28

## Sistem Deteksi Posisi Dan Pengambilan Bola Pada Robot Sepak Bola
Amperawan 1 , Destra Andika 2 , Masayu Anisah 3 , Marcelinus I.J. 4
12345 Program Studi Sarjana Terapan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia
Email: 1 amperawan230567@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu kontes robot yang di adakan di Indonesia  tingkat regional  dan nasional  adalah Kotes Robot Sepal  Bola  Indonesia  (KRSBI)    beroda  adalah  salah  satu  bagian  dari  Kontes  Robot  Indonesia  yang merupakan  ajang  kompetisi  rancang  bangun  dan  rekayasa  di  bidang  robot.    KRSBI  pada  tahun  2017 merupakan  divisi  baru  diselengarakan    Pada  robot    penyerang    penentu  posisi  dan  pengambil  bola pengendalinya  menggunakan board Arduino Mega dan software OpenCV pad  laptop. Beberapa  yang digunakan pada robot sensor yaitu sensor kompas, sensor kamera, encoder dan sensor infra red .  Sensor infra  red fungsinya  untuk  mendeteksi  adanya  bola  dilengan  robot,    dalam  pendeteksian  bola menggunakan  sensor  kamera  yang  dimana  jarak  terjauh    mendeteksi  bola  6  meter,  sensor  kompas mengetahui  sudut      posisi  robot  dan    posisi  tiang  gawang.  Dengan  penelitian  “Sistem    Deteksi      Posisi Dan  Pengambil Bola  Pada  Robot  Sepak  Bola”  dapat menjawab masalah tersebut dengan membantu robot  dalam  medeteksi dan  pengambilan  bola    serta  mengarahkan  robot ke  arah  gawang.   Penelitian  ini melalui    tahapan  diantaranya    adalah    perancangan  sistem  dari hardware dan software serta  dilakukan pengujian sistem dam pengambilan data.
Kata kunci: Robot sepak bola, Encoder, Sensor Kompas, kamera,  infra red

## Position  Detection  And  Ball Taker System  On Robot Soccer

## ABSTRACT
One  of  the  robot  contests  held  in  Indonesia at  regional and  national  levels  is  the  Indonesia  Sepal  Bola Robot Contest (KRSBI) with wheels, which is a part of the Indonesian Robot Contest  which is a design and  engineering  competition  in  the  field  of  robotics.  KRSBI  in  2017  is  a  new  division  organized  by RISTEKDIKTI  with  the  theme  "Robot  football  to  the  soccer  league  in  2050."  The  attacking  robot determines  the  position  and  control  ball  taker  using  Arduino  Mega  board  and  open  CV  software  on  a laptop pad. Some of the sensors used in robotic sensors are compass sensors, camera sensors, encoders and infrared sensors. The infrared sensor functions to detect the presence of a ball in the robot's  arm. In detecting  the  ball  using  a  camera  sensor  where  the  farthest  distance  to  detect  the  ball  is  6  meters,  the compass sensor knows the angle of the robot's position and the position of the goalpost. With the research "Position Detection And Ball Taker System   On  Robot Soccer" can answer this problem by assisting the robot  in  detecting  and  retrieving  the  ball  and  directing  the  robot  towards  the  goal.  This  research  goes through stages including system design from hardware and software as well as  system testing and data collection.
Keywords: Robot soccer, Encoder, Compass Sensor, camera, infra red
Correspondence author : Amperawan, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia E-Mail: amperawan230567@gmail.com
29

## I. PENDAHULUAN
Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda (KRSBI – Beroda) adalah salah satu kategori baru  dalam  Kontes  Robot  Indonesia  (KRI). KRSBI  yang  diselenggarakan  di  Indonesia berdasarkan aturan internasional yang berlaku di RoboCup Middle Size League (MSL), dengan menyesuaikan kondisi di Indonesia [8].
Pada  Kontes  Robot  Sepak  Bola  Indonesia  Beroda  tersebut,  robot  diharuskan  untuk  dapat mendeteksi  bola  kemudian  menggiringnya  ke  gawang  lawan  untuk  mencetak  gol  secara otomatis.  Berdasarkan  hasil  pertandingan  yang  penulis  amati  pada  KRSBI  –  Beroda  2019 tingkat regional 1, robot sudah dapat mendeteksi keberadaan bola dan mendekati bola tersebut, namun  kebanyakan  dalam  melakukan  tendangan  kearah  gawang  lawan,  robot  sering  kali mengalami  kegagalan  sehingga  memperkecil  peluang  terjadinya  Gol.  Salah  satu  penyebab ketidakakuratan  robot  dalam  melakukan  tendangan  bola  kearah  gawang  lawan  adalah  karena robot  tidak  mengetahui  posisinya  dan  kemana  arah  yang  tepat  untuk  melakukan  tendangan. Ketidakakuratan robot dalam melakukan penendangan  bola kedalam gawang lawan juga bukan hanya disebabkan pendektesian gawang oleh kamera, tetapi juga karena robot tidak mengetahui posisi  dimana  titik  robot  itu  sendiri  dan  titik  gawang  lawan  atau  bahkan  tidak  memprediksi sudut tendangan bola sama sekali[1].
Citra digital tersusun dari kisi – kisi piksel dua dimensi. Piksel adalah unsur dasar penyusun sebuah citra digital. Semua citra yang tertampil pada layar monitor komputer, televisi, kertas, merupakan  kumpulan  rapat  piksel  –  piksel  yang  tertata  dalam  bentuk  kisi  –  kisi  dua  dimensi, baris dan kolom.
Setiap  piksel  tunggal  berisi  sebuah  informasi,  dan  jumlah  total  informasi  dari  seluruh  piksel akan memberi keseluruhan informasi terhadap citra digital. Dalam citra digital grayscale, (atau sering disebut orang awam, sebagai gambar hitam – putih), beberapa Pixel ada yang gelap, ada yang terang, dengan gradiasi yang beragam, disebut sebagai Intensitas Piksel ( Pixel Intesities ). Dalam  pengolahan  citra  terdapat  istilah color  space ,  dan color  depth ,  yang  biasa  digunakan untuk  menjelaskan  tipe  data.  Tipe  data  yang  paling  umum  dan  paling  sederhana  untuk merepresentasikan  sebuah  citra  adalah  data  8  bit  untuk  tiap  pikselnya.  Ini  berarti  setiap  satu pixel memiliki nilai 0 sampai dengan 255. 0 berarti hitam, dan 255 berarti putih.
Gambar 1. Representasi Nilai 8 Bit Data Pada Warna Hitam Putih
Pada citra yang memiliki warna direpresentasikan dengan tiga kanal warna ( color channel ), kanal R ( red ), kanal G ( green ), dan kanal B ( blue ).
30
Gambar 2. Representasi Nilai 8 Bit Data Pada Warna RGB
Dasar  model  warna  RGB  ( Red   Green   Blue )  tidak  hanya  mewakili  warna  tetapi  juga intensitas  cahaya. Pencahayaan yang berbeda beda pada warna bola dikarenakan pencahayaan yang  ada  disekitarnya.  Oleh   karena  itu   perwakilan  langsung  dari  warna  bola    dengan komponen RGB  cukup  efisien.  Namun,  model  warna  HSV   transformasi  nonlinear  dari  ruang lingkup   warna  RGB.  Ini  memiliki  nilai-nilai  independen   untuk Hue,  Saturation, dan Value , masing masing  sesuai  untuk panjang gelombang, eksitasi, dan kecerahan[6][10].
Gambar 3. Sistem Koordinat HSV
Roda Omni atau omniwheel , mirip dengan roda Mecanum , adalah roda dengan cakram kecil (disebut r oller ) di sekitar lingkar yang tegak lurus dengan arah putaran. Efeknya adalah roda dapat digerakkan dengan kekuatan penuh, tetapi juga akan meluncur ke samping dengan sangat mudah. Roda ini sering digunakan dalam sistem penggerak holonomik[4].
Gambar 4. Omniwheel
Penggunaan omniwheel pada robot soccer beroda agar robot dapat bergerak ke berbagai arah sehingga  sangat  fleksibel  ketika  bermanuver  di  dalam  lapangan.  Dasar  dari omni-directional robot yang dikembangkan,  dapat meneliti sistem kinematika dari robot tersebut [5]. Pada robot
31
soccer beroda  digunakan  konfigurasi  3  omni  wheel  untuk  memungkinkan  pergerakan  robot yang bebas ke segala arah untuk navigasi pada robot. Navigasi robot merupakan sebuah sistem pengendalian pergerakan robot dalam bernavigasi, sehingga robot dapat bergerak maju, mundur, berbelok ke kiri dan berbelok ke kanan[3][9] .
Gambar 5. Konfigurasi 3 Omni Wheel [10]
Pergerakan  robot  dengan  konfigurasi  roda  3 omni  wheel dikendalikan  dengan  mengatur kecepatan putaran setiap omni wheel yang berbeda-beda untuk menghasilkan arah pergerakan yang variatif [5][10]. Perbandingan kecepatan putaran setiap roda omni wheel dapat ditentukan berdasarkan persamaan berikut:
V 0 = − 1 2 √3 Cos( θ) + 1 2 Sin(θ) (1)
V 1 = - Sin(θ) (2)
V 2 = 1 2 √3 Cos( θ) + 1 2 Sin(θ) (3)
Dimana θ  adalah  sudut  arah  gerakan  robot  yang  ditentukan.  Dalam  penentuan  sudut pergerakan robot menuju titik yang di inginkan, robot menghitung sudut pergerakan arah robot dari posisi sekarang (x, y) terhadap posisi tujuan (x 1 , y 1 ) dengan rumus sebagai berikut [4][10]:
θ = arc tan ( 𝑥 1 − 𝑥 𝑦 1 − 𝑦 ) (4)
Sensor  kompas  HMC5883L  DT-Sense  3  Axis  merupakan  salah  satu  modul  sensor  yang mampu  menedeteksi  besaran  medan  magnet  bumi  dengan  menggunakan  IC  HMC5883L.  IC HMC5883L  merupakan  chip  yang  dibuat  untuk  mengukur  besaran  medan  magnet  yang  dapat digunakan  sebagai  penunjuk  arah.  Modul  ini  menggunkan  komunikasi  I2C  ke mikrokontroler[2][3].
32
Sensor  Proximity  E18-D80NK  adalah  sensor  elektronik  yang  mampu  mendeteksi keberadaan  objek  di  sekitarnya  tanpa  adanya  sentuhan  fisik.  Proximity  Sensor  tidak menggunakan  bagian-bagian  yang  bergerak  atau  bagian  mekanik  untuk  mendeteksi  keberadaan objek  disekitarnya,  melainkan  menggunakan  medan  elektromagnetik  ataupun  sinar  radiasi elektromagnetik untuk mengetahui apakah ada objek tertentu disekitarnya. Sensor proximity ini hanya  dapat  mengetahui  keberadaan  halangan  didepannya  tanpa  mengetahui  jaraknya  untuk mengatur jarak baca sensor proximity dapat diatur secara manual dengan memutar potensio pada sensor proximity[2].
Gambar 7. Sensor Proximity[9]
Rotary encoder tersusun dari suatu piringan tipis yang memiliki lubang-lubang pada bagian lingkaran  piringan.  LED  ditempatkan  pada  salah  satu  sisi  piringan  sehingga  cahaya  akan menuju ke piringan. Di sisi yang lain suatu photo-transistor diletakkan sehingga photo-transistor ini  dapat mendeteksi cahaya  dari  LED  yang  berseberangan.  Piringan tipis tadi dikopel  dengan poros motor, atau divais berputar lainnya yang ingin di ketahui posisinya, sehingga ketika motor berputar piringan juga akan ikut berputar. Setiap photo transistor terkena sinar infra red maka hitungan banyaknya pulsa[5][7][10].

## Gambar 8. Rotary Encoder
Terdapat tiga parameter utama yang digunakan untuk menghitung posisi robot menggunakan rotary encoder yaitu diameter omni-wheel encoder (Dw),  jumlah resolusi rotary encoder (r enc ) dan  jumlah  pulsa rotary  encoder ( pulse ).  Untuk  mendapatkan  jarak  dari  rotary  encoder dibutuhkan keliling omni-wheel (Kw) yang dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut :
Kw = Dw x π (5)
Jarak = pulse 𝑟 𝑒𝑛𝑐 Kw (6)
OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision  Library ),  adalah  sebuah  pustaka open  source yang dikembangkan oleh Intel  yang fokus untuk menyederhanakan pemrograman terkait citra digital untuk bahasa pemrograman C/C++, dan telah dikembangkan ke phyton, java, matlab. Di dalam  OpenCV  sudah  mempunyai  banyak  fitur  seperti  deteksi  warna,  pengenalan  wajah, Kalman  filter ,  dan  berbagai  jenis  metode  AI  ( Artificial  Intellegence ).  OpenCV  menyediakan berbagai algoritma sederhana terkait Computer Vision untuk low level API [6].
33
Gambar 9. Logo OpenCV[6]

## II. METODE PENELITIAN
Secara garis besar langkah penelitian pada perancangan alat/ sistem ini dapat di lihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Flowchart Penelitian
Langkah-Langkah Metode Penelitian tersebut yaitu :
1. Studi Literatur.
2. Perancangan  Alat/ Rangkaian sistem   dan Simulasi
3. Menyiapkan  alat  dan  bahan  yang  akan  di  gunakan  untuk  dalam  pembuatan  alat/ rangkaian dan simulasi (komponen elektronika, mekanik dan s oftware ).
4. Pembuatan alat (rangkaian sistem), software dan Pengujian robot.
5. Pengambilan  data pengujian dan analisis.
34
Perancangan Diagram Blok “SISTEM DETEKSI  POSISI  DAN  PENGAMBIL BOLA PADA ROBOT SEPAK BOLA”
Gambar 11. Diagram Blok Robot Sepak Bola
Implementasi  robot  sepak  bola    yang  telah  dibuat  dari      hasilkan    penelitian  yang  telah dilakukan :
Gambar 12. Implementasi Robot Sepak Bola

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengujian deteksi posisi bola:
1. Menentukan posisi posisi x dan y  robot di lapangan untuk  mendapatkan posisi bola
Gambar 13. Ilustrasi sumbu x dan y pada lapangan
35
Hasil Pengujian Deteksi Bola Menggunakan Kamera pada jarak 50 cm sampai dengan 650 cm.
Tabel 1. Hasil Pengujian Deteksi Bola Menggunakan Kamera pada jarak 50 cm - 650cm.
No Jarak Bola Tampilan Deteksi Bola Kondisi 1 50 Cm Terdeteksi 2 100 Cm Terdeteksi 3 200 Cm Terdeteksi 4 300 Cm Terdeteksi 5 400 Cm Terdeteksi 6 500 Cm Terdeteksi 7 600 Cm Terdeteksi 8 650 Cm Tidak Terdeteksi
Hasil Pengujian Pengambilan Bola
Lapangan  berukuran  3  meter  x  3,6  meter  dan  lebar  gawang  1,5  meter,      pengujian dilakukan  berulang  dengan  posisi  bola  yang  berubah-ubah  untuk  mengetahui  kemaampuan robot dalam mengambil bola.
36
Gambar 14. Posisi awal X = 0 dan Y = 0 Robot dengan Bola
Gambar 15.  Robot  menentukan Posisi  bola  dan  mengambil  bola
Pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk  mendapat  hasil  yang  optimal  kerja  robot  sepak bola.
Tabel 2. Pengujian Robot Mencari dan Mengambil  Bola Percobaan Ke Posisi Awal Bola (cm) Posisi Bola (cm) Deteksi Bola Status Bola yang diambil X Y X Y 1 0 0 60 150 Berhasil Berhasil 2 0 0 45 240 Berhasil Berhasil 3 0 0 90 180 Berhasil Berhasil 4 0 0 110 110 Berhasil Berhasil 5 0 0 150 120 Berhasil Berhasil 6 0 0 150 130 Berhasil Berhasil 7 0 0 180 200 Berhasil Berhasil 8 0 0 210 120 Tidak Berhasil Tidak Berhasil 9 0 0 230 140 Berhasil Berhasil 10 0 0 220 120 Berhasil Berhasil
Berdasarkan teori yang dijelaskan sebelumnya, untuk mencapai posisi target dari posisi ketika robot mendapatkan bola, digunakan persamaan (4) yang hasil perhitungan sudutnya akan digunakan untuk menentukan arah pergerakan robot menggunakan persamaan (1), persamaan (2) dan persamaan (3).
37
Gambar 16. Koordinat Derajat Robot ( θ r )
Pada Gambar 16 merupakan koordinat sudut arah gerak yang digunakan pada persamaan (1), (2) dan (3) sesuai dengan referensi yang diambil dari jurnal  [3]. Berbeda dengan koordinat derajat pada umumnya seperti yang dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Koordinat Derajat Kartesius ( θ)
Dikarenakan perbedaan ini maka diperlukan penyesuaian agar perhitungan yang dilakukan pada persamaan  (4)  dapat  digunakan  pada  persamaan  (1),  (2)  dan  (3),  yaitu θ dikurangi  90 o setelah perhitungan.  Untuk  memberikan  gambaran  cara  robot  mencapai  posisi  target,  diambil  contoh data pada percobaan 1, dimana posisi pada saat robot mendapatkan bola adalah X = 60 dan Y = 150,  maka  posisi  target  adalah  X  =  90  dan  Y  =  270,  maka  besarnya  sudut  arah  gerak  robot menuju posisi target dijabarkan dalam persamaan berikut :
θ = arc tan ( 𝑦 1 − 𝑦 𝑥 1 − 𝑥 )
θ = arc tan ( 270 − 150 90 − 60 ) θ = 75,96 o
Setelah didapatkan θ = 75,96 o , untuk mendapatkan nilai perbandingan kecepatan putaran setiap omniwheel, θ  =  75,96 o –  90 o =  -14,04  =  345,96 o .  setelah  didapatkan  nilaiθ  =  345,96 o maka didapatkan perbandingan kecepatan setiap omniwheel sebagai berikut:
V 0 = − 1 2 √3 Cos( 345,96 o ) + 1 2 Sin(345,96 o ) = -0,9873 V 1 = - Sin(345,96 o ) = 0,2425
V 2 = 1 2 √3 Cos( 345,96 o ) + 1 2 Sin(345,96 o ) = 0,7188
38
Setelah  robot  bergerak  sesuai  sudut  arah  pergerakan  robot,  secara  bersamaan  robot  mengukur posisi secara real time sehingga robot akan berhenti ketika posisi target telah tercapai menurut perhitungan yang dilakukan robot.

## IV. KESIMPULAN
Robot  sepak  bola    mampu  mendeteksi  keberadaan  bola  sampai  pada  jarak  sejauh  600  cm. Positioning yang  dilakukan  robot  untuk  mendapatkan  bola  100  %  berhasil.  Dengan menggunakan metode odometry untuk menentukan posisi menendang ke gawang, robot soccer dapat mencetak gol dengan presentasi keberhasilan sebesar 90%.
- DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Khumaidi et al, “Pemetaan Posisi Robot Soccer Menggunakan Gyrodometry,” vol. 19. no. 3, 2021.
[2]  A. Trianes, A. Yulianto, “Implementasi Behavior Based Control dan PID Pada Robot Mobile Autonomous,” . J. T. Elektro, U. I. Batam, and O. Avoidance,2015
[3]  D. U. Rijalussalam, M. Budiyanto, and A. Mayub. “Trajectory Tracking pada Robot Omni dengan Metode Odometry,” vol. 8, no. 1, 2019.
[4]  H. P. Oliveira, A. J. Sousa, A. P. Moreira, and P. J. Costa, “Dynamical models for omni- directional robots with 3 and 4 wheels,” ICINCO  Proc. 5th Int. Conf. Informatics Control. Autom. Robot. , vol. 1 RA, no. May, pp. 189–196, 2008, doi: 10.5220/0001489201890196.
[5]  I. K. Wibowo, M. M. Bachtiar, B. S. B. D, and M. Labiyb, “Penentuan Posisi Robot Menggunakan Odometry Omniwheel,” . International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics 2018
[6]  M. Zikri Andrekha1, Yasdinul Huda,  “Deteksi Warna Manggis Menggunakan Pengolahan Citra dengan Opencv Python,” Jurnal Vocational Teknik Elektronika dan Informatika, vol. 9, No. 4, 2021.
[7]   Kadir, Abdul. "Programming Wireless untuk Arduino , Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[8]  Ristekdikti. Buku Panduan Kontes Robot Sepakbola Indonesia Beroda ( KRSBI Beroda ) . 2019.
[9]  Ryan Laksmana Singgeta1, Pinrolinvic D.K. Manembu, “Implementasi Sistem Monitoring Penggunaan Air Minum Pada Multiple Dispenser Berbasis IoT,” Rang Teknik Journal, Vol. 4 No.1.2021
[10]  Taufik Rahmadani, Wisnu Dyan Nugroho , Atha’ Dwira Perdana , Aris Triwiyatno. 2018 “Pendeteksian  Objek  Menggunakan  Algoritma  HSV Berbasis  RASPBERRY PI 3B”. Universitas Diponegoro. Semarang. Jurnal Transient. Vol. 7. No. 2, Juni 2018,