Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree

PENGAMBILAN KEPUTUSAN KIPER PADA ROBOT HUMANOID
MENGGUNAKAN DECISION TREE

oleh
Silvester Kristian Sungkono
NIM: 612011016

Skripsi
Untuk melengkapi salah satu syarat memperoleh
Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer
Universitas Kristen Satya Wacana
Salatiga

September 2015

INTISARI

Sejak awal tim R2C mengikuti KRSBI hingga saat ini, sudah banyak aturanaturan permainan yang berkembang terutama dari tahun 2014 ke tahun 2015. Dimana
aturan di tahun 2015 ini mengubah ukuran lapangan menjadi lebih luas dan ukuran

gawang yang menjadi lebih besar. Dengan ukuran gawang yang menjadi lebih lebar ini
muncul permasalahan terutama bagi robot kiper, seperti algoritma pada robot yang
belum memadai untuk menutup gawang yang lebih lebar dari sebelumnya, robot yang
belum bisa kembali secara tepat setelah bergerak terlalu jauh dari titik awal jaganya,
serta proses menjauhkan bola yang kurang efektif. Berdasarkan permasalahanpermasalahan tersebut diperlukan modifikasi terhadap algoritma robot humanoid
sebagai kiper yang dikerjakan pada tugas akhir ini.
Algoritma kiper dikerjakan dengan memanfaatkan kompas, komunikasi antar
robot, orientasi pada servo kepala, serta penglihatan robot yang didapat dari kamera
smartphone Android pada robot terhadap bola, serta landmark yang ada di lapangan.

Titik pinalti digunakan sebagai acuan untuk membantu robot kembali ke posisi awal.
Algoritma kiper ini dianalisis menggunakan decision tree untuk mengoptimalkan
penggunaan atribut yang ada. Namun pada pelaksanaannya terdapat konflik pada
komunikasi antar robot sehingga analisis decision tree tidak dapat diterapkan pada
keseluruhan algoritma.
Setelah dimodifikasinya algoritma pada robot humanoid sebagai kiper, algoritma
menjadi lebih lengkap yaitu presentase keberhasilan robot dapat menjauhkan bola dari
gawang menjadi 100% dibanding algoritma sebelumnya yang hanya 75%, saat kondisi
diserang robot berhasil memposisikan diri terhadap arah bola, serta robot dapat mengerti
kapan harus kembali ke posisi awal dengan memanfaatkan komunikasi dari robot

penyerang.

i

ABSTRACT

Since R2C team participated in KRSBI until now, there are so many change
about the rules especially from 2014 to 2015. The rules change the size of the field and
the goalpost become wider. With this size of goalpost, there are some problems that
appear especially for goal keeper robot, such as the robot’s algorithm that can not
protect every place in the new size goalpost, robot’s ability to go back to the starting
point is not accurate enough, and ineffectiveness in robot’s ability to return the ball to
the field. Based on those problems, this final project proposes to modification the
algorithm for the goal keeper robot.
The algorithm is utilizing compass, communication between robots, orientation of
the head servos, and robot’s vision from Android smartphone camera’s in robot’s body
towards ball and landmark on the field. Penalty mark is used for robot to go back to its
starting point. The whole algorithm analyzed using decision tree, but in fact, decision
tree learning method can applied partly, because there are some conflicts with the
communication between robots.

After modification the robot’s algorithm become more powerful, now robot can
return the ball to the field so the goalpost stay safe with percentage 100% compared
with previous algorithm with percentage 75%, robot can position itself towards ball
direction, and robot can understand when it has to go back to its starting point position
based on the communication from forward robot.

ii

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang selalu
menyertai dan membimbing penulis selama menempuh pendidikan dari awal hingga
sekarang penulis dapat menyelesaikan perancangan serta penulisan tugas akhir sebagai
syarat kelulusan di fakultas Teknik Eletronika dan Komputer Universitas Kristan Satya
Wacana.
Pada kesempatan ini penulis juga ingin mengucapkan terima kasih kepada
berbagai pihak yang baik secara langsung maupun tidak langsung telah membantu
dalam menyelesaikan tugas akhir ini:

1.


Tuhan Yesus yang selalu menyertai, memberikan harapan, serta memberkati
penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan pendidikan S1 di FTEK
UKSW.

2.

Papa Marselinus Irwan Song, Mama Ratna Indrawati Winoto, serta kakak
Angela Marselina Sungkono tercinta sebagai keluarga yang selalu
menguatkan, mendukung, serta mendoakana penulis.

3.

Luisa Lavinia Wijaunarko sebagai kekasih yang selalu menguatkan,
memberi semangat, serta mendoakan penulis.

4.

Bapak Banu Wirawan Yohanes, M.Comp.Sc. dan Bapak Daniel Santoso,
M.S. sebagai pembimbing I dan pembimbing II yang telah membimbing,

memberikan ilmu, kritik, saran serta masukan kepada penulis selama
mengerjakan tugas akhir ini.

5.

Keluarga besar 2011, terutama Ivan Kurniawan, Oei Kurniawan Utomo,
Marcel Frans Wijadi, dan Kurnia Sanjaya sebagai teman seperjuangan yang
selalu membantu, menyemangati dan memberi dukungan kepada penulis.

6.

Keluarga besar Tim R2C, yang selalu memberikan semangat, bersama-sama
melakukan riset, serta mau sama-sama berjuang dalam suka maupun duka
selama mempersiapkan Kontes Robot Indonesia.

7.

Seluruh staff dosen, dan karyawan FTEK UKSW yang memberi bantuan
serta menyediakan fasilitas bagi penulis.
iii


8.

Teman-taman FTEK, terutama Samuel Alvin Hutama, dan Yohanes
Haryudanta Dwityatmaka, sahabat-sahabat terutama Ivander Tanuwijaya,
David Setyadi, Danny Gunawan, dan Yose indrawan, kemudian semua
Teman-teman komunitas, dan teman-teman dari fakultas lain yang
senantiasa mendoakan penulis.

9.

Berbagai pihak yang tidak dapat dituliskan satu persatu, penulis
mengucapkan terima kasih.

Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini masih jauh dari kata “sempurna”, oleh
karena itu penulis mengharapkan kritik dan saran dari pembaca sehingga tugas akhir ini
dapat berguna bagi kemajuan pendidikan FTEK UKSW dan riset tim R2C UKSW.

Salatiga, 28 September 2015


Penulis

iv

DAFTAR ISI

INTISARI .............................................................................................................................i
ABSTRACT........................................................................................................................ ii
KATA PENGANTAR ....................................................................................................... iii
DAFTAR ISI........................................................................................................................ v
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................................... viii
DAFTAR TABEL................................................................................................................ x
DAFTAR ISTILAH ............................................................................................................xi
BAB I PENDAHULUAN .................................................................................................... 1
1.1. Tujuan .................................................................................................................... 1
1.2. Latar Belakang ....................................................................................................... 1
1.2.1. Pendahuluan................................................................................................. 1
1.2.2. Permasalahan ............................................................................................... 2
1.3. Batasan Masalah .................................................................................................... 3
1.4. Sistematika Penulisan ............................................................................................ 3

BAB II DASAR TEORI ...................................................................................................... 5
2.1. Deteksi Bola........................................................................................................... 5
2.1.1. Color Space.................................................................................................. 5
2.1.2. Segmentasi Warna ....................................................................................... 5
2.1.3. Metode Pusat Masa ...................................................................................... 5
2.2. Penjaga Gawang .................................................................................................... 6
2.2.1. Daya Jangkau ............................................................................................... 6
2.2.2. Penempatan Posisi ....................................................................................... 6
2.2.3. Refleks ......................................................................................................... 6
2.2.4. Konsentrasi .................................................................................................. 6
v

2.3. Format Lapangan ................................................................................................... 6
2.4. Metode Decision Tree ............................................................................................ 7
2.4.1. Entropy ........................................................................................................ 8
2.4.2. Information Gain ......................................................................................... 9
2.5. Latar Belakang Pemilihan Metode decision tree ................................................. 10
BAB III PERANCANGAN SISTEM ................................................................................ 12
3.1. Sistem Instruksi dan Kontrol Robot .................................................................... 12
3.2. Konstruksi Robot ................................................................................................. 13

3.3. Desain Perangkat Keras ....................................................................................... 13
3.3.1. Smartphone Android.................................................................................. 13
3.3.2. Mikrokontroler ATMega 324 .................................................................... 15
3.3.3. Modul Bluetooth ........................................................................................ 15
3.3.4. Motor Servo ............................................................................................... 15
3.4. Desain Perangkat Lunak ...................................................................................... 16
3.4.2. Modifikasi Algoritma ................................................................................ 16
3.4.3. Analisis perubahan Spesifikasi .................................................................. 25
BAB IV HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS ............................................................. 26
4.1. Pengujian Mode Blok .......................................................................................... 26
4.2. Pengujian Mode Siaga ......................................................................................... 29
4.3. Pengujian Mode Siap ........................................................................................... 32
4.4. Analisis Decision Tree ......................................................................................... 37
4.5. Pengujian Mode Kembali .................................................................................... 39
4.6. Durasi Perpindahan Antar Mode ......................................................................... 40
4.7. Perilaku robot saat lomba berlangsung ................................................................ 40
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................................ 42
5.1.Kesimpulan ........................................................................................................... 42
vi


5.2.Saran Pengembangan ............................................................................................ 43
Daftar Pustaka .................................................................................................................... 45
Lampiran A ...................................................................................................................... 47

vii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Dimensi lapangan............................................................................................ 7
Gambar 3.1. Blok diagram sistem ..................................................................................... 12
Gambar 3.2. Robot humanoid kiper versi 2015 ................................................................. 13
Gambar 3.3. Smartphone Android Sony Xperia Mini st15i[1].......................................... 14
Gambar 3.4. Orientasi sensor pada smartphone ................................................................ 14
Gambar 3.5. DF-Bluetooth V3[2] ...................................................................................... 15
Gambar 3.6. Pin pada DF-Bluetooth V3[2] ....................................................................... 15
Gambar 3.7. Motor Servo Tower Pro MG90s[3]............................................................... 16
Gambar 3.8. decision tree mode blok ................................................................................ 17
Gambar 3.9. decision tree mode siaga............................................................................... 18
Gambar 3.10. decision tree mode siap ............................................................................... 19
Gambar 3.11. Diagram alir algoritma lama ....................................................................... 21

Gambar 3.12. Diagram alir algoritma baru ........................................................................ 22
Gambar 3.13. Diagram alir algoritma mode siap............................................................... 23
Gambar 3.14. Diagram alir algoritma mode kembali ........................................................ 24
Gambar 3.15. Persebaran warna hijau yang Nampak sangat dominan meski ada robot
di depannya ...................................................................................................................... 25
Gambar 4.1. Analisis decision tree mode blok .................................................................. 27
Gambar 4.2. Decision tree mode blok setelah dianalisis ................................................... 29
Gambar 4.3. Analisis decision tree mode siaga ................................................................. 30
Gambar 4.4. Decision tree mode siaga setelah dianalisis .................................................. 32
Gambar 4.5. Toleransi kompas yang dialami robot ........................................................... 33
Gambar 4.6. Decision tree algoritma mode siap ............................................................... 34
Gambar 4.7. Decision tree algoritma mode siap setelah dianalisis awal ........................... 35
viii

Gambar 4.8. Analisis decision tree algoritma mode siap yang sudah disederhanakan ..... 35
Gambar 4.9. Decision tree algoritma mode siap setelah dianalisis secara menyeluruh .... 37
Gambar 4.10. Decision tree untuk menggambarkan pertanyaan apakah dengan mode
blok dan mode siaga gawang kebobolan atau tidak ........................................................... 38
Gambar 4.11. Decision tree untuk menggambarkan pertanyaan apakah mode siap bisa
bisa dilakukan atau tidak.................................................................................................... 38
Gambar 4.12. Durasi perpindahan ke mode lain di dalam sistem ..................................... 40
Gambar 4.13. Durasi perpindahan ke mode lain dalam keadaan nyata ............................. 40

ix

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1. Keterangan dimensi lapangan(cm) ..................................................................... 7
Tabel 2.2. Tabel perbandingan antara decision tree, Naïve Bayes, serta jaringan syaraf
Tiruan ................................................................................................................................. 10
Tabel 3.1. Tabel keterangan badan robot ........................................................................... 13
Tabel 3.2. Tabel perbedaan algoritma lama dan baru ........................................................ 16
Tabel 4.1. Pengujian mode blok ........................................................................................ 26
Tabel 4.2. Pengujian mode siaga ....................................................................................... 30
Tabel 4.3. Pengujian mode siap ......................................................................................... 32
Tabel 4.4. Pengujian mode kembali................................................................................... 39
Tabel 5.1. Saran pengembangan ........................................................................................ 43
Tabel A.1. Tabel lengkap hasil pengujian mode blok ....................................................... 47
Tabel A.2. Tabel lengkap hasil pengujian mode siaga ...................................................... 48
Tabel A.3. Tabel lengkap hasil pengujian mode siap ........................................................ 49
Tabel A.4. Tabel lengkap hasil pengujian mode kembali.................................................. 50

x

DAFTAR ISTILAH

I

fungsi informasi dari sekumpulan informasi acak (entropy)

n

jumlah sampel negatif yang terkandung dalam suatu kejadian

Vi

suatu variabel V dalam suatu subset i yang akan dihitung probabilitasnya

A

variabel acak

E

subset dari atribut A

E1

subset ke-1 dari atribut A

Ev

subset ke-v dari atribut A

pi

jumlah sampel positif dalam suatu subset

ni

jumlah sampel positif dalam suatu subset

IG

information gain atau nilai reduksi dari suatu entropy dari sebuah atribut

yang diuji
RGB

suatu pemodelan warna dalam angka dengan unsur Red, Green, dan Blue
(merah, hijau, biru)

CMYK

suatu pemodelan warna dalam angka dengan unsur Cyan, Magenta, Yellow,
dan Key (cyan, magenta, kuning, dan hitam)

HSV

suatu pemudelan warna dalam angka dengan unsur Hue, Saturation, dan
Value (warna, kejenuhan atau jumlah abu-abu, dan intensitas kecerahan

warna)
HSL

suatu pemudelan warna dalam angka dengan unsur Hue, Saturation, dan
Lightness (sama seperti HSV)

YUV

suatu pemudelan warna dalam angka dengan unsur luminans dan krominans

xi

Dokumen yang terkait

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree T1 612011016 BAB I

0 0 4

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree T1 612011016 BAB II

0 1 7

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree T1 612011016 BAB IV

0 0 16

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree T1 612011016 BAB V

0 0 3

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengambilan Keputusan Kiper pada Robot Humanoid Menggunakan Decision Tree

0 0 4

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Optimalisasi Pergerakan dan Algoritma Robot Humanoid sebagai Kiper

0 0 13

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Optimalisasi Pergerakan dan Algoritma Robot Humanoid sebagai Kiper T1 612010022 BAB I

0 1 4

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Optimalisasi Pergerakan dan Algoritma Robot Humanoid sebagai Kiper T1 612010022 BAB II

0 0 9

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Optimalisasi Pergerakan dan Algoritma Robot Humanoid sebagai Kiper T1 612010022 BAB IV

0 0 9

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Optimalisasi Pergerakan dan Algoritma Robot Humanoid sebagai Kiper T1 612010022 BAB V

0 0 2