## Kendali Logika Fuzzy pada
Car Like Mobile Robot (CLMR) Penjejak Garis
FAHMIZAL 1 , BUDI BAYU MURTI 2 , DONNY BUDI PRATAMA 3 , AFRIZAL MAYUB 4
1,2,3 Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada 4 Pascasarjana S2 Pendidikan IPA FKIP, Universitas Bengkulu Email: fahmizal@ugm.ac.id
Received 3 September 2018 | Revised 17 September 2018 | Accepted 30 September 2018

## ABSTRAK
Makalah  ini  memaparkan  perancangan  sistem  kendali  logika  fuzzy  untuk mengatur kecepatan dan arah sudut steering pada car like mobile robot (CLMR) dengan  menggunakan  metode  Ackermann  steering.  CLMR  penjejak  garis dirancang menggunakan 16 buah photodiode, dan terdapat 7 buah membership fuzzfikasi  dari  pembacaan  error  dan  last  error  sehingga  terbentuk  49  aturan. Untuk  menguji  perfoma  kendali  fuzzy  pada  sistem  CLMR  dalam  mengikuti lintasan  garis  maka  dilakukan  pengujian  dengan  bentuk  lintasan  berupa  garis lurus  dan  berbelok  serta  zig-zag  dalam  satu  lintasan  putar.  Proses  variasi  nilai keanggotaan  fuzzifikasi  masukan  dan  defuzzifikasi  keluaran  dilakukan  sebanyak lima  kali.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  bahwa  kendali  logika  fuzzy  yang diaplikasikan pada sistem mampu membuat pergerakan CLMR sukses mengikuti lintasan uji selama 9,38 detik lebih baik 0,53 detik dari kendali PID. Selanjutnya, hasil rancangan sistem CLMR ini merupakan sebuah prototipe self-driving car.
Kata kunci : car like mobile robot, robot penjejak garis, fuzzy, self-driving car

## ABSTRACT
This  paper  describes  the  design  of  a  fuzzy  logic  control  system  to  adjust  the speed  and  direction  of  the  angle  of  the  steering  on  the  car  like  mobile  robot (CLMR)  using  the  Ackermann  steering  method.  CLMR  line  tracking  is  designed using  16  photodiode  pieces,  and  there  are  7  fuzzfication  membership  from reading error and last error so that 49 rules are formed. To test the fuzzy control performance on  the  CLMR  system in  following the line  trajectory, it  was  tested with  the  form  of  a  straight line  and a  turn  and  a  zigzag in a rotary track. The process  of  varying  input  membership  fuzzification  values  and  output defuzzification  is  done  five  times.  From  the  test  results,  it  was  found  that  the fuzzy  logic  control  applied  to  the  system  was  able  to  make  CLMR  movement successfully followed the test path for 9.38 seconds better than 0.53 seconds of PID control. Furthermore, the results of the CLMR system design are a prototype self-driving car.
Keywords :  car  like  mobile  robot,  line  tracking  robot,  fuzzy,  self-driving  car

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang semakin maju pada bidang robotika telah menjadikan bidang ini  sebagai  salah  satu bidang yang sangat  popular  dan  mulai  banyak dikembangkan  untuk berbagai  aspek  kehidupan  manusia.  Robotika  merupakan  perpaduan  antara  mekanika  dan elektronika  yang  disebut  dengan  mekatronika (Angeles,  2002) .  Sistem  mekatronika  ini telah  banyak dikembangakan  pada bidang  industri,  otomotif,  pertanian, dan  masih  banyak lagi bidang lainnya. Bukan itu saja, bidang robotika memang sangat bermanfaat dan dapat memudahkan  serta  memperlancarkan  kegiatan  manusia,  selain  itu  banyak  juga  yang mengaplikasikan robotika sebagai hobi, ajang kompetisi, dan penelitian.
Salah  satu  bidang  robotika  yang  mengalami  perkembangan  pesat  akhir  ini  adalah  bidang otomotif lebih spesifik lagi ialah self-driving car. NVIDIA adalah salah satu pihak yang telah mengembangkan  sistem self-driving  car ( Bojarski,  2016) .  Semua  kemajuan  teknologi tersebut  berfokus  pada  keamanan,  kenyamanan  dan  efisiensi (Maslak  &  Butkiewicz, 2013) .  Indonesia  merupakan  suatu  negara  dengan  jumlah  kendaraan  mobil  terbanyak  di Asia  Tenggara.  Kedepan  akan  menjadi  suatu  pangsa  pasar  terbersar  bagi  perusahaan autonomous self-driving car untuk memasarkan kendaraan tersebut. Oleh karena itu, hal ini mendorong  penulis  untuk  melakukan  pembuatan  prototipe self-driving  car  yang  nantinya akan menjadi cikal bakal sistem self-driving car di Indonesia. Sistem prototipe self-driving car yang  dirancang  sedemikan  rupa  seperti  pada  sistem real  car.  Rancangan  prototipe  self- driving  car  menggunakan  sistem  Ackerman  steering (Hunt,  1978) .  Prototipe  ini  akan dikategorikan kedalam C ar Like Mobile Robot (CLMR). Dengan adanya prototipe robot mobil ini dapat digunakan sebagai pengganti real car dalam proses penerapan self-driving car.
Penelitian  menggunakan  CLMR  telah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  seperti  pada (Baturone et al. 2004; Chiu et al. 2005; El-Khatib & Hamilton, 2006; Gucrrcro et al. 2014; Liu et al. 2011; Ouadah et al. 2006; Scicluna et al. 2012; Abatari et al. 2013) . Pada makalah ini memaparkan suatu implementasi CLMR dengan Ackerman steering pada sistem robot penjejak garis.  Robot  ini  bergerak mengikuti  lintasan  berupa  garis  lurus atau  belok (Hasan  &  Mamun,  2012) .  Salah  satu  kegunaan  robot  penjejak  garis  dapat diaplikasikan sebagai pengangkut barang, agar barang dapat ditujukan ke tempat tujuannya dengan melintasi garis lintasan. Akan tetapi dari pengendalian robot tersebut pasti memiliki kendala  yaitu  pergerakan  robot  yang  tidak  stabil  dalam  menjejaki  lintasan  yang  ada, sehingga  suatu  sistem  pasti  memerlukan  pengendali  agar  pergerakan  robot  saat dioperasikan dapat sesuai dengan yang diharapkan.
Umumnya jenis kendali seperti Proporsional-Integratif-Derivatif (PID) lebih sering digunakan pada robot penjejak garis seperti pada ( Nath et al. 2013; Normey-Rico, 2001 ) namun pada  penelitian  ini  menerapkan  kendali  cerdas  seperti  logika  fuzzy  untuk  diterapkan  pada CLMR.  Dengan  menggunakan  metode Ackerman  steering,  desain  steering  CLMR  akan dipaparkan pada makalah ini. Selanjutnya, kendali logika fuzzy pada peneltian ini digunakan pada  pengaturan  kendali  kecepatan  putar  roda  belakang  dari  CLMR  dan  kendali steering untuk  roda  bagian  depan  CLMR.  Sebagai  masukan  untuk  proses  fuzzifiksasi  diperoleh  dari hasil  pembacaan  sensor  garis  dengan  menggunakan photodiode  sebanyak  16  channel menggunakan  sistem  multiplekser.  Terdapat  49  aturan  yang  digunakan  pada  proses inference  rules  logika  fuzzy  pada  sistem  ini.  Selanjutnya,  dua  buah  keluaran  dari  proses defuzzifikasi  kecepatan  putar  roda  belakang  dan  sudut  derajat steering  dari  roda  bagian depan diselesaikan dengan metode weight average (WA).

## 2. CAR LIKE MOBILE ROBOT (CLMR)
Definisi CLMR adalah suatu desain robot yang sistem kemudinya mengikuti sistem pada car (kendaraan  mobil).  Umumnya  desain  kendaraan  mobil  yang  dimaksud  disini  ialah  memiliki empat buah roda yang diposisikan di depan  dua buah roda dan dua buah roda di belakang. Roda  bagian  depan  dan  roda  bagian  belakang  memiliki  jarak  tertentu  begitu  juga  dengan roda bagian kanan dan roda bagian kiri. Roda mobil bagian depan memiliki fungsi sebagai penentu  arah  gerak  mobil  sedangkan  roda  bagian  belakang  berfungsi  sebagai  penentu gerakan dan kecepatan laju mobil, hal tersebut yang disebut dengan two wheel drive. Untuk merancang bagian bodi CLMR maka diperlukan suatu acuan. Gambar 1 adalah desain atau blueprint dari mobil Honda Civic dalam satuan meter. Pada penelitian ini, desain dari CLMR yang dirancang akan mengacu pada blueprint dari mobil Honda Civic.
(a) (b)
Gambar 1. Blueprint Mobil Honda Civic, (a). Tampak Samping; (b). Tampak Belakang
Ackermann  steering  geometry  adalah  susunan  geometris  dalam  kemudi  mobil  atau kendaraan lain yang dirancang untuk memecahkan masalah roda di bagian dalam dan di luar dari  belokan  yang  mampu  menelusuri  lingkaran  dengan  radius  yang  berbeda (Angeles, 2002) .  Ilustrasi  pada  Gambar  2(a)  merupakan  desain  dasar  yang  sering  digunakan  pada mobil. Geometri Ackermann terdiri dari kingpins, steering arms, linkage pivot point, dan tie rod.  Kingpins  merupakan  ball  joint  yang  berfungsi  untuk  sumbu  putar  kemudi  yang terhubung  dengan  setiap  roda  bagian  depan, steering  arms  merupakan  perpanjangan penghubung tie rod dan juga sebagai penentu perbedaan sudut putar antara roda kanan dan roda kiri. Linkage pivot point merupakan ball joint sebagai sumbu putar penghubung antara steering arms dan tie rod.
(a) (b)
Gambar 2. (a). Ilustrasi Geometri Ackermann (b). Radius Putar pada Kemudi Ackermann
Sudut  untuk steering  arms  akan  ditentukan  berdasarkan  center  of  axle.  Axle  merupakan garis  lurus  yang  menghubungkan  antara  roda  bagian  kanan  dengan  roda  bagian  kiri.  Jika diperhatikan  pada  Gambar  2(a)  kedua steering  arms  dari  roda  kanan  dan  roda  kiri  akan mengarah  ke  titik center  of  axle.  Terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  dipertimbangkan  saat
merancang Ackermaan, hal pertama yang perlu dipertimbangkan adalah panjang dari jarak antara roda depan dan roda belakang atau wheel base dan yang kedua adalah jarak antar ball  joints  atau  kingpins  di  bagian  roda  kiri  dan  kanan  depan.  Hal  lain  yang  perlu dipertimbangkan adalah dimana steering arms akan diposisikan, baik itu diposisikan di depan dari sumbu  kemudi  maupun  di belakang dari sumbu  kemudi. Ackermann  akan  sangat sulit untuk  dihasilkan  dengan  penempatan steering  arms  pada  bagian  depan,  sehingga penempatan steering arms akan ditempatkan di belakang dari  sumbu kemudi atau disebut dengan rear steering arms.
Dengan memberikan  sudut pada sumbu kingpins yang berada di sepanjang steering arms, maka Ackermann  aktual  dapat  dihasilkan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  Terdapat beberapa hal yang perlu dipertimbangkan, yaitu jarak antara axle bagian depan dengan axle bagian belakang atau wheelase (L) dan jarak antara roda bagian kanan dan roda bagian kiri. Dengan  mengetahui  parameter  tersebut  maka  dapat  dihitung  sudut  belokan Ackermann. Gambar 2(b) berikut merupakan ilustrasi kalkulasi dari geometri Ackermann.
Berdasarkan pada Gambar 2(b), radius (R) merupakan jari-jari lingkaran yang dihasilkan oleh mobil  saat  berbelok  satu  putaran  penuh.  R  dihitung  mulai  dari center  of  axle  hingga  titik potong perpanjangan garis yang tegak lurus dengan setiap roda. Persamaan (1) digunakan ketika  mobil  sedang  berbelok  ke  kiri  atau counter  clock  wise,  sedangkan  Persamaan  (2) digunakan ketika mobil sedang berbelok ke kanan atau clock wise.
1 1 tan tan 2 2 Left Left L L t t R R         
  
            (1) 1 1 tan tan 2 2 Right Right L L t t R R         
  
            (2)

## 3. PERANCANGAN CLMR PENJEJAK GARIS

## 3.1. Perancangan Mekanika
Dari blueprint  mobil  Honda  Civic  pada  Gambar  1,  diketahui  mobil  Honda  Civic  memiliki dimensi  jarak  antara  roda  bagian  depan  dengan  roda  bagian  belakang  sepanjang  2,62 meter.  Sedangkan  jarak  antara  roda  bagian  kanan  dan  roda  bagian  kiri  sepanjang  1,45 meter.  Dengan  menggunakan  dimensi  tersebut  sebagai  acuan,  maka  Gambar  3  adalah desain robot mobil CLMR dengan perbandingan rasio 1:10 dari dimensi mobil Honda Civic. Dengan  menerapkan  rasio  tersebut  akan  dihasilkan  desain  rancangan  robot  mobil  CLMR dengan dimensi 26,2 x 14,5 cm.
Gambar 3. Desain Rancangan Dimensi CLMR
Dengan mengacu pada Gambar 3, steering arms harus diarahkan pada satu titik pusat yang merupakan  titik  tengah  dari axle  bagian  belakang.  Dalam  merancang  sistem  kemudi Ackermann,  terdapat  beberapa  komponen  penyusun  yang  harus  ada.  Tabel  1  merupakan deskripsi komponen penyusun dari Gambar 4 dan Gambar 5 adalah hasil desain CAD CLMR.
Gambar 4. Komponen Penyusun Sistem Kemudi Ackermann
Tabel 1. Deskripsi Komponen penyusun sistem kemudi Ackermann
(a)
(b)
Gambar 5. Hasil Desain CAD CLMR, (a). Tampak Atas; (b). Tampak Bawah

## 3.2. Perancangan Elektronika
Sistem elektronika yang terdapat pada CLMR ialah terdiri dari perangkat dari sensor penjejak garis,  perangkat embeded  microncontroler  menggunakan  Arduino  Mega  dan  satu  buah motor  servo  serta  dua  buah  motor  DC  sebagai actuator  pergerakan.  Diagram  blok  dari sistem elektronika rancangan CLMR disajikan pada Gambar 6(a). Tata letak sensor penjejak garis pada CLMR disajikan pada Gambar 6(b).
(a) (b)
Gambar 6. Sistem Elektronika CLMR (a). Sistem Elektronika Keseluruhan, (b). Distribusi penomeran Sensor Garis
Selanjutnya adalah mempetakan kondisi error dengan cara mempetakan setiap kemungkinan kondisi yang dianggap sebagai error beserta nilainya. Namun untuk dapat memetakan error, variabel sensor kanan (nomer 1 hingga 8) dan sensor kiri (nomer 9-16) akan dibandingkan dengan  fungsi  “OR”.  Selanjutnya,  nilai  tersebut  akan  dipetakan  berdasarkan  nomor  urut posisi sensor seperti yang disajikan pada Gambar 6(b). Tabel 2 menginformasikan pemetaan pembacaan error.  Indikasi  nilai  logika  “1”  adalah  dimana  kondisi  sensor  berada  garis berwarna hitam.
Tabel 2. Pemetaan Nilai Error

## 3.1. Perancangan Sistem Kendali Logika Fuzzy
Sistem kendali sangat dibutuhkan agar robot dapat berjalan dengan stabil, maka digunakan kendali cerdas untuk mengendalikan robot mobil CLMR penjejak garis. Diagram alir kendali cerdas tersebut adalah Fuzzy Logic Controller (FLC) seperti yang dijelaskan pada Gambar 7. Hasil pembacaan sensor yang telah dipetakan akan menghasilkan nilai error dan last error. Nilai tersebut akan menjadi nilai masukan untuk FLC dalam mengendalikan kecepatan putar motor DC dan sudut motor servo. Dalam  sistem kendali FLC memiliki tiga tahapan proses, yaitu  fuzzifikasi,  inferensi,  dan  defuzzifikasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  blok  diagram Gambar 8(a). Tahapan proses tersebut digunakan untuk mengolah nilai error dari masukan yang berupa nilai krisp menjadi nilai linguistik fuzzy yang kemudian diubah kembali menjadi nilai krisp pada keluaran sistem kendali FLC untuk mengendalikan aktuator.
Gambar 7. Diagram Alir Sistem CLMR Penjejak Garis
(a) (b) Gambar 8. (a). Blok Diagram Sistem Kendali Logika Fuzzy, (b). Fungsi Keanggotaan Nilai
Error

## Fuzzifikasi
Pada  tahapan  proses  ini  nilai error  yang  merupakan  nilai  krisp  akan  diubah  menjadi  nilai linguistik agar dapat di proses di tahapan selanjutnya, yaitu inferensi. Pengubahan nilai krisp menjadi  nilai  linguistik  adalah  dengan  cara  menggolongkan  nilai error  ke  nilai  derajat
keanggotaan  antara  0  dan  1.  Terdapat  dua  jenis  bentuk  fungsi  keanggotaan  yang digunakan, yaitu fungsi segitiga dan fungsi trapesium. Sedangkan untuk jumlah keanggotaan yang  digunakan  terdapat  lima  fungsi  segitiga  dan  dua  fungsi  trapesium  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8(b).

## Inferensi
Setelah didapatkan nilai linguistik berupa derajat keanggotaan dari setiap fungsi, selanjutnya nilai  linguistik  tersebut  akan  diolah  pada  tahapan  proses  inferensi (Zadeh,  1965) .  Pada tahapan ini diperlukan dua kondisi agar proses inferensi dapat berjalan dengan semestinya, dikarenakan hal itulah terdapat dua buah fungsi keanggotaan yang sama untuk memenuhi syarat  inferensi  tersebut.  Jika  suatu  kondisi  sudah  tersedia  maka  diperlukan  akibat  untuk merespon  kondisi  tersebut.  Seperti  layaknya  sebab-akibat,  hal  ini  merupakan  komponen utama dari FLC yang biasa disebut dengan aturan dasar. Untuk dapat membuat aturan dasar ini,  memerlukan  pengetahuan  dasar  tentang  aksi  yang  harus  dilakukan  untuk  berbagai macam kondisi yang mungkin terjadi. Salah satu keunikan dari FLC adalah perancang dapat menggunakan bahasa sendiri dengan bebas dalam merancang aturan dasar untuk inferensi FLC. Pada makalah ini aturan dasar yang digunakan disajikan pada Tabel 3, dimana  suatu kondisi dilambangkan dengan “IF” dan aksi dilambangkan dengan “THEN”.
Tabel 3. Aturan dasar FLC IF THEN Sangat Kiri (SKr) Big Steer Kiri (BSKr) Agak Kiri (Akr) Medium Steer Kiri (MSKr) Kiri (Kr) Little Steer Kiri (LSKr) Tengah (T) Stable (St) Kanan (Kn) Little Steer Kanan (LSKn) Agak kanan (AKn) Medium Steer Kanan (MSKn) Sangat Kanan (SKn)  Big Steer Kanan (BSKn)
Setelah aturan dasar telah dipastikan, maka langkah selanjutnya adalah membuat susunan tabel  untuk  melakukan  inferensi  untuk  mengolah  data  sebab-akibat  yang  ada  untuk kemudian akan dievaluasi. Tabel yang sering digunakan untuk inferensi mengacu pada tabel MacViear  Wheelan ( MacVicar-Whelan,  1976) dengan  menggunakan  metode Mamdani Inference  Rule.  Table  4  merupakan  hubungan  relasi  besar  derajat  dari  nilai  error  dan  last error dengan tujuh fungsi keanggotaan.
Tabel 4. Aturan inferensi mengacu pada tabel Macviear Wheelan

## Defuzzifikasi
Nilai hasil pemetaan dari inferensi fuzzy tersebut  akan diteruskan menuju tahapan terakhir dari  FLC,  yaitu  defuzzifikasi.  Pada  tahapan  ini,  nilai  tersebut  akan  diubah  kembali  menjadi nilai krisp dari tahapan proses sebelumnya. Metode yang digunakan adalah Weight of Area (WA). Untuk mengubah nilai  linguistik tersebut  diperlukan fungsi yang disesuaikan  dengan rentang  yang  diperlukan  oleh  aktuator.  Gambar  9(a)  merupakan  fungsi  keanggotaan defuzzifikasi  untuk  motor  DC,  sedangkan  Gambar  9(b)  merupakan  fungsi  keanggotaan defuzzifikasi untuk menentukan sudut motor servo. Bentuk fungsi keluaran ini menggunakan bentuk yang disebut dengan singletone.
(a) (b)
Gambar 9. Fungsi Keanggotaan Defuzifikasi; (a). Defuzzifikasi untuk Motor DC, (b). Defuzzifikasi untuk Menentukan Sudut Motor Servo

## 4. PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem kendali  fuzzy  dilakukan  dengan tiga  tahap,  yaitu  pengujian variasi fungsi keanggotaan  nilai  masukan  fuzzifikasi  yang  disajikan  pada  Tabel  5,  variasi  fungsi keanggotaan  keluaran  untuk  motor  DC  yang  disajikan  pada  Tabel  6  dan  variasi  fungsi keanggotaan  keluaran  untuk  motor  servo  yang  disajikan  pada  Tabel  7.  Metode  pengujian yang  digunakan  adalah  dengan  cara  memvariasikan  satu  parameter  secara  bergantian sedangkan kedua parameter lainnya tidak divariasikan terlebih dahulu dan dilakukan secara bertahap.  Pengujian  ini  akan  dilakukan  pada  lintasan  uji  yang  disajikan  pada  Gambar  10.
Nilai  acuan  pengujian  berupa  perbandingan  waktu  tempuh ( ) s dan  kecepatan ( ) m s tiap variasi parameter dengan panjang lintasan ( ) m . Kecepatan ( ) v diperoleh dari Persamaan (3).
s v t  (3)
Tabel  5  merupakan  lima  buah  variasi  fungsi  keanggotaan error  dan  last  error  dalam menelusuri  lintasan  satu  putaran  penuh.  Dalam  pengujian  ini  hanya  parameter  fuzzifikasi yang akan divariasikan, sedangkan parameter lainnya seperti fuzzifikasi motor DC dan motor servo dengan nilai tetap seperti yang disajikan pada Gambar 9.
Gambar 10. Lintasan Uji
Tabel 5. Data pengujian variasi fungsi keanggotaan error dan last error Fungsi keanggotaan yang digunakan Waktu (s) -
Kecepatan (m/s) Percobaan ke (1) 10,16 – 0,571 Percobaan ke (2) 10,32 – 0,562 Percobaan ke (3) 10,28 – 0,565 Percobaan ke (4)
10,34 – 0,561 Percobaan ke (5)
10,32 –
0,562
Tabel 6. Data pengujian variasi fungsi keanggotaan keluaran defuzzifikasi untuk motor DC Fungsi keanggotaan yang digunakan Waktu (s) - Kecepatan (m/s) Percobaan ke (1) 13,62 – 0,426 Percobaan ke (2) 11,90 – 0,488 Percobaan ke (3) 10,16 – 0,571 Percobaan ke (4) 10,13 – 0,573 Percobaan ke (5)
9,75 – 0,595
Tabel  6  pengujian  dengan  memvariasikan fungsi keanggotaan keluaran untuk motor DC dalam  menelusuri  lintasan  satu  putaran penuh. Dalam pengujian ini hanya parameter motor DC yang akan divariasikan, sedangkan parameter lainnya seperti fuzzifikasi masukan error  dan  last  error  yang  digunakan  adalah hasil  dari  percobaan  ke  satu  pada  Tabel  5 dan  motor  servo  tetap  seperti  yang digunakan  pada  sub  bab  perancangan  yang disajikan pada Gambar 9.
Tabel  7  pengujian  dengan  cara  memvariasikan  fungsi  keanggotaan  keluaran  untuk  motor servo dalam menelusuri lintasan satu putaran panuh. Dalam pengujian ini hanya parameter defuzifikasi  motor  servo  yang  akan  divariasikan,  sedangkan  parameter  lainnya  seperti defuzifikasi  motor  DC  percobaan  ke-lima  pada  Tabel  6  dan  fuzzifikasi error  dan  last  error yang digunakan adalah hasil dari percobaan ke satu pada Tabel 5.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  Tabel  5,  Tabel  6,  dan  Tabel  7, parameter  yang  paling  optimal  merupakan  parameter  yang  menghasilkan  catatan  waktu tempuh  tercepat,  sedangkan  parameter  yang  tidak  menghasilkan  catatan  waktu  tempuh artinya  robot  tidak  dapat  menyelesaikan  satu  putaran  penuh  pada  lintasan  uji.  Bila keseluruhan parameter paling optimal seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8 dikombinasikan
maka akan menghasilkan catatan waktu tempuh selama 9,38 detik dengan kecepatan  0,619 (m/S).
Tabel 7. Data pengujian variasi fungsi keanggotaan keluaran defuzzifikasi untuk
motor servo Fungsi keanggotaan yang digunakan Waktu (s) -
Kecepatan (m/s) Percobaan ke (1) 10,16 – 0,571 Percobaan ke (2) 9,75 – 0,595 Percobaan ke (3) - Percobaan ke (4) 9,38 – 0,619 Percobaan ke (5)
-

## Tabel 8. Kumpulan parameter FLC paling optimal
Fungsi keanggotaan yang digunakan Waktu (s) - Kecepatan (m/s) Fuzifikasi error dan last error 9,38 –
0,619
Defuzifikasi Motor DC
Defuzifikasi Motor servo
Selanjutnya  sebagai  bahan  pembanding,  diterapkan  kendali  PID.  Proses  penentuan konstanta  kendali  PID  yang  terdiri  dari  Kp  sebagai  konstanta  proporsional,  Ki  sebagai konstanta  integratif  dan  Kd  sebagai  konstanta  differensial  dilakukan  dengan tuning eksperiment. Sebagai acuan pengujian parameter konstanta kendali PID diamati saat CLMR melintasi  belokan  pada  lintasan  uji  Gambar  10.  Terdapat  dua  pengamatan  respon,  yaitu terhadap motor servo dan motor DC dari CLMR seperti yang disajikan pada Tabel 9-12.
Tabel 9. Data pengujian konstanta proporsional untuk motor servo Kp Ki Kd Respon 1 0 0 CLMR tidak mampu berbelok tajam mengikuti lengkungan yang ada pada lintasan. 2,5 0 0 Saat melintasi belokan membaik namun CLMR masih belum mampu menyelesaikan lintasan satu putaran penuh. 4 0 0 Sudut belokan sudah terlihat optimal dan CLMR dapat menyelesaikan lintasan satu putaran penuh. 5 0 0 Osilasi berkurang dan CLMR menjadi lebih stabil 7 0 0 CLMR mengalami osilasi pada lintasan berbelok. Tabel 10. Data pengujian konstanta derivative untuk motor servo Kp Ki Kd Respon 5 0 10 CLMR masih berosilasi. 5 0 20 CLMR membaik, osilasi berkurang. 5 0 30 CLMR menjadi lebih stabil lagi dan hampir tidak berosilasi. 5 0 40 CLMR menjadi lebih stabil lagi. 5 0 50 Penambahan  kontanta  Kd  tidak  menghasilkan  perbedaan  begitu significant pada respon CLMR.
Tabel 11. Data pengujian konstanta proporsional untuk motor DC Kp Ki Kd Respon 5 0 0 CLMR terlihat lambat. 7 0 0 Kecepatan CLMR meningkat namun osilasi cukup terasa. 10 0 0 CLMR stabil dan hampir tidak ada osilasi. 12 0 0 Kecepatan CLMR bertambah dan osilasi meningkat. 15 0 0 Kecepatan CLMR bertambah lagi dan osilasi semakin meningkat. Tabel 12. Data pengujian konstanta derivative untuk motor DC Kp Ki Kd Respon 10 0 30 CLMR lambat dan berosilasi 10 0 40 CLMR menjadi lebih stabil 10 0 50 Kecepatan CLMR terlihat cukup optimal dan stabil 10 0 60 CLMR menjadi lebih stabil 10 0 70 Penambahan  kontanta  Kd  tidak  menghasilkan  perbedaan  begitu significant pada respon CLMR.
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  menggunakan  sistem  kendali  PID,  catatan  waktu  yang dihasilkan adalah selama 9,91 detik dibandingkan dengan saat menggunakan sistem kendali logika  fuzzy  yang  menghasilkan  catatan  waktu  selama  9,38  detik.  Artinya  sistem  kendali logika fuzzy memiliki kemampuan yang lebih baik dibandingkan dengan sistem kendali PID untuk di implementasikan pada CLMR penjejak garis.

## 5. KESIMPULAN
Dari  serangkaian  pengujian,  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  CLMR  penjejak garis  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  telah  berhasil  dibuat  menggunakan  kendali logika  fuzzy.  Tahapan  pertama  pada  pengujian  kendali  fuzzy  adalah  variasi  pada  proses masukan  fuzzifikasi,  yang  kedua  variasi  pada  tahapan  defuzzifikasi  kecepatan  motor  DC CLMR  dan yang  terakhir  variasi pada  tahapan  defuzzifikasi sudut steering  CLMR. Dari  hasil pengujian  diperoleh  bahwa  kendali  logika  fuzzy  yang  diaplikasikan  pada  sistem  mampu membuat  pergerakan  CLMR  sukses  mengikuti  lintasan  uji  selama  9,38  detik  dan menghasilkan performansi yang lebih baik 0,53 detik bila dibandingkan dengan kendali PID.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Departemen  Teknik  Elektro  dan  Informatika Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada atas dukungan yang telah diberikan kepada penulis.

## DAFTAR RUJUKAN
Angeles,  J.,  (2002). Fundamentals  of  robotic  mechanical  systems  (Vol.  2).  New  York:
Springer-Verlag.
Bojarski, M., Del Testa, D., Dworakowski, D., Firner, B., Flepp, B., Goyal, P., ... & Zhang, X.
(2016). End to end learning for self-driving cars. arXiv preprint arXiv:1604.07316.
Maślak,  W.,  &  Butkiewicz,  B.  S.  (2013).  Autonomous  vehicle  with  fuzzy  control.  In Signal Processing Symposium (SPS), (pp. 1-6).
Hunt,  K.  H.  (1978). Kinematic  geometry  of  mechanisms (Vol.  7).  USA:  Oxford  University

## Press.
Baturone, I., Moreno-Velo, F. J., Sánchez-Solano, S., & Ollero, A. (2004). Automatic design of  fuzzy  controllers  for  car-like  autonomous  robots. IEEE  Transactions  on  Fuzzy Systems, 12(4), 447-465.
Chiu, C. S., Lian, K. Y., & Liu, P. (2005). Fuzzy gain scheduling for parallel parking a car-like robot. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 13(6), 1084-1092.
El-Khatib, M. M., & Hamilton, D. J. (2006, July). A layered fuzzy controller for nonholonomic car-like robot motion planning. In Mechatronics, 2006 IEEE International Conference on, (pp. 194-198).
Gucrrcro, H. B., Velasquez, A. E. B., Barrero, J. F., Côco, D. Z., Risardi, J. C., Magalhães, D.
V., & Becker, M. (2014, October). Orientation (Yaw) Fuzzy controller applied to a car- like  mobile  robot  prototype.  In Circuits  and  Systems  (CWCAS),  2014  IEEE  5th Colombian Workshop on, (pp. 1-6).
Liu, Z., Wang, Y., & Lu, T. F. (2011, November). Car-like mobile robot reverse parking: Using fuzzy  logic  control  approach.  In Robot,  Vision  and  Signal  Processing  (RVSP),  2011
First International Conference on, (pp. 77-80).
Ouadah, N., Ourak, L., Hamerlain, M., & Boudjema, F. (2006, November). Implementation of an oriented positioning on a car-like mobile robot by fuzzy control. In IEEE Industrial Electronics, IECON 2006-32nd Annual Conference on, (pp. 4076-4081).
Scicluna,  N.,  Gatt,  E.,  Casha,  O.,  Grech,  I.,  &  Micallef,  J.  (2012,  December).  FPGA-based
autonomous  parking  of  a  car-like  robot  using  Fuzzy  Logic  Control.  In Electronics, Circuits and Systems (ICECS), 2012 19th IEEE International Conference on, (pp. 229- 232).
Abatari,  H.  T.,  &  Tafti,  A.  D.  (2013,  February).  Using  a  fuzzy  PID  controller  for  the  path
following of a car-like mobile robot. In Robotics and Mechatronics (ICRoM), 2013 First RSI/ISM International Conference on, (pp. 189-193).
Hasan,  K.  M.,  &  Al  Mamun,  A.  (2012,  May).  Implementation  of  autonomous  line  follower robot. In Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 2012 International Conference on,
(pp. 865-869).
Nath,  A.  S.,  Kumar,  A.,  &  Malik,  T.  (2013).  Implementation  of  PID  Control  to  Reduce
Wobbling in a Line Following Robot.
Normey-Rico, J. E., Alcalá, I., Gómez-Ortega, J., & Camacho, E. F. (2001). Mobile robot path tracking  using  a  robust  PID  controller. Control  Engineering  Practice, 9(11),  1209- 1214.
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and control, 8, 3.
MacVicar-Whelan, P. J. (1976). Fuzzy sets for man-machine interaction. International Journal of Man-Machine Studies, 8(6), 687-697.