Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

ANALISIS KOMPENSASI TEGANGAN SAG DENGAN KONTROL HYSTERESIS DAN ANN PADA GI SENGKALING PENYULANG PUJON Eko Suryo, Arief Trisno; Wijono, Wijono; Siswojo, Bambang
Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 22, No 3 Juli (2020): TRANSMISI
Publisher : Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transmisi.22.3.73-79

Abstract

Makalah ini mendiskusikan tentang analisis kompensasi tegangan sag. Tegangan sag disebabkan oleh gangguan hubung singkat 3 fasa ke tanah. Gangguan tersebut memiliki dampak besar terhadap kerusakan pada saluran beban Penyulang Pujon. Tegangan sag dapat diatasi dengan kompensasi menggunakan Dynamic Voltage Restorer (DVR), yang mana DVR merupakan salah satu dari custom power device yang paling efektif. Hysteresis dan ANN diusulkan untuk mengatur kompensasi tegangan sag dari DVR. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kontrol Hysteresis mampu mengkompensasi tegangan beban rata-rata sebesar 95.9 %, dan ANN 104.3%. Kontrol Hysteresis lebih baik dibandingkan dengan kontrol ANN dalam mengkompensasi tegangan beban, yang mana tidak melebihi tegangan beban normal pada saat kompensasi tegangan sag.
DESAIN DAN SIMULASI KONTROL KECEPATAN MOTOR QUADCOPTER Mulyadi, Adi; Wijono, Wijono; Siswojo, Bambang
Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 22, No 4 Oktober (2020): TRANSMISI
Publisher : Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transmisi.22.4.107-116

Abstract

Pergerakan quadcopter dipengaruhi oleh kecepatan empat baling-baling yang digerakkan oleh motor BLDC. Perputaran baling-baling tersebut akan menghasilkan gaya dorong yang arahnya vertical. Pada pengoperasiannya, dua motor dikendalikan searah jarum jam, dan dua motor lainnya berlawanan jarum jam. Permasalahan yang terjadi pada pembangkitan gaya angkat quadcopter adalah bahwa kecepatan empat motor harus sama, sehingga gerakan quadcopter dapat mencapai ketinggian yang diinginkan. Makalah ini mendiskusikan mengenai desain sistem kontrol kecepatan motor untuk mendapatkan kestabilan dari gerakan altitude vertical take-off quadcopter. Sistem kontrol melibatkan beban motor dan kecepatan gaya angkat. Perhitungan vertical take-off dilakukan dengan menggunakan metode Euler-Newton. Metoda Proportional-Integral-Derivative (PID) diusulkan untuk mendapatkan kestabilan gerakan. Selain itu, simulasi menggunakan MATLAB Simulink digunakan untuk memvalidasi hasil perancangan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa dengan kontrol PID pada ketinggian 10 m sampai 90 m didapatkan respon waktu naik lebih cepat 0.01 detik, overshoot 0%, dan waktu steady state 0.06 detik. Sedangkan pengaturan PI pada ketinggian 10 m sampai 90 m menghasilkan respon waktu naik lebih lama 0.013 detik, overshoot 0% dan waktu steady state 0.1 detik.
Kinerja Pendekatan Convolutional Neural Network dan Dense Network dalam Klasifikasi Citra Malaria Dafid, Achmad; Siwindarto, Ponco; Siswojo, Bambang
Rekayasa Vol 14, No 2: Agustus 2021
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/rekayasa.v14i2.10735

Abstract

Indonesia is an archipelago, which three of its five main island consists mainly, or dense tropical rainforest. This rainforest is main breeding ground for malaria disease that mostly affect regions near said forest. In an effort to treat malaria disease, a diagnostic process is performed to correctly identify the disease. Several image pattern recognition technique been developed and have potential to be utilized as malaria diagnostic tool. In this research, a method is described on designing neural network to detect a blood cell parasitized by malaria. The method consists of utilizing a dense network, and a convolutional neural network, to be trained using publicly available training dataset. Both models’ performance is then compared and analyzed. Before the data is used, a process of padding is performed to resize the input image into 200 x 200 pixels. The resized input data is then used to train both models. From the training and testing, it is found that the dense network achiever 64.78% accuracy. On the other hand, model based on convolutional neural network achiever 94.32%. From analysis, it is found that the size of the model being used is not big enough to achieve better performance. Hence, it is suggested for future research to increase the model size in terms of network width and depth. 
APLIKASI KONTROL PID UNTUK PENGATURAN PUTARAN MOTOR DC PADA ALAT PENGERING OTOMATIS KAIN BATIK PEWARNA INDIGOSOL Alamsyah, Yahya; Siswojo, Bambang; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 11 No. 6 (2023)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Batik is a historical heritage that can still be preserved and conserved to this day. One of the types of synthetic dyes used in batik coloring is indigosol dye. Indigosol dye is a type of water-soluble dye substance. To achieve optimal sunlight exposure, technology is needed in the form of a device that can assist in the drying process to optimize the drying results and anticipate rain. One of the technologies that can assist the industrial sector in the drying process of fabrics using indigosol is an automatic dryer. This device releases wet fabric when the weather is hot and clear, and it secures the fabric when the weather is cloudy and rain is expected or when rain suddenly falls. The use of PID control on the DC motor driving this device is used to gradually increase the speed before the first two seconds so that the hung fabric does not sway too much and burden the motor. PID control is also used to ensure a stable motor rotation before the first two seconds. This research involves several testing stages, including testing the system's response with PID control and sensor readings. Testing begins with determining the PID parameter values to be used and continues by observing the system's response to the motor values controlled by PID. Sensor readings are used to determine whether the sensor is functioning properly, and this is done by reading the sensors in the Arduino IDE application. The testing process yielded the PID parameter values: KP = 0.1 , Ki = 0.01 , Kd = 0.04. The system's response with these parameter values showed stable system performance with a delay time of 1.6 seconds, rise time of 1.6 seconds, peak time of 2 seconds, no overshoot, and a settling time of 2 seconds. Keywords: Batik, Indigosol Dye, DC Motor, PID, System Response
IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI PADA ALAT PENGERING KAIN BATIK PEWARNA INDIGOSOL MENGGUNAKAN MODEL GESER OTOMATIS Pusada, Era Enggal Artis; Siswojo, Bambang; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 11 No. 6 (2023)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Batik is a historical legacy that serves as a cultural heritage and a tourism commodity for the indigenous people of Indonesia. One of the synthetic dyes that can be utilized is the dye known as indigosol. Indigosol belongs to the group of oxidation dyes, where the color emerges after undergoing oxidation processes using oxidizers such as strong acids (HCl, H2SO4), with additional nitrite as a catalyst. To achieve an even and stronger color, optimal sunlight is required so that molecules can be excited perfectly. To attain optimal sunlight, a technology in the form of an automatic drying device is necessary to aid in the drying process. This helps optimize the drying results and anticipate rain. The device is equipped with UV lamps, an Arduino Uno microcontroller, a Light Dependent Resistor (LDR) sensor, a Raindrop sensor, and an Ultrasonic sensor (HCSR). The system of this device also employs logic that combines inputs from sensors and the microcontroller with outputs such as a DC motor and UV lamp, utilizing Fuzzy Mamdani logic. Fuzzy Mamdani logic is chosen due to its simplicity and ease of understanding compared to other fuzzy logics. Fuzzy Mamdani provides 5 membership sets for the LDR sensor and 3 membership sets for the Raindrop sensor, resulting in 1 output indicating the direction of the DC motor rotation. The use of this device significantly impacts the color output of indigosol-dyed batik fabric, especially during cloudy and rainy conditions, thanks to the UV lamp serving as a substitute for sunlight. The contribution of this device is quantifiable through the use of a histogram of images, depicting changes in color density in detail. Therefore, this device not only serves as a practical solution but also delivers a positive impact on the final outcomes in the Indonesian batik industry. Keywords: Fuzzy Mamdani, Indigosol Batik, Automatic Dryer, Ultrasonic Sensor, Raindrop Sensor, LDR Sensor
PENINGKATAN AKURASI SISTEM PEMISAH BARANG OTOMATIS DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PLC SIEMENS S7-300 Angki, Larry; Rusli, Moch.; Siswojo, Bambang
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The development of an automatic goods sorting system utilizing Convolutional Neural Network (CNN) technology on the SiemensS7-300 PLC is an innovative step to enhance efficiency and accuracy in the process of goods distribution. This system utilizes acamera sensor, Arduino Uno microcontroller, ESP32 microcontroller, Siemens S7-300 PLC, and actuators to classify and separategoods automatically based on their characteristics. An experimental research method with a quantitative approach was used toevaluate the effectiveness of this system. The implementation of Convolutional Neural Network (CNN) in the Siemens S7-300 PLCusing Ladder Diagram as the programming language can improve the separation criteria by considering relevant features of thegoods data. System testing shows that the use of CNN on the PLC can achieve a classification accuracy of up to 99.35% in 25epochs. These results indicate that the integration of CNN in the Siemens S7-300 PLC can enhance the performance of theautomatic goods sorting system, reduce the risk of errors, and improve operational efficiency in modern supply chains. Keywords: Industrial Automation, Siemens S7-300 PLC, Microcontroller, Arduino Uno, ESP32, Convolutional Neural Network,Machine Learning
PERANCANGAN SISTEM KONTROL MEJA KERJA PADA MESIN POTONG DENGAN MIKROKONTROLER ARDUINO BERBASIS PID Rafiansyah, Ibnu Ghani; Rusli, Moch.; Siswojo, Bambang
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 12 No. 2 (2024)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seiring berkembangnya zaman, kebutuhan akan teknologi menjadi semakin kompleks. Permintaan akan teknologi terutama kebutuhan akan adanya alat otomatis sekala kecil untuk menunjang kebutuhan industri rumahan yang membutuhkan alat otomatis dengan desain sederhana dan praktis dalam penggunaan maupun pengoprasian alat tersebut. Dalam dunia industri rumahan dibutuhkan alat pemotong kayu, bertolak dari alat yang sudah ada saat ini dalam industri meubel sekala rumahan, masih menggunakan alat konvensional dalam pengoperasiaanya, adapun alat otomatis yang sedikit moderen masyarakat sering menyebut dengan istilah mesin potong kayu, yang sudah menggunakan motor DC dalam pengoperasiaanya, mesin potong ini masih memiliki banyak kekurangan mengenai kepresisiannya, dalam pengerjaanya masih terbatas. Belakangan ini mesin potong kayu semakin popoler, keberadaan alat ini sangat memudahkan tukang kayu pada saat memotong kayu. Pada motor DC dilakukan tuning dengan hasil parameter Kp=6,209 Ki=0,395 dan Kd=4,65, dengan rise time 1,75 detik, overshoot 0,95%, settling time 3 detik. Kata Kunci— Meja Kerja, Motor DC, PID.
Kendali Formasi Mobile Robot berdasarkan Jarak menggunakan Algoritma Cosinus ROHMAN, ANGGORO DWI NUR; MUSLIM, MUHAMMAD AZIZ; SISWOJO, BAMBANG
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 9, No 4: Published October 2021
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v9i4.913

Abstract

ABSTRAKKendali formasi adalah topik penelitian kendali multi-robot, dimana sekelompok robot dapat mencapai formasi tertentu dan mempertahankannya ketika berpindah ke arah yang diinginkan. Salah satu pengembangan kendali formasi adalah kendali formasi berdasarkan jarak dimana setiap individu robot menggunakan informasi jarak antara sesamanya untuk mencapai tujuan formasi. Banyak pengembangan yang dilakukan pada kendali formasi berdasarkan jarak menggunakan model yang sederhana dan membutuhkan pengembangan lebih lanjut untuk penerapan kendali ke model yang lebih nyata. Ketika penerapan kendali formasi berdasarkan jarak, terdapat permasalahan kondisi awal yaitu robot tidak dapat menentukan koordinat tetangganya. Penelitian ini akan mengembangkan algoritma cosinus sebagai solusi untuk kondisi awal kendali formasi berdasarkan jarak. Algoritma cosinus terinspirasi dari rumus segitiga sederhana dan mengharuskan robot melakukan dua langkah saja untuk dapat menemukan koordinat tetangganya. Hasil percobaan simulasi, kendali formasi berdasarkan jarak menggunakan tiga model robot holonomic dan penerapan algoritma cosinus membutuhkan waktu rata-rata 6.5 detik untuk menemukan koordinat tetangganya.Kata kunci: Kendali Formasi, Multi-Robot, Algoritma Cosinus, Mobile Robot. ABSTRACTFormation control is a research topic of multi-robot control, where a group of robots can reach a certain formation and defend it when moving in the desired direction. One of the developments is distance-based where formation goals achieved using the distance between each other only. Many developments are using a simple model and need further development into a realistic model. When applying distance-based, there is a problem in the initial condition, namely that the robot cannot find the coordinates of its neighbors when using only distance. In this work, the cosine algorithm was developed as a solution to the initial conditions which are inspired by a simple triangle formula and need only two steps to find the coordinates. From simulation experiment results, distance-based formation control using three holonomic robot models and the application of the cosine algorithm takes an average of 6.5 seconds to find the coordinates of its neighbors.Keywords: Formation Control, Multi-robot, Cosine Algorithm, Mobile Robot.
RANCANG BANGUN PROTOTYPE SISTEM KONTROL PH AIR PADA TANGKI DESINFEKSI DALAM PENGOLAHAN AIR BERSIH MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC Ananda, Shavira; Rusli, Moch.; Siswojo, Bambang
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

pH adalah parameter penting dalam pengolahan air untuk memastikan desinfeksi optimal. Tahap koagulasi dengan koagulan seperti aluminium sulfat dapat menurunkan pH karena pembentukan ion H⁺. Oleh karena itu, penyesuaian pH diperlukan agar tetap dalam rentang netral 6,5-7,5. Proses desinfeksi menggunakan klorin harus dibatasi sesuai Permenkes No. 2 Tahun 2023, dengan kadar maksimal 0,5 mg/L. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk mengontrol pH air pada tangki desinfeksi. Sistem fuzzy logic efektif dalam menjaga keseimbangan pH Up dan pH Down, sehingga pH tidak berubah drastis. Pengujian menunjukkan semakin besar volume tangki, semakin lama waktu menuju steady state. Untuk tangki 3L, settling time (ts) berkisar antara 19-21 detik dengan rata-rata error steady state 0,87%. Untuk tangki 5L, ts berkisar antara 20-23 detik dengan error 0,56%. Hasil pengontrolan pH ditampilkan melalui LCD, dengan pH terjaga pada rentang netral 6,5-7,5. Kata kunci: Sensor pH, Fuzzy Logic Controller, Tangki Desinfeksi, pH Up/pH Down,Klorin
SISTEM PEMISAH BARANG OTOMATIS BERBASIS PLC DAN KLASIFIKASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK PRODUKSI BUAH APEL Dio, Nabil Hakim; Rusli, Moch.; Siswojo, Bambang
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemanfaatan teknologi otomatisasi dalam industri manufaktur semakin berkembang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi produksi. Penelitian ini mengembangkan sistem pemisah barang otomatis berbasis Programmable Logic Controller (PLC) dengan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi buah apel. Sistem ini terdiri dari PLC, mikrokontroler, sensor kamera, dan aktuator yang bekerja secara terintegrasi dalam proses klasifikasi dan pemilahan objek. Model CNN diuji dengan berbagai jumlah epoch untuk mengevaluasi performanya, yang dianalisis menggunakan Confusion Matrix dan metrik evaluasi seperti presisi, recall, dan F1-score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN dengan 40 epoch menghasilkan akurasi validasi 96,88% dan mampu mengklasifikasikan objek dengan tingkat keberhasilan 94% dalam kondisi nyata. Pengujian Inputoutput pada PLC juga menunjukkan bahwa sistem dapat merespons dengan baik terhadap sinyal Input dan menghasilkan output yang sesuai untuk menggerakkan aktuator. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan berhasil bekerja dengan tingkat keberhasilan 100% dalam pengujian integrasi, membuktikan bahwa teknologi ini dapatdiimplementasikan untuk meningkatkan efisiensi pemilahan buah dalam industri. Kata kunci: Otomasi Industri, PLC, CNN, Klasifikasi Buah, Machine Learning