Implementasi Neural Network untuk Monitoring Level CPO dan Pengendalian Pompa Berbasis Arduino dan Aplikasi Android pada Tangki Bulking dalam Rangka Transformasi Industri 4.0

Sari

Penerapan teknologi otomatisasi berbasis kecerdasan buatan menjadi salah satu elemen penting dalam mendukung transformasi menuju Industri 4.0, khususnya pada sektor industri kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring level Crude Palm Oil (CPO) pada tangki bulking menggunakan sensor ultrasonik dan mengatur kecepatan pompa secara otomatis berdasarkan klasifikasi hasil Neural Network (NN) yang diimplementasikan pada mikrokontroler Arduino. Sistem yang dirancang memanfaatkan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk membaca tinggi permukaan CPO, kemudian data tersebut diproses melalui model jaringan syaraf tiruan dengan satu hidden layer berisi tiga neuron dan enam output kelas untuk menentukan tingkat kecepatan pompa. Hasil klasifikasi ini dikonversi menjadi sinyal PWM yang digunakan untuk mengendalikan motor pompa melalui motor driver. Pengujian dilakukan sebanyak 10 kali dengan variasi tinggi cairan, menunjukkan bahwa sensor memiliki tingkat akurasi tinggi dengan rata-rata error sebesar 0,13 cm. Model NN menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 100% pada data uji, dan kontrol kecepatan motor berjalan secara proporsional terhadap level cairan. Sistem ini terbukti responsif dan mampu melakukan pengendalian cairan secara efisien serta real-time. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini layak diterapkan untuk otomasi pengisian dan pengosongan tangki CPO secara cerdas dan adaptif, sejalan dengan prinsip-prinsip Industri 4.0.