Makalah Seminar Tugas Akhir

Transkripsi

1 Maalah Seminar Tugas Ahir PENDETEKSI POSISI MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER MMA7260Q BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 Muhammad Riyadi Wahyudi, ST., MT. Iwan Setiawan, ST., MT. Abstract Currently, determining the exact position and orientation in a technical system has an important role, especially in terms of control on a navigation system. One of the instruments used in navigation systems is the Inertial Measurement Unit (IMU). The IMU consists of a combination of the acceleration sensor (accelerometer) and the angular sensor (gyroscope) to trac the whereabouts and movement of an object. Accelerometer sensor is one that has undergone a lot of progress and applied to measure the slope, vibration, acceleration, and position. Accelerometer can also be applied to the measurement of earthquae activity and electronic equipment, such as 3-dimensional game, computer mouse, and telephone. For further applications, sensors are widely used for the purposes of navigate in relation to the position of objects. This final project perform design and manufacture of instrumentation accelerometer as one component of IMU to detect the position / distance with 3 degrees of freedom. Data obtained from the position of the double integral of the accelerometer output in the form of acceleration. Instrumentation system consists of an accelerometer sensor, signal conditioning, microcontroller ATmega 32 as the main processing unit, and computers that will process data input and display output data using Visual C#, while the g-select function is used to determine which mode to use the accelerometer to minimize error in the measurement. Keywords : Accelerometer, Microcontroller ATmega 32, Double Integral, Position. I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang IMU (Inertial Measurement Unit) merupaan suatu unit dalam modul eletroni yang mengumpulan data ecepatan angular dan aselerasi linear yang emudian diirim e CPU (Central Processing Unit) untu mendapatan data eberadaan dan pergeraan suatu benda. IMU terdiri dari ombinasi accelerometer (sensor percepatan) dan gyroscope (sensor ecepatan angular). Accelerometer digunaan untu menguur percepatan suatu benda dan gyroscope digunaan untu menguur ecepatan rotasi dari suatu benda. Saat ini pengembangan sensor IMU untu mengolah data dengan menggunaan miroontroler telah banya dilauan. Untu memperoleh ualitas data masuan yang bai perlu digunaan filter digital untu mengurangi noise dari eluaran sensor. Aan tetapi, arena eterbatasan miroontroler 8 bit yang digunaan, maa perlu diperhatian algoritma filtering yang tepat dan tida memerluan watu pemrosesan yang terlalu lama agar dapat menghasilan data yang optimal. Filter esponensial dan filter Kalman merupaan pilihan yang sering digunaan untu proses digital filtering terutama pada ondisi dimana noise cuup dominan. Filter Kalman telah banya diapliasian untu predisi hasil perhitungan oordinat orientasi gera dinami dari sensor IMU, demiian pula dengan filter esponensial, sebab selain tida memerluan proses yang rumit juga lebih optimal bila dibandingan dengan filter digital yang lain, arena dalam filter esponensial hanya dengan mengubah parameter esponensial dapat digunaan untu filtering dalam berbagai respon. 1.2 Tujuan Tujuan dari penelitian tugas ahir ini adalah merancang dan membuat sistem instrumentasi accelerometer sebagai salah satu omponen IMU untu mendetesi posisi/jara dengan menggunaan miroontroler ATmega 32 yang emudian aan divisualisasian secara 3D dengan menggunaan visual C #. 1.3 Pembatasan Masalah Dalam pembuatan tugas ahir ini penulis membatasi permasalahan sebagai beriut : 1. Sensor accelerometer yang digunaan memilii 3 derajat ebebasan. 2. Pembuatan sistem instrumentasi untu menerapan sensor accelerometer sebagai pendetesi jara/posisi. 3. Dalam pengujian sistem pendetesi jara ini hanya digunaan untu arah sumbu negatif. 4. Pada pengujian dilauan 3 sumbu secara bersamaan.

2 5. Range percepatan yang digunaan sebesar 1,5 g sampai 6 g. 6. Sistem visualisasi 3D yang digunaan adalah omputer dengan bantuan bahasa pemrograman Visual C #. 7. Miroontroler yang digunaan adalah ATmega 32 dengan pemrograman Code Vision AVR menggunaan bahasa C. 8. ADC yang digunaan adalah ADC internal 8 bit miroontroler ATmega 32. II DASAR TEORI 2.1 Accelerometer MMA7260Q Accelerometer adalah alat yang digunaan untu menguur percepatan, mendetesi dan menguur getaran (vibrasi), dan menguur percepatan aibat gravitasi (inlinasi). Accelerometer dapat digunaan untu menguur getaran pada mobil, mesin, bangunan, dan instalasi pengamanan. Accelerometer juga dapat diapliasian pada penguuran ativitas gempa bumi dan peralatan-peralatan eletroni, seperti permainan 3 dimensi, mouse omputer, dan telepon. Untu apliasi yang lebih lanjut, sensor ini banya digunaan untu eperluan navigasi. Percepatan merupaan suatu eadaan berubahnya ecepatan terhadap watu. Bertambahnya suatu ecepatan dalam suatu rentang watu disebut percepatan (acceleration). Namun jia ecepatan semain berurang daripada ecepatan sebelumnya, disebut perlambatan (deceleration). Percepatan juga bergantung pada arah/orientasi arena merupaan penurunan ecepatan yang merupaan besaran vetor. Berubahnya arah pergeraan suatu benda aan menimbulan percepatan pula. Untu memperoleh data jara dari sensor accelerometer, diperluan proses integral ganda terhadap eluaran sensor. s = ( ( a) dt) dt.....(1) Proses penghitungan ini dipengaruhi oleh watu cupli data, sehingga jeda watu cupli data (dt) harus selalu onstan dan dibuat seecil mungin Secara sederhana, integral merupaan luas daerah di bawah suatu sinyal selama rentang watu tertentu. Untu lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1 Proses integral terhadap suatu sinyal. b n f x) dx = lim n a i= 1 ( f ( x ) x. (2) b a x = (3) n Persamaan pengintegralan pada persamaan (2) masih memilii error yang cuup besar. Untu lebih mengoptimalan hasil pengintegralan maa dapat digunaan metode Runge-Kutta dengan pendeatan trapezoidal seperti pada persamaan (4). h x = x 1 + [ f ( x, t ) + f ( x 1, t 1 )]...(4) 2 Dari persamaan (4) dapat dietahui bahwa x hasil integral saat ini ( ) dipengaruhi oleh hasil x integral sebelumnya ( 1), masuan saat ini ( f ( x, t ) ), dan masuan sebelumnya, serta watu cupli antar data masuan (h). Percepatan yang diperoleh dari hasil penguuran accelerometer pada enyataannya buanlah data percepatan benda murni, melainan juga terdapat derau.. U = a + r + d.(5) Nilai a merupaan percepatan benda sesungguhnya, nilai r adalah random noise, dan d adalah drift noise. Pada tugas ahir ini digunaan sensor accelerometer MMA7260Q dengan tiga sumbu penguuran, yaitu terhadap sumbu x, sumbu y, dan sumbu z. Sensor accelerometer ini digunaan untu menguur percepatan benda dalam satuan gravitasi (g). Sensor ini dapat menguur percepatan dari 1,5 g sampai 6 g. Sensor accelerometer MMA7260Q dengan rangaian penduung yang terintegrasi dapat dilihat pada Gambar 2. i

3 Gambar 2 Brea out accelerometer MMA7260Q. Pada sensor accelerometer MMA7260Q ini memilii fasilitas g-select yang memunginan sensor beerja pada tingat sensitivitas yang berbeda-beda. Penguatan internal pada sensor aan berubah sesuai dengan tingat sensitivitas yang dipilih, yaitu 1,5 g, 2 g, 4 g, atau 6 g. Pemilihan tingat sensitivitas ini dilauan dengan memberian input logia pada pin g- select1 dan g-select2. Disripsi pemilihan tingat sensitivitas pada sensor accelerometer MMA7260Q dapat diamati pada Tabel 1. Tabel 1 Disripsi tingat sensitivitas accelerometer MMA7260Q. g-select1 g-select2 g-range Sensitivity 0 0 1,5 g 800 mv/g g 600 mv/g g 300 mv/g g 200 mv/g Sensor accelerometer MMA7260Q dapat digunaan untu menguur bai percepatan positif maupun percepatan negatif. Ketia sensor dalam eadaan diam, eluaran sensor pada sumbu x aan menghasilan tegangan offset yang besarnya setengah dari tegangan masuan sensor (V dd ). Tegangan offset accelerometer dipengaruhi oleh orientasi sensor dan percepatan statis tiap sumbu aibat gaya gravitasi bumi. Untu percepatan positif maa sinyal eluaran aan meningat di atas tegangan offset, sedangan untu percepatan negatif sinyal eluaran aan semain menurun di bawah tegangan offset. 2.2 Filter Digital Filter digital adalah semua filter eletroni yang beerja dengan menerapan operasi matematia digital atau algoritma pada suatu pemrosesan sinyal. Salah satu batasan utama pada filter digital adalah dalam hal eterbatasan ecepatan pemrosesan/watu omputasi yang sangat tergantung dengan emampuan miroontroler atau omputer yang digunaan Filter Esponensial Filter esponensial merupaan filter linier reursif sederhana. Filter esponensial secara umum digunaan dalam analisis awasan watu. Persamaan filter esponensial orde 2 dapat dilihat pada Persamaan (6). 2 y ( n) = (1 a)( xn + a. x( n 1) ) + a. y( n2) (6) Secara umum parameter a dapat ditentuan dengan persamaan (7). 1 a =...(7) f c (1 + 2π. ) f s Di sini f c adalah freuensi cut off dan f s adalah freuensi sampling Filter Kalman Filter Kalman merupaan salah satu solusi optimal dalam memfilter data dari sinyal pada suatu proses yang linier. Filter Kalman digunaan pada proses yang dapat dinyataan dalam bentu persamaan state linier seperti pada pada persamaan (8). x = A x + B u + w....(8) +1 Persamaan 8 dapat diobservasi dengan model penguuran yang memetaan state x e eluaran y seperti ditulisan pada persamaan (9). y = H x + v....(9) Noise proses (w) dan noise penguuran (v) merupaan noise yang saling bebas. Nilai estimasi state xˆ pada filter Kalman ditentuan dari estimasi posteriori xˆ serta selisih antara penguuran sebenarnya y dan estimasi penguuran Hˆ seperti pada persamaan (10). xˆ x = xˆ + K = xˆ + K ( y Hxˆ ) ( H x + v Hxˆ ) xˆ...(10) Selisih nilai antara penguuran sebenarnya y dan estimasi penguuran disebut sebagai residual atau penguuran innovation. Jia nilai residual adalah nol, maa hal itu menunjuan bahwa hasil estimasi sama dengan hasil penguuran. Nilai K adalah fator gain pada filter Kalman. Pada filter Kalman dipilih nilai K sehingga estimasi posteriori adalah optimal atau mempunyai error yang minimum. Nilai P minimum diperoleh jia nilai K dapat menyediaan estimasi yang mempunyai covariance minimum. Penyelesaian untu mendapatan P minimum ditunjuan pada persamaan (11). P I K H P (11) ( ) =

4 Nilai estimasi priori diberian pada persamaan (12) yang diperoleh dengan menghilangan noise w. x ˆ = A xˆ Bu...(12) Nilai covariance dari error diberian pada persamaan (13). T P +1 = A P A + Q..(13) III PERANCANGAN ALAT 3.1 Perancangan Perangat Keras Secara umum perancangan perangat eras dari sistem instrumentasi accelerometer meliputi perancangan sensor accelerometer MMA7260Q, pengondisi sinyal, unit masuan dan eluaran pada miroontroler ATmega 32. Secara umum perancangan perangat eras dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 4 Konfigurasi pin-pin accelerometer MMA7260Q. 3.2 Perancangan Perangat Luna Miroontroler Atmega32 digunaan untu membaca sinyal analog dari sensor accelerometer, emudian mengubahnya menjadi data digital 8 bit dan mengolahnya dengan algoritma yang telah ditentuan emudian mengiriman hasil ahir data e omputer. Secara umum diagram alir pemrograman pada sistem pendetesi jara dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar 3 Diagram blo perancangan instrumentasi accelerometer. Penjelasan dari diagram blo sistem pada Gambar 3 dapat dijelasan sebagai beriut : 1. Sensor accelerometer MMA7260Q digunaan untu mengetahui besarnya percepatan suatu benda yang emudian aan diirim e miroontroller. 2. Miroontroler ATmega 32 digunaan untu menerima data dari sensor, mengubahnya menjadi data digital, memproses data secara digital, dan melauan omuniasi serial antara miroontroler dengan omputer. 3. Komputer digunaan untu menampilan data posisi dan tampilan berupa gambar 3 dimensi dengan menggunaan visual C#. Sensor accelerometer beroperasi pada tegangan 2,2 3,6 volt dengan tegangan tipial 3,3 volt (Vdd). Keluaran sensor accelerometer berupa tegangan analog yang merepresentasian data percepatan dalam satuan gravitasi (g). Sensor accelerometer MMA7260Q memilii tingat sensitivitas yang dapat dipilih yaitu 1,5 g/ 2 g/ 4 g/ 6 g. Tingat sensitivitas dapat dipilih dengan melauan pengesetan pada pin g-select1 dan g-select2. Konesi masuan dan eluaran pin-pin pada accelerometer MMA7260Q dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 5 Diagram alir pemrograman utama sistem pendetesi jara Perancangan Filter Digital A. Filter Esponensial Filter esponensial yang digunaan adalah filter esponensial orde 2. Pengujian dilauan dengan menentuan nilai parameter fator pengali (a), emudian mengamati sinyal eluaran yang optimal. Parameter a dapat dicari dengan persamaan (7). Setelah dilauan penghitungan didapatan nilai parameter a pada

5 sumbu x dan y adalah 0,83 dan a pada sumbu z adalah 0,92. B. Filter Kalman Filter Kalman yang diapliasian pada miroontroler ATmega 32 tida hanya menghilangan random noise tetapi filter ini juga menghitung nilai posisi dengan mengintegralan sebanya 2 ali sinyal masuan filter. Tampilan respon eluaran sensor accelerometer serta tampilan nilai besaran posisi dari etiga sumbu sensor diterapan pada omputer menggunaan bantuan perangat luna Microsoft Visual Studio Berdasaran hubungan antara proses, penguuran, dan filter Kalman, maa dapat dibuat diagram alir program seperti pada Gambar 6. K, xˆ, P xˆ, Pˆ A. Fator alibrasi sistem dengan filter esponensial Tabel 2 Fator alibrasi sumbu x negatif dengan filter esponensial. Rata Jara rata jara Fator No sebenarnya tercatat alibrasi 1 256, , , , , , , , , , Fator alibrasi rata-rata 0, Dari Tabel 2 diperoleh fator alibrasi rata-rata pada sumbu x sebesar 0, , dengan cara yang sama seperti penentuan fator alibrasi pada sumbu x, maa diperoleh fator alibrasi pada sumbu y sebesar 0, dan sumbu z sebesar 0, B. Fator alibrasi sistem dengan filter Kalman Tabel 3 Fator alibrasi sumbu x negatif dengan filter alman. Rata Jara rata jara Fator No sebenarnya tercatat alibrasi 1 4, , , , , , , , , , Fator alibrasi rata-rata 6, Gambar 6 Diagram alir program filter Kalman Penentuan Fator Kalibrasi Fator alibrasi merupaan suatu onstanta yang digunaan untu mengalibrasi antara hasil integral ganda dari percepatan dengan jara sebenarnya. Pada tugas ahir ini, aan dicari fator alibrasi hasil integral dari filter digital yang digunaan. Pada ahirnya, pengujian bertujuan untu menentuan filter digital yang paling sesuai sehingga menghasilan data jara yang paling mendeati jara sebenarnya atau dengan ata lain tingat esalahannya ecil. Dari Tabel 3 diperoleh fator alibrasi rata-rata pada sumbu x sebesar 6, , dengan cara yang sama seperti penentuan fator alibrasi pada sumbu x, maa diperoleh fator alibrasi pada sumbu y sebesar 6, dan sumbu z sebesar 7, IV PENGUJIAN DAN ANALISIS 4.1 Pengujian Karateristi Accelerometer MMA7260Q Pada bagian ini dilauan pengujian tegangan offset sensor. Pengujian tegangan offset dilauan dengan cara menguur tegangan dengan menggunaan multimeter.

6 Tabel 4 Hasil pengujian tegangan eluaran offset masing-masing sumbu. V offset (volt) No. sumbu x sumbu y sumbu z 1. 1,61 1,72 2, ,61 1,72 2, ,61 1,72 2, ,61 1,72 2, ,61 1,72 2,45 Jumlah 8,05 8,6 12,25 Rata-rata 1,61 1,72 2,45 Dari Tabel 4 terlihat bahwa tegangan offset rata-rata sumbu x sebesar 1,61 volt, sumbu y sebesar 1,72 volt, dan sumbu z sebesar 2,45 volt sudah mendeati tegangan offset ideal yaitu sebesar 1.65 volt, husus untu sumbu z tegangan offset ideal ditambah dengan 0,8 volt arena dalam eadaan default telah mengalami percepatan sebesar 1 g. 4.2 Pengujian Jara Pengujian jara dilauan dengan menerapan fator alibrasi yang didapat dari percobaan sebelumnya. Hasil pengujian yang didapat emudian dibandingan dengan jara sebenarnya sehingga didapat besaran error Pengujian Jara dengan Filter Eponensial A. Pengujian Jara masing- masing Secara Terpisah Tabel 5 Hasil pengujian jara sumbu x dengan filter esponensial No Rata - Jara Error rata jara Persentase sebenarnya jara tercatat Error (%) 1. 29, ,07 0, , ,73 1, , ,99 1, , ,20 2, , ,76 3,061 Error rata-rata 1,902 Dari Tabel 5 dapat diamati bahwa error rata-rata pada sumbu x dengan menggunaan filter esponensial sebesar 1,90 % dengan tingat esalahan jara 0,07 cm 2,76 cm dengan cara yang sama seperti pada pengujian jara sumbu x, maa diperoleh error rata-rata pada sumbu y sebesar 2,59 % dengan tingat esalahan jara 0,72 cm 2,25 cm dan sumbu z sebesar 4,29 % dengan tingat esalahan jara 1,39 cm 2,57 cm. B. Pengujian Jara 3 Secara Bersamaan Dengan cara yang sama seperti pada pengujian jara pada masing - masing sumbu dilauan pengujian jara 3 sumbu secara bersamaan pada jara 30 cm, 45 cm, dan 60 cm sehingga diperoleh hasil sebagai beriut. Tabel 6 Hasil pengujian jara 3 sumbu secara bersamaan dengan filter esponensial Jara sebenarnya ( x,y,z) Rata-rata Persentase Error (%) (x) (y) (z) 30 8,23 6,73 8, ,02 6,83 7, ,46 6,88 11,39 Dari Tabel 6 dapat dihitung error ratarata pada etiga jara tersebut diatas pada sumbu x sebesar 7,90 %, sumbu y sebesar 6,81 % dan sumbu z sebesar 8,92 % Pengujian Jara dengan Filter Kalman A. Pengujian Jara masing- masing Secara Terpisah Tabel 7 Hasil pengujian jara sumbu x dengan filter alman Rata - Jara Error rata jara Persentase No sebenarnya jara tercatat Error (%) 1. 30, ,21 0, , ,28 2, , ,56 2, , ,81 2, , ,29 1,433 Error rata-rata 2 Dari Tabel 7 dapat diamati bahwa error rata-rata pada sumbu x dengan menggunaan filter alman sebesar 2 % dengan tingat esalahan jara 0,21 cm 1,81 cm dengan cara yang sama seperti pada pengujian jara sumbu x, maa diperoleh error rata-rata pada sumbu y

7 sebesar 1,95 % dengan tingat esalahan jara 0,58 cm 1,65 cm dan sumbu z sebesar 3,96 % dengan tingat esalahan jara 1,25 cm 2,34 cm. B. Pengujian Jara 3 Secara Bersamaan Dengan cara yang sama seperti pada pengujian jara pada masing - masing sumbu dilauan pengujian jara 3 sumbu secara bersamaan pada jara 30 cm, 45 cm, dan 60 cm sehingga diperoleh hasil sebagai beriut. Tabel 8 Hasil pengujian jara 3 sumbu secara bersamaan dengan filter alman Jara sebenarnya ( x,y,z) Rata-rata Persentase Error (%) (x) (y) (z) 30 5,13 6,09 6, ,20 5,69 6, ,22 10,41 13,80 Dari Tabel 8 dapat dihitung error ratarata pada etiga jara tersebut diatas pada sumbu x sebesar 7,18 %, sumbu y sebesar 7,39 % dan sumbu z sebesar 9,11 %. V PENUTUP 5.1 KESIMPULAN Berdasaran pengujian dan analisis yang telah dilauan, maa dapat disimpulan beberapa hal sebagai beriut : 1. Tegangan masuan tipial sensor adalah 3,28 V. 2. Nilai tegangan offset pada g-select 0-0 untu etiga sumbu terjadi sediit perbedaan dengan perhitungan berisar antara 0,01 volt 0,08 volt. Pada g-select 0-1 untu sumbu x dan y terjadi perbedaan yang ecil yaitu 0,05 volt dan 0,02 volt, sedangan untu sumbu z terjadi perbedaan yang cuup besar yaitu 0,33 volt. Pada g-select 1-0 untu sumbu x dan y terjadi perbedaan yang ecil yaitu 0,05 volt dan 0,1 volt, sedangan untu sumbu z terjadi perbedaan yang cuup besar yaitu 0,3 volt. Pada g-select 1-1 untu etiga sumbu terjadi sediit perbedaan dengan perhitungan berisar antara 0,01 volt 0,06 volt. 3. Hasil terbai untu pengujian jara secara terpisah pada sumbu x adalah dengan menggunaan filter esponensial sedangan pada sumbu y dan sumbu z adalah dengan menggunaan filter Kalman. 4. Error rata - rata pengujian jara pada 3 sumbu secara bersamaan dengan menggunaan filter esponensial adalah sumbu x sebesar 7,90 %, sumbu y sebesar 6,81 %, dan sumbu z sebesar 8,92 %. 5. Error rata - rata pengujian jara pada 3 sumbu secara bersamaan dengan menggunaan filter Kalman adalah sumbu x sebesar 7,18 %, sumbu y sebesar 7,39 %, dan sumbu z sebesar 9,11 %. 5.2 SARAN Untu pengembangan sistem lebih lanjut, maa dapat diberian saran-saran sebagai beriut: 1. Sensor accelerometer MMA7260Q memilii tingat sensitivitas yang sangat tinggi, sehingga segala hal yang memunginan terjadinya error pada sinyal eluaran perlu diminimalisasi, seperti estabilan tegangan masuan dan onesi antar omponen. 2. Metode integral dapat diembangan dengan berbagai variasi algoritma pengintegralan. 3. Variasi metode filter digital yang lain dapat digunaan untu mendapatan sinyal data eluaran sensor yang lebih bai. 4. Apliasi accelerometer sebagai pendetesi posisi dapat diembangan dengan perangat nirabel (wireless) dan perancangan instrumentasi yang dapat dibawa e mana-mana (portable).

8 DAFTAR PUSTAKA [1] Alma i, Vidi Rahman, Apliasi Sensor Accelerometer pada Pendetesi Posisi, Tugas Ahir Teni Eletro Universitas Diponegoro, Semarang, [2] Heryanto, M.Ary dan Wianu Adi P., Pemrograman Bahasa C untu miroontroller ATMEGA8535, Penerbit Andi, Yogyaarta, [3] Seifert, K. dan Camacho, O., Implementing Positioning Algorithms Using Accelerometers, Freescale Semiconductor, [4] Simon, Dan, Kalman Filtering, Embedded System Programming,2001. [5] Wahyudi, Adhi Susanto, Sasongo Pramono Hadi, Wahyu Widada, Simulasi Filter Kalman untu Estimasi Posisi dengan Meggunaan Sensor Accelerometer, Jurnal Techno Science, UDINUS Semarang, [6] Widada, W., Apliasi Digital Exponential Filtering untu Embedded Sensor Payload Roet, Prosiding Semiloa Tenologi Simulasi dan Komputasi serta Apliasi, [7] , ATmega 32 Data Sheet, Juli [8] , MMA7260Q Data Sheet, Juni [9] , KIA78R33API Data Sheet, Maret [10] , LM3940 Data Sheet, Januari [11] , YLScsDrawing3d Library, Juni Muhammad Riyadi (L2F ) Dosen Pembimbing I Wahyudi, S.T., M.T. NIP Tanggal: Lahir di Semarang, 28 Mei Saat ini sedang menyelesaian studi pendidian strata I di Jurusan Teni Eletro, Faultas Teni Universitas Diponegoro Konsentrasi Kontrol. Mengetahui dan mengesahan, Dosen Pembimbing II Iwan Setiawan, S.T.,M.T. NIP Tanggal: