Dhika Wahyu Pratama, mahasiswa Program Magister Teknik Industri UGM melaksanakan seminar proposal penelitian berjudul “Optimasi Parameter Klasifikasi Cacat Secara Real-Time pada Proses Klowong dengan Mesin Batik Tulis Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN)” pada Selasa (04/02), bertempat di Ruang Kelas M-11 Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM. Seminar proposal ini bertujuan untuk memperkenalkan inovasi dalam sistem inspeksi produksi batik yang dapat meningkatkan efisiensi dan kualitas produk.
Seminar ini dipandu oleh dosen pembimbing Dhika, Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc., Ph.D., IPM, dan dihadiri oleh tim penguji yang terdiri dari Ir. Muhammad Kusumawan Herliansyah, S.T., M.T., Ph.D., IPU, ASEAN.Eng., Prof. Dr.Eng. Ir. Herianto, S.T., M.Eng., IPU, ASEAN Eng., serta Prof. Ir. Alva Edy Tontowi, M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN.Eng.
Penelitian ini mengangkat tantangan yang dihadapi oleh industri kecil menengah (IKM) Batik Butimo yang menggunakan mesin CNC batik dalam proses klowong, salah satu tahap penting dalam produksi batik tulis. ”Meskipun mesin CNC sudah meningkatkan efisiensi, inspeksi hasil produksi masih dilakukan secara manual, yang sering kali menyebabkan keterlambatan deteksi cacat dan pemborosan bahan,” papar Dhika.
Dhika mengembangkan sistem inspeksi visual berbasis kecerdasan buatan menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mendeteksi cacat secara real-time selama proses klowong. Sistem ini diharapkan dapat mengklasifikasikan cacat dengan akurasi tinggi dan mengoptimalkan parameter sistem, seperti jarak kamera, intensitas cahaya, serta parameter mesin seperti feed rate, ukuran nozzle, dan suhu canting. Pendekatan ini dilakukan melalui Design of Experiment (DoE), yang memungkinkan penyesuaian parameter untuk mendapatkan hasil yang paling optimal.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah meningkatkan akurasi inspeksi, mengurangi cacat produk, dan mendukung implementasi sistem inspeksi otomatis yang sejalan dengan konsep Batik 4.0. Dengan menggunakan teknologi ini, diharapkan industri batik dapat menjaga kualitas produk secara konsisten, serta mengurangi pemborosan bahan dan waktu produksi.
Penelitian ini berkontribusi pada pencapaian tujuan-tujuan Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya yang terkait dengan Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonomi (SDG 8) serta Inovasi Infrastruktur dan Industri yang Berkelanjutan (SDG 9). Dengan mengintegrasikan teknologi AI ke dalam industri batik, Dhika berharap dapat membantu IKM Batik Butimo untuk lebih efisien dan berkelanjutan, sekaligus melestarikan warisan budaya Indonesia yang diakui dunia.
Seminar ini menjadi salah satu langkah penting dalam mendekatkan industri tradisional dengan teknologi modern, dan menunjukkan bagaimana inovasi dapat meningkatkan daya saing produk lokal di pasar global.
Kontributor: Maryanti, A.Md.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.