ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 43 - 57
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.43
Januari 2021

## Gerak Robot Berkaki Dua menggunakan ROS dan RViz sebagai Visualisasi Interaktif

## ADI SUCIPTO, RADEN SANGGAR DEWANTO, DADET PRAMADIHANTO
Teknik Elektro Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: adisucipto19950824@gmail.com
Received 22 Mei 2020 | Revised 18 Juni 2020 | Accepted 6 Juli 2020

## ABSTRAK
Pengembangan sistem operasi pada bidang robotika telah menjadi fokus utama pada era ini. Salah satu perkembangan sistem operasi pada teknologi robot saat ini adalah Robot Operating System (ROS) dengan RViz. ROS merupakan sistem operasi berbasis library dan beberapa tools untuk mengembangkan suatu program pada  robot,  sedangkan  RViz  merupakan  visualisasi  tiga  dimensi  yang  dapat digunakan  untuk  memvisualisasikan  robot  dan  data  sensor  dynamixel.  Pada Penelitian  kali  ini,  peneliti  membuat  simulasi  beberapa  gerakan  yang  dilakukan pada RViz dan kemudian diimplementasikan pada robot. Tingkat keberhasilan dari perencanaan gerakan ini memiliki rata rata error sebesar 1.8%. Gerakan condong ke kiri memiliki rata-rata error sebesar 0.83%. Gerakan condong ke kanan memiliki rata-rata error sebesar 0.84%. Gerakan mengangkat satu kaki memiliki rata-rata error  sebesar  1.71%.  Gerakan  kaki  kanan  ke  depan  memiliki  rata-rata  error sebesar 3.83%.
Kata  kunci :  Robot  Berkaki  Dua,  Robot  Operating  System  (ROS),  RViz  (ros- visualization), Dynamixel Controller, Data Sensor Dynamixel.

## ABSTRACT
The development of operating systems in the field of robotics has become the main focus of this era. One of the operating system developments in robot technology today  is  the  Robot  Operating  System  (ROS)  with  RViz.  ROS  is  a  library-based operating system and several tools for developing a program on robots, while RVIZ is  a  three-dimensional  visualization  that  can  be  used  to  visualize  robots  and dynamixel sensor data. In this study, researchers made a simulation of some of the movements carried out on RViz and then implemented on robots. The success rate of planning this movement has an average error of 1.8%. Leaning to the left has an average error of 0.83%. Leaning to the right has an average error of 0.84%. One leg lift has an average error of 1.71%. The movement of the right foot forward has an average error of 3.83%.
Keywords : Biped Robot, Robot Operating System (ROS), RViz (Ros-Visualization), Dynamixel Controller,  Sensor Dynamixel Data.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dunia robotika pada era revolusi industri 4.0 telah berkembang pesat. Salah satu perkembangan yang populer dilakukan saat ini adalah pembuatan sistem operasi pada robot.  Beberapa  pengembangan  sistem  operasi  yang  dikembangkan  saat  ini  adalah  robot operating sistem (Cashmore, dkk, 2015) Selain itu, beberapa software pendukung simulasi seperti  V-REP  juga  dilakukan  untuk  mempermudah  sistem  pembuatan  robot (Arfaq,  dkk, 2018) .  Sistem  tersebut  dapat  berupa  perencanaan  gerakan  menggunakan  algoritma  dan metode  tertentu (Suhendra,  dkk,  2017) .  Akan  tetapi  robot  operating  sistem  memiliki keunggulan  yaitu  dapat  mensimulasikan  semua  keadaan  lingkungan  dengan  lebih  detail (Santos, dkk, 2013) . Oleh karena itu, dibutuhkan sistem operasi yang dapat meringankan kinerja  dalam  pembuatan  robot  dengan tingkat  kepresisian  yang tinggi (Balakirsky, dkk, 2012) . Sistem operasi yang digunakan pada penelitian kali ini adalah Robot operating system (ROS)  dengan  RViz  sebagai  media  visualisasi  interaktif.  Penelitian  yang  dilakukan  kali  ini menggunakan  robot  berkaki  dua  dengan  tujuan  perencanaan  gerakan  robot.  Ilustrasi  dari salah satu perencanaan gerakan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Ilustrasi  Robot Berkaki Dua Berdiri pada ROS Menggunakan RViz
Beberapa penelitian yang terkait dengan perencanaan gerak pada robot berkaki dua antara lain perancangan sistem kendali gerak lengan robot pengikut gerak lengan manusia berbasis mikrokontroller (Syafrudin, dkk, 2012) . Penelitian lainnya adalah pengendalian robot line follower  berbasis  mikrokontroller  AT-8535  menggunakan  PID (Prabowo,  dkk,  2013). Penggunaan . perancangan . dan . pengendalian . lengan . robot . dan . line . follower . tersebutmenanda kan . bahwa . kurangnya . efisien . kinerja . dari . sistem . robot . yang . menggunakan . mikrokontroller.
Pengembangan sistem operasi menggunakan ROS juga telah dilakukan pada penelitian robot humanoid NimbRo-OP (Allgeuer, dkk, 2018) . Penelitian tersebut mencangkup keseluruhan sistem  yang  diadaptasi  pada  robot  menggunakan  ROS.  Penelitian  yang  serupa  pada  robot berkaki  dua  yaitu Darwin.  Penelitian  tersebut  menggunakan  ROS  untuk  melakukan  sinergi pada aktuatornya (Cunha, dkk, 2016) . Penelitian yang dilakukan kali ini mengadopsi dari jurnal yang membahas tentang sistem operasi pada robot antara lain Robot operating system (ROS) dan Gazebo sebagai media pembelajaran interaktif (Jalil, 2018) . Selain itu, penelitian ini  juga  mengadopsi  dari  jurnal  lain  yang  berjudul RViz:  a  toolkit  for  real  domain  data
visualization (Kam,  dkk,  2015) yang  berfungsi  sebagai  visualisasi  data  pada  model. Penelitian yang lain diadopsi untuk visualisasi adalah menggunakan gazebo (Takaya, dkk, 2016) .  Penelitian  yang  dilakukan  saat  ini  menggunakan  implementasi  perencanaan  gerak pada robot berkaki dua menggunakan ROS dan RViz sebagai media visualisasi interaktif. Pada penelitian ini dilakukan simulasi pada robot berkaki dua dengan melakukan beberapa gerakan. Gerakan  tersebut  adalah  gerakan  condong  ke  kanan,  gerakan  condong  ke  kiri,  gerakan mengangkat  satu  kaki  dan  gerakan  melangkahkan  kaki  ke  depan.  Pada  simulasi  tersebut digunakan ROS dan RViz untuk membangun perencanaan gerakan robot pada komputer. Hasil dari perencanaan tersebut kemudian diimplementasikan pada robot yang sesungguhnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang digunakan kali ini menggunakan metode perencanaan gerak menggunakan robot operating sistem menggunakan RViz sebagai media visualisasi interaktif. Sebuah node yang  berisi  perintah  menggerakkan  model  yang  ada  didalam  RViz  telah  dirancang  dan kemudian  diimplementasikan  pada  robot  dengan  menggunakan feature  dari  beberapa packages.
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Pada  Gambar  2  dijelaskan  bahwa  perencanaan  gerakan  dibuat  pada  sebuah node.  Node merupakan suatu aplikasi client pada sistem operasi yang terhubung dengan server ROS. Di dalam node  ini  dirancang  rencana  pergerakan  dari  masing-masing  joint.  Node  tersebut kemudian dikirim pada media visualisasi yaitu RViz. Media visualisasi ini menampilkan gerakan dari robot berkaki dua sesuai dengan node yang telah dibuat.

## 2.1 Perancangan Sistem Robot Berkaki Dua
Perencanaan gerakan  robot berkaki dua  menggunakan ROS  memiliki 2  sistem  utama yaitu ROS  Parameter  Server  dan  ROS  Node  Client (Megalingam,  dkk,  2018) .  Gambar  3 merupakan ilustrasi tentang hubungan kedua sistem tersebut untuk membentuk gerakan pada visualisasi  dan  robot  sesungguhnya  secara  sama.  Penelitian  yang  dilakukan  kali  ini menggunakan robot  operating  system  (ROS)  dengan  menggunakan  beberapa  packages seperti dynamixel controller dan robot controller. Masing-masing packages tersebut memiliki node.  Node  tersebut  kemudian  dikirim  pada  media  visualisasi  yaitu  RViz (Sokolov,  dkk, 2016) . Dalam pembuatan media visualisasi interaktif kali ini, digunakan tampilan model robot yang telah diatur pada packages urdf. Node Perencanaan Gerak Aktuator Robot Berkaki Dua (Servo Dynamixel) RViz ROS (Robot Operating Sistem)

## Gambar 3. Perancangan Sistem pada ROS
Pada Gambar 3 menunjukkan ros parameter server mengirimkan urdf,mesh dan config . sebagai node yang berfungsi untuk menampilkan desain robot pada media visualisasi RViz. Dynamixel controller  merupakan  sebuah  packagesyang  berisi  tentang  library  dari  aktuator  servo dynamixel. . Packages  ini  dapat  mengakses  feature  data  sensor  dynamixel. . Feature  tersebut dapat mengetahui kondisi aktuator seperti posisi, beban, temperature dan tegangan saat ini. Selain  itu,  pada packages  ini  berfungsi  interface  antara  visualiasi  RViz  ke  aktuator  secara langsung.  Sedangkan packages  robot  controller  berfungsi  untuk  mengirimkan  node  dari program editor kepada RViz.

## 2.2  Konfigurasi Robot Berkaki Dua
Pada penelitian ini digunakan robot berkaki dua dengan 12 aktuator. Aktuator yang digunakan menggunakan  servo dynamixel  MX-106T.  Aktuator  jenis  ini  dapat  memberikan  feedback berupa posisi, temperature, beban dan tegangan input. Berikut merupakan konfigurasi dari robot berkaki dua tersebut:
Gambar 4. Konfigurasi Robot Berkaki Dua
Pada  Tabel  1  di  bawah  ini  merupakan  spesifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini. Sistem operasi yang digunakan adalah robot operating system melodic, Ubuntu 18.04. Salah satu  alasan  digunakan  ROS  Melodic  adalah  ketersediaan library  yang  lengkap  untuk mengakses aktuator servo dynamixel MX-106T.
Keterangan .. : 1. Hip Yaw kanan 9. Hip Pitch Kiri 2. Hip Roll Kanan            10. Lutut Pitch Kiri
3. Hip Pitch Kanan          11. Engkel Pitch Kiri
4. Lutut Pitch Kanan       12. Engkel Roll Kiri
5. Engkel Pitch Kanan
6. Engkel Roll Kanan
7. Hip Yaw Kiri
8. Hip Roll Kiri
Tabel 1. Tabel Spesifikasi Robot No Item Spesifikasi Mini-PC Intel (R) Core (TM) i5-626OU CPU@1.80 Ghz 1. Sistem operasi Robot Operating Sistem Melodic, Ubuntu 18.04 2. Baterai 3 cell @12.6V 5000 mAh 3. Aktuator (Servo Dynamixel MX-106T) ARM CORTEX-M3 (72 [MHz], 32 bit) Coreless (Maxon motor) Baud Rate: 8,000 [bps] ~ 4.5 [Mbps] Torsi 8.4 [Nm] (pada 12 [V], 5.2 [A])
Feature: Posisi, Temperatur, Beban, Tegangan Input, dst.

## 2.3 RViz sebagai Visualisasi  Interaktif
RViz  merupakan  visualisasi  tiga  dimensi  yang  dapat  digunakan  menampilkan  robot  pada program simulasi. Terdapat 2 sistem utama pada penelitian perencanaan gerakan robot ini. Sistem ini meliputi pengiriman node dengan pengaturan masing-masing sudut tiap joint pada RViz  dan  Pengiriman  perintah  pada  aktuator  servo dynamixel.  Kedua  sistem  ini  dapat divisualisasikan melalui RViz. Gambar 5 merupakan ilustrasi tentang hubungan kedua sistem tersebut untuk membentuk gerakan pada visualisasi dan robot sesungguhnya secara sama.

## Gambar 5. Ilustrasi Skema Pengiriman Node pada RViz dengan Aktuator
Pada  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  RViz  merupakan  media  visualisasi  robot  yang  dapat menampilkan  gerakan  sesuai  dengan  pengaturan node  yang  telah  dibuat.  Isi  dari  node tersebut adalah pengaturan nilai-nilai sudut tiap joint yang kemudian dikirim sebagai perintah untuk menggerakkan visualisasi robot pada tampilan RViz. Media visualisasi ini menampilkan gerakan  dari  robot  berkaki  dua  sesuai  dengan node  yang  telah  dibuat.  Setelah  node  ini dijalankan, terdapat perintah rostopic yang berfungsi untuk menampilkan sistem pada ROS yang  sedang  berjalan. Rostopic  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui feedback dari aktuator seperti nilai posisi sudut, nilai beban, tegangan input dan temperature  aktuator pada saat itu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan dari penelitian kali ini adalah mencari nilai tingkat kepresisian dari ROS beserta RViz dengan  kondisi  robot  yang  sesungguhnya.  Pada  pengujian  kali  ini  dilakukan  simulasi  pada robot berkaki dua dengan melakukan beberapa gerakan. Gerakan tersebut meliput gerakan condong ke kanan, gerakan condong ke kiri, gerakan mengangkat satu kaki dan gerakan kaki kanan robot ke depan. Pengaturan pemberian nilai sudut yang dikirimkan melalui node ke RViz dengan cara menjalankan perintah rosrun yang terdapat pada ROS. Berikut ini pada Gambar 6 merupakan  hasil running program pada terminal Ubuntu sebagai tanda pengiriman  node untuk robot berdiri pada RViz telah dilakukan.
Gambar 6. Hasil Running Tampilan Program pada Terminal Ubuntu
Pada  Gambar  6  tersebut  menunjukkan  bahwa  ROS  telah  aktif  dan  beberapa node  seperti servo_publisher,  robot_state_publisher  dan  joint_state_publisher  telah  dijalankan.  Node tersebut terdapat pada packages robot controller. Berikut ini merupakan hasil dari beberapa pengujian yang dilakukan dari node yang telah diatur nilai sudut dari posisi masing-masing joint:
(a) Visualisasi Robot Berdiri                                              (b) Implementasi Robot Berdiri

## Gambar 7. Robot Kondisi Berdiri
Pada  Gambar  7(a)  merupakan  hasil  visualisasi  dari  pengiriman node  dengan  pengaturan berdiri pada masing-masing joint. Pengaturan posisi ini dibuat dengan cara melakukan kalibrasi terlebih  dahulu.  Kalibrasi  posisi  berdiri  robot  didasarkan  pada  posture  berdiri  layaknya manusia. Kalibrasi tersebut dilakukan dengan cara mengatur posisi robot berdiri, kemudian digunakan packages  dynamixel  controller  untuk  membaca  nilai  posisi  dari  servo  dynamixel tersebut. Setelah didapatkan nilai sudut dari posisi berdiri, nilai tersebut menjadi nilai acuan
untuk melakukan perencanaan gerakanan selanjutnya. Pada Tabel 2 berikut ini merupakan hasil dari kalibrasi pembacaan nilai berdiri dari masing-masing aktuator.
Tabel 2. Hasil Kalibrasi Nilai Resolusi Saat Robot Berdiri
No Bagian Robot Resolusi  Sudut (˚) 1. Hip Yaw Kanan 2440 0 2. Hip roll Kanan 1228 0 3. Hip Pitch Kanan 1631 0 4. Lutut Pitch Kanan 1076 0 5.  Engkel Pitch Kanan 674 0 6. Engkel Roll Kanan 461 0 7. Hip Yaw Kiri 1441 0 8. Hip roll Kiri 3207 0 9. Hip Pitch Kiri 3012 0 10. Lutut Pitch Kiri 3690 0 11. Engkel Pitch Kiri 970 0 12. Engkel Roll Kiri 268 0
Resolusi tersebut merupakan nilai satuan posisi yang terdapat pada data sensor dynamixel. Nilai satauan tersebut adalah 4096 untuk mewakili sudut 360˚ (Robotis_MX-106T , 2020) . Sedangkan  pada  Gambar  7(b)  merupakan  implementasi  dari  pengiriman node  dari  RViz menuju  robot  secara  langsung.  Implementasi  tersebut  menggunakan  data  dari  RViz menggunakan packages  robot  controller  dan  kemudian  dikirim  ke  aktuator  menggunakan packages dynamixel controller. Nilai dari setiap resolusi yang didapat dari aktuator dynamixel digunakan sebagai titik acuan 0 dari robot.
Setelah mendapatkan kalibrasi berdiri robot, kemudian dilakukan perencanaan gerakan lainnya seperti condong ke kanan,condong ke kiri, mengkangkat satu kaki dan kaki kanan robot ke depan. Pada Gambar 8 berikut ini merupakan hasil dari simulasi visualisasi dan implementasi dari gerakan condong ke kiri pada robot:
(a) Visualisasi Condong ke Kiri                                   (b) Implementasi Condong ke Kiri Gambar 8. Robot Kondisi Condong ke Kiri
Pada Gambar 8(a) merupakan visualisasi dari robot condong ke kiri yang ada di dalam RViz. Pemberian nilai-nilai sudut pada setiap join yang diberikan diatur pada node yang terdapat pada packages robot controller. Pembuatan posisi robot condong ke kiri, dilakukan dengan mengatur  nilai  pada  bagian hip  roll  kanan  dan  hip  roll  kiri  sebesar  25˚.  Sedangkan  pada gambar 8(b) merupakan implementasi dari gerakan condong ke kiri. Pemberian nilai-nilai sudut
pada aktuator ini didapatkan dari nilai yang diberikan pada RViz. Berikut merupakan tabel 3 yang menunjukkan nilai posisi sudut pada simulasi visualisasi pengiriman node dengan robot yang sudah diimplementasikan.
Tabel 3. Nilai Sudut pada Gerakan Robot Condong ke Kiri
No Bagian Robot Sudut Pada Visualisasi ( ˚ ) Sudut Pada Implementasi ( ˚ ) Error (%) 1. Hip Yaw Kanan 0 0.625 0.9982 2. Hip roll Kanan 25 25.14 0.0056 3. Hip Pitch Kanan 0 0.877 0.9975 4. Lutut Pitch Kanan 0 0.439 0.9987 5.  Engkel Pitch Kanan 0 0.275 0.9992 6. Engkel Roll Kanan 0 0.375 0.9989 7. Hip Yaw Kiri 0 0.352 0.9990 8. Hip roll Kiri 25 24.94 0.0024 9. Hip Pitch Kiri 0 0.439 0.9987 10. Lutut Pitch Kiri 0 0.375 0.9989 11. Engkel Pitch Kiri 0 0.439 0.9987 12. Engkel Roll Kiri 0 0.352 0.9990 Rata-Rata Error 0.83
Pada Tabel 3 menunjukkan nilai pengaturan sudut yang dilakukan pada media visualisasi dan implementasi. Dari perencanaan gerakan robot condong ke kiri, dibuat pengaturan sudut pada bagian joint hip roll kanan dan hip roll kiri (Gambar 4). Hal ini bertujuan untuk membuat pose dari robot berkaki dua menjadi condong kiri. Pada percobaan kali ini dilakukan pemberian nilai sudut 25˚ pada bagian hip roll kanan dan hip roll kiri. Proses pengukuran sudut implementasi robot  dilakukan  dengan  cara  membaca feedback  posisi.  Nilai  error  yang  didapatkan  untuk pengaturan gerakan robot condong ke kiri pada hip roll  kiri adalah 0.0024 %. Sedangkan nilai error  yang  didapatkan  untuk  gerakan  robot  condong  pada  pada hip  roll  kanan  adalah 0.0056%. Sehingga didapatkan  nilai  error rata-rata  pada  gerakan  ini  sebesar  0.83%. Pada Gambar 9 berikut ini merupakan grafik dari perubahan sudut gerakan condong ke kiri.

## Gambar 9. Grafik Perubahan Sudut Gerakan Condong ke Kiri
Salah  satu  keunggulan  menggunakan ROS  adalah  terdapat  rqt_plot.  Rqt_plot  merupakan sebuah plugin  yang  dapat  memvisualisasikan  nilai  numerik  dalam  plot  2D  menggunakan backend plot yang berbeda. Pada Gambar 9 merupakan grafik yang menunjukkan perubahan
sudut yang terbaca pada hip roll kanan dan hip roll kiri. Pada sumbu X menunjukkan respon terhadap  waktu  dan  sumbu  y  merupakan  nilai  sudut  dalam  satuan  radian.  Grafik  tersebut terlihat perubahan dari kondisi robot diam menjadi bergerak condong ke kiri (1 rad=57.29˚). Nilai  pembacaan  pada hip  roll  kanan  adalah 0.4384 rad. Sedangkan  nilai  pembacaan  pada hiproll kiri adalah 0.4352 rad. Pada Gambar 10 berikut merupakan gambar yang menunjukkan visualisasi dan implementasi gerakan robot condong ke kanan.
(a)Visualisasi Condong ke Kanan                              (b) Implementasi Condong ke Kanan Gambar 10. Kondisi Robot Condong ke Kanan
Pada Gambar 10(a) merupakan visualisasi dari robot condong ke kanan yang ada di dalam RViz.  Pemberian  nilai-nilai  sudut  pada  setiap joint  yang  diberikan  diatur  pada  node  yang terdapat  pada packages  robot  controller.  Sedangkan  pada  Gambar  10(b)  merupakan implementasi dari gerakan condong ke kanan. Pemberian nilai-nilai sudut pada aktuator ini didapatkan dari nilai yang diberikan pada RViz. Berikut merupakan Tabel 4 yang menunjukkan nilai  posisi  sudut  pada  simulasi  visualisasi  pengiriman node  dengan  robot  yang  sudah diimplementasikan.
Tabel 4. Nilai Sudut pada Gerakan Robot Condong ke Kanan
No Bagian Robot Sudut Pada Visualisasi ( ˚ ) Sudut Pada Implementasi ( ˚ ) Error (%) 1. Hip Yaw Kanan 0 0.625 0.9982 2. Hip roll Kanan -25 -25.31 0.0120 3. Hip Pitch Kanan 0 0.877 0.9975 4. Lutut Pitch Kanan 0 0.439 0.9975 5. Engkel Pitch Kanan 0 0.275 0.9992 6. Engkel Roll Kanan 0 0.375 0.9989 7. Hip Yaw Kiri 0 0.352 0.9990 8. Hip roll Kiri -25 -24.53 0.0188 9. Hip Pitch Kiri 0 0.439 0.9987 10. Lutut Pitch Kiri 0 0.375 0.9895 11. Engkel Pitch Kiri 0 0.439 0.9987 12. Engkel Roll Kiri 0 0.352 0.9990 Rata-Rata Error 0.84
Pada Tabel 4 menunjukkan nilai pengaturan sudut yang dilakukan pada media visualisasi dan implementasi. Dari perencanaan gerakan robot condong ke kiri, dibuat pengaturan sudut pada bagian joint hip roll kanan dan hip roll kiri (Gambar 4). Hal ini bertujuan untuk membuat pose dari robot berkaki dua menjadi condong kiri. Pada percobaan kali ini dilakukan pemberian nilai
sudut -25˚ pada bagian hip roll kanan dan hip roll kiri. Nilai (-) menunjukkan arah perputaran motor  searah  dengan  jarum  jam.  Proses  pengukuran  sudut  implementasi  robot  dilakukan dengan cara membaca feedback posisi. Nilai error yang didapatkan untuk pengaturan gerakan robot condong ke kiri pada hip roll kiri adalah 0.0188%. Sedangkan nilai error yang didapatkan untuk gerakan robot condong pada pada hip roll kanan adalah 0.012%. Sehingga didapatkan nilai error rata-rata pada gerakan ini sebesar 0.84%. Pada Gambar 11 berikut ini merupakan grafik dari perubahan sudut gerakan condong ke kanan:

## Gambar 11. Grafik Perubahan Sudut Gerakan Condong ke Kanan
Pada Gambar 11 merupakan grafik yang menunjukkan perubahan sudut yang terbaca pada hip roll kanan dan hip roll kiri. Pada sumbu X menunjukkan respon terhadap waktu dan sumbu y merupakan nilai sudut dalam satuan radian. Grafik tersebut terlihat perubahan dari kondisi robot diam menjadi bergerak condong ke kanan (1 rad=57.29˚). Nilai pembacaan pada hip roll kanan adalah 0.4417 rad. Sedangkan nilai pembacaan pada hiproll kiri adalah 0.4281 rad. Pada Gambar 12 berikut merupakan gambar yang menunjukkan visualisasi dan implementasi gerakan robot mengangkat satu kaki:
(a) Visualisasi Mengangkat Satu Kaki               (b) Implementasi Mengangkat Satu Kaki Gambar 12. Kondisi Robot Mengangkat Satu Kaki
Pada Gambar 12(a) merupakan visualisasi dari robot mengangkat satu kaki  yang ada di dalam RViz.  Pemberian  nilai-nilai  sudut  pada  setiap  join  yang  diberikan  diatur  pada node  yang
terdapat  pada packages  robot  controller.  Sedangkan  pada  Gambar  12(b)  merupakan implementasi  dari  gerakan  robot  mengangkat  satu  kaki.  Pemberian  nilai-nilai  sudut  pada aktuator ini didapatkan dari nilai yang diberikan pada RViz. Berikut merupakan Tabel 5 yang menunjukkan nilai posisi sudut pada simulasi visualisasi pengiriman node dengan robot yang sudah diimplementasikan.
Tabel 5. Nilai Sudut pada Gerakan Robot Angkat Satu Kaki
No Bagian Robot Sudut Pada Visualisasi ( ˚ ) Sudut Pada Implementasi ( ˚ ) Error (%) 1. Hip Yaw Kanan 0 0.0878 0.9975 2. Hip roll Kanan 10 10.2832 2.8320 3. Hip Pitch Kanan 0 0.0878 0.9975 4. Lutut Pitch Kanan 10 10.4062 4.0625 5. Engkel Pitch Kanan 10 9.7273 2.7265 6. Engkel Roll Kanan 0 0.8789 0.9975 7. Hip Yaw Kiri 0 0.8789 0.9975 8. Hip roll Kiri 10 10.2832 2.8320 9. Hip Pitch Kiri 45 44.8760 0.2753 10. Lutut Pitch Kiri 45 45.3109 0.6909 11. Engkel Pitch Kiri 10 9.7832 2.1679 12. Engkel Roll Kiri 0 0.8789 0.9975 Rata-Rata Error 1.71
Pada Tabel 5 menunjukkan nilai pengaturan sudut yang dilakukan pada media visualisasi dan implementasi dari perencanaan gerakan robot mengangkat satu kaki, dibuat pengaturan sudut pada bagian joint hip roll kanan dan hip roll kiri (Gambar 4). Hal ini bertujuan untuk membuat pose dari robot berkaki mengangkat satu kaki. Pada percobaan kali ini dilakukan pemberian nilai  sudut  10˚  pada  bagian hip  roll  kanan.  Nilai  error  yang  muncul  antara  visualisasi  dan implementasi pada bagian ini adalah 2.83%. Nilai error yang muncul pada pemberian 10˚ lutut pitch kanan adalah 4.06%. Nilai error yang muncul pada pemberian 10˚ engkel picth kanan adalah 2.72%. Nilai error yang muncul pada pemberian 45˚ hip pitch kiri adalah 0.27%. Nilai error yang muncul pada pemberian 45˚ lutut pitch kiri adalah 0.69%. Proses pengukuran sudut implementasi robot dilakukan dengan cara membaca feedback  posisi. Perbedaan pembacaan nilai implementasi 0˚ pada aktuator disebabkan karena factor mekanik seperti backlash pada servo. Sehingga didapatkan nilai error rata-rata pada gerakan ini sebesar 1.71%. Pada Gambar 13 berikut ini merupakan grafik dari perubahan sudut gerakan angkat satu kaki.
Gambar 13. Grafik Perubahan Sudut Gerakan Angkat Satu Kaki
Pada Gambar 13 merupakan grafik yang menunjukkan perubahan sudut yang terbaca pada hip roll kanan, hip roll kiri, engkel pitch kanan, lutut pitch kanan, hip pitch kiri, engkel pitch kiri  dan  lutut  pitch  kiri. Pada  sumbu  X  menunjukkan  respon  terhadap  waktu  dan  sumbu  y merupakan nilai sudut dalam satuan radian. Grafik tersebut terlihat perubahan dari kondisi robot diam menjadi bergerak condong ke kiri (1 rad=57.29˚). Nilai pembacaan pada hip pitch kiri adalah 0.78 rad. Sedangkan nilai pembacaan pada lutut pitch kiri adalah 0.79 rad.
(a) Visualisasi Kaki Kanan ke Depan                  (b) Implementasi Kaki Kanan ke Depan Gambar 14. Kondisi Kaki Kanan Robot ke Depan
Pada Gambar 14(a) merupakan visualisasi dari kaki kanan robot ke depan yang ada di dalam RViz.  Pemberian  nilai-nilai  sudut  pada  setiap joint  yang  diberikan  diatur  pada  node  yang terdapat  pada packages  robot  controller.  Sedangkan  pada  Gambar  14(b)  merupakan implementasi dari kaki kanan robot ke depan. Pemberian nilai-nilai sudut pada aktuator ini didapatkan dari nilai yang diberikan pada RViz. Berikut merupakan Tabel 5 yang menunjukkan nilai  posisi  sudut  pada  simulasi  visualisasi  pengiriman node  dengan  robot  yang  sudah diimplementasikan.
Tabel 6. Nilai Sudut pada Gerakan Kaki Kanan Kedepan
No Bagian Robot Sudut Pada Visualisasi ( ˚ ) Sudut Pada Implementasi( ˚ ) Error (%) 1. Hip Yaw Kanan 0 0.5273 0.9985 2. Hip roll Kanan 10 10.9296 9.2968 3. Hip Pitch Kanan 35 35.2050 0.5859 4. Lutut Pitch Kanan 0 0.7910 0.9978 5. Engkel Pitch Kanan 15 16.2609 8.4062 6. Engkel Roll Kanan 0 0.3730 0.9989 7. Hip Yaw Kiri 0 0.2636 0.9992 8. Hip roll Kiri 10 9.3878 6.1210 9. Hip Pitch Kiri 10 11.1757 11.7578 10. Lutut Pitch Kiri 0 0.8789 0.9975 11. Engkel Pitch Kiri 15 14.8828 0.7812 12. Engkel Roll Kiri 0 0.8789 0.9975 Rata-rata Error 3.58
Pada Tabel 6 menunjukkan nilai pengaturan sudut yang dilakukan pada media visualisasi dan implementasi. Dari perencanaan gerakan kaki kanan robot ke depan, dibuat pengaturan sudut
pada bagian hip roll kanan, hip pitch kanan, engkel pitch kanan, hip roll kiri, hip pitch kiri dan engkel pitch kiri (Gambar 4). Hal ini bertujuan untuk membuat pose dari gerakan robot kaki kanan  ke  depan.  Proses  pengukuran  sudut  implementasi  robot  dilakukan  dengan  cara membaca feedback  posisi. Nilai error yang didapatkan untuk pengaturan hip roll  kanan adalah 9.28%.  Sedangkan  untuk  nilai  error  yang  didapatkan  untuk  pengaturan  hip  pitch  kanan 0.58%.  Nilai  error  yang  didapatkan  untuk  pengaturan  engkel  pitch  kanan  8.4%  Sehingga didapatkan nilai error rata-rata pada gerakan ini sebesar 3.58%. Pada Gambar 15 berikut ini merupakan grafik dari perubahan sudut gerakan kaki kanan ke depan.

## Gambar 15. Grafik Aktuator Robot Kaki Kanan di Depan
Pada Gambar 15 merupakan grafik yang menunjukkan perubahan sudut yang terbaca pada hip roll kanan dan hip roll kiri. Pada sumbu X menunjukkan respon terhadap waktu dan sumbu y merupakan nilai sudut dalam satuan radian. Grafik tersebut terlihat perubahan dari kondisi robot diam menjadi bergerak condong ke kiri (1 rad=57.29˚). Nilai pembacaan pada engkel pitch kanan adalah 0.28 rad. Grafik tersebut menunjukkan implementasi pada masing-masing aktuator ketika terjadi perubahan dari kondisi robot diam menjadi bergerak kaki kanan maju.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pada pengujian yang telah dilakukan terhadap perencanaan sistem gerakan pada robot berkaki dua menggunakan ROS dan RViz dapat disimpulkan bahwa: Tingkat keberhasilan dari perencanaan gerakan ini memiliki rata rata error sebesar 1.8%. Pada gerakan condong ke kiri memiliki rata-rata error sebesar 0.83%. Kemudian untuk gerakan condong ke kanan memiliki  rata-rata  error  sebesar  0.84%.  Sedangkan  untuk  gerakan  mengangkat  satu  kaki memiliki rata-rata error sebesar 1.71%. Selain itu, gerakan kaki kanan kedepan memiliki rata- rata error sebesar 3.83%. Error tersebut dapat terjadi karena faktor mekanik yang terdapat pada  robot  seperti backlash  pada  aktuator.  Untuk  selanjutnya  sistem  ini  dapat  diterapkan untuk pengembangan penilitian robot humanoid  seperti meloncat, berlari dan sebagainya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada Politeknik Elektronika  Negeri Surabaya  yang telah memberikan  penulis beasiswa freshgraduate untuk program Pascasarjana Terapan. Terima kasih kepada Member
Laboratorium Robotic  and  Intelligent  Systems  Center  (RoISC)  yang  selalu  memberikan dukungan dan doa kepada penulis untuk dapat menyelesaikan penulisan makalah ini.

## DAFTAR  RUJUKAN
Cashmore, M., Fox, M., Long, D., Magazzeni, D., Ridder, B., Carrera, A., Palomeras, N., Hurtós,
N.,  &  Carreras,  M.  (2015).  Rosplan:  Planning  in  the  robot  operating  system. IEEE Proceedings  International  Conference  on  Automated  Planning  and  Scheduling,
(pp. 333–341).
Arfaq, M., Dewanto, R. S., & Pramadihanto, D. (2018). Fall Detection in T-FLoW Humanoid
Robot:V-REP  Simulation. IEEE  International  Electronics  Symposium  on  Engineering Technology and Applications, (pp. 224–228). https://doi.org/10.1109/ELECSYM.2018. 8615463
Suhendra, T., & Priyambodo, T. K. (2017). Analisis Perbandingan Algoritma Perencanaan Jalur
Robot  Bergerak  Pada  Lingkungan  Dinamis. Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems, 11(1), 21. https://doi.org/10.22146/ijccs.15743
Santos,  J.  M.,  Portugal,  D.,  &  Rocha,  R.  P.  (2013).  An  evaluation  of  2D  SLAM  techniques
available  in  Robot  Operating  System.  In IEEE  International  Symposium  on  Safety,
Security, and Rescue Robotics, (pp. 1-6). https://doi.org/10.1109/SSRR.2013.6719348
Balakirsky, S., & Kootbally, Z. (2012). Usarsim/ros : A combined framework for robotic control and simulation. IEEE International Symposium on Flexible Automation. (pp. 101-108). https://doi.org/10.11509/isciesci.56.12_635
Fitri,  N.,  &  Syafrudin,  R.  M.  (2012).  Perancangan  Sistem  Kendali  Gerak  Lengan  Robot STMIK: STMIK GI MDP.
Prabowo, Y., Wisjhnuadji, T. W., & Wibowo, A. A. (2013). Aplikasi pid pada robot line follower berbasis mikrokontroler at-8535. Jurnal Arsitron4, 4 (1), 15–22.
Allgeuer, P., Schwarz, M., Pastrana, J., Schueller, S., Missura, M., & Behnke, S. (2018). A ROS- based  Software  Framework  for  the  NimbRo-OP  Humanoid  Open  Platform.  In IEEE International Conference on Humanoid Robots (Humanoids).
Tomás Cunha, Pedro M Vieira2, Kevin Costa,  and C. P. S. (2016). Looking for motor synergies in  Darwin-OP  biped  robot.  In IEEE  International  Conference  On  Robotics  and Automation. (pp. 1776-1781).
Jalil, A. (2018). Robot Operating System (Ros) Dan Gazebo Sebagai Media Pembelajaran Robot Interaktif. ILKOM JurnalIlmiah, 10 (3), 284–289. https://doi.org/10.33096/ilkom. v10i3.365.284-289
Kam, H. R., Lee, S. H., Park, T., & Kim, C. H. (2015). RViz: a toolkit for real domain data visualization. Telecommunication Systems, 60(2), 337 - 345.
Takaya, K., Asai, T., Kroumov, V., & Smarandache, F. (2016). Simulation environment for mobile robots testing using ROS and Gazebo. IEEE  International Conference on
System Theory, Control and Computing, (pp. 96–101).
Kannan Megalingam, R., Ravi Teja, C., Sreekanth, S., & Raj, A. (2018). ROS based Autonomous Indoor Navigation Simulation Using SLAM Algorithm. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 118(7), 199–205.
Sokolov, M., Lavrenov, R., Gabdullin, A., Afanasyev, I., & Magid, E. (2016). 3D modelling and simulation of a crawler robot in ROS/Gazebo. IEEE International Conference on Control, Mechatronics and Automation, (pp. 61-65). https://doi.org/10.1145/3029610.3029641
Robotis_MX-106T. (2020, May 20). Robotis e-Manual. Retrieved from Http://Emanual.Robotis.Com/Docs/En/Dxl/Mx/Mx-106/.