Rancang Bangun Robot Line Follower Portable sebagai Upaya Minimalisasi Sampah Elektronik di Ranah Robotika

Penumpukan sampah elektronik mulai menjadi sorotan di seluruh dunia. Terlepas dari masalah tersebut kegiatan robotika semakin berkembang di seluruh dunia. Banyak kompetisi robotika yang diadakan sebagai wadah kreatifitas suatu komunitas sehingga mau tidak mau pemanfaatan komponen elektronika pun semakin meningkat. Pemanfaatan komponen elektronika dapat menjadi pemicu penumpukan sampah elektronik. Hal ini tidak dapat terhindarkan karena dalam proses pengembangan robot tidak jarang mengakibatkan modul elektronik yang digunakan mengalami kendala sehingga harus mengganti dengan modul elektronik yang baru. Untuk meminimalisasi penumpukan sampah elektronik dapat dilakukan dengan pembuatan modul elektronik yang portable sehingga beberapa komponen dapat dipasang dan dilepas dengan mudah. Portabilitas modul elektronik yang baik dapat meminimalisasi penggantian komponen jika terjadi kerusakan pada modul. Dalam penelitian ini dibahas tentang rancang bangun robot line follower yang dapat dirangkai secara portable yang didalamnya terdapat beberapa modul yang dapat dipasang dan dilepas dengan mudah. Sensor yang dipakai pada robot ini adalah photodiode, dengan melibatkan kontroler Arduino Nano sebagai pusat kendali, driver motor L298N sebagai driver motor, serta motor DC 12V sebagai aktuator. Tidak lupa juga body robot dirancang menggunakan akrilik untuk menopang dan menggabungkan seluruh modul robot line follower. Rancang bangun robot line follower secara portable berhasil direalisasikan sehingga masing – masing modul dapat dipasang dan dilepas dengan mudah

Perancangan Fidget Device Berbasis Internet of Things

Increasing stress level among the people is rising a concern. Fidget devices are proposed as a way to help relieve stress. They are easy to use and can be carried everywhere. Two of most commonly used fidget devices are fidget spinner and fidget cube. These fidget devices are believed to cope with anxiety so that users can focus their nervous energy on fidget devices. In this research, the fidget device to be discussed is the fidget cube, since it is considered as safer and has various button than the fidget spinner. Not only stress relievers, IoT-based fidget cube also has the ability to send data to a web server. It aims to see a trend or data about the user\u27s behavior, which buttons are often used by users and the frequency of using fidget cube in daily life. This data can later be used in other scientific fields.Tingkat stress di dunia mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, teknologi semakin berkembang menciptakan alat pengurang stres yang mudah digunakan dan dibawa kemanapun. Salah satu alat pengurang stres adalah fidget devices. Saat ini, ada dua bentuk fidget devices yang umum digunakan, yaitu fidget spinner dan fidget cube. Kedua fidget devices ini dipercaya untuk mengatasi kegelisahan sehingga pengguna dapat memusatkan kegelisahannya ke fidget devices. Dalam perancangan kali ini, fidget device yang akan dibahas adalah fidget cube karena fidget cube dirasa lebih aman dan lebih bervariasi jika dibandingkan fidget spinner. Tak hanya penghilang stres, fidget cube berbasis IoT juga memiliki kemampuan untuk mengirim data ke web server. Hal ini bertujuan untuk melihat suatu trend atau data mengenai perilaku si pengguna, tombol mana saja yang sering digunakan oleh pengguna dan frekuensi penggunaan fidget cube pada kehidupan sehari-hari. Data ini nantinya dapat digunakan dalam bidang keilmuan lainnya

Sistem Deteksi Kemurnian Beras Berbasis Computer Vision dengan Pendekatan Algoritma YOLO

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem deteksi kemurnian beras terhadap campuran kotoran untuk dapat digunakan sebagai parameter nilai untuk mensortir kotoran yang terdeteksi pada proses kontrol kualitas beras. Sistem yang dikembangkan pada penelitian ini berbasis computer vision menggunakan kamera sebagai sensor. Data citra yang didapat dari kamera selanjutnya diproses untuk mengenali objek beras yang murni dan objek kotoran yang tercampur pada kumpulan beras. Penelitian ini berfokus pada algoritma deteksi objek batu atau kerikil (gravel) pada proses produksi beras. Proses deteksi objek pada penelitian ini menggunakan metode You Only Look Once (YOLO) v3. Secara keseluruhan sistem deteksi objek pada penelitian ini berjalan baik. Proses pelatihan model berhasil meminimalisir loss secara signifikan dengan nilai loss sebesar 1.89 di iterasi ke 1000 menjadi 0.16 di iterasi ke 15000. Seiring dengan keberhasilan proses pelatihan model, pengujian model pada penerapan proses deteksi juga berjalan baik yang ditunjukkan dengan nilai rerata akurasi sebesar 86.11%