Implementasi Augmented Reality untuk Pelatihan Operator Mesin Boiler TWA-WTV 300/10
Devout Prakoso Trismianto a , P. Paryanto* a , Munadi a
a Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
Jl. Prof. Sudharto, SH., Tembalang-Semarang 50275, Telp. +62247460059 *E-mail: paryanto@ft.undip.ac.id

## Abstract
The aim of this research is to develop an augmented reality application system as a training or support for boiler engine operators in carrying out their activities. The augmented reality application system uses the head-mounted device Microsoft Hololens and environmental detection using markerless of the Vuforia  target  area,  as  well  as  the  application  integrated with  the  Blynk  IoT  platform.  Based  on  the results  of  testing  applications  using  the  blackbox  method,  augmented  reality  applications  can  run according to the created scenarios. The results of the system usability scale (SUS) test conducted on 5 respondents,  the  expert  staff  obtained  a  score  of  70.5,  and  35  respondents  of  new  users  obtained  a score of 70.8. The results of both groups of respondents can be categorized as grade C. Respondents also  argued  that  the  augmented  reality  application  system  developed  for  the  operation  of  the  boiler machine is categorized as OK and acceptable.
Kata kunci: augmented reality; head-mounted display; iot; markerless; system usability scale

## Abstrak
Dalam penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem aplikasi augmented reality sebagai media pelatihan  atau  dukungan  untuk  operator  mesin  boiler  dalam  melakukan  aktivitasnya.  Sistem  aplikasi augmented reality menggunakan perangkat head-mounted device microsoft hololens dan pendeteksian lingkungan  menggunakan markerless dari area  target  Vuforia serta  aplikasi  terintegrasi  dengan platform IoT Blynk . Berdasarkan dari hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan metode blackbox , aplikasi augmented  reality dapat  berjalan  sesuai  skenario  yang  dibuat.  Dari  hasil  pengujian system usability scale (SUS) yang dilakukan terhadap 5 responden tenaga ahli memperoleh skor 70,5; dan 35 responden  pengguna  baru  memperoleh  skor  70,8.  Dengan  hasil  dari  kedua  kelompok  responden tersebut  diinterpretasikan  dapat  dikategorikan grade  C .  Responden  juga  berpendapat  bahwa  sistem aplikasi augmented reality yang dikembangkan pada pengoperasian mesin boiler dikategorikan OK dan dapat diterima (acceptable).
Kata kunci: augmented reality; head-mounted display; iot; markerless; system usability scale

## 1. Pendahuluan
Pesatnya perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan pada aktivitas proses industri. Fenomena ini kemudian digolongkan sebagai revolusi industri keempat atau Industri 4.0 , yang mengintegrasikan sistem produksi dari dunia fisik ke dunia virtual untuk mencapai produktivitas yang lebih efisien dan fleksibel [1]. Industri 4.0 menegaskan pentingnya  pelatihan  industri  di  dalam  “ The  Charter  for  Work  and  Learning  in  Industry  4.0 ”  untuk  merancang pekerjaan  dan  pelatihan  yang  berkelanjutan  [2]. Augmented  Reality adalah  salah  satu  dari  9  pilar  teknologi  yang mendukung industri pintar dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan. AR mendukung berbagai kebutuhan industri dan merupakan salah satunya teknologi terdepan dalam proses pembelajaran dan pelatihan [3].
Permasalahan keterbatasan manusia akan menghambat kelancaran kegiatan dalam suatu proses di industri. Sebagai contoh  kegiatan  pengumpulan  data  dan  penyimpangan  standar  operasional  prosedur  pada  pengoperasian  mesin  boiler menjadi peluang terjadinya kesalahan yang disebabkan oleh manusia atau yang sering disebut Human Error Probability [4] . Oleh  karena  itu,  penerapan  AR  yang  mendukung  digitalisasi  instruksi  manual  perlu  dilakukan  guna  menekan tingkat kesalahan operasional serta meningkatkan kedisiplinan pekerja.
Di  Indonesia,  Kementrian  Perindustrian  menginisiasi  strategi  implementasi Industri  4.0 melalui “Making Indonesia 4.0” . Untuk mencapai kesuksesan pelaksanaan Making Indonesia 4.0 , pengembangan sumber daya manusia sangat berperan penting [5]. Namun, kurangnya sumber daya manusia berpengalaman menjadi kendala dalam industri
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14
bertransformasi. Untuk mengatasi masalah ini, semua pemangku kepentingan perlu melakukan reskilling dan upskilling pekerja  agar  lebih  siap  menghadapi  meningkatnya  pengangguran  dan  kekurangan  keterampilan  [6].  Sumber  daya manusia  yang  cenderung  terbuka  terhadap  perubahan  akan  lebih  siap  untuk  bertransformasi  menuju Industri  4.0 , sedangkan sumber daya manusia yang antipati terhadap perubahan akan lebih sulit untuk menerapkan Industri 4.0 [7].
Komponen sentral dari Industri 4.0 adalah human-centricity , sebagai pengembangan menuju konsep Operator 4.0 yang mengacu pada operator masa depan yang cerdas dan terampil [8]. Visual Computing sebagai teknologi pendukung utama untuk konsep Operator 4.0 . Istilah Visual Computing mengacu pada sekumpulan teknologi yang memproses atau menghasilkan konten  visual  atau  informasi  visual  [9].  Untuk  mengutip  beberapa  teknologi  yang  sesuai  dengan  istilah Visual  Computing yaitu Virtual  Reality , Augmented  Reality , Computer  Vision ,  dan Visual  Analytics .  Pada  Gambar  1 menjelaskan  pekerja  dikelilingi  tugas  yang  didukung  dengan  teknologi  komputasi  visual.  Dengan  demikian  pekerja diberdayakan oleh Visual Computing untuk bekerja lebih baik atau membuat keputusan dengan kriteria yang lebih kuat dan langsung untuk operator.
Gambar 1. Teknologi Visual Computing Operator 4.0 . [1]
Penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangkan  aplikasi AR yang  diharapkan  dapat  memudahkan  operator  untuk memanfaatkan  teknologi AR khususnya  pada  instruksi  manual  pada  pengoperasian  mesin  boiler,  sehingga  dapat mengurangi human error dan meningkatkan kedisiplinan serta pemahaman dalam pengoperasian mesin boiler. Aplikasi AR yang  mudah  digunakan  akan  menjadi  faktor  kunci  keberhasilan  dalam  penerapan Industri  4.0 .  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  menyajikan  tentang  pengembangan  sistem  instruksi  manual  atau  SOP  digital  pada  mesin  boiler menggunakan  teknologi Head  Mounted  Display AR yang  bertujuan  pada  memberikan  pengalaman  kepada  pengguna melalui SOP interaktif dan memvisualisasi data yang ada di mesin boiler.

## 2. Material dan Metode Penelitian

## 2.1. Tinjauan Pustaka
AR telah digunakan  dan mulai beradaptasi dalam beberapa proses  industri. Namun, AR belum digunakan secara merata  di berbagai  tugas  dan segmen  industri  [3].  Misalnya,  dapat  dilihat  pada  Gambar 2  bahwa  perakitan  manual  di industri  otomotif  atau  mekanik  merupakan  bagian  terbesar  dari  pemanfaatan  teknologi AR ,  sedangkan  tugas pengambilan  tidak  begitu  umum  didukung  oleh  teknologi  ini  dan  sebagian  besar  terjadi  di  bidang  otomotif  dan elektronik.  Terlepas  dari  perbedaan  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  secara  umum  tingkat  penggunaan AR di  industri saat ini lebih tinggi dari perkiraan.
Perusahaan otomotif BMW telah menggunakan teknologi AR dalam proses pelatihannya dengan Hololens . Pemula dapat  menyelesaikan  pelatihan  dengan  objek  kehidupan  nyata  dan  objek  yang  diperluas,  mendapatkan  instruksi  teks, video, dan gambar terperinci serta dipandu seluruh proses oleh perangkat. Hal Ini menghemat waktu bagi  tenaga ahli karena  tidak  perlu  mengajar  operator  baru.  [10].  Di  sebagian  besar  industri,  departemen  pemeliharaan  perusahaan dihadapkan pada tantangan tenaga kerja yang terlalu tua, peningkatan variasi produk, dan tekanan untuk meningkatkan produktivitas.  Pengembangkan  sistem  panduan AR yang  memungkinkan  bidang  pemeliharaan  membiarkan  operator baru  atau  yang  belum  berpengalaman  melakukan  tugas-tugas  kompleks  sedang  hingga  tinggi  [11].  Penggunaan AR dalam  pelatihan  pekerja  dibedakan  berdasarkan  isi  instruksinya.  Artinya  pekerja  baru  harus  mempelajari  segala
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14
sesuatunya dari awal, oleh karena itu diberikan penjelasan tentang setiap instrumen, tindakan, dan aturan keselamatan dalam pelaksanaannya. Instruksi ini ditampilkan dalam smart glasses dan dilapiskan di lingkungan kerja nyata [12].
Gambar 2 . Aplikasi AR industri per segmen industri dan kategori penerapan. [3]
Industri  4.0 mengacu  pada  strategi  multidimensi  untuk  digitalisasi  perusahaan.  Selain  pemanfaatan AR dan kecerdasan  buatan (AI) untuk  mendukung  aktivitas  manual  pekerja  melalui  teknologi  digital  dan  mencakup pemanfaatan teknologi serta untuk mendigitalkan data proses pada industri [13]. Lebih dari 70% responden menyatakan bahwa  perubahan  ini  akan  memperbaiki  kondisi  kerja,  meningkatkan  keselamatan  di  tempat  kerja,  dan  menciptakan budaya  yang  baru  di  perusahaan.  Sebagian  besar  pengambil  keputusan  yang  disurvei  mengasosiasikan  penggunaan teknologi  inovatif  dalam  produksi  dengan  peningkatan  efisiensi  (82%).  Keuntungan  lain  yang  diharapkan  adalah peningkatan  kualitas  dan  tingkat  layanan  (81%),  pengurangan  biaya  pelatihan  (81%),  serta  peningkatan  keamanan seperti keselamatan karyawan, keamanan gedung, dan keamanan informasi (80%).

## 2.2. Operator 4.0
Industri  4.0 memfasilitasi  visi  dan  pelaksanaan  " Smart  Factory ". Cyber-Physical  System memantau  proses  fisik dan  membuat  salinan  virtual  dunia  fisik  ke  dalam smart  factory yang  terstruktur  secara  modular.  Komponen  sentral Industri 4.0 adalah human-centricity , yang mengacu pada operator masa depan yang cerdas dan terampil [8]. Human- machine  interaction melahirkan  konsep Operator  4.0 yang  mengubah  dari  kerja  sama  menjadi  kerja  yang  dibantu mesin. Oleh karena itu, perlu dipahami peran partisipasi manusia dalam komunikasi sistem realtime . Tipologi Operator 4.0 menggambarkan bagaimana teknologi revolusi industri keempat akan membantu pekerjaan operator [14].
Gambar 3. Revolusi tugas Operator 4.0 [14]
Operator  1.0 didefinisikan  sebagai  manusia  yang  melakukan  pekerjaan  manual  dan  cekatan  dengan  beberapa dukungan  dari  peralatan  mekanis  dan  peralatan  mesin  yang  dioperasikan  secara  manual.  Generasi Operator  2.0 mewakili entitas manusia yang tugasnya didukung oleh alat, misalnya, oleh Computer Numerical Control (CNC) dari peralatan  mesin.  Pada  generasi Operator  3.0 ,  manusia  dilibatkan  dalam  kerja  kooperatif  dengan  robot  dan  peralatan komputer  yang  disebut  juga  kolaborasi  manusia  dengan  robot.  Generasi Operator  4.0 mewakili  operator  masa  depan [14].

## 2.3. Augmented Reality
Operator  industri  terintegrasi  ke  dalam  dunia cyber-phsyical sehingga  keterampilan  individu  operator  dapat dimanfaatkan.  Di  dalam  penerapan  teknologi  [8],  pada  Gambar  4  melihatkan  9  pilar  teknologi  Industri  4.0  yaitu Big data  &  Analiytic , Internet  of  things , Cloud  Computing , System  integration , Simulation , Autonomous  Robot , Cyber Security , Augmented  Reality ,  dan Additive  Manufacturing . Augmented  Reality adalah  teknologi  yang  memperkaya lingkungan  dunia  nyata  operator  dengan  informasi  dan  media  digital  yang  dihamparkan  secara realtime di  bidang pandangnya. Augmented reality dapat menjadi teknologi kunci untuk meningkatkan transfer informasi dari dunia digital ke dunia fisik operator.
Gambar 4. Nine Pillar Technology Industry 4.0. [8]
Menurut kontinum  realitas-virtualitas  (RV) yang  banyak  digunakan  [15], AR diposisikan  diantara  lingkungan nyata dan lingkungan virtual sebagai dua titik ekstrim dari kontinum RV . Semua informasi itu nyata atau virtual. Segala sesuatu  di  antara  kedua  ekstrem  itu  menggabungkan  elemen  virtual  dan  nyata  dan  disebut Mixed  Reality  (MR) . MR menggabungkan AR ,  yang  menambah  dunia  nyata  dengan  menambahkan  konten  virtual.  Penggabungan augmented virtuality (AV) yang menambah dunia virtual dengan menambahkan konten dunia nyata. Perbedaan antara AR dan AV tidak jauh berbeda di sepanjang kontinum .
Gambar 5. Reality-Virtuality Continuum. [15]

## 2.4. AR Markerless
AR Markerless menggabungkan data digital dengan input dari input realtime atau lingkungan nyata di ruang fisik. Teknologi  ini  menggabungkan  grafik  perangkat  lunak,  audio,  dan  video  dengan  kamera smartphone ,  giroskop, akselerometer,  sensor haptic ,  dan  layanan GPS untuk  menampilkan  grafik  3D  di  dunia  nyata  [16]. AR  Markerless mendeteksi objek atau titik karakteristik scene tanpa pengetahuan sebelumnya tentang lingkungan, seperti dinding atau titik persimpangan.  Sistem markerless menggunakan layanan lokasi perangkat dan perangkat keras untuk berinteraksi dengan sumber daya AR yang tersedia dan menentukan lokasi dan orientasinya.
Pengembangan  teknologi simultaneous  localization  and  mapping  (SLAM) meningkatkan  akurasi  analisis  gambar AR markerless .  Pelacakan  dengan  menggunakan SLAM untuk  memindai  lingkungan  dan  membuat  peta  tempat menempatkan objek 3D virtual. Bahkan jika objek tidak berada dalam bidang pandang pengguna, objek tersebut tidak bergerak saat pengguna bergerak, dan pengguna tidak perlu memindai gambar baru.
Gambar 6. AR Markerless. [16]

## 2.5. Head-mounted Display
Perangkat  keras  yang  dapat  digunakan,  seperti  kacamata  atau  helm.  Perangkat  ini  dikategorikan  menjadi  dua bentuk: optical  see-through dan video  see-through [17].  Dalam  sistem optical  see-through ,  pengguna  melihat  realitas secara langsung melalui komponen optik, misalnya, pemandu gelombang holografik dan kerangka kerja berbeda yang memberdayakan tampilan grafis pada realitas saat ini. Microsoft HoloLens , Magic Leap One , dan Google Glass adalah contoh terbaru dari kacamata cerdas optical see-through [18]. Dalam sistem video see-through , dunia nyata sebelumnya didigitalkan,  umumnya  oleh  kamera  yang  terpasang  di  dunia  dan  informasi  digital  yang  digabungkan  sebelum ditampilkan sebagai tampilan buram [19]
Gambar 7. Head-mounted Display Microsoft Hololens . [18]
Pada HMD HoloLens menawarkan banyak kemungkinan untuk menciptakan lingkungan AR . Yang pertama Gaze (Tatapan),  ini  memberi  tahu  di  mana  pengguna  sebenarnya  melihat  dunia  dan  memungkinkan  pengguna  menentukan niat  mereka.  Di  dunia  nyata  seseorang  biasanya  melihat  pada  objek  yang  ingin  berinteraksi  dengan  orang  tersebut. Pandangan ke dalam HoloLens membuat koneksi ini terjadi di AR . HoloLens menggunakan posisi dan orientasi kepala pengguna  untuk  mengetahui  ke  mana  dia  melihat.  Yang  kedua  adalah Gesture ,  gerakan  tangan  memungkinkan pengguna berinteraksi dengan 3D objek, setelah menargetkan objek melalui tatapan. HoloLens memberikan kemudahan berinteraksi dengan elemen tanpa aksesori lain.
Perangkat Head-Mounted  Display  (HMD) memungkinkan  pengguna  melihat  informasi  secara hands-free sambil melakukan pengoperasian secara bersamaan. Dalam membangun aplikasi AR menggunakan software Unity hanya ada beberapa  perangkat  HMD  yang  didukung  seperti  : Microsoft  Hololens , DAQRI  Smart  Helmet , Magic  Leap ,  G oogle Glasses .  Pada  Tabel  1  memperlihatkan  perbandingan  terhadap  perangkat-perangkat HMD yang  didukung  oleh perangkat lunak Unity game engine dalam pengembangannya.
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14
Tabel 1 . Komparasi Perangkat Head-mounted Display (HMD) .
Perangkat HMD Berat Harga Software Spesifikasi DAQRI SmartHelmet Tidak diketahui US $15000 SDK, Unity, Aplikasi DAQRI Intel  Core  M7,  SSD  64  GB,  RAM  8 GB,  Intel  HD  Graphics,  6-DOF  IMU, ,Wifi  &  Bluetooth,  Battery  Li-Ion 5800mAH,  Kamera  Multiple  HD, Kamera Thermal Microsoft Hololens 2 556 gram US $3500 Windows Mixed Reality, Unity Qualcomm  Snapdragon  850,  Ram 4GB,  Storage  64  GB,  Andreno  630 GPU,  6-DOF  IMU,  Ambient  Light Sensor,  1440x936  per-eye  resolution,
43 o Horizontal  FoV,  Baterai  life  2-3
Jam,  See-through  holographic  lenses, microphone, kamera HD  8MP, Wifi & Bluetooth,  USB  type  C,  Microphone, Stereo speakers Google Glass Enterprise 2 51 gram US $999 Android 8.1, Unity Qualcomm  Snapdragon  XR1,  Ram 3GB,  Storage  32GB,  Andreno  615 GPU,  640x360  per-eye  resolution, Unknown  Horizontal  FoV,  3-DOF IMU,  See-Through,  Kamera  HD  8MP, Battery  800  mAH,  Wifi,  Bluetooth, Microphone,  Stereo  Speakers,  USB Type C Magic Leap 2 Enterprise 260 gram US $4999 Windows Mixed Reality, Unity AMD  Quadcore  Zen2  x86,  Storage 256GB, AMD GFx10.2 GPU, 1440x1760  per-eye  resolution,  44 o Horizontal  FoV,  See-Through,  6-DOF
IMU,  Kamera  12.6  MP  RGB,  Battery life  3.5  Jam,  Wifi,  Bluetooth,  Stereo Speakers, USB Type C. Epson Moverio BT- 40s 96 gram US $940 Android Qualcomm  Snapdragon  XR1,  Storage 64GB,  Ram  4GB,  Andreno  615  GPU, 1920x1080  per-eye  resolution,  34 o
Diagonal  FoV,  See-Through,  3-DOF
IMU,  Kamera  HD  5MP,  Battery  life  6 jam, Wifi, Bluetooth, Integrated speakers, Microphone, USB Type C.
2.6. Software Development Kit (SDK)
Pengembangan aplikasi AR terdapat banyak perpustakaan yang sudah disediakan oleh pihak pengembang, masing- masing  mengimplementasikan  fungsi  tertentu  yang  diperlukan  dalam  skenario  tertentu. Semua  ini  harus  diatur  oleh bagian  berbeda  dari software  development  kit  (SDK), yang  bertanggung  jawab  untuk  berinteraksi  dengan  perangkat keras  untuk  memperoleh  data  dari  lingkungan  guna  menampilkan  informasi  kontekstual  kepada  pengguna  tergantung pada  scenario  dan  lingkungan  sekitarnya. SDK yang  paling  relevan  dan  sering  digunakan  untuk  mengembangkan aplikasi AR ditunjukkan  pada  Tabel  2. SDK tersebut  dibandingkan  berdasarkan  beberapa  persyaratan  yaitu  jenis lisensinya  ( Open  Source ,  Gratis  dan  Versi  Komersial).  Platform yang didukung  ( Android,  iOS,  Linux atau Windows ).
Karakteristik (Objek , Penanda, Pelacakan, atau kemampuan overlay). Kompatibilitas ( Unity ). Bahasa Pemrogaman ( C, C++, C#, Java )
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14
Tabel 2. Komparasi Software Development Kit (SDK)
Sofware Toolkit Karakteristik Tipe Lisensi Platform Bahasa Pemrograman AR Toolkit 2d objek, Marker, NFT Open Source, Komersial SDK Android, iOS, Linux, macOS, Unity3D C, C++, C#, Java ARKit 3D objek, Visual & SLAM SDK komersial Xcode  9 dan iOS 11 Obyektif C Easy AR 3D objek, Visual & SLAM Open Source, SDK Komersial Android, iOS, Windows, macOS, Unity3D C, C++, Obyektif C, Java Wikitude 3D objek, Visual & SLAM Open Source, SDK Komersial Android, iOS, Smart Glasses (EpsonMoverio, ODG , Vuzix), Unity3D Obyektif C, Java, Java Script Layar 2D objek Open Source, SDK Komersial Android, iOS, Blackberry HTTP(RESTful), JSON Windows Mixed Reality 3D objek, Visual & SLAM Open Source, SDK Komersial Windows MR, Hololens,Magic Leap,Google Glass, Unity3D C#,C++, Java Script Vuforia 3D objek, Marker berbasis visual SLAM Open Source, SDK komersial Android, iOS, Windows, Unity3D C++, C#, Obyektif C, Java

## 2.7. Komunikasi Data Mesin dengan Platform IoT.
IoT adalah struktur yang memberikan suatu objek identitas yang terbatas dengan kemampuan dalam memindahkan data  atau  informasi  melalui  jaringan  tanpa  memerlukan  hubungan  dua  arah  antara  manusia  ke  manusia  (sumber  ke tujuan)  atau  interaksi  manusia  ke  komputer  [20]. Internet  of  Things  (IoT) dan Augmented  Reality  (AR) membuktikan bahwa  perubahan  teknologi  menjadi  lebih  cerdas.  Selain  itu, IoT dan Augmented  Reality dapat  membantu  bisnis memanfaatkan  seluruh  potensi  data.  Misalnya, IoT dapat  menghubungkan  berbagai  sumber  data  dan AR membantu memvisualisasikan data. Selanjutnya, kombinasi IoT dan Augmented Reality membantu bisnis menyelesaikan berbagai masalah dan memperluas wawasan di berbagai industri. IoT berfungsi sebagai penghubung antara infrastruktur fisik dan infrastruktur  jarak  jauh,  sedangkan Augmented  Reality memfasilitasi  interaksi  digital  secara real-time dengan  dunia fisik.  Teknologi AR dan IoT ini  dapat  diterapkan  pada  kontrol  pemeliharaan  jarak  jauh,  visibilitas  buruk,  lingkungan yang bersuhu tinggi, dan kondisi tidak aman lainnya [21]
Ada berbagai macam IoT platform open source yang sering diintegrasikan dengan mikrokontroller seperti Ubidots , Antares , Thingspeak ,  dan Blynk [22].  Perkembangan  industri  saat  ini,  umumnya  memiliki plant yang  dikontrol menggunakan PLC  (Programmable  Logic  Controller) . PLC saat  ini  merupakan workhorse pada  otomasi  industry. Selain dapat diprogram, PLC juga mudah dalam penyesuaian diberbagai sistem yang ada pada industri. Dalam proses industri, monitoring terhadap mesin  harus dilakukan setiap saat berdasarkan kondisi masukan dan keluaran PLC [23]. Berikut skema AR-IoT dengan menggunakan ESP32 sebagai perantara komunikasi antara PLC dengan platform Blynk .
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14

## 2.8. Perancangan Komunikasi Data Mesin Boiler dengan Platform IoT Blynk.
Pada  fase  ini,  sistem  komunikasi  data AR  pada  mesin  boiler  menggunakan Hololens  2 sebagai HMI AR untuk memvisualisasi  data  yang  terintegrasi  dengan platform  Blynk .  Data  dari PLC dikirimkan  ke ESP32 melalui komunikasi USB Host Shield dan Arduino Mega 2560 yang  akan mengirimkan data ke platform Blynk sehingga pengguna dapat memantau melalui perangkat AR. Pada sistem ini ESP 32 berfungsi sebagai perantara komunikasi antara platform  Blynk dan PLC .  Sehingga,  semua  data  yang  berasal  dari PLC akan  disimpan  sementara  pada ESP32 sebelum diteruskan menuju perangkat HMD .
Gambar 9 . Skema wiring komunikasi PLC dengan Platform IoT.

## 2.9. Perancangan Sistem Pelacakan Lingkungan Mesin Boiler
Pada fase ini, sistem pelacakan  lingkungan mesin boiler dibuat  menggunakan fitur Area Target yang terdapat di Vuforia  Engine  SDK .  Pemindaian  lingkungan  mesin  boiler  dilakukan  menggunakan  kamera  tablet iPad  Pro yang didukung  dengan sensor  LiDAR .    Selanjutnya,  file  hasil  pemindaian  dapat  disimpan  dengan  format  file  .3DT  dan diimport ke perangkat lunak Unity game engine sebagai aset. Hasil dari pemindaian dapat dilihat pada Gambar. Untuk mengidentifikasi  dan  mengaktifkan  fitur area  target di Unity  game  engine memerlukan license  key dari vuforia developer .
(a)                                                                                       (b) Gambar 10 . Penggunaan Vuforia (a) Hasil Pemindaian Mesin Boiler (b) License manager.

## 2.10. Perancangan Aplikasi AR Mesin Boiler
Dengan  bantuan  AR,  aplikasi  berfokus  pada  peningkatan  pengalaman  dan  visusalisasi  dalam  instruksi  manual pengoperasian  mesin  boiler  yang  interaktif. Unity  game  engine menyediakan  perpustakaan  yang  memungkinkan teknologi  ini  digabungkan  dengan  aset,  animasi,  dan  model  3D  untuk  membuat  skenario  pengoperasian  yang  akan melibatkan  operator  lama  dan  baru  melalui  pengalaman.  Dalam  pengembangan  aplikasi  AR prosedur  kerangka  kerja yang  pertama  dilakukan  adalah  melakukan  pengaturan  lingkungan  pada  perangkat  lunak Unity  game  engine .  Setelah pengaturan  selesai, Langkah kedua mengimport  Pustaka dan asset yang dibutuhkan untuk pengembangan aplikasi AR Mesin  Boiler  seperti Vuforia  Engine  SDK , MRTK dan  lain  sebagainya.  Langkah  yang  ketiga  adalah  pengembangan
aplikasi  AR  Mesin  boiler  dari  penyusunan  skenario  menu  utama  sampai  fase  pemrograman  aplikasi  AR  dan  langkah yang terakhir adalah build and run aplikasi AR Mesin Boiler.
Gambar 11. Kerangka Kerja Pengembangan Aplikasi AR Mesin Boiler.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Komunikasi Data
Dari  beberapa  sampling  data  dari PLC mesin  boiler  tersebut  lalu  dikirimkan  ke Blynk melalui ESP32 sebagai perantara  agar  dapat  terbaca  pada dashboard  Blynk .  Dalam  pengujian  ini  dilakukan  pemantauan  secara  langsung terhadap  data  yang  ditampilkan  oleh HMI mesin  dan Dasboard  Blynk dengan  cara  melakukan  pengamatan  secara langsung  terhadap  waktu  saat  menampilkan  data  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  12.  Pada  Tabel  3  merupakan  hasil penunjukkan  data  sampling  yang  ditampilkan  oleh HMI  Omron dan platform  Blynk beserta  waktu  pembacaan  secara realtime:”
Tabel 3. Hasil Data Tampilan pada HMI PLC dan Blynk
No. Data yang ditampilkan Waktu Tampilan HMI Waktu Tampilan Blynk Pressure Steam Oil Flow Water Flow Steam Temp. 1. 0.87 0.00 400.0 54.3 28/11/23 21:37:53 28/11/23 21:37:55 2. 1.15 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:37:55 28/11/23 21:37:57 3. 1.46 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:37:57 28/11/23 21:37:58 4. 1.78 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:38:00 28/11/23 21:38:01 5. 2.09 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:38:02 28/11/23 21:38:03 6. 2.44 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:38:04 28/11/23 21:38:06 7. 2.80 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:38:07 28/11/23 21:38:07 8. 3.09 0.00 400.0 54.4 28/11/23 21:38:10 28/11/23 21:38:11 9. 3.27 0.00 400.0 54.6 28/11/23 21:38:12 28/11/23 21:38:14 10. 3.41 0.00 400.0 54.9 28/11/23 21:38:17 28/11/23 21:38:18 11. 3.40 0.00 400.0 54.9 28/11/23 21:38:19 28/11/23 21:38:21 12. 3.34 0.00 400.0 54.8 28/11/23 21:38:21 28/11/23 21:38:22
Dari  Tabel  3,  dapat  disimpulkan  bahwa  tampilan  data  pada PLC  Omron  CP1H melalui HMI  Omron dan dikirimkan ke platform Blynk dapat terbaca. Beberapa sampling data seperti tampilan data HMI Mesin Boiler 28/11/23 21:38:04 baru terbaca di platform Blynk selama 2 detik. Rentang waktu tersebut merupakan error yang disebabkan oleh jaringan wifi yang tidak stabil sehingga mempengaruhi lamanya pengiriman data ke platform Blynk dan tidak menuntut kemungkinan error terjadi juga disebabkan pada komunikasi data antara PLC dan ESP32 .

## 3.2 Hasil Pengujian Blackbox Pada Aplikasi AR Mesin Boiler.
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  skenario  pengujian  yang  menginisialisasi  standar  masukan  dan  keluaran. Hasil  pengujian  kemudian  disajikan  dalam  bentuk  tabel.  Hasil  pengujian  dikatakan  berhasil  apabila  masukan  yang didapatkan  sama  dengan  hasil  keluaran.  Tabel  4  menyajikan  data  hasil  pengujian  pada  pengembangan  aplikasi  AR Mesin Boiler.
Dari Tabel 4, dapat dilihat bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai rancangan aplikasi AR Mesin Boiler. Keseluruhan fitur  maupun  fungsi  dari  setiap  menu  maupun  objek  yang  ada  berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  tujuan perancangan  aplikasi  AR.  Saat  pengujian  dilakukan,  ditemukan  beberapa  kekurangan  dalam  sistem  aplikasi  AR  ini yaitu terjadi error pergeseran posisi objek konten yang disebabkan dari sistem pelacakan area target yang terbatas. Pada Gambar 13 ditandai dengan lingkaran merah dimana terletak pada error tersebut, tetapi hal ini tidak berpengaruh besar dalam menjalankan aplikasi AR.
Trismianto, dkk./ ROTASI, Vol. 26  No. 1  (Januari  2024) Hal. 1-14
Tabel 4. Hasil Pengujian Aplikasi AR menggunakan Blackbox Testing .
No Kasus Uji Skenario dan Hasil Uji Status Validitas Tampilan Skenario Pengujian Hasil yang didapatkan 1. Pelacakan Area Target Mendeteksi Area Target untuk menampilkan Main Menu Area Target Terdeteksi dan Menampilkan Menu Utama [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil
2. Menu Spesification Aplikasi akan mengaktifkan dan menonaktifkan konten yang berisi tentang data spesifikasi Mesin Boiler, Water Feed Pump dan Oil Burner Menu Spesifikasi mengaktifkan dan dapat dinonaktifkan konten data spesifikasi Mesin Boiler, Water Feed Pump dan Oil Burner [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil 3. Menu 3D CAD Data Aplikasi akan mengaktifkan dan menonaktifkan konten pada menu 3D CAD Data yang berisi tentang data 3D objek komponen Mesin Boiler Menu 3D CAD Data berhasil mengaktifkan dan dapat dinonaktifkan konten yang berisi tentang data 3D objek komponen Mesin Boiler [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil 4. Menu Operation Aplikasi akan mengaktifkan dan menonaktifkan konten pada menu Operation yang berisi tentang 3D object navigasi dan ceklis Langkah pengoperasian / SOP Mesin Boiler Menu Operation berhasil mengaktifkan dan dapat menonaktifkan konten yang berisi ceklisd Langkah Pengoperasian/ SOP Mesin Boiler beserta 3D objek navigasi. [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil 5. Menu Routine Check Aplikasi akan mengaktifkan dan menonatifkan konten pada menu Routine Check yang berisi tentang checklist pemantauan routine kondisi mesin boiler saat beroperasi selama 24 jam. Menu Routine Check berhasil mengaktifkan dan dapat menonaktifkan konten yang berisi tentang checklist pemantauan routine kondisi mesin boiler saat beroperasi selama 24 jam. [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil 6. Menu Real Time Data Aplikasi akan mengaktifkan dan menonaktifkan konten pada menu Real Time Data yang berisi tentang visualisasi data yang didapat dari platform Blynk meliputi data pressure , oil flow , water flow ,
dan steam temperature Menu Real Time data berhasil mengaktifkan dan dapat menonaktifkan konten yang berisi tentang visualisasi data yang didapat dari platform Blynk meliputi data pressure , oil flow , water flow , dan steam temperature [√] Berhasil [  ]  Tidak Berhasil
3.3 Hasil Pengujian Implementasi Aplikasi AR menggunakan System Usability Scale (SUS)
Pada  pengujian  ini  responden  diminta  menandatangani  formulir  persetujuan  dan  mengisi  kuesioner  biometrik. Setelah tahap pertama ini, mereka diperkenalkan dengan percobaan dan tujuan penelitian. Setelah siap, mereka diminta memakai Microsoft  HoloLens .  Responden  kemudian  diperkenalkan  dengan  antarmuka  AR  sehingga  mereka  dapat menyesuaikan diri dengan nyaman dengan Microsoft HoloLens . Pada Gambar 14 melihatkan responden berada di menu utama aplikasi, mereka diberitahu tentang metode pemilihan yang akan digunakan terlebih dahulu isyarat tangan dengan Air  Tap dan  memulai  eksperimen.  Semua  uji  coba  dilakukan  berdasarkan  urutan  dari  menu  utama.  Setelah  uji  coba selesai, responden diberikan kuesioner System Usability Scale (SUS) untuk diisi.

## (a) (b)
Gambar 13 . Grafik Hasil Identifikasi Awal Responden (a) Tenaga Ahli, (b) Pengguna Baru
Berdasarkan  hasil  dari  kuisioner  biometrik  yang  sudah  diisi  oleh  responden  dari  kelompok  tenaga  ahli,  pada Gambar  13  melihatkan  hasil  identifikasi  awal  bahwa  keseluruhan  responden  tenaga  ahli  tidak  ada  kesulitan  untuk pengoperasian  mesin  boiler.  Hal  tersebut  ditujukan  60%  dari  jumlah  responden  tenaga  ahli  keseluruhan  yang  telah mengetahui  tentang  teknologi  AR  dan  baru  20%  responden  yang  familiar  dengan  perangkat HMD  Hololens .  Tetapi dengan  nilai  100%  tentang  pengetahuan  industry  4.0  dapat  disimpulkan  bahwa  tenaga  ahli  juga  mendukung transformasi  digital.  Selanjutnya  hasil  dari  responden  dari  kelompok  pengguna  baru,  bahwa  keseluruhan  responden pengguna baru merasa kesulitan untuk memahami pengoperasian mesin boiler ditandai dengan nilai 100%. Hal tersebut disebabkan  57%  dari  jumlah  responden  keseluruhan  sebelumnya  telah  mengetahui  tentang  mesin  boiler  dan  baru  3% responden yang pernah mengoperasikan mesin boiler. Dari pengetahuan responden tentang Industry 4.0 didapati 77% responden  telah  familiar  tentang Industry  4.0 dan  34%  responden  familiar  dengan  teknologi  AR,  serta  baru  3% responden baru mengetahui perangkat HMD Hololens .
Tabel 5. Hasil Skor SUS Responden
Skor SUS Responden Tenaga Ahli Responden Pengguna Baru Rata-rata Modus Max Min Rata-rata Modus Max Min 70.5 75 82.5 57.5 70.8 70 87.5 57.5
(a) (b)
Gambar 14. Skala Interpretasi Skor SUS pada Aplikasi AR Mesin Boiler (a) Tenaga Ahli, (b) Pengguna baru.
Berdasarkan hasil perhitungan skor SUS pada responden tenaga ahli dapat disimpulkan bahwa skor tertinggi yang diperoleh  adalah  82.5  dan  skor  terendah  diperoleh  adalah  57.5.  Dari  hasil  tersebut  juga  diperoleh  nilai  rata-rata  SUS pada  responden  tenaga  ahli  sebesar  70.5.  Sedangkan  hasil  dari  kuisioner  yang  telah  dilakukan  kepada  35  responden kelompok  pengguna  baru  dan  selanjutnya  dihitung  skor SUS dari  responden  tersebut  memperoleh  skor  tertinggi  87.5 dan  skor  terendah  57.5.  Selain  itu  dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  nilai  rata-rata SUS sebesar  70,8  dan  nilai  yang sering muncul adalah 70.
Pada  Gambar  14,  melihatkan  bahwa  skor SUS yang  diperoleh  dari  kedua  responden  jika  dikorelasikan  dengan skala grade berada pada grade C dimana range nilainya dari 70 sampai 80 yang menunjukan skor tersebut diatas rata- rata dan untuk adjective rating dapat dikorelasikan berada pada OK yang ditunjukan dengan range nilainya antara 51.7- 71.0. Untuk acceptability ranges dengan korelasi dari nilai rata-rata SUS Skor yang diperoleh melebihi dari nilai 70.0 yang  dikategorikan  dapat  diterima  dan  penggunaan  aplikasi  AR  pada  pengoperasian  mesin  boiler  dapat  digunakan secara  umum  oleh  responden.  Hal  ini  diperkuat  ketika  dikorelasikan  ke  skor SUS pada  responden  tenaga  ahli,  skor diatas 70 yang merupakan skor SUS yang paling banyak sering muncul.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  pengujian  serta  analisa  terhadap  pengembangan  aplikasi  AR  pada  mesin  boiler,  maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  pengujian black  box  testing pada  fungsionalitas  aplikasi  AR  Mesin  Boiler  dinyatakan  berhasil  dan  dapat berjalan sesuai skenario yang diharapkan.
2. Dari  pengujian  menggunakan  metode System  Usabilty  Scale  (SUS) pada  penggunaan  aplikasi  AR  pada pengoperasian Mesin Boiler di UNIMAR AMNI Semarang mendapatkan nilai SUS rata-rata 70,5 untuk kelompok tenaga ahli dan untuk kelompok pengguna baru mendapatkan nilai SUS rata-rata 70,8. Selain itu dalam penerapan aplikasi  AR  pada  mesin  boiler  tergolong  klasifikasi grade  C .  Dengan  hasil  aplikasi  AR  yang acceptable maka tidak menuntut kemungkinan akan berpengaruh dalam membangun ekosistem operator yang cerdas dimasa depan dan dapat mengurangi kegagalan pada pengoperasian mesin yang disebabkan oleh human error .

## Daftar Pustaka
[1]   UNIDO,  (2017).  “Industry  4.0: Preparing  for  the  4 th Industrial  Revolution” Available  online: https://www.unido.org/sites/default/files/files/2020-06/WSIS%202017_final_3_online.pdf
[2]  A.  Becker,  J.  Görlitz,  S.  Henke,  M.  Lecke,  (2020). “Charter for Work and Learning in Industry 4.0 ” Available online: https://www.plattform-i40.de/PI40/Redaktion/EN/Downloads/Publikation/Charter-for-Work-and- Learning.html (accessed on 19 February 2021).
[3]  de Souza Cardoso, L. F., Mariano, F. C. M. Q.,  Zorzal, E. R. (2020). “A survey of industrial augmented reality. Computers & Industrial Engineering ”, hal. 139.
[4]  Dhillon, B. S., (2013). “Safety and Human Error in Engineering Systems ”. Florida: CRC Press.
[5]   Kementrian Perindustrian RI, (2018) . “Making Indonesia 4.0”. Jakarta, hal. 3-8.
[6]  Kusmin,  K.  L.,  Ley,  T.,  Normak,  P.,  (2017). “Towards  a  data  driven  competency  management  platform  for Industry 4.0.” CEUR Workshop Proceedings. 2017.
[7]  Indrawan, H., Cahyo, N., Simaremare, A., Aisyah, S., Paryanto, Tauviqirrahman, M., (2019). “ Readiness Index for Indonesian  Power  Plant  toward  Industry  4.0 ”.  2019  International  Conference  on  Technologies  and  Policies  in Electric Power & Energy, hal. 1–6.
[8]   Romero, D., Stahre, J., Wuest, T., Noran, O., Bernus, P., Fast-Berglund, Å., Gorecky, D., (2016) . Towards an Operator  4.0  Typology:  A  Human-Centric  Perspective  on  the  Fourth  Industrial  Revolution  Technologies .  hal. 29–31.
[9] Posada, J., Toro, C., Barandiaran, I., Oyarzun, D., Stricker, D., de Amicis, R., Pinto, E. B., Eisert, P., Dollner, J., &  Vallarino,  I.,  (2015).  “ Visual  Computing  as  a  Key  Enabling  Technology  for  Industrie  4.0  and  Industrial Internet” . IEEE Computer Graphics and Applications, hal. 35(2),
[10]  Werrlich,  S.,  Nitsche,  K.,  &  Notni,  G.  (2017). Demand  Analysis  for  an  Augmented  Reality  based  Assembly Training .  Proceedings  of  the  10th  International  Conference  on  Pervasive  Technologies  Related  to  Assistive Environments, 416–422. https://doi.org/10.1145/3056540.3076190
[11]  Kim, J., Lorenz, M., Knopp, S., & Klimant, P. (2020). Industrial Augmented Reality: Concepts and User Interface Designs  for  Augmented  Reality  Maintenance  Worker  Support  Systems .  2020  IEEE  International  Symposium  on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct), hal.67–69.
[12]  Dalle  Mura,  M.,  Dini,  G.  (2021).  “ Augmented  Reality  in  Assembly  Systems:  State  of  the  Art  and  Future Perspectives” . IFIP Advances in Information and Communication Technology, hal. 3–22.
[13]  Huchzermeie,  D.,  Jung,  S,  May,  F.C.,  Schmitt,  T,.  (2022). “Industry  4.0  How  digital  technology  is  changing companies' production processes” . Handelsblatt Research Institute.
[14]  Zolotová, I., Papcun, P., Kajáti, E., Miškuf, M., & Mocnej, J. (2020). “ Smart and cognitive solutions for Operator 4.0: Laboratory H-CPPS case studies ”. Computers & Industrial Engineering, 139.
[15] Milgram, P., Takemura, H., Utsumi, A. and Kishino, F. (1994). “Augmented Reality: A Class of Displays on the Reality-Virtuality Continuum” . Telemanipulator and Telepresence Technologies, SPIE, 2351, 282-292.
[16]  Calicut  IPCS,  (2018). “Explanation  of  Augmented  Reality  (AR)  –  Application  and  Cassification” , https://ipcsautomation.com/blog-post/explanation-of-augmented-reality-ar-application-classification/  Accessed  6, June 2018
[17] Azuma, R., (1997). “A Survey of Augmented Reality”. Presence: Teleoperators and Virtual Environments 4, 355– 385
[18]  Nishihara,  A.,  &  Okamoto,  J.  (2015). “Object  recognition  in  assembly  assisted  by  augmented  reality  system”. 2015 SAI Intelligent Systems Conference (IntelliSys), hal. 400–407.
[19] Azuma, R., Behringer, R., Feiner, S., Julier, S., Macintyre, B.,  (2001). “Recent Advances in Augmented Reality”. IEEE Computer Graphics and Applications 21, hal. 1–27.
[20] A. W. Burange and H. D. Misalkar, (2015) “Review of Internet of Things in development of smart cities with data management & privacy.” ICACEA 2015, hal. 189–195,
[21]  Harpiawan, G., (2023) “ Integrasi Internet of Things (IoT) dan Augmented Reality (AR) Sebagai Kombinasi yang Menjanjikan ”. Metanesia.Id.
[22]  Sureshkumar, S., Agash, C. P., Ramya, S., Kaviyaraj, R., & Elanchezhiyan, S. (2021).  “ Augmented Reality with Internet of Things ”. 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAIS), 1426– 1430. https://doi.org/10.1109/ICAIS50930.2021.9395941
[23]  Dunning,  G.  (2005).  “ Introduction  to  Programmable  Logic  Controllers  (3rd  Edition)” .  Thomson/Delmar Learning.
[24]  Permana  A.K.,  Rachmawan,  Ade.,  (2023).  “ Studi  Komparasi  Platform  Open-Source  Internet  of  Things”. Jurnal Teknologi dan Manajemen Vol.21 No.1. Hal. 43-48.