat lain [1].
Sistem  deteksi  garis  merupakan  salah  satu  bagian terpenting  dalam  robot  pengikut  garis.  Keberhasilan  robot untuk berjalan dengan baik atau tidak sangat tergantung pada sistem  deteksi  garis  yang  dibuat.  Pada  umumnya  sistem deteksi  garis  pada line  tracer  robot menggunakan  sensor warna  [2],  [3], magnetic sensor [4],  maupun  menggunakan kamera [5][6][7][8].
Permasalahan  yang  muncul  dalam  sistem  deteksi  garis adalah  gangguan  pencahayaan.  Hal  ini  berakibat  robot  tidak mampu  mendeteksi  garis  melengkung  saat  cahaya  redup  [2]. Tingkat ketelitian sensor juga mempengaruhi performa robot. Kemampuan  robot  dalam  mendeteksi  variasi  posisi  aktual berbanding  lurus  dengan  jumlah  sensor  yang  digunakan. Penelitian [3] dan [4], memiliki kemampuan mendeteksi garis dalam lingkungan redup namun hanya menggunakan 3 sensor. Hal ini menyebabkan robot hanya mampu mengenali 3 posisi yaitu  kanan,  tengah,  dan  kiri.  Keterbatasan  informasi mengenai  posisi  aktual  robot  menyebabkan  sistem  kendali yang dibuat kurang fleksibel.
Penelitian  [5]  menggunakan  kamera  sebagai  sensor pendeteksi  garis.  Sensor  garis  menggunakan  kamera  akan memberikan  variasi  posisi  aktual  yang  lebih  banyak.  Robot yang  telah  dibuat  juga  mampu  mengenali  garis  dengan  baik. Namun  penerapan  sistem  kendali  yang  digunakan  masih menggunakan kontrol proporsional. Menyebabkan kemampuan  robot  saat  melewati  tikungan  kurang  baik. Sehingga  untuk  meningkatkan  kemampuan  robot  dalam melewati tikungan, diperlukan sistem kendali yang lebih baik. Salah  satu  sistem  kendali  yang  bisa  digunakan  adalah fuzzy logic controller (FLC) . Penelitian  [6][7]  telah  menerapkan fuzzy  logic  controller pada  robot  penjejak  garis  dengan  sensor  kamera. FLC yang digunakan  diterapkan  pada  sebuah  laptop  sehingga dimensinya  cukup  besar.  Kamera  yang  digunakan  juga  harus diproses  menggunakan  laptop.  Robot  dalam  penelitian  [8] menggunakan  kamera  OV7670  dengan  unit  pemroses STM32F4  sehingga  dimensinya  lebih  kecil.  Namun  kamera OV7670 yang digunakan hanya mampu menampilkan gambar dengan resolusi 176 x 144.
2
Berdasarkan permasalahan tersebut maka dalam penelitian ini  dibuat  sebuah  sistem  kendali FLC yang  diterapkan  pada sebuah  robot  penjejak  garis.  Sensor  yang  digunakan  adalah kamera Raspberry  Camera yang  mampu  menampilkan gambar  dengan  resolusi  640  x  480.  Unti  pemroses  yang digunakan  adalah  mini  komputer  Raspberry  Pi  sehingga dimensi robot lebih kecil.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
Robot  penjejak  garis  atau line  tracer  robot merupakan robot yang mampu bergerak mengikuti garis yang telah dibuat. Robot  ini  pada  umumnya  digunakan  untuk  media pembelajaran pada tingkat sekolah maupun universitas. Selain itu, line tracer robot juga digunakan di dalam industri seperti yang  ditunjukan  pada  Gambar  1.  Dalam  industri,  biasanya robot  ini  digunakan  untuk  mengangkut  barang  sesuai  dengan line produksi [1], [9].
Pada umumnya robot line tracer menggunakan sensor garis yang  terbuat  dari  pasangan  LED  dan  sensor  cahaya  [3][10]. Sensor  cahaya  yang  digunakan  pada  umumnya  adalah photodiode,  LDR,  maupun  sensor  warna.  Sensor  tersebut membaca  intensitas  pantulan  cahaya  yang  dipancarkan  oleh LED. Saat cahaya LED mengenai warna hitam maka pantulan yang diterima oleh sensor lebih sedikit dari pada pantulan saat cahaya  LED  mengenai  warna  putih.  Sensor  cahaya  lain  yang biasa  digunakan  adalah  sensor  warna.  Pada  penelitianya,  [2] memiliki  kendala  pada  cahaya  redup.  Saat  cahaya  redup, sensor tidak mampu mendeteksi garis lengkung.
Penelitian  [4]  yang  menggunakan magnetic  sensor tidak terpengaruh  oleh  pencahayaan  namun  jalur  yang  digunakan harus  menggunakan  garis  yang  terbuat  dari  logam.  Selain itu jumlah  posisi  yang  mampu  dideteksi  robot  hanya  sejumlah sensor  yang  digunakan.  Penggunaan  sensor  yang  hanya mampu  mengenali  posisi  yang  terbatas  menyebabkan  sistem kendali  yang  dibuat  kurang  fleksibel.  Permasalahan  ini  juga dialami  [3][2]  yang  hanya  menggunakan  4  pasang  sensor. Sehingga  untuk  mendapatkan  sistem  kendali  yang  lebih fleksibel  maka  sensor  yang  digunakan  harus  mampu mengenali  lebih  banyak  posisi  robot.  Salah  satu  sensor  yang bisa digunakan adalah kamera.
Kamera  mampu  mengambil  gambar  dengan  resolusi tertentu.  Untuk  mendeteksi  lebar  garis,  bisa    ditentukan berdasarkan  jumlah  piksel  pada  sumbu  horizontal.  Sebagai contoh,  jika  kamera  memiliki  resolusi  640x480  piksel  maka kamera  tersebut  memiliki  jumlah  piksel  pada  sumbu horizontal sebesar 640 piksel. Sehingga dengan menggunakan kamera  tersebut  maka  robot  mampu  mengenali  640  posisi. Pada  penelitianya  [5]  menggunakan  kamera  webcam  dengan unit pemroses data menggunakan mini komputer raspberry pi. Robot  yang  dibuat  mampu  mengenali  garis  dengan  baik. Namun  penerapan  sistem  kendali  yang  digunakan  masih menggunakan  kontrol  proporsional.  Hal  tersebut  berakibat robot  memiliki  keberhasilan  yang  rendah  saat  melewati tikungan.

## Gambar 1. AGV dengan sensor kinect pada penelitian [9]

## Gambar 2. Kombinasi pembacaan sensor penelitian [3]
Dengan memanfaatkan kamera sebagai sensor maka lokasi garis dapat diketahui dengan mengolah citra atau gambar yang telah  diambil  kamera.  Proses  pengolahan  citra  ini  dilakukan secara software yang  dijalankan  komputer.  pada  umumnya proses  pengolahan  citra  diawali  dengan preprosesing yang meliputi  konversi  RGB  ke grayscale ,  filter,  segmentasi  dan lain-lain.  Untuk  mempermudah  proses  tersebut,  tahap preprosesing dan  proses  pengolahan  citra  lainya  dapat mengguanakan tools opencv.
Penelitian  [5]  menggunakan mini komputer  raspberry  pi untuk unit pemroses data. Raspberry PI merupakan salah satu jenis mini komputer  yang  sering  digunakan  untuk  keperluan embedded  system .  Hal  ini  didukung  oleh  beberapa  fitur raspberry yang hampir setara dengan personal komputer pada umumnya  [11].  Selain  kinerja  prosesor  yang  cukup  baik, raspberry PI mampu untuk menjalankan program pengolahan citra  digital.  Selain  itu,  raspberry  PI  juga  mendukung  atau kompatible dengan tools pengolahan citra digital opencv.
Penelitian  [6]  menggunakan  laptop  sebagai  unit  pemroses. Sensor yang digunakan adalah kamera yang memiliki resolusi 240  x  320.  Kamera  tersebut  terhubung  secara  langsung melalui port USB. Gambar yang diambil oleh kamera diproses oleh  laptop  dan  selanjutnya  dijadikan  acuan  sistem  kendali. Dimensi  robot  yang  dibuat  relatif  besar  sebab  laptop  harus berada dalam robot.
Robot  dalam  penelitian  [7]  memiliki  konsep  yang  hampir sama  dengan  [6].  Namun  hubungan  antara  kamera  dengan laptop  menggunakan  komunikasi wireless .  Dengan  cara tersebut,  dimensi  robot  relatif  lebih  kecil  dibandingkan  robot [6]  karena  laptop  dan  robot  terpisah.  Penelitian  [8] menggunakan  kamera  OV7670  dengan  unit  pemroses mikrokontroler  STM32F4.  Dimensi  robot  lebih  kecil dibandingkan  robot[6]  dan  [7].  Namun  resolusi  kamera  yang digunakan cukup kecil yaitu 176 x 144.
Penelitian  [6],  [7],  dan  [8]  menggunakan fuzzy  logic controller sebagai  sistem  kendalinya.  Penelitian  [6],  dan  [7] menerapkan fuzzy  logic  controller menggunakan software

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
matlab. Dengan matlab pembuatan fuzzy logic controller jauh lebih  mudah.  Namun  untuk  aplikasi embedded hal  ini  tidak bisa  dilakukan.  Sebab  matlab  hanya  dapat  dioperasikan  di sistem  operasi  windows.  [8]  menerapkan  sistem  kendalinya pada  mikrokontroler  sehingga  bisa  untuk  aplikasi embedded . Namun hanya menggunakan tiga jenis variabel linguistik pada input membership function seperti yang ditunjukan Gambar 3. Fuzzy  logic  controller dibuat  melalui  tiga  langkah  utama yaitu  fuzzifikasi,  evaluasi rule atau inference ,  dan defuzzifikasi.  Fuzzifikasi  merupakan  proses  untuk  mengubah variabel  crisp  (variabel  numerik)  menjadi  variabel  fuzzy (variabel  linguistik).  Nilai  masukan  yang  dikuantisasi sebelumnya diolah oleh FLC dan kemudian diubah ke dalam variabel fuzzy .  Melalui membership  function (fungsi keanggotaan) yang telah disusun, maka dari masukan tersebut didapatkan derajat keanggotaan bagi masing-masing masukan.
Membership  function adalah  suatu  fungsi  (kurva)  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Membership function yang digunakan pada umumnya  adalah  fungsi  segitiga,  trapesium,  sigmoid,  dll. Fungsi  segitiga  menghasilkan  nilai  keanggotaan  yang  linier. Persamaan  (1)  menunjukan  cara  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan dengan fungsi segitiga.
.........................  (1)
Langkah  berikutnya  adalah  proses  evaluasi rule atau inference .  Masing-masing rule merepresentasikan  hubungan antara input dan output menggunakan  aturan if-then .  Proses evaluasi rule mengevaluasi  derajat  keanggotaan  tiap-tiap fungsi keanggotaan himpunan fuzzy masukan ke dalam basis aturan  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  aturan  tersebut kemudian  disusun  sebuah  tabel  evaluasi rule untuk mempermudah  proses  pemrograman  kontrol.  Tujuan  dari evaluasi  aturan  ini  adalah  menentukan  derajat  keanggotaan dari keluaran fuzzy .
Setelah  mendapatkan  derajat  keanggotaan  dan  melakukan evaluasi rule maka  langkah  berikutnya  adalah  proses defuzzifikasi.  Proses  defuzzifikasi  adalah  proses  mengubah variabel fuzzy menjadi variabel crisp. Hingga proses evaluasi rule nilai  yang  didapatkan  masih  berupa  variabel  fuzzy (linguistik)  sehingga  agar  perlu  dikonversi  lagi  menjadi variabel  crisp  (numerik).  Defuzzifikasi  dapat  dilakukan dengan  beberapa  cara  salah  satunya  adalah centre of gravity . Defuzzifikasi dengan centre of gravity dilakukan dengan (2).
Gambar 3. Variabel lingusitik pada penelitian [8]

## ...........................................  (2)
Pada  umumnya  keluaran  sebuah  sistem  kendali  adalah berupa  sinyal  untuk  mengendalikan  motor.  Namun  sinyal kendali  yang  dihasilkan  tidak  selalu  dapat  dihubungkan  ke motor.  Maka  untuk  menghubungkan  sinyal  kendali  dengan motor  dibutuhkan  sebuah  rangkaian  driver  motor.  Penelitian [5] menggunakan driver motor L298 yang merupakan dual H- bridge  motor  driver .  Rangkaian  driver  ini  mampu mengendalikan  dua  buah  motor  dengan  arus  hingga  3A. Modul driver L298 ditunjukan pada Gambar 5.
Motor  DC  akan  berputar  saat  muncul  medan  magnet  pada kumparan  jangkar  (rotor)  dan  kumparan  medan  (stator). Medan  magnet  yang  dihasilkan  berasal  dari  arus  listrik  yang disuplai  ke  dua  kumparan  tersebut.  Untuk  meringkas konstruksi  motor  DC,  maka  kumparan  medan  dapat  diganti dengan  magnet  permanen.  Beberapa  jenis  motor  dc  telah dilengkapi  dengan gearbox sehingga  beban  langsung  bisa dihubungkan  ke  poros  motor.  Motor  jenis  ini  salah  satunya adalah  Mabuchi  RF-370CA-22170  seperti  yang  ditunjukan pada Gambar 6. Motor dc ini memiliki kecepatan tanpa beban hingga  6000  RPM  dengan  torsi  137  gr-cm.  Tegangan  kerja motor ini sebesar 12V dengan konsumsi arus 620mA [12].
Gambar 5. Rangkaian driver motor L298[5]
a b c 1 0 µ input X crisp Gambar 4. Fungsi keanggotaan segitiga
Gambar 6. Bentuk fisik Mabuchi RF-370CA-22170 [9].
4

## IV. METODOLOGI

## A. Perancangan Sistem Mekanik Robot
Tahap  pertama  penelitian  ini  adalah  membuat  sistem mekanik robot. Sistem mekanik yang dibuat meliputi chassis , sistem kemudi, serta penentuan posisi roda, dan sensor. Robot dibuat menggunakan chassis berbahan acrylic dengan dimensi panjang  22  cm  dengan  lebar  18  cm.  Pemilihan  bahan  acrylic disebabkan acrylic berbobot ringan dan mudah untuk dipotong atau dibentuk sesuai keinginan. Hasil robot yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 7.
Sistem  kemudi  menggunakan differential  drive sehingga robot  memiliki  dua  buah  roda  penggerak  dan  roda  bebas. Roda  yang  digunakan  memiliki  diameter  65mm  langsung dihubungkan  ke  poros  motor.  Hal  ini  dapat  dilakukan  karena motor  dc  yang  digunakan  telah  dilengkapi  dengan gearbox . Jarak  roda  dengan  ujung  depan  robot  cm  15  dan  antar  roda sejauh  20  cm.  Kamera  diletakan  di  bagian  depan  robot menghadap lintasan dengan sudut 45 O .

## B. Perancangan Hardware
Robot yang dibuat memiliki beberapa bagian utama antara lain  rangkaian  regulator,  raspberry  pi,  kamera,  motor  dc  dan driver motor.  Rangkaian  regulator  digunakan  untuk menurunkan  tegangan  catu  daya  menjadi  5V.  Regulator diperlukan  karena  raspberry  pi  dan  kamera  memerlukan tegangan  5V.  Selain  raspberry  pi  dan  kamera,  rangkaian driver motor  juga  memerlukan  tegangan  5V  untuk  tegangan logika.  Rangkaian  regulator  yang  digunakan  adalah  regulator LM2576  yang  mampu  mensuplai  arus  hingga  3A.  Blok diagram hardware penelitian ini ditunjukan pada Gambar 8.

## C. Perancangan Fuzzy logic controller
Untuk menjalankan robot, digunakan sebuah sistem kendali. Sistem  kendali  yang  digunakan  adalah fuzzy logic controller . Pemilihan fuzzy  logic  controller ini  dikarenakan  tidak memerlukan  model  matematika  dari  robot.  Selain  itu fuzzy logic  controller juga  lebih  sederhana  dibandingkan  sistem kendali  cerdas  lainya.  Blok  diagaram  sistem  kendali  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 7. Robot yang telah dibuat dari bahan acrylic
KAMERA RASPBERRY PI DRIVER MOTOR MOTOR KANAN MOTOR KIRI Citra Tegangan Tegangan Sinyal kontrol Gambar 8. Blok diagram hardware
Hasil  ekstraksi  fitur  merupakan  pembacaan  aktual  sensor dan  dibandingkan  dengan  set  poin.  Selisih  pembacaan  aktual sensor dan set poin adalah nilai error . Nilai error ini dijadikan masukan fuzzy  logic  controller .  Keluaran fuzzy  logic controller ini  adalah  nilai duty cycle pulse width modulation (PWM)  yang  digunakan  untuk  mengatur  kecepatan  motor. Putaran  motor  mengakibatkan  posisi  aktual  robot  akan berubah  sehingga  citra  yang  diambil  kamera  juga  berbeda dengan frame sebelumnya.
Proses  fuzzifikasi  dalam fuzzy  logic  controller yang diterapkan  menggunakan input membership  function seperti yang  ditunjukan  pada  Gambar  10  dan  11.  Sedangkan output membership  function yang  digunakan  ditunjukan  pada Gambar  12.  Dari membership  function tersebut  akan didapatkan  nilai  atau  derajat  keanggotaan.  Masing-masing nilai keanggotaan tersebut kemudian dimasukan sebuah proses evaluasi rule yang  nilainya  ditunjukan  Tabel  I  dan  Tabel  II. Setelah  proses  evaluasi rule dilakukan  selanjutnya  dilakukan proses defuzzifikasi menggunakan (2). Hasil proses ini adalah didapatkanya  nilai duty cycle sinyal  PWM  yang  diberikan  ke rangkaian driver motor.
Masukan fuzzy  logic  controller berupa error yang  terjadi antara  set  poin  dengan  pembacaan  aktual.  Selain  nilai error , nilai  selisih error aktual  dengan error kondisi  sebelumnya juga dijadikan sebagai masukan. Nilai ini disebut selisih error atau delta  error ( Δ e).  Kombinasi  dari  kedua  masukan  ini dinyatakan  ke  dalam  bentuk  evaluasi rule dengan  keluaran berupa kecepatan tiap roda.
FUZZY LOGIC CONTROLLER BODI ROBOT
1/z KAMERA PENGOLAHAN CITRA DAN EKSTRAKSI FITUR V robot Θ robot Set poin Error Δ e θ kanan θ kiri Posisi Aktual Citra + - Gambar 9. Blok diagram fuzzy logic controller error Nol +K +B -K -B 1 0 µ -250  -120      0   +120  +250 Gambar 10. Fungsi keanggotaan input error Δ error Nol +K +B -K -B 1 0 µ -100   -50       0    +50   +100 Gambar 11. Fungsi keanggotaan output Δ error
duty cycle Stop   pelan    sedang    cepat     sangat cepat 1 0 µ
0       25 50 75 100
Gambar 12. Fungsi keanggotaan keluaran

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)

## D. Ekstraksi Fitur
Untuk  mendapatkan  pembacaan  aktual  posisi  robot berdasarkan  pembacaan  kamera  diperlukan  proses  ekstraksi fitur.  Proses  ini  diawali  dengan  mengolah  citra  yang  telah diambil  oleh  kamera.  Citra  pembacaan  kamera  memiliki format  warna  RGB.  Citra  RGB  selanjutnya  dikonversi menjadi gryascale untuk mempermudah proses ekstraksi fitur. Citra grayscale hasil konversi ditunjukan pada Gambar 13. Citra  yang  didapatkan  dikonversi  menjadi  citra grayscale kemudian melakukan proses thresholding . Proses thresholding dilakukan  untuk  membedakan  garis  lintasan  dengan background .  Tiap  piksel  citra grayscale yang  memiliki intensitas  di  atas  nilai threshold diubah  menjadi  warna  putih dan jika dibawah nilai threshold maka diubah menjadi warna hitam. Hasil proses thresholding dapat dilihat pada Gambar 14.
TABEL I EVALUASI RULE RODA KIRI Δ error - Besar - Kecil Nol + Kecil + Besar erro r - B sedang sedang cepat cepat cepat - K sedang sedang cepat cepat cepat Nol pelan sedang cepat cepat cepat + K pelan pelan sedang sedang cepat + B stop pelan pelan pelan sedang TABEL II EVALUASI RULE RODA KANAN Δ error - Besar - Kecil Nol + Kecil + Besar erro r - B sedang pelan pelan pelan stop - K cepat sedang sedang pelan pelan Nol cepat cepat cepat sedang pelan + K cepat cepat cepat sedang sedang + B cepat cepat cepat sedang sedang Gambar 13. Citra grayscale hasil konversi.
Gambar 14. Citra hasil proses thresholding .
P iksel yang dibaca dan dijadikan sebagai data posisi aktual robot  hanya  yang  berada  sepanjang  garis  abu-abu  horizontal pada  Gambar  14.  Sehingga  jumlah  piksel  yang  digunakan sebagai  acuan  hanya  640.  Hal  ini  disebabkan  resolusi  citra yang  diambil  sebesar  640x480  piksel.  Titik  tengah  acuan berada  pada  piksel  di  kolom  320  yang  ditunjukan  garis  abu- abu  vertikal  pada  Gambar  14.  Piksel  yang  berada  di  sisi  kiri garis vertikal memberikan posisi aktual negatif sedangkan sisi kanan memberikan posisi aktual positif. Dengan cara tersebut maka rentang pembacaan posisi aktual memiliki nilai antara - 320 hingga +320.

## V. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan dengan menggunakan sebuah lintasan yang  memiliki  empat  tikungan  dengan  radius  yang  berbeda. Radius  ke  empat  tikungan  masing-masing  sebesar  10  cm,  15 cm,  25  cm,  dan  30  cm.  Lintasan  yang  digunakan  ditunjukan pada  Gambar  15.  Garis  melintang  diletakan  dalam  lintasan tepat  sebelum  masuk  tikungan.  Garis  ini  berfungsi  untuk memberikan  informasi  kepada  robot  bahwa  telah  memasuki tikungan.  Sehingga  saat  robot  mendeteksi  garis  ini,  robot mengaktifkan timer dan  menghitung  waktu  tempuh  hingga kondisi steady state.
Pengambilan data dilakukan pada tiap tikungan. Data yang diambil  dalam  pengujian  ini  adalah settling time robot  dalam melewati  tikungan. Settling  time dihitung  setelah  robot memasuki  tikungan  hingga  menuju  ke  keadaan steady state . Selain settling  time ,  data  yang  diamati  adalah  nilai error maksimal  yang  terjadi.  Gambar  16  menunjukan  performa robot  saat  melewati  tikungan  dengan  radius  10  cm.  Garis berwarna  merah  menunjukan  nilai error yang  terjadi.  Garis vertikal  warna  biru  menunjukan  waktu  robot  saat  masuk tikungan  dan  warna  kuning  menunjukan  waktu  robot  saat mencapai steady  state .  Dari  Gambar  16 settling  time yang didapatkan adalah 0,56 detik.
Pada  tikungan  dengan  radius  15  cm,  robot  membutuhkan waktu  0,69  detik  untuk  menuju  steady state .  Nilai error terbesar  yang  terbaca  oleh  robot  adalah  80. Error ini  lebih rendah jika dibandingkan dengan radius 10 cm namun settling time yang  dibutuhkan  lebih  lama.  Performa  robot  saat melewati  radius  15  cm,  25  cm,  dan  30  cm  masing-masing ditunjukan pada gambar 17, 18, dan 19.
Radius 10 cm Radius 25 cm Radius 30 cm Radius 15 cm Gambar 15. Lintasan yang digunakan
6
Gambar 16. Hasil pengujian dengan radius tikungan 10 cm.
Gambar 17. Hasil pengujian dengan radius tikungan 15 cm.
Gambar 18. Hasil pengujian dengan radius tikungan 25 cm.
Gambar 19. Hasil pengujian dengan radius tikungan 30 cm.
Pengujian  yang  dilakukan  sebanyak  50  kali  putaran.  Pada setiap  putaran  robot  membaca  4  jenis  tikungan.  Setelah melewati  garis  penanda  masuk  tikungan,  robot  mengitung waktu  yang  dibutuhkan  hingga  menuju steady state .  Waktu tersebut  kemudian  disimpan  dalam  format textfile sehingga semua data dari putaran pertama hingga 50 bisa diamati. Dari semua data yang  telah didapatkan, dihitung nilai rata-rata tiap
TABEL IIII

## HASIL PENGUJIAN
No Radius Tikungan (cm) Settling time (detik) Maksimal error (piksel) Rata-rata  Std deviasi  Rata-rata  Std deviasi 1 10 0,60 0,026 116,91 3,65 2 15 0,67 0,014 84,40 6,05 3 25 0,82 0,033 54,36 5,89 4 30 0,86 0,036 43,14 43,14 Rata-rata pada seluruh tikungan 0,74 0,126 74,70 29,34
tikungan  dan  rata-rata  akhir.  Nilai  rata-rata  yang  didapatkan ditunjukan pada tabel III.
VI. KESIMPULAN (PENUTUP)
Dalam pengujian yang telah dilakukan dalam penelitian ini, robot mampu melewati tikungan dengan baik. Semakin besar radius  tikungan error yang  terjadi  cenderung  lebih  kecil namun  waktu  menuju steady state lebih  lama.  Sebaliknya, semakin  kecil  radius  tikungan  maka error yang  terjadi semakin  besar  namun settling  time lebih  cepat.  Rata-rata waktu  yang  dibutuhkan  untuk steady state adalah  0,74  detik dengan error rata-rata 74,7.
R EFERENSI
[1] Kumar,  K.Kishore  et  al,  “ Design  of  Automatic  Guided  Vehicles ”, international  Journal  of  Mechanical  Engineering  and  Technology (IJMET) Volume 3, Issue 1, January- April , pp. 24-32, 2012.
[2] Romadhon, A.S, dan Fuad, Muhammad, “ Perancangan Sistem Kontrol Gerakan Pada Robot Line Tracer ”, Jurnal Ilmiah Mikrotek Vol.1, No.1 pp. 53-58, 2013.
[3] Janis, D.A.N et al, “ Rancang Bangun Robot Pengantar Makanan Line Follower ”, e-journal Teknik Elektro dan Komputer UNSRAT pp.1-10 2014.
[4] Rashid,  M.Z.A.  et  al,  “ Metal  Line  Detection:  A  New  Sensory  System For Line Following Mobile Robot ”,Journal of Theoretical and Applied Information Technology Vol.64 No.3 pp.756-764, 2014.
[5] Karim, Muhammad. et al, “ Robot Line Follower Berbasis Raspberry Pi Dengan  Sensor  Kamera ”,  jurnal  skripsi  dan  tugas  akhir  STMIK GIMDP, 2015.
[6] INK Wardana, et al, “ Laptop-Based robot Sebagai Pramusaji Restoran Dengan  Menerapkan  Metode  Pengolahan  Citra  Dan  Kontrol  Fuzzy ”, Proceedings  Seminar  Nasional  Teknik  Elektro  (FORTEI  2016) Departemen Teknik Elektro Undip, 2016.
[7] Uzer,  MS  and  Yilmaz,  N.,” A real-time object tracking by using fuzzy controller  for  vision-based  mobile  robot ”,  Scientific  Research  and Essays Vol. 6(22), pp. 4808-4820, 7 October, 2011.
[8] Rizal,  M.,Djuriatno,W.,Rif’an,M.” Implementasi  Kamera  OV7670 Sebagai  Pendeteksi  Garis  Pada  Robot  Line  Follower ”,  Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 1, No 5 (2013).
[9] Gulalkari,  A.V.  et  al,  “ Kinect  Camera  Sensor-based  Object  Tracking and Following of Four wheel Independent Steering Automatic Guided Vehicle  Using  Kalman  Filter ”,International  Conference  on  Control, Automation and Systems pp.1650-1655, 2015.
[10] Sen, P.K. et al, “ Solar Using Line Follower Robot with Robotic Arm ”, International  Journal  of  Novel  Research  in  Electrical  and  Mechanical Engineering Vol. 3, Issue 1, pp: (35-44) 2016.
[11] RS Component, “ Raspberry pi 3 model B datasheet ”, 2016.
[12] Kysan electonics, “ Datasheet Mabuchi RF-370CA-22170 ”, 2015.