## METODE ADAPTIF FREKUENSI-CUTOFF UNTUK COMPLEMENTARY FILTER PADA ACCELEROMETER DAN GYROSCOPE UNTUK SUDUT PITCH DAN ROLL WAHANA TERBANG
(ADAPTIVE CUTOFF-FREQUENCY METHOD FOR COMPLEMENTARY FILTER OF ACCELEROMETER AND GYROSCOPE FOR PITCH AND ROLL ANGLES FLIGHT VEHICLE)
Wahyu Widada Pusat Teknologi Roket Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Raya LAPAN No. 2, Mekarsari, Rumpin, Bogor 16350 Indonesia e-mail: wahyu.widada@lapan.go.id
Diterima 18 Maret 2015, Direvisi 17 April 2015, Disetujui 21 April 2015

## ABSTRACT
Inertial  Measurement  Unit  (IMU)  is  an  electronic  device  that  measures  velocity,  orientation, and  gravitational  forces,  using  a  combination  of  accelerometer  and  gyroscope  sensor,  and  also magnetometers  on  flight  vehicle.  This  paper  discusses  a  method  complementary  adaptive  filter  with variable cut-off frequency for the integration of accelerometer and gyroscope sensors to measure the pitch  and  roll  angles  in  the  flight  vehicle  applications,  such  as  guided  missile  and  drone.  The accelerometer  can  be  used  to  measure  angles  but  is  affected  by  high  frequency  noise,  while  the gyroscope  can  be  used  to  measure  the  angle  but  is  influenced  by  the  drift  noise.  This  filter  can integrate the two sensors to measure angles with more accurate, the results of the experiment showed better RMSD (root mean square deviation) about 5,6 times compared with the measurements without the use of filters.
Keywords: Complementary filter, Accelerometer, Gyroscope, Integration sensor, Flight vehicle

## ABSTRAK
Unit  pengukuran  inersia  ( Inertial  Measurement  Unit /IMU)  adalah  perangkat  elektronik  yang digunakan  untuk  mengukur  kecepatan,  orientasi,  dan  gaya  gravitasi,  dengan  menggunakan kombinasi sensor accelerometer dan gyroscope , dan juga magnetometer pada wahana terbang. Tulisan ini  membahas  metode complementary  filter dengan  variabel  adaptif cut-off frequency untuk  integrasi sensor accelerometer dan gyroscope pada  pengukuran pitch dan roll pada  aplikasi  wahana  terbang seperti  roket  kendali  dan  pesawat  tanpa  awak. Accelerometer dapat  digunakan  untuk  mengukur sudut  tetapi  terpengaruh  oleh  derau  frekuensi  tinggi,  sedangkan gyroscope digunakan  untuk mengukur sudut tetapi dipengaruhi drift noise . Filter ini dapat mengintegrasikan kedua sensor untuk mengukur sudut dengan lebih akurat, dari hasil percobaan menunjukkan Root Mean Square Deviation (RMSD) menjadi lebih baik sekitar 5,6 kali dibanding dengan pengukuran tanpa menggunakan filter. Kata kunci: Complementary filter, Accelerometer, Gyroscope, Integrasi sensor, Wahana terbang

## 1  PENDAHULUAN
LAPAN mempunyai program untuk mengembangkan wahana terbang seperti  roket  tipe  balistik  dan  roket kendali serta pesawat tanpa awak. Roket tipe  balistik  hanya  memerlukan  data trayektori  untuk  menentukan  performa seperti daya jangkau dan ketinggiannya. Data  trayektori  seperti Global  Position System (GPS) dapat memenuhi kebutuhan untuk  uji  terbang  roket  balistik.  Roket tipe  kendali  dan  pesawat  tanpa  awak memerlukan  data  sensor  yang  lebih komplek  untuk  menentukan  performa pada  saat  uji  terbang,  karena  data-data tersebut  secara  aktif  digunakan  dalam pengendalian  gerak  roket.  Data-data yang  sangat  diperlukan  adalah  data percepatan translasi dan data kecepatan sudut  putaran.  Data  tersebut  dapat diperoleh dari sensor Inertial Measurement Units (IMU)  yang  berupa accelerometer untuk  mengukur  percepatan  gerak  dan gyroscope untuk  mengukur  kecepatan sudut  putaran  [Wahyudi,  2012].  Sensor IMU  ini  telah  digunakan  dalam  uji peluncuran  roket  LAPAN  untuk  tipe RX100  hingga  RX320.  Kedua  sensor tersebut dapat digunakan untuk mengukur  sudut  baik pitch , yaw ,  dan sudut roll [Xunyuan Yin, 2013]. Masing- masing  sensor  mempunyai  kelebihan dan  kekurangan,  sensor accelerometer dapat  mengukur  perubahan  sudut berdasarkan  nilai  percepatan  gravitasi tetapi  dipengaruhi  oleh  vibrasi  dan akselerasi.  Sensor gyroscope dapat
mengukur  sudut  dari  proses  integral kecepatan sudut, tetapi dipengaruhi oleh sinyal drift yang  tidak  stabil  [Jaw-Kuen Shiau,  2012].  Oleh  karena  itu  perlu metode  untuk  melakukan  kombinasi kedua  sensor  tersebut  agar  dapat mengukur  dengan  lebih  akurat.  Sifat vibrasi dan akselerasi sensor accelerometer adalah  mempunyai  frekuensi  tinggi, sedangkan  sinyal driff pada gyroscope mempunyai  frekuensi  yang  rendah. Metode untuk kombinasi sensor tersebut dapat  menggunakan  Kalman  filter  dan complementary filter dan telah dibandingkan  secara  matematis  [Shu- Chih Yang, 2012; Robert Mahony, 2012]. Complementary  filter merupakan  metode yang  dapat  mengabungkan  kedua  sifat sensor  tersebut  untuk  pengukuran  nilai yang sama. Filter ini merupakan kombinasi lowpass filter dan high  pass  filter [R. Baranek, Rogers, 2003]. Metode ini juga telah digunakan pada bidang-bidang lain seperti,  robotika  dan  deteksi  gerak manusia  [Hassen  Fourati,  2013;  Ficher 2012;  Rantakokko  2011;  Ficher  2010]. Dalam  bidang  pesawat  tanpa  awak  juga sangat  penting  dan  telah  banyak diaplikasikan  untuk  meredam  sinyal derau [Guillermo 2002; S. A. Quadri 2014; Xiaodong Zhang 2014]. Pemrosesan sinyal derau pada sensor untuk kecepatan dan percepatan  secara  matematis  telah dilakukan  supaya error semakin  kecil [Hideaki  Yamato  2012,  N.  Chaturvedi 2011, T. Lee 2013].
Tulisan  ini  membahas  metode adaptif complementary  filter pada sensor IMU wahana terbang untuk menghitung sudut  menjadi  lebih  akurat.  Sensor accelerometer dan gyroscope dikombinasi- kan pada satu sumbu yang sama untuk mengukur sudut tersebut dengan meng- gunakan metode kombinasi complementary filter . Pengaturan variabel cut-off frequency dilakukan  secara  adaptif  yang  dapat menyesuaikan  secara realtime kondisi dinamik  wahana  terbang.  Pengaruh frekuensi  tinggi  pada accelerometer dapat direduksi dan pengaruh frekuensi rendah  pada gyroscope juga  dapat direduksi  dengan  baik,  sehingga  sinyal yang  diperoleh  menjadi  lebih  akurat. Percobaan  metode  ini  dilakukan  dengan menggunakan  sensor Micro  Electro Mechanical Systems (MEMS) accelerometer dan gyroscope ,  sedangkan  algoritma diterapkan pada perangkat lunak Matlab pada PC.

## 2 COMPLEMENTARY  FILTER UNTUK
SUDUT PITCH-ROLL
Complementary filter dapat diguna- kan untuk kombinasi data accelerometer dan  data gyroscope terintegrasi  dengan melewati  melalui low-pass dan  yang terakhir melalui high-pass filter order ke- satu.  Gambar  2-1  di  bawah  adalah ilustrasi sinyal derau pada accelerometer (atas)  dan  sinyal gyroscope (bawah), masing-masing  derau  tersebut  akan direduksi  dan  direkonstruksi  sinyalnya menjadi lebih baik.
Gambar 2-1: Blok  diagram  yang  menggambar- kan proses ini complementary filter dengan 1st-order  low-pass dan high-pass filter
Proses  kombinasi  tersebut  dapat ditulis dengan persamaan berikut:
k accel k k k t _ 1 ) 1 ( ) (           
 (2-1)
Disini   menunjukkan  estimasi  sudut,  accel adalah  perubahan  sudut  dari sensor accelerometer ,  dan  adalah kecepatan sudut dari gyroscope, sedangkan  adalah  parameter  yang dihitung dengan persamaan berikut:
) 1 /( t T t T      (2-2)
Disini T adalah  frekuensi cut-off filter sedangkan  t adalah  sampling  waktu. Variabel T ini  ditentukan  secara  adaptif dengan  menghitung  spektrum  frekuensi menggunakan Fast  Fourier  Transform (FFT), sehingga dapat ditentukan nilainya  supaya  tepat.  Nilai  pada percobaan  ini  adalah  gerakan  dengan frekuensi  sekitar  3  Hz,  akan  tetapi secara  umum  nilainya  akan  selalu berubah  mengikuti  kondisi  sinyal  yang diproses  dari  sensor.  Proses  pada persamaan  (2-1)  dan  (2-2)  dapat digambarkan seperti pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2: Bagan konsep c omplementary filter untuk  pengukuran  sudut menggunakan accelerometer dan gyroscope dan microcontroller
Prosesor ke satu digunakan untuk memproses filter dijital,  sedangkan prosesor ke dua digunakan secara khusus untuk  menghitung cut-off  frequency berbasis  algoritma  FFT  supaya  tidak mengganggu kecepatan pemrosesan data (data  dikirim  melalui  komunikasi  serial ke  prosesor  ke  1).  Data gyroscope diintegrasi setiap step waktu dengan nilai sudut  terkini,  setelah  itu  dikombinasikan dengan data low-pass dari accelerometer . Spektrum  frekuensi  dihitung  secara periodik  untuk  mengubah  nilai cut-off
frequency pada persamaan (2), dalam hal ini  karena  masih  dilakukan  secara offline ,  maka  hanya  ditentukan  sekali saat  merekam  data.  Akan  tetapi  pada prosesor onboard nantinya  proses  ini akan  dilakukan  secara  periodik  (tiap beberapa  detik),  nilai cut-off  frequency akan  diperbaharui.  Gambar  2-3  adalah rangkuman alur algoritma complementary filter ,  mula-mula  membaca  sensor  yang telah terkalibrasi sebelumnya, kemudian menghitung  perubahan  sudut  dari  kedua sensor serta nilai cut-off frekuensi.
Gambar 2-3: Alur  algoritma  adaptif cutoff frequency untuk complementary filter pada  sensor accelerometer dan gyroscope
Jika nilai cutoff ini tidak dilakukan secara  adaptif,  maka  hasil  yang  akan diperoleh  menjadi  tidak  sesuai. Ilustrasi nilai cutoff frekuensi  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 2-4 berikut ini.
Gambar 2-4: Ilustrasi cutoff frekuensi  pada complementary filter untuk sensor accelerometer dan gyroscope
Selanjutnya  menghitung  sudut dengan complementary  filter dengan keluaran  yang  sudah  terkoreksi.  Alur perhitungan  ini  dilakukan  secara  terus- menerus  selama  perhitungan  sudut dilakukan. Complementary  filter ini dapat  mengkombinasikan  sensor-sensor untuk menghitung sudut yang diperlukan  oleh  wahan  terbang  dengan pasangan seperti terlihat pada Tabel 2-1.

## Tabel 2-1:  KOMBINASI  SENSOR  UNTUK  MENGHITUNG  SUDUT  DAN  POSISI  BERBASIS COMPLEMENTARY FILTER
Sudut Kombinasi Sensor Roll Accelerometer dan Gyroscope Pitch Accelerometer dan Gyroscope Yaw Gyroscope dan Magnetometer Posisi/Jarak INS dan GPS
Kombinasi berbasis complementary filter ini  selain  untuk  mengukur  sudut juga  berlaku  untuk  mengukur  jarak, seperti sensor Inertial Navigatioh System (INS)  dan  GPS,  hal  tersebut  sangat komplek  dan  perlu  diteliti  dan  dibahas pada tulisan tersendiri secara detail.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Setup Percobaan
Percobaan  telah  dilakukan  dengan menggunakan  sensor  IMU  dan  sebuah PC  dengan  perangkat  lunak  Matlab. Percobaan  dilakukan  secara offline dengan  cara  merekam  data  sensor  IMU ke PC melalui komunikasi serial, kemudian data tersebut disimpan dan diolah dengan menggunakan  algoritma complementary filter yang telah dijelaskan diatas. Skema percobaan seperti pada Gambar 3-1.
Gambar 3-1: 3-axis  IMU  dan  PC  dengan perangkat  lunak  Matlab  untuk percobaan algoritma complementary filter Gambar 3-2 menunjukkan
perangkat  keras  yang  digunakan  dalam percobaan, sensor IMU terdiri dari 3-axis accelerometer tipe  ADXL335  ( +/-3g ) [www.analog.com]  dan  3-axis gyroscope tipe ITG-3200 (+/-30°/s) [www.sparkfun. com].
Prosesor  yang  digunakan  adalah tipe  ATMEL  ATMega128  8-bit  dengan kemampuan Analog  to  Digital  Converter (ADC)  10  bit  untuk  membaca  sensor analog  dan  dijital,  serta  komunikasi serial  maksimum  1  M  bps  untuk komunikasi  ke  PC  [www.atmel.com]. Kemampuan  ADC  dari  voltase  nol sampai  dengan  5  Volt.  Kecepatan sampling  data  yang  dapat  dilakukan hingga  lebih  dari  200  data  tiap  detik
dengan  10  bit  data  dan  kecepatan  256 kbps. Sensor accelerometer dan gyroscope telah  dikalibrasi  dengan  menggunakan metode  secara  otomatis  [Wahyudi  dkk, 2012], sensitivitas yang diperoleh adalah 360 mV/g dan 12.5 mV/deg/sec.
Gambar 3-2: Perangkat keras IMU yang terhubung ke PC dengan perangkat  lunak  Matlab  untuk percobaan Tabel 3-1:  RANGKUMAN  PERANGKAT  KERAS

## DAN SENSOR UNTUK PERCOBAAN
Hardware Tipe Accelerometer ADXL335 ( +/-3g ) 360 mV / g Gyroscope ITG-3200 (+/- 30°/s) 12.5 mV/deg/sec Microcontroller ATMega128, 12 bit ADC PC Software Window7 dan Matlab
Perangkat keras dan sensor untuk percobaan  dapat  dirangkum  seperti terlihat  pada  Table  3-1,  terdiri  dari sensor, mikroprosesor, dan PC.

## 3.2 Hasil Percobaan dan Analisis
Percobaan dilakukan dengan menggunakan  3-axis accelerometer dan 3-axis gyroscope yang  telah  terintegrasi dengan microcontroller dengan komunikasi data  ke  PC.  Mula-mula  IMU  digerakkan berputar  fokus  pada  sumbu  X  secara perlahan  dan  diputar  kembali  seperti posisi semula (Gambar 3-3).
Gambar 3-3: Percobaan
sensor yang digerakkan  berputar  kekiri  dan diputar kembali kearah kanan.
Data  ke-enam  sensor  dibaca  dan dikirim  ke  PC  yang  direkam  ke  memori. Dari data tersebut, dengan menggunakan perangkat  lunak  Matlab,  perubahan sudut  sensor IMU  dihitung berdasarkan data accelerometer ,  data gyroscope ,  dan gabungan ke-dua sensor dengan complementary  filter .  Perhitungan  sudut dari  sensor accelerometer dapat  ditulis dengan persamaan berikut.
       ) ( ) ( arctan ) ( t Az t Ay t accel  (3-1)
Disini Ay adalah  gaya  gravitasi  yang terukur  pada accelerometer sumbu-Y dan Az adalah  gaya  gravitasi  yang terukur  pada accelerometer sumbu-Z, sedangkan t adalah  waktu.  Perhitungan sudut secara prinsip dari sensor gyroscope dapat ditulis dengan persamaan berikut.
  t gyro gyro dt t t 0 ) ( ) (    (3-2)
Disini  sudut  dihitung  dengan  integral dari  kecepatan  sudut  dari  sensor gyroscope . Pada prinsipnya selain percepatan  sudut  juga  terdapat  sinyal drift dengan frekuensi rendah dan sinyal derau, sehingga akan menjadikan kesalahan  pada  sudut  yang  dihitung. Gambar  3-4  adalah  data accelerometer pada  sumbu-X  yang  direkam  selama lebih  dari  dua  detik.  Pada  sumbu  ini terlihat  perubahan  percepatan  gravitasi tidak  melebihi  seperempat g ,  karena berputar pada sumbu tersebut.
Sedangkan  pada  Gambar  3-5  adalah data accelerometer pada  sumbu-Z, perubahan  percepatan  hingga  mencapai 1 g .  Dari  kedua  data  tersebut  terlihat data  tidak  secara  mulus,  masih  adanya semacam  derau  sinyal  yang  disebabkan adanya  vibrasi  dan dari  derau elektronik.
Perhitungan sudut dari sensor
accelerometer ini  hanya  perhitungan langsung  antara  data  sensor  pada sumbu  yang  berbeda,  sehingga  tidak mengandung proses filtering . Data sudut yang akan diperoleh juga tetap mengandung  sinyal  derau.  Akan  tetapi proses  ini  mempunyai  kelebihan  tidak menghitung akumulasi kesalahan, sehingga  semakin  lama  nilai error tidak semakin  membesar,  hanya  terjadi  pada saat perhitungan saja.
Gambar 3-4: Gaya  gravitasi  pada  sumbu  X diukur menggunakan accelerometer
Gambar 3-5: Gaya  gravitasi  pada  sumbu  Y diukur menggunakan accelerometer
Dengan  menggunakan  persamaan  (3-1) diatas,  maka  perubahan  sudut  dapat dihitung  dan  ditampilkan  pada  Gambar

## 3-6  di  bawah.  Seperti  terlihat  pada
Gambar  3-6,  sudut  yang  dihitung  dari sensor accelerometer mengalami  derau yang cukup mengganggu dengan komponen  frekuensi  yang  cukup  tinggi yang  disebabkan  oleh  adanya  getaran pada  saat  berputar.  Nilai  sudut  setelah selesai  diambil  data  adalah  mendekati nol atau kembali seperti semula.
Gambar 3-6: Sudut diukur menggunakan accelerometer pada sumbu Y
Gambar 3-7: Kecepatan  sudut gyroscope pada sumbu Y
Gambar 3-8: Sudut gyroscope pada sumbu Y
Kecepatan  sudut  yang  diukur dengan  menggunakan  sensor gyroscope dapat dilihat  pada  Gambar  3-7. Terlihat kecepatan sudut dapat mencapai sekitar 180 deg/detik baik arah positif maupun arah sebaliknya.
Sedangkan hasil perhitungan sudut  oleh gyroscope berdasarkan persamaan  (3-2)  seperti  terlihat  pada Gambar  3-8  terlihat  kurvanya  lebih halus  bebas  dari  sinyal  derau,  akan tetapi  perubahan  sudut  seperti  sedikit tidak  normal  semakin  naik  atau  tidak kembali  seperti  semula  (mendekati  nol). Hal ini disebabkan oleh adanya perbedaan  nilai  pada  saat  diam  atau stabil  yang  sudah  sedikit  berubah  (nilai offset ),  sehingga  dengan  adanya  proses integral  pada  persamaan  (3-2)  semakin lama akan semakin menyimpang ke atas nilainya.  Hal  ini  disebabkan  naiknya nilai offset saat  sensor  diam,  sehingga menambah  nilai  sudut  saat  peroses integral.  Pada  percobaan  ini  dilakukan pada  saat  awal  sensor  digunakan, sehingga nilai offset belum stabil dengan baik.  Perubahan  ini  bersifat  frekuensi rendah, sehingga perlu adanya eliminasi sinyal  pada  frekuensi  rendah  tersebut dengan  menggunakan lowpass  filter . Sesuai dengan fungsinya, complementary filter dapat  mengkombinasikan  kedua sensor ini, sehingga kekurangan- kekurangan  dari  kedua  sensor  tersebut dapat  direduksi  agar  hanya kelebihanya saja  yang  dikombinasikan  menjadi  alat ukur  yang  lebih  akurat  hasilnya. Gambar  3-9  adalah  hasil  kombinasi sensor  dengan complementary  filter , terlihat  perubahan  sudut  lebih  halus dan  pengaruh drift dapat  direduksi dengan  baik,  sehingga  nilai  sudut terakhir  mendekati  nol  atau  kembali seperti semula.
Perubahan data maksimum sudut accelerometer mencapai  12  deg per  sampling  waktu  (Gambar  3-8) sedangkan dari hasil kombinasi menjadi berkurang  hanya  sekitar  0,6  deg (Gambar  3-9)  sehingga  lebih  bebas
gangguan.  Pada  saat  kondisi  diam  pada pegangan  nilai Root  Mean  Square Deviation (RMSD)  sudut accelerometer adalah  0,34,  sedangkan  dari filter yang digunakan  menjadi  0.06,  sehingga  lebih baik sekitar 5,6 kali.
Gambar 3-9: Sudut complementary  filter pada sumbu Y
Sensor accelerometer digunakan untuk  mengukur  gaya  spesifik  yang terjadi  di  sensor,  pada  saat  benda  diam tidak  bergerak  atau  bergerak  dengan kecepatan  konstan  hanya  gaya  gravitasi pada  arah  vertikal  yang  terukur.  Gaya grivitasi  ini digunakan  untuk mengukur sudut pitch dan roll .  Tetapi  pada  saat terjadi  percepatan  gerak,  maka  sinyal akan  tercampur  dan  dapat  menganggu perhitungan  sudut  tersebut.  Untuk mengukur  sudut  tersebut  maka  perlu filter yang dapat menghilangkan pengaruh gaya luar tersebut. Sebaliknya jika ingin mengukur  gaya  luar  tersebut,  maka harus  dapat  menghilangkan  pengaruh gaya  gravitasi  bumi. Gyroscope yang dapat  digunakan  untuk  mengukur kecepatan  sudut  dapat  mengalami tambahan  kesalahan  hitung  sudut  saat proses  integral.  Kedua  sensor  ini mempunyai  kecepatan  sampling  yang sama  atau  saat  yang  berbarengan  data diakuisisi,  sehingga  pada  algoritma complementary  filter mudah  diterapkan. Untuk sensor yang mempunyai kecepatan  data  yang  berbeda  seperti accelerometer dan  GPS  saat  mengukur jarak,  maka  perlu  tambahan  algoritma untuk  penyesuaian  kecepatan  akuisisi
data  ini  atau  disebut multirate  filtering [Xue  Guang-Yue,  2013].  Untuk  kasus kedua  sensor  dalam  percobaan  ini  nilai cutoff frekuensi  yang  harus  dapat mengikuti  kondisi  vibrasi  dan shock pada  wahana  terbang  yang  akan diaplikasikan.  Semakin  banyak  getaran seperti  pesawat  yang  memakai  motor serta kecepatan manuver yang berubah- ubah, maka pemilihan parameter disesuaikan  dengan  kondisi  tersebut. Perhitungan langkah pada C omplementary filter ini  lebih  sederhana  serta  sedikit dibandingkan  Kalman filter, sehingga lebih  cocok  untuk  aplikasi  kecepatan data  yang  lebih  tinggi  [Robert  Mahony, 2012] seperti untuk pesawat tanpa awak yang hanya sedikit membawa beban.
Untuk menghitung spektrum frekuensi dengan FFT perlu menggunakan mikroprosesor  khusus  yang  mempunyai kecepatan  yang  cukup  seperti  tipe AVR32  32-bit  RISC  arsitektur  yang diproduksi oleh Atmel [www.atmel. com/ images/doc32076.pdf]. Mikroprosesor ini juga telah dilengkapi fungsi perhitungan FFT,  sehingga  sangat  cepat  dibanding dengan  tipe  8-bit.  Implementasi  metode ini  memerlukan  penelitian  lebih  lanjut yang  memerlukan  dua  buah  khusus mikroprosesor  agar  perhitungan  FFT dan sampling data menjadi lebih cepat.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Metode complementary filter sangat cocok  untuk  aplikasi  penggabungan sensor accelerometer dan gyroscope untuk  mengukur  sudut pitch ,  dan roll pada wahana terbang, sedangkan untuk sudut yaw ,  dapat  menggunakan  sensor gyroscope dan  sensor magnetometer . Gangguan  sinyal drift pada gyroscope dan sinyal derau akibat vibrasi gravitasi pada accelerometer dapat diredam dengan baik dan hasil akhir pengukuran sudut  menjadi  lebih  akurat  sekitar  5,6 kali berdasarkan RMSD.
Signal dari sensor pada percobaan  mempunyai  frekuensi  sekitar 3  Hz  yang  digunakan  sebagai cutoff frekuensi, complementary  filter dapat
mengestimasi  orientasi  sudut  dengan baik.  Untuk  gerak  seperti  pesawat  dan roket  kendali,  nilai cutoff frekuensi  ini akan  berubah-ubah  secara  adaptif mengikuti  kondisi  gerak  dan  gangguan vibrasi yang terjadi.
Konsumsi  memori  dan  langkah yang  tidak  banyak  memungkinkan untuk  memproses  secara  lebih  cepat untuk  aplikasi  wahana  dengan  gerak kecepatan  tinggi.  Mikroprosesor  khusus untuk Digital Signal Processing (DSP) akan lebih  mempercepat  proses  perhitungan FFT  dan  keseluruhan  jumlah  data  tiap detik,  sehingga  proses  adaptif  akan berjalan dengan lancar.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  ucapkan  terimakasih  kepada Pustekroket dan Ristek atas pembiayaan dalam  program  Sinas  2010  -  2011, sehingga  tersedianya  perangkat  keras untuk pengujian dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
C. Fischer and H. Gellersen, 2010. Location and Navigation  Support  for  Emergency Responders:  A  Survey ,  IEEE  Pervasive
Computing, vol. 9, no. 1, 38-47, January- March 2010.
C. Fischer P. T. Sukumar, and M. Hazas 2012. Tutorial:  Implementationof  a  Pedestrian Tracker  Using  Foot-Mounted  Inertial Sensors ,  IEEE  Pervasive  Computing,
DOI: 10. 1109/MPRV.2012.16, January 2012.
Guillermo  Heredia,  2011. Detection  of  Sensor
Faults  in  Small  Helicopter  UAVs  Using Observer/Kalman  Filter Identification , Jurnal Mathematical Problems in
Engineering  Volume  2011  (2011),
Article ID 174618, 20 pages.
Hassen  Fourati,  2013. Position  Estimation Approach by Complementary Filter-aided
IMU  for  Indoor  Environment ,  European Control  Conference  (ECC  2013),  Jul 2013, Zurich, Switzerland. 4028-4213.
Hideaki  Yamato,  Takayuki  Furuta,  and  Ken Tomiyama, 2012. Attitude Determination by  Globally  and  Asymptotically  Stable
Estimation  of  Gyroscope  Bias  Error  with Disturbance  Attenuation  and  Rejection , Journal  ref:  Journal  of  Robotics  and Mechatronics,  Vol.  24,  No.  2,  389-398, 2012. http://www.atmel.com/images/doc32076.  pdf
(15 Maret 2015).
J.  Rantakokko,  J.  Rydell,  P.  Stromback,  P. Handel,  J.  Callmer,  D.  Tornqvist,  F. Gustafsson,  M.  Jobs,  M.  Gruden,  M., 2011. Accurate  Andreliable  Soldier  and First  Responder  Indoor  Positioning: Multis  Ensor  Systems  and  Cooperative Localization , IEEE Wireless
Communications,  vol.  18,  no.2,  10-18,
April 2011.
Jaw-Kuen Shiau dkk, 2012. Noise Characteristics of  MEMS  Gyro’s  Null  Drift  and Temperature  Compensation, Journal  of Applied  Science  and  Engineering,  Vol.
15, No. 3, 239246.
N.  Chaturvedi,  A.  Sanyal,  and  N.  McClamroch, 2011. Rigid-Body Attitude  Control ,  IEEE Control Systems Magazine, vol. 31, no. 3, 30–51, 2011.
R.  Baranek,  2013. Tuning  of  Complementary Filter  Attitude  Estimator  using  Precise Model of Multicopter , Jurnal Electroscope
ISSN,1802-4564, 18-11-2013. Robert Mahony dkk, 2012. Nonlinear
Complementary  Filters  on  the  Special Linear  Group ,  International  Journal  of Control  Volume  85,  Issue  10,  1557- 1573 Juni.
Rogers,  M.  R.,  2003. Applied  Mathematics  in Integrated Navigation Systems , American  Institute  of  Aeronautics  and Astronautics, Inc.Reston, Virginia.
Second edition.
S.  A.  Quadri  and  Othman  Sidek,  2014. Error and  Noise  Analysis  in  an  IMU  using Kalman  Filter ,  International  Journal  of Hybrid  Information  Technology  Vol.7, No.3 (2014), 39-48.
Shu-Chih Yang dkk, 2012. Handling Nonlinearity in an Ensemble Kalman Filter:
Experiments  with  the  Three-Variable Lorenz  Model ,  jurnal  Mon.  Wea.  Rev., 140, 2628–2646, Agustus.
T. Lee, 2013. Robust Adaptive Attitude Tracking on  so  (3)  with  an  Application  to  a Quadrotor  UAV ,  IEEE  Transactions  on Control System Technology, vol. 21, no.
5,  1924–1930.
Wahyudi,  2012. Metode  Kalibrasi  Sensor  rate- Gyroscope  Untuk  IMU  Roket, Jurnal Teknologi  Dirgantara,  Vol.10  No.2 Desember.
www.analog.com/media/en/technical- documentation/data-sheets/ADX    L 335.pdf (1-03-2015). www.atmel.com/images/doc2467.pdf (1-03-
2015).
www.sparkfun.com/datasheets/Sensors/Gyro/P S-ITG-3200-00-01.4.pdf (1-03-2015).
Xiaodong  Zhang,  Xiaoli  Li,  Kang  Wang,  and Yanjun Lu, 2014. A Survey of Modelling and  Identification  of  Quadrotor  Robot , Applied  Analysis  Volume  2014  (2014), Article ID 320526, 16 pages.
Xue  Guang-Yue,  Ren  Xue-Mei  and  Xia  Yuan- Qing,  2013. Multi-rate  Sensor  Fusion- Based  Adaptive  Discrete  Finite-Time Synergetic  Control  For  Flexible-Joint Mechanical  Systems ,  Journal  Chinese
Phys. B 22 100702 Issue 10. Xunyuan Yin, 2013. Positioning Errors
Predicting  Method  of  Strapdown  Inertial Navigation Systems Based on PSO-SVM, Jurnal Applied Analysis Volume 2013.