D4 Teknik Mekatronika
Permanent URI for this collectionhttps://repository.polibatam.ac.id/handle/PL029/1764
Browse
94 results
Search Results
Item Pengembangan Prototipe Sistem inspeksi Papan Sirkuit Cetak Berbasis Visual Menggunakan Deep Neural Network(Politeknik Negeri Batam, 2025-05-29) Syahputra, Azhani; Wijaya, Ryan SatriaInspeksi kualitas pada Printed Circuit Board (PCB) krusial dalam industri elektronik, namun deteksi cacat kecil menjadi tantangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem inspeksi visual otomatis berbasis Deep Neural Network (DNN) untuk PCB, dengan fokus pada peningkatan deteksi objek kecil dan antarmuka pengguna (GUI) interaktif. Metodologi melibatkan evaluasi model Faster R-CNN, RetinaNet, dan YOLOv11n pada dataset PCB manual. Model YOLOv11n terpilih sebagai basis sistem karena kinerja optimalnya, mencapai mAP@0.5 sebesar 0.890 dengan ukuran model hanya 5.2 MB dan kecepatan inferensi rata-rata ~4.33 FPS. Untuk meningkatkan identifikasi cacat kecil, teknik Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) diintegrasikan dengan YOLOv11n. Analisis kualitatif visual menunjukkan bahwa SAHI meningkatkan kemampuan sistem untuk mendeteksi sejumlah cacat kecil yang sebelumnya terlewat oleh model standar. Sistem ini diimplementasikan dengan GUI berbasis Streamlit untuk mempermudah pengoperasioan dan analisis.Item Analisa Kinerja Sistem YOLOv4-Tiny Pada Pembuatan Alat Deteksi Kecurangan Jual Beli Gas LPG 3 kg(JOIV : International Journal on Informatics Visualization, 2025-08-27) Widya Pratiwi Widya Pratiwi; Sugandi, BudiAbstract— The 3 kg LPG distribution plays an important role in fulfilling household gas needs in Indonesia. However, challenges such as consumer fraud, where individuals may manipulate gas cylinder exchanges, can lead to inaccurate records and financial discrepancies. This research aims to develop a visual detection system capable of identifying 3 kg LPG gas cylinders to support monitoring and fraud prevention at gas distribution. The system utilizes the You Only Look Once (YOLO) object detection, with YOLOv4-Tiny selected due to its balance between detection speed and lightweight architecture. The experiments were done to evaluate the performance of Yolov4-Tiny in fraud detection by tuning the hyperparameters. The hyperparameters that were tuned are the learning rate, batch size, and dataset split ratio, which is the ratio of training, validation, and test data. The best results were obtained using a learning rate of 0.012 and a batch size of 64, yielding a detection accuracy of 81.08%, with a precision of 84%, a recall of 87%, an F1-score of 86%, and an mAP@0.50 of 91.70%. The average image processing time was recorded at 81.07ms, with a video inference speed of 18.51 frames per second (FPS), indicating the system's potential for real-time implementation, depending on hardware constraints. The findings suggest that this system can improve the accuracy of cylinder tracking. For future research, it is recommended to explore higher maximum batch settings, and additional parameters such as momentum, decay, and subdivisions can also be tested for a better understanding of their impact on model training.Item Comparison of Decision Tree and Naive Bayes in Analysing Weather Monitoring System(Politeknik Negeri Batam, 2025-08-11) Pakpahan, Reso; Jefiza, AdlianWeather is an important factor that affects various human activities, including agriculture, transportation, and even education. Uncertainty in weather conditions can disrupt teaching and learning activities, as was the case in Makassar City at the end of 2024 due to extreme weather. To address this challenge, this study developed an Internet of Things (IoT)-based weather monitoring system to monitor weather parameters such as temperature, humidity, and wind speed in real-time, as well as predict future weather conditions. This system is designed to support the learning activities of Batam State Polytechnic students by providing accurate weather information at the campus location that can be accessed anytime and anywhere. To optimize weather prediction accuracy, this study compares the performance of two popular methods in weather data analysis, namely Decision Tree and Naive Bayes. Based on testing and evaluation using accuracy metrics, Mean Squared Error (MSE), and Root Mean Squared Error (RMSE), it was found that the Decision Tree method performs better than Naive Bayes in real-time weather monitoring and predicting future weather conditions in the weather monitoring system developed by the authors.Item Penyangga Kamera Monitoring Ikan Di Akuarium(2023-06-21) Arnoldus Yoel Dolok Tua Sihite Arnoldus Yoel Dolok Tua Sihite; Adlian, JefizaThis study presents the design of a camera support for monitoring fish in aquariums. The device was developed to provide stability, improve image quality, and facilitate continuous observation. Testing shows that the support enhances monitoring efficiency, making it useful for both research and aquarium management.Item Perbandingan Metode Decision Tree dan Naive Bayes dalam menganalisis Sistem Pemantauan Cuaca(2025-07-16) Arie Yan Frans Warman Singa Rimbun Arie Yan Frans Warman Singa Rimbun; Adlian, JefizaCuaca merupakan elemen krusial yang memengaruhi berbagai sektor kehidupan, seperti pertanian, transportasi, dan pendidikan. Ketidakpastian cuaca dapat mengganggu aktivitas manusia, sebagaimana terjadi di Kota Makassar pada akhir tahun 2024 akibat cuaca ekstrem. Penelitian ini mengembangkan sistem pemantauan cuaca berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mengamati parameter suhu, kelembapan udara, dan kecepatan angin secara real-time, sekaligus memprediksi kondisi cuaca yang akan datang. Sistem ini dirancang untuk menunjang kegiatan pembelajaran di Politeknik Negeri Batam dengan menyediakan informasi cuaca yang akurat dan dapat diakses kapan saja. Untuk meningkatkan akurasi prediksi, penelitian ini membandingkan dua metode klasifikasi data cuaca, yaitu Decision Tree dan Naive Bayes. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metrik akurasi, Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE), metode Decision Tree menunjukkan performa yang lebih unggItem Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Humanoid (KRSBI-H)(Politeknik Negeri Batam, 2025-02-01) Leo Chandra Yuliato Leo Chandra Yuliato; Aldi Wahyudi Aldi Wahyudi; Adimas Ariefrahman Adimas Ariefrahman; Rudiawan Jamzuri, EkoBarelang FC merupakan tim yang berkompetisi di RoboCup pada kategori humanoid kid-size dengan tujuan mengembangkan robot bipedal yang mampu beradaptasi dalam pertandingan sepak bola otonom. Meskipun tim telah meraih pencapaian signifikan, berbagai tantangan teknis masih dihadapi, seperti keseimbangan robot, pengolahan citra untuk deteksi bola, dan strategi permainan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa robot dengan melakukan pengembangan pada aspek mekanik, sistem kendali, serta algoritma kecerdasan buatan. Metode yang digunakan meliputi perancangan ulang struktur robot untuk meningkatkan stabilitas, optimalisasi kontrol pergerakan menggunakan model dinamis, serta peningkatan sistem pengenalan objek berbasis pembelajaran mesin. Pengujian dilakukan melalui simulasi dan eksperimen langsung di lapangan guna mengevaluasi efektivitas perbaikan yang diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa robot mengalami peningkatan dalam keseimbangan saat berjalan, akurasi deteksi bola yang lebih baik, serta respons yang lebih cepat dalam mengambil keputusan selama pertandingan. Dengan perbaikan ini, diharapkan robot dapat bersaing lebih optimal dalam kompetisi mendatang serta menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang robotika otonom.Item Pengendalian Presisi Motor Servo Menggunakan Metode PID dan Fuzzy(2025-06-02) Agustin Winandari, Rahmi; Zubaidah Putri Asih, Siti; Diono, DionoPerkembangan teknologi CNC menuntut sistem pengendalian motor servo yang presisi untuk memastikan akurasi pergerakan ballscrew. Penelitian ini membandingkan metode Proportional-Integral-Derivative (PID) dan Fuzzy Logic dalam mengontrol motor servo. Metode PID menggunakan parameter Kp, Ki, dan Kd untuk meminimalkan error secara iteratif, sedangkan Fuzzy Logic menerapkan aturan linguistik yang adaptif terhadap ketidakpastian. Pengujian dilakukan berdasarkan tingkat error dan akurasi sistem. Hasil menunjukkan bahwa metode PID memiliki tingkat error antara 2,62% hingga 3,99%, dengan rata-rata akurasi 96,01%. Sementara itu, metode Fuzzy menunjukkan error maksimum 0,08% dan akurasi 99,92%, atau meningkat sekitar 1,04 kali lipat dari PID. Dengan demikian, Fuzzy lebih unggul dalam akurasi dan adaptivitas, sedangkan PID cocok untuk kestabilan sistem.Item Evaluasi Risiko Kecelakaan Kerja Menggunakan Pendekatan HIRA di Perusahaan Raja Pompa Indonesia(Politeknik Negeri Batam, 2024-05-21) Andika, Reynold; Diono S.Tr. T., M.ScPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi risiko kecelakaan kerja di Perusahaan Raja Pompa Indonesia, sebuah perusahaan yang telah beroperasi di bidang Pompa dan Sistem sejak tahun 1998 di kota Batam. Dengan ratusan pelanggan yang puas dan pengalaman dalam menyediakan berbagai jenis pompa dan sistem terkait, perusahaan ini menjadi One Stop Service untuk kebutuhan Pompa & Sistemnya. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan untuk meningkatkan keselamatan kerja di perusahaan tersebut, mengingat lingkungan kerjanya yang melibatkan pemakaian pompa pada berbagai sektor, seperti Hotel, Kapal Laut, Industri, Kolam Renang, dan Rumah Tangga. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Hazard Identification and Risk Assessment (HIRA), yang bertujuan untuk mengidentifikasi potensi bahaya dan mengevaluasi risiko kecelakaan kerja. Dengan menggabungkan data historis kecelakaan, observasi lapangan, dan analisis literatur, penelitian ini berusaha merinci potensi bahaya yang mungkin muncul dalam aktivitas sehari-hari di perusahaan. Hipotesis dari penelitian ini adalah bahwa implementasi pendekatan HIRA dapat mengurangi risiko kecelakaan kerja dan meningkatkan keselamatan kerja di Perusahaan Raja PompaIndonesia. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah rekomendasi perbaikandan langkah- langkah preventif yang dapat diterapkan untuk mengurangi risiko kecelakaan kerja di lingkungan kerja yang melibatkan penggunaan pompa dan sistemnya.Item Sistem Pendeteksi Posisi dan Kondisi Pendaki Berbasis LoRa Sebagai Upaya Mengurangi Angka Kematian Saat Mendaki Gunung(0023-11-12) Rhamadon Ahmad Fahrurozi; KamarudinMendaki gunung menjadi kegiatan yang digemari oleh masyarakat umum. Namun, kebanyakan masyarakat masih banyak yang belum memahami aspek-aspek pendakian yang aman. Tercatat bahwa hipotermia menjadi penyebab tertinggi kematian di pendakian gunung, diikuti dengan tersesat dan jatuh dengan jumlah kasus yang sama. Untuk itu, program ini berupaya untuk mengurangi angka kasus kematian akibat kecelakaan di gunung, terutama karena hilang, tersesat, dan hipotermia dengan membangun sistem pendeteksi posisi dan kondisi pendaki berbasis LoRa yang mengacu pada studi literatur serta analisis data yang ada dengan memanfaatkan kemajuan teknologi terkini. Sistem dilengkapi dengan sensor DS18B20 dan sensor MAX30102 dengan akurasi masing-masing sensor di atas 97%, terdapat pula modul GPS NEO 6M dengan jarak selisih 1,3 m dibandingkan dengan Google Maps. Komunikasi data menggunakan Heltec LoRa WiFi ESP32, dapat mengirim data hingga jarak 2,1 km. Seluruh komponen ditenagai dengan baterai Li-Ion 7,4 V 6.800mAh yang dapat bertahan hingga 45 jam dengan waktu pengisian penuh selama 8 jam. Sistem ini memiliki fitur yang lengkap jika dibandingkan dengan sistem atau alat yang ada ketika program ini dilaksanakan.Item Sistem Monitoring dan Kontrol Keamanan Rumah Berbasis Internet of Things(Hanapi, 2025-07-01) Hanapi Hanapi; Diono S.Tr. T., M.ScSeiring pesatnya perkembangan zaman, kebutuhan manusia akan teknologi semakin berkembang terutama dibidang teknologi komunikasi. Dengan adanya teknologi smartphone membuat manusia melupakan keadaan sekitar sehingga mengakibatkan pemborosan terhadap ketersediaan energi yang ada. Selain itu bagi seseorang yang sering berpergian jauh maka tidak dapat memantau keadaan dan keamanan rumah secara terus menerus untuk mengatasi masalah diatas maka dibuatlah sistem Smart Home. Sistem ini dapat melaksanakan kontrol pada komponen dengan rata-rata delay ON dan OFF yang sangat kecil yaitu exhaust fan sebesar 1,97, lampu sebesar 2,12 detik dan buzzer sebesar 2,26 detik. Setelah komponen dikontrol kemudian data akan di transmisikan untuk disimpan dengan rata-rata delay persentase terkecil menggunakan mekanisme keamanan dengan registrasi dan enkripsi yaitu 0,00%. Data dengan mekanisme keamanan dengan registrasi dan enkripsi juga memiliki presentase packet loss yang kecil yaitu 0,00%. Pada sistem smart home dilengkapi dengan notifikasi peringatan sebagai tanda bahwa nilai pengukuran dari sensor melewati batas maksimum yang diperbolehkan, hasil pengujian dari notifikasi memiliki tingkat keberhasilan 100%. Pada interface smart home dilengkapi dengan menu sign up dan sign in memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi setelah diuji dengan 5 kondisi yang berbeda. Sistem smart home selain dirancang untuk memberikan kenyamanan dan kemudahan pada user, bahwa sistem ini memiliki tingkat keamanan yang tinggi setelah diuji menggunakan 2 buah software yaitu Wireshark dan X8 Sandbox.