J.Oto.Ktrl.Inst (J.Auto.Ctrl.Inst) Vol 11 (2), 2019    ISSN : 2085-2517, e-ISSN: 2460-6340
Sistem Navigasi Gerak Robot Lawn Mower Menggunakan Pengendali Fuzzy Logic
1,2 Selamat Muslimin *) , 1 Renny Maulidda 2 Yudi Wijanarko 3 Dewi Permata Sari
1 Jurusan Teknik Elektro, Progam Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Sriwijaya
Selamet_muslimin@polsri.ac.id

## Abstrak
Teknologi  robot  yang  semakin  berkembang  pesat  telah  banyak  membantu  manusia  dalam mempermudah  menyelesaikan  salah  satu  kegiatan  yaitu  memotong  rumput.  Robot lawn  mower dirancang untuk memotong rumput, menghindari rintangan dan bergerak di sepanjang lintasan yang direncanakan.  Sehingga  kemampuan  untuk  mengenali  lingkungan,  perencanaan  lintasan  dan pengambilan keputusan harus dimiliki. Robot lawn mower adalah jenis robot yang mampu melakukan pergerakan  secara  otomatis.  Sistem  navigasi  dan  penerapan  kecerdasan  artifisial  merupakan  hal utama  agar  robot  dapat  bergerak  secara  mandiri.  Dalam  hal  ini,  pengendali fuzzy  logic diterapkan untuk menemukan titik koordinat yang telah ditanamkan dalam algoritma fuzzy logic yaitu maju, belok kanan, belok kiri dan putar balik. Sensor GPS Neo-6M digunakan untuk membaca titik koordinat dan sensor  kompas  HMC5883L  digunakan  untuk  membaca  arah  dalam  sistem  navigasi  robot  yang kemudian  diproses  oleh  pengendali  dan  menghasilkan  keluaran  berupa  putaran  roda  yang digerakkan oleh motor.
Kata Kunci:  robot lawn mower, kecerdasan artifisial, sistem navigasi, pengendali fuzzy logic

## 1 Pendahuluan
Seiring  perkembangan  teknologi  di  zaman  modern  seperti  sekarang,  khususnya  bidang robotika,    telah  banyak  membantu  manusia  menyelesaikan  tugas  dalam  kegiatan  sehari- hari.  Teknologi  robot  tersebut  seperti  telah  menjadi  satu  bagian  dalam  kehidupan bermasyarakat  [1].  Sehingga  robot  yang  pada  awalnya  hanya  digunakan  pada  kegiatan industri,  pada  saat  ini,  teknologi  robot  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mempermudah kegiatan  manusia  diberbagai  sektor  seperti  pendidikan,  pembangunan,  kesehatan,  rumah tangga,  hiburan  dll.  Karena  definisi  robot  itu  sendiri  adalah  sebuah  piranti  yang  terbentuk dari  sistem  mekanik,  elektrik  dan  bekerja  sesuai  dengan  algoritma  pemrograman  yang ditanamkan  dalam  pengendali  robot  tersebut  sehingga  robot  dapat  bekerja  sesuai kebutuhan.  Dalam  pengoperasiannya,  pengendalian  robot  dapat  dilakukan  dengan pengawasan  manusia  (manual)  ataupun  dengan  menggunakan  suatu  algoritma pemrograman  kecerdasan  artifisial  (otomatis)  yang  tidak  memerlukan  campur  tangan manusia [2].
Salah satu jenis robot yang menjadi perhatian lebih oleh para peneliti adalah mobile robot yang  merupakan  jenis  robot  yang  mampu  melakukan  pergerakan  dari  satu  tempat  ke tempat  yang  lain.  Maka  kemampuan  untuk  bergerak  dan  bernavigasi  menjadi  hal  utama yang  harus  dimiliki  oleh mobile  robot. Sistem  navigasi  dan  kecerdasan  artifisial  saling berkaitan  sehingga  dalam  pengoperasian  sistem mobile, dapat  dilakukan secara otomatis [3].Sistem  navigasi  menjadi  suatu  bagian  penting  agar  robot  dapat  bergerak  secara mandiri.  Kemudian  metode  kecerdasan  artifisial  dapat  diaplikasikan  pada  navigasinya sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja  robot  tersebut  [4].  Beberapa  penelitian  yang berkaitan dengan sistem navigasi gerak robot telah dilakukan oleh [5], [6], [7].
Maka  berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  sebuah  robot lawn  mower dirancang  untuk mempermudah  pekerjaan  manusia.  Tugas  utama  robot lawn  mower adalah  memotong rumput  di  suatu  area,  menghindari  rintangan  dan  bergerak  di  sepanjang  lintasan  yang direncanakan.  Sehingga  robot  lawn  mower  harus  memiliki  kemampuan  untuk  mengenali lingkungan,  perencanaan  lintasan  dan  pengambilan  keputusan.  Maka  dalam  hal  ini  salah satu aplikasi dari kecerdasan artifisial digunakan, yaitu algoritma pengendali fuzzy logic.
Dalam  sistem  navigasi  robot lawn  mower ,  pengendali fuzzy  logic digunakan  untuk  menguji kemampuan  menemukan  titik  koordinat  apakah  sesuai  dengan  data  pergerakan  yang dimasukkan pada algoritma pengendali fuzzy logic yaitu maju,  belok  kanan,  belok  kiri dan putar  balik.  Untuk  sistem  koordinasi  dan  navigasi  pada  robot lawn  mower ini  sendiri  yaitu menggunakan  masukan  2  buah  sensor  yaitu  sensor  GPS  Neo-6M  dan  sensor  kompas HMC5883L  sehingga  robot lawn  mower akan  mencari  titik  koordinat  yang  ditargetkan dengan bergerak sesuai arah yang diperoleh dari sensor kompas. Sedangkan keluaran dari pengendali fuzzy logic berupa sinyal PWM untuk mengatur putaran pada kedua motor.

## 2 Dasar Teori

## 2.1 Pengendali Fuzzy Logic
Metode soft  computing pertama  kali  dikenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  Zadeh.  Metode  ini  dibuat tanpa  menggunakan  model  matematika  sistem  tetapi  menggunakan  metode  yang  meniru sistem  kecerdasan  manusia.  Maka  kemudian  lahirlah  metode fuzzy  logic pada  1965  dari peniruan  logika  manusia. Fuzzy  logic memiliki  nilai  keabuan  antara  hitam  dan  putih,  yang berati memiliki unsur kesamaran dan konsep tidak pasti. Beberapa hal yang perlu diketahui dalam  memahami fuzzy antara  lain  variabel,  himpunan  dan  domain.  Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  keadaan  dalam  suatu  variabel fuzzy .  Contoh variabel kecepatan yaitu lambat, sedang dan cepat seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 1himpunan fuzzy pada variabel kecepatan
Teori fuzzy  logic terinspirasi  dari  kemampuan  manusia  untuk  mengatasi    informasi  yang tidak  pasti  berdasarkan  persepsi.  Dalam  masukan  pengendali fuzzy  logic ,  terdapat  tiga proses seperti yang terlihat pada gambar berikut :
Gambar 2tiga proses dalam pengandali fuzzy logic
Proses  untuk  mengubah  suatu  masukan non-fuzzy (variabel  numerik)  menjadi fuzzy (variabel  linguistikseperti,  dingin,  sejuk,  panas,  lambat,  sedikit  cepat,  cepat)  dinamakan fuzzifikasi  yang  disajikan  dalam  bentuk  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaannya masing-masing. Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik- titik masukan data ke dalam nilai keanggotaannya. Maka salah satu cara yang yang dapat digunakan adalah melalui pendekatan fungsi.
selanjutnya,  sistem  inferensi fuzzy digunakan  untuk  mengembangkan  sistem  intelijen dalam lingkungan yang tidak pasti. Sistem inferensi fuzzy didasarkan pada teori himpunan fuzzy,
aturan fuzzy berbentuk IF-THEN
dan
penalaran
fuzzy. Sejumlahaturandapatdibuatuntukpengendalilogika fuzzy yang menghubungkanaksikeluaranpengendaliterhadapkondisimasukannya. Sejumlahaturandapatdibuatuntukpengendalilogikasamar. Berikut merupakanperlakuan pada pengendalisistem yang akandibahas:
If  (Arah  is  Sedikit  Kiri)  and  (Arah  is  Lurus)  then  (Kecepatan  Motor  Kiri  is  Sedang)  and (Kecepatan Motor Kanan is Cepat).
Defuzzifikasi merupakan langkah terakhir atau keluaran dari sistem pengendali fuzzy logic . Defuzzifikasi  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  perubahan  besaran fuzzy dalam  bentuk himpunan  menjadi  data  pasti.  Hal  ini  diperlukan  karena  dalam  aplikasi  nyata  data-data yang diperlukan adalah nilai nyata ( crisp ) [8].

## 2.2 Sensor Kompas HMC5883L
Sensor  HMC5883L  adalah  kompas  digital  yang  dirancang  untuk  penginderaan  magnet medan  rendah  dengan  antarmuka  digital.  Sensor  HMC5883L  mencakup  12  bit  ADC  yang memungkinkan keakuratan kompas mencapai 1 ᵒ sampai 2 ᵒ [9]. Modul ini digunakan untuk keperluan sistem navigasi otomatis, handphone, netbook dan perangkat navigasi lainnya.

## Gambar 3 sensor kompas HMC5883L

## 2.3 Sensor GPS Neo-6M
Modul  GPS  yang  digunakan  adalah  berjenis  uBlox  Neo-6M  yang  dirancang  untuk  daya rendah.  Dengan  dimensi  16x12,2x2,4  mm,  GPS  ini  cukup  dapat  diandalkan  karena memiliki keakuratan yang cukup baik dan juga beberapa fitur yang cukup menguntungkan di antaranya terdapat baterai cadangan data, built-in elektronik kompas, dan built-in antena keramik untuk menangkap sinyal dengan kuat[10].
J.Oto.Ktrl.Inst (J.Auto.Ctrl.Inst) Vol 11

## Gambar 4sensor GPS Neo

## 3 Rancangan Alat
Pada  perancangan  alat,  ada  beberapa  tahap  yang elektronik, perancangan pengendali fuzzy logic dan perancangan mekanik.

## 3.1 Perancangan Elektronik
Salah satu bagian penting dalam perancangan s secara keseluruhan dapat dilihat sehingga mengha
Gambar 5 diagram blok robot
Penjelasan pada setiap blok antara lain :
1. Salah satu blok masukan adalah sensor GPS Neo menjadi masukan mikrokontroler untuk mengecek dituju.
2. Sensor kompas akan membaca derajat arah robot dan menjadi masukan ke dalam fuzzy  logic  yang  kemudian  diproses  untuk  mencapai  titik  tujuan  yang  ditentukan sehingga robot ttap dalam jalur.
3. Pada  blok  mikrokontroler,  data- sehingga menghasilkan keluaran berupa pergerakan dari motor DC.
Selain  blok  diagram  terdapat  juga  alur  kerja  dari  robot  lawn  mower memasukkan  data  titik  awal  dan  titik  akhir  dari  sensor  GPS, mendapatkan  derajat  kemiringan  robot  dan  sensor  ultrasonik  membaca  halangan. Berdasarkan  data-data  masukan  yang  kemudian  diolah  di  mikrokontroler,  maka  keluaran
11 (2), 2019    ISSN : 2085-2517, e-ISSN: 2460-6340
138 sensor GPS Neo-6M
Pada  perancangan  alat,  ada  beberapa  tahap  yang  dilakukan  antara  lain  perancangan elektronik, perancangan pengendali fuzzy logic dan perancangan mekanik.
bagian penting dalam perancangan suatu robot adalah blok diagram. Cara kerja secara keseluruhan dapat dilihat sehingga menghasilkan suatu sistem yang dapat bekerja.
diagram blok robot lawn mower
Salah satu blok masukan adalah sensor GPS Neo-6M. Titik Koordinat yang terbaca menjadi masukan mikrokontroler untuk mengecek tercapainya titik koordinat yang
s akan membaca derajat arah robot dan menjadi masukan ke dalam fuzzy  logic  yang  kemudian  diproses  untuk  mencapai  titik  tujuan  yang  ditentukan
-data  yang  diperoleh  dari  sensor  akan  diolah sehingga menghasilkan keluaran berupa pergerakan dari motor DC.
lur  kerja  dari  robot  lawn  mower  yang  dimulai  dari memasukkan  data  titik  awal  dan  titik  akhir  dari  sensor  GPS,  kemudian  sensor  kompas mendapatkan  derajat  kemiringan  robot  dan  sensor  ultrasonik  membaca  halangan.
data  masukan  yang  kemudian  diolah  di  mikrokontroler,  maka  keluaran
robot yaitu perputaran motor yang bergerak sesuai perintah. Seperti yang ditunjukkan pada gambar diagram air berikut :
Mulai Inisialisasi Program Masukkan Tititk Awal Mulai Masukkan Tititk Akhir Ambil Data Sensor Kompas Ambil Data Sensor GPS Fuzzy Logic Tujuan Kembali Ke Titik Awal Titik Awal Selesai Sampai di Ujung Putar Balik tidak ya tidak ya tidak ya ya ya tidak tidak Gambar 6 diagram alir robot lawn mower

## 3.2 Perancangan Pengendali Fuzzy Logic
Pada perancangan perangkat lunak, penerapan algoritma pengendali fuzzy logic dilakukan dalam  3  tahap,  yaitu  fuzzifikasi,  basis  aturan fuzzy dan  defuzzifikasi.  Proses  pembuatan
modifikasi untukmasukan berupa variabel berbentuk derajat (ᵒ) dan keluaran berupa PWM pada  masing-masing  motor  DC  untuk  memutar  roda.  Dapat  dilihat  pada  tabel  1  dan  2 berikut:
J.Oto.Ktrl.Inst (J.Auto.Ctrl.Inst) Vol 11 (2), 2019    ISSN : 2085-2517, e-ISSN: 2460-6340
Tabel 1Variabel masukan Fuzzy Logic Sensor Kompas Variabel <(-15 ᵒ ) JauhKanan (-15 ᵒ )-(-5 ᵒ ) Kanan (-10 ᵒ )-0 ᵒ SedikitKanan (-5 ᵒ )-5 ᵒ Lurus 0 ᵒ -10 ᵒ Sedikit Kiri 5 ᵒ -15 ᵒ Kiri >10 ᵒ Jauh Kiri Tabel 2 Variabel Keluaran Fuzzy Logic Sinyal PWM Variabel 0 Stop 150 Lambat 170 Sedang 200 Cepat
Dengan himpunan fuzzy logic pada masukan dan keluaran yang digunakan, maka disusun basis aturan seperti pada tabel 3 berikut :
Tabel 3 Tabel basis aturan Fuzzy Logic Masukan Keluaran (Motor) Kiri Kanan Jauh Kanan Kanan Stop Cepat Kanan Sedikit Kanan Lambat Cepat Sedikit Kanan Lurus Sedang Cepat Lurus Sedikit Kiri Cepat Sedang Sedikit Kiri Kiri Cepat Lambat Kiri Jauh Kiri Cepat Stop
Selanjutnya  adalah  proses  defuzzifikasi  yang  merupakan  keluaran  dari  perancangan pengendali fuzzy logic dengan grafik derajat keanggotaan masukan sensor kompas sebagai berikut :
Gambar 7 derajat keanggotaan masukan sensor kompas kanan
Dari gambar 7 dapat disusun persamaan  untuk menentukan nilai  μ  yang merupakan nilai derajat keanggotaan dari masukan tersebut.
derajat keanggotaan jauh kanan :
x ≤ -15
μ = 1
-15 < x ≤ -10 μ = ( ) ( ) ( )
x ≥ -10 μ = 0 (1) derajat keanggotaan kanan : x ≤ -15 μ = 0 -15 < x ≤ -10 μ =
( ) ( ) ( ) -15 < x ≤ -10 μ = ( ) ( ) ( )
x ≥ -5 μ = 0 (2)
derajat keanggotaan sedikit kanan : x ≤ -10 μ = 0 -10 < x ≤ -5 μ =
( ) ( ) ( ) -5 < x ≤   0 μ =
( ) x > 0
μ =
0 (3)
Gambar 8 derajat keanggotaan masukan sensor kompas lurus
derajat keanggotaanlurus :
x ≤ -5
μ= 0 -5 < x ≤ -0 μ= ( ) ( ) 0 < x ≤   5 μ = x  ≥  5   μ= 0  (4)
Gambar 9 derajat keanggotaan masukan sensor kompas kiri derajatkeanggotaansedikit kiri : x <0 μ = 0
0 < x ≤ 5 μ =
5 < x ≤   10 μ = x ≥ 10 μ = 0 (5) derajat keanggotaan kiri : x ≤ 5 μ = 0 5 < x ≤ 10 μ = 10 < x ≤   15 μ = x ≥ 15 μ = 0 (6) derajat keanggotaan jauh kiri : x ≤ 10 μ = 0 10 < x ≤ 15 μ =
x ≥ 15 μ =
1
(7)
grafik derajat keanggotaan masukan sensor kompas sebagai berikut :

## Gambar 10 derajat keanggotaan keluaran PWM motor

## 3.3 Perancangan Mekanik
Hardware  robot  lawn  mower  disusun  dengan  mekanik  yang  cukup  kuat.  Pada  robot dirancang  sebuah  sistem  minimum  Arduino  Mega2560  yang  berbasis  mikrokontroler ATMega 2560 sebagai pengendali, penggerak motor berbasis mosfet yang disusun secara H-Bridge  yang  mampu  mengendalikan  arah  dan  kecepatan  dua  buah  motor  DC  sekaligus yang memiliki sistem gear sederhana, motor untuk pemotong dan dua buah modul sensor. Supply tegangan  untuk  robot  ini  menggunakan  aki  kering  12V  6Ah  sebagai  masukan  ke rangkaian catu daya yang kemudian didistribusikan ke keseluruhan sistem.

## Gambar 11 tampak depan robot

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pengujian  robot  lawn  mower  dilakukan  dengan  kemampuan  untu koordinat. Kemampuan tersebut sesuai dengan data yang dimasukkan ke pengendali logic yaitu  maju,  belok  kanan,  belok  kiri  dan  putar  balik.  Sistem  koordinasi  dan  navigasi robot  menggunakan  sensor  GPS  dan  sensor  kompas.  Dimana  robot  akan  mencari  titik koordinat  yang  ditujukan  dengan  berjalan  sesuai  arah  yang  didapat  dari  sensor  kompas. Posisi  GPSyang  ditentukan  dengan  titik  koordinat  posisi  robot  pada  awal adalah lattitude -2.992322 dan longitude 104.733993.

## 4.1 Pengujian Robot Mencari Titik Akhir
Pada  tabel  4  di  bawah  dapat  dilihat  perubahan  nilai  derajat  yang  terbaca  pada  robot, perubahan  tersebut  mempengaruhi  hasil  pada  perhitungan  fuzzy  logic  yang  menentukan nilai PWM kedua motor. Nilai PWM tersebut didapat  dari persamaan fuzzifikasi yang  telah dibuat  sebelumnya.  Nilai  PWM  yang  berubah pergerakan  ke  arah  yang  dituju  dengan  mempertahankan  arah  jalannya  sesuai  dengan derajat arah yang dituju.
Tabel 4Tabel gerak robot menuju titik akhir Sudut Arah Kompas Perhitungan Fuzzy 123.85 ᵒ 0.04 123.23 ᵒ 0.08 121.22 ᵒ 0.48 122.08 ᵒ 0.31 122.56 ᵒ 0.22 115.91 ᵒ 0.45 119.62 ᵒ 0.20 118.13 ᵒ 0.10 114.87 ᵒ 0.25 121.00 ᵒ 0.47
tampak depan robot lawn mower
mower  dilakukan  dengan  kemampuan  untuk  menemukan  titik Kemampuan tersebut sesuai dengan data yang dimasukkan ke pengendali fuzzy yaitu  maju,  belok  kanan,  belok  kiri  dan  putar  balik.  Sistem  koordinasi  dan  navigasi robot  menggunakan  sensor  GPS  dan  sensor  kompas.  Dimana  robot  akan  mencari  titik ng  ditujukan  dengan  berjalan  sesuai  arah  yang  didapat  dari  sensor  kompas. dengan  titik  koordinat  posisi  robot  pada  awal  mula  bergerak 104.733993.

## Pengujian Robot Mencari Titik Akhir
bel  4  di  bawah  dapat  dilihat  perubahan  nilai  derajat  yang  terbaca  pada  robot, perubahan  tersebut  mempengaruhi  hasil  pada  perhitungan  fuzzy  logic  yang  menentukan nilai PWM kedua motor. Nilai PWM tersebut didapat  dari persamaan fuzzifikasi yang  telah sebelumnya.  Nilai  PWM  yang  berubah-ubah  menandakan  robot  melakukan rakan  ke  arah  yang  dituju  dengan  mempertahankan  arah  jalannya  sesuai  dengan
Tabel 4Tabel gerak robot menuju titik akhir
Perhitungan PWM Kiri PWM Kanan Arah Robot 165 189 Kiri 192 168 Kanan 198 169 Kanan 198 169 Kanan 199 166 Kanan 198 149 Kanan 198 168 Kanan 196 147 Kanan 199 146 Kanan 199 169 Kanan

## 4.2 Pengujian Robot sampai ke Titik Akhir
Dalam pengujian ini robot akan kembali ke titik awal dengan bergerak kekiki sebesar 360 ᵒ kemudian  robot  akan  bergerak  lurus.Tabel  5  merupakan  pencatatan  saat  robot  telah mencapai  titik  akhir  maka  robot  akan  berhenti  bergerak  selama  5  detik  kemudian  robot akan  mengingat  kembali  nilai  dari  arah  derajat  ke  titik  awal.  Robot  akan  menghitung berapa  derajat  robot  akan  berputar  untuk  mendapatkan  sudut  kearah  titik  awal  dengan memasukkan nilai derajat arah yang terbaca oleh sensor kompas yang terpasang ke dalam fuzzifikasi untuk menentukan nilai PWM pada motor.
Tabel 5 Tabel gerak robot sampai di titik akhir
Sudut Arah Kompas Perhitungan Fuzzy PWM Kiri PWM Kanan Arah Robot 300.66 ᵒ 0.32 0 200 Putar 300.66 ᵒ 0 0 0 Stop

## 4.3 Pengujian Robot Mencari Titik Awal
Pada pengujian ini robot bergerak menuju ke titik awal (kembali ke asal) dengan nilai PWM motor  yang  bervariatif.  Robot  mencari  titik  awal  yang  sudah  terekam  sebelumnya  saat memasukkan  titik  koordinat  akhir.  Robot  kembali  menjadikan  nilai  derajat  yang  terbaca, menjadi  masukan  dalam  fuzzifikasi  untuk  menentukan  kembali  robot  akan  bergerak kemana.  Namun, dalam proses menuju  ke  titik  awal,  robot akan mengutamakan bergerak ke  arah  222.46 ᵒ terlebih  dahulu  kemudian  mengecek  titik  koordinatnya  apakah  telah sampai pada titik awal. Pergerakan robot terlihat pada tabel berikut :
Tabel 6 Tabel gerak robot menuju ke titik awal
Sudut Arah Kompas Perhitungan Fuzzy PWM Kiri PWM Kanan Arah Robot 268.47 ᵒ 1.00 0 200 Putar 227.76 ᵒ 0.47 150 200 Kiri 223.42 ᵒ 0.33 170 200 Kiri 220.09 ᵒ 0.05 200 170 Kanan 213.77 ᵒ 0.26 150 200 Kiri 211.11 ᵒ 0.21 150 200 Kiri 213.26 ᵒ 0.36 150 200 Kiri 219.23 ᵒ 0.17 200 170 Kanan 221.59 ᵒ 0.30 170 200 Kiri 220.26 ᵒ 0.03 170 200 Kiri 222.46 ᵒ 0 0 0 Stop

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  rancang  bangun,  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  di peroleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Untuk  dapat  mencapai  titik  koordinat  yang  dituju,  robot  menggunakan  derajat  arah sensor  kompas  yang  terbaca  sebagai  input  dalam  pengendali  fuzzy  logic  untuk menentukan nilai PWM motor yang digunakan untuk brgerak.
2. Nilai  perhitungan  metode  fuzzy  logic  pada  robot  diperoleh  sama  dengan  perhitungan manual yang digunaka.
3. Dalam  pergerakannya,  robot  mampu  melakukan  pergerakan  secara  otomatis berdasarkan aturan dasar yang ditanamkan.

## 6 Daftar Pustaka
[1] S. Lee, J. Lim, G. Tewolde, J. Kwon, “Autonomous Tour Guide Robot by using Ultrasonic Range  Sensors  and  QR  code  Recognition  in  Indoor  Environtment,”  2014  IEEE International  Conference  on  Electro/Information  Technology  (EIT),  pp.  410-415,  June 2014.
[2] I. Engedy, G. Horvath, “Artificial Neural Network based Mobile Robot Navigation,” 2009 IEEE  International  Symposium  on  Intelligent  Signal  Processing,  pp.  241-246,  August 2009.
[3] Y. Y. Huang, Z. L. Cao, S.J. Oh, E. U. Kattan, E. L. Hall, “Automatic Operation for a Robot Lawn Mower” Cambridge Symposiom_Intelligent Robotics System, February 1987.
[4] T.S.  Hong,  D.  Nakhaeinia,  B.  Karasfi,  “Application  of  Fuzzy  Logic  in  Mobile  Robot Navigation” Intech, pp. 22-36, March 2012.
[5] D.  Janglova,  “Neural  Network  in  Mobile  Robot  Motion,”  International  Journal  of Advanced Robotics Systems, vol. 1 number 1,  pp. 15-22, March 2004.
[6] S.  Khan,  M.  K.  Ahmmed,  “Where  am  I?  Autonomous  Navigation  System  of  a  Mobile Robot  in  an  Unknown  Environment,”  5th  International  Conference  on  Informatics,
Electronics & Vision (ICIEV). Dhaka : Bangladesh. May 2016.
[7] M.  Song,  M.  S.  N.  Kabir,  S.  O  Chung,  Y.  J.  Kim,  J.  K.  Ha,  K.  H.  Lee,  “Path  Planning  for Autonomous  Lawn  Mower Tractor,” CNU Journal of Agricultural Science, vol.  42,  no. 1, pp. 63-71, March 2015.
[8] A. S.  A.  Yahmedi,  M. A.  Fatmi,  “Fuzzy Logic  Based  Navigation of  Mobile Robot,” Intech Open Access Publisher, December 2011
[9] Y.  M.  Abueejela,  H.  A.  Ali,  “Wheeled  Mobile  Robot  Obstacle  Avoidance  Using  Compass and Ultrasonic,” Universal Journal of Control and Automation, pp. 13-18, 2018.
[10] M.  Haritha,  T.  Kavitha,  G.  Bhavadharni,  V.  Prabhu,  “GPS  Based  Autonomous  Vehicle Navigation  in  Robotics  Along  with  Directionally,”  International  Journal  of  Pure  and Applied Mathematics, vol. 119, no. 15, 2018.
[11] A. H. Pratama,  E. Prihatini,  S. Muslimin,  “Metode  Fuzzy  Logic Dalam Intelegensi  Gerak Robot Lawn Mower Otomatis Posisi Putar Balik,”
[12] S. Jatmika, J. Wahyu, “Kontrol Navigasi Robot Beroda pada Kontes Robot Pemadam Api Indonesia (KRPAI) Menggunakan Fuzzy Logic,” Seminar Nasional Instrumentasi, Kontrol dan Otomasi (SNIKO), Bandung, 10-11 Desember 2015.