25

BAB III

METODE PERANCANGAN

3.1 Tujuan Perancangan

Perancangan adalah tahap terpenting dalam seluruh proses pembuatan alat. Tahap

pertama yang paling penting dalam perancangan adalah membuat blok diagram rangkaian,

kemudian memilih komponen dengan karakteristik yang sesuai dengan kebutuhan. Untuk

pemilihan komponen ini diperlukan data book serta petunjuk lain yang dapat membantu

dalam mengetahui spesifikasi dari komponen tersebut sehingga komponen yang didapat

merupakan pilihan yang tepat bagi alat yang akan dibuat.

Tahap perancangan ini dimulai dari pembuatan blok diagram rangkaian, pemilihan

komponen, pengaturan tata letak komponen (pembuatan layout), pemasangan komponen

sampai dengan proses finishing.

Perancangan alat ini mempunyai tujuan untuk mendapatkan hasil akhir yang baik

seperti yang diharapkan dengan memperhatikan penggunaan komponen yang murah serta

mudah didapatkan di pasaran. Selain itu dengan adanya perancangan tersebut akan

mempermudah kita mencari dan memperbaiki kerusakan peralatan atau rangkaian tersebut.

Dengan adanya perancangan yang baik, maka didapatkan suatu alat yang sesuai dengan

keinginan dari perancang alat itu sendiri.

Dalam pembuatan alat ini terdapat beberapa langkah perencanaan dan

perancangan yang saling berkaitan satu dengan yang lainnya. Secara garis besar, langkah-

langkah perencanaan dan perancangan terdiri atas dua bagian yaitu perancangan hardware

dan perancangan software.

Kemudian ada tahap perancangan elektronik yaitu dengan merancang penyusunan

dengan rangkaian-rangkaian yang dibutuhkan. Sedangkan perancangan mekanik adalah

merancang bentuk body sebagus mungkin dengan ukuran-ukuran yang sesuai agar tidak

mengganggu kerja rangkaian.

26

3.2 Blok Diagram

Blok diagram rangkaian merupakan salah satu bagian terpenting dalam

perancangan suatu alat, karena dari blok diagram rangkaian inilah dapat diketahui cara

kerja rangkaian secara keseluruhan. Sehingga keseluruhan blok diagram rangkaian tersebut

akan menghasilkan suatu sistem yang dapat difungsikan atau dapat bekerja sesuai dengan

perancangan.

Gambar blok diagram balancing robot beroda dua dengan menggunakan sensor

gyroscope dapat di lihat pada gambar 3.1

SENSOR

GYROSCOPE

ARDUINO UNO

(ATMEGA 328)

DRIVER MOTOR

DUAL H-BRIDGE

MOTOR

KIRI

MOTOR

KANAN

Gambar 3.1 Blok diagram balancing robot beroda dua menggunakan sensor gyroscope

27

Tujuan dari pembuatan blok diagram pada gambar diatas yaitu :

a. Sensor gyroscope yang di gunakan merupakan sensor yang mampu mendeteksi

sudut/kemiringan dari robot beroda dua. Jadi sudut yang terbaca akan menjadi masukan

untuk arduino uno

b. Keluaran dari sensor gyroscope berupa kecepatan sudut (deg/s), kemudian akan di ubah

menjadi sudut (deg) dengan menggunakan persamaan Euler ataupun Quaternion

c. Arduino uno merupakan pusat pengendali pada rangkaian ini, yang akan menerima data

dari sensor gyroscope dan kemudian memberikan data keluaran kepada driver motor

Dual H-Bridge sesuai dengan masukan yang di berikan oleh sensor gyroscope.

d. Driver Motor DC yang akan mengatur arah putaran dan kecepatan motor DC setelah

menerima data dari arduino, baik itu maju maupun mundur.

e. Motor DC yang akan berperan sebagai aktuator yang akan menggerakkan robot menuju

arah yang diberikan oleh data masukan sensor gyroscope.

Sistem kerja dari balancing robot ini menggunakan close loop, sebab di perlukan

adanya umpan balik untuk mengontrol output dari sistem. Gambar sistem kerja balancing

robot beroda dua dapat dilihat pada gambar 3.2

Gambar 3.2 Sistem kerja balancing robot beroda dua

Nilai masukan (set point) sistem berupa nilai derajat yang di kehendaki yaitu .

Dari hasil nilai set point, selanjutnya akan dicari nilai dari fungsi keanggotaan error dan

derror, di mana nilai error di dapat dari niliai set point dikurangi dengan hasil pembacaan

sensor, sedangkan untuk nilai derror didapat dari selisih antara nilai error sebelumnya

dengan nilai error sekarang.

28

Setelah mendapat fungsi ke anggotaan dari error dan derror maka akan di buatkan

inference atau evaluasi aturan, evaluasi aturan ini adalah peroses mengevaluasi derajat

keanggotaan tiap-tiap fungsi keanggotaan himpunan fuzzy masukan ke dalam basis aturan

yang ditetapkan. Setelah di tetapkan aturan fuzzy selanjutnya yaitu dilakukan proses

defuzzyfikasi, dimana tujuan dari defuzzyfikasi ini adalah untuk mendapat nilai keluaran

(crisp). Nilai keluaran di sini berupa PWM (Pulse With Modulation) yang akan mengatur

kecepatan dari motor DC. Selanjutnya sensor gyroscope akan bekerja untuk mengukur nilai

derajat robot dan kemudian menjadikan nilai pembacaan sebagai nilai umpan balik negatif.

3.3 Metode Perancangan

Dalam proses perancangan alat ini terbagi menjadi dua, antara lain :

1. Perancangan perangkat keras (Hardware)

2. Perancangan perangkat lunak (Software)

3.3.1 Perancangan perangkat keras (Hardware)

Perancangan hardware terdiri dari beberapa jenis komponen elektronika. Untuk

perancangan ini terdiri dari rangkaian power supply, sensor gyroscope, arduino uno, driver

motor DC, motor DC

Pada perancangan robot ini sangatlah diperlukan rangkaian-rangkaian elektronika

yang menunjang sistem kerja dari robot. Berikut merupakan rangkaian-rangkaian yang

digunakan pada balancing robot beroda dua.

3.3.1.1 Perancangan power suply

Perancangan power supply pada suatu sistem harus mampu memenuhi kebutuhan

tegangan setiap sistem blok. Dalam perancangan ini, rangkaian power supply harus mampu

memenuhi rangkaian sensor gyroscope sebagai pengukur sudut/kemiringan, rangkaian

arduino uno sebagai pusat pengendali rangkaian, serta rangkaian DC driver sebagai

pengendali dan pemberi supplai bagi motor DC.

Masing-masing dari sistem blok tersebut memiliki kebutuhan tegangan yang

berbeda-beda, oleh karena itu rangkaian power supply yang dirancang harus bisa memberi

29

VI1

VO3

GN

D2

REGULATOR 5V7805

VI1

VO3

GN

D2

REGULATOR 9V7809

B112V

C1470u

C2470u

OUTPUT 9 V OUTPUT 5 V

tegangan yang berbeda-beda pula. Bagian power supply terdiri dari baterai dengan tegangan

12 volt DC. Tegangan VDC akan diregulasi terlebih dahulu agar tegangan input sistem

blok tidak melebihi batas maksimal.

Catu daya 12 volt dirangkai dengan IC 7805 untuk memberi tegangan keluaran 5

volt pada blok sistem. Kemudian dirangkai dengan IC 7809 untuk memberi tegangan

keluaran sebesar 9 volt. Keluaran tegangan sebesar 9 volt ini sebagai tegangan masukan

untuk arduino uno. Sedangkan tegangan supply untuk driver motor DC diparalel langsung

dari sumber baterai 12 Volt. Gambar rangkaian power suply dapat dilihat pada gambar 3.3

Gambar 3.3 Rangkaian power suply (Wahyu S.P, 2015)

3.3.1.2 Perancangan driver motor DC

Motor DC dapat bekerja saat diberi tegangan, pada perancangan balancing robot

beroda dua, tegangan yang didapatkan oleh motor DC berasal dari sinyal yang berupa

logika yang dihasilkan oleh mikrokontroller ATMega328 yang diberikan ke pengendali

motor. Gambar skema rangkaian driver motor DC dengan IC L298 dapat dilihat pada

gambar 3.4

30

Gambar 3.4 Skema rangkaian driver motor DC dengan IC L298

(https://technokitavr.wordpress.com/category/pwm-motor-dc/)

Motor DC tidak dapat dikendalikan secara langsung oleh mikrokontroler, karena

kebutuhan arus listrik yang besar pada motor DC sedangkan arus keluaran pada

mikrokontroler sangat kecil. Driver motor merupakan pilihan alternatif yang harus

digunakan untuk mengendalikan motor DC pada mekanik robot beroda ini. Ada beberapa

driver motor yang sering digunakan pada aplikasi - aplikasi mekanik, yaitu menggunakan

rangkaian H-Bridge transistor, H-Bridge mosfet, dan IC driver motor. Pada alat yang akan

dirancang driver motor yang digunakan adalah driver motor dual H-bridge. Gambar

diagram blok dalam IC L298 dapat dilihat pada gambar 3.5

Gambar 3.5 Diagram blok dalam IC L298 (http://www.alldatasheet.com/

31

Rangkaian sistem penggerak motor DC adalah dengan menghubungkan

mikrokontroller dengan rangkaian H-bridge agar motor DC dapat bergerak ke dua arah

yang berlawanan. Motor DC ini dihubungkan langsung ke roda penggerak. Prinsip dasar

dari H-bridge adalah dengan menghubungkan motor dengan empat switch. H-bridge

sederhana dibuat dengan menggunakan dua buah transistor NPN dan dua buah transistor

PNP sebagai switch. Dengan mengubah keadaan dari empat switch tersebut, didapatkan

aliran arus ke motor yang berbeda arah, sehingga akan membuat motor berputar searah

jarum jam atau sebaliknya. Kebenaran IC L298 dapat dilihat pada tabel 3.1

Tabel 3.1 Kebenaran IC L298

(http://jhorobin.blogspot.co.id/2012/01/rangkaian-driver-motor-dc.html

3.3.1.3 Perancangan sensor gyroscope

Pada perancangan ini akan berencana menggunakan sensor gyroscope GY 521

yang memiliki pendeteksi navigasi sudut kemiringan (Z-axis respon) yaitu tingkat

penyimpangan dari keadaan lurus seimbang (pivot point) sebesar ±300°/sec, mengeluarkan

tegangan yang nilainya sebanding dengan nilai kecepatan sudut, nilai tersebut ditentukan

oleh nilai kepekaannya. Nilai kepekaan tersebut memiliki satuan milivolt per derajat per

detik (mV /s). Gyroscope GY 521 memiliki nilai kepekaan antara 5,52 mV /s hingga

6,48 mV /s. Gambar sensor gyroscope GY 521 dapat dilihat pada gambar 3.6

32

Gambar 3.6 Sensor gyroscope GY 521

Pada rangkaian sensor gyroscope GY 521 terdapat 8 pin masukan, tapi di

perancangannya hanya di gunakan 5 pin, yaitu 3,3 V, GND, SCL, SDA, dan INT di mana

Pin 3,3V sebagai tegangan masukan untuk GY 521, GND sebagai ground kemudian pin

SCL dan SDA sebagai masukan analog untuk arduino uno sedangkan pin INT di

hubungkan ke pin 2 digital. Gambar perancangaan sensor gyroscope GY 521 dapat dilihat

pada gambar 3.7

Gambar 3.7 Perancangan sensor gyroscope GY 521

3.3.1.4 Perancangan mikrokontroler ATMega328 (Arduino Uno)

Mikrokontroler yang digunakan dalam sistem ini adalah mikrokontroler dengan

jenis AVR Seri ATMega328. Mikrokontroler ini mempunyai 16 port (A,B,C,D) yang bisa

dijadikan port/pin input dan output. Pemilihan ATMega ini diperkirakan akan

memaksimalkan pembuatan alat yaitu sebagai pengolah data.

33

Dalam perancangan arduino uno, selain mikrokontroller ATMega328, terdapat

juga IC ATMega16U2 yang berperan sebagai pengubah dari USB ke serial dalam

komunikasi dengan komputer yang dimuat dengan sebuah bootloader FDU. Peran IC

ATMega16U2 ini menggantikan ATMega8U2. Gambar rangkaian ATMega 328 dapat

dilihat pada gambar 3.8

Gambar 3.8 Rangkaian ATMega 328P

(https://klyx.wordpress.com/2012/09/20/simpl-arduino/)

Arduino uno beroperasi pada tegangan 5 volt. Namun tegangan input yang

disarankan pada board arduino adalah 7 hingga 11 volt. Sedangkan tegangan input

batasnya adalah 6 sampai 20 volt. Oleh karena itu pada perancangan ini digunakan catu

daya sebesar 9 volt.

fungsi dan bagian yang akan digunakan pada perancangan mulai dari catu daya,

koneksi arduino dengan komputer, input dan output, serta mikrokontroller itu sendiri.

Gambar bord arduino uno dan fungsi masing-masing pin dapat di lihat pada gambar 3.9

34

Gambar 3.9 Rangkaian board arduino uno dan fungsi masing-masing pin

3.3.1.5 Perancangan mekanik

Perancangan mekanik di lakukan untuk menentukan ukuran dan bahan yang tepat

untuk digunakan. Bahan yang digunkan dalam perancangan mekanik robot ini adalah

dengan menggunakan akrilik dengan tebal 2 mm. Perancangan robot ini terdiri dari 3

tingkat, oleh karena itu membutuhkan akrilik sebanyak 3 bidang yang akan disusun.

Tingkat pertama terdiri dari battery 9,6 V, tingkat kedua terdapat sensor

gyroscope, sedangkan tingkat ketiga terdapat arduino uno dan rangkaian DC driver,

sedangkan Motor DC akan melekat pada bagian bawah akrilik.

Gambar rekontruksi balancing robot beroda dua tampak depan dapat dilihat pada

gambar 3.10

Gambar 3.10 Rekontruksi balancing robot beroda dua tampak depan

Arduino Uno

Battery

DC Driver

Gyroscope

35

Sedangkan untuk dimensi dari balancing robot beroda dua bila di lihat dari depan,

samping, atas dan belakang dapat dilihat pada gambar 3.11, 3.12, 3.13 dan 3.14.

Gambar 3.11 Tampak depan

Gambar 3.12 Tampak samping

36

ambar 3.13 Tampak atas

Gambar 3.14 Tampak belakang

37

Gambar bentuk dari balancing robot beroda dua dapat dilihat pada gambar 3.15

Gambar 3.15 Bentuk dari balancing robot beroda dua

3.3.2 Perancangan perangkat lunak (Hardware)

3.3.2.1 Pemodelan fuzzy

Pengendali logika fuzzy akan mengevaluasi setiap input crisp berupa error

dan perubahan error ke dalam tiga tahapan, yaitu fuzzyfikasi, evaluasi aturan dan

deffuzyfikasi. Dalam hal ini pemodelan fuzzy yang digunakan seperti pada gambar 2.19

a. Fuzzyfikasi

Fuzzyfikasi adalah proses pemetaan input crisp ke dalam himpunan-himpunan

fuzzy yang disajikan dalam bentuk fungsi keanggotaan. Tujuan dari fuzzifikasi adalah

mendapatkan derajat keanggotaan dari hasil pemetaan input crisp kedalam fungsi

keanggotaan yang bersesuaian.

Fungsi keanggotaan input (error)

Nilai error didapat dari nilai sudut yang terbaca oleh sensor di kurangi set point yang

di inginkan ( ).

Error = SP - NS

38

Ket :

SP = Set Point yang di inginkan

NS = Nilai Sensor

dimana :

sudut yang terbaca : Plus =

Min =

Nilai error :

Error = SP – NS = 0 – 16 = -16

0 – (-18) = 18

Gambar fungsi keanggotaan error dapat dilihat pada gambar 3.16

Gambar 3.16 Fungsi keanggotaan error

Fungsi keanggotaan error terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu Min, Zero dan Plus.

Kemudian untuk nilai ke anggotaan dapat dicari dengan cara sebagai berikut :

µMin[x] = {

;

39

µZero[x] = {

= {

;

Jika error (-7), maka nilai keanggotaanya :

µMin[-7] =

=

= 0,25

µZero[-7] =

=

= 0,12

= x < 4

= -7 < 4 = 0

-8 ≤ x ≤ 0

0 ≤ x ≤ 8

x ≤ -8 atau x ≥ 8

40

Gambar nilai keaggotaan dari error (-7) dapat dilihat pada gambar 3.17

Gambar 3.17 Nilai keanggotaan dari error (-7)

Untuk nilai keanggotaan dari error selanjutnya dapat di lihat pada tabel 3.2 di bawah :

Tabel 3.2 Nilai keanggotaan untuk error

Fungsi keanggotaan input (derror)

Nilia derror didapat dari selisih antara error yang di dapatkan saat ini dengan error

yang di dapatkan sebelumnya.

Error Nilai Keanggotaan ( µ[x] )

Min Zero Plus

-16 1 0 0

-8 0,33 0 0

-7 0,25 0,12 0

-4 0 0,5 0

4 0 0,5 0

7 0 0,12 0,21

8 0 0 0,28

18 0 0 1

41

Dimana :

Error saat ini

Gambar 3.18 Nilai error saat ini

Error sebelumnya

Sehingga di dapatkan fungsi keanggotaan input (derror)

Dimana :

∆error = error saat ini – error sebelumnya

= -21 – (-16) = -5

Gambar 3.19 Nilai error sebelumnya

42

Gambar fungsi keanggotaan derror dapat dilihat pada gambar 3.20

Gambar 3.20 Fungsi keanggotaan ∆error

Fungsi keanggotaan derror terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu Min, Zero dan

Plus. Kemudian untuk nilai ke anggotaan dapat dicari dengan cara sebagai berikut :

µMin[x] = {

;

µZero[x] = {

;

x ≤ -4 atau x ≥ 4

-4 ≤ x

0 ≤ x

43

µPlus[x] = {

;

Jika derror (-3) maka nilai keanggotaanya :

µMin[-3] =

=

= 0,33

µZero[-3] =

=

= 0,25

µPlus[-3] = x < 2

= -3 < 2 = 0

Gambar nilai keanggotaan dari derror (-3) dapat dilihat pada gambar 3.21

Gambar 3.21 Nilai keanggotaan dari derror (-3)

Untuk nilai keanggotaan dari derror selanjutnya dapat di lihat pada tabel 3.3

x ≤ 2

2 ≤ x ≤ 5

x ≥ 5

44

Tabel 3.3 Nilai keanggoataan untuk Derror

Fungsi keanggotaan keluaran (kecepatan motor DC)

Pada keluaran sistem model sugeno, pembentukan fungsi keluaran pada model

sugeno memiliki fungsi yang lebih sederhana dengan respon lebih cepat dari model

lain. Bentuk keluaran fungsi keanggotaan pada model sugeno mempunyai bentuk

singletone, bentuk dengan derajat keanggotaan satu pada suatu nilai crisp tunggal dan

nilai nol pada suatu crisp yang lain.

Karena keluaran dalam bentuk singletone maka fungsi pada setiap nilai linguistik

bernilai satu dan nol. Keluaran pada sistem yang dibuat ada dua, yaitu PWM

pengontrol motor dc kanan dan kiri. Untuk keluaran sistem yang berupa kecepatan

memiliki 3 nilai linguistik, yaitu : PELAN, SEDANG, CEPAT. Gambar fungsi

keanggotaan keluaran (kecepatan motor DC) dapat dilihat pada gambar 3.22

Gambar 3.22 Fungsi keanggotaan keluaran (kecepatan motor DC)

Derror Nilai keanggotaan ( µ[x] )

Min Zero Plus

-5 1 0 0

-4 0,66 0 0

-3 0,33 0,25 0

-2 0 0,5 0

2 0 0,5 0

3 0 0,25 0,33

4 0 0 0,66

5 0 0 1

45

b. Evaluasi aturan

Pada basis aturan, terjadi proses pengolahan data masukan fuzzyfikasi dengan

hasil keluaran yang dikehendaki dengan aturan-aturan tertentu. Dari aturan-aturan yang

dibentuk inilah yang nantinya akan menentukan respon dari sistem terhadap berbagai

kondisi set point dan gangguan yang terjadi pada sistem yang akan dibuat. Gambar variabel

error, variabel derror dan variabel kecepatan motor DC dapat dilihat pada gambar 3.23 dan

evaluasi aturan sistem fuzzy dapat dilihat pada tabel 3.4

Gambar 3.23 (a) Variabel error , (b) variabel derror, dan (c) Variabel kecepatan motor DC

Tabel 3.4 Evaluasi aturan sistem fuzzy

(a) (b)

(c)

Pelan

46

Berdasarkan tabel 3.4, maka sistem mempunyai 9 aturan fuzzy, yaitu :

1. Jika error = Min dan d_error = Min maka motor DC = Cepat.

2. Jika error = Min dan d_erro = Zero maka motor DC = Pelan.

3. Jika error = Min dan d_error = Plus maka motor DC = Sedang.

4. Jika error = Zero dan d_error = Min maka motor DC = Pelan.

5. Jika error = Zero dan d_error = Zero maka motor DC = Pelan.

6. Jika error = Zero dan d_error = Plus maka motor DC = Sedang.

7. Jika error = Plus dan d_error = Min maka motor DC = Sedang.

8. Jika error = Plus dan d_error = Zero maka motor DC = Sedang.

9. Jika error = Plus dan d_error = Plus maka motor DC = Cepat.

Selanjutnya akan dicari α-predikat dan nilai Z untuk masing – masing aturan :

[R1] jika error Min dan d_error Min maka (Z1) motor DC = Cepat

= µerMin ∩ µderMin

= min ( µerMin[-7] , µderMin[-3] )

= min ( 0,25 ; 0,33)

= min (0,25)

Sehingga di dapatkan nilai Z1 = 150

[R2] jika error = Min dan d_error = Zero maka (Z2) motor DC = Pelan.

= µerMin ∩ µderZero

= min (µerMin[-7] , µderZero[-3] )

= min ( 0,25 ; 0,25)

= min (0,25)

Sehingga di dapatkan nilai Z2 = 90

[R3] Jika error = Min dan d_error = Plus maka (Z3) motor DC = Sedang

= µerMin ∩ µderPlus

= min ( µerMin[-7] , µderPlus[-3] )

47

= min ( 0,25 ; 0 )

= min (0)

Sehingaa di dapatkan nilai Z3 = 100

[R4] Jika error = Zero dan d_error = Min maka (Z4) motor DC = Pelan.

= µerZero ∩ µderMin

= min ( µerZero[-7] , µderMin[-3] )

= min ( 0,12 ; 0,33)

= min (0,12)

Sehhingga didapatkan nilai Z4 = 90

[R5] Jika error = Zero dan d_error = Zero maka (Z5) motor DC = Pelan.

= µerZero ∩ µderZero

= min ( µerZero[-7] , µderZero[-3] )

= min (0,12 ; 0,25 )

= min (0,12)

Sehingga di dapatkan nilai Z5 = 90

[R6] Jika error = Zero dan d_error = Plus maka (Z6) motor DC = Sedang.

= µerZero ∩ µderPlus

= min (µerZero[-7] , µderPlus[-3] )

= min ( 0,12 ; 0 )

= min (0)

Sehingga didapatkan nilai Z6 = 100

48

[R7] Jika error = Plus dan d_error = Min maka (Z7) motor DC = Sedang.

= µerPlus ∩ µderMin

= min ( µerPlus[-7] , µderMin[-3] )

= min (0 ; 0,33)

= min ( 0)

Sehingga didapatkan nilai Z7 = 100

[R8] Jika error = Plus dan d_error = Zero maka (Z8) motor DC = Sedang.

= µerPlus ∩ µderZero

= min ( µerPlus[-7] , µderZero[-3] )

= min (0 ; 0,25 )

= min (0)

Sehingga didapaatkan nilai Z8 = 100

[R9] Jika error = Plus dan d_error = Plus maka (Z9) motor DC = Cepat.

= µerPlus ∩ µderPlus

= min ( µerPlus[-7] , µderPlus[-3] )

= min (0 ; 0 )

= min (0)

Sehingga didapatkan nilai Z9 = 150

c. Defuzzyfikasi

Deffuzyfikasi merupakan pemetaan bagi nilai-nilai fuzzy keluaran yang

dihasilkan pada tahap evaluasi aturan ke nilai-nilai keluaran kuantitatif. Pada perancangan

robot ini proses deffuzifikasi menggunakan metode rata-rata terpusat dan keluaran dari

proses deffuzifikasi berupa nilai PWM yang nantinya digunakan untuk mengontrol

kecepatan motor DC.

49

Z =

∑

∑

Z =

Z =

Z =

= 110, 27

Untuk nilai deffuzifikasi (keluaran) dari error dan derror selanjutnya dapat dilihat

pada tabel 3.5

Tabel 3.5 Nilai deffuzifikasi dari error dan derror

3.3.2.2. Arduino software

Tugas dari Arduino software adalah menghasilkan sebuah file berformat hex yang

akan di-download pada papan arduino atau papan sistem mikrokontroler lainnya. Ini mirip

dengan Microsoft Visual Studio, Eclipse IDE, atau Netbeans. Lebih mirip lagi adalah IDE

semacam Code Blocks, Code Lite atau Anjuta yang mempermudah untuk menghasilkan file

program. Bedanya kesemua IDE tersebut menghasilkan program dari kode bahasa C

Error Derror Deffuzifikasi (keluaran)

-16 -5 150

-8 -4 150

-7 -3 110

-4 -2 90

4 2 90

7 3 115

8 4 150

18 5 150

50

(dengan GNU GCC) sedangkan arduino software (Arduino IDE) menghasilkan file hex dari

baris kode yang dinamakan sketch.

Pada perancangan software ini, diatur bagaimana kerja dari program dengan

menggunakan instruksi-instruksi yang ada pada mikrokontroller Atmega328 atau arduino

uno sehingga input dan outputnya dapat langsung bekerja.

Program dibuat dalam bahasa C menggunakan software arduino.cc, Kemudian

disimulasikan untuk mendapatkan file hexadesimal dari program yang telah dibuat.

Selanjutnya file hexadesimal tersebut di download ke dalam flash eeprom arduino uno.

Gambar tampilan pada perangkat lunak arduino dapat dilihat pada gambar 3.24

Gambar 3.24 Tampilan pada perangkat lunak arduino

51

3.4 Flowchart Balancing Robot Beroda Dua menggunakan Sensor Gyroscope

Flowchart berfungsi untuk mengetahui bagaimana algoritma dari sistem

pergerakan robot. Gambar diagram alir balancing robot beroda dua dengan menggunakan

sensor gyroscope dapat dilihat pada gambar 3.25

Gambar 3.25 Diagram alir balancing robot roda dua dengan menggunakan sensor gyroscope

YA EVALUASI ATURAN

Metode MIN

FUZZYFIKASI

1. Fungsi keanggotaan input (error dan derror)

2. Fungsi keanggotaan keluaran (kecepatan motor DC)

SUDUT = X

PEMBACAAN

DATA SERIAL

PERSIAPAN

SISTEM

DEFFUZIFIKASI

Mencari nilai rata-

rata terpusat

Output PWM

ke motor

SEIMBANG TIDAK

YA

52

Pertama-tama robot di hidupkan dengan menekan tombol ON. Selanjutnya saat di

letakkan di bidang datar, roda dari robot dalam keadaan diam. Sehingga saat di letakkan

robot tidak langsung bergerak. Selanjutnya sensor gyroscope mulai melakukan pembacaan

sudut sesuai dengan arah jatuh robot dan nilai sudut yang di ambil adalah sudut x. Setelah

nilai sudut di ketahui, selanjutnya di lakukan proses fuzzifikasi di mana dalam proses

fuzzyfikasi akan di cari nilai error dan derror di mana nilai error di dapatkan dari set poin

di kurangi dengan nilai pembacaan sensor sedangkan untuk derror di dapatkan dari nailai

error saat ini di kurangi dengan nilai error sebelumnya.

Setelah proses fuzzifikasi, selanjutnya akan di buat evaluasi aturan di mana dalam

proses basis aturan di gunakan metode MIN. Evaluasi aturan ini nantinya akan menentukan

respon dari sistem terhadap berbagai kondisi set point dan gangguan yang terjadi pada

sistem yang akan di buat. Proses selanjutnya yaitu deffuzyfikasi, deffuzyfikasi merupakan

pemetaan bagi nilai-nilai fuzzy keluaran yang dihasilkan pada tahap evaluasi aturan ke

nilai-nilai keluaran kuantitatif. Proses deffuzyfikasi menggunakan metode rata-rata

terpusat dan keluaran dari proses deffuzifikasi berupa nilai PWM yang nantinya digunakan

untuk mengontrol kecepatan motor DC.

Kecepatan motor DC yg di kontrol oleh PWM nantinya akan membuat robot

dalam kondisi seimbang atau tidak, jika robot tidak dalam kondisi seimbang, maka proses

akan di ulangi ke pambacaan sudut, begitu juga sebaliknya jika robot dalam kondisi

seimbang proses akan di ulangi ke pembacaan sudut.