39
BAB IV
PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pada bab ini akan dijelaskan tentang pengujian dimensi robot, algoritma dari robot yang telah dibuat dan analisis mengenai kinerja dari algoritma tersebut.
4.1. Pengujian Algoritma
Pengujian algoritma yang dilakukan bertujuan untuk mengukur kemampuan robot dalam mendeteksi baik boneka maupun furniture juga untuk menguji tingkat keberhasilan robot dalam menghindari boneka maupun furniture serta memilih jalan yang terbaik agar dapat melaksanakan tugasnya dengan sebaik dan seefisien mungkin.
Pengujian yang akan dilakukan dibagi menjadi 2 bagian, bagian pertama adalah pengujian robot untuk mendeteksi adanya boneka kemudian ketika telah memadamkan api dalam perjalanan kembali ke home bila robot bertemu perempatan maka robot akan mencari jalan yang terbaik (jalur yang tidak terdapat boneka). Pengujian ini dilakukan sebanyak 10 kali untuk setiap konfigurasi letak boneka yang berbeda, dimana ada 3 kandidat letak boneka yaitu daerah 1, 2, dan 3 serta untuk 2 jenis boneka yang berbeda.
Total pengujian pada bagian ini adalah sebanyak 60 kali.
Pada tabel pengujian, tanda () berarti robot dapat mendeteksi dimana letak boneka dengan benar sesuai dengan persyaratan yang ada. Sedangkan tanda (X) berarti robot gagal melakukan syarat yang telah ditentukan dalam hal ini bisa robot menabrak melewati boneka dan didiskualifikasi atau robot menggeser boneka lebih dari 1 cm sehingga mendapat pinalti.
Pengujian bagian kedua adalah pengujian robot untuk mendeteksi furniture.
Robot akan bergerak menelusuri dinding kemudian bila menemukan room maka robot akan melakukan scanning room tersebut untuk mengetahui ada atau tidaknya furniture dan bila ada terletak dimana furniture tersebut. Letak furniture dibedakan menjadi 2 bagian, daerah 1 dan 2. Hal tersebut untuk dapat menentukan robot akan follow kanan atau kiri. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali untuk 4 room (terdapat 6 konfigurasi) yang berbeda dan sebanyak 2 macam peletakkan furniture tersebut (di daerah 1 dan daerah 2). Total pengujian yang dilakukan sebanyak 120 kali.
Pada tabel pengujian, tanda () berarti robot dapat mendeteksi letak furniture dengan benar sesuai dengan persyaratan yang ada serta melakukan follow yang sesuai.
40
Sedangkan tanda (X) berarti robot gagal melakukan syarat yang telah ditentukan dalam hal ini bisa robot gagal mendeteksi letak furniture atau robot gagal menentukan follow ketika telah menemukan furniture.
Pengujian algoritma robot dilakukan di laboratorium Robotics Research Center UKSW. Berikut akan dipaparkan hasil pengujian dari bagian pertama ini.
4.1.1 Pengujian Pendeteksian Boneka dan Algoritma Robot untuk Menghindari Boneka
Pengujian ini dilakukan pada tanggal 20 - 30 Mei 2016 untuk pendeteksian dan kemampuan robot untuk menghindari boneka. Hasil pengujian ini ditunjukkan pada tabel 4.1.
Tabel 4.1. Pengujian Pendeteksian Boneka
No
Jenis
Boneka Daerah
Percobaan Ke-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1 X
2 1 2
3 1 3 X
4 2 1 X
5 2 2 X
6 2 3 X
X = Pengujian gagal (robot gagal mendeteksi boneka baik hanya menggeser
> 1cm ataupun melewati boneka atau ketika kembali ke home robot gagal mencari jalan yang tidak terdapat boneka).
= Pengujian berhasil (robot dapat mendeteksi adanya boneka tanpa menggeser > 1cm atau melewati boneka serta robot dapat kembali tanpa menemui boneka lagi)
Pada pengujian bagian pertama ini, pengujian difokuskan pada kemampuan robot untuk mendeteksi adanya boneka kemudian menyimpan letak boneka tersebut berdasarkan kriteria yang telah dibuat untuk setiap letak boneka (daerah 1, 2, dan 3).
Kemudian selain dapat mendeteksi adanya boneka terseb ut tanpa melewati atau menggeser boneka tersebut lebih dari 1 cm, robot juga harus dapat melakukan gerakan
41
memutar balik untuk menghindari boneka tersebut dan melanjutkan melakukan penelusuran dinding untuk menemukan api yang berada di sebuah room.
Pada pengujian, didapat hasil bahwa dengan menggunakan boneka jenis 1 robot gagal menjalankan tugasnya untuk daerah 1 dan 3 sebanyak masing- masing 1 kali.
Untuk pengujian menggunakan boneka jenis 2, robot tidak berhasil melakukan tugasnya dengan baik pada boneka yang terletak pada daerah 1, 2, dan 3 sebanyak masing- masing 1 kali dari 10 kali percobaan.
Disini penyebab kegagalan yang terjadi adalah robot telat mendeteksi boneka dikarenakan tinggi boneka yang tidak sesuai sehingga sedikit menggeser boneka yaitu sekitar 5 cm sehingga pengujian dianggap gagal. Kemudian penyebab kegagalan yang berikutnya adalah robot gagal untuk mendeteksi perempatan, sehingga robot tidak dapat menjalankan algoritma untuk menghindari boneka. Juga disebabkan robot yang loss garis sehingga tidak mengetahui room yang dia kunjungi sehingga gagal untuk kembali tanpa menemui boneka lagi. Serta gagal mendeteksi room yang disebabkan adanya persambungan dinding map yang berlubang sehingga srf04 salah mendeteksi.
4.1.2 Pengujian Pendeteksian furniture
Pengujian ini dilakukan pada tanggal 10 – 14 Juni 2016 untuk pendeteksian dan kemampuan robot mendeteksi furniture dan menentukan follow yang harus dilakukan.
Hasil pengujian ini ditunjukkan pada tabel 4.2.
Tabel 4.2. Pengujian Pendeteksian Furniture
No Room Daerah
Percobaan Ke-
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1A 1 X X
2 1B 1
3 2 1
4 3 1 X X
5 4A 1 X
6 4B 1 X
7 1A 2 X X
42
8 1B 2
9 2 2 X X
10 3 2 X
11 4A 2 X
12 4B 2 X
X = Pengujian gagal (robot gagal mendeteksi adanya furniture ataupun robot gagal menentukan daerah furniture atau robot gagal melakukan follow menjauh ke daerah tanpa furniture).
= Pengujian berhasil (robot dapat mendeteksi dan menentukan daerah furniture serta melakukan follow menjauh ke daerah tanpa furniture)
Pada pengujian bagian kedua ini untuk pendeteksian furniture daerah 1 pada room 1 robot gagal sebanyak 2 kali dalam melakukan tugasnya. Hal ini dikarenakan ketika memasuki room robot gagal untuk memposisikan diri sehingga posisinya miring, ini menyebabkan robot tersangkut ketika melakukan scanning (melakukan gerakan rotasi) sehingga robot tidak dapat mendeteksi furniture terjadi 2 kali kegagalan dari 10 kali percobaan.
Untuk pengujian robot masuk dari pintu 1B, robot berhasil dengan baik mendeteksi furniture dan melakukan follow yang sesuai. Begitu juga dengan furniture pada room 2 dapat dideteksi dengan baik.
Untuk furniture pada room 3, karena robot gagal mendeteksi room 3 tersebut sehingga robot tidak dapat mendeteksi furniture dengan benar dan terjadi kegagalan sebanyak 2 kali dari 10 percobaan.
Untuk pengujian di room dengan pintu 4A (menghadap atas) dan 4B (menghadap bawah) terjadi kegagalan sebanyak masing- masing 1x dari 10 kali percobaan dikarenakan robot gagal mendeteksi garis sehingga robot tidak mengetahui bahwa robot sudah berada di dalam room.
Pengujian letak furniture pada daerah 2 yang dilakukan pada room 1A mengalami kegagalan sebanyak 2 kali dari 10 kali percobaan. Hal ini dikarenakan robot menghadap posisi yang salah sehingga tidak dapat melakukan scanning terhadap daerah room 1 tersebut.
Untuk pengujian pada daerah 2 , robot masuk dari pintu 1B berhasil dengan baik mendeteksi furniture dan melakukan follow yang benar.
43
Untuk pengujian pada room 3, 4A, dan 4B gagal masing- masing 1 kali dari 10 kali percobaan dikarenakan robot tersangkut ketika akan masuk room sehingga gagal untuk melakukan scanning.
4.2. Persentase Keberhasilan Algoritma
Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai persentase keberhasilan algoritma yang telah diuji dan hasilnya akan ditampilkan dalam bentuk grafik.
Pada pengujian bagian pertama, yaitu pengujian pendeteksian boneka dan algoritma robot untuk menghindari boneka, robot gagal mendeteksi boneka sebanyak 1 kali dari 60 kali percobaan dan algoritma untuk kembali mengalami kegagalan sebanyak 4 kali dari 60 kali percobaan. Persentase keberhasilan total dari robot dalam pengujian bagian pertama ini adalah sebesar 91.67%.
Pada pengujian bagian kedua, yaitu pengujian pendeteksian furniture robot gagal sebanyak 13 kali dari 120 kali percobaan dalam mendeteksi furniture, sehingga persentase keberhasilan adalah 89.17 %.
Grafik persentase keberhasilan robot mendeteksi boneka serta menjalankan algoritma untuk menghindari boneka serta keberhasilan robot mendeteksi furniture adalah sebagai berikut :
Gambar 4. Grafik Persentase Keberhasilan 98.3
93.3
89.17
0 20 40 60 80 100 120
Mendeteksi Boneka Menghindari Boneka Mendeteksi Furniture
Persentase Kerberhasilan ( % )
