## Otomatisasi Navigasi penghindar Obstacle pada Mobile Robot dengan Metode Fuzzy Sugeno dan Mikrokontroler Arduino
Robby Yuli Endra, Yuthsi Aprilinda, Ahmad Cucus, Fenty Ariani, Erlangga, Dian Kurniawan Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar lampung Bandar Lampung, Indonesia robby.yuliendra@ubl.ac.id, yuthsi.aprilinda@ubl.ac.id, ahmad.cucus@ubl.ac.id, fenty.ariani@ubl.ac.id, erlangga@ubl.ac.id, dian.15421019@student.ubl.ac.id
Abstrak- Teknologi Robotika merupakan teknologi yang harus dikembangkan untuk membantu pekerjaan manusia, salah satunya adalah  mobile  robot,  permasalahan  yang  ada  saat  ini  mobile  robot  belum  memiliki  fitur  yang  akurat  untuk  menghindari obstacle.Tujuan  Penelitian  ini  adalah  mengembangkan  kemampuan  pada  mobile  robot  untuk  penghindar  obstacle  dengan menggunakan logika fuzzy Sugeno, sehingga akan didapat meningkatan kemampuan dan akurasi pada sebuah mobile robot. Ada beberapa komponen utama yang ada di mobile robot diantaranya adalah arduino uno r3 sebagai board utamanya, driver motor shield sebagai pelindung dan mempermudah untuk konfigurasi pin, motor DC sebagai actuator, sensor ultrasonik untuk mendeteksi jarak,  bluetooth  module  HC-05  sebagai  input  remote.  fuzzy  logic  Sugeno  sebagai  logika  pengambil  keputusan,  dari  hasil  data rulebase fuzzy yang peneliti dapatkan dari matlab, lalu di implementasikan kedalam source code arduino berupa logika decision atau keputusan IF THEN, dari fuzzy logic ini sendiri hasilnya cukup baik karena keluarannya sesuai dengan rulebase yang dibuat, sehingga semakin baik rule base, semakin baik pula sistemnya. Manfaat dari penelitian ini adalah Mobile robot yang dikembangkan dapat menghindari obstacle dengan baik sehingga mobile robot dapat diuji serta diimplementasikan untuk membantu kebutuhan manusia.
Kata Kunci: Fuzzy, Fuzzy Sugeno, Mobile robot, Fuzzy logic

## 1. Pendahuluan
Dunia  saat  ini  sedang  masuk  di  perkembangan teknologi  yang  masif,  Revolusi  Industri  4.0  menjadi konsep  perkembangan  teknologi.  Dengan  berkembang teknologi seperti Internet of Things (IoT), Big Data , Artificial Intelligence ,  Cloud  Computing,  Robotica  dan  lainnya memudahkan  industri  untuk  melakukan  kegiatan  rutin dengan  efektif  dan  efisien[1].  Salah  satu  teknologi muktahir saat ini yang menjadi alternatif untuk membantu manusia  adalah  dengan  mengembangkan  teknologi robotika. Salah satu contoh pekerjaan manusia yang dapat dilakukan  oleh  sebuah  robot  adalah  penjinakan  bom, pendeteksi  kebakaran,  pengawasan  dan  monitoring keamanan  yang  tentunya  pekerjaan  tersebut  dapat membantu pekerjaan  manusia. Tetapi  dengan menyisipkan teknologi kebaharuan pada robot tersebut, tentunya akan membantu pekerjaan agar berjalan dengan baik.  Salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan  adalah Internet of Things (IoT). IoT merupakan komunikasi antara benda dengan benda dengan bantuan internet. Perangkat- perangkat  yang  terhubung  di  embed  atau  disematkan untuk berkomunikasi, sehingga menghasilkan komunikasi
untuk mengerakan pekerjaan sesuai dengan instruksi yang sudah di program [2].
Selain itu definisi dari Internet Of Things adalah segala kegiatan  pelakunya  saling  berinteraksi  dengan memanfaatkan  internet,  serta  memungkinkan  untuk menghubungkan peralatan, mesin atau benda fisik dengan jaringan sensor dan aktuator untuk mengelola data serta menghasilkan  informasi  baru  yang  diperoleh  secara independen[3].
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  riset  pada Mobile robot yang dimasukan teknologi Internet of things serta  mengkolaborasi  dengan  algoritma  logika Fuzzy dengan menggunakan metode Fuzzy sugeno. Mobile robot adalah  merupakan  sebuat  robot  yang  memiliki karakteristik  pada  dirinya  yaitu  menggunakan  akuator. Akuotor  sendiri  adalah  roda  yang  ada  di Mobile  robot tersebut  sebagai  penggerakan  seluruh  badan  yang  ada pada Mobile  robot tersebut.  Tujuan  dari  adanya  akuator tersebut pada Mobile robot adalah agar robot tersebut dapat melakukan perpindahan dari sebuah vektor atau titik satu sampai ke titik yang lain.

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Dalam sebuah Mobile robot terdapat banyak komponen seperti mikrokontroller sebagai alat kontrol, sebagai alat input  menggunakan  sensor  ultrasonik  yang  berfungsi untuk  mengukur  jarak  apabila  ada  objek  di Mobile  robot tersebut,  selain  itu  alat  input  yang  lain  adalah  kamera sebagai mata dari Mobile robot tersebut. Untuk komponen penggerak akuator menggunakan dinamo Dc, serta motor driver shield untuk penghubung antara mikrokontroler dan ke  dinamo  dc.  Pada Mobile  robot pada  penelitian  ini  di tambahkan  fitur  untuk  navigasi  menghindar  rintangan atau obstacle dengan menggunakan algoritma logika Fuzzy . Pada Mobile  robot sebelumnya,  robot  tersebut  belum responsive  menghindari  objek  sebagi obstacle sehingga robot  tersebut  menabrak obstacle yang  ada  didepannya. Fuzzy merupakan  bagian  dari  soft  computing  dan memiliki banyak jenis, seperti Fuzzy Inference System yang memiliki metode mamdani, Tsukamoto dan sugeno dan pada  penelitian  ini  masing-masing  bagian  dari Fuzzy Inference  System dapat  mendukung  dalam  mengambil keputusan baik dalam penentuan persantase beasiswa[4] dan  penentuan  keputusan  untuk  program  studi  di kampus[5].  Pada  penelitian  lain  menenemukan  sistem Fuzzy pada  sistem  yang  lebih  kompleks  pada  sebuah robot[6].
Pada Penelitian terdahulu ada beberapa hasil penelitian, yaitu  Pada  Penelitin  ini  membahas  Sistem  kendali Autonomous  menggunakan  Logika Fuzzy pada  mobile robot, dari hasil penelitian itu didapat hasil dari simulasi robot sebesar 100 persen untuk mendapatkan jalur bebas hambatan dan menghindari rintangan[7].Pada penelitian
ini  dijelaskan  untuk  merancang  sebuah  robot  dengan menggunakan  mikrocontroler  arduino,  sehingga  robot dapat  bergerak  secara  dinamis  dan  otonom  sehingga robot dapat menghindari rintangan dengan baik[8]. Pada penelitian  yang  lain Mobile  robot dibuat  agar  memiliki kemampuan  untuk  navigasi  serta  menghindari  dari rintangan  serta  dapat  melakukan  konfigurasi  sendiri apabila terdapat dilingkungan yang berbeda. Pada robot mobile  tersebut  ditanamkan  sensor  untuk  dapat mengetahui  kondisi  pada  lingkungan  tertentu  yaitu menggunakan  sensor  yang  terdapat  pada  kinect  yaitu sensor 3 Depth Sensor[9]. Penelitian tersebut didukung dengan penelitian ini Fuzzy logic dapat digunakan untuk solusi  design  yaitu  melakukan  navigasi  lokal,  Navigasi global,  perencanaan  jalur  serta  kontrol  kecepatan  robot [10].  Pada  penelitian  lain  dibahas  tentang  tantangan dibidang robotika permasalahan yang disebutkan adalah penghindaran rintangan dan penghematan energi dan dari hasil  penelitian  tersebut  bahwa  masalah  pada  navigasi Mobile  robot dapat  diatasi  dengan  menggunakan  sistem inferensi  logika Fuzzy [11]. Mobile  Robot dapat  dikontrol dengan menggunakan jaringan Komunikasi Mobile GSM hal ini dapat berguna apabila sesuati kondisi tidak dapat dilakukan  oleh  manusia,  sehingga Mobile  Robot dapat membantu hal tersebut[12].
Tujuan Penelitian ini adalah untuk mengembangkan kemampuan  pada Mobile  robot untuk  penghindar obstacle dengan menggunakan logika Fuzzy Sugeno, sehingga akan didapat  meningkatan  kemampuan  dan  akurasi  pada sebuah Mobile Robot .
2. Metodologi
A. Tahap Penelitian
1. Tahap Pertama yaitu masuk ke Perencanaan
Kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap  perencanaan  ini adalah
a. Membuat  Design Mobile  robot yang  akan  di rancang oleh peneliti.
b. Menyiapkan  instrumen  yang  akan  digunakan untuk bahan penelitian ini.
2. Tahap kedua yaitu Masuk ke Pelaksanaan Kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap  pelaksanaan  ini adalah
a. Melakukan  studi  pustaka  untuk  melakukan penelitian ini.
b. Melakukan analisis kebutuhan dan tahap design pada penelitian ini.
3. Tahap Ketiga yaitu Tahap Evaluasi
Kegiatan pada tahap ketiga adalah tahap analisis data dan mengelolah  data  dengan  menggunakan  metode  yang sudah ditentukan.
4. Tahapan keempat yaitu Penyusunan Laporan Setelah  tahap  1,  tahap  2  dan  tahap  3  selesai  dilakukan maka  tahap  yang  terakhir  yang  dilakukan  adalah  tahap penyusunan  laporan.  Hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan dokumentasi.

## B. Instrumen penelitian
Dalam  penelitian  ini  Instrumen  yang  digunakan  untuk melakukan  pengembangan Mobile  robot ini  adalah berupa
rule base dari Fuzzy logic . Adapun prosedur yang dilakukan dalam penyusunan instrumen ini adalah:
Untuk melakukan tahap perencanaan pada rule base yang dilakukan peneliti yaitu : Dalam tahap ini ditentukan mengenai :
1. Beberapa kemungkinan navigasi yang akan dilakukan oleh Mobile robot jika menemui obstacle .
2. Berapa besaran PWM yang akan diberikan ke dinamo agar dapat menghindar dari obstacle .
3. Berapa besaran PWM yang akan diberikan ke dinamo agar dapat mengikuti objek.
C. Pengumpulan Data
Untuk  perancangan  dan  pengembangan Mobile  robot menggunakan Fuzzy sugeno pada penelitian ini dilakukan dengan dua metode yaitu :

## 1. Studi pustaka
Pada  pengumpulan  data  dipenelitian  ini  pada  tahap studi  pustaka  yaitu  mencari  data-data  penlitian  di  buku atau ebook, membaca jurnal-jurnal, pencarian di website yang  ada  diinternet  serta  mencari  dokumen  yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan. Contoh mengenai  Logika Fuzzy untuk  mengontrol  otomatisasi navigasi  mobile  robot,  Mengukur  jarak  menggunakan sensor  ultrasonik, Mobile  robot menggunakan  sensor ultrasonik,  Arduino  Uno  untuk  mengontrol  sistem otomatisasi.
2. Observasi
Pengumpulan  data  mengunakan  metode  Observasi yaitu  menguji  karakteristik Mobile  robot serta  mencatat. Serta  menguji  coba  perangkat  seperti  sensor  ultrasonik, mikrokontroller  dan  kamera  sehingga  pada  saat  proses pengembangan Mobile  robot alat-alat  tersebut  sudah berjalan sesuai kebutuhan.
D. Rancangan penelitian
Untuk  mempermudah  pengembangan Mobile  robot dengan  menggunakan  Logika Fuzzy ,  tentunya  perlu dirancang atau tahap-tahap yang  harus dilakukan dalam penelitian.
Gambar 1. Blok Diagram Mobile Robot
E. Metode Fuzzy Sugeno
Dalam perancangan sistem Fuzzy Logic Sugeno memiliki beberapa bagian utama dalam pembuatan struktur dasar sistem kendali Fuzzy , yaitu : 1. Fuzzifikasi Merupakan proses yang menghasilkan variabel linguistik dengan cara mengubah input sistem yang memiliki nilai tegas  menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  akan diletakan  dalam rule  base pada Fuzzy sugeno.  Dan berdasarkan dataset yang peneliti dapat melalui situs resmi vendor  pembuat  sensor  ultrasonik,  didapatkan  bahwa
jarak  optimal  terjauh  sensor  ultrasonik  yang  peneliti gunakan  hanya  sebatas  400cm  dan  jarak  terdekat  yang dapat ditangkap adalah 2cm. Dan berikut adalah contoh data dari fuzzifikasi pada Mobile robot .
2. Rule Base Dalam  perancangan Fuzzy logic  dibutuhkan  rulebase sebagai parameter keputusan  yang  akan  di  ambil,  yaitu pembentukan  basis  aturan Fuzzy (Rule dalam  bentuk IF  THEN).  Dan pada Mobile robot ditentukan rule base yang menjadi basis aturan logika, berikut adalah rulebase nya :
Tabel 1 Rule base Fuzzy Logic Sensor Ultrasonik % PWM Motor Kiri Depan Kanan Kiri Kanan Dekat Dekat Dekat Berhenti Berhenti Dekat Dekat Sedang Pelan Berhenti Dekat Dekat Jauh Pelan Berhenti Dekat Sedang Dekat Pelan Pelan Dekat Sedang Sedang Cepat Pelan Dekat Sedang Jauh Cepat Pelan Dekat Jauh Dekat Sedang Sedang Dekat Jauh Sedang Cepat Sedang Dekat Jauh Jauh Cepat Sedang Sedang Dekat Dekat Sangat Pelan Sedang Sedang Dekat Sedang Sedang Berhenti Sedang Dekat Jauh Sedang Berhenti Sedang Sedang Dekat Pelan Sedang
Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Jauh Sedang Kecil Sedang Jauh Dekat Sedang Cepat Sedang Jauh Sedang Sedang Sedang Sedang Jauh Jauh Cepat Sedang Jauh Dekat Dekat Berhenti Sedang Jauh Dekat Sedang Berhenti Sedang Jauh Dekat Jauh Berhenti Sedang Jauh Sedang Dekat Pelan Cepat Jauh Sedang Sedang Pelan Cepat Jauh Sedang Jauh Sedang Sedang Jauh Jauh Dekat Sedang Cepat Jauh Jauh Sedang Sedang Cepat Jauh Jauh Jauh Cepat Cepat 3. Contoh  Perhitungan  perbandingan  jarak Fuzzy

## Sugeno
Yaitu  proses  perhitungan  untuk  membandingkan  jarak antara  sensor  ultrasonik/jarak  yang  berada  di  depan, kanan  dan  kiri  pada Mobile  robot untuk  mengambil keputusan.  Pada  kasus  ini  pengambilan  keputusan  akan mengutamakan  sensor   jarak    yang   depan    terlebih dahulu      untuk      mengambil      keputusan  dan membandingkan  sensor  jarak  yang  kanan  dan  kiri  pada mobile robot.

## Contoh rulebase :
[1] Jika  nilai  sensor  jarak  depan  <=  dekat  &&  sensor kanan < nilai sensor kiri maka belok kiri/motor kanan berputar maju.
[2] Jika  nilai  sensor  jarak  depan  <=  dekat  &&  sensor kanan > nilai sensor kiri maka belok kanan/motor kiri berputar maju.
[3] Jika nilai sensor jarak depan > dekat maka motor kiri dan motor kanan berputar maju.
[4] Jika  nilai  sensor  jarak  depan  <=  dekat  &&  sensor kanan  =  =  nilai  sensor  kiri  maka  motor  kanan berputar mundur dan motor kiri berputar maju.
Contoh  perhitungan  :  Nilai  sensor  depan  =  25  Nilai sensor kiri = 30 Nilai sensor kanan = 32
Sensor depan µdekat [25] = (60-25) / (60-15) = 0,77 µsedang [25] = (25-15) / (60-15) = 0,23 Sensor kiri µdekat [30] = (60-30) / (60-15) = 0,66 µsedang [30] = (30-15) / (60-15) = 0,34
Sensor kanan µdekat [32] = (60-32) / (60-15) = 0,63 µsedang [32] = (32-15) / (60-15) = 0,37
Dari perhitungan diatas dapat di ambil kesimpulan bahwa Mobile robot akan belok ke kanan, karena mengambil nilai presentase terbesar sensor jarak masing-masing. Pertama sensor  bagian  depan  jaraknya  dekat  dengan  presentase 0,77 , setelah itu membandingkan sensor kiri 0,66 dekat dan  sensor  kanan  0,63  dekat.  Dari  data  tersebut presentase  sensor  kiri  lebih  besar  dekatnya.  Sehingga Mobile robot mengambil keputusan untuk belok ke kanan karena presentase dekatnya lebih kecil.
4. Defuzzyfikasi
Merupakan  proses  untuk  menganti  output Fuzzy yang didapatkan dari aturan inferensi pada Fuzzy logic dan nilai tersebut  akan  menjadi  nilai  tegas  dengan  memamkai fungsi  keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan fuzzifikasi.
Dalam   sistem   mobile   robot,   setelah   proses   mesin inferensi  mengeluarkan  output,    lalu    mengkonversi output Fuzzy tersebut    menjadi    nilai    output    untuk %PWM ( Pulse Width Modulation ) motor.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Mobile robot merupakan sebuah konstruksi robot yang cirri khasnya adalah mempunyai aktuator berupa roda untuk menggerakkan  keseluruhan  badan  robot  tersebut, sehingga robot tersebut dapat berpindah posisi dari titik satu  ke  titik  lainnya.  Dalam  pengembangan Mobile  robot banyak  sekali  yang  dapat  di  kembangkan  dan  disini peneliti mengembangkan navigasi otomatis menggunakan metode Fuzzy Sugeno  sebagai  sistem  pengambil keputusan dari sistemnya, dan juga peneliti menerapkan sistem kendali manual yang dapat meremote robot mobile tersebut menggunakan koneksi Bluetooth .
Adapun  komponen  dasar  dalam  robot  mobile  adalah sebagai berikut

## A. Aktuator
Aktuator dalam Mobile robot biasanya adalah sebuah roda yang digerakkan oleh dinamo, aktuator dalam Mobile robot sangat  bervariasi  tergantung  dari  segi  kebutuhan pengembang,  dapat  memiliki  3  aktuator  (3WD),  4 aktuator (4WD), bahkan ada yang hingga 6 aktuator atau hanya  2.  Dan  disini  peneliti  menggunakan  4  aktuator sebagai penggerak Mobile robot yang peneliti kembangkan.

## B. Kontroler
Kontroler  adalah  sebagai  otak  dari  sistem Mobile  robot sehingga  keberadaannya  sangat  penting.  Kontroler menyimpan data yang berkaitan dengan Mobile robot baik
itu instruksi ataupun logika Artificial Intelligent (AI), dan kontroler  dalam Mobile  robot sangat  banyak  jenisnya tergantung  dari kebutuhan dan pengembangan apa yang akan kita lakukan seperti Arduino mega, Arduino nano, dan contohnya disini peneliti menggunakan mikrokontroler Arduini Uno R3 yang menggunakan chip ATMega 328P.

## C. Catu Daya (Power Supply)
Power supply menjadi salah satu komponen utama yang ada di mobile robot, karena tanpa power supply, Mobile robot tidak memiliki sumber daya tenaga yang digunakan untuk  menggerakkan  dan  menghidupkan  sistemnya. Sumber daya yang dipakai juga seringkali menjadi masalah karena  biasanya  tergantung  dari  alat  atau  perangkat  apa saja  yang  ditanamnkan  dalam  pngembangan  mobile robot, peneliti disini menggunakan power supply berupa power bank yang kapasitasnya 9000Mah dengan tegangan arus  5v,  akan  tetapi  tegangan  tersebut  peneliti  naikkan menjadi 6v menggunakan step up converter agar kinerja mikrokontroler  dan  distribusi  sumberdayanya  lancar  ke komponen-komponen yang digunakan.

## D. Media Masukkan (input)
Media  masukkan  peneliti  masukkan  ke  dalam  dasar komponen  dasar Mobile  robot karena  menurut  peneliti komponen  ini  adalah  penting  untuk Mobile  robot yaitu berfungsi untuk fungsi dan navigasi yang akan dilakukan oleh mobile robot. Disini peneliti menggunakan 2 media input-an  diantaranya  adalah  sensor  ultrasonik  dan  dan juga  module Bluetooth sebagai  media  input,  diamana sensor ultrasonik berfungsi sebagai pengambil nilai jarak dan akan dinput sebagai nilai dan di jadikan nilai untuk system pengambil keputusan menggunakan Fuzzy Sugeno sebagai pengambil keputusan penghindar halangan. Dan module Bluetooth sebagai  media  input  yang  digunakan sebagai kendali manual menggunakan smartphone untuk meremote atau mengendalikannya.
A. Pengujian Mobile  robot Menggunakan  Sensor Ultrasonik (Penghindar Halangan)
Setelah  dilakukan  pengujian  lalu  didapatkan  data sebagai  berikut,  data  penulis  ilustrasikan  menggunakan gambar agar lebih mudah dimengerti :
Gambar 2. Hasil Pengujian pertama
Berdasarkan  gambar  2.  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujian,  jika  jarak  bagian  depan  dan  kiri Mobile  robot lebih dekat ke obstacle dibandingkan yang sisi kanan, maka Mobile  robot akan  jalan  belok  ke  arah  kanan.  Kemudian
Berdasarkan  gambar  3.  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengujian,  jika  jarak  bagian  depan  dan  kiri Mobile  robot lebih dekat ke obstacle dibandingkan yang sisi kanan, maka Mobile robot akan jalan belok ke arah kanan.
Gambar 3. Hasil Pengujian Kedua
Berdasarkan gambar 4. dapat dilihat bahwa hasil pengujian, jika jarak bagian depan dan kiri Mobile robot lebih dekat ke obstacle dibandingkan yang sisi kanan, maka Mobile robot akan jalan belok ke arah kanan.
Gambar 4. Hasil Pengujian Ketiga
Berdasarkan gambar 5. dapat dilihat bahwa hasil pengujian, jika jarak bagian depan dan kanan Mobile robot lebih dekat ke obstacle dibandingkan yang sisi kiri, maka Mobile robot akan jalan belok ke arah kiri.
Gambar 5. Hasil Pengujian Keempat
Berdasarkan gambar 5. diatas dapat dilihat bahwa hasil pengujian, jika jarak bagian depan dan kanan Mobile robot lebih dekat ke obstacle dibandingkan yang sisi kiri, maka Mobile robot akan jalan belok ke arah kiri.
Gambar 6. Hasil Pengujian Kelima
Berdasarkan gambar diatas dapat dilihat bahwa hasil pengujian, jika jarak bagian depan, kanan, dan kiri Mobile
robot lebih  dekat  ke obstacle dan  tidak  ada  ruang,  maka Mobile robot akan mundur, lalu memutar balik dan mencari jalan yang tidak ada obstacle .
B. Pengujian  Sistem Mobile  robot kendali  manual menggunakan Bluetooth remote.
Dari hasil pengujian menggunakan sistem kendali manual menggunakan Bluetooth , didapatkan beberapa hasil yaitu :
1. Module Bluetooth yang peneliti gunakan adalah module HC-05 yaitu menggunakan teknologi blueetoth versi 2,  setelah  peneliti  melakukan  pengujian,  luas jangkauan  yang  di  tangkap  dari  module  ini  yaitu sekitar 5-6meter jarak optimal tanpa halangan, dengan catatan terdapat delay respon.
2. Dan  hasil  lainnya  pengujian  kendali  manual  yang penulis  dapatkan  adalah  kurang  optimalnya  respon yang  ditngkap  oleh Mobile  robot karena  keterbatasan kecepatan  transfer  rate  module Bluetooth itu  sendiri. Sehingga  terkadang  terjadi  delay  ke  respon  mobile robot.
3. Terjadinyaa konflik arus listrik ketika dalam keadaan dinamo melakukan rotasi untuk maju dan secara cepat di  beri  instruksi  untuk  berotasi  mundur,  dan mengakibatkan  sistem  melakukan  reebot/restart akibat short korslet pada arus tegangan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan antara  lain  Dari  pengujian Mobile  robot penghindar rintangan dapat dikatakan baik hasilnya, karena keluaran sesuai  dengan  rulebase  yang  sudah  di  tentukan, Mobile robot dapat menghindar rintangan dengan baik walaupun jalur yang ditempuh masih acak. Dan Dari hasil pengujian Mobile  robot menggunakan  sistem  kendali  manual menggunakan Bluetooth masih  kurang  optimal,  karena masih  terdapat  delay  intstruksi,  ini  dikarenakan  module Bluetooth yang  digunakan  adalah  HC-05  yang menggunakan teknologi Bluetooth versi 2.
Meskipun sistem Mobile robot dengan menggunakan Fuzzy Sugeno  memiliki  nilai  yang  baik  terdapat  beberapa peluang penelitian lanjutan, Peluang tersebut antara lain adalah  Menambahkan  dan  menyatukan  fitur  object tracking    dan    penghindar    rintangan  pada Mobile  robot akan sangat berguna kedepannya, mengingat teknologi ini akan dibutuhkan untuk navigasi otomatis secara mandiri. Sehingga Mobile  robot dapat  dimanfaatkan  untuk mengobervasi dan mengeksplorasi tempat yang mungkin tidak  dapat  di  jangkau  manusia  ataupun  karena keterbatasan manusia.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  R.  Y.  Endra,  A.  Cucus,  F.  N.  Affandi,  and  M.  B. Syahputra, “Deteksi Objek Menggunakan Histogram
Of  Oriented  Gradient  (  Hog  )  Untuk  Model  Smart Room,” J.  Explor. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  99 – 105,  2018, [Online]. Available: http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/explore/article/vi ew/1075.
[2]  R.  Y.  Endra,  A.  Cucus,  F.  N.  Affandi,  and  M.  B.
Syahputra, “Model Smart Room Dengan Menggunakan  Mikrokontroler  Arduino  Untuk Efisiensi  Sumber  Daya,” Explor.  J.  Sist.  Inf.  dan
Telemat. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1 – 8,  2019,  doi: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v10i1.1212.
[3]  M. Priyono, T. Sulistyanto, D. A. Nugraha, N. Sari, N. Kar ima, and W. Asrori, “Implementasi IoT (Internet of  Things)  dalam  pembelajaran  di  Universitas Kanjuruhan Malang,” vol. 1, no. 1, pp. 20– 23, 2015.
[4] R.  Y.  Endra  and  A.  Sukoco,  “Decision  Support System (DSS) For The Determination Of Percentage Of  Scholarshi p  Quantity  Based  Fuzzy  Tahani,” 3rd
Int. Conf. Eng. Technol. Dev. 2014 , pp. 213 – 223, 2014.
[5] F. Ariani and R. Y. Endra, “Implementation of Fuzzy Inference System With Tsukamoto Method for Study Programme,” Int. Conf. Eng. Technol. Dev. , 2013.
[6]  K. Zhen g, Q. Zhang, Y. Hu, and B. Wu, “Design of fuzzy  system-fuzzy  neural  network-backstepping control for complex robot system,” Inf. Sci. (Ny). , vol.
546, pp. 1230 – 1255, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2020.08.110. [7] F.  Umam,  “Pengembangan  Sistem  Kendali Pergerakan  Autonomous  Mobile  Robot  Untuk Mendapatkan Jalur Bebas,” J. Ilm. Mikrotek , vol. 1, no. 1, pp. 35 – 42, 2013.
[8]  G. C. Setyawan, T. Informatika, F. Sains, and U. K. Immanuel,  “Sistem  Robot  Otonom  Penghindar Rintangan dan Pencari Jalur Menuju Sasaran Berbasis Mikrokontroler PIC16F877A,” J. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 07, no. 01, pp. 51 – 58, 2015.
[9]  R. A. Abid et al. , “Desain Dan Implementasi Robot Mobil  Otomatis  Penghindar  Hambatan  Berbasis Sensor Kinect : Sistem Kontrol Menggunakan Logika Fuzzy  Design  and  Implementation  of  Obstacle Avoidance  Autonomous  Mobile  Robot  Based  on Kinect Sensor :,” vol. 2, no. 1, pp. 700– 706, 2015.
[10] A.  Pandey  and  D.  R.  Parhi,  “MATLAB Simulation  for  Mobile  Robot  Navigation  with Hurdles  in  Cluttered  Environment  Using  Minimum Rule based Fuzzy Logic Controller,” Procedia Technol. , vol.
14, pp. 28 – 34, 2014, doi: 10.1016/j.protcy.2014.08.005.
[11] N. H. Singh and K. Thongam, “Mobile Robot Navigation  Using  Fuzzy  Logic  in  Static Environments,” Procedia Comput. Sci. , vol. 125, pp. 11 – 17, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2017.12.004.
[12] A. M. Abdalla, N. Debnath, M. K. A. A. Khan, and  H.  Ismail,  “Mobile  Robot  Controlled  through Mobile Communication,” Procedia Comput. Sci. , vol. 76, no. Iris, pp. 283 – 289,
2015, doi:
10.1016/j.procs.2015.12.292.