IMPLEMENTASI METODE HYBRID ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) – PID UNTUK PERBAIKAN PROSES BERJALAN PADA PROTOTYPE ROBOT MATERIAL HANDLING - Agus Salim; Wahyu Setyo Pambudi (Jurnal Ilmiah Mikrotek, 2014)
Penelitian pada mobile robot telah banyak dilakukan, salah satunya yaitu pada robot material handling. Berbagai metode sudah diterapkan untuk mengembangkan proses berjalan pada robot ini, diantaranya menggunakan metode PID. Salah satu kelemahan dari metode ini adalah proses penentuan parameter Kp, Ki dan Kd dengan metode trial and error sehingga nilai parameter yang dihasilkan belum tentu tepat. Metode Artificial Neural Network(ANN) merupakan suatu pendekatan model kecerdasan yang diilhami dari struktur otak manusia dan kemudian diimplementasikan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses perhitungan selama proses learning berlangsung. Metode hybrid ANN – PID adalah satu rekayasa metode penggabungan antara ANN dan PID yang diharapkan dari metode ini penentuan parameter Kp, Ki dan Kd lebih realistis dan tidak lagi secara manual. Pada penelitian ini digunakan prototype robot material handling dan sebuah lintasan yang berbentuk oval yang akan dilalui oleh robot material handling tersebut. Sebelumnya dengan metode trial and error ditentukan nilai Kp, Ki dan Kd sebagai nilai awal, selanjutnya robot akan berjalan mengikuti jalur, diawal cara berjalan robot kurang sesuai jalur namun seiring pembelajaran yang dilakukan oleh robot (dengan metode ANN, perubahan nilai Kp, Ki dan Kd) robot berjalan lebih bagus atau stabil (sesuai jalur). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode hybrid ANN-PID robot material handling mampu berjalan melewati lintasan dengan penurunan nilai error steady state sebesar 33% saat 800 iterasi.