i
PENGEMBANGAN METODE PENCARIAN API
PADA ROBOT PEMADAM API BERKAKI
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat Memperoleh gelar Sarjana Teknik pada
Program Studi Teknik Elektro Jurusan Teknik Elektro
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma
Disusun oleh : Erika Nugrahingsih
NIM : 165114043
JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
ii
Presented as partial fulfillment of the requirements For a Bachelor Engineering degree
In Electrical Engineering Study program Department of Electrical Engineering
Faculty of Science and Technology Sanata Dharma Univeristy
By :
Erika Nugrahingsih NIM : 165114043
DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
YOGYAKARTA
vii
Motto Hidup :
“
God is about to open some important doors in our life
“
Skripsi ini saya persembahkan untuk :
Tuhan Yesus Kristus
Bapak Anang Wahyudi, Mama Ruth Rochyatin
Mas Yogi Wahyu Aji, Kak Queen P. Arunglamba
Orang terdekat yang ku sayangi
Teman-teman Tim Robotika KRPAI
viii
sensor yang diteliti masih belum bisa mendeteksi api bila ada halangan di depan api dan jarak pembacaan sensor yang terbatas. Pada penelitian ini dikembangkan metode pencarian api pada robot api berkaki dengan menggunakan tiga tipe sensor api.
Robot pada penelitian ini dirancang untuk bisa mendeteksi frekuensi 3,8 kHz sebagai start robot kemudian menyusuri lorong menggunakan algoritma wall follower dengan nilai referensi memakai sensor jarak. Robot kemudian mendeteksi garis ruang dengan sensor warna ketika robot telah mendeteksi garis dan badan robot telah memasuki ruang kemudian robot akan mendeteksi api ruang dengan sensor UVTron Hamamatsu, mengarahkan badan robot dekat api dengan sensor api infrared kemudian mengarahkan penyemprot sesuai titik api yang telah dideteksi dengan sensor api AMG8833 IR Thermal Array. Penyemprot akan bergerak sesuai titik api dan menyemprotkan air ke objek lilin. Robot akan diuji dengan 24 konfigurasi ruang yang sesuai dengan peraturan KRPAI.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, robot dapat menjalankan misi memadamkan api dengan keberhasilan sebesar 95,83%. Setiap sensor yang digunakan dapat merepresentasikan data yang diharapkan dengan baik kecuali sensor api infrared. Sensor jarak memiliki keberhasilan sebesar 96,94%, Sensor IR jarak untuk menghindari rintangan memiliki keberhasilan sebesar 97,79%. Sensor suara dan sensor warna yang digunakan dapat berfungsi dengan baik. Sensor api UVTron Hamamatsu dan AMG8833 yang digunakan dapat mendeteksi api ruang dan mampu mengarahkan penyemprot ke titik api.
ix
The Indonesian Firefighting Robot Contest (KRPAI) is a competition for designing and manufacturing robots, to be able to extinguish a candle flame in one room with various obstacles, so the robot must have accurate sensor to extinguish the fire. Research on sensors for firefighting robots has been carried out, but the sensors studied are still unable to detect a fire if there is an obstacle in front of the fire and the sensor reading distance is limited. In this study, a fire search method was developed in a fire-legged robot using three types of fire sensors.
The robot in this study is designed to be able to detect a frequency of 3.8 kHz as a start of the robot and then walked down the aisle using a wall follower algorithm with reference values using a distance sensor. The robot then detects the space line with a color sensor when the robot has detected the line and the robot's body has entered the room then the robot will detect the flame’s room with the UVTron Hamamatsu sensor, directs the robot near the fire with an infrared fire sensor then directs the nozzle sprayer according to the fire point that has been detected with the AMG8833 IR Thermal Array fire sensor. The nozzle sprayer will move according to the point of fire and spray water onto the object. The robot will be tested with 24 room configurations in accordance with KRPAI rule.
Based on the tests that have been done, the robot can extinguish fire missions with a success of 95.83%. Each sensor can represent well-expected data except infrared fire sensors. The distance sensor has 96.94% success, the IR distance sensor to avoid obstacles has 97.79% success. The sound sensors and color sensors can function properly. The The UVTron Hamamatsu and AMG8833 fire sensors can detect flame’s room and are able to direct nozzle sprayers to the point of fire.
xii
HALAMAN PENGESAHAN ... iv
PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ... v
HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH ... vi
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP ... vii
INTISARI ... viii
ABSTRACT ... ix
KATA PENGANTAR ... x
DAFTAR ISI ... xii
DAFTAR GAMBAR ... xv
DAFTAR TABEL ... xviii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 2
1.3. Batasan Masalah ... 2
1.4. Metodologi Penelitian... 3
BAB II DASAR TEORI ... 5
2.1. Konfigurasi Arena ... 5
2.2. Mikrokontroler... 9
2.3. Sensor Jarak ... 10
2.4. Sensor Infrared ... 11
2.5. Sensor Api UVTron Hamamatsu ... 12
2.6. Sensor Infrared Thermal Array... 14
2.7. Sensor Infrared Flame ... 14
2.8. Sensor Suara ... 15
2.9. Sensor Warna ... 16
2.10. Servo Motor SG90 ... 18
xiii
BAB III RANCANGAN PENELITIAN ... 22
3.1. Blok Diagram Sistem... 22
3.2. Perancangan Mekanik Robot ... 23
3.3. Perancangan Hardware ... 25 3.3.1.Power Supplay ... .25 3.3.2.Mikrokontroler Master ... .26 3.3.3.Mikrokontroler Slave 1 ... .27 3.3.4.Mikrokontroler Slave 2 ... .28 3.3.5.Mikrokkontroler Slave 3 ... .28 3.3.6.Komunikasi I2C ... .29
3.3.7.Perhitungan Jarak Robot dan Lilin ... .29
3.3.8.Perhitungan Kemampuan Pompa ... .31
3.4. Perancangan Diagram Alir ... 31
3.4.1.Proses Kerja Sistem ... .31
3.4.2.Program Derajat Pergerakan ... 32
3.4.3.Program Deteksi Garis... 34
3.4.4.Program Deteksi Api ... 34
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 35
4.1. Perubahan Perancangan ... 35
4.1.1.Perubahan Flowchart Utama ... 35
4.1.2.Perubahan Sensor Api Infrared... 36
4.1.3.Perubahan Implementasi Mekanik Robot... 37
4.2. Hasil Implementasi ... 38
4.3. Pengujian dan Pembahasan Hardware ... 41
4.3.1.Pengujian dan Pembahsan Sensor Jarak ... 41
4.3.2. Pengujian dan Pembahsan Sensor Obstacle ... 44
4.3.3. Pengujian dan Pembahsan Sensor Suara ... 46
4.3.4. Pengujian dan Pembahsan Sensor Garis ... 48
4.3.5. Pengujian dan Pembahsan Sensor Api UVtron ... 50
4.3.6. Pengujian dan Pembahsan Sensor Api Array ... 53
4.4. Pembahasan Perangkat Lunak ... 57
4.4.1.Pembahsan Program Slave 1 ... 57
xiv
xv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1 Bagan Sistem ... 3
Gambar 2.1 Konfigurasi A ... 5
Gambar 2.2 Konfigurasi B... 6
Gambar 2.3 Konfigurasi C... 6
Gambar 2.4 Konfigurasi D ... 7
Gambar 2.5 Posisi Home ... 7
Gambar 2.6 Posisi Api ... 8
Gambar 2.7 Posisi Boneka... 8
Gambar 2.8 Pin Mapping Atmega 328 ... 9
Gambar 2.9 Sensor PING Parallax ... 10
Gambar 2.10 Sensor Infrared Sharp GP2Y0A41SK0F ... 10
Gambar 2.11 Rangkaian Skematik Infrared Sharp GP2Y0A41SK0F ... 11
Gambar 2.12 Grafik output tegangan terhadap jarak ... 11
Gambar 2.13 Sensor UVTron Hamamatsu R2868 ... 12
Gambar 2.14 Sudut lebar (directivity) UVTron Hamamatsu R2868 ... 13
Gambar 2.15 Driving Circuit C10807 ... 13
Gambar 2.16 Rangkaian Driving Circuit C10807 ... 14
Gambar 2.17 Sensor Infrared Thermal Array ... 14
Gambar 2.18 Sensor infrared flame ... 15
Gambar 2.19 Konfigurasi pin LM567 ... 15
Gambar 2.20 Sensor TCS3200 ... 16
Gambar 2.21 Pin-pin pada TCS3200 ... 16
Gambar 2.22 Servo Motor SG90 ... 18
Gambar 2.23 Pin Servo Motor SG90... 18
Gambar 2.24 Pompa Air DC ... 19
Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem ... 23
Gambar 3.2 Mekanik Robot Keseluruhan ... 23
Gambar 3.3 Robot Tampak Atas ... 24
xvi
Gambar 3.9 Perancangan Mikrokontroler Master ... 27
Gambar 3.10 Perancangan Mikrokontroller Slave 1 ... 27
Gambar 3.11 Perancangan Mikrokontroler Slave 2 ... 28
Gambar 3.12 Perancangan Mikrokontroler Slave 3 ... 29
Gambar 3.13 Diagram Komunikasi I2C ... 29
Gambar 3.14 Posisi sensor dan lilin ... 30
Gambar 3.15 Diagram Alir Utama ... 32
Gambar 3.16 Diagram Alir Derajat Pergerakan ... 33
Gambar 3.17 Diagram Alir Deteksi Garis ... 34
Gambar 3.18 Diagram Alir Deteksi Api ... 35
Gambar 4.1 Perubahan Diagram Alir Utama ... 35
Gambar 4.2 Ilustrasi pengujian sensor api infrared ... 38
Gambar 4.3 Perubahan Implementasi mekanik robot (robot tampak depan) ... 38
Gambar 4.4 Perubahan Implementasi mekanik robot (robot tampak belakang) ... 38
Gambar 4.5 Robot Part level 1 ... 38
Gambar 4.6 Robot part level 2... 39
Gambar 4.7 Robot part level 3 (1) ... 39
Gambar 4.8 Robot part level 3 (2) ... 40
Gambar 4.9 Robot part level 3 (3) ... 40
Gambar 4.10 Pengujian PING arah 180 derajat ... 44
Gambar 4.11 Pengujian Sensor Infrared GP2Y0A41SK0F ... 46
Gambar 4.12 Pengujian Sensor Warna TCS3200 ... 48
Gambar 4.13 Ilustrasi pengujian Sensor Hamamatsu ... 51
Gambar 4.14 Pengujian Sensor Hamamatsu ... 51
Gambar 4.15 (kiri) posisi lilin pada jam 07.30, (kanan) posisi lilin pada jam 09.00 ... 52
Gambar 4.16 (kiri) posisi lilin pada jam 07.30, (kanan) posisi lilin pada jam 09.00 ... 53
xvii
Gambar 4.19 Listing program pada Slave 1 (Inisialisasi sensor PING) ... 58
Gambar 4.20 Listing program pada Slave 1 (Inisialisasi nilai pada variabel) ... 59
Gambar 4.21 Listing program pada Slave 1 (Void setup) ... 59
Gambar 4.22 Listing program pada Slave 1 (Void loop label soundak) ... 60
Gambar 4.23 Listing program pada Slave 1 (Void loop label jalan) ... 61
Gambar 4.24 Inisialisasi parameter input dan output Fuzzy ... 61
Gambar 4.25 Fungsi keanggotaan Input S1... 62
Gambar 4.26 Fungsi keanggotaan fuzzy output derajatKanan ... 63
Gambar 4.27 Fungsi keanggotaan fuzzy output derajatKiri ... 63
Gambar 4.28 Fuzzy Rule pada Matlab ... 64
Gambar 4.29 Grafik Pergerakan Robot ... 64
Gambar 4.30 Listing program pada Slave 2 (Inisialisasi Variabel dan treshold) ... 66
Gambar 4.31 Listing program pada Slave 2 (Void setup) ... 66
Gambar 4.32 Listing program pada Slave 2 (Void loop label standby) ... 67
Gambar 4.33 Listing program pada Slave 2 (cek_front) ... 67
Gambar 4.34 Listing program pada Slave 2 (label startprogram) ... 68
Gambar 4.35 Rangkaian Skematik Infrared Sharp GP2Y0A41SK0F ... 68
Gambar 4.36 Listing program master (library dan inisialisasi) ... 71
Gambar 4.37 Ilustrasi pin servo kaki ... 71
Gambar 4.38 Void cekdata_slave1 ... 72
Gambar 4.39 Void cekdata_slave2 ... 72
Gambar 4.40 Listing program soundactive ... 73
Gambar 4.41 Listing program cari ruang ... 73
Gambar 4.42 Ilustrasi robot masuk ruang (1) ... 74
Gambar 4.43 ilustrasi robot masuk ruang (2) ... 74
Gambar 4.44 Ilustrasi robot masuk ruang (3) ... 75
Gambar 4.45 Listing program keluar ruang ... 75
Gambar 4.46 Listing program posisi api ... 76
Gambar 4.47 Program grideye_2 (1) ... 76
xviii
Tabel 2.3 Konfigurasi pin TCS3200 dan fungsinya ... 17
Tabel 2.4 Pemilihan photodioda pembaca warna ... 17
Tabel 2.5 Frekuensi Keluaran ... 18
Tabel 4.1 Hasil percobaan sensor api Infrared ... 36
Tabel 4.2 (Lanjutan) Hasil percobaan sensor api Infrared ... 37
Tabel 4.3 Hasil pengujian Sensor Ultrasonik PING ... 42
Tabel 4.4 (Lanjutan) Hasil pengujian Sensor Ultrasonik PING ... 43
Tabel 4.5 Hasil pengujian sensor Infrared GP2Y0A41SK0F ... 45
Tabel 4.6 Hasil pengujian sensor suara LM567 ... 47
Tabel 4.7 Hasil pengujian sensor warna TCS3200 ... 49
Tabel 4.8 Hasil pengujian sensor Hamamatsu... 51
Tabel 4.9 (Lanjutan) Hasil pengujian sensor Hamamatsu ... 52
Tabel 4.10 Hasil pengujian sensor AMG8833 (1) ... 54
Tabel 4.11 Hasil Perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (1) ... 54
Tabel 4.12 Hasil pengujian sensor AMG8833 (2) ... 55
Tabel 4.13 Hasil Perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (2) ... 55
Tabel 4.14 Hasil pengujian sensor AMG8833 (3) ... 56
Tabel 4.15 Hasil Perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (3) ... 56
Tabel 4.16 Kondisi khusus ... 60
Tabel 4.17 Fuzzy rule ... 64
Tabel 4.18 Tabel perbandingan hasil keluaran Matlab dan program Fuzzy ... 64
Tabel 4.19 (Lanjutan) Tabel perbandingan hasil keluaran Matlab dan program Fuzzy ... 65
Tabel 4.20 kondisi khusus di master ... 69
Tabel 4.21 Gerakan posisi siap robot ... 70
Tabel 4.22 step gerakan jalan robot ... 70
1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Robot merupakan alat mekanik yang dapat membantu pekerjaan manusia dan dapat bekerja terus-menerus. Robot dapat menjalankan tugasnya dengan mengikuti instruksi langsung dari manusia atau bekerja secara otomatis dengan program[1]. Kemajuan robotika saat ini sangat pesat ditandai dengan banyaknya industri yang menggunakan robot sebagai mesin produksi. Selain dipakai dalam sektor industri robot juga digunakan dalam sektor yang dapat membahayakan manusia seperti robot yang dapat menjinakkan bom dan robot pemadam api.
Kontes Robot Indonesia (KRI) merupakan kontes robot di Indonesia yang diselenggarakan oleh Kementrian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia yang di ikuti oleh hampir seluruh perguruan tinggi di Indonesia. Perlombaan KRI ini bertujuan untuk mengembangkan kreatifitas mahasiswa. Selain itu mahasiswa dapat menerapkan ilmu pengetahuan dan teknologi di dunia nyata serta dapat mengembangkan teknologi di bidang robotika. Dalam perlombaan KRI ada enam divisi yaitu Divisi Robot Pemadam Api, Divisi Robot Sepak Bola Beroda, Divisi Robot Seni Tari, Divisi Robot ABU dan Divisi Robot Tematik.[2]
Divisi Kontes Robot Pemadam Api (KRPAI) mengalami perkembangan yang pesat dilihat dari berkembangnya penguasaan mahasiswa terhadap teknologi dan prestasi di lomba
Trinity College International Robot Contest (TCIRC). Peraturan lomba KRI divisi KRPAI semakin disempurnakan agar mampu meningkatkan prestasi peserta di ajang TCIRC[3]. Lomba KRI divisi pemadam api mengharuskan robot untuk bisa memadamkan api lilin dalam satu ruangan dengan berbagai rintangan, sehingga robot harus memiliki keakuratan sensor untuk dapat memadamkan api.
Penelitian tugas akhir karya Aldinova Samuel membahas Sensor Thermal TPA81. Penelitian tersebut dapat mengimplementasi sensor thermal array untuk mendeteksi cahaya api namun sensor tersebut tidak dapat mendeteksi cahaya api bila ada halangan tepat di depan api [4]. Penelitian tugas akhir karya Lukas Ardiyanto Herlambang Jati membahas tentang
Berdasarkan permasalahan di atas maka penelitian ini mengembangkan metode pencarian api pada robot pemadam api berkaki dengan menggunakan tiga tipe sensor api. Robot dapat melakukan start dengan sensor suara yang dapat mendeteksi frekuensi sebesar 3,8kHz. Kemudian robot akan berjalan keluar ruang start dengan algoritma wall follower
menggunakan sensor jarak. Saat robot telah keluar dari ruang start, robot akan menyusuri lorong dan mendeteksi garis putih ruang yang baru dengan sensor warna. Setelah mendeteksi garis putih, sensor api UVTron akan mendeteksi cahaya api pada ruang tersebut, jika tidak ada api pada ruang tersebut robot akan keluar dari ruangan, jika pada ruang terdapat api maka robot akan menggunakan sensor api infrared flame untuk menyusuri ruang dan mengarahkan wajah robot tepat didepan sumber cahaya api kemudian sensor api IR Thermal Array bekerja dan mengarahkan pemompa sesuai dengan titik api. Pada arena ujicoba terdapat rintangan (obstacle) yang akan dilalui oleh robot pemadam api berkaki, untuk melewati rintangan tersebut digunakan sensor infrared sehingga robot dapat berbalik dan berjalan mencari ruang api menggunakan wall follower kembali.
1.2
Tujuan dan Manfaat
Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menghasilkan metode pencarian api robot api berkaki yang lebih akurat dengan menggunakan tiga tipe sensor api.
Manfaat dari penelitian ini adalah untuk mahasiswa lain sebagai referensi pengembangan robot api berkaki dalam mengikuti lomba Kontes Robot Indonesia selanjutnya.
1.3
Batasan Masalah
Penelitian ini hanya membahas sistem navigasi dari posisi start hingga proses pencarian api serta sensor-sensor yang digunakan oleh robot pemadam api berkaki. Batasan masalah pada penelitian ini adalah :
1. Menggunakan Arduino Nano sebagai mikrokontroler slave dan mikrokontroler
sebagai pendeteksi api
3. Menggunakan sensor warna TCS3200 sebagai pendeteksi garis ruang
4. Menggunakan sensor suara LM567 untuk mengaktifkan robot dengan frekuensi 3,8kHz
5. Menggunakan sensor jarak ultrasonic Parallax sebagai pembaca jarak dan wall following
6. Menggunakan sensor obstacle infrared GP2Y0A41SK0F untuk menghindari boneka pada arena
7. Arena uji coba berukuran 244 cm x 244 cm, dengan 2 jenis arena, 1 jenis posisi boneka, 3 jenis posisi home dan 4 jenis posisi api
1.4
Metodologi Penelitian
Untuk mencapai tujuan dari Tugas Akhir ini, maka penulis menggunakan metode penelitian sebagai berikut :
1 Studi Literatur dilakukan untuk mendapatkan data dari buku-buku dan jurnal-jurnal yang memuat informasi tentang arduino, sensor api, sensor warna, sensor suara, sensor jarak dan infrared
2 Perancangan sistem perangkat lunak bertujuan untuk mengoptimalkan cara kerja sistem pencarian api, dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang ada di batasan masalah. Bagan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.1.
Gambar 1.1 Bagan sistem
3 Proses pegambilan data dilakukan dengan cara menjalankan robot dalam arena dan melihat keberhasilan robot berjalan menyusuri tembok, menemukan sumber api dengan 24 konfigurasi yang telah ditentukan dan mengarahkan posisi badan tepat sumber api.
5
DASAR TEORI
2.1
Konfigurasi Arena[3][10]
Perlombaan Kontes Robot Pemadam Api Indonesia (KRPAI) memiliki konfigurasi arena dengan berbagai parameter yang akan diundi bagi tiap-tiap peserta. Parameter dalam penelitian ini berdasarkan TCFFHRC (Trinity College Fire-Fighting Home Robot Contest)
dan Panduan KRPAI. Parameter yang diundi untuk menentukan konfigurasi arena adalah Posisi Pintu (Variable Door Location) yang memiliki empat jenis konfigurasi, kemudian Posisi Start (Home) yang memiliki kemungkinan 11 posisi home tiap konfigurasi posisi pintu, Posisi Api (lilin) memiliki 15 kemungkinan posisi api tiap konfigurasi posisi pintu dan Posisi boneka memiliki tiga jenis konfigurasi.
Posisi Pintu (Variable Door Location) memiliki empat konfigurasi, konfigurasi A (gambar 2.1), konfigurasi B (gambar 2.2), konfigurasi C (gambar 2.3) dan konfigurasi D (gambar 2.4), posisi pintu mewakili denah rumah yang berbeda-beda. Konfigurasi untuk Posisi Start (Home) dapat dilihat pada gambar 2.5, posisi start sebagai konfigurasi posisi awal robot dalam arena. Posisi Api (lilin) dapat dilihat pada gambar 2.6. Posisi Boneka dapat dilihat pada gambar 2.7.
Gambar 2.2. Konfigurasi B
Gambar 2.4. Konfigurasi D
Gambar 2.6. Posisi Api
Mikrokontroler adalah suatu terobosan dalam teknologi mikroprosessor dan mikrokomputer, perbedaannya mikrokontroler hanya digunakan untuk menangani suatu aplikasi tertentu. Perbedaan mikrokontroler lain terletak pada perbandingan RAM dan ROM. Komputer memiliki RAM dan ROM yang besar, tetapi pada mikrokontroler sangat terbatas. ROM pada mikrokontroler digunakan untuk menyimpan program, sedangkan RAM untuk menyimpan data sementara. Mikrokontroler terdiri dari ALU (Aritmatic Logical Unit), CU (Control Unit), PC (Program Counter), SP (Stack Pointer), Register, Timer, Interupt. Mikrokontroler juga dilengkapi dengan beberapa piranti pendukung lain seperti ROM (Read Only Memory), RAM (Random Accses Memory), decoder, communication interface,
input/output (I/O) serial atau parallel. Pin Mapping Atmega dapat dilihat pada gambar 2.8.
Gambar 2.8. Pin Mapping Atmega 328
Arduino Nano adalah sebuah board mikrokontroler yang didasarkan pada ATmega328. Arduino Nano mempunyai 14 pin digital input/output (6 di antaranya dapat digunakan sebagai keluaran PWM), 6 masukan analog, sebuah osilator Kristal 16 MHz, sebuah koneksi USB, sebuah power jack, sebuah ICSP header, dan sebuat tombol reset. Arduino Nano memuat semua yang dibutuhkan untuk menunjang mikrokontroler, mudah menghubungkannya ke sebuah komputer dengan sebuah kabel USB atau mensuplainya dengan sebuah adaptor AC ke DC atau menggunakan baterai untuk memulainya. Pin Arduino Nano dapat dilihat pada Tabel 2.1.
2.3
Sensor Jarak [7]
Sensor jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah sebuah sensor ultrasonik buatan Parallax (Sensor PING Ultrasonik Range Finder). Sensor jarak ultrasonik PING adalah sensor dengan sinyal 40kHz, yang banyak digunakan untuk aplikasi atau kontes robot cerdas. Gambar 2.9 menunjukan sensor jarak PING Parallax.
Gambar 2.9 Sensor PING Parallax
Sensor PING mendeteksi jarak objek dengan cara memancarkan gelombang ultrasonik (40 kHz) selama t = 200 𝜇𝑠 , kemudian mendeteksi pantulannya. Sensor PING memancarkan gelombang ultrasonik sesuai dengan pulsa trigger dari mikrokontroler sebagai pengendali (pulsa trigger dengan tout min 2𝜇𝑠). Spesifikasi sensor ultrasonik PING :
1. Kisaran pengukuran 2cm-3m.
2. Masukkan trigger: pulsa TTL positif , 2 µs min, 5 µs tipikal. 3. Echo hold off 750 µs dari pulsa trigger.
4. Selang waktu sebelum pengukuran berikutnya 200 µs. 5. Indikator LED menampilkan aktivitas sensor
2.4
Sensor Infrared [13][16]
Pada penelitian ini digunakan modul infrared Sharp GP2Y0A41SK0F. Modul
infrared Sharp GP2Y0A41SK0F adalah sebuah sensor pengukur jarak yang dibangun dari PSD (position sensitive detector), infrared emitting diode dan sirkuit pemroses sinyal. Modul ini mengadopsi metode triangulasi, sehingga jarak pengukuran tidak mudah terpengaruh oleh berbagai refleksitifitas objek, suhu lingkungan dan durasi operasi. Perangkat ini menghasilkan tegangan yang sesuai dengan jarak deteksi. Rentang jarak yang dapat diukur oleh sensor ini antara 4 cm sampai dengan 30 cm dengan tipe keluaran analog. Bentuk dari sensor infrared Sharp GP2Y0A41SK0F ditunjukkan pada Gambar 2.10. Rangkaian skematik dan grafik output tegangan terhadap jarak dapat dilihat pada Gambar 2.11 dan 2.12.
Gambar 2.10. Sensor Infrared Sharp GP2Y0A41SK0F
Gambar 2.12. Grafik output tegangan terhadap jarak
2.5
Sensor Api UVTron Hamamatsu R2868[9][17][18]
Sensor Api UVTron Hamamatsu R2868 (gambar 2.13) merupakan detektor ultraviolet UVTron yang memanfaatkan efek fotolistrik logam dan efek penggandaan gas.
Output rangkaian sensor berupa pulsa tegangan dengan nilai 0 sampai dengan 5 volt. Default perioda pulsa output 10 ms. Sensor R2868 memiliki sensitivitas spektral antara 185 nm hingga 260 nm, sensitivitas sudut lebar (directivity) dapat dilihat pada gambar 2.14, handal dan cepat mendeteksi radiasi ultraviolet lemah yang dipancarkan dari api karena penggunaan pelat logam.
Pengoperasian UVTron Hamamatsu R2868 menggunakan Driving Circuit C10807 (gambar 2.15). Driving Circuit C10807 dihubungkan dengan R2868 dapat dioperasikan sebagai sensor yang sensitivitasnya tinggi terhadap sinar UV, sehingga mampu mendeteksi nyala api (panjang sinar api 25 nm) yang berada pada jarak hingga 5 m. Tegangan input yang dibutuhkan untuk mengaktifkan rangkaian C10807 berkisar antara 12 sampai 24 volt dc. Rangkaian driving circuit C10807 dapat dilihat pada gambar 2.16.
Gambar 2.13. Sensor UVTron Hamamatsu R2868
Gambar 2.14. Sudut lebar (directivity) UVTron Hamamatsu R2868
Gambar 2.16. Rangkaian Driving Circuit C10807
2.6
Sensor Infrared Thermal Array[14]
Sensor infrared thermal array merupakan perangkat non-kontak yang dapat mendeteksi energi inframerah (panas) dan mengubahnya menjadi sinyal elektronik dan diproses untuk mengasilkan gambar thermal. Sinyal elektronik tersebut dapat digunakan sebagai pengukuran suhu. Sensor ini hanya menggunakan komunikasi I2C, dan memiliki pin
interrupt yang dapat dikonfigurasi dan dapat diaktifkan ketika setiap pixel berada diatas atau dibawah treshold yang telah ditentukan. Sensor infrared array dapat dilihat pada gambar 2.17.
Gambar 2.17. Sensor Infrared Thermal Array
2.7
Sensor Infrared Flame [5]
Sensor infrared flame merupakan sensor yang sensitif terhadap cahaya dengan panjang gelombang 760nm hingga 1100nm dari sumber api. Sensor ini dapat mendeteksi api dengan jarak hingga 100 cm dengan sudut deteksi 60 derajat dan jarak deteksi 30 cm. Output
yang dipakai pada sensor ini adalah output digital dan output analog. Sensor infrared flame
Gambar 2.18. Sensor infrared flame
2.8
Sensor Suara [8]
Sensor suara yang digunakan pada penelitian ini adalah LM567. LM567 adalah
decoder suara yang dirancang untuk memberikan switch transistor ke GND ketika sinyal input berbentuk passband. LM567 terdiri dari I dan Q Detector dikontrol osilator tegangan yang menentukan frekuensi pusat decoder. Komponen eksternal digunakan untuk mengatur frekuensi pusat, bandwidth dan delay output. Konfigurasi pin LM567 dan fungsinya dapat dilihat pada gambar 2.19 dan tabel 2.2
Gambar 2.19. Konfigurasi pin LM567 Tabel 2.2. Fungsi pin LM567
Nama No kaki IC I/O Deskripsi
GND 7 - Ground
IN 3 I Input
LF_CAP 2 I Pin kapasitor loop filter
OUT 8 O output
OF_CAP 1 I Output pin kapasitor
T_CAP 5 I Timing capacitor connection pin T_RES 6 I Timing resistor connection pin
cycle 50%) frekuensi yang berbanding lurus dengan intensitas cahaya (irradiance). Di dalam TCS3200 (Gambar 2.20), konverter mengubah warna ke frekuensi dengan cara membaca sebuah array 8x8 photodioda yakni, 16 photodioda mempunyai penyaring warna biru, 16 photodioda mempunyai penyaring warna merah, 16 photodioda mempunyai penyaring warna hijau dan 16 photodioda untuk warna terang tanpa penyaring.
Gambar 2.20. Sensor TCS3200
Sensor warna TCS3200 memiliki konfigurasi pin dan fungsinya masing-masing yang dapat dilihat pada gambar 2.21 dan tabel 2.3
Gambar 2.21. Pin-pin pada TCS3200 Tabel 2.3 Konfigurasi pin TCS3200 dan fungsinya Nama No kaki IC I/O Deskripsi
GND 4 - Ground power supply
OE 3 I Aktif saat Fo (aktif rendah)
OUT 6 O Frekuensi keluaran (Fo)
S0,S1 1,2 I Saklar pemilih pada frekuensi keluaran S2,S3 7,8 I Input pilihan photodioda
dipancarkan oleh LED super bright terhadap objek, pembacaan nilai intensitas cahaya tersebut dilakukan melalui matriks 8x8 photodioda. 64 photodioda tersebut dibagi menjadi 4 kelompok pembaca warna dapat dilihat pada tabel 2.4, setiap warna yang disinari LED akan memantulkan sinar LED menuju photodioda, pantulan sinar tersebut memiliki panjang gelombang yang berbeda–beda, tergantung pada warna objek yang terdeteksi.
Tabel 2.4 Pemilihan photodioda pembaca warna
S2 S3 Photodioda
L L Merah
L H Biru
H L Clear (tanpa filter)
H H Hijau
Tabel 2.5 merupakan contoh untuk mode frekuensi output 100% (S0=H, S1=H). Frekuensi keluaran Red pass filter, Blue pass filter dan Green pass filter dibandingkan dengan frekuensi tipikal (600kHz) dan disajikan dalam bentuk persen. Seperti yang di tunjukan pada tabel, jika panjang gelombang warna adalah 470nm, output dari Blue pass filter adalah 61% hingga 84% dari frekuensi tipikal, output dari Green pass filter adalah 22% hingga 43% dari frekuensi tipikal dan output dari Red pass filter adalah 0% hingga 6% dari frekuensi tipikal.
Tabel 2.5 Frekuensi Keluaran Test Conditions
Blue Photodiode Green Photodiode Red Photodiode S2 = L, S3 = H S2 = H, S3 = H S2 = L, S3 = L MIN MAX MIN MAX MIN MAX λp = 470 nm (Blue) 61% 84% 22% 43% 0% 6% λp = 524 nm (Green) 8% 28% 57% 80% 9% 27%
λp = 640 nm (Red) 5% 21% 0% 12% 84% 105%
2.10
Servo Motor SG90[15]
Penelitian ini menggunakan servo motor SG90 milik Towerpro. Servo ini dapat berputar 180 derajat (masing-masing arah 90 derajat), memiliki berat 9gr, torsi sebesar 1.8 dan tegangan kerja 4.8 V. Servo SG90 memiliki 3 pin (jingga, merah dan hitam) , gambar 2.22 dan 2.23 menunjukkan servo motor SG90 dan pin servo.
Gambar 2.22. Servo Motor SG90
Gambar 2.23. Pin Servo Motor SG90
2.11
Pompa Air DC [19]
Pompa adalah alat yang mampu memindahkan fluida dari tempat yang rendah menuju tempat yang tinggi, serta mampu menaikkan tekanan fluida dari tekanan rendah menjadi tekanan tinggi. Pompa air penggerak motor DC disuplai dengan energi listrik dari tegangan DC yang berasal dari baterai atau adaptor. Pompa air penggerak motor DC lebih disukai karena sangat efisien dan dapat langsung dari sumber listrik. Jenis pompa air DC yang sering digunakan yaitu model brushes yang lebih murah dan lebih umum. Gambar 2.24 menunjukan pompa air DC.
Sistem inferensi fuzzy Metode Mamdani dikenal juga dengan nama metode Max-Min. Metode Mamdani bekerja berdasarkan aturan-aturan linguistik. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim H. Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output
(hasil), diperlukan 4 tahapan :
1. Pembentukan himpunan fuzzy
Menentukan semua variabel yang terkait dalam proses yang akan ditentukan. Untuk masing-masing variabel input, tentukan suatu fungsi fuzzifikasi yang sesuai. Pada metode Mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Menyusun basis aturan, yaitu aturan-aturan berupa implikasi-implikasi fuzzy yang menyatakan relasi antara variabel input dengan variabel
output. Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min. Bentuk umumnya adalah sebagai berikut :
Jika a adalah A¡ dan b adalah B¡, maka c adalah Ci
dengan Ai, Bi, dan Ci adalah predikat-predikat fuzzy yang merupakan nilai linguistik dari masing-masing variabel. Banyaknya aturan ditentukan oleh banyaknya nilai linguistik untuk masing-masing variabel masukan.
3. Komposisi aturan
Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan kolerasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu :
a. Matode Max (Maximum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakan nilai tersebut untuk memodifikasi daerah fuzzy
dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operasi OR (gabungan). Jika semua proporsi telah dievaluasi,
dengan :
µsf (xi) = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
µkf (xi) = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i
b. Metode Additive (Sum)
Pada metode ini solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan penjumlahan terhadap semua output
daerah fuzzy.
c. Metode Probabilistik (probor)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan perkalian terhadap semua output
daerah fuzzy. 4. Defuzzifikasi
Input dari proses penegasan adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan real yang tegas. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai tegas tertentu sebagai output.
Ada beberapa cara metode penegasan yang biasa dipakai pada komposisi aturan Mamdani, dalam skripsi ini metode yang akan dipakai adalah metode centroid:
Metode Centroid (Composite Moment)
Pada metode ini, solusi tegas diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy. Secara umum dituliskan :
µÃi(di) adalah derajat keanggotaan nilai keluaran pada aturan ke-i sedangkan
n adalah banyaknya aturan yang digunakan. dan
untuk domain kontinu, dengan Z0 adalah nilai hasil defuzzifikasi dan µ(Z) adalah derajat
22
pada robot api berkaki ini diperlukan beberapa alat dan bahan yang menunjang pembuatannya. Selain pembuatan perangkat keras (Hardware), diperlukan juga perancangan perangkat lunak (Software) serta komunikasi antar mikrokontroler BAB ini akan membahas tiga sensor api yang memiliki tugas dan kegunaannya masing-masing. Pendeteksian pertama dilakukan oleh sensor api Uvtron Hamamtsu R2868, sensor ini digunakan untuk mendeteksi sinar UV yang berasal dari lilin/sumber api dengan posisi robot berada pada ruangan. Setelah mendeteksi sinar UV kemudian sensor api infrared flame yang memiliki 32 buah sensor mendeteksi posisi api dengan tepat ketika robot berjalan masuk kedalam ruangan. Sensor api
thermal array AMG8833 digunakan setelah robot berhasil mendeteksi posisi api dengan tepat, sehingga sensor ini akan membaca data suhu sumber api..
3.1
Blok Diagram Sistem
Sistem yang dibuat terdiri dari tiga mikrokontroler slave dan satu mikrokontroler master blok diagram sistem dapat dilihat pada Gambar 3.1 . Sistem ini juga menggunakan berbagai sensor untuk menunjang kerja sistem. Pada sistem yang akan dibuat banyak mikrokontroler yang digunakan untuk kebutuhan multitasking kerja sensor sehingga mikrokontroler master tetap bisa menjalankan tugas utama dan sensor-sensor yang membutuhkan waktu untuk kerja bisa bekerja dalam waktu yang bersamaan dengan mikrokontroler master.
Gambar 3.1. Blok Diagram Sistem
3.2
Perancangan Mekanik Robot
Perancangan mekanik robot disesuaikan dengan aturan KRPAI 2019. Aturan KRPAI 2019 membatasi ukuran robot yakni dengan panjang x lebar x tinggi = 31cm x 31cm x 27cm, sehingga mekanik robot yang dirancang dalam penelitian ini berukuran panjang 22.5 cm, lebar 20 cm dan tinggi 20 cm. Material yang digunakan untuk badan robot, kerangka, kaki dan lengan menggunakan bahan akrilik dengan ketebalan 2 mm agar robot lebih ringan. Desain mekanik robot keseluruhan dapat dilihat pada gambar 3.2, desain robot tampak atas beserta keterangan sensor dapat dilihat pada gambar 3.3, desain robot tampak depan beserta keterangan sensor dapat dilihat pada gambar 3.4, desain robot tampak samping dapat dilihat pada gambar 3.5, desain robot tampak bawah beserta keterangan sensor dapat dilihat pada gambar 3.6 dan robot tampak belakang dapat dilihat pada gambar 3.7.
Gambar 3.3. Robot Tampak Atas
Gambar 3.4. Robot Tampak Depan
Gambar 3.6. Robot tampak bawah
Gambar 3.7. Robot tampak belakang
3.3
Perancangan Hardware
3.3.1
Power Supply
Gambar 3.8 menunjukkan perancangan power supply yang digunakan pada penelitian. Power utama robot berasal dari sebuah baterai 12 volt DC, yang kemudian tegangan 12 volt diturunkan menjadi 5 volt untuk menyuplai kebutuhan tegangan mikrokontroler Arduino Nano dan sensor. Tegangan 3.3 volt yang digunakan sensor dihasilkan oleh pin 3.3v milik Arduino nano.
Gambar 3.8. Perancangan Power Supplay
3.3.2
Mikrokontroler Master
Gambar 3.9 menunjukkan perancangan mikrokontroler master. Mikrokotroler master mengontrol beberapa modul sensor yaitu modul sensor suara untuk mengaktifkan robot, IR
thermal array (AMG 8833) untuk mendeteksi posisi sumber api, servo SG90 untuk menggerakkan penyemprot, UVTron Hamamatsu untuk mendeteksi sumber api pada ruangan dan pompa DC 12V untuk memompa air sebagai penyemprot sumber api.
Gambar 3.10 merupakan perancangan Mikrokontroler Slave 1. Mikrokontroler slave
1 mengontrol sensor PING dan IR. PING yang digunakan berjumlah 7 buah dan dihubungkan masing-masing ke pin Input mikrokontroler slave 1. Modul sensor infrared SHARP yang digunakan berjumlah 3 buah agar dapat mendeteksi obstacle yaitu boneka.
Gambar 3.10. Perancangan Mikrokontroller Slave 1
3.3.4
Mikrokontroler Slave 2
Gambar 3.11 merupakan perancangan Mikrokontroller Slave 2. Mikrokontroller Slave 2 hanya mengontrol pembacaan garis menggunakan modul sensor warna. Modul sensor warna TCS3200 merupakan komponen pengembangan dari penelitian sebelumnya, dalam penelitian ini modul sensor TCS3200 dimanfaatkan pembacaan gelap atau terang, karena dalam arena terdapat 3 warna yakni warna hitam, abu-abu (karpet) dan putih (garis ruangan). Modul sensor ini diletakkan 5 cm dari tanah.
Gambar 3.12. Perancangan Mikrokontroler Slave 3
3.3.6
Komunikasi I2C
Komunikasi I2C dirancang pada robot untuk bisa mengirimkan data-data dengan nilai yang besar dan komunikasi yang cepat. Komunikasi I2C pada penelitian ini dipakai untuk memberi jalur komunikasi antara mikrokontroler Master, Mikrokontroler Slave 1,
Slave 2, Slave 3, Mikrokontroler servo dan sensor Thermal Array. Diagram komunikasi I2C dapat dilihat pada gambar 3.13.
3.3.7
Perhitungan Jarak Robot dan Lilin
Gambaran posisi robot (sensor) dan lilin (ketika robot telah menemukan sumber api) dapat dilihat pada gambar 3.14. Posisi lilin berada dalam jarak minimal, sensor IR Flame
mendeteksi sumber api dengan sudut 60o dan jarak pembacaan sensor ± 30 cm.
Gambar 3.14. Posisi sensor dan lilin
Perhitungan jarak minimal dapat dicari dengan rumus aturan sinus dan Pythagoras sebagai berikut :
y (posisi min. lilin) = 2.3 cm Aturan sinus : 𝑦 sin 30= 𝑟 sin 90 𝑦 1 2 = 𝑟 1 𝑦(1) = 𝑟 2
𝑥 = √(𝑟2) − (𝑦2) 𝑥 = √(52) − (2.32) 𝑥 = 4.4 𝑐𝑚
𝑥 = 4 𝑐𝑚
Sehingga ditemukan jarak minimal (sensor IR Flame-lilin) yakni sebesar 4 cm.
3.3.8
Perhitungan Kemampuan Pompa
Alat-alat yang digunakan dalam memadamkan api adalah pompa air, selang dan
nozzle. Selang yang dipakai menggunakan diameter 6 mm dan panjang 23 cm sesuai
dengan ukuran chasis kepala. Pompa air yang digunakan adalah pompa air DC 12V dengan
flow rate 1.8 L/min, sesuai dengan aturan KRI robot hanya bisa membawa 50 ml air, sehingga waktu maksimal yang diperlukan untuk memadamkan api dihitung sebagai berikut : Volume : 50 ml Debit : 1.8 L/m atau 30 ml/s t = Volume/Debit t = (50 ml)/(30 ml/s) t = 1.67 s
Sehingga waktu yang diperlukan maksimal adalah 1.67 s.
3.4
Perancangan Diagram Alir
3.4.1
Proses Kerja Sistem
Robot pemadam api berkaki akan start dengan frekuensi 3,8kHz selama 3-5 sekon. Frekuensi tersebut dideteksi oleh modul sensor suara LM567 sehingga robot akan berjalan mencari jalan keluar dari ruang start. Robot keluar dari ruang start dengan cara menyusuri nilai derajat pergerakan yang memanfaatkan sensor jarak Ultrasonic dan mendeteksi garis pintu pertama untuk menandakan posisi robot sudah berada di lorong arena. Kemudian
sehingga robot akan menghindari rintangan tersebut. Setelah menghindari rintangan, robot akan menyusuri dinding kembali dan mendeteksi garis ruang menandakan posisi robot telah berada di ruang yang baru.
Posisi robot pemadam api telah masuk ke dalam ruang yang baru sehingga robot akan mencari api pada ruang tersebut. Robot akan berhenti di ruang yang baru dan melakukan
scanning ruangan apakah ada api atau tidak dalam ruang tersebut menggunakan sensor UVTron. Jika di ruang tersebut ada api maka robot akan berjalan menyusuri dinding, jika tidak ada api maka badan robot akan masuk seluruhnya ke dalam ruang kemudian berbalik arah untuk keluar dari ruang tersebut dan mencari ruang selanjutnya. Ketika robot telah mendeteksi adanya api dalam ruang yang telah dipindai dengan sensor UVTron. Robot akan menyusuri dinding dan mencari titik api dengan sensor Infrared Flame ketika sensor sudah mendapatkan api dengan jarak minimal antara robot dan api, maka robot akan berhenti dan mendeteksi ulang posisi api dengan sensor Thermal Array untuk mengarahkan penyemprot ke arah titik api yang tepat. Diagram alir utama dapat dilihat pada Gambar 3.14.
sensor PING akan membandingkan nilai pada sensor PING nol lebih besar dari 11 cm dan nilai PING lima kurang dari nilai PING tiga, jika memenuhi akan menjalankan program jalan dengan membandingkan nilai PING tujuh, nol dan IR, lalu data nilai tersebut akan disimpan, jika tidak memenuhi maka derajat pergerakan akan berubah dengan nilai kiri : 0, kanan : 80 sehingga robot akan berbelok ke arah kiri dan melakukan proses pengecekan terus menerus hingga nilai yang diinginkan terpenuhi. Setelah program jalan, selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan Fuzzy Mamdani, data hasil perhitungan tersebut juga akan disimpan hingga mikrokontroler master meminta data dan dikirim jika tidak, maka akan terus melakukan proses program jalan. Gambar 3.15 menunjukkan diagram alir derajat pergerakan.
3.4.3
Program Deteksi Garis
Garis ruang dideteksi menggunakan Mikrokontroler slave 2 dan sensor warna. Sensor warna mengambil data nilai Red jika lebih dari 500 maka robot mendeteksi adanya garis jika tidak, maka robot akan terus membaca sensor warna hingga mendapati data nilai
Red. Ketika robot mendeteksi adanya garis maka data akan dikirim ke mikrokontroler master
(receiver), mikrokontroler master akan mengecek data yang dikirim oleh sensor warna, kemudian receiver akan mengirim sinyal kembali ke sensor warna. Setelah mendapatkan sinyal dari receiver maka mikrokontroler sensor warna akan reset data yang sebelumnya ada di sensor warna. Gambar 3.16. menunjukkan diagram alir deteksi garis.
Gambar 3.16. Diagram Alir Deteksi Garis
3.4.4
Program Deteksi Api
Program deteksi api menggunakan mikrokontroler slave 3 dan 32 sensor IR flame, pertama-tama menginisialisasikan input dan threshold, lalu mereset nilai counter dan membaca nilai analog dari sensor. Setelah itu menyimpan nilai analog pada variable array, kemudian counter terus menerus hingga jika counter bernilai 31 maka counter akan mereset
yang diinginkan sesuai. Gambar 3.17. menunjukkan diagram alir deteksi api.
35
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.
Perubahan Perancangan
Penelitian ini mengalami perubahan rancangan yang ada pada BAB III Rancangan Penelitian. Perubahan perancangan terdapat pada flowchart utama, Sensor IR flame dan implementasi mekanik robot.
4.1.1
Perubahan Flowchart Utama
Perubahan flowchart utama dilakukan karena sensor api infrared tidak digunakan oleh peneliti. Perubahan flowchart terjadi pada bagian deteksi api bagian mikrokontroler
slave 3, sehingga ketika robot telah mengecek api ruang, robot akan berjalan menyusuri dinding dan kemudian membaca sensor api thermal array untuk mengarahkan penyemprot pada sumber api. Perubahan flowchart utama dapat dilihat pada gambar 4.1
4.2 dengan ilustrasi percobaan gambar 4.2, berdasarkan tabel tersebut saat lilin di posisi 1 IR flame ke- 3 mendeteksi api (saat hasil pembacaan sensor rendah menandakan sensor mendeteksi api), kemudian di saat bersamaan ketika posisi lilin dipindah ke posisi 2 semua nilai IR berubah namun pembacaan IR ke – 8 sampai 13 mendeteksi api, hal yang sama saat lilin berada di posisi 3 nilai IR berubah kembali. Perubahan nilai IR saat lilin dipindahkan ke berbagai posisi menyulitkan untuk mendapatkan nilai threshold yang akan digunakan dalam program.
Gambar 4.2. Ilustrasi pengujian sensor api infrared Keterangan :
Garis biru : letak 32 sensor api Persegi Panjang merah : Posisi api
Tabel 4.1. Hasil percobaan sensor api Infrared
Posisi api
Hasil Pembacaan sensor
IR Flame ke- IR Flame ke- IR Flame ke- IR Flame ke- 0 1 2 3 8 9 10 11 16 17 18 19 24 25 26 27 4 5 6 7 12 13 14 15 20 21 22 23 28 29 30 31 1 694 655 310 447 508 564 555 602 608 634 651 664 665 677 684 702 661 642 639 620 648 621 616 638 620 618 621 604 609 634 649 663 2 246 229 200 177 160 154 150 150 44 39 52 51 145 145 146 148 149 150 150 152 155 158 164 173 190 203 220 236 48 97 203 152
Posisi api
Hasil Pembacaan sensor
IR Flame ke- IR Flame ke- IR Flame ke- IR Flame ke- 0 1 2 3 8 9 10 11 16 17 18 19 24 25 26 27 4 5 6 7 12 13 14 15 20 21 22 23 28 29 30 31 3 484 483 454 457 433 442 430 439 423 433 447 453 454 463 473 484 237 137 287 319 370 378 372 405 406 401 396 400 403 410 429 438 4 755 753 699 709 660 686 657 674 671 685 705 713 712 724 732 744 689 659 637 607 656 586 574 648 258 307 466 491 513 591 627 656
4.1.3
Perubahan Implementasi Mekanik Robot
Perubahan mekanik robot terjadi pada bagian kaki robot pada BAB III, design kaki yang digunakan dalam mekanik robot menggunakan kaki enam (hexapod), namun pada penelitian ini robot menggunakan kaki empat (quadruped) untuk pergerakan dan digunakan dalam uji coba implementasi robot. Perubahan kaki robot dapat dilihat pada gambar 4.3.
Gambar 4.3. Perubahan Implementasi mekanik robot (robot tampak depan)
dinamakan panel, isi dari panel ini adalah mic sensor suara LM567, LED hijau untuk menandakan robot dapat mendeteksi frekuensi dari aplikasi Tone Generator dengan frekuensi 3.8kHz dan LED merah untuk menandakan sensor UVtron telah mendeteksi api dalam ruang.
Gambar 4.5. Robot Part level 1 Keterangan :
1. LED indikator sound activation
2. LED indikator sensor UVtron Hamamatsu 3. Mic sensor suara LM567
Part Level dua (gambar 4.6) adalah bagian topi robot yang memiliki dua buah sensor jarak PING di samping kiri dan kanan sisi topi untuk menghindari tembok, selain itu sensor api thermal array AMG8833 yang berfungsi untuk mengarahkan servo penyemprot ke arah sumber api terletak pada bagian sisi depan topi robot.
1
2
Gambar 4.6. Robot part level 2 Keterangan :
4. Sensor jarak PING ultrasonic ke-7 5. Sensor api array AMG8833
6. Sensor jarak PING ultrasonic ke-1
Part level tiga (gambar 4.7) adalah bagian kepala robot, pada bagian ini terdapat sensor UVtron untuk mendeteksi api dalam ruang, servo untuk menggerakkan penyemprot,
nozzle dan selang air, pompa air dan botol penampung air, selain itu di bagian sisi kepala robot terdapat lima buah sensor jarak PING dan sensor jarak infrared SHARP sebanyak tiga buah pada bagian sisi depan kepala robot.
Gambar 4.7. Robot part level 3 (1)
Keterangan :
7. Sensor UVtron Hamamatsu 8. Servo penyemprot dan nozzle 9. Sensor jarak infrared SHARP ke-2 10.Sensor jarak infrared SHARP ke-0
4 6 5 7 8 10 9 11 12
Gambar 4.8. Robot part level 3 (2) Keterangan :
13.Sensor jarak PING ultrasonic ke-5
14.Sensor jarak PING ultrasonic ke-6 (sensor fuzzy kanan) 15.Pompa DC
16.Botol penampung air 17.Selang air
Gambar 4.9. Robot part level 3 (3)
13 14
16
18.Sensor jarak PING ultrasonic ke-2 19.Sensor jarak PING ultrasonic ke-3
Part level terakhir adalah bagian dalam kepala robot, pada bagian ini terdapat tiga mikrokontroler masing-masing untuk master, slave 1 dan slave 2.
4.3
Pengujian dan Pembahasan Hardware
Hardware yang diuji adalah seluruh sensor yang digunakan pada robot untuk mencari api dan memadamkannya. Pengujian pada setiap sensor pada subbab ini dilakukan dengan cara memvariasikan parameter yang akan diuji seperti jarak sensor terhadap objek dan tinggi objek.
4.3.1
Pengujian dan Pembahasan Sensor Jarak
Sensor jarak digunakan pada penelitian ini untuk membantu pergerakan kaki agar dapat berjalan sesuai dengan wall follower yang dipilih. Sensor jarak yang digunakan adalah sensor jarak Ultrasonic PING Parallax. Pengujian sensor jarak PING dilakukan dengan cara badan robot berada dalam ruangan tertutup tanpa atap sehingga sensor dapat mendeteksi objek (tembok ruangan) yang dapat memantulkan gelombang ultrasonik. Variasi pengujian berdasarkan arah robot (dalam derajat), jarak sebenarnya (cm) dan hasil jarak pembacaan sensor (cm). Sensor jarak PING yang digunakan dalam pengujian sebanyak 7 buah sensor. PING ke-0 berfungsi untuk mengukur posisi depan robot terhadap boneka dan tembok, PING ke-1 untuk mengoreksi posisi robot jika terlalu miring ke kiri, PING ke-2 untuk referensi nilai wall follower kiri, PING ke-3 berfungsi untuk mengukur jarak tembok sebelah kiri saat awal start robot, PING ke-5 berfungsi untuk mengukur jarak tembok sebelah kanan saat awal start robot, PING ke-6 untuk referensi wall follower kanan dan PING ke-7 untuk koreksi posisi robot jika terlalu miring ke kanan. Sensor PING terletak pada sisi kepala dan topi robot (Gambar 4.6, 4.8 dan 4.9). Data pengujian sensor PING dapat dilihat pada tabel 4.3.
90 0 35.5 35 1,4 1 46 47 2,17 2 28 27 3,57 3 27 27 0 5 26 27 3,84 6 28 27 3,57 7 40 39 2,5 270 0 34.5 35 1,44 1 45 47 444 2 28 27 3,57 3 27 27 0 5 26 27 3,84 6 28 27 3,57 7 44 47 6,81 180 0 26 24 7,69 1 30 31 3,33 2 42 41 2,38 3 45 45 0 5 38 36 5,26 6 40 41 2,5 7 30 29 3,33 360 0 21 22 4,76 1 48 49 2,08 2 41 40 2,43 3 40 40 0 5 42 41 2,38 6 40 40 0 7 29 28 3,44
Arah robot (derajat) Sensor PING ke- Jarak Sebenarnya (cm) Jarak hasil pembacaan sensor (cm) 𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡 = |𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 | × 100% (%) 315 0 40 40 0 1 29 27 6,89 2 22 22 0 3 29 27 6,89 5 30 31 3,33 6 40 39 2,5 7 39 38 2,56 225 0 40 40 0 1 39 38 2,56 2 51 52 1,96 3 34 33 2,94 5 29 28 3,44 6 25 24 4 7 26 26 0 135 0 40 40 0 1 29 27 6,89 2 26 25 3,84 3 33 30 9,09 5 29 28 3,44 6 45 44 2,22 7 39 37 5,12 45 0 40 39 2,5 1 38 37 2,63 2 45 45 0 3 33 32 3,03 5 29 27 6,89 6 24 22 8,33 7 24 24 0 𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 =𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 3,06
namun tidak mengurangi fungsi kerja sensor pada penelitian ini. Gambar 4.10 pengujian PING arah 180 derajat menunjukkan galat pembacaan yang terjadi pada sensor PING ke-0 dan PING ke-5, pada kedua PING tersebut sensor dapat membaca kabel data di samping sehingga pembacaan sensor dan jarak sebenarnya berbeda, karena sensor PING dapat membaca objek terdekatnya.
Gambar 4.10. Pengujian PING arah 180 derajat
4.3.2
Pengujian dan Pembahasan Sensor Obstacle
Sensor obstacle digunakan untuk menghindari rintangan berupa boneka yang terletak pada lorong samping ruang 4. Sensor obstacle yang dipakai adalah sensor Infrared SHARP GP2Y0A41SK0F. Pengujian sensor Infrared SHARP dilakukan dengan cara robot diletakan pada lorong arena dengan rintangan boneka yang telah dipersiapkan. Variasi pengujian berdasarkan jarak robot dengan rintangan (cm) dan arah robot terhadap rintangan. Sensor IR yang digunakan berjumlah tiga buah sensor, ketiga sensor tersebut berfungsi untuk mendeteksi boneka. Sensor tersebut terletak pada sisi samping depan kepala robot. Hasil pengujian sensor IR dapat dilihat pada tabel 4.5.
90 180 Ber das ark an tab el 4.6 suh u bari s ke-4, kol om ke-5 ada lah 44, 75° C dan bari s ke-5, kol om
ke-Arah robot ke boneka Jarak sensor ke boneka Sensor IR ke- Jarak Sebenarnya (cm) Jarak hasil pembacaan sensor (cm) 𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡 = |𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 | × 100% (%) Depan 9 0 9 8 11,11 1 9 9 0 2 8 8 0 Serong Kanan 0 9 8 11,11 1 10 10 0 2 14 14 0 Serong Kiri 0 12 11 8,33 1 28 28 0 2 10 10 0 Depan 12 0 12 11 8,33 1 12 12 0 2 14 14 0 Serong Kanan 0 12 11 8,33 1 13 13 0 2 28 28 0 Serong Kiri 0 16 15 6,25 1 28 28 0 2 15 15 0 Depan 15 0 15 15 0 1 15 15 0 2 15 15 0 Serong Kanan 0 15 15 0 1 15 15 0 2 28 28 0 Serong Kiri 0 16 15 6,25 1 18 18 0 2 15 15 0 𝑅𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 =𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 2,21
intensitas cahaya dari pemancar ke objek tidak seluruhnya diterima oleh penerima sensor. Gambar 4.11 merupakan foto pengujian sensor Infrared GP2Y0A41SK0F dengan jarak 15 cm dari rintangan dan posisi robot serong kiri, pada sensor ke-0 (depan tengah) sensor hanya mendeteksi sebagian dari badan boneka sehingga pantulan intensitas cahaya yang diterima penerima IR tidak seluruhnya diterima oleh sensor, meskipun memiliki perbedaan hasil pembacaan sensor dan pengukuran sebenarnya, sensor sudah dapat bekerja dengan baik.
Gambar 4.11. Pengujian Sensor Infrared GP2Y0A41SK0F
4.3.3
Pengujian dan Pembahasan Sensor Suara
Sensor suara digunakan pada penelitian ini untuk mengaktifkan robot pada frekuensi yang telah ditentukan. Sensor suara yang dipakai adalah sensor suara LM567. Pengujian sensor suara LM567 dilakukan dengan cara mengaktifkan Tone Generator (aplikasi dari Play Store) sebagai sumber bunyi dan didekatkan ke mic dari sensor LM567. Tujuan dilakukan pengujian ini untuk mengetahui variasi jarak yang dapat di terima oleh sensor dengan variasi frekuensi dari 3,5kHz-4,2kHz. Hasil pembacaan sensor LM567 dapat dilihat pada tabel 4.6.
No Jarak sumber suara ke sensor (cm) Frekuensi (kHz) Hasil pembacaan data sensor 1 5 3,5 OFF 3,6 OFF 3,7 ON 3,8 ON 3,9 ON 4,0 ON 4,1 ON 4,2 OFF 2 10 3,5 OFF 3,6 OFF 3,7 ON 3,8 ON 3,9 ON 4,0 ON 4,1 ON 4,2 OFF 3 30 3,5 OFF 3,6 OFF 3,7 OFF 3,8 OFF 3,9 ON 4,0 ON 4,1 OFF 4,2 OFF
Dari tabel 4.6 sensor suara LM567 mampu mendeteksi sumber suara dari jarak 5 cm, 10 cm dan 30 cm dari sumber suara. Berdasarkan hasil pengujian tersebut sensor suara dapat mendeteksi frekuensi 3,7kHz-4,1kHz dari jarak 5 cm dan 10 cm sumber suara sedangkan saat jarak sumber suara 30 cm dari sensor, sensor hanya mampu mendeteksi frekuensi 3,9kHz dan 4,0kHz karena frekuensi sumber terlalu kecil sehingga pada jarak yang cukup
4.3.4
Pengujian dan Pembahasan Sensor Garis
Sensor garis digunakan pada penelitian ini untuk mendeteksi garis putih pada pintu tiap ruang pada arena. Sensor garis yang digunakan adalah Sensor TCS3200. Pengujian data sensor dilakukan dengan cara mengukur ketinggian yang berbeda-beda dari objek uji dapat dilihat pada gambar 4.12. Objek uji pada pengujian memiliki warna hitam, abu-abu dan putih, selain ketinggian sensor yang berbeda-beda digunakan juga pengukuran intensitas cahaya (lux meter). Tujuan dilakukan pengujian ini untuk mengetahui threshold pada garis putih saat robot di arena sehingga akan meminimalkan kesalahan pembacaan robot pada warna objek di arena dan robot dapat memproses program lain ketika robot mendeteksi garis putih pada arena. Hasil pengujian sensor TCS3200 dapat dilihat pada tabel 4.7.
No Intensitas cahaya
Jarak sensor
ke objek Objek
Hasil pembacaan data sensor R G B 1 1711 6 cm Hitam 2386 2697 2382 Abu-abu 391 444 388 Putih 73 85 72 5 cm Hitam 2345 2649 2336 Abu-abu 361 417 354 Putih 76 91 76 4 cm Hitam 2699 1402 2693 Abu-abu 509 466 509 Putih 99 110 93 2 387 6 cm Hitam 2825 3185 2816 Abu-abu 1287 1411 1288 Putih 512 553 510 5 cm Hitam 2758 3184 2741 Abu-abu 1299 1464 1293 Putih 418 459 411 4 cm Hitam 2232 2661 2269 Abu-abu 1089 1247 1088 Putih 479 551 478 3 196 6 cm Hitam 5578 6069 5553 Abu-abu 2348 2516 2338 Putih 1069 1109 1069 5 cm Hitam 5580 5576 5592 Abu-abu 1973 1976 1977 Putih 895 889 888 4 cm Hitam 6171 1719 6154 Abu-abu 3167 1505 3251 Putih 1236 1049 1228
rendah dari objek uji warna hitam. Saat sensor warna mendeteksi warna putih pembacaan photodioda penyaring warna merah akan lebih rendah ketimbang objek berwarna hitam maupun abu-abu. Photodioda penyaring warna merah pada tabel sudah dapat mendeteksi warna objek putih, sehingga dapat digunakan pada penelitian ini.
Berdasarkan aturan KRPAI yakni intensitas cahaya (lampu) yang digunakan pada arena minimal sebesar 300 lux, pada tabel pengujian sensor warna TCS3200 dapat mendeteksi objek warna yang berbeda saat intensitas cahaya sebesar 387 lux sehingga sensor sudah memberikan hasil yang sesuai dengan aturan KRPAI yaitu minimal intensitas cahaya yang terukur sebesar 300 lux.
4.3.5
Pengujian dan Pembahasan Sensor Api UVtron
Sensor api Uvtron Hamamatsu digunakan untuk mendeteksi api dalam ruang. Pengujian sensor Hamamatsu dilakukan dengan cara lilin diletakkan sesuai dengan arah jam yang bervariasi yaitu 12.00, 01.30, 03.00, 04.30, 06.00, 07.30, 09.00 dan 10.30 (gambar 4.13), kemudian robot (dalam keadaan diam) diletakan sejauh 100 cm dari lilin, lilin yang digunakan juga memiliki variasi ketinggian 20 cm, 15 cm dan 10 cm, gambar pengujian dapat dilihat pada Gambar 4.14. Tujuan dilakukan pengujian ini untuk mengetahui pembacaan maksimal sensor Hamamatsu ketika objek dititik tertentu dengan jarak tertentu dan ketinggian objek tertentu. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.8 dan 4.9.
Gambar 4.13. Ilustrasi pengujian Sensor Hamamatsu
Gambar 4.14. Pengujian Sensor Hamamatsu Tabel 4.8. Hasil pengujian sensor Hamamatsu
no Tinggi lilin (cm) Posisi lilin Pembacaan hasil sensor 1 20 01.30 1 03.00 1 04.30 1 06.00 1 07.30 0 09.00 0 10.30 1 12.00 1
2 15 04.30 1 06.00 0 07.30 0 09.00 1 10.30 1 12.00 1 3 10 01.30 1 03.00 1 04.30 1 06.00 1 07.30 0 09.00 1 10.30 1 12.00 1
Dari tabel 4.8 dan 4.9 sensor Hamamatsu dapat mendeteksi lilin dengan posisi tertentu dan ketinggian tertentu. Sensor Hamamatsu tidak dapat mendeteksi api lilin ketika lilin berada pada posisi jam 07.30 dan 09.00 dengan ketinggian lilin 20 cm hal ini terjadi karena lilin yang lebih tinggi dari posisi sensor dan pembacaan sensor yang terhalang oleh kabel pada kepala robot (gambar 4.15).
Saat ketinggian lilin 15 cm sensor tidak dapat mendeteksi api pada posisi 07.30 dan 09.00 (gambar 4.16), saat ketinggian lilin 10 cm sensor tidak dapat mendeteksi api hanya pada posisi 07.30 (gambar 4.17), namun pembacaan sensor Hamamatsu sudah baik dan dapat berfungsi untuk mencari api dalam ruang.
Gambar 4.16. (kiri) posisi lilin pada jam 07.30, (kanan) posisi lilin pada jam 09.00
Gambar 4.17. Posisi lilin pada jam 07.30
4.3.6
Pengujian dan Pembahasan Sensor Api Array
Sensor api thermal array digunakan pada penelitian ini untuk mengetahui letak sumber api/lilin secara tepat. Sensor api thermal array yang digunakan adalah sensor AMG8833. Pengujian pada sensor ini dilakukan dengan cara meletakan robot pada ruang tertutup dan meletakan sumber api/lilin di depan robot. Jarak antara robot dan sumber api memiliki variasi jarak 5 cm, 10 cm, 15 cm, dan 20 cm. Lilin yang digunakan memiliki variasi
Kolom ke-\Baris ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 1 28,25 28,25 27,75 29 29,5 30,5 29,5 30,25 2 28 27,75 27,25 28,25 29,75 31,25 30,25 29,5 3 27,5 27,75 28 28,75 32,5 32,75 29,5 29,5 4 27,5 27,75 28 29 44,75 36,25 30,5 29,5 5 27,75 27,75 27,5 28,5 40,25 32 30 29 6 27,25 27,75 27,5 28,25 28,75 28,75 28,5 29,5 7 27,75 27,5 27,25 27,75 28 27,75 28,5 28,75 8 27,75 27,5 27,25 27,5 27,75 27,75 27,75 28,25 Berdasarkan tabel 4.10 rerata suhu yang terukur oleh sensor adalah 29,19°C, untuk mengetahui nilai tertinggi untuk menjadi threshold pada program dilakukan perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (suhu yang terbaca - rerata suhu yang terukur oleh sensor), sehingga perbandingan pembacaan suhu tiap pixel dapat dilihat pada tabel 4.11 berikut :
Tabel 4.11 Hasil Perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (1)
Kolom ke-\Baris ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 1 -0,75 -0,75 -1,25 0 0,5 1,5 0,5 1,25 2 -1 -1,25 -1,75 -0,75 0,75 2,25 1,25 0,5 3 -1,5 -1,25 -1 -0,25 3,5 3,75 0,5 0,5 4 -1,5 -1,25 -1 0 15,75 7,25 1,5 0,5 5 -1,25 -1,25 -1,5 -0,5 11,25 3 1 0 6 -1,75 -1,25 -1,5 -0,75 -0,25 -0,25 -0,5 0,5 7 -1,25 -1,5 -1,75 -1,25 -1 -1,25 -0,5 -0,25 8 -1,25 -1,5 -1,75 -1,5 -1,25 -1,25 -1,25 -0,75 Nilai 15.75 dan 11.25 menunjukkan nilai suhu tertinggi dibanding nilai yang lain sehingga posisi lilin berada di baris 4, kolom 5 dengan nilai 15,75°C dan di baris ke-5, kolom ke-5 dengan nilai 11,25°C. Berdasarkan tabel 4.10 suhu baris ke-4, kolom ke-5 adalah 44,75°C dan baris ke-5, kolom ke-5 adalah suhu 40,25°C, sehingga threshold untuk konfigurasi tinggi lilin 20cm, jarak ke sensor api 15cm dan arah robot mengarah ke depan lilin adalah sekitar 40°C.
2. Tinggi lilin 15 cm, jarak sensor ke api 15 cm, arah robot menghadap ke depan lilin Tabel 4.12. Hasil pengujian sensor AMG8833 (2)
Kolom ke-\Baris ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 1 28,25 28,5 29 29,25 31 29,75 30 30,5 2 28,75 28,5 28,75 29,75 32 30,25 30,25 30,25 3 28,25 28,5 28,5 29,25 31,25 29 29,25 29,75 4 28 29 29,75 31,75 33,75 30,5 29,75 30 5 29 29,25 30,25 34,75 38 31 30 30,5 6 29 29,75 30 46 58,25 31 30 30,75 7 29 29,25 30,5 33,5 35,25 31,75 30,5 30 8 28,5 29,5 30 30,5 30 30,75 30 30,25
Berdasarkan tabel 4.12 rerata suhu yang terukur oleh sensor adalah 30,90°C, untuk mengetahui nilai tertinggi untuk menjadi threshold pada program dilakukan perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (suhu yang terbaca - rerata suhu yang terukur oleh sensor), sehingga perbandingan pembacaan suhu tiap pixel dapat dilihat pada tabel 4.13 berikut :
Tabel 4.13 Hasil perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (2)
Kolom ke-\Baris ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 1 -1,75 -1,5 -1 -0,75 1 -0,25 0 0,5 2 -1,25 -1,5 -1,25 -0,25 2 0,25 0,25 0,25 3 -1,75 -1,5 -1,5 -0,75 1,25 -1 -0,75 -0,25 4 -2 -1 -0,25 1,75 3,75 0,5 -0,25 0 5 -1 -0,75 0,25 4,75 8 1 0 0,5 6 -1 -0,25 0 16 28,25 1 0 0,75 7 -1 -0,75 0,5 3,5 5,25 1,75 0,5 0 8 -1,5 -0,5 0 0,5 0 0,75 0 0,25 Nilai 16 dan 28,25 menunjukkan nilai suhu tertinggi dibanding nilai yang lain sehingga posisi lilin berada di baris ke-6, kolom ke-4 dengan nilai 16 dan di baris ke-6, kolom ke-5 dengan nilai 28.25. Berdasarkan tabel 4.12 suhu baris ke-6, kolom ke-4 adalah 46°C dan baris ke-6, kolom ke-5 adalah suhu 58,25°C, sehingga threshold untuk konfigurasi tinggi lilin 15cm, jarak ke sensor api 15cm dan arah robot mengarah ke depan lilin adalah sekitar 46°C.
2 3 29,75 30 29,75 29,75 30,75 30,25 30,75 30,25 4 29,25 29,75 30,25 30,5 31,5 30,5 30,5 30,75 5 29,5 30,25 30,25 30,5 32,5 31 30,5 31 6 30 30,25 30,75 31,25 35,5 31,5 31,25 31,25 7 29,75 30,25 30,5 31,75 42,5 33 31,25 31,25 8 30,5 30,75 30,75 32,25 53,75 32,75 31,5 31,5
Berdasarkan tabel 4.14 rerata suhu yang terukur oleh sensor adalah 31.24°C, untuk mengetahui nilai tertinggi untuk menjadi threshold pada program dilakukan perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (suhu yang terbaca - rerata suhu yang terukur oleh sensor), sehingga perbandingan pembacaan suhu tiap pixel dapat dilihat pada tabel 4.15 berikut :
Tabel 4.15. Hasil perbandingan pembacaan suhu tiap pixel (3)
Kolom ke-\Baris ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 1 -1,5 -0,75 -0,75 -0,25 0 -0,5 -0,5 -0,5 2 -1,5 -0,75 -1,25 -0,75 -0,5 -1 -0,75 -0,5 3 -1,25 -1 -1,25 -1,25 -0,25 -0,75 -0,25 -0,75 4 -1,75 -1,25 -0,75 -0,5 0,5 -0,5 -0,5 -0,25 5 -1,5 -0,75 -0,75 -0,5 1,5 0 -0,5 0 6 -1 -0,75 -0,25 0,25 4,5 0,5 0,25 0,25 7 -1,25 -0,75 -0,5 0,75 11,5 2 0,25 0,25 8 -0,5 -0,25 -0,25 1,25 22,75 1,75 0,5 0,5
menunjukkan nilai suhu tertinggi dibanding nilai yang lain sehingga posisi lilin berada di baris ke-7, kolom ke-5 dengan nilai 11 dan di baris ke-7, kolom ke-5 dengan nilai 22.75. Berdasarkan tabel 4.14 suhu baris ke-7, kolom ke-5 adalah 42,50°C dan baris ke-7, kolom ke-5 adalah suhu 53,75°C, sehingga threshold untuk konfigurasi tinggi lilin 10cm, jarak ke sensor api 15cm dan arah robot mengarah ke depan lilin adalah sekitar 42°C.
Dari 3 tabel hasil pengujian yang telah dilakukan, sensor api Thermal Array dapat mendeteksi posisi api dengan baik dan bisa mendapatkan threshold yang diperlukan untuk program master.
