PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA ARM ROBOT UNTUK OPTIMALISASI PROSES PACKING BARANG

Rachman, Muhammad Tsaqif Jauhar (2025) PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA ARM ROBOT UNTUK OPTIMALISASI PROSES PACKING BARANG. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0921040058 - Muhammad Tsaqif Jauhar Rachman - Pemodelan _i_Artificial Neural Network__i_ pada Robot Arm untuk Optimalisasi Proses Packing Barang.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan industri modern menuntut efisiensi tinggi dalam proses produksi terutama pada pekerjaan yang berulang, berat dan berisiko. Lengan robot menjadi salah satu solusi melalui penerapan metode inverse kinematic untuk menghitung sudut sendi berdasarkan koordinat target. Namun metode IK memiliki keterbatasan dalam lingkungan kerja yang kompleks dan membutuhkan waktu komputasi yang relatif lebih lama. Penelitian ini mengimplementasikan Artificial Neural Network sebagai alternatif untuk menyelesaikan permasalahan IK dengan lebih cepat dan adaptif. ANN dilatih menggunakan dataset hasil inverse kinematic sehingga mampu memprediksi sudut servo secara otomatis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ANN dengan 2000–2500 epoch menghasilkan prediksi terbaik dengan rata-rata error sebesar 0,71° atau 0,60%. Tingkat presisi sistem mencapai 99,42% dengan deviasi posisi end-effector ±0,5 cm. Selain itu, waktu eksekusi ANN hanya 0,002–0,004 detik lebih cepat dibandingkan metode inverse kinematic. Temuan ini membuktikan bahwa ANN memiliki kemampuan generalisasi yang baik, akurat, serta efisien, sehingga dapat digunakan sebagai alternatif metode IK dalam kendali lengan robot untuk mendukung kebutuhan industri modern.

Actions (login required)

View Item