Articles
<![CDATA[PERANCANGAN REMOTE KENDALI UNTUK KURSI RODA ELEKTRIK YANG DILENGKAPI DENGAN SISTEM PENGISIANN DAYA MELALUI ENERGI MATAHARI ]]>
<![CDATA[aditya_alfiansyah]]>;
<![CDATA[I Komang Somawirata]]>;
<![CDATA[M. Ibrahim Ashari]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 1 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Berdasarkan hasil observasi yang telah dilakuka penggunaan kursi roda yang mereka gunakan masih menggunakan kursi roda yang manual, dimana kursi roda tersebut tidak sepenuhnya memenuhi suatu kebutuhan penggunanya.Salah satu anak penyandang tuna daksa mengatakan bahwa, dalam menggerakan kursi roda harus menggunakan tangan untuk menggerakkan kursi roda dan diperlukan juga bantuan orang lain untuk mendorong kursi roda sehingga terkadang membuat mereka tidak dapat bergerak secara fleksibel dalam menggunakan kursi roda. Oleh karena itu diperlukan adanya pengembangan sistem pengendalian pada kursi roda agar pengguna kursi roda dapat bergerak secara fleksibel.. Pengembangan kursi roda untuk memudahkan pasien telah banyak dilakukan dengan berbagai macam pengembangan Berdasarkan permasalahan di atas penulis bermaksud membuat alat bantu berupa kursi roda yang dapat dikendalikan dengan sistem kendali berbasis android yang dilengkapi dengan sistem pengisian daya melalui energi matahari. Kursi roda dengan kendali sistem android yang dilengkapi dengan sistem pengisian daya melalui energi matahari ini diharapkan penyandang tuna daksa dapat lebih nyaman dan mempermudah penggunanya dalam mengendalikan dan mengisi daya kursi roda tanpa harus mengeluarkan tenaga.]]>
<![CDATA[RANCANG BANGUN ROBOT PEMBERSIH JENDELA BERBASIS ARDUINO ]]>
<![CDATA[Purwoko Suryo Wibowo]]>;
<![CDATA[I Komang Somawirata]]>;
<![CDATA[M. Ibrahim Ashari]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 1 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Tujuan perancangan robot pembersih jendela berbasis arduino ini adalah agar dapat membatu dalam membersihkan kaca jendela lebih efisien dan mudah. Menggunakan perangkat keras berupa arduino yang berperan sebagai kontroler utama dengan menggunakan sensor infrared untuk membantu robot bergerak sesuai dengan yang diinginkan dan menghindari halangan. Robot ini juga dilengkapi dengan motor DC brushless yang berfungsi sebgai penggerak kipas penghisap sehingga robot dapat langsung menempel dijendela. Cara kerja robot ini adalah ketika robot ini dinyalakan maka kipas pengisap akan langsung mulai bekerja dan robot sudah dapat langsung menempel dijendel, sensor infrared membantu robot agar dapat mengetahui posisi robot ketika berada di tepi jendela, robot ini juga dilengkapi kain yang berada diposisi bawah robot agar dapat memaksimalkan pekerjaan pembersihan kaca jendel. PID (Propotional Integral Derivative )juga membantu dalam menyetabilkan gerakan robot.]]>
<![CDATA[DESAIN OBSTACLE DETECTION DENGAN MENGGUNAKAN METODE YOLOv4 YANG DILENGKAPI DENGAN SENSOR JARAK SEBAGAI KEAMANAN KURSI RODA ELEKTRIK ]]>
<![CDATA[Roichan Nafis]]>;
<![CDATA[I Komang Somawirata]]>;
<![CDATA[Irmalia Suryani Faradisa]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 1 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kursi roda elektrik semakin menjadi salah satu alat mobilitas yang penting bagi penyandang disabilitas. Namun, keamanan saat penggunaan kursi roda elektrik tetap menjadi perhatian utama, terutama terkait dengan deteksi hambatan di sekitar pengguna. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem keamanan untuk kursi roda elektrik dengan memanfaatkan teknologi Computer Vision berbasis YOLOv4 dan sensor jarak. Dengan mengintegrasikan algoritma YOLOv4 pada laptop untuk mendeteksi objek di sekitar kursi roda, serta sensor jarak Ultrasonic HC-SR04 yang berfungsi sebagai cadangan, sistem dapat memberikan respons untuk menghentikan kursi roda saat mendeteksi objek di dekatnya. Proses ini diimplementasikan menggunakan Arduino Uno untuk mengontrol motor dan memastikan keamanan pengguna. Percobaan dilakukan sebanyak 20 kali, dan hasil menunjukkan tingkat keberhasilan sebanyak 95% berhasil, 5% dari percobaan tersebut terdapat kesalahan minor, tetapi kursi roda masih bisa berhenti, hal tersebut menegaskan bahwa sistem ini dapat meningkatkan keamanan dan mencegah terjadinya kecelakaan. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan teknologi keamanan untuk kursi roda elektrik, khususnya dalam menggabungkan Computer Vision dan sensor jarak untuk mendeteksi dan menghindari objek secara real-time.]]>
<![CDATA[IMPLEMENTASI MONITORING SUHU RUANGAN DAN PEMBERI MAKAN PADA PETERNAKAN KELINCI DENGAN SISTEM KANDANG BATERAI BERBASIS IOT ]]>
<![CDATA[Bagus Saputra]]>;
<![CDATA[Aryuanto Soetedjo]]>;
<![CDATA[I Komang Somawirata]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 1 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Kelinci merupakan alternatif pemenuhan gizi masyarakat sebagai sumber protein hewani yang berkualitas, dan memiliki kemampuan perkembangbiakan yang cukup cepat. Dalam satu masa kehamilan kelinci mampu melahirkan 4-12 ekor anak kelinci. Perkembangbiakan yang relatif cepat harus diimbangi dengan pakan yang teratur dan sesuai dengan kebutuhan kelinci, dan memerhatikan suhu ruangan kandang kelinci yang dapat mempengaruhi konsumsi pakan dan bobot badan. Maka dari itu, untuk meningkatkan hasil produksi secara maksimal serta mempermudah melakukan monitoring suhu, dibuatlah Sistem Monitoring Suhu Ruangan dan Pemberi Makan Pada Peternakan Kelinci dengan Sistem Kandang Baterai Berbasis IoT. Pada sistem ini monitoring suhu menggunakan sensor DHT11, selanjutnya variabel yang didapatkan akan diproses menggunakan Arduino Mega 2560 dan mengirimkan variabel suhu menggunakan ESP8266 untuk ditampilkan pada Aplikasi Blynk (Smartphone) melalui jaringan nirkabel (IoT). Selanjutnya, pada sistem pemberi makan variabel akan diakses melalui aplikasi Blynk (smartphone) senilai 50, 100, dan 150 gram yang selanjutnya akan di proses oleh Arduino Mega 2560 untuk menggerakkan Servo.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR DIAGNOSA DIABETES MELLITUS DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS ONLINE ]]>
<![CDATA[Somawirata, I Komang]]>;
<![CDATA[Fahrudi Setiawan, Ahmad]]>
<![CDATA[ Jurnal Mnemonic Vol 1 No 1 (2018): Mnemonic Vol. 1 No. 1 ]]>
Publisher : <![CDATA[Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional malang ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (599.884 KB)
|
DOI: 10.36040/mnemonic.v1i1.1
<![CDATA[Artikel ini merupakan penelitian yang berhubungan dengan diagnose penyakit diabetes, menggunakan system pakar dengan metode naïve bayes yang dilakukan di rumah sakit daerah dr Saiful Anwar kota Malang. Dalam penelitian ini dibuktikan bahwa aplikasi yang rancang dan dibuat telah dapat mengakomodasi pengantian dokter dengan system sebesar 90% kebenaran. Penelitian yang dilakukan dengan cara mengumpulkan semua gejala dari diabetes tipe A dan tipe B dan dimasukkan kedalam database bernama data training, selanjutnya sesuai dengan keilmuan pakar data tersebut disusun menjadi rule/aturan pengetahuan yang nanti akan digunakan untuk menentukan diagnose penyakit diabetes type A atau type B.]]>
<![CDATA[Deteksi Objek Menggunakan YOLO V3 Untuk Keamanan Pada Pergerakan Kursi Roda Elektrik ]]>
<![CDATA[Wahyu Krisna Wijaya]]>;
<![CDATA[I Komang Somawirata]]>;
<![CDATA[Radimas Putra Muhammad Davi Labib]]>
<![CDATA[ Nucleus Journal Vol. 1 No. 2 (2022): November ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Darul Ulum ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.32492/nucleus.v1i2.49
<![CDATA[Image processing system is a system that has been developed to date. By using an image processing system, an image can be processed into the required information. In this study, an image processing system was created using the You Only Look Once (YOLO) algorithm which is a part of the Convolutional Neural Network (CNN) [1]. This system can be applied to electric wheelchairs, especially for detecting objects from the road surface they pass. The system that will be created is to detect objects in front of the wheelchair using image processing with the You Only Look Once (YOLO) algorithm method for the safe movement of electric wheelchairs. So when the wheelchair is running, it will simultaneously detect obstacles in front of it, both from the condition of the road surface and objects in front that will block the path of the electric wheelchair. Then, the detection results will be displayed on the monitor screen in front of the driver. As a result, detection can be used for braking control of the movement of electric wheelchairs to support security systems, but here the focus is more on object detection.]]>
<![CDATA[DESAIN SISTEM KENDALI KURSI RODA ELEKTRIK DENGAN PERINTAH SUARA BERBASIS VOICE RECOGNITION MODULE V3 ]]>
<![CDATA[Obed Dyan Winarto]]>;
<![CDATA[Somawirata, I Komang]]>;
<![CDATA[Sotyohadi]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 2 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah system kendali kursi roda elektrik yang dikendalikan dengan perintah suara menggunakan Voice Recognition Modul V3. Latar belakang pada penelitian ini dilakukan didasarkan pada kesulitan yang dialami oleh seorang penyandang disabilitas dalam mengoperasikan kursi roda elektrik konvesional yang memerlukan tenaga fisik untuk menggerakannya. Dengan menggunakan teknologi pengenalan suara ini, kursi roda elektrik dapat dikendalikan tanpa memerlukan control manual, yang membantu bagi penggunan dengan keterbatasan fisik dan penglihatan.sistem yang dirancang dengan menggunakan Modul Voice Recognition V3 sebagai komponen utama yang mampu mengenali dan mengeksekusi perintah suara. Arduino Uno R3 berfungsi sebagai mikrokontroler untuk mengatur proses pengenalan suara dan juga mengontrol motor DC yang menggerakan kursi roda. Driver Motor IBT-2 digunakan untuk mengatur kecepatan dan arah putaran dari motor. Pengujian dilakukan guna untuk mengevaluasi tingkat keberhasilan pengenalan perintah suara dalam segala kondisi, termasuk lingkungan dengan noise yang rendah dan juga yang tinggi serta perbedaan pengguna. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa system kendali dengan suara ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mengenali perintah suara dengan presentase nilai hingga 88,57%, dengan beberapa perbaikan yang diperlukan dalam lingkungan dengan banyak gangguan suara. Desain system kendali kursi roda elektrik berbasis perintah suara ini dapat meningkat kemudahan serta kemandirian bagi penyandang disabilitas dalam menggunakan mengoperasikan kursi roda elektrik. Kata kunci: Kursi Roda Elektrik, Kendali Suara, Voice Recognition Module V3,Motor DC]]>
<![CDATA[Solar tracker dual axis dengan metode fuzzy tipe 1 berbasis arduino ]]>
<![CDATA[heldi bafadhal, Heldi]]>;
<![CDATA[Krismanto, Awan Uji]]>;
<![CDATA[Somawirata, I Komang]]>
<![CDATA[ Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro Vol 8 No 2 (2024): Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Publisher : <![CDATA[Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[Abstract-Pemanfaatan energi surya sebagai salah satu sumber energi baru terbarukan semakin mendapatkan perhatian luas dalam beberapa dekade terakhir, dikarenakan potensinya yang dapat mengurangi ketergantungan terhadap penggunaan bahan bakar fosil dalam pembangkitan energi listrik. Namun efisiensi pengumpulan energi surya terus menjadi tantang-an, terutama dalam menghadapi variasi cuaca yang saat ini tidak menentu dan perubahan posisi matahari sepanjang hari. Dalam upaya peningkatan efisiensi energi ini, maka penelitian ini mengusulkan solar tracking dual axis dengan metode fuzzy berbasis arduino. Penelitian ini diharapkan memperkenalkan pendekatan baru dalam mengoptimalkan penjejakan posisi matahari dengan menggunakan perhitungan fuzzy dengan sistem kendali, penggabungan ini dimaksudkan untuk mengatasi kelemahan sistem kendali dalam mengatasi ketidakpastian dan variasi sistem yang kompleks. Efisiensi pengumpulan energi surya dengan mengoptimalkan penjejakan matahari posisi matahari secara real – time. Penelitian ini menunjukkan potensi besar dalam penerapan teknologi sistem kendali dengan metode fuzzy dalam upaya meningkatkan efisiensi energi yang dapat dihasilkan oleh suatu panel surya.]]>
<![CDATA[Lighting System Control for Cataract Maturity Imaging Device ]]>
<![CDATA[Setiawan, Katon Bagus]]>;
<![CDATA[Somawirata, I Komang]]>;
<![CDATA[Faradisa, Irmalia Suryani]]>
<![CDATA[ Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 7, No 1 (2025) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33650/jeecom.v7i1.10849
<![CDATA[As technology advances, various innovations have been made to assist in diagnosing and treating cataracts. In cataract detection, artificial intelligence-based methods such as Convolutional Neural Networks (CNN) have proven very effective in detecting cataracts. CNN can classify eyes with an accuracy of up to 87%. In addition to image processing techniques such as CNN, the quality of the resulting images highly depends on the lighting system used during the eye image capture. This research expects the lighting system to be designed to adjust light intensity flexibly. This feature allows for adjusting brightness as needed, ensuring high-quality image results without compromising eye health. From this research, the image quality test results show good quality in the duty cycle range of 23.53% to 62.75% with light intensity of 30-84 lux. This indicates that the light intensity at the medium level produces images with good indicators. However, the light intensity conditions at the medium level begin to vary in terms of visual comfort and are still tolerable by most users. In the final test, an experiment involving respondents and image analysis using image processing was conducted. From the experiment, the respondents felt comfortable with the light intensity emitted by the LED. In the image processing section, the average number of images taken to obtain a good indicator was 3 times. A structured lighting system can ensure that good image results are obtained and patients feel comfortable with the light intensity used.]]>
<![CDATA[Water Level Detection and Flood Early Warning System Using Image Processing ]]>
<![CDATA[Ilmi, Muhammad Akmal]]>;
<![CDATA[Somawirata, I Komang]]>;
<![CDATA[Ardita, Michael]]>
<![CDATA[ Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 7, No 1 (2025) ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nurul Jadid ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.33650/jeecom.v7i1.10851
<![CDATA[Image processing is a crucial method in modern technology, enabling computers to analyze and extract information from images or videos. This study focuses on the application of image processing technology to detect river water levels using CCTV cameras as part of a flood early warning system in a smart city. The YOLO (You Only Look Once) algorithm is utilized for real-time object detection, such as water levels, aiming to enhance prediction accuracy. This implementation is expected to provide richer visual data compared to traditional sensors. The study involves designing and testing a system that integrates hardware (CCTV cameras and high-spec computers) and software such as OpenCV and Python. Data in the form of river images is processed using image processing algorithms to analyze water levels in real-time. The system's performance is evaluated in terms of accuracy, precision, recall, and processing speed (FPS), as well as the environmental impact on detection results. The results indicate that the YOLO-based image processing system achieves high accuracy in detecting water levels. Additionally, the system is capable of sending early warnings via digital notifications, allowing more time for disaster mitigation. These findings suggest that image processing-based systems offer practical, efficient, and cost-effective solutions to support smart city technologies.]]>
