Meningkatnya permintaan otomasi di berbagai sektor industri mendorong pengembangan Automated Guided Vehicles (AGV) yang tidak hanya terbatas pada lingkungan dalam ruangan, tetapi juga untuk penggunaan di luar ruangan. Namun, implementasi AGV di lingkungan luar ruangan menghadirkan tantangan signifikan, seperti kondisi lingkungan yang dinamis dan tidak terstruktur serta tidak adanya fitur pemandu yang jelas. Metode navigasi konvensional seringkali tidak memadai untuk mengatasi kompleksitas ini. Oleh karena itu, diperlukan sistem navigasi yang cerdas dan adaptif yang mampu melakukan Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) agar AGV dapat beroperasi secara akurat dan andal di area luar ruangan. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengimplementasikan sistem navigasi pada AGV yang dirancang untuk lingkungan luar ruangan. Sistem ini menggunakan sensor LiDAR 2D sebagai perangkat persepsi utama untuk mengumpulkan data lingkungan. Pemrosesan komputasi utama ditangani oleh Raspberry Pi 4 yang menjalankan Robot Operating System (ROS). Algoritma Gmapping digunakan untuk proses SLAM guna membangun peta lingkungan secara otonom. Perencanaan rute dikelola oleh Navigation Stack, yang menggunakan algoritma A* (A-star) untuk menentukan jalur global optimal dan Dynamic Window Approach (DWA) untuk perencanaan jalur lokal serta penghindaran rintangan dinamis. Perintah navigasi kemudian diterjemahkan menjadi sinyal kontrol motor PWM yang dieksekusi oleh sebuah Arduino Mega. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem navigasi AGV yang fungsional dan teruji untuk lingkungan luar ruangan. Kinerja sistem akan dievaluasi berdasarkan stabilitas dan akurasi navigasinya untuk menunjukkan kelayakan penggunaan kombinasi LiDAR 2D, SLAM, dan Navigation Stack dengan A* dan DWA sebagai solusi yang efektif untuk navigasi AGV di lingkungan luar ruangan.