Dalam rangka mendukung keberlanjutan industri batik tradisional, Rifqi Restu Hamidi, mahasiswa Program Magister Teknik Industri UGM, mempresentasikan proposal penelitiannya yang berjudul “Optimasi Model YOLO untuk Deteksi Cacat Proses Klowong pada Mesin Batik Tulis (CNC) Secara Real-Time – Studi Kasus: Batik Butimo Yogyakarta” pada Kamis (06/02), bertempat di Ruang Kelas M-11 Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) (UGM).
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi cacat otomatis dalam proses klowong batik tradisional yang dilakukan dengan mesin CNC. Batik Butimo, yang berlokasi di Yogyakarta, telah memanfaatkan mesin CNC dalam produksinya untuk mempercepat proses, namun hingga saat ini inspeksi hasil klowong masih dilakukan secara manual. Hal ini meningkatkan potensi kesalahan dan ketidakakuratan dalam deteksi cacat, yang dapat mengganggu kualitas dan efisiensi produksi.
Dalam penelitian ini, Rifqi mengusulkan penggunaan model arsitektur YOLO (You Only Look Once), yang dikenal sebagai metode deteksi objek real-time dengan akurasi tinggi, untuk mengidentifikasi cacat pada hasil proses klowong. ”Dengan sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan efisiensi deteksi cacat, meminimalkan tingkat kesalahan produksi, dan mempercepat waktu pengerjaan,” papar Rifqi.
Sistem deteksi cacat ini akan diintegrasikan langsung dengan mesin CNC yang digunakan di Batik Butimo, dilengkapi dengan Graphic User Interface (GUI) yang memungkinkan pemantauan secara langsung. Hal ini tidak hanya membantu operator dengan memberikan umpan balik instan tetapi juga meningkatkan standarisasi proses produksi batik, sekaligus menjaga keberlanjutan produksi batik tradisional dengan menggunakan teknologi modern.
Seminar Proposal ini akan dipandu oleh Ir. Muhammad Kusumawan Herliansyah, S.T., M.T., Ph.D., IPU., ASEAN.Eng. sebagai dosen pembimbing, dan akan diuji oleh tiga penguji utama:
- Prof. Dr.Eng. Ir. Herianto, S.T., M.Eng., IPU, ASEAN Eng.
- Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc., Ph.D., IPM.
- Ir. Muh Arif Wibisono, S.T., M.T., D.Eng., IPM., ASEAN.Eng.
Seminar ini terbuka bagi para akademisi, praktisi industri, serta masyarakat umum yang tertarik dengan inovasi teknologi dalam industri batik. Penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap peningkatan kualitas dan efisiensi industri batik, serta membuka peluang bagi integrasi lebih lanjut antara teknologi modern dan warisan budaya tradisional. Dengan penerapan sistem deteksi cacat otomatis, diharapkan industri batik dapat beradaptasi dengan perkembangan zaman, sekaligus melestarikan tradisi yang telah ada.
Kontributor: Maryanti, A.Md.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.