Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah
Ghanim Kanugrahan
Universitas Satu
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI KERUSAKAN MESIN MOTOR MENGGUNAKAN 2D-CNN DENGAN FITUR MFCC DAN SPECTRAL CONTRAST Rudy Sofian; Heri Purwanto; Rikky Wisnu Nugraha; Ghanim Kanugrahan; Alamsyah Wirayudha Hidayat
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 17 No 2 (2026): Technologia (April)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v17i2.22487

Abstract

Sepeda motor memiliki peran penting dalam mobilitas masyarakat, namun banyak pengguna yang belum mampu mengenali tanda-tanda awal kerusakan mesin, sehingga sering terjadi kesalahan diagnosis saat perawatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kerusakan mesin sepeda motor menggunakan 2D Convolutional Neural Network (2D-CNN) dengan fitur ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Spectral Contrast. MFCC digunakan untuk merepresentasikan sinyal audio dalam bentuk dua dimensi, sedangkan Spectral Contrast menonjolkan perbedaan antara puncak dan lembah spektrum. Dataset terdiri atas rekaman suara mesin normal dan mesin dengan kerusakan pada timing chain, masing-masing lima sampel per label. Data melalui tahapan praproses, ekstraksi fitur, augmentasi, pelatihan, dan evaluasi. Hasil pelatihan awal menunjukkan adanya overfitting, dengan akurasi pelatihan mencapai 100% pada epoch ke-8, sementara akurasi validasi hanya sekitar 50%. Setelah dilakukan augmentasi data melalui penambahan noise, pitch shifting, dan time stretching hingga total data menjadi 20 sampel per label, kinerja model meningkat dengan akurasi pelatihan sebesar 94,73% dan hasil validasi yang lebih stabil. Secara keseluruhan, model yang diusulkan mencapai akurasi 75%, dengan kemampuan yang lebih baik dalam mengenali kerusakan timing chain dibandingkan kelas lainnya.
PERANCANGAN DAN SIMULASI PEMANTAUAN KUALITAS AIR IRIGASI SAWAH BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN ALGORITMA XGBOOST Vito Hafizh Cahaya Putra; Agung Rachmat Raharja; Muhammad Al-Husaini; Febriyanti Panjaitan; Ghanim Kanugrahan; Gravila Juliana
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16 No 3 (2025): Technologia (Juli)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i3.19014

Abstract

Kualitas air dalam irigasi sawah sangat penting untuk mendukung pertumbuhan tanaman yang sehat dan hasil panen yang optimal. Meski banyak penelitian yang membahas kualitas air irigasi, sebagian besar belum menggabungkan pemantauan kualitas air dan prediksi kebutuhan irigasi secara menyeluruh. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan kualitas air irigasi sawah berbasis Internet of Things (IoT), yang dilengkapi dengan algoritma XGBoost untuk menganalisis data secara otomatis. Sistem ini memantau kualitas air secara real-time dengan mengukur suhu, pH, oksigen terlarut, dan kekeruhan air. Data dari sensor dikirim melalui ESP32 ke platform ThingSpeak untuk pemantauan lebih lanjut. Algoritma XGBoost digunakan untuk memprediksi kualitas air, apakah baik atau buruk. Model ini menunjukkan accuracy 78.82%, dengan precision 0.85 dan recall 0.82 untuk kualitas air "good", serta precision 0.69 dan recall 0.72 untuk kualitas air "bad". Sistem ini juga telah diuji dengan Black Box Testing untuk memastikan fungsionalitasnya. Meskipun saat ini menggunakan simulasi Wokwi, penelitian ini menunjukkan potensi penerapan pada perangkat fisik di lapangan. Diharapkan pengembangan selanjutnya, dapat menggunakan dataset lebih besar dan penambahan sensor untuk parameter lain bisa meningkatkan akurasi. Mengintegrasikan sistem kontrol irigasi otomatis, serta terintegrasi berbagai teknologi lain yang dapat meningkatkan efisiensi dan hasil pertanian, menjadikan sistem ini lebih bermanfaat dalam pertanian berkelanjutan.
Co-Authors Agung Rachmat Raharja Alamsyah Wirayudha Hidayat Febriyanti Panjaitan Gravila Juliana Hafizh Cahaya Putra, Vito Heri Purwanto Muhammad Al Husaini Nugraha, Rikky Wisnu Rudy Sofian