Lulusan Doktor Teknik Industri FT UNS Kembangkan Riset Eye Gazed Interface Tingkatkan Kolaborasi Manusia-Robot di Era Industri 5.0

FT UNS – Fakultas Teknik (FT) Universitas Sebelas Maret (UNS) kembali meluncurkan terobosan inovatif melalui penelitian yang dikembangkan oleh Dr. Engelbert Harsandi Erik Suryadarma. Hasil riset ini disampaikan dalam acara Yudisium Promosi Doktor yang digelar pada Jumat (19/09/2025) di Ruang Sidang Senat Gedung Ir. RPM. Kasifudin, FT UNS.

Dalam paparannya, Dr. Erik menjelaskan bahwa sistem pengendalian robot industri selama ini masih mengandalkan joystick, touchscreen, dan tombol fisik. Metode tersebut memiliki keterbatasan akibat latency motorik manusia, yakni keterlambatan gerakan tangan yang rata-rata mencapai 180–220 milidetik. Sementara itu, gerakan mata manusia jauh lebih cepat, hanya sekitar 20–50 milidetik. Fakta ini mendorongnya untuk mengembangkan antarmuka kendali robot berbasis tatapan mata.

Penelitian ini menghasilkan purwarupa robot kartesian pada sistem Automated Storage and Retrieval System (AS/RS) yang dikendalikan menggunakan sensor tatapan mata (Omron HVC-P). Sistem tersebut dipadukan dengan algoritma machine learning seperti Decision Tree, SVM, KNN, LDA, dan Naive Bayes guna meningkatkan akurasi deteksi. Pengujian dilakukan pada berbagai skenario, baik statis maupun dinamis, dengan melibatkan partisipan dari Indonesia dan sejumlah negara ASEAN. Variabel seperti bentuk mata, penggunaan kacamata, dan perbedaan gender juga diperhatikan untuk memastikan inklusivitas sistem.

“Penerapannya berupa prototipe pada warehouse dengan rak dan robot kartesian pada sumbu x,y. Ketika manusia menatap satu titik x,y lalu mengedipkan satu mata, robot akan bergerak ke arah titik tersebut. Jadi perintah ‘yes’ diisyaratkan melalui kedipan mata,” jelas Dr. Erik.

Hasil eksperimen menunjukkan kendali robot berbasis tatapan mata mampu mencapai akurasi hingga 98,59 persen pada kondisi dinamis. Tingkat keberhasilan penyelesaian tugas mencapai 99,7 persen, bahkan 100 persen untuk peserta asing tanpa pelatihan khusus. Dari berbagai algoritma, Decision Tree terbukti paling konsisten menjaga performa. Sistem ini juga lebih cepat dan stabil dibanding metode konvensional.

Dr. Eng. Ir. Pringgo Widyo Laksono, S.T., M.T.Eng., selaku promotor, mengungkapkan apresiasinya atas capaian Dr. Erik. “Beliau menyelesaikan studi selama 2 tahun 2 bulan yang tergolong cepat. Penelitian ini diharapkan dapat mengisi celah penelitian terkait interaksi kolaboratif antara manusia dan robot,” ujarnya.

Turut hadir Dekan Fakultas Teknologi Industri Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Prof. Dr. Ir. Parama Kartika Dewa, S.T., M.T., yang juga memberikan apresiasi. “Saya sangat terkesan dengan kinerja luar biasa Dr. Erik. Terima kasih kepada Dekan FT UNS, promotor, ko-promotor, dan tim prodi S3 yang telah mendukung penelitian ini,” ungkapnya.

Penelitian ini sejalan dengan Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure) dan SDG 8 (Decent Work and Economic Growth). Inovasi kendali robot berbasis tatapan mata tidak hanya meningkatkan efisiensi dan produktivitas smart warehouse, tetapi juga menghadirkan teknologi inklusif dengan mempertimbangkan perbedaan gender, kondisi fisik, dan keberagaman partisipan internasional.

Melalui penelitian ini, FT UNS menunjukkan komitmen dalam mendorong inovasi berkelanjutan, mendukung transformasi menuju Industri 5.0, serta memperkuat peran perguruan tinggi dalam memberikan kontribusi nyata bagi industri, masyarakat, dan pembangunan global.

Humas FT-Naila.

Editor-Pratikno.