SKRIPSI DIGITAL
Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Bentuk dan Warna Berbasis Computer Vision Pada Trainer Mesin Sortir Otomatis dengan Lengan Robot = Design and Development of a Shape and Color Classification System Using Computer Vision for an Automatic Sorting Machine Trainer with a Robotic Arm
Pada Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Instalasi Listrik Politeknik Negeri Semarang memerlukan trainer otomasi industri sebagai bahan pembelajaran untuk meningkatkan pemahaman mahasiswa di bidang sistem kendali. Penyortiran barang merupakan salah satu proses di sektor industri yang memerlukan otomasi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem klasifikasi visual berbasis computer vision pada trainer mesin sortir otomatis untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan bentuk (kubus dan tabung) dan warna (merah, kuning, hijau) secara real-time. Sistem dirancang menggunakan kamera sebagai sensor visual, model deteksi objek YOLO11, mikrokontroler ESP32-S3 sebagai pengendali aktuator sortir yang terhubung melalui protokol komunikasi MQTT, dan web dashboard untuk menampilkan riwayat hasil deteksi. Hasil pengujian integrasi data melalui protokol MQTT menunjukkan tingkat keberhasilan pengiriman data 100% pada 30 kali percobaan, dengan rata-rata delay 209 ms. Pengujian klasifikasi pada berbagai kondisi pencahayaan menunjukkan akurasi 100% pada kondisi normal (531 lux) dan terang (2.566 lux), serta 99,17% pada kondisi redup (15 lux), dengan nilai confidence berkisar 0,926–0,948. Hasil ini membuktikan bahwa sistem yang dikembangkan mampu bekerja secara akurat, real-time, dan tahan terhadap variasi intensitas cahaya, sehingga dapat digunakan sebagai media pembelajaran praktis pada bidang otomasi industri.
Tidak tersedia versi lain
Karya Umum 
Filsafat 
Agama 
Ilmu-ilmu Sosial 
Bahasa 
Ilmu-ilmu Murni 
Ilmu-ilmu Terapan 
Kesenian, Hiburan, dan Olahraga 
Kesusastraan 
Geografi dan Sejarah