Lanjutan ROAD MAP

1. LAPORAN TEKNIK PENULISAN KARYA ILMIAH
PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER
DISUSUN OLEH:
DEVIN DIMAS MAHENDRA
09030581721017
LABORATORIUM KOMPUTER
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS SRIWIJAYA
2019

2. TITLE OF THE
STUDY
AUTHOR BRIEFLY DEMONSTRATION OF STUDY EXPERIMENTAL RESULT STUDY LIMITATIONS
IMPLEMENTASI
SENSOR IMU
MPU6050
BERBASIS SERIAL
12C PADA SELF
BALANCING
ROBOT
Beny Firman MPU 6050 adalah chip IC inverse yang
didalamnya terdapat sensor
Accelerometer dan Gyroscope yang sudah
terintergrasi. Accelerometer digunakan
untuk mengukur percepatan, percepatan
gerakan dan juga percepatan gravitasi.
Accelerometer sering digunakan untuk
menghitung sudut kemiringan, dan hanya
dapat melakukan dengan nyata ketika
statis dan tidak bergerak. Untuk
mendapatkan sudut akurat kemiringan,
sering dikombinasikan dengan satu atau
lebih gyro dan kombinasi data yang
digunakan untuk menghitung sudut.
Gyroscope adalah perangkat untuk
mengukur atau mempertahankan
orientasi, yang berlandaskan pada prinsip-
prinsip momentum sudut
Dari pengujian data yang diambil
dinyatakan bahwa sensor IMU
MPU6050 bekerja dengan baik dan
memberikan performa maksimal dan
cukup andal digunakan sebagai acuan
pergerakan posisi robot dalam
menjaga keseimbangan. Modul GY-
521 berbasis MPU6050 sebagai sensor
IMU sangat cocok digunakan sebagai
sensor utama pada aplikasi Self-
Balancing Robot
Harus menggunakan complementary
filter agar sudut yang didapat lebih
akurat dan mengurangi noise.
METODE ADAPTIF
FREKUENSI-
CUTOFF UNTUK
COMPLEMENTARY
FILTER PADA
ACCELEROMETER
DAN GYROSCOPE
UNTUK SUDUT
PITCH DAN ROLL
WAHANA
TERBANG
W. widada SUDUT PITCH-ROLL Complementary filter
dapat digunakan untuk kombinasi data
accelerometer dan data gyroscope
terintegrasi dengan melewati melalui low-
pass dan yang terakhir melalui high-pass
filter order kesatu. Gambar 2-1 di bawah
adalah ilustrasi sinyal derau pada
accelerometer (atas) dan sinyal gyroscope
(bawah), masing-masing derau tersebut
akan direduksi dan direkonstruksi
sinyalnya menjadi lebih baik.
Metode complementary filter sangat
cocok untuk aplikasi penggabungan
sensor accelerometer dan gyroscope
untuk mengukur sudut pitch, dan roll
pada wahana terbang, sedangkan
untuk sudut yaw, dapat menggunakan
sensor gyroscope dan sensor
magnetometer. Gangguan sinyal drift
pada gyroscope dan sinyal derau
akibat vibrasi gravitasi pada
accelerometer dapat diredam dengan
baik dan hasil akhir pengukuran sudut
menjadi lebih akurat sekitar 5,6 kali
Konsumsi memori dan langkah yang
tidak banyak memungkinkan untuk
memproses secara lebih cepat untuk
aplikasi wahana dengan gerak
kecepatan tinggi. Mikroprosesor
khusus untuk Digital Signal
Processing (DSP) akan lebih
mempercepat proses perhitungan
FFT dan keseluruhan jumlah data
tiap detik, sehingga proses adaptif
akan berjalan dengan lancar.

3. berdasarkan RMSD. Signal dari sensor
pada percobaan mempunyai
frekuensi sekitar 3 Hz yang digunakan
sebagai cutoff frekuensi,
complementary filter dapat Metode
Adaptif Frekuensi Cutoff....... (Wahyu
Widada) 23 mengestimasi orientasi
sudut dengan baik. Untuk gerak
seperti pesawat dan roket kendali,
nilai cutoff frekuensi ini akan
berubah-ubah secara adaptif
mengikuti kondisi gerak dan gangguan
vibrasi yang terjadi. Konsumsi memori
dan langkah yang tidak banyak
memungkinkan untuk memproses
secara lebih cepat untuk aplikasi
wahana dengan gerak kecepatan
tinggi. Mikroprosesor khusus untuk
Digital Signal Processing (DSP) akan
lebih mempercepat proses
perhitungan FFT dan keseluruhan
jumlah data tiap detik, sehingga
proses adaptif akan berjalan dengan
lancar.
DESIGN Of
MONITORING
SYSTEM STEP
WALKING WITH
MPU6050 SENSOR
BASED
Diah A. F,
Wahyu
Andika, Diah
Risqiwati
In this final project will be made a tool to
measure distances footsteps and
monitored using android application. This
android app named Jalan Sehat. This tool
is designed to allow a user to monitor
footsteps by utilizing a gyroscope sensor.
This step counters placed on the thigh.
Figure 1. Tools Position When Bluetooth is
connected, the sensor will read the data
Based on the observation, analysis,
and implementation of the final
project on monitoring of footsteps,
the author makes some conclusions:
1. Process footstep detection and
distance calculation using the
gyroscope sensor that is done by a
wave detection angle values result
from the walk were taken from the

4. results of footsteps. The data in question
is in the form of angle values of the X, Y
and Z. The angle value is converted into a
sine wave graph so you can easily
determine the threshold up and down on
the corner that forms the value of the
wave. In this system, take the value of
one of the corner used to detect
footsteps and distance calculation that is
the axis X. When doing trial runs, the X-
axis read data from the movement of the
foot, If the gyroscope data is less than -
20o then there is a marker that the data
has reached the lowest point, then the
sensor reading the gyroscope data again.
If the gyroscope data is above 20o and
the marker data is already read the
lowest point, the step added 1. Results
step is multiplied by the average width of
the foot when walking. Average width
feet when stepping is 0,7m. By
multiplying the result of step and an
average width of feet, then obtained
distance. The data sent to an android
smartphone via Bluetooth transmission
form of the measures and the distance
displayed in android application
upper limit value (Threshold Above)
and a lower limit value (Below
Threshold) on the X axis gyroscope
sensor. Upper limit value is 20o -20o
and lower limit value. This value is
obtained from the value angle X
gyroscope converted to Microsoft
Excel in the form of a wave then the
wave measured point average of the
highest and lowest point when 8
Design of Monitoring System Step
Walking With MPU6050 Sensor Based
Android Diah Ayu Fitriani walking, the
authors use the value of the upper
limit and lower limit value 20o -20o. If
the value of a point above and below
the waves in accordance with a
predetermined threshold, then
detected was a footstep. Results step
is multiplied by the average width of
the foot when walking. Average width
feet when stepping is 0,7m. By
multiplying the result of step and an
average width of feet, then obtained
when walking distance. 2. Application
monitoring footsteps and distance
with a gyroscope sensor is designed
to use Android Studio to display the
results of footsteps and distance. This
application has a controlling Start,
Stop and Reset. Start Button is used
to start the count steps and distance,
Stop Button is used to stop and

5. distance calculation footsteps for a
while while the Reset Button is used
to calculate the initial step of the feet
and the distance as before. 3. The
results of monitoring of footsteps is
very dependent on the position of the
tool and the position of our body
movement as it can cause errors
error. The position of the tool that
does not fit and style when walking
step affect the width, height and low
waves. 4. The results of monitoring
footsteps dependent on the power
used. If the power is not big enough
then the Bluetooth connection is
disconnected so as to disrupt the
process and distance calculation
footsteps 5. From the results of tests
performed to detect footsteps as
much as 57 times, the value of error
of 3.65% means that the system is
able to detect the activity of footsteps
quite well.
ESTIMASI
ATTITUDE
QUADCOPTER
MENGGUNAKAN
ALGORITMA
COMPLEMENTARY
Septiyani,
Rossi
Passarella,
Huda Ubaya
yaitu robot UAV (Unmanned Aerial
Vehicle) yang isinya tentang
keseimbangan UAV menggunakan sensor
MPU6050
kesimpulan keluaran sensor MPU6050
jika digabungkan dengan
complementary filter mampu
mengurangi noise yang ada pada
sensor accelerometer ,gyroscope, dan
magnetometer
Untuk penelitian dann
pengembangan selanjutnya, penulis
menyarankan agar penentuan nilai
konstanta filter pada complementary
filter menggunakan metode adaptif
frequency cutoff agar dapat
menentukan nilai konstanta yang
lebih tepat

6. RANCANG
BANGUN SISTEM
KENDALI
BERBASIS GYRO-
ACCELEROMETER
Ir. Zuly
Budiarso, W.
Hadikurniati,
Tri arianto,
Eddy
Nuraharjo,
Y.A.
Setiawan,
Hasil penelitian berupa piranti pengendali
pintu gerbang berbasis pengendali mikro
ATMega 8 melalui gelombang komunikasi
bluetooth, dengan prinsip kerja melalui
pengiriman
kode karakter melalaui bluetooth untuk
kemudian diputuskan oleh mikrokontroler
untuk
menggerakkan motor servo. Metode
eksperimental yang dilakukan dengan
melibatkan teknik
perancangan identifikasi kebutuhan,
analisa kebutuhan, perancangan
perangkat keras dan
perangkat lunak, hingga pembuatan
alat/sistem dan diikuti dengan pengujian
sistem.
Perangkat pengendali yang digunakan
adalah smartphone dimana karakter kode
yang
dikirmkan akan diterima oleh bluetooth
dan diproses oleh mikrokontroler untuk
menggerakkan
motor servo. Peneliti menggunakan
perangkat keras papan Arduino, Amarino
dan Eagle. Hasil
yang diperoleh adalah sistem yang
mampu bekerja dengan baik, dimana
gerbang dapat bergerak
setengah melingkar membentuk sudut 90
derajat dan pengunci otomatis dapat
berfungsi dengan
baik.
Adapun beberapa kesimpulan yang
berhasil diperoleh dalam penelitian ini
diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Konsep perancangan perangkat
keras sistem kendali dengan berbasis
mikrokontroler Arduino UNO
memerlukan beberapa teknik
antarmuka yang telah tersedia
beberapa modul terapan aplikatif
untuk mengembangkan modul dasar
Arduino UNO nya, dan memerlukan
pengetahuan/wawasan berkaitan
dengan sumber data masukan yang
bergantung pada jenis, tipe dan
model dari transducer, serta model
komunikasi yang akan diterapkan
pada sistem. b. Konsep perancangan
perangkat lunak sistem kendali
dengan menggunakan ISP Arduino
software memudahkan perancang
dengan mengenali beberapa struktur
pemrograman dasar seperti bahasa C,
yang meliputi instrumen void setup(),
void loop(), deklarasi, tipe variabel
dan pengembangan dengan
melibatkan fungsi percabangan
kondisional maupun looping.
Untuk penelitian berikutnya
diperlukan beberapa pengamatan
lanjut untuk seri modul
Arduino lainnya seperti Lilyboard,
Mega, ADK dan lain sebagainya,
serta pengamatan
pada sistem pengendali komunikasi
dan pengolahannya dengan
menggunakan perangkat
lunak bantu analisa data seperti
MATLAB.

7. SISTEM
PENGATURAN
KESEIMBANGAN
ROBOT
HUMANOID
UNTUK BERDIRI
DAN BERJALAN
PADA BIDANG
MIRING
Ir.
Rusdhianto,
M. F.
Mustofa,
sensor keseimbangan untuk
keseimbangan robot berjalan dan
menggunakan engsel yang menggunakan
servo
Penerapan kontroler upright pose
pada kondisi berjalan belum
sempurna. Hal ini karena kondisi
robot yang berguncang akibat
hentakan kaki saat berjalan dan
desain walking gait yang belum
seimbang serta kendala delay
komunikasi wireless sebesar 2 detik
pada proses telemonitoring yang
mengganggu gerakan robot sehingga
gerakannya menjadi lambat. Hal ini
terlalu berbahaya dan dapat berakibat
kerusakan pada motor servo bagian
engkel yang menjadi penumpu ketika
gerakan robot berada pada fase single
support, karena spesifikasi torsi motor
servo pada engkel robot di bawah
spesifikasi beban keseluruhan 72
robot. Apabila delay komunikasi
dihilangkan maka gerakan robot
menjadi lebih cepat dan lebih aman
bagi robot, tetapi kondisi kemiringan
robot tidak dapat termonitor.
1. Torsi pada joint pinggang depan
pinggang belakang, engkel depan
dan engkel belakang perlu dikuatkan
agar stable walking gait dapat
diterapkan pada robot ini. 2. Walking
gait sebelum diberi kontroler perlu
diperbaiki sehingga performa jalan
robot dapat lebih stabil ketika
berjalan pada bidang datar. 3.
Diperlukan perangkat
mikrokontroler dengan spesifikasi
yang lebih tinggi atau dua buah
mikrokontroler dengan konfigurasi
master – slave untuk pemrosesan
data pada sistem ini sehingga
menjadi lebih cepat dan dapat
mengurangi delay pengiriman pada
komunikasi wireless.
INVERTED
PENDULUM PADA
PROTOTIPE
MOBIL DENGAN
METODE KENDALI
PROPORSIONAL
INTREGATIF
DERIVATIF
S.P. Jatmiko,
W.
Kurniawan,
Barlian H.P
membuktikan bahwa penelitian
pendulum terbalik penting untuk
dilakukan, tujuan dari penelitian tidak
berhenti pada pendulum dengan model
kereta, akan tetapi berlanjut pada
penelitian pendulum terbalik sebagai
alat transportasi yang mampu
membawa manusia pindah dari satu
tempat ke tempat yang lain.
Penelitian pendulum dengan model
Dari pengujian yang sudah
dilakukan mendapatkan hasil rata-
rata keakuratan pengukuran sensor
sebesar 99.48%, dari hasi pengamatan
tersebut disimpulkan sensor yang
dipakai akurat
Pengembangan yang lebih lanjut
diharapkan dapat
menghasilkan sistem yang lebih
baik dan kompleks
dengan memperbaiki kinerja sis
tem yang telah dibuat,
dari itu dapat ditarik beberapa
saran sebagai berikut:
1.
Sistem ini dapat
dikembangkan dan di

8. kereta yang titik beratnya terhadap
gravitasi bumi terpaku pada rel kereta
yang tidak mampu dipindah-pindah,
sedangkan pada alat transportasi harus
mampu dipindah-pindah, oleh karena itu
perlu dilakukan penelitian yang
memodelkan sistem pendulum kereta ke
pendulum yang mempunyai roda agar
selanjutnya bisa dibuat alat transportasi
(segway) yang mampu berpindah-pindah
pada titik beratnya
implementasikan pada alat
transportasi dua
roda atau satu roda.
2.
Disarankan untuk menggunakan
sensor selain
MPU6050 dan metode yang
lain agar
menghasilkan sistem yang lebih
baik pada
penelitian selanjutnya.
3.
Pada penelitian selanjutnya
disarankan
merubah bentuk body
prototipe mobil
menjadi alat transportasi
sesungguhnya agar
lebih bermanfaat.
SIKAP KESTABILAN
KAMERA
BERBASIS IMU
DENGAN METODE
PID
Arlen
Kusuma. A,
Erwin
Susanto, A.
S. Wibowo
Melihat jumlah dari vlogger yang terus
bertambah dan kian menjamur,
kebutuhan akan kamera pun semakin
meningkat. Salah satunya adalah
penggunaan action cam atau yang saat ini
lebih dikenal dengan istilah GoPro.
Menurut hasil survey yang dilakukan
Hanggara Eko Nugraha pada jum’at, 5
Februari 2016 lalu yang di unggah dalam
pricebook, ”Kamera aksi GoPro hadir
menawarkan banyak kelebihan, utamanya
adalah desain berukuran ringkas dan anti
air, membuatnya fleksibel untuk dipakai
dan diletakan pada posisi, baik di darat
menghasilkan 1. Dalam hasil
pengujian pada sumbu Roll
didapatkan nilai parameter kendali Kp
= 0.4 dan Ki = 5.47 yang bekerja
dengan ts = 1.5 detik agar sistem bisa
bekerja dengan optimal dengan
kondisi overshoot sebesar 9% atau 1%
kurang dari % Overshoot yang
dirancang. 2. Dalam hasil pengujian
pada sumbu Pitch didapatkan nilai
parameter kendali Kp = 0.86 dan Ki =
4.24 yang bekerja dengan ts = 2.5
detik agar sistem bisa bekerja dengan
optimal dengan kondisi overshoot
Penelitian selanjutnya diharapkan
menggunakan metode
complementary filter agar sudut
yang didapat lebih akurat dan
mengurangi noise.

9. maupun di dalam air.”.. Salah satu solusi
yang diteliti dari penelitian akhir ini
adalah dengan merancang sebuah
pengendali kestabilan dengan
menggunakan mikrokontroller Arduino
nano dan MPU 6050 sebagai sensornya.
Pengendali kestabilan ini memudahkan
vlogger untuk mengambil video. Atas
dasar permasalahan yang akan penulis
cari solusinya, maka diharapkan alat ini
memiliki keunggulan yaitu dapat
menstabilkan posisi kamera agar stabil di
sumbu x dan y (0,0)
sebesar 12.5% atau 2.5% lebih dari %
Overshoot yang dirancang
TERAPI STROKE
DENGAN GAME
MENGGUNAKAN
SENSOR
ACCELEROMETER
DAN
GYROSCPOPE
Nur Trihadi
Utomo
dijelaskan Stroke merupakan salah satu
penyakit yang memiliki dampak jangka
panjang bagi orang yang mengalaminya.
Tidak hanya “serangan mendadak” saja
yang ditakutkan, namun juga akibat yang
muncul setelahnya. Kondisi kelumpuhan
pada anggota tubuh tertentu tentunya
akan sangat mengganggu dan bahkan
menghambat aktivitas hidup seseorang.
Pasien pasca stroke membutuhkan terapi
lanjutan untuk mengembalikan keadaan
fisiknya. Sehingga pasien pasca stroke
dianjurkan untuk mengikuti proses
rehabilitasi fisik. Proses rehabilitasi ini
sangat dibutuhkan untuk mengembalikan
keadaan pasien seperti semula, serta
meningkatkan kualtis hidup. Proses
rehabilitasi membutuhkan waktu yang
panjang, sehingga pasien mengalami
kebosanan. Dalam proses rehabilitasi ada
Dari hasil pengujian dan implementasi
yang telah dilakukan pada bab
sebelumnya, maka dapat diperoleh
kesimpulan sebagai berikut:
1. Sensor Accelerometer dan
Gyroscope dapat diterapkan untuk
game terapi stroke.
2. Penulis dapat membuat game yang
membantu pasien pasca stroke untuk
menjalani terapinya.
3. Kegagalan pada percobaan
melompat adalah kegagalan yang
terjadi akibat tidak
terkirimnya data dari arduino. Atau
arduino tidak merespon saat terjadi
pergerakkan tangan di keatas.
Beberapa saran yang dapat diberikan
sehubungan dengan pelaksanaan
tugas
akhir ini adalah sebagai berikut:
Untuk perancangan kedapannya
dapat menggunakan modul GPRS.
Jadi ketika
pasien sudah selesai menggunkan
alat ini, data pergerakannya akan
terkirim
melalui SMS ke No dokter. Atau pun
datanya bisa dikirim ke Web.

10. beberapa alat yang dibutuhkan oleh
pasien pasca stroke seperti penggunaan
alat bantu gerak dan menggunakan alat
bantu lahtihan ingatan seperti permainan
otak
GYROSCOPE-
ARDUINO PADA
KENDALI
KESEIMBANGAN
Eddy
Nurrahajo,
Z.
Buda]iarso
Implementasi gyroscope-accelerometer
ini yang terpenting adalah pada
pengendalian sistem pada sebuah
perangkat terbang, seperti pesawat, yang
dalam pemodean mininya berupa drone.
Hal ini telah menjadi sebuah kebutuhan
pada sistem kendali perangkat terbang
ini, namun mereka para produsen lebih
menyukai perangkat yang embeded pada
produksi mereka, sehingga dalam
perancangan maupun pengembangan
serta perbaikannya akan menjadi kendala
terhadap sistem mereka. Beberapa
modifikator telah berupaya untuk
melakukannya secara manual dan
otodidak, sehingga muncullah ide untuk
menggabungkan kemampuan modul GY-
521 dengan modul Arduino UNO R3 yang
hingga saat ini telah menjadi tren
pengenalan maupun pengembangan
konsep sistem kendali maupun robotika
tingkat dasar hingga menengah
didapat kesimpulan yaitu a. Hasil
implementasi melibatkan beberapa
library utama yaitu servo.h, wire.h,
dan SPI.h, yang masing-masing
digunakan untuk penggerak motor
servo, komunikasi antarmuka dengan
modul accelerometer dan gyroscope,
dan library komunikasi data serial,
mampu memberikan hasil signifikan
terhadap nilai formulasi matematis
sederhana yaitu segitiga siku-siku dan
perhitungan besaran sudut,
perubahan gyroscope dan
accelerometer b. Modul GY-521 dapat
digunakan dengan melalui proses
kalibrasi modul, inisialisasi MPU 6050,
dan pertimbangan berkaitan dengan
hasil yang diinginkan dalam
implementasi fitur accelerometer dan
gyroscope.
Penelitian selanjutnya diharapkan
menggunakan metode
complementary filter agar sudut
yang didapat lebih akurat dan
mengurangi noise.
SISTEM
STABILISASI
NAMPAN
MENGGUNAKAN
IMU SENSOR DAN
ARDUINO NANO
A. H.
Kurniawan
Abstrak—Penderita penyakit parkinson
kerap kali mengalami kesulitan dalam
membawa sesuatu barang. Hal ini
dikarenakan berkurangnya kemampuan
syaraf motorik sehingga mengakibatkan
beberapa bagian tubuh bergetar
kesimpulan antara lain terdapat
komponen yang penting dalam sistem
ini yakni IMU Sensor dan Motor Servo
sebagai actuator. Nilai pembacaan
IMU sensor masih harus deprogram
lebih lanjut karena nilainya terus naik
Disarankan untuk penelitian
selanjutnya menggunakan SERVO
yang ukurannya lebih besar,dan
program harus dilakukan lebih lanjut
agar nilai naik nya bisa terbaca
sensor.

11. terutama tangan. Pada saat ini belum
terdapat suatu media yang digunakan
untuk membawa makanan atau barang
yang stabil terhadap goncangan. Pada
penelitian ini diusulkan membuat suatu
nampan yang seimbang dengan
menggunakan Inertial Measurement Unit
(IMU) Sensor MPU6050. Sensor tersebut
mampu mendeteki perubahan sudut atau
posisi pada 3 dimensi. Sistem ini
menggunakan mikrokontroler Arduino
Nano sebagai pemroses sinyal yang
diberikan oleh sensor. Mikrokontroler ini
mempunyai pin input/output baik digital
maupun analog dan Analog To Digital
Convertion (ADC) pada mikrokontroler
tersebut mampu untuk mengolah output
sensor. Bentuk fisik Arduino Nano
mempunyai ukuran yang kecil sehingga
portable dan tidak terlalu berat dalam
stabilisator tersebut. Nilai galat yang
merupakan selisih antara setting point
dan keluaran sensor tersebut kemudian
akan digunakan sebagai sinyal masukan
kontroler Proportional Integrator
Derivative (PID). Motor servo digunakan
sebagai aktuator yang akan bergerak
sesuai dengan besarnya galat, sehingga
akan menghasilkan kestabilan gerakan
nampan. Hasil pengujian sistem success
rate stabilisator ketika sistem tanpa
beban adalah sebesar 100% untuk
keadaan diam dan 60% ketika keadaan
sedikit sehingga mempengaruhi
dalam pembacaan. Besarnya nilai
konstanta proporsional untuk sistem
ini yakni 10, karena apabila nilai
tersebut ditambah maka akan terjadi
osilasi pada sistem dan sulit dalam
mencapai kestabilan. MPU6050
mampu mendeteksi perubahan sudut
dengan error rata-rata sebesar 3,17 %
untuk sumbu pitch sedangkan error
rata-rata untuk sumbu yaw sebesar
0,2 %. Hasil pengujian sistem success
rate stabilisator ketika sistem tanpa
beban adalah sebesar 100% untuk
keadaan diam dan 60% ketika
keadaan berjalan. Sedangkan pada
keadaan dengan beban didapatkan
success rate sebesar 70% pada
keadaan diam dan 60% saat keadaan
berjalan

12. berjalan. Sedangkan pada keadaan
dengan beban didapatkan success rate
sebesar 70% pada keadaan diam dan 60%
saat keadaan berjalan. Hasil penelitian ini
diharapkan mengurangi resiko jatuh atau
tumpahnya barang atau makanan
terutama pada saat dibawa oleh
penderita parkinson
KENDALI
KESEIMBANGAN
PERGERAKAN
PADA ROBOT TARI
HUMANOID
Daniel
Simarmata
merupakan kompetisi robot nasional yang
diselenggarakan setiap guna mewadahi
pengembangan keterampilan mahasiswa
dalam bidang robotika. Pada
pertandingan Kontes Robot Seni Tari
Indonesia, robot diharuskan dapat
melakukan beberapa gerakan tarian
ketika ada alunan musik dan berhenti
ketika tidak ada alunan musik. Pada
Kontes Robot Seni Tari Indonesia 2019
yang diadakan oleh Ristekdikti, salah satu
temanya adalah Robot Penari Jaipong.
Tugas Akhir ini merancang kendali
keseimbangan pergerakan robot, dimana
robot tersebut dibuat untuk bisa berdiri,
berjalan dan menari pada permukaan
datar pada lantai yang beralas karpet.
Robot penari yang dibuat adalah robot
humanoid dengan 24 derajat kebebasan
(Degree of Freedom – DOF), yang
dibangun dari 10 motor servo pada kaki
(kanan dan kiri), 10 motor servo pada
tangan, 2 motor servo pada leher, dan 2
motor servo pada pinggul. Untuk itu
diperlukan pengaturan posisi servo yang
kesimpulan yaitu 1. Sistem kendali
keseimbangan pergerakan pada robot
tari humanoid yang dirancang berhasil
diimplementasikan. 2. Sistem
pengujian tinggi pada langkah kaki
humanoid robot terlihat bahwa
semua data uji masih berada dalam
batas kendali. 3. Sistem pengujian
pada Center of Massa (CoM) robot
pada MPU6050 nilai yaw terlihat
stabil dan kemudian tiba - tiba tidak
stabil dikarenakan pada saat robot
ingin mengganti kaki dari kaki kiri
menjadi kaki kanan sebagai tumpuan
membuat robot tergoyang dan
terhuyung ke bagian depan, dimana
servo UBTech 12HC pada kaki
terkadang tidak stabil. 4. Dari hasil uji
kecepatan langkah kaki robot dengan
servo move 800 dari percobaan 1 sd 6
terlihat paling lama pada percobaan
pertama, dengan kecepatan 0.011396
m/s.
Pada sistem kendali keseimbangan
pergerakan pada robot tari
humanoid harus
memperhatikan atau
memperhitungkan servo dan body
robot, agar kestabilan dan
keseimbangan robot pada saat
menari tidak terganggu.

13. mengatur kendali pergerakan robot pada
saat berdiri, berjalan pada fase Single
Support Phase dan Double Support Phase.
Kemudian pada pergerakan tangan,
pinggul dan leher robot untuk dapat
bergerak sesuai dengan gerakan tarian
tanpa mempengaruhi keseimbangannya.
Perancangan kendali pergerakan robot
yang dibuat meliputi 16 Servo UBTech 12
HC dan 8 Servo Tower Pro SG90. Robot
dilengkapi dengan sensor gyroscope
sebagai indikator kemiringan, untuk
mengamati pengaruh gerakan kaki pada
saat berjalan pada Center of Massa
(CoM). Dengan menggunakan metode
walking gait, robot dapat berdiri dan
berjalan dengan baik dan stabil
IMPLEMENTASI
COMPLEMENTARY
FILTER PADA
PERANCANGAN
ALAT BANTU
MAKAN
PENDERITA
PARKINSON
I. D. Cahyo,
W.
Kurniawan,
M. Hannats,
and H.
Ichsan
Parkinson merupakan penyakit yang
sudah mulai ditemukan mulai umur 30
tahun. Dengan ketidaksinambungan saraf
motorik penderita untuk memegang
sendok membuat susah makan. Penelitian
ini merancang alat bantu makan dengan
mengedepankan kestabilan dengan
mengimplementasikan complementary
filter. Penelitian ini menggunakan sensor
MPU6050, motor stepper 28BYJ-48 5V
dan Arduino Nano. Getaran tangan
penderita dapat ditangkap datanya
menggunakan sensor MPU6050. Motor
stepper berfungsi menstabilkan posisi
sendok akibat getaran tangan penderita.
Arduino Nano berfungsi sebagai pengolah
Alat bantu makan penderita
parkinson dapat diimplementasikan
sensor MPU6050 untuk mendeteksi
getaran tangan penderita
Pada penelitian selanjutnya
dikembangkan metode lanjutan dari
complementary filter

14. data program keseluruhan beserta
persamaan complementary filter untuk
mengurangi noise dari sensor MPU6050.
Pengujian dilakukan dengan penggunaan
alat dengan keadaan membawa makanan.
Pengujian menghasilkan bahwa
penggunaan algoritma complementary
filter mampu mengurangi eror sudut
pergerakan motor stepper akibat
pembacaan sensor MPU6050 sebanyak
4.34 derajat untuk pitch dan 3.07 derajat
untuk roll. Selain hal tersebut pengujian
juga menghasilkan bahwa penggunaan
algoritma complementary filter mampu
membuat pembacaan sensor MPU6050
yang berpengaruh pada pergerakan
motor stepper menjadi lebih stabil dan
pergerakan antara motor pitch dan roll
menjadi sinergis.