Kamil, Ihsan (2025) Rancang bangun sistem kontrol robot pelontar bola tenis meja berbasis Artificial Intelligence (AI). Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (294kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (419kB) | Preview |
|
|
Text (SURAT PERNYATAAN KARYA SENDIRI)
3_skbebasplagiarism.pdf Download (864kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf Download (522kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_bab1.pdf Download (900kB) | Preview |
|
![]() |
Text (BAB II)
6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
![]() |
Text (BAB III)
7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (562kB) | Request a copy |
|
![]() |
Text (BAB IV)
8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
![]() |
Text (BAB V)
9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (904kB) | Request a copy |
|
![]() |
Text (BAB VI)
10_bab6.pdf Restricted to Registered users only Download (451kB) | Request a copy |
|
![]() |
Text (DAFTAR PUSTAKA)
11_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (353kB) | Request a copy |
|
![]() |
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 |