SISTEM PENYORTIRAN OTOMATIS BERDASARKAN BARCODE MENGGUNAKAN YOLO PADA CONVEYOR BELT

Rafif, Fawwaz Aydin (2025) SISTEM PENYORTIRAN OTOMATIS BERDASARKAN BARCODE MENGGUNAKAN YOLO PADA CONVEYOR BELT. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (Cover) Cover.pdf - Published Version Download (1MB)
Preview	Text (Abstrak) Abstrak.pdf - Published Version Download (232kB) | Preview
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (241kB) | Request a copy
	Text (Bab II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (847kB) | Request a copy
	Text (Bab III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (804kB) | Request a copy
	Text (Bab IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (973kB) | Request a copy
	Text (Bab V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (220kB) | Request a copy
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (208kB) | Request a copy
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi otomasi dalam industri manufaktur dan logistik menuntut adanya sistem penyortiran barang yang cepat, akurat, dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penyortiran otomatis berbasis deteksi barcode menggunakan algoritma YOLO (You Only Look Once) pada jalur conveyor belt. Sistem ini terdiri dari beberapa komponen utama seperti kamera untuk akuisisi citra, Raspberry Pi sebagai unit pemrosesan utama, serta mikrokontroler ESP32 yang mengendalikan aktuator pemilah barang. Kamera digunakan untuk mendeteksi dan membaca barcode secara real-time saat objek bergerak di atas conveyor. Algoritma YOLO dimanfaatkan untuk mendeteksi posisi dan jenis objek dengan efisiensi tinggi, sementara data barcode digunakan untuk mengklasifikasikan tujuan penyortiran. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi barcode dan menyortir objek secara otomatis dengan akurasi tinggi dan waktu respons yang cepat. Sistem ini memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam proses logistik dan manufaktur skala kecil hingga menengah guna meningkatkan efisiensi dan mengurangi intervensi manual.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Penyortiran Otomatis, Deteksi Barcode, YOLO, Conveyor Belt, Otomatisasi Industri
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Electronic Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	12 Aug 2025 08:12
Last Modified:	12 Aug 2025 08:12
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/18258

Actions (login required)

View Item