KENDALI ROBOT MANIPULATOR DENGAN FLEX SENSOR MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK BERBAGAI JENIS GENGGAMAN SECARA WIRELESS

Bhakti, Tri Nugroho (2022) KENDALI ROBOT MANIPULATOR DENGAN FLEX SENSOR MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE UNTUK BERBAGAI JENIS GENGGAMAN SECARA WIRELESS. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0918040041 - Tri Nugroho Bhakti - Kendali Robot Manipulator dengan i Flex _i i Sensor _i Menggunakan Metode i Extreme _i i Learning _i i Machine _i untuk Berbagai Jenis Genggaman Secara i Wireless _i .pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Bahaya pekerjaan adalah risiko penyakit atau kecelakaan yang bisa terjadi di tempat kerja, terutama pekerjaan yang bersentuhan secara langsung maupun tidak langsung dengan zat kimia. Lab kimia memiliki risiko bahaya pekerjaan yang berbahaya bagi keselamatan manusia. Hingga saat ini proses memindahkan tabung reaksi yang berisi zat kimia berbahaya masih dilakukan oleh manusia. Oleh sebab itu, robot manipulator diciptakan, namun pada kenyataannya gerakan jari pada robot manipulator masih terbatas pada gerakan jari menggenggam saja. Tujuan dari penelitian ini adalah meningkatkan fleksibilitas robot manipulator dengan menggunakan flex sensor sebagai pendeteksi gerakan jari, kemudian dikendalikan secara wireless. Penelitian ini menggunakan flex sensor sebagai pendeteksi gerakan pada jari, motor servo sebagai penggerak jari pada robot manipulator, ESP32 sebagai mikrokontroler dan pengendali jarak jauh. Dengan disertai metode extreme learning machine sebagai klasifikasi jenis gerakan jari. Klasifikasi gerakan jari berbasis flex sensor dengan metode Extreme Learning Machine bekerja sesuai dengan sistem yang telah direncanakan. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa flex sensor dapat menggerakkan robot manipulator sesuai dengan gerakan setiap jari pada sarung tangan pengendali. Metode Extreme Learning Machine berhasil melakukan klasifikasi dengan hasil tingkat akurasi pengujian sebesar 73% dalam mengenali tiap jenis gerakan termasuk power grip dan precision grip. ESP32 mampu mengendalikan robot manipulator secara wireless dengan hasil pengujian robot manipulator bergerak dengan respond time sebesar kurang dari 1 detik dari sarung tangan pengendali.

Item Type: Thesis (Diploma)
Additional Information: NO. INVENTARIS : 6803/TO-18/2022 LOKASI TA : 504
Uncontrolled Keywords: robot manipulator, flex sensor, Extreme Learning Machine, motor servo, ESP32
Subjects: TO - Teknik Otomasi > Prototype
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Otomasi
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 19 Jan 2023 03:29
Last Modified: 19 Jan 2023 03:29
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/4771

Actions (login required)

View Item View Item