PERANCANGAN PROTOYPE DAN IMPLEMENTASI SISTEM KENDALI KESEIMBANGAN ROBOT SELF BALANCING SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA Q LEARNING

Teknologi robotika dan kendaraan otonom terus berkembang dengan pesat
seiring dengan kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence)
dan pengolahan data. Salah satu inovasi yang menarik dalam dunia robotika
adalah kendaraan roda dua otonom yang memiliki kemampuan untuk menjaga
keseimbangan tanpa bantuan pengendara. Penelitian ini bertujuan untuk
menghasilkan prototype sepeda motor dengan sistem keseimbangan yang efektif,
serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan teknologi automasi pada
sepeda motor. Metode q-learning digunakan untuk menyeimbangkan dan menjaga
chassis pada sudut roll tetap di posisi ± 0° (tegak lurus), salah satu penerapan
untuk menciptakan era baru pada sistem kendali robot yaitu metode reinforcement
learning menggunakan algoritma q-learning. Robot berhasil berdiri seimbang
ketika diam maupun berjalan menggunakan sensor MPU6050 sebagai pendeteksi
kemiringan dengan error terbesar adalah 5,47% dan error terkecil 0,2%. Hasil
pelatihan terbaik dengan nilai parameter q-learning optimal yaitu learning rate
0,5 dan discount factor 0,9 menghasilkan error 3,37° dari nilai setpoint 0° dengan
akumulasi reward tertinggi reward tertinggi sebesar -33 dan crash paling sedikit
30.
Kata Kunci: Q-learning, self-balancing robot, sensor MPU6050, Reinforcement
Learning