Garis besar topik
-
elamat datang para pembelajar Robotika Industri khususnya mahasiswa semester 3. Mata kuliah Robotika Industri ini akan disajikan selama 16 pekan dengan topik-topik yang menarik. Matakuliah ini bekal dasar penguasaan hardware dan software khususnya bidang robotika, merugi bila tidak menguasai satu atau lebih topik-topik berikut.
Selamat Belajar !!!
MATA KULIAH ROBOTIKA INDUSTRI JENJANG (S2)
KODE MATAKULIAH (EKO 8315)
SKS (3)
Semester (Gasal)
DOSEN (M. Khairudin, dkk)
Prodi Pendidikan Teknik Elektro S2 FT UNY

Profil Dosen
Moh. Khairudin, menyelesaikan studi S3 teknik elektro bidang minat teknik kendali khususnya kendali robust dan kendali cerdas pada robot lengan. Mengampu beberapa mata kuliah bidang kendali diantaranya dasar sistem kendali, mikroprosesor-mikrokontroller, sistem kendali cerdas, sistem otomasi teknik ketenagalistrikan, dan penginderaan visual.
Email: moh_khairudin@uny.
DESKRIPSI MATA KULIAH:
Matakuliah ini membahas membekali mahasiswa dengan berbagai kemampuan dalam merancang dan membuat sistem robot melalui pemahaman akan konsep dari sub-sistem penyusun. Perkuliahan secara garis besar terbagi ke dalam 7 (tujuh) capaian pembelajaran mata kuliah, yang terdiri dari: (i) Pengantar Robotika, (ii) Teknik Perancangan Robot, (iii) Sistem Kendali Robot, (iv) Kinematik dan Dinamik Robot, (v) Teknik Pemrograman Robot, (vi) Mobile Robot, (vii) Robot Vision dan (viii) Proyek Robotika.
STANDAR KOMPETENSI YANG DIHARAPKAN
Mata kuliah ini merupakan salah satu mata kuliah dalam pembentukan keprofesionalan profesi bidang otomasi robotika, yang mengembangkan kompetensi mata kuliah sebagai berikut :
Mahasiswa dapat memahami konsep robotika, mengenal jenis dan fungsi robot serta interaksinya dengan manusia.
Mahasiswa dapat memahami teknik merancang sebuah robot.
Mahasiswa dapat memahami konsep sistem kendali robot
Mahasiswa dapat melakukan analisis pergerakan dan posisi robot melalui analisis kinematik dan dinamik.
a.Mahasiswa memahami pemrograman yang digunakan pada sistem robot.
b.Mahasiswa mampu memahami robot operating system (ROS)
c.Mahasiswa mampu memahami ROS computation graph
d.Mahasiswa mampu menjelaskan konsep package dan node
e.Mahasiswa dapat memahami lokalisasi dan pemetaan pada robot
f.Mahasiswa memahami konsep dari robot dan dapat membuat serta menganalisa mobile robot.
g.Mahasiswa dapat mengetahui cara penginderaan pada robot.
h.Mahasiswa mampu merancang dan membuat autonomous mobile robotPETA KOMPETENSI
STRATEGI PERKULIAHAN:
Pencapaian kompetensi dapat dilakukan bila mahasiswa mengikuti secara berkelanjutan topik demi topik yang disajikan setiap pekan. Silakan unduh materi yang telah disajikan untuk membantu belajar. Selain itu mahasiswa sudah semestinya berpartisipasi dalam setiap aktifitas yang terdapat dalam matakuliah ini. Berbagai aktifitas yang diselenggarakan perkenalan, diskusi, refleksi, quiz, tugas, chat dan beberapa aktifitas lain.
CARA BELAJAR
E-learning ini diperlukan untuk membantu mahasiswa mengikuti mata kuliah robotika industri. Mahasiswa selain mengakses e-learning ini juga harus mengikuti perkuliahan ataupun asistensi yang dilakukan oleh dosen/tutor untuk melakukan persamaan pemahaman terhadap semua materi yang diberikan. Mahasiswa juga dapat melakukan diskusi melalui forum yang disediakan pada e-learning ini. Proses penilaian dilakukan melalui quis, tugas, UTS dan UAS.
SUMBER BAHAN/ REFERENSI
- Ogata, Katsuhiko, 2008, “Modern Control Engineering”, Prentice Hall of India, New Delhi
- Endra Pitowarno, Robotika Desain, Kontrol dan Kecerdasan Buatan, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2006..
- Thomas Braunl, Embedded Robotics: Mobile Robot Design and Application with Embedded Systems, 2nd ed., Springer, 2006.
- Reza N. Jazar, Theory of Applied Robotics: Kinematics, Dynamics, and Control, 1st ed., Springer, 2007.
- John M. Holland, Designing Autonomous Mobil Robots: Inside the Mind of an Intelligent Machine, Newnes, 2003.
- M. Khairudin. (2015). Sistem Kendali Otomasi Berbasis Matlab. Yogyakarta: UNY Press.
- Yaoyao Hea, Yang Qina, Shuo Wang, Xu Wang, Chao Wang, Electricity consumption probability density forecasting method based on LASSO-Quantile Regression Neural Network, Applied Energy, 233–234 (2019) 565–575
- Lewis, Frank L. 2002. “Applied Optimal Control & Estimation (Digital Design & Implementation)”. Prentice Hall International Inc.
- Bertsekas, D. P., 2005. “Dynamic Programming and Optimal Control”, Volumes I and II, Prentice Hall, 3rd edition 2005. (Useful for all parts of the course.) ISBN 1886529086
PENILAIAN
a) Partisipasi
Partisipasi mahasiswa unjuk kerja mahasiswa berdasarkan kehadiran di kelas dalam perkuliahan serta peran dan aktifitas selama berlangsungnya perkuliahan. Skor maksimum 5 %
b) UjianTengan Semester
Ujian tengah semester dilaksanakan di pertengahan kuliah bertujuan untuk memantau perkembangan dan kemajuan belajar mahasiswa. Skor maksimum 20 %
c) Ujian Akhir Semester
Ujian akhir semester dilaksanakan di akhir kuliah bertujuan untuk mengetahui tingkat pencapaian kompetensi mahasiswa. Skor maksimum 35 %
d) Tugas
Tugas-tugas yang harus dilaksanakan oleh mahasiswa terdiri dari :
1). Tugas kelompok, yaitu pembuatan miniatur robotik untuk dipresentasikan di kelas dan dibahas secara bersama-sama oleh seluruh mahasiswa. Setelah pembahasan makalah direvisi dan diserahkan kepada dosen untuk dievaluasi. Topik makalah sesuai daftar dalam skema kerja. Skor maksimum 20%.
2). Tugas Mandiri, yaitu melakukan perancangan, desain dan penentuan spesifikasi aplikasi sistem robotik berdasar informasi dari berbagai sumber. Topik-topik sesuai dengan topik diskusi kelompok tetapi tiap anggota kelompok membahas desain yang berbeda. Hard copy dan soft copynya diserahkan kepada dosen untuk dievaluasi. Skor maksimum 20 %.