BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa tahun terakhir ini, terlihat perkembangan penelitian yang pesat pada berbagai bidang ilmu komputer, dan penggunaan ilmu komputer pada kendaraan telah mencapai tahap pengendaraan kendaraan secara autonom dengan tujuan untuk mengurangi tingkat kecelakaan sehingga diperlukan sebuah sistem pengendalian kendaraan yang aman. Untuk membuat suatu kendaraan otonom diperlukan pengetahuan mengenai model dinamis dari kendaraan sehingga dapat diketahui hubungan antara input yang diberikan seperti putaran kemudi mobil dan kecepatan mobil dengan output yang dihasilkan yaitu bagaimana reaksi kendaraan terhadap input yang diberikan. Untuk membuat model dinamis dari kendaraan otonom ini berbagai metode telah dikembangkan mulai dari penggunaan persamaan differensial yang cukup rumit, sampai dengan penggunaan jaringan syaraf tiruan dengan arsitektur yang berbeda-beda ataupun gabungan jaringan syaraf tiruan, logika fuzzy dan algoritma genetika tetapi untuk melakukan permodelan kendaraan terdapat halangan yang berupa struktur yang rumit, perlunya waktu panjang dalam perancangan dan noise pada pengukuran sehingga untuk menghadapi halangan tersebut maka salah satu solusi yang kita gunakan adalah dengan memodelkan suatu kendaraan dengan Jaringan Saraf Tiruan. Dengan keunggulan yang dimiliki Jaringan syaraf tiruan dalam memodelkan sistem yang non linier dan lebih mudah dibandingkan metoda menggunakan persamaan dinamis, sehingga cocok untuk diaplikasikan dalam penelitian yang akan dilakukan. 1

2 2 1.2 Identifikasi Masalah Untuk pengembangan kendaraan autonomus kita memerlukan pengendali yang handal sehingga untuk tujuan tersebut kita perlu memodelkan kendaraan yang akan kita gunakan untuk membantu kita melakukan simulasi sehingga kita dapat mengembangkan pengendali yang lebih baik untuk permodelan suatu kendaraan perlu waktu panjang, kerumitan pada struktur dan faktor noise sehingga kami mencoba menggunakan Jaringan Saraf Tiruan untuk mempercepat dan mempermudah proses pembuatan model dari kendaraan. Dengan mengunakan Jaringan Saraf Tiruan kita berharap dengan sistem pembelajaran dan pembaharuan Jaringan Saraf Tiruan dapat mengubah sistem dinamik kendaraan yang rumit menjadi sebuah matriks yang dimana lebih cepat dan mudah diperhitungkan sehingga mempersingkat waktu perhitungan. 1.3 Ruang Lingkup Pada penelitian ini, yang dilakukan adalah mengumpulkan data secara langsung dari mobil remote control melalui pengendali yang dihubungkan dengan notebook, data inputan yang didapatkan dari mobil remote control berupa lateral error, orientasi yang didapatkan dari kamera pada mobil remote control, dan sudut steer dan kecepatan mobil remote control yang didapatkan dari pengendali mobil remote control, Jaringan Saraf Tiruan yang digunakan pada permodelan penelitian ini adalah feed forward backpropagation, output yang dihasilkan berupa lateral error dan orientasi next state dari mobil remote control setelah melakukan pergerakan. 1.4 Tujuan dan Manfaat Tujuan Penelitian Membangun suatu Jaringan Saraf Tiruan yang mampu mempelajari dan meniru model dinamik dari sebuah kendaraan mobil yang diwakili dengan mobil remote control sehingga dapat kita mengestimasi posisi dan orientadi dari keadaan next state mobil remote control tersebut setelah terjadi perpindahan

3 Manfaat Penelitian Dapat mengsetimasi posisi dan orientasi next state dari kendaraan setelah terjadinya pergerakan. Dapat membantu dalam pengembangan pengendali kendaraan dengan menjadi feedback untuk pengendali untuk menentukan keputusan. 1.5 Metodologi Metode yang digunakan dalam perancangan sistem ini meliputi metode studi pustaka, metode analisis, dan metode perancangan, yaitu : Metode Studi Pustaka Melakukan pencarian dan mempelajari berbagai jurnal dan buku terkait dengan penelitian ini serta mencari informasi melalui internet sebagai informasi tambahan lainnya. Melakukan pencarian kamera yang akan digunakan pada skripsi ini Metode Perancangan Melakukan pengumpulan data training secara langsung dari mobil remote control melalui kamera dan pengendali kendaraan. Melakukan perancangan Jaringan Saraf Tiruan dengan inputan data training yang didapatkan dari mobil remote control melalui kamera dan pengendali kendaraan. 1.6 State Of the Art Tujuan state of art adalah untuk menganalisa beberapa jumlah jurnal aplikasi sejenis untuk mengetahui batasan masalah pada Aplikasi simulasi dinamika kendaraan dan mengetahui perbedaan dan persamaan dengan aplikasi yang akan dibangun. Jurnal Internasional Nama Jurnal : Modeling of Vehicle Dynamics From Real Vehicle Measurements Using a Neural Network With Two-Stage Hybrid Learning for Accurate Long-term Prediction. Penulis : Young Uk Yim and Se-Young Oh

4 4 Young Uk Yim and Se-Young Oh (2004) dalam artikelnya yang berjudul Modeling of Vehicle Dynamics From Real Vehicle Measurements Using a Neural Network With Two-Stage Hybrid Learning for Accurate Long-Term Prediction, menjelaskan tentang model jaringan syaraf tiruan dari kendaraan asli dan sistem pembelajaran hybrid. Jaringan Syaraf Tiruan dilatih untuk memprediksi next-state dari kendaraan, yang mana diberikan input keadaan sekarang, sudut stir dan kecepatan kendaraan. Skema pelatihan hybrid terdapat 2 fase yaitu Open-loop dan Close-loop, dimana pelatihan Open-loop berguna untuk kestabilan nilai bobot dan bias dari neural network tersebut, Sedangkan pelatihan Close-loop berfungsi sebagai memprediksi jangka panjang dari dinamika kendaraan. Persamaan antara jurnal dan skripsi ini adalah menciptakan sebuah jaringan tiruan untuk memprediksi keadaan berikutnya dari sebuah kendaraan, yang membedakan antara jurnal dan skripsi ini adalah dimana dalam jurnal tersebut memiliki input lateral jarak ban depan maupun belakang dari kendaraan terhadap garis tengah yang mengandung aliran listrik, penghitungan jarak tersebut berdasarkan kekuatan aliran listrik tersebut. Sedangkan pada skripsi ini kita memiliki input Lateral (posisi kendaraan) yang ditangkap oleh kamera dan dihitung berdasarkan jarak dari titik tengah kendaraan terhadap garis marka jalan (kiri dan kanan). Nama Jurnal : Neural Network Based Vehicle-Following Model For Mixed Traffic Conditions. Penulis : Tom V.Mathew, K.V.R. Ravishankar Tom V.Mathew and K.V.R. Ravishankar (2012) dalam artikelnya yang berjudul Neural Network Based Vehicle-Following Model For Mixed Traffic Conditions, menjelaskan tentang model sebuah jaringan syaraf tiruan yang dapat memprediksi keadaan kendaraan berikutnya untuk memimpin atau mengikuti sebuah kendaraan dengan tipe kombinasi yang berbeda. Aplikasi ini dipelajari dengan menggunakan data yang diambil dari kombinasi 6 tipe kendaraan. Jaringan Syaraf Tiruan multi layer Feed-Forward Backpropagation yang digunakan dalam pengaplikasian.

5 5 Persamaan atau Perbedaan antara jurnal dengan skripsi ini adalah menggunakan jaringan syaraf tiruan multi layer Feed-Forward Backpropagation sebagai sistem jaringan yang digunakan. Pada skripsi ini menggunakan metode jaringan syaraf yang sama pada pembuatan aplikasi. 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan yang diterapkan pada skripsi ini adalah: BAB 1: PENDAHULUAN Bab ini berisi latar belakang penelitian, masalah yang ingin diselesaikan, ruang lingkup penelitian, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. BAB 2: LANDASAN TEORI Bab ini berisi teori-teori yang mendukung pembangunan sistem skrispsi ini. BAB 3: METODE PERANCANGAN Bab ini berisi perancangan sistem BAB 4: HASIL DAN BAHASAN Bab ini berisi pembahasan dan analisa data secara deskriptif serta tampilan data dalam bentuk tabel dan gambar. BAB 5: SIMPULAN DAN SARAN Bab ini membahas simpulan dari percobaan yang dilakukan dan saran untuk mengembangkan dan menyempurnakan sistem.