Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology

EFFECT OF MINMAX NORMALIZATION ON ORB DATA FOR IMPROVED ANN ACCURACY Chepino, Basilio Gregori; Yacoub, Redi Ratiandi; Aula, Abqori; Saleh, Muhammad; Sanjaya, Bomo Wibowo
Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology (J3EIT) Vol 11, No 2: August 2023
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/j3eit.v11i2.68689

Abstract

This study delves into the impact of MinMax normalization on Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) data when utilized as input for an Artificial Neural Network (ANN). The primary objective is to compare the accuracy of an ANN model using two distinct types of input data: raw ORB data and MinMax-normalized ORB data. The results underscore the pivotal role played by MinMax normalization in significantly enhancing the performance of the ANN model. Through a series of comprehensive experiments, it becomes evident that MinMax-normalized ORB data consistently outperforms raw ORB data in terms of accuracy. Impressively, the highest accuracy attained through MinMax normalization reaches 76.6%, whereas the utilization of raw ORB data yields a maximum accuracy of merely 51.1%. This noteworthy improvement effectively validates the prowess of MinMax normalization in counteracting the adverse effects stemming from varied scales within raw data. As a result, the ANN benefits from improved pattern recognition capabilities and heightened predictive accuracy.
PERANCANGAN SISTEM HAND SANITIZER DUAL MODE MENGGUNAKAN SENSOR INFRARED Novera, Rajib; -, Syaifurrahman; Aula, Abqori
Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology (J3EIT) Vol 10, No 2: Juli 2022
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/j3eit.v10i2.56065

Abstract

Pada awal tahun 2019 terjadi pandemi COVID 19 di Wuhan China kemudian menyebar ke seluruh dunia termasuk di Indonesia. Setiap unit kerja mengimplementasikan protokol penanganan COVID 19 dengan mencuci tangan menggunakan hand sanitizer. Hanya saja penggunaan hand sanitizer masih manual dengan disentuh dan digunakan secara bergantian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah rancangan hand sanitizer yang dapat bekerja secara otomatis tanpa perlu disentuh untuk memutus mata rantai penyebaran COVID 19.                               Dari pemikiran tersebut maka penulis merancang suatu sistem hand sanitizer otomatis yang bisa menyemprotkan cairan hand sanitizer tanpa harus disentuh. Sistem ini menggunakan komponen Arduino Nano, sensor infrared dan sensor suhu. Pada sistem ini terdapat dua mode pilihan operasi yaitu mode normal dan mode auto cut off. Pada mode normal sistem akan aktif mengeluarkan cairan hand sanitizer tanpa henti selama sensor infrared membaca ada halangan. Sedangkan pada mode auto cut off sistem akan aktif mengeluarkan cairan hand sanitizer dengan perwaktuan yang telah ditentukan yaitu selama 2 detik lalu berhenti meskipun sensor infrared masih membaca ada halangan. Variabel yang digunakan pada sistem adalah variabel jarak dan suhu. Pada sistem ini relay dan pompa air diafragma digunakan sebagai aktuator.                               Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem hand sanitizer otomatis dapat aktif tanpa disentuh dengan galat 0 %, membaca suhu pada tangan pengguna hand sanitizer dengan rata "“ rata nilai galat sebesar 0,16 oC dan persentase galat sebesar 0,44 %., menghitung jumlah pengguna alat dengan galat 0,13 orang dan persentase galat sebesar 0,88% dan sistem bekerja dengan baik sesuai dengan mode yang dipilih serta dapat mengeluarkan cairan hand sanitizer dalam bentuk spray.