## Sistem Kendali Robot Pemadam Api Pintar menggunakan Metode Fuzzy Logic Tsukamoto
Agatha Deolika 1 Erik Setiawan 2
1 Teknik Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Kalimantan, Palangka Raya
2 Teknik Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Kalimantan, Palangka Raya
1 agathadeolika@itsnukalimantan.ac.id, 2 eriksetiawan@itsnukalimantan.ac.id
Abstract— The need for robots in the current era is very much needed  because  there  are  so  many  high-risk  jobs.  Fire extinguishing  robots  are  one  of  them,  very  important  because extinguishing  fires  is  a  risky  job  and  requires  precision.  A  fire extinguishing robot to find the location of the fire point must have efficient movement such as the speed at which the robot reaches the  fire  point.  The  robot's  movement  depends  on  its  position  on the  arena  or  road,  so  that  wasted  movement  often  occurs  which results  in  hitting  walls  or  obstacles.  In  this  research,  the Tsukamoto method was applied to control robot speed based on sensors. After research and application of the Tsukamoto method, the robot can move efficiently with 90% accuracy.
Keywords— Robot, Fire Extinguisher, Fuzzy Logic, Tsukamoto
Intisari—Kebutuhan  robot  pada  era  sekarang  ini  sangat dibutuhkan karena banyak sekali pekerjaan yang beresiko tinggi. Robot  pemadan  api  salah  satunya,  sangat  penting  sekali  karena memadamkan  api  adalah  pekerjaan  beresiko  dan  butuh ketelitian.  Suatu  robot  pemadam  api  untuk  menemukan  lokasi titik api harus memiliki pergerakan yang efisien seperti kecepatan robot  mencapai  titik  api.  Pergerakan  robot  bergantung  pada posisinya pada arena atau jalan, sehingga sering terjadi gerakan sia-sia  yang  berakibat  menabrak  dinding  atau  halangan.  Pada penelitian  ini  dilakukan  penerapan  metode  Tsukamoto  untuk kontrol  kecepatan  robot  berdasarkan  sensor-sensor.  Setelah dilakukan  penelitian  dan  penerapan  metode  Tsukamoto,  robot dapat bergerak efisien dengan akurasi 90%.
Kata Kunci— Robot, Pemadam Api, Logika Fuzzy, Tsukamoto.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  robot  pada  era  sekarang  ini  sangat  dibutuhkan. Robot sangat bermanfaat untuk kehidupan kita sekarang dalam melakukan  pekerjaan  yang  membutuhkan  kecermatan  tinggi, membutuhkan  tenaga  besar,  dan  pekerjaan  yang  beresiko tinggi/berbahaya.  Robot  pemadam  api  salah  satunya,  sangat penting karena memadamkan api adalah pekerjaan yang sangat beresiko dan berbahaya.[1] Robot pintar pemadam api adalah Robot yang membantu manusia untuk memadamkan api yang mampu  mengurangi  resiko  dalam  pemadaman  kebakaran. Dalam  melakukan  tugas  robot  pemadam  api  memerlukan beberapa sensor untuk membantu mencarian titik api yang akan dipadamkan.
Sensor  Api  salah  satu  sensor  yang  sangat  penting  untuk medeteksi dan perlu menggunakan sensor api 5 channel karena cakupan  deteksinya  mencapai  180°.  Tidak  hanya  sensor  api saja,  tetapi  robot  pemadan  api  juga  memerlukan  sensor Ulrasonik  untuk  mendeteksi  halangan    dan  juga  sensor  Line
untuk mendeteki garis marka jalan agar robot pemadam tetap mampu pada jalurnya.
Sebuah  robot  yang  mendetesi  Api  atau  mencari  titik  api sangat  penting  suati  kontrol  kecepatannya    agar  robot  dapat menemukan  titik  api  dengan  efisien.  Efisien  yang  dimaksud adalah  bagaimana  robot  mampu  memaksimalkan  pergerakan agar tidak terjadi pergerakan yang sia-sia. Pengembangan robot pemadam  api  akan  menggantikan  fungsi  dari  pada  pekerjaan petugas  pemadam  kebakaran,  dengan  merubah  bentuk  robot dan  bahan  dari  robot  agar  dapat  menahan  panasnya  api  dan dapat mendeteksi titik api dengan cepat dan akurat, serta dapat mengurangi kecelakaan dalam proses pencarian titik api yang dimana dalam beberapa kasus petugas pemadam kebakaran pun dapat menjadi korban dari pekerjaan yang dilakukannya.
Pada penerapannya robot pemadam api harus bisa bergerak efisien  dan  mampu  mengikuti  aturan  di  jalan  raya  seperti berjalan pada marka jalan yang sesuai, menghindari kecelakaan di  jalan  walaupun  harus  berjalan  dengan  kecepatan  tinggi, mempunyai  kontrol  kecepatan  agar  pada  saat  berbelok  robot bisa  menyesuaikan  dengan  kondisi  supaya  tidak  terjadi kecelakaan.
Untuk mengkontrol kecepatan robot sangat diperlukan suatu sistem  cerdas  agar  memeberikan  kecepatan  yang  efisien bedasarkan  dari  3  sensor  yang  digunakan  yaitu  sensor  api, sensor  line,  sensor  ultrasonik.  Pada  penelitian  Renny,  2022  ” Penerapan Pembelajaran Logika Fuzzy pada Robot Penghindar Rintanga”, mengatakan Hasil dari pengujian dan evaluasi baik dari perangkat keras dan perangkat lunak dapat terintegrasi dan berkomunikasi  sebagaimana  yang  diharapkan.[2]  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Faisol  affandi,  2021,  “Implementasi Sensor Kompas Sebagai Sistem Navigasi Pada Robot vacuum cleaner”,  Pada  penelitian  ini  Metode  fuzzy  tsukamoto  telah mampu  menyeimbangkan  kecepatan  roda  kanan  dan  kiri sehinggga robot dapat bergerak maju lurus.[3] Penelitian yang dilakukan  oleh  Hardin  Syah  Nasution,  2022,  “Pengendalian Robot  Mobil  Otonom  Pemotong  Rumput  Menggunakan Metode  Logika  Fuzzy”,  Sistem  kendali  pengereman  mobil robot mampu bekerja dengan optimal berdasarkan logika fuzzy yang  ditanamkan  pada  sistem  sehingga  robot  dapat menyesuaikan  besaran  gerak  motor  berdasarkan  kondisi dihadapannya.[4]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alfiadi,  2022,”  Penerapan Logika Fuzzy Pada Mesin Cuci Dan Menentukan Lama Waktu Pencucian” Dengan  menggunakan  logika  fuzzy  metode Tsukamoto  telah  mampu  untuk  mendapatkan  waktu  mencuci untuk  berbagai  jenis  kotoran  dan  derajat  yang  berbeda  dari kotoran  untuk  jenis  kain  atau  pakaian.[5]  Metode  Fuzzy
Tsukamoto  adalah metode  yang  memiliki  toleransi  pada  data dan sangat fleksibel . Kelebihan dari metode Tsukamoto yaitu bersifat intuitif dan dapat memberikan tanggapan berdasarkan informasi  yang  bersifat  kualitatif,  tidak  akurat,  dan  ambigu. Penerapan  logika  fuzzy  dapat  memberikan  solusi  pada  nilai kecepatan robot dari 0-225, yang mana akan memberikan nilai output keanggotaan lambat dan cepat.
Berdasarakan  uraian  diatas  maka  pada  penelitian  ini  akan diuji penerapan metode Fuzzy Tsukamoto pada robot pemadam api  dengan  inputan  sensor  api,  sensor  line,  sensor  ultrasonic. Yang  mana  akan  memberikan  nilai  output  kontrol  kecepatan robot saat mendeteksi titik api agar mampu bergerak efisien.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Robot Pemadam Api
Robot pintar yang bergerak medeteksi atau mencari target (titik  api)  pada  suatu  kondisi  yang  mensimulasi  dijalan  raya. robot  pemadam  kebakaran  sangat  penting  karena  guna  untuk membantu para pemadam kebakaran menjangkau titik-titik api yang  sulit  dipadamkan,  tanpa  adanya  risiko  kecelakaan  kerja pagi  para  pemadam  jika  menerobos  masuk  ke  dalam  ruang yang kondisi apinya telah menyebar luas.[6] Robot Pemadam Api  dapat  membatun  bahkan  menggantikan  peranan  manusia untuk  memadamkan  api  pada  suatu  daerah  yang  sulit  atau bahkan berbahaya untuk dijangkau.

## B. Sensor Jarak
Sensor  Jarak  atau  biasa  disebut  Sensor  Ping,  Pada penelitian  ini  sensor  jarak  digunakan  untuk  mengukur  jarak robot  dengan  halangan  di  depan  agar  robot  terhindar  dari tabrakan dalam pencarian sumber api.

## Gambar. 1 Sensor Ultrasonik

## C. Sensor Api
Dalam penelitian ini sensor api yang digunakan adalah jenis Flame Sensor 5- Channel, digunakan untuk mendeteksi sumber api  yang  diletakkan  di  macam-macam  kondisi  agar  terlihat seperti mobil pemadam kebakaran mencari titik apai pada jalan raya.  Sensor  ini  memiliki  5  sensor  api,  tiap  sensor  memiliki lampu indikator, dan sensor dapat mendeteksi api dengan range 180°. Jarak gelombang untuk sensor api 700-1100 nm x. Nilai dari sensor akan dibagi menjadi 6 himpunan yaitu, kiri, serong kiri depan dekat, depan jauh, serong kanan, kanan.

## Gambar. 2 Sensor Api

## D. Sensor line
Sensor line atau sensor garis yang bisa mendeteksi garis atau warnagelap  dan  warna  terang  pada  jalan.  Pada  penelitian  ini akan disimulasikan seperti jalan raya yang memilik marka jalan, sehingga robot dapat mengetahi posisi saat di jalan raya.

## E. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama kali ditemukan oleh profesor Lotfi A.  Zadeh,  dari  Universitas  California,  pada  bulan  Juni  1965. Logika  fuzzy  merupakan  generalisasi  dari  logika  klasik  yang hanya  memiliki  dua  nilai  keanggotaan,  yaitu  0  dan  1.  Dalam logika  fuzzy,  nilai  kebenaran  suatu  pernyataan  berkisar  dari sepenuhnya benar, sampai  dengan sepenuhnya salah. Dengan teori himpunan fuzzy, suatu objek dapat menjadi anggota dari banyak  himpunan  dengan  derajat  keanggotaan  yang  berbeda dalam masing-masing himpunan. [7]

## F. Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  aturan-aturan  yang direpresentasikan  menggunakan  himpunan-himpunan  fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Untuk menentukan nilai  output  crisp/hasil  yang  tegas  (Z)  dicari  dengan  cara mengubah  input  menjadi  suatu  bilangan  pada  domain himpunan  fuzzy  tersebut.  Cara  ini  disebut  dengan  metode defuzzifikasi (penegasan). Metode defuzzifikasi yang digunakan  dalam  metode  Tsukamoto  adalah  metode defuzzifikasi  rata-rata  terpusat/berbobot  (Center  Average Defuzzyfier).[8]

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  terapan, yang  mana  penelitian  ini  bertujuan  mengatasi  permasalahan langsung  berdasarkan  kebutuhan  praktis  manusia.    Menurut jenis penelitiannya, penelitian ini menggunakan penelitian jenis terapan  Action  research.  Menurut  Endang  Mulyatiningsing, Action  research  digunakan  untuk  memperbaiki  sistem  atau meningkatkan  kinerja  sebuah  institusi/lembaga.[9]  Dalam penelitian  ini  metode  penelitian  terapan  dilakukan  dengan menerapakan metode Fuzzy Tsukamoto pada Robot Pemadam Api.
Alur penelitian yang akan dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. Identifikasi  masalah, Proses  analisis  kebutuhan berdasarkan identifikasi masalah yang dihadapi.
2. Tinjauan  literatur, Mengumpulkan  sumber  data, contoh  data,  penentuan  object  penelitian  dan  jenis dataset yang digunakan.
3. Penentuan algoritma/metode, Memilih atau
Menentukan metode yang relevan dengan masalah dan kebutuhan pada penelitian.
4. Pengolahan  data, dalam  pengolahan  data  terdapat beberapa langkah detail yang dilakukan, yaitu :
a. Basis pengetahuan fuzzy, Menetukan
rules/aturan  fuzzy  dalam  bentuk  penyataan  IF- Then berdasarkan pakar.
b. Fuzzifikasi, Dari  inputan  yang  diterima  maka akan dilakukan proses fuzzifikasi. Yaitu mencari nilai  keanggotaan  dengan  menggunakan  fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dengan memperhatikan  nilai  maksimum  dan  minimum dari tiap variable.
c. Inferensi, Merupakan  proses  merubah  input fuzzy  menjadi  output  fuzzy  dengan  cara mengikuti  aturan-aturan  (IF-Then)  yang  telah diterapkan pada basis pengetahuan fuzzy.
d. Proses Defuzzifikasi, proses untuk menentukan output crisp menggunakan defuzzifikasi average (rata-rata) terpusat.
e. Pengujian dan Kesimpulan, dalam kesimpulan dilakukan  pengujian  dari  penelitian  yang  telah dilakukan.
Aliran  proses  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  yang  tertera dibawah ini :

## Gambar. 4 Alur Penelitian

## Gambar. 5 Perancangan Robot
Perancangan hardware robot dapat kita lihat pada gambar 5, 3 sensor menjadi input data yaitu sensor api, sensor line, sensor ultrasonik dan akan diolah di microcontroller Arduino setelah itu nilai output yang dihasilkan dari perhitungan Logika Fuzzy Tsukamoto akan diteruskan ke Motor DC.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan perancangan dan analisis kebutuhannya, desain sistem  basis  pengetahuan  untuk  implementasi  Fuzzy Tsukamoto dalam pemberian memberikan nilai output berupa nilai kecepatan pada roda akan menggunakan 3 Variabel input yaitu,  Sensor  Api,  Sensor  Line,  Sensor  Ultrasonik  dan  1 variabel  output  yaitu  Kecepatan,  sehingga  diperoleh  aturan Pada tabel 5:
Tabel 1 Varibel Sensor Api Nilai Ket x < 15 Kiri 45 <= x <= 60 Serong Kiri 75 <= x <= 90 Kanan 105 <= x <= 120 Serong Kanan 135 <= x <= 150 Depan dekat x > 165 Depan Jauh
Pada variable sensor api dapat dilihat pada table 1 terdapat 6 nilai.  Tiap  nilai  mempunyai  range  yang  sama  dan  ada  selisih nilai yang kita sebut nilai keabu-abuan yang akan kita hitung menggunakan logika fuzzy Tsukamoto.
Tabel 2 Varibel Sensor Line Nilai Ket x < 30 Kiri 90 <= x <= 120 Tengah x > 150 Kanan
Pada variable sensor line dapat dilihat pada table 2 terdapat 3 nilai. Tiap nilai mempunyai range yang sama dan ada selisih nilai yang kita sebut nilai keabu-abuan yang akan kita hitung menggunakan logika fuzzy Tsukamoto.
Tabel 3 Varibel Sensor Ultrasonik Nilai Ket x < 10 Dekat x > 20
Jauh
Pada  variable  sensor  ultrasonik  dapat  dilihat  pada  table  3 terdapat 2 nilai. Tiap nilai mempunyai range yang sama dan ada selisih nilai yang kita sebut nilai  keabu-abuan yang akan kita hitung menggunakan logika fuzzy Tsukamoto.
Tabel 4 Varibel Kecepatan
Nilai
Ket
x < 100
Lambat x > 200 Cepat
Pada variable Kecepatan dapat dilihat pada table 4 terdapat 2  nilai.  Kecepan  motor  DC  bernilai  0-225  yang  mana  0-100 adalah  lambat  dan  200-225  adalh  cepat.  Logika  Fuzzy Tsukamoto  akan  memberikan  output  nilai  yang  efisien  untuk memberikan kecepatn robot pemadam api.
Tabel 5 Aturan/Rules
1 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Kiri AND Sensor Jarak Dekat THEN Gerakan Lambat
2 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Kiri AND Sensor Jarak JauhTHEN Gerakan Lambat
3 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Tengah AND Sensor Jarak Dekat THEN Gerakan Lambat
4 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Tengah AND Sensor Jarak Jauh THEN Gerakan Lambat
5 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Kanan AND Sensor Jarak Dekat THEN Gerakan Lambat
6 IF Sensor Api Kiri AND Sensor Line Kanan AND Sensor Jarak Jauh THEN Gerakan Lambat
7 IF Sensor Api Depan Jauh AND Sensor Line Kiri AND Sensor Jarak Dekat THEN Gerakan Lambat
8 IF Sensor Api Depan Jauh AND Sensor Line Kiri AND Sensor Jarak Jauh THEN Gerakan Cepat
9 IF Sensor Api Depan Jauh AND Sensor LineTengah AND Sensor Jarak Dekat THEN Gerakan Cepat
10 IF Sensor Api Depan Jauh AND Sensor LineTengah AND Sensor Jarak Jauh THEN Gerakan Cepat
…
36 IFSensor Api Depan Dekat AND Sensor Line Kanan AND Sensor Jarak Jauh THEN Gerakan Lambat
Berdasarkan  Tabel  5  varibel  yang  ditentukan diperoleh  36  aturan/rules  pada  metode  fuzzy  Tsukamoto dengan  output  variable  Rekomendasi  yang  bernilai  “Lambat dan  Cepat”.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  dataset  sebanyak  20  data  yang  berasal  dari pengujian langsung.

## Gambar. 6 Pengujian robot
Pada  pengujian  robot  yang  bisa  kita  lihat  pada  gambar  6, disimulasikan  robot  dikondisikan  seperti  berada  pada persimpangan  jalan.  Dilakukan  bermacam-macam  kondisi berdasarakan  sensor  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6

## Tabel 6 Hasil Pengujian
No Sensor Api Sensor Line Sensor Jarak Kecepatan Ket 1 98 35 20 150,7256236 Efisien 2 128 55 15 147,5438596 Efisien 3 43 24 22 156,8705036 Efisien 4 167 29 34 239,6078431 Efisien 5 18 23 15 127,5 Efisien 6 178 34 15 150 Efisien 7 66 36 12 146,6666667 Efisien 8 178 78 24 136,8421053 Efisien 9 134 78 10 165,8937198 Menabrak … 20 38 78 10 168 Efisien
Pada  pengujian  langsung  digunakan  data  yang  bervariatif untuk  dan  mencoba  bermacam  kondisi,  nilai  kecepatan  yang diberikan  output  oleh  metode  tsukamoto  pun  bervariatif menyesuaikan  kondisi.  Berdasarkan  20  data  terdapat  2  data yang tidak Efisien atau menabrak dinding atau halangan dan 18 data yang efisien.
Tabel 7 Pengujian Akurasi Akurasi
A = TP / Total Dataset
A = 18/20 *100%
A = 90%
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 6 maka mendapatan tabel 7 yang berisis hasil akuarsi yaitu 90% pergerakan robot efisien atau tidak menabrak

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Logika Fuzzy Tsukamoto sudah dapat meberikan nilai yang sesuai dengan kondisi sensor, pada penelitian ini menghasilkan 18  data  yang  berhasil  atau  efisien  pergerakannya  dan  2  data yang  menabarak  atau  tidak  efisien.  Sehingga  penelitian  ini mendapatkan  akurasi  90%.  Tetapi  ada  factor  yang memepengaruhi saat kondisi robot berbelok, robot sudah sangat efisien dengan kecepatannya akan tetapi keputusan belok robot masih sangat kurang efisien.
Untuk penelitian selanjutnya agar ditambahakan variblenya dan melakukan pengujian pada pergerakan robotnya.

## R EFERENSI
[1] D.  Kurnia et  al. ,  “Rancang  Bangun  Robot  Pemadam  Api Menggunakan  Kontrol  Bluetooth  dan  Virtual  Reality  Design  and Implementation of Fire Extinguisher Robot Using Bluetooth Control and Virtual Reality,” TELKA , vol. 5, no. 2, pp. 139–146, 2019.
[2] R.  Maulidda et  al. ,  “Penerapan  Pembelajaran  Logika  Fuzzy  pada Robot Penghindar Rintangan,” 2022.
[3] F. Affandi, A. Izzuddin, M. Kom, I. Aprilia, S. Pd, and M. Si, “Terbit online pada laman web jurnal:
https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/  Jurnal  Energy  (Jurnal Ilmiah  Ilmu-ilmu  Teknik)  Implementasi  Sensor  Kompas  Sebagai Sistem  Navigasi  Pada  Robot  vacuum  cleaner  Compass  Sensor Implementation  As  A  Navigation  System  For  Robot  Vacuum Cleaners,” Jurnal ENERGY (Jurnal Ilmiah Ilmu-ilmu Teknik , vol. 11, no. 1, p. 21, 2021, doi: 10.51747/energy.
[4] H.  Syah  Nasution,  A.  Jayadi,  J.  Z.  Pagar  Alam  No,  L.  Ratu,  B. Lampung,  and  L.  hardin,  “IMPLEMENTASI  METODE  FUZZY LOGIC  UNTUK  SISTEM  PENGEREMAN  ROBOT  MOBILE BERDASARKAN  JARAK  DAN  KECEPATAN,” Jurnal  Teknik dan Sistem Komputer (JTIKOM , vol. 3, no. 1, p. 2022.
[5] A.  Adha et  al. ,  “PENERAPAN  LOGIKA  FUZZY  PADA  MESIN CUCI  DAN  MENENTUKAN  LAMA  WAKTU  PENCUCIAN,” Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 125–132, 2022.
[6] S. M, K. Kamal, M. Rizal, and A. Syani, “RANCANG BANGUN ROBOT CERDAS PEMADAM API MENGGUNAKAN TEKNIK NAVIGASI WALL FOLLOWER BERBASIS ARDUINO,” ILTEK : Jurnal  Teknologi ,  vol.  17,  no.  02,  pp.  88–93,  Dec.  2022,  doi: 10.47398/iltek.v17i02.16.
[7] I. Huitzil, F. Alegre, and F. Bobillo, “GimmeHop: A recommender system for mobile devices using ontology reasoners and fuzzy logic,” Fuzzy  Sets  Syst ,  vol.  401,  pp.  55–77,  Dec.  2020,  doi: 10.1016/J.FSS.2019.12.001.
[8] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk pendukung keputusan,” Yogyakarta: Graha Ilmu , vol. 2, 2010.
[9] E.  Mulyatiningsih,  “Riset  terapan  bidang  pendidikan  dan  teknik,”
2011.