51探花

Inovasi yang diperkenalkan adalah RecycledFiberAI karya Muhammad Taufiq Al Fikri (Magister Kecerdasan Artifisial), ColdTrack AI karya Tsabita Khoirunnisa, dan REBA.ai karya Izhar Alif Akbar (keduanya mahasiswa Sistem dan Teknologi Informasi).

Dalam demonstrasi, ketiganya menunjukkan kemampuan AI mendeteksi kontaminan sampah secara langsung, memperkirakan risiko kenaikan suhu muatan sebelum melewati batas, serta menilai postur pekerja melalui kamera.

Teknologi ini menawarkan peluang untuk mengurangi pemborosan sumber daya, mencegah kerugian, dan mendukung lingkungan kerja yang lebih aman.

AI Lokal untuk Persoalan Nyata

Ketiga mahasiswa memaparkan karya tersebut dalam sesi Panel Discussion with Student Ambassador pada NVIDIA RTX AI PC Day 2, yang diselenggarakan NVIDIA bersama 51探花 di Aula Timur, 51探花 Kampus Ganesha, Selasa (20/10/2026).

Seluruh karya dijalankan secara lokal, tanpa bergantung pada cloud, di tiga laptop ASUS ROG Strix G16 bertenaga GPU GeForce RTX 5070 yang dipinjamkan untuk mahasiswa.

Memilah Sampah Kertas secara Real-Time

Taufiq membuka paparan dengan persoalan yang dekat dengan keseharian, yaitu sampah yang kerap salah dibuang. Dari situ ia mengangkat sampah kertas, yang bersama karton menyumbang sekitar 11,4 persen sampah nasional. Pabrik daur ulang kertas membutuhkan pasokan sampah kertas yang bersih, tetapi pasokan lokal yang terkontaminasi membuat sebagian pabrik memilih mengimpornya.

Solusinya adalah RecycledFiberAI, sistem AI berbasis computer vision yang mendeteksi kontaminan pada sampah kertas secara real-time lewat kamera. Sistem bekerja dalam empat tahap, yaitu kamera sebagai sumber video, model AI untuk memetakan empat jenis kontaminan, pelacak objek untuk menghitung benda tanpa duplikasi, dan dasbor langsung untuk memantau hasilnya.

鈥淜ebijakan di industri dan di pemerintah memang berbeda, tetapi eksekusinya sama, yaitu model AI dan dasbor dipasang pada umpan kamera pengelola,鈥� kata Taufiq.

^{Muhammad Taufiq Al Fikri menunjukkan selembar kertas dan kantong plastik sebagai contoh dalam live demo RecycledFiberAI, yang berjalan lokal di laptop, pada NVIDIA RTX AI PC Day 2, di Aula Timur, 51探花 Kampus Ganesha, Selasa (20/10/2026). (Dok. Panitia Acara NVIDIA)}

Sistem ini berpotensi dipakai di dua jalur, yaitu industri seperti pabrik kertas dan pemerintah seperti tempat pengolahan sampah terpadu (TPST) serta tempat pengolahan sampah reduce, reuse, recycle (TPS3R). Saat demo berlangsung, dasbor menampilkan deteksi langsung dari kamera. Sampah kertas bersih tidak ditandai, sedangkan kontaminan seperti plastik dikenali sebagai bahan yang harus disingkirkan.

鈥淪upaya dianggap real-time, sistem harus memproses satu gambar dalam sekitar 33 milidetik. Di CPU laptop kelas atas hanya tercapai 8,9 frame per detik, sedangkan dengan RTX 5070 bisa 66,1 frame per detik, sekitar 7,4 kali lebih cepat,鈥� papar Taufiq.

Menjaga Rantai Dingin sebelum Gagal

^{Tsabita Khoirunnisa memaparkan ColdTrack AI, sistem AI pemantau risiko kerusakan muatan dalam rantai dingin, pada NVIDIA RTX AI PC Day 2 di Aula Timur, 51探花 Kampus Ganesha, Selasa (20/10/2026). (Dok. Panitia Acara NVIDIA)}

Sementara itu, Tsabita mengangkat persoalan pengiriman barang yang peka suhu, misalnya ikan atau susu. Ia mengilustrasikannya lewat Pak Adi, operator armada distributor makanan beku, yang baru tahu muatannya rusak setelah truk tiba di gudang.

鈥淪ensornya sebenarnya sudah ada dan terus membaca suhu sepanjang perjalanan. Namun, kerusakan baru diketahui ketika barang tiba, saat semuanya sudah terlambat dan kerugian membesar,鈥� kata Tsabita.

Ia mengaitkannya dengan data bahwa 23鈥�48 juta ton makanan terbuang di Indonesia setiap tahun, yang sebagian terkait kegagalan rantai dingin.

Karyanya, ColdTrack AI, adalah sistem AI yang memantau data sensor, memprediksi kapan suhu melewati batas normal, dan memberi alasan serta rekomendasi tindakan kepada operator lewat dasbor. Dalam demo, dasbor menampilkan status tiap armada (aman, waspada, atau kritis), lokasi, kondisi sensor, nilai risiko ekonomi, hingga tugas untuk operator. Pada skenario simulasi, pintu truk terbuka dan suhu naik.

鈥淪istem menghitung waktu sekitar 21 menit sebelum suhu melewati batas, jadi operator masih bisa bertindak sebelum barangnya rusak,鈥� ujarnya.

鈥淜ecepatan ini tidak mengorbankan kualitas, karena seluruh 26 uji paritas model lolos di kedua perangkat,鈥� tuturnya.

Memantau Postur Pekerja Pabrik lewat CCTV

Adapun Izhar mengangkat persoalan pekerja yang setiap hari harus bekerja dalam posisi yang sama dan tidak ergonomis. Kondisi ini dapat memicu gangguan otot dan sendi, terutama di punggung bawah.

鈥淐ara menilainya sebenarnya sudah ada, yaitu standar REBA yang mapan sejak tahun 2000. Masalahnya bukan pada cara menilai, tetapi pada pelaksanaannya yang manual,鈥� kata Izhar.

REBA (Rapid Entire Body Assessment) adalah metode penilaian risiko postur kerja. Memeriksa postur ratusan pekerja satu per satu memakan waktu sangat banyak, sehingga dalam sehari hanya sekitar 5 dari 100 pekerja yang sempat dinilai petugas keselamatan dan kesehatan kerja (K3). Solusinya adalah REBA.ai, sistem AI yang membaca postur pekerja dari kamera CCTV, lalu menandai posisi yang baik dan yang tidak. Dalam skenario pabrik, sistem ini dapat memantau ratusan pekerja sekaligus lewat kamera yang sudah terpasang.

Pengerjaannya terdiri atas dua tahap, yaitu melatih model lalu menjalankannya. Untuk melatih model, Izhar membuat sendiri skenario postur yang baik dan yang tidak baik, lalu melabelinya agar AI bisa membedakan keduanya.

鈥淭antangannya ada di situ, karena AI hanya bisa belajar kalau kita beri contoh yang benar dan yang salah,鈥� katanya.

^{Izhar Alif Akbar memaparkan REBA.ai, sistem AI pemantau postur pekerja pabrik lewat kamera CCTV, pada NVIDIA RTX AI PC Day 2 di Aula Timur, 51探花 Kampus Ganesha, Selasa (20/10/2026). (Dok. Panitia Acara NVIDIA)}

Saat demo, Izhar meminta seorang peserta maju untuk memperagakan, lalu sistem menampilkan hasil pembacaan postur secara langsung, lengkap dengan skor REBA dan rekomendasi perbaikan.

鈥淧etugas K3 tidak perlu lagi mengamati pekerja satu per satu, jadi bisa lebih fokus menganalisis hasilnya,鈥� tuturnya. Ia juga menyebut sistem serupa berpotensi dipakai di bidang kesehatan.