Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm on a 4-DoF Manipulator Robot for Color-Based Object Retrieval

Abstrak

Penelitian ini membahas implementasi algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) pada robot manipulator 4-DoF untuk melakukan pengambilan objek berdasarkan warna. Tujuan utama penelitian ini adalah merancang dan menguji sistem pengendalian robot yang mampu mengenali, mengambil, serta memindahkan objek sesuai dengan klasifikasi warna secara otomatis. Proses deteksi warna dilakukan menggunakan kamera yang mengekstraksi nilai komponen warna dalam ruang RGB, kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma K-NN dengan parameter k = 5. Hasil klasifikasi tersebut menjadi dasar pergerakan robot manipulator yang dikendalikan melalui trajectory planning berbasis cubic trajectory, sehingga gerakan setiap sendi motor servo berlangsung halus dan terkoordinasi. Pengujian dilakukan sebanyak 30 kali percobaan dengan tiga kategori warna objek, yaitu merah, hijau, dan biru. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan warna dan melakukan pengambilan objek dengan tingkat keberhasilan mencapai 96%. Kegagalan minor terjadi akibat variasi pencahayaan yang memengaruhi hasil deteksi warna. Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi antara algoritma K-NN dan cubic trajectory efektif dalam meningkatkan kinerja robot manipulator untuk tugas pengenalan dan pengambilan objek berbasis warna, serta berpotensi diterapkan dalam sistem otomasi industri berbasis visi komputer.