Universitas Bina Nusantara
Jurusan Sistem Komputer Fakultas Ilmu Komputer Skripsi Sarjana Komputer Semester Genap tahun 2003/2004
SISTEM SORTIR MUR DAN BAUT MENGGUNAKAN
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Tjhang Suwandi 0400525592 Edi Yanto 0400521461
Abstrak
Di jaman yang semakin maju ini proses produksi semakin maju dan bersifat otomatis. Oleh karena itu peran dari sistem yang berfungsi sebagai pengatur dan pemantau semakin diperlukan. Pada jaman dahulu proses pemantauan produksi masih dilakukan oleh manusia yang mempunyai beberapa kelemahan seperti kurang akurat, dapat jatuh sakit dan mempunyai kemampuan yang terbatas. Kebutuhan akan sistem yang akurat mendorong manusia membuat sistem elektronik berbasiskan komputer yang semakin berkembang. Perancangan sistem ini bertujuan untuk mempermudah seleksi barang dalam hal ini baut dan mur dan memisahkan ke bagian yang telah ditentukan. Sistem yang dirancang mengunakan jaringan syaraf tiruan (Neural Network) di mana sistem mempunyai kemampuan untuk mengenali obyek. Sistem sortir dengan jaringan saraf tiruan ini sebelumnya harus dilatih dahulu agar dapat mengenali obyek dalam aplikasinya. Metode penelitian dengan mencari informasi yang diperlukan dengan metode penulisan kepustakaan, perancangan sistem berupa hardware dan software dan uji coba. Hasil yang dicapai sistem dapat membedakan 2 jenis benda yang berlainan. Pembuatan sistem mengunakan program MATLAB dan beberapa alat bantu sederhana seperti modul kamera, modul sabuk berjalan, program bantuan Peephole dan modul pemilih. Kesimpulan yang dicapai sistem ini dapat berjalan dengan baik walaupun hanya bersifat penyeleksian sederhana. (TE)
Kata Kunci
PRAKATA
Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan rahmat yang diberikan-Nya kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini dan menjadi sebuah hasil karya. Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat untuk menyelesaikan jenjang studi Strata-1 (S1) pada jurusan Sistem Komputer di Universitas Bina Nusantara.
Selesainya skripsi ini tidak lepas dari perjuangan penulis yang berat dan bantuan saran, moral dan spritual oleh berbagai pihak. Oleh karena itu penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih kepada:
a) Orang tua dan anggota keluarga yang mendukung dan memberikan dorongan untuk terselesaikannya skripsi ini.
b) Ibu Dr. Theresia Widia Soeryaningsih, MM. Selaku Rektor Universitas Bina Nusantara yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk menuntut ilmu di Universitas Bina Nusatara dan menyelesaikan skripsi.
c) Bapak Drs. Satrio Dewanto, M.Eng selaku dosen pembimbing yang telah menyediakan waktu, bimbingan, petunjuk, dan nasehat selama pembuatan skripsi ini sehingga skripsi ini dapat terselesaikan.
d) Bapak Iman H.Kartowisastro, Ph.D. selaku ketua Jurusan Sistem Komputer yang memberikan saran serta kepercayaan untuk menyelesaikan skripsi ini. e) Ibu Jurike V.Moniaga, S.kom selaku sekretaris Jurusan Sistem Komputer. f) Seluruh rekan-rekan dan sahabat yang telah membantu dan memberikan
g) Semua pihak yang membantu dan tidak mungkin untuk disebutkan satu-persatu.
Penulis menyadari karya penelitian ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan bagi sempurnanya karya penelitian ini agar menjadi bekal di kemudian hari.
Penulis berharap karya ini dapat digunakan bagi universitas di mana penulis belajar dan bagi mahasiswa pada khususnya serta pembaca pada umumnya.
Jakarta, 28 Juni 2004
DAFTAR ISI
Halaman Judul Luar Halaman Judul Dalam
Halaman Persetujuan Hardcover Halaman Pernyataan Dewan Penguji
Abstrak ………. i
Prakata ………. ii
Daftar Isi ……….. iv
Daftar Tabel ……….. ix
Daftar Gambar ……….. x
Daftar Persamaan ………. xiii
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ……… 1
1.2. Ruang Lingkup ………..………. 2
1.3. Tujuan dan Manfaat ………. 3
1.4. Metodologi Penelitian ……….. 3
1.5. Sistematika Penulisan ………. 3
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Kamera PC ……….. 6
2.1.1. Definisi Kamera PC ……… 6
2.2. Operasi Pengolahan Citra ………. 6
2.2.1. Pengambilan Citra (Image Acquisition) ………….. 7
2.2.2. Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement) .. 7
2.2.3. Pemilahan Citra (Image Segmentation) ………….. 8
2.2.4. Deteksi Tepi (Edge Detection) ……… 8
2.3. Program Pengambil Gambar Dari Kamera PC (Peephole Video Capture v3.0) ……… 9
2.4. Modul Sabuk Berjalan (Conveyor) ………. 9
2.4.1. Pengertian dan Fungsi Modul Sabuk Berjalan …… 9
2.4.2. Komponen Modul Sabuk Berjalan dan Fungsinya .. 10
2.5. Motor Stepper ……….. 11
2.6.3. Pengertian Jaringan Syaraf Tiruan ………. 17
2.6.4. Sejarah Jaringan Syaraf Tiruan ……….. 19
2.6.5. Kemampuan Jaringan Syaraf Tiruan ………. 21
2.6.6. Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan ……….. 22
2.6.7. Network Layer ……… 24
2.6.8. Metode Pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan ……….. 25
2.6.10. Algoritma Propagasi Balik (Backpropagation
Algorithm) ……… 28
2.6.10.1. Nomenkaltur ………. 30
2.6.10.2. Algoritma Pelatihan ……… 34
2.7. Parallel Port ………. 36
2.8. MATLAB ……… 38
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1. Penjelasan Sistem Secara Umum ……… 41
3.2. Rancangan Perangkat Keras ……… 43
3.2.1. Blok Diagram Sistem Sortir ………. 43
3.2.2. Modul-Modul Sistem dan Fungsinya ……… 44
3.3. Rancangan Piranti Lunak ……… 51
3.3.1. PeepHole Video Capture V3.0 ……….. 51
3.3.2. Software MATLAB ………. 51
3.3.2.1. Perancangan Data Training ……….. 51
3.3.2.2. Rancang Jaringan Syaraf Tiruan ….. 52
3.3.2.3. Rancang List Program Matlab …….. 55
3.3.2.3.1. Rancang Program …… 55
3.3.2.3.2. Rancang GUI ………… 58
3.3.2.4. Diagram Alir Program Utama …….. 64
3.3.2.5. Diagram-diagram Alir Rutin Pendukung ……… 65
Modus Pelatihan …….. 65
3.3.2.5.2. Rancangan Diagram Alir Modus Aplikasi ……… 69
3.3.2.5.3. Rancangan Diagram Alir Modus Data Paralel ….. 71
3.4. Rancang Bangun ………. 72
3.4.1. Modul Kamera ……… 72
3.4.2. Modul Sabuk Berjalan ………. 72
3.4.3. Modul Pemilih ……… 73
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1. Spesifikasi Sistem ……… 75
4.2. Prosedur Operasional ……….. 79
4.3. Rencana Implementasi ………. 81
4.4. Evaluasi Hasil Percobaan ……… 82
4.4.1. Evaluasi Resolusi Citra ……….. 82
4.4.2. Evaluasi Jaringan Berdasarkan Jumlah Neuron ….. 83
4.4.3. Evaluasi Jaringan Berdasarkan Toleransi Kesalahan ………. 89
4.4.4. Evaluasi Jaringan Berdasarkan Kecepatan Pelatihan ……… 91
4.4.5. Evaluasi Aplikasi Sistem Sortir ………. 93
4.4.6. Evaluasi Kecepatan Sabuk Berjalan ……….. 95
4.4.8. Evalusi Kinerja Sistem ………. 97
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ……… 99
5.2. Saran ………. 99
DAFTAR PUSTAKA ………. 101
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Jenis IC ULN dan Kegunaannya 14
Tabel 3.1. Langkah Motor Stepper 47
Tabel 3.2. Nilai Data Untuk Motor Stepper 47 Tabel 3.3. Hubungan Jalur Kabel Pada Kabel Penghubung Parallel Port 50
Tabel 4.1. Spesifikasi Kamera 75
Tabel 4.2. Spesifikasi Prototipe Sabuk Berjalan 76
Tabel 4.3. Spesifikasi Komputer 77
Tabel 4.4. Komponen dari Modul Stepper 78
Tabel 4.5. Evaluasi Pengaruh Resolusi Citra 82 Tabel 4.6. Data Output Jaringan-Jaringan 89 Tabel 4.7. Perbandingan Output Jaringan Berdasarkan Error Tolerance 90 Tabel 4.8. Perbandingan Output Jaringan Berdasarkan Kecepatan Jaringan 91 Tabel 4.9. Hasil Pengujian Pengenalan Obyek Pada Aplikasi Sistem Sortir 93 Tabel 4.10. Perbandingan Kecepatan Sabuk Berjalan Dengan Aplikasi Sistem
DAFTAR GAMBAR .
Gambar 2.1. Komponen Sabuk Berjalan 10
Gambar 2.2. Proses Perputaran Rotor Motor Stepper 12 Gambar 2.3. Jenis Perputaran Rotor Motor Stepper 13
Gambar 2.4. Skematik IC ULN 2003 14
Gambar 2.5. Komponen Sebuah Neuron 16
Gambar 2.6. Artificial Neuron 17
Gambar 2.7. Simple Feed forward Network 23
Gambar 2.8. Complicated Network 24
Gambar 2.9 Grafik Persamaan Binary Sigmoid Function. 32
Gambar 2.10. Parallel Port 37
Gambar 3.1. Diagram Sistem Sortir 41
Gambar 3.2. Jendela Preview Pada Peephole 42
Gambar 3.3. Blok Diagram Sistem Sortir 43
Gambar 3.4. Kamera Digital 44
Gambar 3.5. Modul Sabuk Berjalan 45
Gambar 3.6. Modul Pemilih 46
Gambar 3.7. Skematik rangkaian modul pemilih 46 Gambar 3.8. Putaran motor untuk obyek mur (a), 48 Putaran motor untuk obyek baut(b) 48
Gambar 3.9. Kabel USB 49
Gambar 3.12. Posisi Peletakkan Obyek Untuk Data Pelatihan 52
Gambar 3.18. Fungsi Transfer Log-Sigmoid. 55
Gambar 3.19. Fungsi Transfer Linier. 55
Gambar 3.20. Hasil Pengolahan Citra Tahap 2 (a), 57
Obyek yang Telah di-crop(b) 57
Gambar 3.21. GUI State Diagram 59
Gambar 3.22. Tampak Awal GUI 60
Gambar 3.23. Training Mode Aktif 61
Gambar 3.24. Application Mode Aktif 63
Gambar 3.25. Flowchart Menu Utama 65
Gambar 3.26. Flowchart Pelatihan Bagian A 66 Gambar 3.27. Flowchart Pelatihan Bagian B 67 Gambar 3.28. Flowchart Pelatihan Bagian C 68
Gambar 3.29. Flowchart Aplikasi 70
Gambar 3.30. Flowchart Data Paralel 71
Gambar 3.31. Rancang Bangun Modul Sabuk Berjalan 73 Gambar 3.32. Rancang Bangun Modul Pemilih Tampak Atas 73 Gambar 3.33. Rancang Bangun Modul Pemilih Tampak Samping 74
DAFTAR PERSAMAAN
Persamaan 2.1 Identity Function 27
Persamaan 2.2 Binary Step Function 27
Persamaan 2.3 Binary Sigmoid Function dan Turunannya 28 Persamaan 2.4 Bipolar Sigmoid Function dan Turunannya 28
Persamaan 2.5 Fungsi Tangen Hiperbola 28
Persamaan 2.6 Turunan dari Tangen Hiperbola 28 Persamaan 2.7 Sinyal Masukan Pada Elemen Zj 31
Persamaan 2.8 Sinyal Keluaran Pada Elemen Zj 31
Persamaan 2.9 Lapisan Keluaran 33
Persamaan 2.10 Lapisan Keluaran Dengan Faktor Kesalahan δk 33 Persamaan 2.11 Lapisan Dalam (Hidden Unit) 33
Persamaan 2.12 Lapisan Dalam Dengan Faktor Kesalahan δj 33
