Rancang Bangun Sistem Kendali untuk Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan.

(1)

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI UNTUK

KENDARAAN SPRAYER TANPA AWAK

BERBASIS JARINGAN

ABDULLAH TAUFIQ KHARISMA

DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

(2)

(3)

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul berjudul “Rancang Bangun Sistem Kendali untuk Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan” adalah benar karya saya dengan arahan dari pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir penelitian ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Agustus 2015

Abdullah Taufiq Kharisma

(4)

ABDULLAH TAUFIQ KHARISMA. Rancang Bangun Sistem Kendali untuk Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan. Dibimbing oleh DESRIAL dan SLAMET WIDODO.

Sprayer biasa digunakan dalam pengaplikasian bahan kimia pertanian dalam bentuk kabut cairan. Namun, pengoperasian manual menyebabkan operator terpapar bahan kimia dan hal tersebut berpotensi menggangu kesehatan operator. Tujuan dari penelitian adalah merancang sistem kendali sprayer tanpa awak berbasis jaringan untuk meningkatkan kesehatan kerja dari operator. Mobil listrik mini yang dimodifikasi menggunakan sistem kendali jaringan (wifi) digunakan sebagai model pada penelitian ini. Jarak kendali maksimum menggunakan radio adalah 55 m, sedangkan jarak kendali maksimum menggunakan jaringan (Wifi) adalah 110 m. Oleh karena itu, sistem koneksi berbasis jaringan (Wifi) dipilih karena memiliki jangkauan lebih jauh. Kecepatan maju rata-rata dari model adalah 31.04 cm/s dengan slip 1% untuk roda kiri, dan slip 2% untuk roda kanan. Radius putar rata-rata model untuk belok kanan adalah 210.4 cm dan untuk belok kiri 290.9 cm. Pengujian pengendalian pada jalur lurus, belok kanan dan kiri dengan 3 sudut kamera yang berbeda yaitu 72°, 77°, dan 90°. Berdasarkan hasil analisis data dengan ANOVA dapat disimpulkan bahwa sudut kamera berpengaruh nyata terhadap pengendalian jalur lurus dan belok kiri dan tidak berpengaruh nyata terhadap pengendalian belok kanan. Hal disebabkan model menggunakan motor penggerak yang hanya berada pada roda kanan belakang sehingga model cenderung bergerak ke arah kiri. Kata kunci: bahan kimia pertanian, kesehatan operator, sistem kendali berbasis jaringan, sprayer tanpa awak

ABSTRACT

ABDULLAH TAUFIQ KHARISMA. Designing Web-Based Unmanned Sprayer Control System. Supervised by DESRIAL and SLAMET WIDODO.

(5)

Skripsi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik

pada

Departemen Teknik Mesin dan Biosistem

RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI UNTUK

KENDARAAN SPRAYER TANPA AWAK

BERBASIS JARINGAN

ABDULLAH TAUFIQ KHARISMA

DEPARTEMEN TEKNIK MESIN DAN BIOSISTEM FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR

(6)

(7)

Judul Skripsi : Rancang Bangun Sistem Kendali untuk Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan

Nama : Abdullah Taufiq Kharisma NIM : F14100116

Disetujui oleh

Dr Ir Desrial, MEng Pembimbing I

Dr Slamet Widodo, STP MSc Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr Ir Desrial, MEng Ketua Departemen

(8)

PRAKATA

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta'ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Februari 2014 ini dengan judul Rancang Bangun Sistem Kendali untuk Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan.

Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Desrial MEng dan Bapak Dr Slamet Widodo, STP MSc selaku pembimbing, yang telah memberikan bimbingan, arahan, dan motivasi kepada penulis. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Liyantono, STP MAgr yang telah bersedia meluangkan waktunya sebagai penguji ujian akhir skripsi.

Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada ayah (H.M. Muchsin), ibu (Hj. Siti Afifah), kakak tersayang (Achmad Oktavianis Caesar), dan adik tersayang (Grace Maria Ulfa) serta seluruh keluarga atas segala doa, dukungan dan kasih sayangnya. Terimakasih juga penulis ucapkan kepada Yusnita Oni Napitu untuk bantuan dan motivasi yang telah banyak membantu selama penelitian, teman teman yang telah membantu selama penelitian (Qoni, Haga, Bob, Wili, Quro, Erlan, dll), para teknisi Departemen TMB (Pak Wana, Pak Darma, Mas Firman) serta segenap teman teman Antares TMB 47 yang telah menjadi keluarga dan rekan seperjuangan penulis hingga dapat menyelesaikan penelitian ini.

Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.

Bogor, Agustus 2015

(9)

DAFTAR ISI

DAFTAR TABEL vi

DAFTAR GAMBAR vi

DAFTAR LAMPIRAN vii

PENDAHULUAN 1

Latar Belakang 1

Tujuan Penelitian 2

METODE 2

Waktu dan Tempat Pelaksanaan 2

Alat dan Bahan 2

Tahapan Penelitian 3

Analisis Data 13

HASIL DAN PEMBAHASAN 14

Identifikasi dan Rancang Bangun Sistem Kendali Kendaraan Sprayer Tanpa

Awak Berbasis Jaringan 14

Kalibrasi Sensor 14

Uji Kinerja Sistem Kendali 15

SIMPULAN DAN SARAN 27

Simpulan 27

Saran 27

DAFTAR PUSTAKA 27

LAMPIRAN 29

(10)

DAFTAR TABEL

1 Diagram alir tahapan penelitian 3 2 Bagan konfigurasi sistem kendali 6 3 Bagan sistem pengendalian motor penggerak kemudi 6 4 Bagan sistem pengendalian motor penggerak roda belakang 6 5 Bagan sistem pengendalian motor kamera 7 6 Bagan sistem tampilan lingkungan dari kamera 7 7 Skema pengujian radius putar belok kanan 8 8 Skema pengujian radius putar belok kiri 8 9 Skema pengujian sudut pandang kamera 9 10 Posisi kamera dari samping 9 11 Skema pengujian jarak kendali jaringan 10 12 Skema pengujian jarak kendali kendali radio 11 13 Skema pengujian kecepatan maju 11 14 Skema pengujian pengendalian jalur lurus 12 15 Skema pengujian jalur belok kiri dan kanan dengan 3 sudut kamera 12 16 Skema pengujian jalur belok kiri dengan 3 sudut kamera 13 17 Skema pengukuran pengendalian 13 18 Perbedaan model sebelum dan sesudah dimodifikasi 14 19 Grafik hubungan nilai ADC dengan sudut kemudi 15 20 Skema dimensi dalam pengujian sudut pandang kamera 16 21 Grafik rataan hasil pengujian jarak kendali jaringan 18 22 Grafik rataan hasil pengujian jarak kendali radio 18 23 Tampilan kontroler di android 20 24 Proyeksi jalur pengendalian lurus sudut kamera 21 25 Proyeksi jalur pengendalian belok kanan 23 26 Proyeksi jalur pengendalian belok kiri 24 27 Kekurangan mobil listrik mini 25 28 Posisi sumber tenaga roda belakang hanya pada roda bagian kanan 25 29 Skema penambahan jarak kendali 26

(11)

31 Kamera dan mekanismenya 29 32 Rangkaian saklar elektronik 29

33 pcDuino 29

34 Driver motor kamera 29

35 Driver motor kemudi dan roda penggerak 29

36 Penempatan komponen 29

37 Wifi router 29

DAFTAR LAMPIRAN

(12)

(13)

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Pemeliharaan dalam budidaya tanaman banyak mendapat hambatan seperti hama, gulma, dan penyakit. Untuk mengendalikan hama, gulma dan penyakit dapat dilakukan berbagai cara salah satunya dengan penggunaan bahan kimia pertanian. Bahan kimia dapat diaplikasikan pada tanaman dengan sprayer. Dengan sprayer, bahan kimia dapat diberikan secara efektif karena bahan berbentuk yang dihasilkan berupa kabut. Sprayer konvensional yang banyak digunakan terutam di Indonesia adalah tipe knapsack yang di panggul oleh operator. Efek samping sprayer tipe ini adalah paparan bahan kimia dapat terhirup oleh operator dan terkena permukaan kulit operator. Bahan kimia akan menumpuk di dalam tubuh operator dan berpotensi berbahaya bagi kesehatan operator tersebut. Hasil penelitian Bjugstad et al. (2009), rataan paparan pestisida dari sprayer pada kulit 10 kali lebih tinggi daripada paparan melalui pernapasan. Paparan dari pestisida bisa terjadi melalui berbagai cara (misalnya makanan, minuman, tempat tinggal, pekerjaan) dan melalui berbagai jalur masuk (ditelan, dihirup, sentuhan). Andil dari masing-masing cara dan jalur masuk terhadap rata-rata paparan tergantung pada jenis pestisida, jumlah paparan, banyaknya masuk jalur, dan cara masuk adalah yang menentukan resikonya (EFSA 2008). Berdasarkan tingkat keberacunan dan spesies yang dituju terbatas, pestisida menunjukkan efek berbahaya yang tidak diinginkan pada oganisme sensitif yang bukan target seperti manusia dan populasi hewan liar (Hernándesz et al. 2011a). Paparan bahan kimia pertanian ke manusia dari lingkungan biasa terjadi dan menyebabkan penyakit yang akut dan kronis, termasuk keracunan syaraf yang akut dan kronis (dari insektisida, fungisida, fumigan), kerusakan paru-paru, iritasi, dan metheglobinemia pada balita (Weisenburger 2004).

Menurut Bjugstad et al. (1995), jika operator menjauh dari daerah penyemprotan, paparan pada kulit dan yang terhirup menurun. Untuk menjauhkan operator dari area penyemprotan diperlukan alat untuk mengangkut sprayer yang dapat dikendalikan dari jarak jauh. Pengendalian jarak jauh untuk penggunaan sprayer, secara signifikan akan menurunkan kontak langsung antara operator dengan bahan kimia yang disemprotkan sprayer. Hal ini juga meningkatkan kenyamanan operator dalam bekerja yang akhirnya dapat menaikkan kapasitas kerja.

Penelitian yang sudah pernah dilakukan dalam hal pengaplikasian teknologi tanpa awak sudah banyak dilakukan dalam bidang pertanian. Contoh teknologi yang tanpa awak yang diterapkan dalam bidang pertanian antara lain teknologi penginderaan jarak jauh untuk memonitor vegetasi menggunakan helikopter tanpa awak sudah dilakukan oleh Sugiura et al. (2004). Sedangkan aplikasi sprayer tanpak awak salah satunya dilakukan oleh Sato (1980). Sato (1980) mengaplikasikan sprayer pada helikopter tanpa awak untuk pengaplikasian pupuk dan pestisida pada lahan sawah. Selain Sato, Tosaki et al. (1998) mengembangkan sprayer tanpa awak yang dikendalikan dengan mikrokomputer.

(14)

adalah mobil anak bertenaga baterai yang dimodifikasi sistem kendalinya. Sistem kendali yang digunakan adalah sistem kendali berbasis jaringan. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan sprayer tanpa awak.

Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah :

1. Melakukan modifikasi sistem pengendalian kendaraan menjadi sistem kendali tanpa awak berbasis jaringan untuk sprayer.

2. Melakukan kalibrasi dan uji statis dan dinamis mekanisme pengendalian tanpa awak berbasis jaringan pada model.

3. Menguji pengaruh sudut kamera terhadap kemudahan pengendalian

METODE

Waktu dan Tempat Pelaksanaan

Penelitian ini dilaksanakan bulan Februari 2014–Mei 2015. Tempat pelaksanaan penelitian ini adalah Laboratorium Lapang Siswadhi Soepardjo Leuwikopo dan Laboratorium Manufaktur Teknik Mesin dan Biosistem.

Alat dan Bahan

Bahan yang digunakan pada penelitian ini antara lain : kendaraan mobil anak baterai dengan spesifikasi pada Tabel 1, pcDuino, jaringan kamera, driver

motor, motor listrik, wifi router, baterai 6 V 4,5 AH, baterai 12 V 4.5 AH, kabel, saklar, potensiometer, limit switch, dan akrilik.

Tabel 1 Spesifikasi kendaraan mobil anak baterai Spesifikasi Keterangan

General Mobil anak baterai 6 V Dimensi total 105 cm x 69 cm x 54.5 cm Jarak sumbu roda 58.5 cm

Jarak roda belakang 54 cm Jarak roda depan 52 cm Lebar roda 15 cm Diameter roda 28 cm

Sumber daya Baterai kering 6 V 10 A Tenaga penggerak Motor listrik 9 V

Beban maksimum 30 kg

(15)

3

Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian secara garis besar dapat dilihat pada Gambar 1 dan deskripsi masing-masing tahapan akan dijelaskan pada bagian dibawah ini:

Identifikasi sistem kendali yang tersedia pada kendaraan

Dalam penelitian ini, kendaraan yang digunakan sudah memiliki motor dc sebagai aktuator penggerak kemudi dan sebagai sumber penggerak roda belakang. Masing-masing motor dc dapat dikendalikan dengan jaringan nirkabel menggunakan gelombang radio dengan frekuensi 27 MHz. Sistem kendali nirkabel ini menggunakan sebuah kendali radio yang memiliki pengirim sinyal dan penerima sinyal yang sudah terhubung langsung dengan driver motor. Cara kerja kendali nirkabel yang sudah ada ini adalah dengan menggirimkan 4 buah perintah yang berbeda ke penerima sinyal dengan kombinasi perintah seperti pada Tabel 2.

(16)

Tabel 2 Tabel kombinasi pengiriman sinyal kendali radio

Bagian penerima sinyal menerima menterjemahkan sinyal dan diteruskan ke bagian driver motor. Driver motor yang sudah ada ini adalah jenis rangkaian h-bridge yang menggunakan rangkaian relay dan transistor untuk mengatur putaran motor dc. Relay yang digunakan untuk mengatur putaran masing-masing motor dc sebanyak 2 buah. Driver motor ini memiliki 4 buah input sinyal untuk mengendalikan 2 buah motor dc, 2 buah input untuk sumber daya dari baterai 6 V, 4 buah output untuk masing-masing motor dc, dan 2 buah output untuk sumber daya penerima sinyal gelombang radio.

Merancang Sistem Kendali Jaringan

Untuk memodifikasi kendaraan menjadi model pengangkut sprayer berbasis jaringan diperlukan rancangan sebagai berikut :

a. Modifikasi sistem elektronik yang ada

Sistem kendali android membutuhkan sistem elektronik yang berbeda dari yang sudah ada. Pada sistem ini, diperlukan penambahan sistem kendali nirkabel terpisah dari sistem kendali nirkabel yang sudah ada. Namun, sistem pengendalian yang sudah ada harus tetap dipertahankan dan diperlukan sistem pengubah sistem pengendalian antara menggunakan kendali radio aslinya dengan android.

Sistem pengendalian android dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan mini PC (Personal Computer) yaitu pcDuino. pcDuino membutuhkan daya sebesar 10 W dengan rincian tegangan 5 VDC dan arus 2 A. Sumber daya yang tersedia adalah 6 VDC dari baterai maka diperlukan rangkaian penurun tegangan dari 6 V ke 5 V. Baterai yang digunakan untuk pcDuino dan rangkaian driver motor terpisah. baterai yang digunakan terpisah bertujuan untuk meningkatkan kestabilan kinerja.

PcDuino memiliki output yang disebut GPIO. GPIO digunakan untuk mengendalikan driver motor, membaca sensor, dan lain-lain. GPIO pcduino memiliki level voltase 3.3 V, untuk itu diperlukan rangkaian pengaman agar proses kendali aman dan tidak menyebabkan pcDuino rusak. Rangkaian yang digunakan adalah rangkaian saklar dengan transistor NPN sebagai saklarnya. GPIO yang memerlukan rangkaian saklar ini hanya yang bagian pengendalian motor dc kemudi dan pemutar roda belakang.

(17)

5 batas (limit switch) dan pergerakan kamera digerakkan dengan menggunakan motor dc. Motor dc untuk kamera berbeda dengan motor dc untuk kemudi dan penggerak roda belakang. Motor dc ini dikendalikan juga dengan sebuah driver motor yang lain. GPIO pcDuino digunakan untuk membaca keadaan saklar batas dan keadaan LDR untuk mengetahui posisi kamera. Informasi posisi kamera lalu digunakan untuk menentukan ke arah mana gerakan kamera. Driver motor untuk penggerak kamera ini juga menggunakan fungsi dari GPIO.

b. Pembuatan program sistem pengendalian jaringan

Jaringan nirkabel atau wireless network adalah jaringan tanpa kabel yang menggunakan media penghantar gelombang radio atau cahaya

Infrared. Beberapa teknologi wireless yang telah dikembangkan antara lain : Wifi, Bluetooth, WiMAX, VSAT, dan Infrared. Teknologi nirkabel berkecepatan tinggi dikenal sebagai Wifi (Wireless Fidelity). Wifi merupakan merek dagang yang dimiliki oleh Wireless Ethernet Compatibility Alliance (WEGA), sebuah organisasi non profit yang berdiri sejak 1999. Wifi pertama kali dikenal dengan sebutan Wireless Local Area Network (WLAN) (Sukmaaji dan Rianto 2008)

PcDuino memiliki kemampuan untuk beroperasi pada sistem operasi linux atau Android ICS. Sistem operasi linux dipilih untuk mempermudah pembuatan program pengendalian. pcDuino memiliki sejumlah pin GPIO (General Purposes Input/Output) yang dapat dipengendalian dengan menggunakan bahasa pemrograman C, Java, Python, dan masih banyak lagi. Sistem pengendalian jaringan yang digunakan dalam penelitian ini buat dengan bahasa pemrogaman Python dan HTML (HiperText Markup Language). Semua kode program ditulis dengan menggunakan program

Geany. Web browser dalam android dimanfaatkan sebagai pengakses tampilan kendali tanpa membuat program khusus pengendalian dengan android. Penggunaan web browser android memerlukan dibuatnya sebuah

server jaringan pada pcDuino. Flask adalah salah satu kerangka kerja mikro untuk membuat server dengan menggunakan Python sebagai bahasa pemrogaman utamanya. Flask dapat juga digunakan dengan pcDuino untuk membuat jaringan server yang dapat di akses melalui web browser android.

Wifi router digunakan sebagai alat untuk menyambungkan pcDuino dengan perangkat genggam android. Dengan menyambungkan pcDuino dengan Wifi router melalui kabel LAN, maka pcDuino sudah dapat di akses melalui jaringan Wifi. Modem sebagai penyedia jaringan internet juga harus di pasang ke router. Jaringan internet diperlukan agar program kendali dapat berjalan dengan lancar. Perangkat genggam android juga harus tersambung dengan jaringan Wifi dari router agar dapat mengakses program kendali. c. Penambahan kamera

(18)

Penggunaan kamera untuk menangkap gambar keadaan didepan dan dibelakang model dapat mempermudah pengendalian. Penggunaan kamera juga memungkinkan pengendalian model saat pandangan operator ke area sekitar model terhalang. Posisi kamera dalam penelitian ini haruslah dapat berubah untuk melihat ke depan dan belakang.

Mjpg-streamer adalah sebuah program yang mengambil gambar berformat *.jpeg, file sistem atau dari masukan “plugins” lain dari UVC

(USB Video Class) linux dan mentransmisikannya melalui HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) ke web browser. Penggunaan Mjpg-streamer dalam penelitian ini bertujuan untuk mempermudah pengiriman gambar hasil tangkapan kamera ke web browser. Keluaran dari program ini bisa langsung di akses di web browser atau bisa juga di masukkan kedalam tampilan program. Bagan konfigurasi sistem kendali secara umum dapat dilihat pada Gambar 2. Secara khusus, sistem kendali pada tiap bagian akan dijabarkan pada Gambar 3- Gambar 6.

Gambar 2 Bagan konfigurasi sistem kendali

Gambar 3 Bagan sistem pengendalian motor penggerak kemudi

(19)

7

Gambar 5 Bagan sistem pengendalian motor kamera

Gambar 6 Bagan sistem tampilan lingkungan dari kamera

Kalibrasi Sensor

Jenis sensor yang digunakan dalam penelitian ini adalah potensiometer. Sensor tersebut digunakan untuk mendeteksi posisi sudut kemudi. Potensiometer adalah sebuah resistor dengan nilai yang bervariabel yang memiliki tiga kaki terminal. Dua dari terminalnya berada di pinggir dan berada di kedudukan yang tetap, tetapi terminal yang ditengah tersambung dengan poros pemutar dan permukaan sentuh yang tersambung dengan seluruh permukaan resistor. Pergerakan poros menyebabkan nilai resistansi yang berubah setiap perubahan posisi permukaan sentuh.

Uji Kinerja

Pengujian bertujuan untuk mengetahui kemudahan kendali dari alat yang telah dirancang. Parameter harus ditentukan untuk mencari nilai kemudahan kendari dari alat secara aktual dalam pengujian alat. Parameter yang diambil ditujukan untuk mendapatkan hubungan pengujian hubungan antara pembacaan sensor sudut kemudi dengan sudut belok kemudi, pengujian radius putar mobil, pengujian sudut pandang kamera, pengujian jarak kendali radio pengendalian dan jaringan, pengujian kecepatan maju model, pengujian kendali jalan lurus dengan 3 sudut kamera, dan pengujian kendali jalan belok kanan dan kiri dengan 3 sudut kamera.

a. Pengujian hubungan antara sudut kemudi dengan pembacaan ADC Pengujian hubungan antara pembacaan sensor sudut kemudi dengan sudut belok kemudi dilakukan saat model berhenti. Pengujian ini bertujuan untuk mengkalibrasi nilai besaran sudut belok kemudi dengan nilai pembacaan sensor. Komponen yang digunakan untuk membaca sudut dalam bentuk tegangan analog dari batang kemudi adalah potensiometer. Potensiometer memiliki 3 buah socket dimana socket yang berada di pinggir dihubungkan ke sumber voltase 3.3 V dan GND (ground) dan socket

yang berada di tengah dihubungkan ke masukan A2. Untuk membaca sudut kemudi secara visual di tempelkan sebuah busur.

Nilai tegangan analog yang di baca sensor dikonversi ke nilai digital. pcDuino memiliki batas tegangan 0 V- 3.3 V dengan 8-bit ADC untuk

(20)

b. Pengujian radius putar model.

Pengujian radius putar menggunakan kendali perangkat genggam android dalam mengendalikan model. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar jarak minimal radius putar dari model. Skema pengujian radius putar dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8. Dalam skema, huruf “A” menunjukkan model yang berjalan berputar dengan penanda pada sisi terluar. Sedangkan huruf “B” menunjukkan rute belok. Setelah model selesai berputar satu putaran, diukur berapa diameter penanda terluar yang digambarkan dengan tanda “x”. Pengujian diulangi sebanyak

tiga kali untuk masing-masing arah belok dan masing-masing pengujian dilakukan pengukuran diameter sebanyak tiga kali.

Gambar 7 Skema pengujian radius putar belok kanan

Gambar 8 Skema pengujian radius putar belok kiri c. Pengujian sudut pandang kamera.

(21)

9 ujung gambar yang nantinya diukur jaraknya sehingga diperoleh nilai “x”

pada gambar. Nilai “y” pada gambar menunjukkan jarak tegak lurus antara

penanda dengan kamera. Selanjutnya diperlukan perhitungan untuk mendapatkkan nilai “α”, yaitu sudut pandang kamera. Simbol “ ” menunjukkan sudut kamera terhadap bidang datar. Persamaan yang digunakan untuk mendapatkan sudut kamera “α” dapat dilihat pada Persamaan 1 dan Persamaan 2.

   

 

   

 

 

x y

2 1 tan 1

 (1)

 



 1802 (2)

Gambar 9 Skema pengujian sudut pandang kamera

(22)

d. Pengujian jarak kendali jaringan

Pengujian jarak kendali jaringan didasarkan dari kekuatan sinyal wifi dari model ke perangkat genggam android tanpa melakukan pengendalian. Hal ini dilakukan karena tanpa adanya sinyal wifi model tidak dapat dikendalikan. Pengujian ini menggunakan perangkat genggam Android dengan tipe GT-P3100. Skema pengujian jarak kendali jaringan dapat dilihat pada Gambar 11. Pengujian dimulai dengan operator “C” melihat kekuatan sinyal di sebelah model “A”. Setelah itu catat jarak “x” den kekuatan sinyal. Setelah itu, operator menjauh dari model sejauh 10 m dan cek kekuatan sinyal dan catat jarak dan kekuatan sinyal. Ulangi kegiatan tersebut sampai sinyal tidak dapat dideteksi lagi. Ulangi pengujian sebanyak tiga kali. Huruf “B” pada gambar menunjukkan jalur yang dilalui operator.

Gambar 11 Skema pengujian jarak kendali jaringan e. Pengujian jarak kendali kendali radio

Pengujian pengendalian model dengan remote control dilakukan hampir sama dengan pengujian jarak kendali dengan perangkat genggam android. Yang membedakan adalah untuk mengetahui jarak kendali dengan kendali radio, model dijalankan menjauhi kendali radio. Skema pengujian jarak kendali kendali radio dapat dilihat pada Gambar 12. Pengujian dimulai dengan model “A” berada disebelah operator “C”. Operator memeriksa respon model. Respon model dan jarak antara protoripe dengan operator “x”

(23)

11

Gambar 12 Skema pengujian jarak kendali kendali radio f. Pengujian kecepatan maju dan slip roda model

Pengujian slip roda dan kecepatan maju menggunakan kendali perangkat genggamandroid dalam mengendalikan model. Skema pengujian kecepatan maju model dapat dilihat pada Gambar 13. Pengujian dimulai dengan membuat tanda pada roda belakang model. Setelah model “A” berjalan, tanda di lantai diberikan untuk setiap 5 putaran roda belakang model dan ukur setiap waktunya “t”. Jalur “B” adalah jalur yang dilalui model. Hentikan model setelah 20 putaran dan ukur jarak “x” setiap tanda dari 5 putaran. Pengukuran nilai “x” dan pencataan waktu dimaksudkan untuk menghitung kecepatan roda saat pengujian. Nilai slip (λ) didapatkan dengan Persamaan 3 (Ming 1997) dimana “vaktual” adalah kecepatan roda

saat pengujian dan “vteoritis” adalah kecepatan roda hasil perhitungan untuk 5

putaran roda..





% 100 *    



 



teoritis aktual teoritis

v v v

 (3)

(24)

g. Pengujian kendali jalur lurus dengan 3 sudut kamera.

Pengujian pengendalian lurus menggunakan kendali perangkat genggamandroid dalam mengendalikan model. Skema pengujian jalur lurus dengan 3 sudut kamera dapat dilihat pada Gambar 14. Huruf “A” menunjukkan posisi awal model dan huruf “B” menujukan jalur yang akan dilalui model.

Gambar 14 Skema pengujian pengendalian jalur lurus

h. Pengujian kendali jalan belok kanan dan kiri dengan 3 sudut kamera. Pengujian pengendalian belok kanan dan kiri menggunakan kendali perangkat genggam android dalam mengendalikan model. Skema pengujian jalur lurus dengan 3 sudut kamera dapat dilihat pada Gambar 15 dan Gambar 16. Huruf “A” menunjukkan posisi akhir model dan huruf “B” menujukan jalur yang dilalui model.

(25)

13

Gambar 16 Skema pengujian jalur belok kiri dengan 3 sudut kamera

Analisis Data

Metode analisa yang digunakan adalah analisis varian satu arah (One Way Anova). Analisis varians satu jalur merupakan teknik statistika parametrik yang digunakan untuk pengujia perbedaan beberapa kelompok rata-rata, dimana hanya terdapat satu variabel bebas atau independen yang dibagi dalam beberapa kelompok dan satu variabel terikat atau independen. Dalam teknik Anova satu arah biasanya digunakan dalam penelitian eksperimen ataupun Ex-Post-Facto. Penelitian Ex-Post-Facto adalah penelitian dimana variabel bebas telah terjadi ketika penelitian telah dimulai dengan pengamatan variabel terikat dalam suatu penelitian (Hammadi 2010).

Data yang akan dianalisis pada penelitian ini adalah data eror pengendalian. Skema perhitungan eror “E” dapat dilihat pada Gambar 17. Persamaan yang digunakan dalam perhitungan eror dapat dilihat pada Persamaan 4. Dari selisih antara batas tanda kanan dan kiri dengan referensi, sehingga nilai eror dapat diperoleh. Persamaan yang dapat digunakan terdapat pada Persamaan 4.

   



 



2

kiri kanan d

d abs

E (4)

Gambar 17 Skema pengukuran pengendalian

(26)

terdapat perbedaan nyata perlakuan terhadap pengulangan. Namun, jika P-Value

>0.05 maka tidak terdapat perbedaan nyata perlakuan dengan pengulangan percobaan. Perlakuan pada penelitian ini adalah sudut kamera yang berubah-ubah yaitu dari 90o, 78o dan 77o dan dilakukan pengulangan sebanyak tiga kali ulangan untuk masing masing sudut kamera.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Identifikasi dan Rancang Bangun Sistem Kendali Kendaraan Sprayer Tanpa Awak Berbasis Jaringan

Penelitian ini dirancang sistem kendali untuk sprayer berbasis jaringan dengan penambahan kamera sebagai pemonitor pergerakan model sprayer. Perbedaan model dan model adalah model merupakan model awal (model asli) yang menjadi contoh. Sementara model adalah barang tiruan yang kecil dengan bentuk (rupa yang persis) seperti yang ditiru tetapi memiliki skala tertentu dalam aplikasi dari aslinya.

Sistem kontrol berbasis jaringan adalah salah satu antar muka utama yang disediakan melalui halaman web yang bisa diakses dari web browser jaringan standar (Tom 2002). Penggunaan kontrol berbasis jaringan dilakukan dengan membuat server jaringanyang terhubung dengan program kontrol. Server jaringan adalah suatu program yang menggunakan model client/server dan World Wide

Web’s Hypertext Transfer Protocol (HTTP), yang menyajikan berkas dalam bentuk halaman web kepada pengguna web (Rouse 2007). Gambar 18(a) menunjukan kendaraan sebelum modifikasi dan Gambar 18(b) menunjukkan setelah modifikasi.

Gambar 18 Model sebelum dan sesudah dimodifikasi (a) Model sebelum modifikasi (b) Model setelah dimodifikasi

Kalibrasi Sensor

Hasil pengujian hubungan antara pembacaan sensor sudut kemudi dengan sudut belok kemudi dapat dilihat pada Gambar 19. Gambar 19 menjelaskan bahwa hubungan nilai pembacaan ADC dengan sudut kemudi hasil diperoleh koefisien

(27)

15 determinasi (R2) yang hampir mendekati 1 dengan menggunakan persamaan linier. Sudut kamera selama proses pengujian dapat dilihat pada Gambar 23.

Gambar 19 Grafik hubungan nilai ADC dengan sudut kemudi

Uji Kinerja Sistem Kendali

Pengujian berikutnya adalah pengujian radius putar. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui berapa radius putar untuk masing-masing arah belok. Pengujian dilakukan sebanyak tiga kali untuk setiap arah belok. Pengujian pertama belok kanan diperoleh nilai radius sebesar 211 cm untuk pengukuran pertama, 212.5 cm pengukuran kedua dan pengukuran ketiga sebesar 213 cm. Hasil pengujian kedua diperoleh nilai 211 cm untuk pengukuran pertama, 208.5 cm untuk pengukuran kedua, dan 210 cm untuk pengukuran ketiga. Pada pengujian ketiga diperoleh nilai 210.5 cm untuk pengukuran pertama, 209.5 cm untuk pengukuran kedua, dan 207.5 cm untuk pengukuran ketiga. Rata-rata nilai radius belok kanan adalah sebesar 210.2 cm.

(28)

Tabel 3 Data hasil pengujian radius putar belok kanan dan kiri

Pengulangan

Radius Putar (cm)

Pengujian 1 Pengujian 2 Pengujian 3 Kanan Kiri Kanan Kiri Kanan Kiri 1 211 291.5 211 290.5 210.5 290 2 212.5 290 208.5 292.5 209.5 292 3 213 292 210 289.5 207.5 289.5 Std dev (cm) 1.0 1.0 1.2 1.5 1.5 1.3 Rata-rata (cm) 212.2 291.2 209.7 290.8 209.2 290.5

Pengujian sudut pandang kamera dilakukan saat model dalam keadaan statis atau diam. Hasil pengujian yang diperoleh dari pengulangan pertama dengan jarak sejauh 2.5 m dari kamera diperoleh nilai sudut kamera “α” sebesar 52.76°, sedangkan pengulangan kedua dengan jarak “y” sejauh 3.44 m dari kamera diperoleh nilai sudut kamera “α” sebesar 49.61°, dan dari pengulangan ketiga dengan jarak “y” sejauh 4.76 m diperoleh nilai sudut kamera “α” sebesar 49.51°. Rata-rata sudut kamera yang dipakai adalah 50.62°, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 20.

Gambar 20 Skema dimensi dalam pengujian sudut pandang kamera Tabel 4 Data pengujian sudut pandang kamera

y (m) x (m) (˚) α (˚) 2.5 2.5 63.6 52.8 4.8 4.4 65.2 49.5 3.4 3.1 65.2 496 Standar deviasi 1.8 Rata-rata 50.6

(29)

17 untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 6 dan grafik rataannya pada Gambar 22. Pengujian dengan kendali radio tidak dimungkinkan untuk mengetahui seberapa besar kekuatan sinyal dengan jarak karena tidak adanya indikator kekuatan sinyal. Pengujian yang dilakukan selanjutnya adalah pengujian jarak kendali dengan jaringan dengan Wifi. Menurut Sukmaaji dan Rianto (2008), Wifi adalah sinyal radio yang memancarkan koneksi internet sampai 90 m. Jika ditempelkan pada modem pita lebar, semua komputer di sekitarnya yang memiliki penerima Wifi akan bisa masuk ke jaringan internet tanpa memalui kabel. Modem pita lebar tersebut berfungsi sebagai access point Wifi. Access point tersebut menghubungkan jaringan nirkabel dan kabel bersama-sama dan dapat mengirimkan serta menerima data antara jaringan nirkabel dengan jaringan kabel. Jaringan Wifi memiliki jarak yang terbatas. Access point biasa yang menggunakan 802.11b atau 102.11 g dengan antena biasa memungkinkan memiliki jarak 35 m (120 ft) didalam ruangan dan 100 m (300 ft) diluar ruangan. Namun IEEE 802.11n bisa memiliki jarak lebih dari dua kali dari 802.11b atau 102.11g (Belanger 2007). Dalam penelitian ini, pengakses jaringan digunakan perangkat genggam Android dengan merk Samsung dengan tipe galaxy tab 2 7.0 (GT-P3100). Pengujian pertama diperoleh jarak maksimal adalah 110 m, sedangkan pengujian kedua diperoleh jarak maksimal 120 m, dan pengujian ketiga diperoleh jarak maksimal 120 m, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 5 dan Grafik rataannya pada Gambar 21.

Tabel 5 Data pengujian jarak kendali jaringan Jarak(m) Indeks kekuatan sinyal Keterangan

(30)

Gambar 21 Grafik rataan hasil pengujian jarak kendali jaringan

Gambar 22 Grafik rataan hasil pengujian jarak kendali radio Tabel 6 Data pengujian jarak kendali kendali radio Jarak

(m)

Pengulangan

Keterangan 1 2 Rata-rata

(31)

19 Pengujian kecepatan maju dilakukan sebanyak tiga kali pengulangan. Dimensi diameter roda adalah 28 cm dengan keliling sebesar 88 cm. Hasil pengulangan pertama untuk slip roda kanan sebesar 2.72% dengan kelajuan 34.51 cm/s, sedangkan untuk slip roda kiri sebesar 3.18% dengan kelajuan 26.29 cm/s. Pengujian kedua diperoleh hasil untuk slip roda kiri sebesar 0.22% dengan kelajuan 33.25 cm/s dan untuk slip roda kanan sebesar 1.81% dengan kelajuan sebesar 31.07 cm/s. Pengujian ketiga diperoleh hasil slip roda kiri sebesar 1% dengan kelajuan 30 cm/s dan slip roda kanan sebesar 2.5%. Data hasil pengujian lebih lengkap dapat dilihat pada Tabel 7. Slip roda terjadi karena diberikannya torsi untuk bergerak pada roda yang menyebabkan adanya gaya traksi pada permukaan sentuh roda dengan lantai. Pemberian torsi membuat roda terkompresi pada bidang sentuh yang menyebabkan roda akan berjalan dengan jarak lebih pendek dibandingkan dengan roda yang menggelinding bebas. Fenomena ini disebut sebagai slip roda atau deformation slip (Ming 1997).

Tabel 7 Data pengujian kecepatan maju

(32)

(33)

21

72

77

90

Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3

Sudut Kamera

(34)

Tabel 8 Tabel uji ANOVA pengendalian jalur lurus

Pada pengujian selanjutnya yaitu pengujian pengendalian jaringan dengan jalur berbelok ke kanan. Pengujian ini juga dilakukan sebanyak 3 kali pengujian dengan 3 perlakuan yang sama dengan pengujian pengendalian jalur lurus. Dari hasil uji ANOVA terhadap rata-rata jalur kontrol dengan jalur proyeksi pengendalian diperoleh hasil seperti pada Tabel 9. Dari Tabel 9 dapat disimpulkan bahwa ketiga perlakuan terhadap sudut kamera tidak berpengaruh nyata terhadap pengendalian model pada jalur belok kanan karena nilai P-Value lebih besar dari 0.05. Untuk proyeksi jalur dari model saat pengujian dapat dilihat pada Gambar 25. Data absolut eror hasil pengujian dapat dilihat pada Lampiran 5.

Tabel 9 Tabel uji ANOVA pengendalian jalur belok kanan

Source of

Pada pengujian pengendalian jaringan dengan jalur belok ke kiri dilakukan pengulangan dan perlakuan yang sama seperti pengujian pengendalian belok kanan. Setelah dilakukan uji ANOVA terhadap rata-rata jalur kontrol dengan jalur proyeksi pengendalian model diperoleh hasil seperti pada Tabel 10. Dari Tabel 10 dapat disimpulkan bahwa sudut kamera 72°, sudut kamera 77°, dan sudut kamera 90° berpengaruh nyata terhadap pengendalian model pada jalur berbelok ke kiri karena nilai P-Value lebih kecil dari 0.05. Proyeksi dari jalur pengendalian model pada jalur belok kiri dapat dilihat pada Gambar 26. Data absolut eror hasil pengujian dapat dilihat pada Lampiran 6.

Tabel 10 Tabel uji ANOVA pengendalian jalur berbelok kiri

Source of

Variation SS Df MS F P-Value F crit

Between Groups 737.0 2 368.5 6.1 0.03567 5.1 Within Groups 361.7 6 60.2

(35)

23

Ulangan 2 Ulangan 3

72

77

90 Sudut

Kamera Ulangan 1

Gambar 25 Proyeksi jalur pengendalian belok kanan

(36)

90 Sudut

Kamera Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3

72

77

Gambar 26 Proyeksi jalur pengendalian belok kiri

(37)

25

Gambar 28 Posisi sumber tenaga roda belakang hanya pada roda bagian kanan Kelebihan dari sistem pengendalian ini adalah adanya integrasi dari tampilan dan kontrol menjadi dalam satu perangkat yang biasanya terpisah atau harus menggunakan perangkat yang berbeda seperti pada kendali radio control. Selain itu, dengan sistem pengendalian ini, pengguna dapat menggunakan bermacam-macam alat pengendalian yang dapat terhubung dengan jaringan Wifi dan memiliki web browser seperti smart phone, komputer, laptop dan lain lain. Untuk meningkatkan jarak kendali dapat digunakan jaringan internet sehingga model dapat dikendalikan dari manapun selama masih ada jaringan internet atau dengan menggunakan koneksi wireless antara model dengan jaringan menggunakan Wifi sehingga dimungkinkan untuk menambah jangkauan jaringan. Skema untuk penambahan jarak kendali dapat dilihat pada Gambar 29. Pada Gambar 29, setiap komputer yang ada di kantor dapat mengendalikan model yang

b a

Gambar 27 Kekurangan mobil listrik mini

(38)

ada di lahan dikarenakan masih berada dalam satu jaringan. Lahan 1 menggunakan koneksi kabel dengan jaringan di kantor. Lahan 2 pada skema menggunakan tower antena untuk menyambung dengan jaringan pada kantor.

(39)

27

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini antara lain :

1. Modifikasi telah dilakukan pada kendaraan sehingga kendaraan dapat dikendalikan dari jarak jauh melalui jaringan.

2. Kalibrasi yang dilakukan adalah dengan mengatur pembacaan sudut belok kemudi dan diatur agar model dapat berbelok maksimal ke kanan dan ke kiri serta berjalan lurus. Kendaraan yang digunakan tidak presisi sehingga ketepatan yang baik saat pengoprasian tidak dapat tercapai. Jarak kendali tanpa awak dari semula hanya 55 m dapat ditingkatkan menjadi 110 m dengan menggunakan kendali jaringan. Dengan digunakannya kendali jaringan masih dimungkinkan untuk ditingkatkan jarak pengendaliannya dengan menggunakan layanan internet.

3. Dari hasil pengujian, sudut kamera secara keseluruhan berpengaruh nyata terhadap pengendalian

Saran

Program pengendalian sebaiknya yang dapat mengendalikan arah kemudi secara otomatis ketika tidak diberikan perintah sehingga objek dapat kembali ke jalur lurus. Pengendalian besar sudut putar juga perlu diberikan untuk meningkatkan kemudahan pengendalian. Selain itu, pengangkut mini sprayer yang digunakan lebih kuat dan presisi sehingga eror yang dihasilkan kecil.

Raspberry Pi juga dapat digunakan sebagai mini komputer karena referensi dan pengembangannya lebih cepat dan mudah ditemukan. Jika tetap menggunakan pcDuino, pengendalian ke aktuator sebaiknya menggunakan arduino atau mikrokontroler yang memiliki batas tegangan 5 V. Penambahan perekam aktivitas dari pengendalian juga sebaiknya ditambahkan untuk memudahkan dalam perawatan, perbaikan, dan pengaturan. Koneksi antara sistem kendali dan kamera sebaiknya dibuat bersama, tidak terpisah atau dengan program yang berbeda sehingga dapat mempercepat tampilan gambar dan kendali serta meningkatkan kualitas tampilan gambar.

DAFTAR PUSTAKA

Belanger P. 2007. 11n delivers better range [Internet]. [diunduh 2015 Januari 29]. Tersedia pada: http://www.Wifiplanet.com/tutorials/article.php/3680781. Bjugstad N, P Hermansen. 2009. Potential operator exposure when spraying in

strawberry and raspberry tunnel system. The CIGR Ejournal Manuscript BC.

11(1049).

(40)

EFSA. 2008. Opinion of the scientific panel on plant protection product and their residues [Internet]. [diunduh 2015 April 15]. Tersedia pada: http://www.efsa.europa.eu/en/efsajournal/doc/705.pdf.

Hammadi. 2010. Metode Penelitian Pendidikan. Bandung. Indonesia

Hernández AF, Gil F, Pla A, Gómez A, Lozano D, Parrón, T, Requena MM, Alarcón R. 2011. Emerging human health concern from chronic exposure to pesticide mixtures. Toxico Lett. 205:S4-S5.

Hernández AF, Parrón T, Alarcón R. 2011. Pesticides and asthma. Curr Opon Allergy Clin Immunol. 11:90-96.

Ming, Qian. 1997. Sliding Mode Controller Design for ABS System [Internet]. [diunduh 9 Juli 2015]. Tersedia pada :

http://scholar.lib.vt.edu/theses/available/etd-5440202339731121/unrestricted/REF_DOC.pdf

Rouse M. 2007.Web server [Internet]. [diunduh 2015 April 27]. Tersedia pada: http://whatis.techtarget.com/definition/Jaringan-server.

Sato A. 2003. The RMAX helicopter UAV. Yamaha motor Co.Ltd. Japan.

Sugiura R, Noboru N, Kazunobu I. 2005. Remote-sensing technology for vegetation monitoring using an unmanned helicopter. Biosystem Engineering Sciencedirect. 90(4):369-379.

Sukmaaji A, Rianto. 2008. Jaringan Komputer : Konsep Dasar Pengembangan Jaringan dan Keamanan Jaringan. Yogyakarta. Indonesia (ID): Andi.

Tom S. 2002. Web-based control system: doing more with more [Internet].[diunduh 2015 April 27]. Tersedia pada: http://www.automatedbuildings.com/news/sep02/articles/stom/stom.htm. Tosaki K, Sumihiko M, Tomohiko I, Shiro T, Yoshiharu M, Hiroshi M, dan

Susumu M. 1998. Development of microcomputer-controlled unmanned air blast sprayer. JARQ. 32:137-180.

(41)

29

LAMPIRAN

Lampiran 1 Gambar alat yang digunakan

Gambar 30 Sensor sudut kemudi _{Gambar 31 Kamera dan mekanismenya}

Gambar 32 Rangkaian saklar elektronik Gambar 33 pcDuino

Gambar 34 Driver motor kamera Gambar 35 Driver motor kemudi dan roda penggerak

(42)

Lampiran 2 Kode sumber tampilan pada web browser

(43)

31 <td align="center">

</td>

</td> </tr> </table>

</td>

</td>

(44)

Lampiran 3 Kode sumber program kendali (ditulis dengan bahasa Python) Nama file : rc.py

from flask import Flask, render_template, request app = Flask(__name__)

gpio.digitalWrite(kameraA, gpio.HIGH) gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.LOW) delay(100)

gpio.digitalRead(LSkamera)

while(not gpio.digitalRead(LSkamera)):

(45)

33 gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.LOW)

gpio.digitalRead(LSkamera) gpio.digitalWrite(kameraA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.LOW) return

else :

gpio.digitalWrite(kameraA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.HIGH) delay(100)

gpio.digitalRead(LSkamera)

while(not gpio.digitalRead(LSkamera)):

gpio.digitalWrite(kameraA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.HIGH) gpio.digitalRead(LSkamera)

gpio.digitalWrite(kameraA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(kameraB, gpio.LOW) return

def kiri():

value=analog_read(2) while(value>=1900):

gpio.digitalWrite(belakangA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(belakangB, gpio.HIGH) value=analog_read(2)

gpio.digitalWrite(belakangA, gpio.HIGH) gpio.digitalWrite(belakangB, gpio.LOW) value=analog_read(2)

while(value >2400):

gpio.digitalWrite(belakangA, gpio.LOW) gpio.digitalWrite(belakangB, gpio.HIGH) value=analog_read(2)

(46)

# Create a template data dictionary to send any data to the template templateData = {

'title' : 'kontrol Sprayer' }

# Pass the template data into the template rc.html and return it to the user return render_template('rc.html', **templateData)

@app.route("/<direction>") return render_template('rc.html', **template_data)

if __name__ == "__main__":

(47)

35 Lampiran 4 Data absolut eror pengendalian jalur lurus

(48)

(49)

(50)

- 14.50 - - - -

- 12.00 - - - -

(51)

39 Lampiran 6 Data absolut eror pengendalian jalur belok ke kiri

(52)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan pada tanggal 15 Mei 1992 di Salatiga, Jawa Tengah sebagai anak kedua dari tiga bersaudara dari ayah H. Muchsin dan ibu Hj. Siti Afifah. Penulis menempuh pendidikan sekolah dasar di SD Al-Azhar 22 Salatiga pada tahun 1998-2004. Pendidikan sekolah menengah pertama di SMP Al-Azhar 18 Salatiga pada tahun 2004-2007. Pendidikan sekolah menengah atas di SMA Negeri 1 Salatiga pada tahun 2007-2010. Penulis melanjutkan pendidikan tinggi di Teknik Mesin dan Biosistem (TMB), Fakultas Teknologi Pertanian (Fateta), Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI).