## SELF-BALANCING ROBOT BERODA DUA DENGAN METODE PID

## Agus Setiawan, Deddy Susilo, Gunawan Dewantoro
Program Studi Teknik Elektro, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Indonesia
e-mail: agus.setiawan08899@gmail.com, deddy.susilo@uksw.edu, gunawan.dewantoro@uksw.edu

## Abstrak
Perkembangan teknologi membuat para peneliti berkeinginan mengembangkan robot lebih dari dua dekade ini, salah satu pengembangannya yaitu dengan menambahkan fitur self- balancing pada  robot  trainer  untuk  edukasi.  Fitur  ini  menggunakan  konsep  pendulum terbalik yang harus menyeimbangkan pusat massa agar dapat berada di posisi seimbang. Untuk  dapat  membuat  robot  dapat  berdiri  dengan  seimbang,  maka  dipakailah  sebuah metode yaitu kendali PID. Metode ini bertujuan untuk membuat error sudut sekecil-kecilnya sehingga  dapat  membuat  robot  beroda  dua  pada  posisi  tegak.  Robot  yang  digunakan merupakan  robot  Trainer  Edukasi  yang  dirancang  untuk  media  pembelajaran  dan  telah digunakan  di  beberapa  sekolah  yang  terdapat  di  Kota  Salatiga.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa robot dapat menyeimbangkan diri dan tahan terhadap gangguan luar dengan baik, dengan error kemiringan sebesar 1,14 derajat. Robot ini juga mampu bergerak dalam posisi tegak dengan  kecepatan maksimal yang dapat ditangani robot adalah 15,07 cm/detik.  Berdasarkan  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  fitur  self-balancing  pada robot trainer telah dapat digunakan dengan baik.
Kata kunci: robot keseimbangan, pendulum terbalik, kendali PID, MPU-6050

## Abstract
As  the  technology  develops  rapidly  for  the  last  two  decades,  researchers  seek  for developing  robots  by  augmenting  self-balancing  feature  on  the  educational  robot  trainer. This feature uses the concept of an inverted pendulum, which is supposed to balance the center of mass such that the robot is in a balanced position. In order for the robot to stay in an upright position, a PID control method is used. This method aims to drive the angle error as small as possible so that it can make a two-wheeled robot in an upright position. The robot used is an Educational Trainer robot designed to be a learning media and has been used in several schools in Salatiga City. The results show that the robot can balance itself and  also  robust  against  external  disturbances,  with  an  angle  error  of  1.14  degrees.  This robot  is  also  capable  of  moving  in  an  upright  position  with  a  maximum  speed  of  15.07 cm/second. Based on this research, it can be concluded that the self-balancing feature of the robot trainer can be used properly.
Keywords : balancing robot, inverted pendulum, PID control, MPU-6050

## PENDAHULUAN
Di  dunia  modern  saat  ini,  penelitian akan robot semakin berkembang pesat yang disertai  dengan  teknologi  yang  terus berkembang juga (Chairunnas and Pamungkas  2018).  Hal  tersebut  membuat pembelajaran  di  dalam  dunia  pendidikan juga terus meningkat (Raranda and Rusimamto  2015);  (Novandri,  Roslidar,  and Rahman 2017). Peningkatan tersebut membuat beberapa sekolah di era modern ini menambahkan  robotika  sebagai  materi
pembelajaran.  Salah  satu  robot  yang digunakan  dalam  pembelajaran  ini  adalah Lego Robotic yaitu sebuah produk dari Lego yang  dapat  dirangkai  menjadi  sebuah  robot dan dapat diprogram sesuai kebutuhan yang diinginkan  (Chairunnas  and  Pamungkas 2018).  Dengan  perkembangan  teknologi  ini juga, membuat banyak peneliti berkeinginan untuk mengembangkan robot lebih dari dua dekade  ini  (Najmurrokhman  et  al.  2019),
yang  salah  satunya  adalah  menambahkan fitur self-balancing . Fitur self-balancing ini bekerja sebagai penyeimbang yang di mana konsep awalnya didasari  oleh  konsep  pendulum  terbalik ( Inverted Pendulum ) yang harus
menyeimbangkan  pusat  massa,  agar  dapat berada di posisi seimbang (Chairunnas and Pamungkas 2018); (Raranda and
Rusimamto  2015);  (Novandri,  Roslidar,  and Rahman 2017), seperti ditunjukkan Gambar
1. Jika diterapkan ke dalam sistem ini, robot harus  menyeimbangkan  badan  robot  agar tidak  terjatuh.  Untuk  menyeimbangkan badan robot tersebut, dibutuhkanlah sebuah metode  agar  robot  dapat  berdiri  dengan seimbang.  Pada  penelitian  ini,  metode pengendalian  yang  dipilih  adalah  metode kendali PID ( Proportional, Integral, Derivative )  (Najmurrokhman  et  al.  2019); (Ma’arif, Puriyanto, and Hasan 2020).
Gambar 1. Pendulum terbalik
Metode kendali PID ini bertujuan untuk membuat  keluaran  sistem  sama  dengan setpoint-nya  dengan  mengolah  nilai  sinyal kesalahan  atau error (Shaon  et  al.  2017); (Kharisma et al. 2018). Di dalam kendali PID terdapat  3  buah  kontrol  yaitu  kendali proporsional ( Proportional Controller ), kendali  integral  ( Integral  Controller ),  dan kendali  turunan  ( Derivative  Controller )  yang masing-masing  memiliki  pengaruh  dalam membantu  robot  agar  dapat  berdiri  tegak (Ma’arif,  Puriyanto,  and  Hasan  2020); (Kharisma et al. 2018). Dalam perancangan sistem  kendali  PID  ini,  perlu  dilakukan pengaturan  parameter  Kp,  Ki,  Kd,  di  mana pengaturan  parameternya  akan  dilakukan dengan  metode trial  and  error agar tanggapan  sinyal  keluaran  sistem  terhadap masukan  sesuai  dengan  keinginan.  Pada penelitian  sebelumnya  (Setiawan  2020), telah dilakukan  dengan  menggunakan metode  kendali  PID,  dan  dihasilkan  bahwa robot  dapat  menyeimbangkan  diri  dengan cukup  baik. Error kemiringan  yang  didapat pada  robot  tersebut  yaitu  sebesar  ±1,89 derajat dan kecepatan robot berjalan dalam keadaan  seimbang  adalah  maksimal  13,47
cm/detik.  Dari  hasil  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  penulis  berkeinginan  untuk memodifikasi metode kendali PID yang telah dibuat sehingga didapatkan tingkat keseimbangan  yang  lebih    maksimal  atau dapat  mencapai  0  derajat  yang  akan diterapkan pada robot Trainer Edukasi.
Robot  Trainer  Edukasi  ini  merupakan sebuah robot yang akan digunakan sebagai media  pengaplikasian  fitur self-balancing dengan metode PID (Setiawan 2020), seperti ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Robot  ini dirancang  dengan  tujuan  sebagai  media pembelajaran  atau  pendidikan  yang  dapat digunakan untuk berbagai jenjang pendidikan. Target dari penggunaan robot ini yaitu  dapat  digunakan  dari  jenjang  Sekolah Dasar,  Sekolah  Menegah  Pertama,  dan Sekolah  Menegah  Atas.  Saat  ini,  robot Trainer Edukasi telah digunakan di beberapa sekolah  yang  ada  di  Kota  Salatiga  provinsi Jawa Tengah, beberapa sekolah yang telah menggunakan robot ini yaitu SMP
Laboratorium Kristen Satya Wacana Salatiga, SMP Muhammadiyah Plus
Salatiga,  SMP  Anak  Terang  Salatiga  dan SMP Kristen 2 Salatiga.
Gambar 2. Robot trainer edukasi
Pada  pembuatan  robot  ini,  komponen utama yang akan digunakan yaitu MPU6050 atau  IMU  ( Inertial  Measurement  Unit ) Sensor,  di  mana  terdapat  dua  buah  sensor yaitu sensor accelerometer yang digunakan untuk  mendeteksi  kemiringan  serta  sensor gyroscope yang digunakan untuk mendeteksi  kecepatan  sudut  apabila  robot akan  terjatuh  (Shaon  et  al.  2017),  (Zaini, Khoswanto, and Pasila 2017). Sementara itu, mikrokontroler  akan  menggunakan  Arduino Nano sebagai komponen untuk memproses sinyal-sinyal  yang  didapat  dari  IMU  sensor untuk  merealisasikan  kendali  PID  pada robot.

## METODE

## Complementary Filter
Complementary  Filter adalah  salah satu metode yang digunakan untuk melakukan filtering . Fungsi dari filter ini yaitu untuk  meminimalisir  nilai  yang  dikeluarkan oleh  sensor  agar  memiliki noise yang  kecil sehingga dapat menghasilkan nilai keluaran yang akurat. Filter ini merupakan gabungan dari high-pass filter yang  berasal  dari keluaran  sensor gyroscope MPU6050  dan low-pass filter yang  berasal  dari  keluaran sensor accelerometer MPU6050  (Fahmi, Maulana, and Kurniawan 2017), untuk rumus complementary filter ditunjukkan pada Persamaan (1). Hasil dari gabungan filter ini berupa  nilai  sudut  yang  selanjutnya  akan digunakan  untuk  melakukan  perhitungan kendali PID.
Sudut = (α)*(Sudut+out_gyro*dt)+(1-α)* (out_acc) (1) α = koefisien filter out_gyro  = keluaran gyroscope dt = delta time
out_acc   = keluaran accelerometer

## Kendali PID
Kendali  PID  ( Propotional,  Integral, Derivative )  adalah  salah  satu  metode kontrol  klasik  yang  sering  digunakan  oleh industri  karena  memiliki  struktur  yang sederhana dan stabil (Solihin and Endryansyah  2020).  Sistem  kendali  ini melakukan kontrol dengan menggunakan 3 komponen  yaitu  P,  I,  dan  D.  Ketiga komponen  ini  memiliki  tanggung  jawab masing-masing, di mana komponen P akan bertanggung  jawab  untuk  nilai  kesalahan saat  ini,  komponen  I  akan  bertanggung jawab  untuk  nilai  kesalahan  sebelumnya, dan komponen D akan bertanggung jawab untuk  kemungkinan  kesalahan  mendatang (Novandri,  Roslidar,  and  Rahman  2017). Kendali  PID  ini  hanya  membutuhkan  data masukan  dari  proses  yang  diukur,  oleh karena itu perlu dilakukan penalaan ( tuning ) terhadap  parameter  untuk  menghasilkan respon sistem yang diinginkan

## Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada self- balancing robot  ini  akan  dimulai  dengan melakukan  perancangan hardware robot. Untuk mempermudah perancangan
hardware ,  maka  digunakan  diagram  blok seperti yang ditunjukkan Gambar 3.
Gambar 3. Diagram blok robot
Gambar 4. Skematik wiring Arduino Dari diagram blok tersebut, selanjutnya akan dibuat rancangan skematik wiring Arduino  yang  berguna untuk  mempermudah  proses  perancangan robot,  seperti  ditunjukkan  Gambar  4.  Di dalam rancangan  skematik wiring Arduino, terdapat  penambahan  komponen  yaitu sensor  ultrasonik.  Sensor  ultrasonik  ini akan  digunakan  sebagai switch untuk membantu  proses  pengujian  kemampuan robot berjalan dalam keadaan seimbang.
Setelah
selesai melakukan
perancangan hardware ,  maka  langkah selanjutnya
adalah melakukan
perancangan software robot. Pada perancangan  software  ini,  lebih  ditujukan untuk  perancangan  program  robot.  Oleh karena  itu,  langkah  pertama  yang  akan dilakukan adalah merancang sistem kendali closed-loop dan  diagram  alir  robot  guna untuk  mempermudah  proses  pembuatan program  pada  robot,  seperti  ditunjukkan Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Sistem kendali closed-loop
Setpoint ( SP )  = nilai awal sebagai pembanding. Y( t ) = nilai keluaran dari MPU6050 setiap waktu. error = nilai kesalahan sudut yang didapat dari Setpoint – Y( t )
Gambar 6. Diagram alir robot
Dengan memiliki diagram kendali dan diagram  alir  robot,  maka  dapat  dibuatlah program  untuk  robot self-balancing ini. Dengan  nilai  sudut  (Y( t ))  sebagai  dasar yang  akan  digunakan  pada  perhitungan nilai kendali PID, dan selanjutnya hasil dari perhitungan  kendali  PID  akan  menjadi output nilai pwm pada motor DC.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penalaan Konstanta PID
Agar  robot  dapat  berdiri  dengan seimbang,  maka  perlu  dilakukan  penalaan untuk  mendapatkan  parameter  terbaik. Tabel  1 –  3  menunjukkan  nilai-nilai konstanta PID yang didapat beserta respon yang terjadi ke robot.
Tabel 1. Hasil penalaan konstanta Kp
Percobaan Kp Ki Kd Respon 1 1 0 0 Robot terjatuh karena motor tidak bergerak 2 10 0 0 Robot terjatuh karena kecepatan gerak motor sangat lambat
3
20 0 0 Robot mulai bisa seimbang tetapi masih terjatuh karena kecepatan gerak motor masih terlalu lambat 4 25 0 0 Robot seimbang tetapi terkadang masih terjatuh karena kecepatan gerak motor yang masih lambat 5 30 0 0
Robot seimbang dengan lebih sedikit kemungkinan untuk terjatuhnya 6 35 0 0 Robot seimbang tetapi mulai terjatuh lagi  karena kecepatan gerak motor sedikit lebih cepat 7 40 0 0 Robot mampu seimbang tetapi mulai terjatuh lagi karena kecepatan gerak  motor semakin cepat 8 50 0 0 Robot mampu seimbang tetapi hanya sesaat karena kecepatan gerak motor terlalu cepat 9 60 0 0 Robot mampu seimbang tetapi hanya sesaat karena kecepatan gerak motorterlalu cepat 10 70 0 0
Robot mampu seimbang tetapi hanya sesaat karena kecepatan gerak motor sangat cepat

## Tabel 2. Hasil penalaan konstanta Ki
Percobaan  Kp Ki Kd Respon 1 30 10 0 Kemungkinan untuk jatuh besar karena respon robot sangat lambat 2 30 20 0 Kemungkinan untuk jatuh besar karena respon robot masih sangat lambat 3 30 30 0 Kemungkinan untuk jatuh besar karena respon robot masih sangat lambat 4 30 40 0 Kemungkinan untuk jatuh semakin kecil  karena respon robot semakin cepat 5 30 50 0 Kemungkinan untuk jatuh tidak ada tetapi respon robot masih terlalu lambat 6 30 60 0 Kemungkinan untuk jatuh tidak ada tetapi respon robot masih terlalu lambat 7 30 70 0 Kemungkinan untuk jatuh tidak ada tetapi respon robot masih terlalu lambat 8 30 75 0 Kemungkinan untuk jatuh tidak ada 9 30 80 0 Kemungkinan untuk jatuh bertambah karena respon robot semakin cepat 10 30 90 0 Kemungkinan untuk jatuh besar karena respon robot sangat cepat

## Tabel 3. Hasil penalaan konstanta Kd
Percobaan  Kp Ki Kd Respon 1 30 75  0,1  Perputaran roda terlalu lambat sehingga robot susah untuk mendapatkan posisi seimbang 2 30 75  0,3  Perputaran roda terlalu lambat sehingga robot susah untuk mendapatkan posisi seimbang 3 30 75  0,4  Perputaran roda masih terlalu lambat sehingga robot masih susah untuk mendapatkan posisi seimbang 4 30 75  0,5  Perputaran roda tepat tetapi robot masih sedikit susah untuk mendapatkan posisi seimbang 5 30 75  0,6  Perputaran roda tepat sehingga robot mudah mendapatkan posisi seimbang 6 30 75  0,7  Perputaran roda tepat tetapi robot masih sedikit susah untuk mendapatkan posisi seimbang 7 30 75  0,8  Perputaran roda semakin cepat sehingga robot semakin susah untuk mendapatkan posisi seimbang 8 30 75 1 Perputaran roda terlalu cepat sehingga robot sudah mendapatkan posisi seimbang serta sangat bergetar 9 30 75 2 Perputaran roda terlalu cepat sehingga robot sudah mendapatkan posisi seimbang serta sangat bergetar 10 30 75 5 Perputaran roda terlalu cepat sehingga robot sudah mendapatkan posisi seimbang serta sangat bergetar Setelah melakukan penalaan
parameter  PID,  maka  didapatlah  nilai-nilai konstanta  PID  yang  akan  membuat  robot dapat  berdiri  dalam  keadaan  seimbang. Konstanta PID yang didapat tersebut adalah Kp=30,  Ki=75,  dan  Kp=0,6.  Selanjutnya dengan  menggunakan  nilai  konstanta  PID tersebut  akan  dilakukan  pengukuran error
kemiringan pada robot. Proses pengukuran error kemiringan  robot  ditunjukkan  seperti pada  Gambar  7.  Pengukuran  tersebut dilakukan  menggunakan  aplikasi angle meter yang  hasilnya  ditampilkan  dalam bentuk  derajat,  menit,  detik.  Hasil  tersebut selanjutnya  dikonversi  ke  dalam  bentuk desimal  dengan  satuan  derajat  agar  dapat
dihitung  nilai  selisih error kemiringan  pada robot.  Hasil  perhitungannya  ditunjukkan pada Gambar  8.  Dari  pengukuran  tersebut, maka didapatlah error kemiringan
maksimum  pada  robot  yaitu  sebesar  1,14 derajat. Hasil realisasi robot ditunjukkan oleh Gambar 9.
Gambar 7. Proses pengukuruan error kemiringan robot
Gambar 8. Grafik pengukuran error kemiringan robot -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Su d u t (d er ajat)
Percobaan ke-
(a)
(b)
Gambar 9. Realisasi robot (a) Tampak samping (b) Tampak depan

## Pengujian Keseimbangan Robot
Pengujian  keseimbangan  robot  akan dilakukan  dengan  menggunakan  konstanta PID  yang  telah  didapatkan,  serta  akan diberikan  gangguan  dari  luar  berupa dorongan  seperti  menekan  posisi  depan
atau  belakang robot yang  selanjutnya  akan dicatat  keseimbangannya  untuk  setiap percobaan yang dilakukan. Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian keseimbangan robot yang telah dilakukan.

## Tabel 4. Pengujian keseimbangan robot dengan diberi gangguan
Percobaan Keterangan 1 Robot Seimbang 2 Robot Seimbang 3 Robot Seimbang 4 Robot Seimbang 5 Robot Seimbang 6 Robot Seimbang 7 Robot Seimbang 8 Robot Seimbang 9 Robot Seimbang 10 Robot Seimbang
Setelah  dilakukan  pengujian,  maka hasilnya  adalah  dengan  menggunakan konstanta PID yang telah didapatkan, robot mampu untuk menyeimbangkan diri kembali ke  keadaan  seimbang  saat  diberikan gangguan  dari  luar  maupun  tidak  ada gangguan  dari  luar  dengan  persentase keberhasilan 100%.
Pengujian  Kecepatan  Robot  Berjalan dalam Keadaan Seimbang
Pengujian PWM untuk robot dilakukan sebanyak 3 kali dengan menggunakan nilai PWM yang berbeda-beda hingga didapatkan  nilai  PWM  yang  sesuai  dengan target  yang  telah  ditentukan.  Jarak  yang digunakan  adalah  40  cm  yang  menjadi acuan untuk mengukur waktu tempuh robot. Gambar  10  menunjukkan  hasil  percobaan saat robot berjalan.
Gambar 10. Grafik percobaan robot berjalan
Setelah  dilakukan  pengujian,  didapat nilai  PWM  yang  digunakan  yaitu  120,  130 dan  140,  di  mana  PWM  =  140  merupakan nilai PWM tertinggi supaya robot tidak jatuh. Setelah  mengetahui  nilai  PWM  yang digunakan dan hasil kecepatan untuk setiap PWM,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan perhitungan waktu rata-rata robot menempuh  jarak  40  cm  dari  10  kali percobaan  yang  telah  dilakukan.  Dimulai dari  PWM  =  120,  didapatkan  waktu  rata- ratanya  adalah  2,97  detik,  untuk  PWM  = 130,  didapatkan  waktu  rata-ratanya  adalah 2,803  detik,  dan  untuk  PWM  =  140, didapatkan waktu rata-ratanya adalah 2,655 detik.  Setelah  didapat  waktu  rata-ratanya, maka dapat disimpulkan kecepatan rata-rata robot  untuk  setiap  PWM.  Kecepatan  rata- rata robot dengan PWM =  120, 130, dan 140 berturut-turut  adalah  13,47  cm/detik,  14,27 cm/detik, dan 15,07 cm/detik.

## SIMPULAN
Dalam pembuatan Self-Balancing Robot beroda dua dengan metode PID dapat disimpulkan,  bahwa  dengan  menggunakan nilai konstanta PID yaitu Kp=30, Ki=75, dan Kd=0,6 berhasil membuat robot dapat berdiri dengan  tegak  dan  seimbang,  dengan error kemiringan  yang  didapat  sebesar  1,14 derajat.  Serta  telah  dilakukan  percobaan dengan  memberikan  gangguan  dari  luar berupa  dorongan,  seperti  menekan  posisi
depan atau belakang robot, dan robot tetap dapat  menyeimbangkan  diri  kembali.  Pada penelitian  ini  juga  ditambahkan  fitur  robot dapat  berjalan  dalam  keadaan  seimbang. Setelah  dilakukan  pengujian,  menghasilkan kecepatan  maksimum  yang  dapat  ditangani oleh robot adalah 15,07 cm/detik.

## DAFTAR PUSTAKA
Chairunnas,  Andi,  and  Triyoga  Ginanjar Pamungkas.  2018.  “Sistem  Kontrol Robot  Penyeimbang  Berbasis  Arduino Menggunakan  Metode  PID  Dengan Komunikasi  Bluetooth  HC- 05.”  15(02): 140 –51.
Raranda,  and  Puput  Wanarti  Rusimamto.
2015.  “Implementasi  Kontroler  PID Pada  Two  Wheels  Self  Balancing Robot  Berbasis  Arduino  Uno.”  06(02):
89 –96.
Novandri, Andri, Roslidar, and Aulia Rahman.  2017.  “Rancang  Bangun Robot Self Balancing Berbasis
Mikrokontroler  Atmega328P  Dengan Kendali PID.” 02(02): 15–23.
Najmurrokhman,  Asep,  Kusnandar,  Irfan Irfansyah,  and  Ahmad  Daelami.  2019. “Rancang  Bangun  Auto  Balancing Robot  Menggunakan  Metode  Kendali PID.” 05(02): 15–23.
2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 W aktu ( d eti k) Percobaan ke - PWM = 120
PWM = 130
PWM = 140
Ma’arif,  Alfian,  Riky  Dwi  Puriyanto,  and Fadlur  T  Hasan.  2020.  “Robot Keseimbangan  Proporsional-Integral- Derivatif  (PID)  Dan  Kalman  Filter.” 04(02): 117 –27.
Shaon, A K M Ashfaque Shakil et al. 2017. “Design  and  Implementaion  of  a  Self- Balancing Robot.”
Kharisma,  Oktaf  Brillian,  Ahmad  Wildan, Auliaullah, and Folkes E Laumal. 2018. “Implementasi Sensor MPU6050 Untuk
Mengukur Kesetimbangan Self Balancing Robot Menggunakan Kontrol PID.” : 357–64. Setiawan,  Agus.  2020.  “Perancangan  Self
Balancing  Robot  Beroda  Dua  Dengan Metode PID.”
Zaini,  Indro,  Handry  Khoswanto,  and  Felix Pa sila.  2017.  “Prototipe  Balancing Robot  Dengan  Metode  Kendali  PID.” 10(01): 34 –39.
Fahmi, Hafizhuddin Zul, Rizal Maulana, and Wijaya Kurniawan. 2017.
“Implementasi  Complementary  Filter Menggunakan  Sensor  Accelerometer Dan  Gyroscope  Pada  Keseimbangan Gerak R obot Humanoid.” 01(11): 1376– 84.
Solihin, Andrian Kusuma, and Endryansyah.
2020. “Rancang Bangun Sistem Kontrol PID  Untuk  Pengendalian  Kecepatan Prototipe  Lift  Berbasis  Labview.” 09(01): 893 –901.