Dalam upaya mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs), khususnya SDG 11 (Kota dan Permukiman yang Berkelanjutan) dan SDG 13 (Penanganan Perubahan Iklim), Rakan Raihan Ali Mohamad, mahasiswa Program Magister Teknik Industri, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM, menggelar seminar hasil penelitian dengan judul “Perencanaan Lokasi Drone Charging Station Menggunakan Data Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Memaksimalkan Service Level Pengiriman Makanan“, pada Rabu, 7 Mei 2025 di Ruang M-10 FT UGM.

Di bawah bimbingan Prof. Ir. Bertha Maya Shopa, ST., M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN Eng., Rakan mengangkat isu krusial dalam layanan pengiriman makanan berbasis on-demand (ODFD) yang semakin berkembang pesat di kawasan urban. Pertumbuhan ODFD yang tinggi telah meningkatkan volume kendaraan dan rute logistik yang berdampak pada kemacetan, peningkatan emisi karbon, dan efisiensi sistem logistik secara keseluruhan.

Sebagai solusi, penelitian ini mengeksplorasi pemanfaatan drone sebagai moda pengiriman alternatif yang ramah lingkungan, namun memiliki tantangan berupa keterbatasan jarak tempuh. Untuk mengatasinya, Rakan mengembangkan algoritma berbasis ant colony optimization yang digunakan untuk merancang lokasi strategis drone charging station. Studi kasus dilakukan di area dalam Ring Road Yogyakarta dengan memanfaatkan data dari OpenStreetMap.

”Penelitian ini menunjukkan hasil signifikan, yakni cakupan layanan mencapai 93,56% dari total titik potential demand, dengan simulasi tiga skenario pengiriman: drone dengan jangkauan 2 km, drone 4 km, dan sepeda motor,” papar Rakan. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa penggunaan drone dapat secara substansial mengurangi total jarak tempuh dan dampak lingkungan, terutama dalam indikator global warming potential (GWP), acidification potential (AP), dan abiotic depletion potential (ADP).

Seminar ini turut dihadiri oleh tim penguji yang terdiri dari Ir. Anna Maria Sri Asih, S.T., M.M., M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN Eng., Ir. Sekar Sakti, S.T., M.BA., M.Sc., serta Dr.Eng. Ir. Muh Arif Wibisono, S.T., M.T., IPM., ASEAN Eng. Hasil penelitian ini tidak hanya menunjukkan potensi teknologi drone dalam mendukung efisiensi pengiriman, tetapi juga memperlihatkan dampak positif terhadap pengurangan emisi karbon dan efisiensi sumber daya, sejalan dengan agenda pembangunan berkelanjutan. Rakan berharap temuannya dapat menjadi kontribusi nyata dalam pengembangan sistem logistik urban yang cerdas dan berkelanjutan.

Kontributor: Maryanti, A.Md.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Untuk meningkatkan kualitas riset dan penelitian, Kelompok Bidang Keahlian (KBK) DTMI menyelenggarakan Colloquium Riset Energi seri pertama dengan tema “Thermal Comfort Aspects in Indonesia High Speed Train” yang dibawakan oleh Dr. Fauzun dan “Sustainable Metals in Energy Transition” yang dibawakan oleh Dr. Akmal Irfan Majid. Colloquium yang diselenggakan pada 12 Februari 2025 ini bertempat di ruang sidang A1 lantai 2 Gedung A DTM. Kegiatan ini terbuka bagi mahasiswa S1, S2, S3, dosen, maupun peneliti/praktisi perusahaan yang tertarik dengan riset-riset yang akan dipresentasikan oleh dosen-dosen dari KBK di DTMI.

Rangkaian acara ini, diawali sesi pembuka oleh Dr. Adhika Widyaparaga selaku sekretaris DTMI dan dimoderatori oleh Prof. Deendarlianto, pemaparan riset dengan ditutup sesi tanya jawab oleh peserta. “Acara kolokuium merupakan forum bagi mahasiswa untuk berdiskusi tentang ide riset baru dan temuan riset membahas topik-topik yang berhubungan dengan tema yang diangkat, semoga kegiatan ini dapat berlangsung setiap bulannya” ujar Dr. Adhika. Setelah acara pembukaan, acara dilanjutkan pada masing-masing narasumber yang pertama Dr. Fauzun, dengan menampilkan hasil penelitian Kereta Cepat Merah Putih (KCMP) dan narasumber kedua Dr. Akmal Irfan Majid yang menampilkan hasil penelitian di bidang konversi energi. Dalam pemaparannya Dr. Fauzun memaparkan bahwa penelitian KCMP sangat panjang dan untuk itu diperlukan bantuan pihak-pihak agar benar-benar bisa mewujudkan hasil riset ini dan mengajak untuk berkolaborasi. Harapan serupa juga diungkapkan Dr. Budi Sholeh Wibowo yang berharap agar proyek riset Dr. Fauzun dalam KCMP ini bisa melibatkan dosen-dosen, peneliti-peneliti agar dapat bersaing dalam pengembangan riset tersebut sambil berbagi pengetahuan dan inovasi baru.

Insightful sekali bukan episode perdana Core ini? So, nantikan Colloquium Riset Energi seri selanjutnya ya! Sharinglah risetmu dan dapatkan kolaboratormu 😉

Devi Hasugian, mahasiswa Program Magister Teknik Industri UGM, melaksanakan seminar proposal penelitian dengan judul “Deteksi Polusi Visual Berbasis Deep Learning (Convolutional Neural Network)” pada Rabu (05/02), bertempat di Ruang M-10 Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah polusi visual yang semakin marak di lingkungan perkotaan, dengan menggunakan teknologi deep learning untuk mendeteksi elemen-elemen yang menyebabkan gangguan estetika dan kualitas hidup masyarakat.

Seminar ini dipandu oleh dosen pembimbing Devi, Ir. Yun Prihantina Mulyani, S.T., M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., dan dihadiri oleh penguji yang terdiri dari Achmad Pratama Rifai, S.T., M.Eng., Ph.D., Ir. Ardiyanto, S.T., M.Sc., Ph.D., AEP., serta Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc., Ph.D., IPM.

Polusi visual merupakan gangguan yang timbul akibat keberadaan elemen-elemen yang merusak pemandangan dan estetika suatu tempat, seperti spanduk, papan iklan, sampah, dan grafiti yang dipasang tanpa izin. Elemen-elemen ini bukan hanya berdampak pada keindahan kota, tetapi juga meningkatkan stres, kecemasan, dan mengurangi kualitas hidup masyarakat, serta dapat mempengaruhi konsentrasi dan produktivitas, baik dalam aktivitas industri manufaktur maupun jasa. Penelitian Devi bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi polusi visual menggunakan teknologi Convolutional Neural Network (CNN), yang dapat mengidentifikasi elemen-elemen tersebut secara otomatis dan cepat.

Melalui pendekatan ini, Devi berharap dapat membantu pemerintah dan pihak terkait dalam memantau dan menegakkan aturan mengenai pemasangan iklan, spanduk, dan grafiti yang tidak sesuai dengan ketentuan. ”Dengan memanfaatkan deep learning, sistem yang dikembangkan dapat mendeteksi elemen-elemen polusi visual yang tidak memiliki izin, sehingga dapat mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan dan kualitas hidup masyarakat,” papar Devi.

Penelitian ini berkontribusi pada pencapaian beberapa tujuan Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya terkait dengan Kota dan Pemukiman yang Berkelanjutan (SDG 11) dan Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab (SDG 12). Teknologi ini diharapkan tidak hanya menjadi solusi untuk meningkatkan estetika dan kenyamanan perkotaan, tetapi juga mendukung pembangunan yang lebih berkelanjutan dan teratur.

Seminar ini merupakan langkah penting dalam mengaplikasikan teknologi canggih untuk memecahkan masalah lingkungan yang sering kali terabaikan, dan diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam menciptakan kota yang lebih nyaman dan ramah lingkungan.

Kontributor: Maryanti, A.Md.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Stefani Kumala Dewi Wijayanti, mahasiswa Program Magister Teknik Industri, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM mengadakan seminar proposal dengan judul “Deteksi Sampah Multi Kelas Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network untuk Proses Pemilahan” pada Selasa (04/02), bertempat di Ruang M-12. Seminar ini mengangkat tema pentingnya teknologi dalam pengelolaan sampah perkotaan yang berkelanjutan, sejalan dengan tujuan SDGs terkait keberlanjutan dan konsumsi yang bertanggung jawab.

Seminar ini dipandu oleh dosen pembimbing Stefani, Achmad Pratama Rifai, S.T., M.Eng., Ph.D., dan dihadiri oleh tiga penguji yang merupakan ahli di bidangnya: Ir. Yun Prihantina Mulyani, S.T., M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., Ir. Nur Mayke Eka Normasari, S.T., M.Eng., Ph.D., IPM., serta Ir. Sinta Rahmawidya Sulistyo, S.T., MSIE., Ph.D., IPM.

Penelitian yang dipresentasikan Stefani bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi sampah otomatis yang berbasis pada algoritma deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), untuk membantu proses pemilahan sampah secara efisien. ”Sistem ini mengklasifikasikan sampah berdasarkan gambar ke dalam 20 kelas yang mencakup berbagai jenis sampah, seperti organik, kertas, kaca, plastik, elektronik (e-waste), hingga logam seperti besi dan aluminium,” papar Stefani.

Untuk mencapainya, Stefani menggunakan dataset yang terdiri dari kombinasi dataset publik dan dataset baru yang menghasilkan gambar sampah terbagi ke dalam kelas-kelas tersebut. Penelitian ini mengimplementasikan teknologi transfer learning dengan algoritma YOLOv4, YOLOv7, dan YOLOv8 yang terkenal dalam bidang visi komputer untuk deteksi objek secara real-time.

Stefani menekankan bahwa pengelolaan sampah yang baik sangat penting dalam mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan masyarakat. Dengan teknologi deteksi berbasis CNN, proses pemilahan sampah dapat dilakukan secara otomatis, memudahkan pengelolaan sampah, dan meningkatkan efektivitas daur ulang. Ini tentu saja berkontribusi pada pencapaian tujuan SDGs, khususnya yang terkait dengan keberlanjutan kota dan konsumsi yang bertanggung jawab.

Seminar ini juga mencerminkan upaya Fakultas Teknik UGM dalam mendukung pengembangan riset yang mengintegrasikan inovasi teknologi dengan isu-isu lingkungan, guna mendorong masyarakat menuju sistem pengelolaan sampah yang lebih ramah lingkungan dan berkelanjutan.

Dengan adanya penelitian ini, diharapkan dapat memberikan solusi praktis bagi pengelolaan sampah yang lebih efektif di perkotaan dan mendukung pembangunan yang lebih ramah lingkungan sesuai dengan prinsip-prinsip SDGs.

Kontributor: Maryanti, A.Md.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Semar UGM salah satu kendaraan inovatif kebanggan UGM tengah mempersiapkan debut mereka di Shell Eco-Marathon Asia Pasifik dan Timur Tengah 2025 yang akan digelar di Sirkuit Lusail, Qatar pada 8-12 Februari mendatang. Shell Eco-marathon merupakan kompetisi bergengsi yang mempertemukan kendaraan-kendaraan hemat energi yang mendobrak batasan-batasan yang ada. Tahun ini menandai babak baru setelah lima tahun berturut-turut kompetisi digelar di Indonesia, tepatnya di Sirkuit Mandalika, Lombok, Nusa Tenggara Barat.

Dalam upaya memaksimalkan potensi untuk berkompetisi dengan hasil inovasi kendaraan hemat energi dari sejumlah tim mahasiswa internasional, Hans Tobias Sihombing yang juga berperan sebagai General Manager Semar UGM, tim Semar UGM menghadirkan dua kendaraan terbaiknya, yaitu Semar Urban Hydroz 1.2 yang mengandalkan bahan bakar hidrogen dan Semar Proto 4.0 yang menggunakan listrik sebagai sumber energi utamanya. “Kita ingin membawa visi besar untuk mendorong inovasi keberlanjutan dengan kompetisi internasional ini,” kata Hans dalam keterangan kepada wartawan, Rabu (15/1).

Pada kompetisi sebelumnya, kata Hans, Semar UGM sukses mencetak berbagai pencapaian gemilang seperti Juara 1 Kategori Urban Hydrogen Fuel, Juara 1 Kategori Prototype Electric dengan rekor 938 km/kWh, Juara 1 Kategori Off-track Data dan Telemetri serta juara 3 Regional Championship. “Raihan Semar UGM di tahun-tahun sebelumnya membuktikan dominasi, dan kompetensi Semar UGM sebagai salah satu tim terbaik dalam bidang kendaraan hemat energi,” paparnya.

Jalan Semar UGM untuk menjadi juara tidak semudah membalikkan telapak tangan. Pengorbanan besar harus dilakukan seperti harus melewatkan ujian akhir semester dan diharuskan mengulang ujian tersebut setelah kompetisi selesai. Saat pelaksanaan kompetisi pun, tim sempat menghadapi tekanan besar akibat salah satu masalah krusial. Kendaraan Semar Proto 4.0 sempat tidak lolos uji teknis hingga hari kedua sehingga Semar Proto tidak memiliki kesempatan untuk latihan di lintasan tersebut. Dengan penuh ketegangan, diskusi panjang, dan kerja sama yang luar biasa, Semar Proto 4.0 akhirnya merebut juara pertama di kategorinya. “Pengalaman ini menjadi momen mendebarkan yang menunjukkan ketangguhan, dedikasi, dan tekad tim untuk mewujudkan yang terbaik dan menjadi juara,” kenangnya.

Semangat inovasi inilah yang akan terus ditekadkan Semar UGM untuk membawa desain kendaraan ramah lingkungan mereka lebih dekat ke implementasi di jalan raya. Perjalanan menuju prestasi ini tidak dilakukan sendirian. Semar UGM bangga mendapat dukungan dari berbagai mitra yang berkomitmen pada keberlanjutan  seperti PT Petrokimia Gresik, Pos Properti Indonesia, Jericho, PLN, Toyota Astra Motor, Citra Jelajah Informatika, Wefreight, Inalum, Pebsteel, Dharma Precision Parts, dan Air Liquide. Semar UGM juga terus membuka pintu kolaborasi dengan mitra-mitra baru yang berbagi visi yang sama, yaitu menciptakan inovasi dan kreasi yang bermanfaat dan berkelanjutan bagi dunia.

Penulis: Lazuardi & Gusti Grehenson
Sumber berita dan foto: Laman Web UGM