Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Industrial Research Workshop and National Seminar
Yusuf Sofyan
Unknown Affiliation
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Rancang Bangun Mesin Sortir Buah Tomat Berdasarkan Tingkat Kematangan Dengan Metode Neural Networks Siti Mutia Maharani; Yusuf Sofyan; Adnan Rafi Al Tahtawi
Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar Vol 13 No 01 (2022): Vol 13 (2022): Prosiding 13th Industrial Research Workshop and National Seminar
Publisher : Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/irwns.v13i01.4226

Abstract

Tomat adalah salah satu tanaman holtikultura yang memiliki prospek pasar yang menjanjikan. Tidak heran, banyak pelaku usaha dalam bidang pertanian melirik buah tersebut. Hal ini tentu harus diimbangi dengan kualitas buah yang baik. Salah satu penilaian kualitas buah tomat dapat dilihat dari warna buah. Namun dalam proses pemilihannya masih secara manual dan melibatkan manusia sebagai pengambil keputusan. Cara tersebut dapat menimbulkan perbedaan persepsi dalam menilai kualitas buah karena keterbatasan visual manusia. Dengan demikian, diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifikasi buah tomat sehingga adanya penyeragaman produk untuk meningkatkan kualitas buah. Pada penelitian ini, digunakan mesin sortir berupa konveyor untuk menyortir buah tomat berdasarkan tingkat kematangannya. Kategori tomat yang digunakan adalah tomat merah atau tomat sayur. Buah tomat diklasifikasikan menjadi tiga tingkat kematangan yaitumentah, setengah matang dan matang. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra tomat. Selanjutnya melakukan tahap pre-processing, lalu diekstrak fitur warnanya berdasarkan nilai RGB. Dari data tersebut akan diklasifikasi tingkat kematangannya menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Pada penelitian ini juga ditambahkan metode image processing untuk mengolah citra yang ditangkap oleh Pi Camera. Dari penelitian yang dilakukan, identifikasi tingkat kematangan buah tomat dengan metode LVQ sudah dapat mengklasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 56,7%.
Rancang Bangun Lengan Robot Penyortir Benda Kerja Berdasarkan Warna Dengan Pengendalian Kestabilan Cahaya Menggunakan Fuzzy Logic Ilyas Al Ashfahani; Yusuf Sofyan; Sofian Yahya
Prosiding Industrial Research Workshop and National Seminar Vol 13 No 01 (2022): Vol 13 (2022): Prosiding 13th Industrial Research Workshop and National Seminar
Publisher : Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (450.344 KB) | DOI: 10.35313/irwns.v13i01.4334

Abstract

Lengan robot merupakan sebuah robot yang memiliki bentuk dan sistem kerja yang mirip dengan lengan manusia. Salah satu penerapan lengan robot di industry yaitu untuk melakukan penyortiran benda kerja. Dengan menggunakan lengan robot kesalahan penyortiran benda dapat dihindari. Proses penyortiran yang akan dilakukan oleh alat ini berdasarkan warna dari benda. Proses pendeteksian warna benda dilakukan oleh sensor TCS3200 yang memiliki keakuratan yang baik. Namun keakuratan sensor TCS3200 dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor eksternal seperti intensitas cahaya dan juga jarak antara sensor dengan benda. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan alat yang mampu menyortir benda berdasarkan warna dengan 3 jenis warna yaitu merah, hijau dan biru. Kemudian untuk pemindahan benda dilakukan oleh lengan robot 3 DOF yang diprogram dengan menggunakan perhitungan inverse kinematics. Proses penstabilan cahaya dilakukan dengan pengendalian terhadap lampu menggunakan modul dimmer dengan metode fuzzy logic. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, pengendalian kestabilan cahaya menggunakan fuzzy logic memperoleh nilai rata – rata pembacaan yaitu sebesar 295,55 lux yang artinya error yang dihasilkan sebesar 1,48%.Adapun waktu yang diperlukan untuk mencapai nilai lux yang diinginkan yaitu selama 1073 ms. Dengan demikian nilai pembacaan warna relatif sama dan akurat, sehingga lengan robot dapat memindahkan benda ke tempat yang ditentukan.
Co-Authors Adnan Rafi Al Tahtawi Ilyas Al Ashfahani Siti Mutia Maharani Sofian Yahya