TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Abstract.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (124kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Chapter1.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (146kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Chapter2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (308kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Chapter3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (787kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Chapter4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Conclusion.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (10kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-References.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (221kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Appendices.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (399kB)
TRUNOJOYO-Tugas Akhir-38691-Cover.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
Abstract
Kemajuan teknologi mendorong kebutuhan akan perangkat medis yang efisien, termasuk troli medis otomatis untuk mendukung tugas perawat dan dokter di rumah sakit. Troli medis konvensional yang masih digerakkan manual sering menimbulkan ketidaknyamanan seperti kelelahan dan penurunan fokus. Untuk mengatasi hal tersebut, dirancang sebuah troli medis otomatis berbasis metode YOLO yang mampu mengikuti pergerakan pengguna secara real-time. Sistem dilengkapi web camera dan marker ArUco sebagai penanda visual pada pengguna yang memakai kaos merah. Mini PC Jetson Nano digunakan untuk menjalankan algoritma YOLO, sedangkan mikrokontroler ESP32 mengendalikan motor penggerak melalui sinyal koordinat yang dikirim via Bluetooth. Sensor jarak dan kamera digunakan untuk memastikan pergerakan troli tetap aman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem deteksi kaos merah dengan marker ArUco mencapai akurasi 100% dari 10 percobaan. Namun, pada pengujian pergerakan troli, hanya 9 dari 10 percobaan berhasil, sehingga akurasi sebesar 90%. Secara keseluruhan, akurasi sistem mencapai 93,84%. Nilai ini menunjukkan kinerja sistem sudah cukup tinggi, meskipun masih perlu penyempurnaan agar mendekati standar akurasi ideal ≥95%.
| Item Type | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Thesis Type | S1 |
| Creators | Creators NIM BAGUS ARIS SANDANI |
| Department | Teknik Mekatronika |
| Uncontrolled Keywords | YOLO, ESP32, Jetson Nano, Web Camera, Marker ArUco, Object Tracking. |
| Divisions | Fakultas Teknik > S1 - Teknik Mekatronika |
| Additional Information | elib mass import |
| Depositing User | Unnamed user with email library@trunojoyo.ac.id |
| Date Deposited | 17 Oct 2026 05:02 |
| Last Modified | 24 Oct 2026 17:14 |
| URI | https://repository.trunojoyo.ac.id/id/eprint/24918 |
