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 Jaringan Syaraf Tiruan, MATLAB, Program Peep Hole, Sistem Sortir. i
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 masukan berharga. ii
g) Semua pihak yang membantu dan tidak mungkin untuk disebutkan satupersatu. 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 Penulis iii
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 2.1.2. Cara Kerja Kamera PC... 6 iv
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 2.5.1. Pengertian.. 11 2.5.2. Prinsip Kerja Motor Stepper. 12 2.5.3. IC ULN 2003. 13 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan. 14 2.6.1. Jaringan Syaraf Manusia 14 2.6.2. Artificial Neuron 17 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 2.6.9. Fungsi Aktivasi (Transfer function).. 26 v
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 3.3.2.5.1. Rancangan Diagram Alir vi
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 4.4.7. Evaluasi Hardware. 96 vii
4.4.8. Evalusi Kinerja Sistem. 97 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan 99 5.2. Saran. 99 DAFTAR PUSTAKA. 101 RIWAYAT HIDUP 103 LAMPIRAN-LAMPIRAN. L1 viii
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 Sortir 95 ix
. 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 3.10. Kabel Penghubung Parallel Port 49 Gambar 3.11. Kabel Penghubung Parallel Port yang Diperbesar 50 x
Gambar 3.12. Posisi Peletakkan Obyek Untuk Data Pelatihan 52 Gambar 3.13. Jaringan 225 100 10. 52 Gambar 3.14. Jaringan 225 50 10. 53 Gambar 3.15. Jaringan 225 25 5. 53 Gambar 3.16 Jaringan 225 10 2. 54 Gambar 3.17. Jaringan 225 5 2. 54 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 Gambar 4.1 Modul Kamera PC 76 xi
Gambar 4.2 Komponen dari Modul Pemilih 78 Gambar 4.3. Pelatihan Jaringan 225 100 10 84 Gambar 4.4. Pelatihan Jaringan 225 50 10 85 Gambar 4.5. Pelatihan Jaringan 225 25 5 86 Gambar 4.6. Pelatihan Jaringan 225 10 2 87 Gambar 4.7. Pelatihan Jaringan 225 5 2 88 xii
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 Z j 31 Persamaan 2.8 Sinyal Keluaran Pada Elemen Z j 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 Persamaan 2.13 Update Bobot koneksi 33 xiii