Rancang bangun sistem kontrol robot pelontar bola tenis meja berbasis Artificial Intelligence (AI)

Kamil, Ihsan (2025) Rancang bangun sistem kontrol robot pelontar bola tenis meja berbasis Artificial Intelligence (AI). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (294kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (419kB) | Preview
[img]
Preview
Text (SURAT PERNYATAAN KARYA SENDIRI)
3_skbebasplagiarism.pdf

Download (864kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf

Download (522kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
5_bab1.pdf

Download (900kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
6_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
7_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (562kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
8_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
9_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (904kB) | Request a copy
[img] Text (BAB VI)
10_bab6.pdf
Restricted to Registered users only

Download (451kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
11_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (353kB) | Request a copy
[img] Text (LAMPIRAN)
12_lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (982kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem kontrol untuk robot pelontar bola tenis meja yang terintegrasi dengan Artificial Intelligence (AI) untuk meningkatkan efektivitas latihan. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32-CAM sebagai unit pemrosesan utama dan sensor visual, motor servo sebagai pengatur arah lontaran, dan motor DC untuk mekanisme pelontaran bola. Implementasi AI dilakukan melalui platform Edge Impulse dengan algoritma Faster Objects More Objects (FOMO) yang memungkinkan deteksi objek pemain secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model AI berhasil mendeteksi objek dengan akurasi tertinggi mencapai 97,50% pada 40 data uji, dengan nilai recall 100%, rata-rata precision 94%, dan rata-rata F1-score 97%. Kamera ESP32-CAM efektif mendeteksi objek pada jarak optimal 1 hingga 3 meter dengan kebutuhan pencahayaan minimal 33 LUX. Motor servo mampu mengarahkan lontaran secara akurat pada rentang sudut 100°–110° (kiri) dan 70°–80° (kanan), sementara motor DC berhasil melontarkan bola dengan kecepatan yang diatur oleh sinyal PWM antara 200 hingga 255. Pengujian delay sistem menunjukkan waktu respons rata-rata di bawah 2 detik, sesuai dengan target performa yang ditetapkan.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Artificial intelligence (AI); edge impulse; ESP32-CAM; FOMO; robot pelontar bola
Subjects: Applied Physics > Electronics
Applied Physics > Computer Engineering
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User: Ihsan Kamil
Date Deposited: 20 Aug 2025 02:37
Last Modified: 20 Aug 2025 02:37
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/115244

Actions (login required)

View Item View Item