Listia Anjani, mahasiswa Program Magister Teknik Industri Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM telah melaksanakan ujian tesisnya dengan judul Integrasi Deep Learning dan Analisis Video untuk Penilaian Risiko Ergonomis Secara Real-Time Menggunakan Revised NIOSH Lifting Equation (RNLE). Ujian tesis ini berlangsung pada Rabu (19/03), bertempat di Ruang Sidang A3 dan dibimbing oleh Ir. Hilya Mudrika Arini, S.T., M.Sc., M.Phil., Ph.D., IPM., ASEAN Eng.

Penelitian ini mengusulkan solusi inovatif untuk menilai risiko ergonomis dalam aktivitas manual lifting, yang merupakan salah satu penyebab utama cedera di tempat kerja. Listia mengintegrasikan deep learning dengan Revised NIOSH Lifting Equation (RNLE) untuk melakukan analisis terhadap tahap-tahap angkat beban (lifting stages) dan memprediksi tingkat risikonya secara otomatis.

Dalam penelitiannya, Listia memanfaatkan teknologi pose estimation dan machine learning untuk mengembangkan model yang dapat mengotomatisasi penilaian ergonomis di lingkungan kerja. Proses penelitian dibagi menjadi dua fase utama: fase pelatihan (training) dan fase prediksi (prediction). ”Pada fase pelatihan, model kombinasi Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dikembangkan menggunakan dataset 117 video aktivitas manual lifting yang direkam secara rinci,” papar Listia. Video tersebut kemudian dianalisis menjadi 75.920 frame yang dilabeli secara manual untuk keperluan pelatihan model.

Model yang dikembangkan menunjukkan performa luar biasa dengan akurasi mencapai 99% berdasarkan 5-fold cross–validation. Pada fase prediksi, model ini digunakan untuk menganalisis video baru dan memperkirakan variabel utama dalam RNLE, yaitu horizontal (H), vertical (V), distance (D), dan asymmetry (A), yang dihitung berdasarkan data landmark tubuh yang dideteksi menggunakan MediaPipe pose landmarks.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki akurasi yang sangat baik dalam mengestimasi variabel vertical (V) sebesar 92% dan asymmetry (A) sebesar 91%. Akurasi untuk distance (D) adalah 86%, sementara untuk horizontal (H) sedikit lebih rendah, yaitu 71%. Selain itu, klasifikasi risiko berdasarkan Lifting Index (LI) yang dihitung dari variabel RNLE menunjukkan presisi tinggi untuk kasus risiko rendah (low risk), meskipun presisi untuk risiko sedang (moderate) dan tinggi (high risk) masih bisa ditingkatkan.

Penelitian ini berpotensi untuk meningkatkan keselamatan di tempat kerja dengan menyediakan solusi otomatis dan praktis untuk penilaian risiko ergonomis secara real-time. Teknologi ini diharapkan dapat digunakan untuk memantau aktivitas manual lifting di lingkungan kerja dan memberikan rekomendasi untuk mencegah cedera, sesuai dengan prinsip-prinsip dalam Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya pada SDG 3 yang berfokus pada kesehatan dan kesejahteraan pekerja.

Dalam ujian tesis tersebut, turut hadir para penguji yang ahli di bidangnya, yakni Prof. Ir. Budi Hartono, S.T., MPM, Ph.D., IPU., ASEAN Eng., Ir. Fitri Trapsilawati, S.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., dan Ir. Ardiyanto, S.T., M.Sc., Ph.D., AEP., IPM. Penelitian ini menjadi tonggak penting dalam pengembangan teknologi yang mendukung keselamatan kerja melalui integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam penilaian risiko ergonomis.

Dengan hasil penelitian yang sangat menjanjikan ini, diharapkan model deep learning ini dapat segera diimplementasikan dalam berbagai industri untuk meningkatkan kesejahteraan pekerja dan mengurangi cedera akibat aktivitas manual lifting.

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

Risky Haryanto, mahasiswa Program Magister Teknik Industri Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM, telah mempresentasikan hasil penelitiannya yang berjudul “Pengaruh Body Cooling Strategy Terhadap Tingkat Heat Strain Ketika Melakukan Aktivitas di Lingkungan Pekerjaan Outdoor“. Seminar yang berlangsung di Ruang M-11, DTMI UGM pada Jumat (14/03) ini dihadiri oleh sejumlah akademisi dan praktisi yang tertarik pada topik keselamatan kerja, khususnya terkait dengan pencegahan heat-related illness di lingkungan kerja outdoor.

Penelitian yang dibimbing oleh Dr. Eng. Ir. Titis Wijayanto, S.T., M.Des., IPM., ASEAN Eng., ini bertujuan untuk mengeksplorasi strategi body cooling yang optimal untuk pekerja yang beraktivitas di luar ruangan dan berisiko tinggi mengalami heat strain akibat paparan panas ekstrem dari sinar matahari. Penelitian ini menjadi sangat penting mengingat masih terbatasnya studi yang mengkaji metode pendinginan yang efektif di tengah aktivitas kerja.

Dalam presentasinya, Risky menjelaskan bahwa penelitian ini melibatkan 12 subjek laki-laki dengan usia rata-rata 24,17 tahun yang melakukan aktivitas fisik di atas treadmill dengan intensitas 70% HRmax selama 90 menit menggunakan coverall. ”Kondisi lingkungan eksperimen disimulasikan menyerupai lingkungan kerja outdoor dengan suhu udara 33,4°C, kelembapan 70,4%, dan solar irradiation 635,08 W/m2,” papar Risky. Protokol eksperimen terdiri dari lima fase: baseline, activity 1, interactivity cooling, activity 2, dan post cooling, dengan berbagai metode body cooling yang diuji, yaitu cold water ingestion (CWI), forearm immersion (FI), dan wet towel (WT) yang dikombinasikan dengan kipas angin.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga metode body cooling tersebut efektif dalam menurunkan heat strain, namun forearm immersion (FI) menunjukkan hasil yang lebih konsisten dan memberikan efek yang lebih tahan lama, terutama dalam menjaga stabilitas tubuh selama fase aktivitas kerja. “Forearm immersion tidak hanya efektif dalam menurunkan heat strain pada fase interactivity cooling dan post cooling, tetapi juga mampu mempertahankan kondisi fisiologis tubuh selama aktivitas fisik di fase activity 2,” papar Risky.

Sementara itu, cold water ingestion (CWI) dan wet towel (WT) terbukti efektif dalam menurunkan heat strain hanya pada fase interactivity cooling dan post cooling. Hasil ini menunjukkan bahwa forearm immersion dapat menjadi alternatif terbaik untuk menurunkan heat strain selama masa istirahat dan pemulihan, serta membantu mempertahankan kondisi fisiologis tubuh saat pekerja melanjutkan aktivitas di lingkungan kerja outdoor.

Seminar ini juga dihadiri oleh tiga penguji, yakni Ir. Fitri Trapsilawati, S.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., Ir. Rini Dharmastiti, M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., dan Ir. Ardiyanto, S.T., M.Sc., Ph.D., AEP., IPM. Mereka memberikan masukan yang konstruktif, serta mengapresiasi upaya Risky Haryanto dalam mengembangkan penelitian yang dapat berkontribusi besar pada peningkatan keselamatan dan kesehatan kerja di sektor pekerjaan luar ruangan. Seminar ini tidak hanya memberikan wawasan baru dalam penerapan strategi cooling di lingkungan kerja, tetapi juga selaras dengan upaya pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya dalam aspek kerja yang layak dan pertumbuhan ekonomi yang inklusif serta berkelanjutan. Penelitian ini dapat menjadi langkah awal dalam menciptakan lingkungan kerja yang lebih aman dan sehat bagi pekerja outdoor, serta menjadi referensi bagi kebijakan terkait perlindungan pekerja di lapangan.

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

Atik Febriani, mahasiswa Program Doktor Teknik Industri UGM sekaligus dosen Program Studi Teknik Industri Telkom University Purwokerto, telah melaksanakan Seminar Hasil 1 untuk penelitian disertasinya yang berjudul “Adopsi Omnichannel pada UMKM: Perspektif Ganda terhadap Inovasi Proses Bisnis dan Strategi Berbasis Pelanggan”. Seminar Hasil 1 tersebut dilaksanakan pada Jumat (14/03), bertempat di Ruang Sidang A-2 Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM. Seminar Hasil 1 ini merupakan salah satu tahap yang harus dilalui oleh seorang mahasiswa program doktor dalam menyelesaikan penelitian untuk tugas akhirnya.

Dalam Seminar Hasil 1 kali ini, turut hadir tim promotor dan kopromotor dari Atik yang beranggotakan Prof. Ir. Bertha Maya Shopa, S.T., M.Sc., Ph.D., IPU, ASEAN Eng. dan Dr.Eng. Ir. Muh Arif Wibisono, S.T., M.T., IPM, ASEAN Eng., serta Ketua Program Studi (Kaprodi) Doktor Teknik Industri Prof. Ir. Nur Aini Masruroh, ST., M.Sc., Ph.D., IPU, ASEAN Eng..

Dalam penelitiannya, Atik menyatakan bahwa perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) serta meningkatnya penetrasi internet di Indonesia (79,50% populasi pada 2024) telah mengubah cara bisnis beroperasi dan berinteraksi dengan konsumen. “Konsumen kini lebih aktif mencari informasi produk dan memanfaatkan berbagai platform digital dalam proses pembelian, menciptakan pengalaman belanja yang lebih fleksibel dan terkoneksi,” papar Atik.

Perusahaan merespons perubahan ini dengan mengadopsi strategi pemasaran multichannel dan omnichannel. Model multichannel memungkinkan konsumen berbelanja melalui berbagai saluran tanpa integrasi penuh, sementara omnichannel menawarkan pengalaman yang lebih seamless dengan integrasi antara platform digital dan fisik, seperti buy-online-pick-in-store (BOPIS). Meski banyak penelitian telah membahas penerapan omnichannel pada perusahaan besar, masih terdapat kesenjangan dalam pemahaman penerapannya pada UMKM.

UMKM memainkan peran penting dalam perekonomian global, menyumbang 90% bisnis dan lebih dari 50% lapangan kerja di dunia. Namun, mereka menghadapi berbagai tantangan, termasuk pemasaran dan keterbatasan infrastruktur digital. Digitalisasi bisnis melalui marketplace, media sosial, dan aplikasi pesan instan menjadi solusi bagi UMKM untuk meningkatkan daya saing dan menjangkau pasar yang lebih luas. Berdasarkan survei BPS 2022, 33,43% UMKM mengalami peningkatan pendapatan melalui penjualan online.

Meskipun banyak UMKM telah menggunakan berbagai saluran digital, pemahaman mereka tentang strategi omnichannel masih terbatas. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai kesiapan UMKM dalam transformasi digital dan bagaimana perilaku konsumen memengaruhi efektivitas strategi omnichannel. Studi ini bertujuan mengisi kesenjangan tersebut dengan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesiapan UMKM serta memberikan wawasan empiris bagi percepatan digitalisasi bisnis mereka.

Kontributor: Sani Wicaksono, S.E., M.M.
Penyusun: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Penulis : Denny Sukma Eka A. ⁽¹⁾; Dr.Eng. Ir. Sunu Wibirama, S.T., M.Eng., IPM. ⁽²⁾; Ir. Muhammad Kusumawan Herliansyah, S.T., M.T., Ph.D., IPU., ASEAN Eng. ⁽³⁾; Ir. Andi Sudiarso, S.T., M.T., M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN Eng. ⁽⁴⁾

Results in Engineering (SJR Q1), terbit Maret 2025

DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.104124

Penelitian terbaru yang diterbitkan dalam jurnal Results in Engineering menyoroti pendekatan baru dalam deteksi cacat pada kain klowong batik. Penelitian ini membandingkan dua metode utama, yakni integral image dan normalized cross-correlation (NCC), dalam upaya mengembangkan sistem inspeksi otomatis yang lebih efisien dan akurat untuk industri batik.

Klowong batik, merupakan salah satu tahapan dalam proses pembuatan batik tulis, memainkan peran penting dalam menjaga kualitas dan keaslian batik tulis. Hingga saat ini, inspeksi kualitas kain batik masih banyak mengandalkan pemeriksaan manual yang rentan terhadap ketidakkonsistenan dan kesalahan manusia. Oleh karena itu, diperlukan solusi berbasis teknologi yang dapat mengotomatisasi proses inspeksi ini guna meningkatkan efisiensi dan akurasi.

Penelitian yang dilakukan oleh tim dari Universitas Gadjah Mada dan Universitas Telkom ini mengembangkan sistem deteksi cacat berbasis adaptive thresholding dengan fokus pada kanal warna merah. Pengujian dilakukan dengan mengukur false positive rate (FPR), sensitivity rate (SER), dan accuracy rate (ACR) untuk membandingkan kedua metode tersebut.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode integral image memiliki keunggulan signifikan dibandingkan metode NCC. Integral image mampu menghasilkan FPR sebesar 1,92%, sensitivitas 86,18%, dan akurasi 96,82%, dengan waktu pemrosesan hanya 1,019 detik. Sebagai perbandingan, metode NCC membutuhkan waktu pemrosesan 6,116 detik. Hal ini menunjukkan efisiensi yang lebih baik dari metode integral image dalam mendeteksi cacat pada kain klowong batik. Contoh hasil segmentasi ditunjukkan oleh Gambar 1 berikut.

Gambar 1. Hasil Segmentasi pada Saluran Warna Merah (a) Cacat Klowong; (b) Ground
Truth; (c) Integral Image Binary Output; (d) NCC Binary Output

Dampak bagi Industri Batik

Temuan ini memberikan manfaat besar bagi industri batik, terutama bagi usaha kecil dan menengah yang mengadopsi teknologi pada proses produksinya. Implementasi sistem inspeksi otomatis berbasis integral image dapat meningkatkan efisiensi produksi, mengurangi biaya operasional, serta mempertahankan kualitas dalam pembuatan klowong batik. Selain itu, temuan ini juga berkontribusi terhadap pelestarian warisan budaya Indonesia dengan mengadopsi teknologi yang mendukung produksi batik yang lebih efisien.

Dengan adanya temuan ini, para pelaku industri batik diharapkan dapat memanfaatkan metode berbasis vision ini guna meningkatkan efisiensi produksi dan menjaga kualitas produk batik. Ke depan, pengembangan sistem deteksi ini dapat diperluas dengan integrasi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kemampuan deteksi lebih lanjut serta membangun kemampuan self-repair pada proses produksi batik tulis berbasis teknologi.

Kontributor: Rita Yulianti, S.IP.

Mars Ega Legowo Putra (Teknik Mesin UGM 1997) resmi memegang jabatan sebagai Pelaksana Tugas Harian (PTH) Direktur Utama PT Pertamina Patra Niaga. Informasi mengenai peralihan jabatan ini disampaikan oleh Direktur Utama (Dirut) PT Pertamina (Persero) Simon Aloysius Mantiri dan dipublikasikan melalui jumpa pers PT Pertamina Patra Niaga pada Senin (03/03) yang juga disiarkan melalui kanal YouTube Pertamina.

“Hadir di sini juga Bapak Wakil Direktur Utama, Bapak Wiko Migantoro, sekaligus PTH dari Pertamina Patra Niaga, Bapak Mars Ega Legowo,” tutur Simon dalam konferensi pers tersebut. Ega diberi kesempatan untuk menjawab beberapa pertanyaan jurnalis yang hadir, antara lain mengenai posisi Pertamina dalam distribusi pasokan BBM dan inverstigasi kualitas Pertamina. Dalam jawabannya, Ega mempersilakan bila ada pihak yang mau mengecek langsung kualitas BBM Pertamina. “Mudah-mudahan ini juga bisa memberikan informasi publik yang jelas, yang transparan bagaimana kita mengontrol layanan tersebut untuk memberikan jaminan butuh kepada masyarakat,” kata Ega.

Mars Ega Legowo Putra merupakan alumni Program Studi (Prodi) Sarjana Teknik Mesin UGM angkatan 1997. Sebelum berkarier di PT Pertamina Patra Niaga, Ega pernah menjabat sebagai Regional Manager V Petrochemical PT Pertamina (Persero) (2017-2018), Manager Bitumen PT Pertamina (Persero) (2018-2019), Vice President (VP) Customer Care PT Pertamina (Persero) (2018-2019). Saat di PT Pertamina Patra Niaga, Ega menjabat sebagai Direktur Perencanaan dan Pengembangan Bisnis Pertamina Patra Niaga periode 2020-2021 dan setelahnya sebagai Direktur Pemasaran Regional sejak Oktober 2021, sebelum kemudian diangkat menjadi PTH Direktur Utama PT Pertamina Patra Niaga.

Sumber berita dan foto: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20250303122425-85-1204384/mars-ega-legowo-putra-jadi-pth-dirut-pertamina-patra-niaga

Yulia Widhianti, mahasiswa Program Doktor Teknik Industri UGM, telah melaksanakan Seminar Hasil 1 untuk penelitian disertasinya yang berjudul “Development of Traditional Supply Chain Resilience Model for Horticutural Commodities”. Seminar Hasil 1 tersebut dilaksanakan pada Rabu (26/02), bertempat di Ruang Sidang A-4 Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM. Seminar Hasil 1 ini merupakan salah satu tahap yang harus dilalui oleh seorang mahasiswa program doktor dalam menyelesaikan penelitian untuk tugas akhirnya.

Dalam Seminar Hasil 1 kali ini, turut hadir tim promotor dari Yulia yang beranggotakan Prof. Ir. Nur Aini Masruroh, ST., M.Sc., Ph.D., IPU, ASEAN Eng. dan Ir. Agus Darmawan, S.T., M.S., Ph.D., IPM, ASEAN Eng., serta Sekretaris Program Studi (Sekprodi) Doktor Ir. Muhammad Kusumawan Herliansyah, S.T., M.T., Ph.D., IPU, ASEAN Eng..

Penelitian Yulia berangkat dari permasalahan bahwa sistem pertanian hortikultura menghadapi berbagai gangguan di sektor lingkungan, ekonomi, sosial, dan kelembagaan. “Petani hortikultura, terutama di negara berkembang, mayoritas adalah petani kecil yang rentan terhadap volatilitas harga, biaya produksi tinggi, dan perubahan cuaca yang mempengaruhi hasil panen serta keberlanjutan usaha mereka,” papar Yulia. Ketahanan pertanian menjadi kunci yang ditekankan oleh Yulia dalam menghadapi tantangan ini, dengan mempertimbangkan aspek ekonomi, sosial, dan teknis. Dalam rantai pasok hortikultura, sifat produk yang mudah rusak (perishable) menambah tantangan dalam logistik dan penyimpanan. Jalur pemasaran tradisional masih menjadi pilihan utama karena aksesibilitas dan biaya rendah, meskipun menghadapi ketidakpastian harga dan fluktuasi permintaan. Kurangnya koordinasi antarpetani menyebabkan ketidakseimbangan pasokan dan permintaan, yang berdampak pada stabilitas harga.

Strategi peningkatan daya saing diperlukan, seperti perencanaan pola tanam yang merata sepanjang tahun. Selain petani, aktor lain dalam rantai pasok seperti pengepul dan pedagang besar juga menghadapi risiko terkait kelangkaan atau kelebihan pasokan. Oleh karena itu, optimasi rantai pasok tradisional menjadi penting untuk meningkatkan keseimbangan produksi dan permintaan, serta memaksimalkan keuntungan bagi semua pihak yang terlibat.

Penelitian Yulia menunjukkan bahwa strategi inovatif dalam rantai pasok hortikultura dapat dioptimalkan melalui pengaturan jadwal tanam, alokasi lahan, dan pembatasan variasi panen berdasarkan permintaan, serta distribusi keuntungan yang lebih adil. “Kolaborasi antara pelaku rantai pasok, pemangku kepentingan, dan peneliti penting untuk meningkatkan kesejahteraan dan ketahanan sistem,” tuturnya.
Analisis sensitivitas mengungkap bahwa perubahan harga paling mempengaruhi keuntungan rantai pasok, sementara penurunan produktivitas berdampak signifikan saat nilai parameter menurun. Pengepul paling tidak sensitif terhadap perubahan ini, sedangkan pusat distribusi utama sangat rentan terhadap pengurangan lahan dan produktivitas. Petani memperoleh manfaat terbesar dari peningkatan alokasi lahan, tetapi juga paling terdampak oleh fluktuasi harga.

Penelitian ini menekankan pentingnya mempertimbangkan ketidakpastian produksi dan harga akibat faktor eksternal seperti cuaca. Dengan wawasan mengenai waktu dan jumlah optimal dalam budidaya cabai, penelitian ini memberikan panduan bagi pelaku rantai pasok untuk meningkatkan efisiensi dan stabilitas sistem.

Kontributor: Sani Wicaksono, S.E., M.M.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Listia Anjani, mahasiswa Program Magister Teknik Industri UGM, mempresentasikan hasil seminar penelitiannya yang berjudul “Integrasi Deep Learning dan Analisis Video untuk Penilaian Risiko Ergonomis secara Real-Time Menggunakan Revised NIOSH Lifting Equation (RNLE)” pada Rabu (19/02), bertempat di Ruang M-11, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM. Seminar ini dimulai pada pukul 09.00 WIB dan membahas penerapan teknologi canggih dalam mengidentifikasi dan mengurangi risiko cedera akibat pengangkatan manual di tempat kerja.

Penelitian ini dikembangkan untuk mengatasi salah satu penyebab utama cedera di tempat kerja, yaitu manual lifting task. ”Dalam upaya untuk mengevaluasi dan mengurangi potensi risiko ergonomis yang terkait dengan kegiatan pengangkatan manual, penelitian ini mengintegrasikan deep learning dengan Revised NIOSH Lifting Equation (RNLE). Pendekatan ini bertujuan untuk memberikan solusi praktis dalam melakukan penilaian risiko ergonomis secara real-time,” papar Listia.

Seminar ini dibimbing oleh dosen pembimbing, Ir. Hilya Mudrika Arini, S.T., M.Sc., M.Phil., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., dan akan melibatkan tiga penguji yang ahli di bidangnya. Penguji 1, Prof. Ir. Budi Hartono, S.T., M.Pm., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., Penguji 2, Ir. Fitri Trapsilawati, S.T., Ph.D., IPM., ASEAN Eng., dan Penguji 3, Ir. Ardiyanto, S.T., M.Sc., Ph.D., AEP., yang akan memberikan penilaian dan masukan terhadap hasil penelitian ini.

Abstrak penelitian yang disampaikan oleh Listia menjelaskan dua fase utama dalam pengembangan model ini. Pada fase pertama, yaitu training phase, model hybrid CNN-LSTM dikembangkan menggunakan dataset yang terdiri dari 117 video aksi pengangkatan manual. Setiap video dianalisis dengan mengonversi 75.920 frame yang diberi label dan menerapkan teknik data augmentation serta class balancing untuk menangani ketidakseimbangan data. Hasilnya, model tersebut mencapai akurasi sangat tinggi sebesar 99% menggunakan metode 5-fold cross-validation.

Pada fase kedua, yaitu prediction phase, model ini digunakan untuk mengidentifikasi tahapan pengangkatan serta memperkirakan variabel-variabel dalam RNLE, seperti nilai horizontal (H), vertikal (V), jarak (D), dan sudut (A), yang semuanya diestimasi berdasarkan lokasi persendian tubuh yang diperoleh menggunakan MediaPipe pose landmarks. Model ini menunjukkan akurasi tinggi untuk estimasi nilai V (92%), D (86%), H (71%), dan A (91%). Kemudian, berdasarkan nilai-nilai tersebut, risiko dari setiap aksi pengangkatan diklasifikasikan sebagai low risk, moderate risk, atau high risk, menggunakan lifting index (LI). ”Hasilnya menunjukkan bahwa klasifikasi risiko rendah memiliki akurasi yang sangat baik, sementara klasifikasi risiko sedang dan tinggi masih dapat ditingkatkan,” terang Listia.

Penelitian ini memiliki potensi besar untuk digunakan dalam lingkungan kerja, memberikan solusi praktis dalam otomatisasi penilaian risiko ergonomis dan meningkatkan keselamatan pekerja dengan mengurangi cedera akibat pengangkatan manual. Temuan ini sangat relevan dengan tujuan Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya dalam hal keselamatan kerja dan kesejahteraan pekerja, yang menjadi prioritas penting dalam menciptakan tempat kerja yang aman dan berkelanjutan. Seminar ini terbuka untuk umum dan diharapkan dapat menjadi kontribusi signifikan dalam pengembangan teknologi kesehatan dan keselamatan kerja, serta memberikan wawasan baru mengenai penerapan deep learning dalam penilaian risiko ergonomis secara real-time.

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 😉

Dalam sebuah tim kerja, iklim personil yang profesional dan saling memberi dukungan merupakan elemen yang penting untuk ada guna menunjang pekerjaan dari tim sehingga dapat memberikan hasil yang optimal. Banyak metode yang dilakukan guna memperkuat iklim tim yang saling mendukung, antara lain mengadakan outing dan mengadakan jamuan makan bersama. Cara kedua, yaitu makan bersama, baru saja dilaksanakan oleh tim Laboratorium CNC & CAD/CAM, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM pada Jumat (07/02), bertempat di serambi laboratorium.

Acara keakraban berupa ”mbakar bareng dan makan bareng” tersebut diikuti oleh seluruh personil yang terlibat dalam tim Laboratorium CNC & CAD/CAM, antara lain dosen, tenaga kependidikan, serta mahasiswa asisten laboratorium dari jenjang sarjana, magister, dan doktor. Berdasar informasi yang diberikan oleh Asisten Laboratorium CNC & CAD CAM, Basuki Rachmat, S.T., agenda keakraban berupa makan bersama yang diadakan setelah waktu jam kantor usai ini merupakan agenda rutin di laboratorium tersebut. ”Acara keakraban makan bersama rutin dilaksanakan pada awal semester,” tuturnya. Basuki menambahkan bahwa agenda keakraban yang diadakan oleh laboratorium tempatnya bertugas tidak harus bertepatan dengan momen istimewa atau momen-momen tertentu. ”[Makan bersama] Selalu rutin diadakan, sebagai bentuk mengakrabkan untuk semua,” tambahnya.

Berbeda dengan agenda ”Jumat Berkah” dengan makanan dan minuman yang sudah siap santap, sesuai dengan namanya ”mbakar bareng dan makan bareng”, personil dari tim Laboratorium CNC & CAD/CAM membuat konsep ”barbeque” atau ”bakar-bakar-an” untuk acara makan bersamanya, yaitu bahan makanan disiapkan dalam bentuk mentah dan diolah bersama-sama dengan cara dibakar atau dipanggang, dengan bentuk menu yaitu daging dan olahan-olahannya.

Keberhasilan sebuah tim ditentukan oleh sinergi yang baik antar anggota dan adanya sikap saling mendukung dari para anggotanya. ”Mbakar bareng dan makan bareng” yang diadakan oleh Laboratorium CNC & CAD/CAM merupakan salah satu cara untuk mencapai keakraban dan sinergi tim, sehingga semua anggota semakin bersemangat dalam menjalankan tugasnya serta terus termotivasi untuk menelurkan banyak inovasi.

Kontributor: Basuki Rachmat, S.T.
Editor: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.

Sebanyak 52 mahasiswa pascasarjana baru Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) Fakultas Teknik UGM mengikuti Info Day orientasi pengenalan kampus yang diselenggarakan Kamis 6 Februari 2025 bertempat di Ruang Sidang A1 lantai 2 Gedung A DTMI. Mahasiswa tersebut  berasal dari program seleksi by riset dan program reguler. Mereka terbagi ke dalam empat program studi (prodi) yaitu 16 mahasiswa Prodi Magister Teknik Mesin, 21 mahasiswa Prodi Magister Teknik Industri, 7 mahasiswa Prodi Doktor Teknik Mesin, 8 mahasiswa Prodi Doktor Teknik Industri.

Info Day merupakan rangkaian dari pengenalan kampus DTMI UGM bagi mahasiswa baru, lingkungan belajar serta ragam fasilitas yang dapat dimanfaatkan untuk mendukung studi. Dalam kesempatan itu, seluruh mahasiswa baru diberikan penjelasan terkait informasi penting terkait proses pembelajaran, administrasi akademik, ragam fasilitas dan layanan, hingga aturan kampus.

Sekretaris DTMI UGM, Dr. Eng. Adhika Widyaparaga, S.T., M. Biomed.E., menyambut dengan bangga dan gembira kehadiran mahasiswa baru pascasarjana pada semester genap tahun ajaran 2024/2025. “Kami berharap para mahasiswa baru ini benar-benar memanfaatkan fasilitas di DTMI. Terutama dari riset apa yang akan dipelajari kedepan, berbagai laboratorium yang dapat mendukung riset-riset mereka sehingga memperoleh pengalaman dan ilmu yang berharga disini” ucapnya, Kamis (6/2/2025).

Dalam kesempatan tersebut kemudian mahasiswa baru tersebut dibagi ke dalam kelas-kelas berdasarkan prodi untuk diberikan penjelasan terkait aturan-aturan selama menjalani studi di DTMI UGM. Mulai dari kehadiran di kelas, sistem kredit, evaluasi studi hingga aturan berperilaku selama di kampus.

Almas, mahasiswa Program Studi Magister Teknik Industri, mengaku sangat terbantu dengan adanya Indo Day ini. Sebab, ia bisa mendapatkan berbagai informasi terkait kegiatan perkuliahan dan juga bisa secara langsung melihat berbagai fasilitas di kampus DTMI UGM. “Saya memilih untuk melanjutkan studi saya di S2 karena saya kedepannya ingin menjadi peneliti di bidang supply chain dan menghasilkan publikasi di tingkat internasional,” ucapnya.

Hal senada turut diungkapkan Muhammad yang merupakan mahasiswa Doctor by Research (DbR) Teknik Mesin yang berasal dari BRIN Pusat Riset Mekatronika Cerdas. “Melalui Program Doktor Teknik Mesin ini ingin menambah keilmuan dalam penelitiannya sehingga perlu untuk mengambil bagian dari program doktoral “tuturnya.