Rancang bangun sistem penyortiran botol polyethylene terephthalate (pet) otomatis berdasarkan deteksi deformasi fisik menggunakan Yolov8

Nuralip, Rihsan Pajar (2026) Rancang bangun sistem penyortiran botol polyethylene terephthalate (pet) otomatis berdasarkan deteksi deformasi fisik menggunakan Yolov8. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (Cover) 1_Cover.pdf Download (194kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) 2_Abstrak.pdf Download (224kB) | Preview
Preview	Text (Surat Pernyataan Karya Sendiri) 3_Surat pernyataan karya sendiri.pdf Download (107kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Isi) 4_Daftar isi.pdf Download (357kB) | Preview
Preview	Text (Bab I) 5_Bab 1.pdf Download (402kB) | Preview
	Text (Bab II) 6_Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (961kB)
	Text (Bab III) 7_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (256kB)
	Text (Bab IV) 8_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab V) 9_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (Bab VI) 10_Bab 6.pdf Restricted to Registered users only Download (208kB)
	Text (Daftar Pustaka) 11_Daftar pusataka.pdf Restricted to Registered users only Download (194kB)
	Text (Lanpiran) 12_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Inspeksi botol polyethylene terephthalate (PET) pada skala Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah masih banyak dilakukan secara manual sehingga konsistensi pemeriksaan berpotensi menurun, terutama dalam mendeteksi deformasi fisik berupa penyok dan meleleh. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem penyortiran botol PET otomatis berbasis computer vision menggunakan YOLOv8. Penelitian ini berasumsi bahwa deformasi botol dapat dibedakan melalui karakteristik visual pada kondisi akuisisi citra yang terkendali, dengan hipotesis bahwa integrasi YOLOv8, konveyor, dan aktuator mampu melakukan deteksi serta penyortiran secara real-time. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan analisis hasil. Sistem menggunakan webcam sebagai perangkat akuisisi citra, laptop sebagai unit pemrosesan, Arduino Mega 2560 sebagai pengendali, motor DC sebagai penggerak konveyor, dan motor servo sebagai aktuator penyortiran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 88,19%, kecepatan rata-rata 13,25 FPS, dan waktu pemrosesan 0,0787 detik per frame. Konveyor bekerja paling stabil pada PWM 70, sedangkan motor servo memiliki waktu respons rata-rata 0,326 detik. Pengujian intensitas cahaya menghasilkan keberhasilan klasifikasi 100%, pengujian jarak kamera 65,26%, dan pengujian integrasi sistem 86,67%. Kondisi operasional terbaik diperoleh pada jarak kamera 40 cm dan jarak antar botol 6 cm. Dengan demikian, sistem mampu mendeteksi, mengklasifikasikan, mencatat, dan menyortir botol PET secara otomatis, meskipun performa klasifikasi masih perlu ditingkatkan pada objek dengan karakteristik visual yang serupa.

Actions (login required)

View Item