Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

METODE LOKALISASI ROBOT OTONOM DENGAN MENGGUNAKAN ADOPSI ALGORITMA HEURISTIC SEARCHING DAN PRUNING UNTUK PEMBANGUNAN PETA PADA KASUS SEARCH-AND-SAFE

Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (JIKI) · Vol. 2 No. 2 (2012) · pp. 114–123

DOI
10.21609/jiki.v2i2.134
ISSN
2502-9274, 2088-7051
Published
2012-05-29
Publisher
Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia
Language
eng

Abstract

Permasalahan search-and-safe merupakan salah satu contoh robot otonom dapat disimulasikan untuk menggantikan pekerjaan manusia di lingkungan berbahaya, misalnya pada kegiatan evakuasi manusia dari ruang tertutup yang terbakar. Dalam contoh ini, robot otonom harus dapat menemukan objek manusia untuk diselamatkan, serta objek api untuk dipadamkan. Lebih jauh lagi, untuk dapat menyelesaikan permasalahan seperti ini dengan baik, robot otonom harus dapat mengetahui keberadaannya, bukan hanya posisi dalam sistem koordinat global saja tetapi juga posisi relatif terhadap posisi tujuan dan keadaan lingkungan itu sendiri. Permasalahan ini kemudian dikenal juga sebagai lokalisasi yang menjadi bagian penting dari proses navigasi pada robot otonom. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan lokalisasi adalah dengan menggunakan representasi internal peta lingkungan kerja dalam pengetahuan robot otonom. Pada kondisi ketika tidak tersedia informasi mengenai konfigurasi lingkungan, atau informasi yang tersedia sifatnya terbatas, robot harus dapat membangun sendiri representasi petanya dengan dibantu oleh komponen sensor yang dimilikinya. Pada paper ini kemudian dibahas salah satu metode yang dapat diterapkan dalam proses pembangunan peta seperti yang dijelaskan, yaitu melalui adopsi algoritma heuristic searching dan pruning yang sudah dikenal pada bidang kecerdasan buatan. Selain itu juga akan dijabarkan desain robot otonom yang digunakan, serta konfigurasi lingkungan yang digunakan pada studi kasus search-and-safe ini. Diharapkan nantinya hasil yang diperoleh dari penelitian ini dapat diterapkan untuk skala yang lebih besar.

Keywords

Collaboration network of the authors

30 authors · 56 co-authorship links · 9 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Indonesia
  • Universitas Teknokrat Indonesia
  • Jenderal Soedirman University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Mgs M Luthfi RamadhanUniversity of Indonesia3
Adila Alfa KrisnadhiUniversity of Indonesia2
N. W. PambudiUniversity of Indonesia2
R. M. MardianAffiliation unknown1
RochmatullahAffiliation unknown1
H. R. SanabilaUniversity of Indonesia1
Dhiemas R.Y. SemborUniversity of Indonesia1
Ferdian JovanUniversity of Indonesia1
Enrico BudiantoUniversity of Indonesia1
A HafidhAffiliation unknown1
A WibowoAffiliation unknown1
Grafika JatiUniversity of Indonesia1
Siti Hadiyan PratiwiUniversity of Indonesia1
Putri ShaniyaUniversity of Indonesia1
Fityan AziziUniversity of Indonesia1
Lhuqita FazryUniversity of Indonesia1
Gregory TridityaUniversity of Indonesia1
Dedy Van HautenUniversity of Indonesia1
Muhammad Hannan HunafaUniversity of Indonesia1
Anas Bayu KusumaUniversity of Indonesia1
Yogiek Indra KurniawanJenderal Soedirman University1
Vektor DewantoUniversity of Indonesia1
Petrus MursantoUniversity of Indonesia1
Agus MulyantoUniversitas Teknokrat Indonesia1
Purwono PrasetyawanUniversitas Teknokrat Indonesia1
Rohmat Indra BormanUniversitas Teknokrat Indonesia1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">METODE LOKALISASI ROBOT OTONOM DENGAN MENGGUNAKAN ADOPSI ALGORITMA HEURISTIC SEARCHING DAN PRUNING UNTUK PEMBANGUNAN PETA PADA KASUS  SEARCH-AND-SAFE</dc:title>
	<dc:creator>Jatmiko, Wisnu</dc:creator>
	<dc:creator>Alvissalim, M. S.</dc:creator>
	<dc:creator>Febrian, A.</dc:creator>
	<dc:creator>Y.S., Dhiemas R.</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">lokalisasi robot</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">robot otonom bergerak</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">pembangunan peta</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">algoritma heuristic searching</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">Permasalahan search-and-safe merupakan salah satu contoh robot otonom dapat disimulasikan untuk menggantikan pekerjaan manusia di lingkungan berbahaya, misalnya pada kegiatan evakuasi manusia dari ruang tertutup yang terbakar. Dalam contoh ini, robot otonom harus dapat menemukan objek manusia untuk diselamatkan, serta objek api untuk dipadamkan. Lebih jauh lagi, untuk dapat menyelesaikan permasalahan seperti ini dengan baik, robot otonom harus dapat mengetahui keberadaannya, bukan hanya posisi dalam sistem koordinat global saja tetapi juga posisi relatif terhadap posisi tujuan dan keadaan lingkungan itu sendiri. Permasalahan ini kemudian dikenal juga sebagai lokalisasi yang menjadi bagian penting dari proses navigasi pada robot otonom. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan lokalisasi adalah dengan menggunakan representasi internal peta lingkungan kerja dalam pengetahuan robot otonom. Pada kondisi ketika tidak tersedia informasi mengenai konfigurasi lingkungan, atau informasi yang tersedia sifatnya terbatas, robot harus dapat membangun sendiri representasi petanya dengan dibantu oleh komponen sensor yang dimilikinya. Pada paper ini kemudian dibahas salah satu metode yang dapat diterapkan dalam proses pembangunan peta seperti yang dijelaskan, yaitu melalui adopsi algoritma heuristic searching dan pruning yang sudah dikenal pada bidang kecerdasan buatan. Selain itu juga akan dijabarkan desain robot otonom yang digunakan, serta konfigurasi lingkungan yang digunakan pada studi kasus search-and-safe ini. Diharapkan nantinya hasil yang diperoleh dari penelitian ini dapat diterapkan untuk skala yang lebih besar.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Faculty of Computer Science  - Universitas Indonesia</dc:publisher>
	<dc:date>2012-05-29</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/134</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.21609/jiki.v2i2.134</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi; Vol. 2 No. 2 (2009): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information); 114-123</dc:source>
	<dc:source>2502-9274</dc:source>
	<dc:source>2088-7051</dc:source>
	<dc:source>10.21609/jiki.v2i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://jiki.cs.ui.ac.id/index.php/jiki/article/view/134/252</dc:relation>
</oai_dc:dc>