Application of Odometry and Dijkstra Algorithm as Navigation and Shortest Path Determination System of Warehouse Mobile Robot

One of the technologies in the industrial world that utilizes robots is the delivery of goods in warehouses, especially in the goods distribution process. This is very useful, especially in terms of resource efficiency and reducing human error. The existing system in this process usually uses the line follower concept on the robot's path with a camera sensor to determine the destination location. If the line and destination are not detected by the sensor or camera, the robot's navigation system will experience an error. it can happen if the sensor is dirty or the track is faded. The aim of this research is to develop a robot navigation system for efficient goods delivery in warehouses by integrating odometry and Dijkstra's algorithm for path planning. Holonomic robot is a robot that moves freely without changing direction to produce motion with high mobility. Dijkstra's algorithm is added to the holonomic robot to obtain the fastest trajectory. by calculating the distance of the node that has not been passed from the initial position, if in the calculation the algorithm finds a shorter distance it will be stored as a new route replacing the previously recorded route. the distance traversed by the djikstra algorithm is 780 mm while a distance of 1100 mm obtains the other routes. The time for using the Djikstra method is proven to be 5.3 seconds faster than the track without the Djikstra method with the same speed. Uneven track terrain can result in a shift in the robot's position so that it can affect the travel data. The conclusion is that odometry and Dijkstra's algorithm as a planning system and finding the shortest path are very efficient for warehouse robots to deliver goods than ordinary line followers without Dijkstra, both in terms of distance and travel time

Desain Alat Portable untuk Merekomendasikan Pemilihan Jenis Tanaman Berdasarkan Keasaman, Suhu, Kelembapan dan Warna pada Tanah dengan Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani

Indonesia merupakan salah satu negara yang sebagian besar kawasannya terdiri dari daerah perkebunan dan persawahan. Akan tetapi, kurangnya pengelolaan lahan yang baik dan benar menyebabkan pemerintah harus memberlakukan kebijakan impor karena hasil produksi pertanian belum bisa memenuhi kebutuhan dalam negeri. Salah satu langkah untuk mengatasinya adalah dengan pertanian presisi atau pola pertanian modern dengan memanfaatkan teknologi untuk meminimalisir pengeluaran biaya namun dengan produktivitas yang tinggi. Untuk mendukung solusi ini, dibuatlah sebuah alat portable yang dapat membaca kondisi fisik tanah sehingga dapat merekomendasikan jenis tanaman yang cocok untuk ditanam pada tanah tersebut. Input dari alat ini berupa sensor pH, DS18B20, YL-69 dan TCS3200, setelah itu Mikrokontroler memproses nilai dari pembacaan sensor dengan menggunakan Fuzzy Inference System tipe Mamdani dan outputnya ditampilkan pada LCD yang berupa nilai pembacaan sensor serta jenis tanaman yang telah direkomendasian. Pada alat ini juga terdapat sebuah GPS U-blox Neo-6 sebagai penunjuk lokasi dan RTC DS3231 sebagai pencatat tanggal dan waktu, serta MicroSD untuk menyimpan data dari tanah yang telah diteliti. Hasil pengujian alat ini menghasilkan tingkat keberhasilan 90,98% dalam membaca kondisi fisik tanah serta perekomendasian jenis tanaman.Kata Kunci — Fuzzy Inference System, Modern, Portable

Perancangan Alat Laju Penguapan (Evaporasi) Air Garam dengan Pendekatan Bodyspace Orang Madura

Perancangan alat laju penguapan (evaporasi) air garam perlu memperhatikan aspek ergonomic guna kesesuaian alat dengan petani tambak sebagai pengguna. Salah satu pendekatan ergonomic yang digunakan dalam perancangan alat laju penguapan air garam yaitu metode bodyspace. Tujuan penelitian ini adalah agar perancangan alat laju penguapan sesuai dengan antropometri orang Madura berjenis kelamin pria selaku pengguna. Berdasarkan data antropometri orang Madura berjenis kelamin pria pada rentang usia 21-24 tahun, data dimensi tubuh yang digunakan terkait pendekatan bodyspace yaitu data D1,D2,D4,,D24,D25,D28,D29,D33 dan D34, dengan persentil sebesar 95%. Hasil penelitian menunjukkan dengan memperhatikan data dimensi pada D1,D2 dan D34 ketinggian alat minimum sebesar 123 cm tinggi maksimum sebesar 193 cm, data D33 panjang alat sebesar 56 cm, data D24 dan D25 lebar alat sebesar 54 cm, data D2 ketinggian LCD sebesar 81 cm, data D28,D29 panjang handle sebesar 11 cm, data D28,D29 dan D33 ukuran wadah diperoleh panjang 30 cm, lebar 30 cm dan tinggi 9 cm. Berdasarkan hasil yang diperoleh, maka diketahui bahwa perancangan alat laju penguapan perlu dibuat secara fleksibel sesuai dengan data dimensi Antropometri orang Madura sebagai penggunanya.Design of Salt Water Evaporation Tools using the Madurese Bodyspac

Rancang Bangun Sistem Monitoring & Kontrol Otomatis Untuk Budidaya Ikan Koi Berbasis IoT

Peningkatan perkembangan ikan koi di indonesia saat ini semakin meningkat, ini bisa dilihat dengan semakin banyaknya perlombaan koi show yang semakin sering diadakan setiap tahunnya. Karena hal itu harga ikan koi kian meningkat tinggi, sehingga para pembudidaya harus dipaksa mengembangkan budidayanya agar bisa membuat ikan hasil budidayanya semakin berkualitas tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu para pembudidaya untuk semakin mengembangkan budidayanya agar mencapai hasil yang maksimal dengan memanfaatkan teknologi yang berkembang, dengan memantau suhu air, kandungan oksigen terlarut, kondisi suhu air dan bahkan dapat mengontrol pemberian pakan sesuai dengan gizi yang diperlukan berdasarkan berat, sehingga selain tidak memberikan pakan secara berlebihan juga dapat menghemat pakan. Pada penelitian ini dapat memantau kondisi pH, oksigen terlarut dan suhu air, untuk suhu air ini menerapkan metode kontrol ON/OFF untuk mematikan dan menyalakan sistem pendingin agar suhu air stabil diangka 24°C-20°C. Hasil pemantauan monitoring kolam yang dilakukan selama 1 bulan dengan 3 hari sekali mendapat hasil oksigen terlarut mencapai angka terendah diangka 8.1mg/l dan tertinggi diangka 12.5mg/l, sedangkan untuk pH berada diangka stabil 7.0 sampai 7.7, kemudian dari kondisi suhu stabil diangka 18°C-25°C. Pada penelitian kontrol Efeeder pakan diberikan pada 3x sehari dengan berat pakan 18g untuk sekali makan dan untuk 2 ikan

RANCANG BANGUNG MODEL PEMBELAJARAN FLIPPED CLASSROOM SEBAGAI SOLUSI PENINGKATAN DAYA BELAJAR MANDIRI MAHASISWA

Pesatnya perkembangan teknologi informasi memudahkan proses belajar mengajar antara dosen dan mahasiswa. Metode belajar mahasiswa pun ikut bergeser dari penggunaan media belajar text book pada media gadget yang merupakan “dunia” generasi millenial yang menawarkan lebih banyak model referensi seperti video, simulasi, dan sebagainya. Model pembelajaran konvensional yang bertumpu pada dosen atau Teacher Center Learning(TCL) digantikan dengan Student Centered Learning (SCL). Penerapan strategi dan metode pembelajaran yang tepat sesuai dengan perkembangan jaman dan teknologi akan meningkatkan efektifitas pembelajaran mahasiswa dan dapat meningkatkan daya belajar mandiri mahasiswa, dengan metode Flipped Classroom model pembelajaran tradisional dibalik, yang biasanya materi diberikan di kelas dan mahasiswa mengerjakan tugas di rumah. Konsep Flipped Classroom mencakup active learning, keterlibatan mahasiswa, dan podcasting, materi terlebih dahulu diberikan melalui video pembelajaran yang harus ditonton mahasiswa di rumah. Sebaliknya, sesi belajar di kelas digunakan untuk diskusi kelompok, diskusi dengan dosen tentang materi yang sulit untuk dipahami pada saat belajar mandiri dan mengerjakan tugas. Setelah dilakukan evaluasi hasil pembelajaran Flipped Classroom didapatkan hasil sebanyak 69,2% media sosial menjadi bagian penting dalam pembelajaran, 76,9% mahasiswa lebih menyukai pembelajaran dalam bentuk video dibanding dengan model tradisional, 84,6% mengiyakan model pembelajaran ini dapat meningkatkan keinginan belajar mandiri mahasiswa, 89,2% belajar dengan menggunakan metode ini memberi manfaat untuk pendidikan masa depan, 69,2% model pembelajaran ini memberikan banyak waktu mahasiswa untuk melakukan kegiatan di laboratorium, 57,1% mahasiswa dengan menggunakan metode ini memberikan kesempatan lebih besar komunikasi atau interaksi dengan mahasiswa yang lainnya dan sebesar 64,3 % mahasiswa ternyata lebih termotivasi belajar menggunakan metode Flipped Classroo

Design and Build a Smart Door Lock Using the Deep Learning Convolutional Neural Network Method

The world is currently being hit by the COVID-19 virus. In this New Normal era, a rule is enforced that everyone must wear a mask wherever we are. Checking masks and body temperature is still done manually or by human observation, thus allowing for inaccuracies in observing and checking temperature. The problem occurred at Trunojoyo Madura University which still uses a manual mask and body temperature checking system. So, for accuracy and to reduce the risk of contracting officers. A tool was created to detect the mask and temperature automatically. In this study using a camera, temperature sensor MLX90614, and proximity sensor using Raspberry Pi. This research uses a machine learning system with the Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) Single Shot Detector (SSD) method. From this study, the results of mask detection obtained a success percentage of 93.4% and an error percentage of 6.6% from the entire test and obtained an average detection time of 2.63 seconds. And the average time of the whole system is 3.8 seconds. In this study, there was a delay during detection due to the heavy computational load on the system, so for further research, use a mini pc that has better performance

Digital Moving Average Filter Application for Echo Signals and Temperature

In this work, we propose a digital filter design, namely moving average filter (MAF) to be implemented on echo signal and temperature data. The echo signal data is obtained from the ultrasonic transducer, while the temperature data is obtained from the PI controller. The implementation of the moving average filter on the echo signal data will compare the second-order MAF and the fourth-order MAF. The results of the test show that the use of a digital filter makes the data smoother when compared to unfiltered data. Furthermore, the comparison of orders on the MAF filter has an impact on the filter response getting closer to the ideal characteristics if using a higher order

Ultrasonic Signal Implementation in Arduino-Based Obstacle Robot Control System

The results of the distance calculation used to control the movement of the robot, hanse the robot is able to avoid unknown obstacles. This obstacle robot divided into 3 parts, namely Arduino Uno as a controller, L298N driver as a motor/wheel controller and ultrasonic sensor HC-SR04 as a sending and receiving device for ultrasonic signals. The ultrasonic sensor design on the obstacle robot placed at the front of the robot with the obstacle position in front. From the data analysis, the obstacle robot can determine the accuracy level of the detected distance and can stop according to the detected obstacle distance. The test results show that the obstacle robot is less accurate in detecting the obstacles in front of it, as evidenced by the test results that there is an average error of 0.118. The obstacle robot made using an ultrasonic sensor, so it is less accurate in reading the presence of a obstacle in front of it. In the test results, the biggest error is when the robot is at a distance of 30 cm, where the robot stops at a distance of 24 cm so that there is an error of 6 cm that missed

Waste Collector Roboboat Using Neural Network Method Based on Tensorflow Framework

Today, the waste problem has become more serious, because the waste can cause environmental pollution and bad smell pollution. The less awareness of cleanliness is the main factor, especially the less awareness of throwing waste at the right place. Based on the data of the Ministry of Environment and Forestry “Environmental Ignorance Behavior” in 2008 said that around 72 percent of Indonesian less be aware of the waste problem generally with plastic waste, this waste will flow to the sea and make pollution. This research objective is to design and accomplish previous roboboat research that still has some drawbacks. This research employs digital image processing and neural network based on the tensor flow framework method to overcome less accurate waste detection as well as autopilot navigation system. The research result shows by using 3600 dataset images, the model has the lowest loss 0.9 and 64.3% average accuracy with various samples and distance