Prediksi dan Koreksi Error Servo Base Motor pada Robot Tangan Berbasis IoT Menggunakan Model Linear Regresi

Abstract

Kebutuhan akan presisi pergerakan pada lengan robot berbasis Internet of Things (IoT) memunculkan tantangan terkait deviasi sudut antara posisi target dan aktual pada motor servo. Penelitian ini mengusulkan pendekatan regresi linier untuk memprediksi dan mengoreksi kesalahan sudut pada motor servo bagian base. Model dibangun menggunakan data simulasi yang mencakup sudut target, sudut aktual (disimulasikan), dan jarak objek dari sensor ultrasonik. Nilai koreksi dihitung berdasarkan selisih sudut ditambah komponen acak dan non-linear berbasis jarak, yang ditambahkan sebagai label target. Model dilatih menggunakan metode Ordinary Least Squares dan dievaluasi menggunakan metrik MAE, MSE, dan R². Hasil menunjukkan MAE sebesar 3.49°, MSE sebesar 19.49, dan R² sebesar 0.9808. Simulasi koreksi menurunkan rata-rata error dari 9.97° menjadi 1.17°. Visualisasi melalui scatter plot, histogram, dan boxplot menunjukkan peningkatan presisi dan stabilitas sistem. Model ini mampu meningkatkan akurasi pergerakan servo secara signifikan tanpa penambahan sensor atau modifikasi perangkat keras, menjadikannya solusi prediktif yang efisien untuk sistem robotik tertanam dengan kontrol terbuka.   Kata kunci: robot tangan IoT, koreksi sudut servo, regresi linier, akurasi pergerakan, simulasi kendali terbuka