• Beranda
  • Website Perpustakaan
  • Panduan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Penanda Bagikan

TA DIGITAL

Rancang Bangun Sistem Konveyor Pemilah Kualitas Telur Menggunakan Metode MobileNet Berbasis Internet of Things = Design and Development of an Egg Quality Sorting Conveyor System Using the MobileNet Method Based on the Internet of Things

Damar Gusti Naufal Pradayan - Nama Orang; Muhammad Eka Sobirin - Nama Orang; Sukamto - Nama Orang; TRI Raharjo Yudantoro - Nama Orang;

Proses pemilahan telur ayam pada peternakan rakyat umumnya masih mengandalkan inspeksi visual manual yang bersifat subjektif, rentan terhadap kelelahan operator, serta terbatas dalam memprediksi pembusukan cairan internal secara akurat. Guna mengatasinya, dikembangkan sistem otomatisasi menggunakan konveyor jalur tunggal (70×8 cm) berbasis Internet of Things (IoT) yang mengintegrasikan metode Deep Learning MobileNetV2 untuk klasifikasi cacat (busuk/retak), pustaka OpenCV untuk estimasi diameter fisik, teknik pencahayaan bertahap (sequential lighting), serta pengontrolan aktuasi time-based tracking berbasis fungsi millis(). Penelitian ini bertujuan untuk merancang, membangun, serta menguji infrastruktur penyortiran telur terintegrasi yang mampu memilah objek ke dalam empat wadah luaran secara presisi dan mentransmisikan data rekapitulasi produksi harian secara nirkabel menuju web dashboard lokal secara real-time. Akuisisi dataset berjumlah 800 citra diambil secara dominan melalui pemotretan data primer di dalam box inspeksi kedap cahaya dan disuplemen oleh dataset publik (Kaggle/Roboflow). Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MobileNetV2 berformat .tflite berukuran 8,47 MB berhasil mencapai akurasi klasifikasi sebesar 87,50% pada Skenario 3, sedangkan pengolahan citra OpenCV menghasilkan rata-rata eror pengukuran diameter sebesar 1,51%. Pengujian integrasi end-to-end mencatatkan latensi sistem total sebesar 1,12 detik per butir, akurasi pemilahan fisik konveyor sebesar 88,00%, serta tingkat kepuasan pengguna (usability testing) sebesar 93,38% yang termasuk dalam kriteria "Sangat Layak", sehingga sistem ini terbukti efektif, presisi, dan transparan sebagai solusi otomatisasi penyortiran telur.


Fulltext
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
IK 031 2026
Penerbit
Semarang : Politeknik Negeri Semarang., 2026
Deskripsi Fisik
xv. 90 hal.: ill.; 30 cm.
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
text
Tipe Media
computer
Tipe Pembawa
online resource
Edisi
-
Subjek
iot (internet of things)
konveyor otomatis
mobilenetv2
opencv
klasifikasi telur
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Damar Gusti Naufal Pradayan
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

  • Panduan
  • Area Anggota

Tentang Kami

Si-Repo adalah platform digital yang dikelola oleh UPA Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang, menyimpan karya ilmiah seperti Tugas Akhir, Skripsi, dan Tesis dari sivitas akademika Polines, untuk mendukung kebutuhan akademik, penelitian, dan pengembangan.

Jam Buka Perpustakaan

Senin - Kamis:
07.30 - 16.00 WIB

Jum'at:
07.30 - 16.30 WIB


NPP. 3374102C0000002
0895340731030
Follow Us
Subscribe

© 2026 — Perpustakaan Politeknik Negeri Semarang

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?