1 1.1. Latar Belakang
Perkembangan robotika di Indonesia cukup pesat dengan semakin banyaknya aplikasi robot yang diterapkan di industri. Perkembangan robot di dunia industri juga diikuti oleh perkembangan pembelajaran robot didunia pendidikan, dikalangan pemuda di Indonesia akhir-akhir ini sangat bergairah. Saat ini perkembangan ilmu robotika telah merata seluruh tanah air yang dibuktikan dengan keikutsertaan mahasiswa hampir seluruh kepulauan yang ada di Indonesia. Prestasi mahasiswa Indonesia untuk bidang robot juga sudah diperhitungkan di dunia, terbukti dengan beberapa kali dapat menjuarai perlombaan-perlombaan tingkat dunia.
Pada Desember 2004 stasiun luar angkasa NASA mengalami kebocoran gas ammonia yang dapat mengancam keselamatan astronot, sehingga para ilmuwan NASA mulai memikirkan bagaimana mengembangkan sensor untuk mendeteksi gas beracun. Hal ini tidak menutup kemungkinan untuk terjadi dalam dunia industri, yang pada proses pengolahan mungkin melibatkan gas-gas yang berbahaya bagi manusia. Nose mobile robot dapat menjadi solusi untuk mengetahui potensi gas berbahaya tanpa melibatkan interaksi manusia secara langsung. Penciuman adalah suatu model penginderaan yang merupakan tantangan baru untuk sistem cerdas. Sensor yang mempunyai kemampuan untuk mencium disebut dengan E-nose (Electronic Nose).
Aplikasi E-nose sekarang digunakan untuk berbagai bidang penelitian, dimulai dari evaluasi kualitas dalam industri bahan makanan (Loutfi, 2002) untuk aplikasi medis (Dutta, 2002). Dalam konteks ini, E-nose didefinisikan sebagai array sensor gas kimia dan komponen pengenalan pola yang dapat mengklasifikasi dan mengidentifikasi bau yang sederhana maupun kompleks (Gardner, 1999).
Berdasar beberapa uraian tersebut, maka sebuah robot yang dilengkapi dengan kamera sebagai indera pengelihatan dan dapat dikendalikan dari jarak jauh oleh manusia melalui komputer atau remote device dapat dipandang sebagai teknologi alternatif yang dapat menjadi sebuah solusi untuk mengurangi resiko yang ditimbulkan sebagai akibat dari interaksi langsung antara manusia dengan objek berbahaya. Selain itu robot juga dapat dilengkapi dengan kecerdasan buatan seperti multi layer perceptron dengan metode error back propagation agar mampu mengklasifikasikan objek yang ditangkap dari gabungan beberapa sensor (array sensor TGS) sebagai electronic nose.
1.2. Perumusan Masalah
Berdasar uraian di sub-bab 1.1 maka permasalahan pada penelitian dapat dirumuskan secara umum adalah “bagaimana merancang mobile robot yang mampu menggantikan peran manusia dimana robot dilengkapi dengan kamera sebagai indera pengelihatan dan E-Nose sebagai indera pembau, dan dengan menggunakan Neural Network untuk mengidentifikasi gas, sehingga resiko yang timbul sebagai akibat interaksi manusia dengan gas berbahaya dapat dihindari ?”.
Dari perumusan masalah yang telah diuraikan sebelumnya, maka pertanyaan penelitian dapat dituliskan sebagai berikut.
1. Bagaimana merancang sebuah sistem yang mampu mengendalikan pergerakan robot sehingga mengurangi resiko interaksi antara manusia dengan gas berbahaya ?.
2. Bagaimana merancang sebuah purwa rupa yang di dalamnya terdiri beberapa sensor array sensor TGS sebagai electronic nose ?.
3. Bagaimana membuat dan menerapkan kecerdasan buatan dengan menggunakan Multi Layer Perceptron dengan metode error back propagation agar robot mampu mengidentifikasi gas berbahaya ?.
4. Bagaimana mengetahui tingkat akurasi terhadap sistem kecerdasan buatan yang dirancang dalam mengidentifikasi gas ?.
1.3. Batasan Masalah
Agar penelitian ini lebih fokus dan terarah, maka batasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Penelitian ini tidak bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah robot, melainkan mengimplemetasikan ke robot omni wheel yang sudah tersedia (Robotino™) dan membuat program kendali melalui PC (Personal Computer).
2. Komunikasi antar robot dan PC menggunakan protokol 802.11 dan memanfaatkan TCP/IP.
3. Sebagai sampel penelitian gas yang akan diidentifikasi adalah alkohol dan bensin.
1.4. Keaslian Penelitian
Penelitian E-Nose pernah dilakukan sebelumnya dengan judul Electronic Nose For Black Tea Quality Evaluation Using Kernel Based Clustering Approach (Tripathy dkk, 2012) yaitu dengan memanfaatkan electronic nose utuk menggantikan peran manusia dalam memberikan penilaian terhadap kualitas dari beberapa hasil produksi teh hitam. Hal ini ditujukan untuk mengurangi nilai subyektifitas dalam pemberian score terhadap masing-masing jenis produksi teh hitam. Penelitian tersebut memanfaatkan metode clustering dengan model Kernel Based Priciple Component Analysis (KPCA) dan Kernel Based Linear Discriminant Analysis (KLDA) untuk mengklasifikasikan kualitas dari teh hitam. Penelitian tersebut belum diaplikasikan kedalam robot.
Penelititan lainnya yaitu dengan memanfaatkan jaringan syaraf tiruan untuk mengidentifikasi aroma teh (Nugroho dkk, 2009), namun alat tersebut belum pernah diimplemetasikan pada mobile robot. Oleh karena itu diusahakan penelitian untuk mengimplemetasikan E-Nose pada mobile robot untuk mengurangi resiko yang ditimbulkan akibat interaksi langsung anatara manusia dengan gas yang berbahaya.
Penelitian lain dengan judul Simultaneous Estimation Of Odor Classes And Concentrations Using An Electronic Nose With Function Approximation
menentukan bau (odor) dan konsentrasi gas tertentu dengan menggunakan model pendekatan Multi Variate Logarithmic Regression (MVLR) dan Quadratic Multi Variate Logarithmic Regression (QMVLR). Penelitian ini juga belum diimplementasikan pada robot sehingga masih ada kemungkinan resiko interaksi manusia dengan gas beracun.
Penelitian yang lainnya dengan judul Building Gas Concentration Gridmaps With a Mobile Robot (Lilienthal, Ducket, 2004). Penelitian ini bertujuan untuk memetakan konsentrasi gas tertentu dalam sebuah ruangan yang sudah dikondisikan, robot bergerak dengan pola tertentu mengelilingi ruangan tersebut dan memetakan konsentrasi gas dalam ruangan tersebut. Dalam penelitian ini robot belum memiliki kemampuan untuk mendeteksi secara langsung kebocoran gas dalam ruangan, dan masih memiliki hambatan jika dalam pergerakan robot dengan pola tertentu terhalang oleh objek lain.
Berdasar beberapa penelitian tersebut, dicoba merancang suatu sistem untuk mengidentifikasi gas berbahaya yang aman terhadap manusia. Hal ini dilakukan dengan merancang sebuah robot yang mudah dan lebih fleksibel digerakkan oleh manusia untuk mendekati objek (gas beracun), dan merancang kecerdasan buatan (Multi Layer Perceptron) dengan menggunakan metode Error Back Propagation untuk mendapatkan bobot. Bobot yang telah didapatkan selanjutnya akan diimplementasikan pada robot, sehingga dengan menjalankan proses feed forward dengan berdasar pada bobot yang telah didapatkan maka robot akan memiliki kemampuan dalam melakukan identifikasi terhadap gas tersebut secara tepat dan cepat.
1.5. Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai adalah sebagai berikut. 1. Mengembangkan teknologi E-Nose mobile robot.
2. Menerapkan aplikasi neural network untuk mengidentifikasi gas.
3. Menggabungkan teknologi E-Nose mobile robot dengan neural network untuk mengidentifikasi gas tertentu sehingga mengurangi resiko interaksi manusia dengan gas tersebut.
4. Melakukan pengujian terhadap tingkat ketelitian dari sistem kecerdasan buatan yang telah diimplementasikan pada robot dalam mengidentifikasi gas.
1.6. Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini dapat memberikan manfaat antara lain :
1) memberikan teknologi alternatif untuk menggantikan peran manusia untuk mengurangi resiko yang ditimbulkan akibat interaksi secara langsung dengan gas yang membahayakan, dan
2) pengembangan teknologi serupa dalam hal mengidentifikasi gas hingga menentukan konsentrasi dari gas berbahaya tersebut.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan laporan ini terdiri atas lima bab. Masing-masing bab terdapat sub-bab. Uraian tiap bab tersebut adalah sebagai berikut.
Bab I Pendahuluan
Pada bab ini menjelaskan tentang latar belakang, perumusan masalah, keaslian penelitian, manfaat hasil penelitian, tujuan, batasan masalah, dan sistematika penulisan buku tesis.
Bab II Tinjauan Pustaka dan Landasan Teori
Pada bab ini menjelaskan tentang tinjuan pustaka dan landasan teori. Sub-bab terdiri dari tinjuan beberapa journal penelitian dengan topik yang serupa dan landasan teori tentang robot omni wheel, Robotino, Web Camera, Wireless Fidelty (Wifi), TCP/IP, Open Robotino Application Programming Interface (API), Sensor, Tin Oxide Gas Sensor (TGS), Jaringan Syaraf Tiruan termasuk didalamnya Multi Layer Perceptron dan algoritma Back Propagation yang digunakan untuk mengidentifikasikan Gas, Jenis Gas. Bab III Metode Penelitian
Bab ini berisi tentang penjelasan penulis dalam merancang dan membuat perangkat keras dan perangkat lunak. Bab ini juga berisi penjelasan alat dan bahan penunjang penelitian, alur penelitian, proses perancangan perangkat keras, dan pemrograman yang dilakukan pada sistem. Selain itu pada bab ini juga akan dibahas prosedur pengujian untuk masing-masing rancangan sub-sistem dan indikator keberhasilan untuk menentukan keberhasilan dari rancangan sub-system
Bab IV Hasil dan Pembahasan
Bab ini berisi tentang paparan hasil pengujian sistem beserta pembahasannya. Pengujian meliputi pengujian terhadap rancangan Vacuum
Chamber, rangkaian elektronik untuk array sensor TGS, rangkaian catu daya, komunikasi antara PC dengan Robot, Kendali pergerakan robot, pengolahan streaming kamera robot, sampling gas dan respon TGS, dan pengujian secara keselurahan yaitu Multi Layer Perceptron untuk mengidentifikasi gas.
Bab V Kesimpulan dan Saran
