Sistem Pembelajaran Mandiri untuk Deteksi Anomali pada Proses Radius Shaping Menggunakan Deep Neural Network Berbasis Bidirectional Protocol

Authors

  • Zendi Iklima Universitas Mercu Buana,
  • Trie Maya Kadarina Universitas Mercu Buana,

DOI:

https://doi.org/10.22441/jte.2025.v16i2.006

Keywords:

Bidirectional Protocol, Deep Neural Network, Deteksi Anomali, Radius Shaping, Sistem Pembelajaran Mandiri

Abstract

Proses shaping merupakan langkah dalam proses curing atau pemasakan ban setengah jadi (green tire), di mana ban tersebut ditempatkan pada bladder dan diberi tekanan yang sesuai. Dalam proses shaping, nilai tekanan dan dimensi (radius) bladder menjadi parameter utama yang memengaruhi hasil produk. Mesin curing yang digunakan saat ini masih mengadopsi sistem konvensional, memerlukan pemantauan konstan oleh operator untuk mencapai hasil shaping yang optimal dan mengurangi kegagalan dalam proses curing ban. Pantauan mesin curing yang dilakukan secara manual menyebabkan analisis cacat produk tidak optimal, dan penentuan nilai radius yang optimal sulit dilakukan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode agar sistem pemantauan nilai radius shaping dapat mendeteksi dan memberikan rekomendasi untuk parameter shaping yang tepat, seperti nilai radius dan tekanan. Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan yang pesat di berbagai sektor, termasuk medis, militer, pendidikan, ekonomi, politik, industri, dan lainnya, teknologi ini dapat mengatasi tugas-tugas berbahaya dan berulang. Sejumlah metode AI telah berhasil diimplementasikan dalam industri untuk memastikan produksi yang memenuhi standar kualitas. Dalam konteks ini, penulis mengusulkan penerapan metode AI untuk melakukan analisis terhadap proses radius shaping pada pemasakan ban, dengan tujuan mengurangi kegagalan produksi yang sering disebabkan oleh berbagai faktor, salah satunya adalah kesalahan manusia. Penelitian ini mencakup pengidentifikasian pola atau perubahan yang tidak sesuai dengan kondisi normal yang diharapkan. Merujuk pada metode komunikasi yang memungkinkan aliran informasi dua arah, memungkinkan respons yang lebih cepat dan interaksi yang dinamis antara system deteksi anomali dengan system pembelajaran mandiri.

Downloads

Download data is not yet available.

References

J. Wu and S. X.Yang, “Intelligent Control of Bulk Tobacco Curing Schedule Using LS-SVM- and ANFIS-Based Multi-Sensor Data Fusion Approaches,” Sensors, vol. 19, p. 1778, 2019, doi: https://doi.org/10.3390/s19081778.

Y. Wang and L. Qin, “Research on state prediction method of tobacco curing process based on model fusion,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., no. April, 2021, doi: 10.1007/s12652-021-03129-5.

J. Wu and S. X. Yang, “Modeling of the Bulk Tobacco Flue-Curing Process Using a Deep Learning-Based Method,” IEEE Access, vol. 9, pp. 140424–140436, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3119544.

B. D. SUBIANTORO, PENINGKATAN KINERJA PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLMITSUBISHI SERI Q MENGGUNAKAN OPTICAL DISTANCE SENSORO1D100 BERBASIS SISTEM KONTROL SHAPPING. 2019.

B. Sumathy, D. Abinash, D. Aravindan, K. Prasaanth, and D. T. Muralidharan, “Automation of Tire Curing Machine Using IOT,” Indian J. Sci. Technol., vol. 12, no. 29, pp. 1–7, 2019, doi: 10.17485/ijst/2019/v12i29/146978.

Z. Iklima, B. N. Rohman, R. Muwardi, A. Khan, and Z. Arifiansyah, “DEFECT CLASSIFICATION OF RADIUS SHAPING IN THE TIRE CURING PROCESS USING FINE-TUNED DEEP NEURAL NETWORK,” vol. xx, no. x, pp. 1–7.

S. Amini Niaki, E. Haghighat, T. Campbell, A. Poursartip, and R. Vaziri, “Physics-informed neural network for modelling the thermochemical curing process of composite-tool systems during manufacture,” Comput. Methods Appl. Mech. Eng., vol. 384, p. 113959, 2021, doi: 10.1016/j.cma.2021.113959.

J. Zhou, Y. Li, D. Li, and Y. Wen, “Online learning based intelligent temperature control during polymer composites microwave curing process,” Chem. Eng. J., vol. 370, pp. 455–465, 2019, doi: 10.1016/j.cej.2019.03.204.

M. A. Nielsen, “Neural Networks and Deep Learning.” Determination Press, 2015. Accessed: Jan. 18, 2022. [Online]. Available: http://neuralnetworksanddeeplearning.com

John McGonagle, George Shaikouski, Christopher Williams, Andrew Hsu, Jimin Khim, and Aaron Miller, “Backpropagation | Brilliant Math & Science,” Jan. 20, 2020. https://brilliant.org/wiki/backpropagation/ (accessed Jan. 20, 2022).

I. Zendi, “A Microservices-based for Distributed Deep Neural Network of Delta Robot Control System,” 2020 IEEE Int. Conf. Commun. Networks Satell. Comnetsat 2020 - Proc., pp. 218–221, 2020, doi: 10.1109/Comnetsat50391.2020.9328936.

I. Zendi, A. Zody, M. Imam, A. Zody, and A. Khan, “SELF-LEARNING OF DELTA ROBOT USING INVERSE KINEMATICS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS,” SINERGI, vol. xx, no. x, pp. 1–7, 2021.

S. Teerapittayanon, B. McDanel, and H. T. Kung, “Distributed Deep Neural Networks over the Cloud, the Edge and End Devices,” Proc. - Int. Conf. Distrib. Comput. Syst., pp. 328–339, 2017, doi: 10.1109/ICDCS.2017.226.

Z. Zhang, “Improved Adam Optimizer for Deep Neural Networks,” 2018 IEEE/ACM 26th Int. Symp. Qual. Serv. IWQoS 2018, pp. 1–2, 2019, doi: 10.1109/IWQoS.2018.8624183.

Downloads

Published

2025-08-26

How to Cite

[1]
Z. Iklima and T. M. Kadarina, “Sistem Pembelajaran Mandiri untuk Deteksi Anomali pada Proses Radius Shaping Menggunakan Deep Neural Network Berbasis Bidirectional Protocol”, JTE, vol. 16, no. 2, pp. 104–110, Aug. 2025.

Issue

Section

Articles

Most read articles by the same author(s)

> >> 

Similar Articles

> >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.