Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

Pendampingan Komunitas Women Entrepreneur melalui Literasi Marketing Online di Jawa Barat Ratnadewi; Novie Theresia Br. Pasaribu; Agus Prijon; Aan Darmawan Hangkawidjaj; Erwani Merry Sartika
Engagement: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 2 (2019): November 2019
Publisher : Asosiasi Dosen Pengembang Masyarajat (ADPEMAS) Forum Komunikasi Dosen Peneliti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52166/engagement.v3i2.30

Abstract

The number of Indonesian women entrepreneurs is increasing, including women entrepreneurs in West Java. But the obstacles faced include not getting an education to do marketing; one solution is marketing using online media. This was overcome through online marketing literacy for women entrepreneurs, especially in West Java. Electrical Engineering Study Program, Universitas Kristen Maranatha in collaboration with the Women's Empowerment and Child Protection Office of West Java Province and Online partner has increased capacity in the form of online media use literacy. The method used was Participatory Action Research (PAR), namely participants were given lectures, training, practices, discussions, and questionnaires directly. The Participatory Action Research (PAR) is a step in a community or social group scientifically resolves their problem by conducting direction, improvement, and evaluating decisions on the steps they take. There are six steps in Participatory Action Research (PAR), namely critical reflection, critical dialectics, resource collaboration, risk awareness, plural structures, theory, practice, and transformation. From the results of the questionnaire, it was found that the participants' abilities improved from before the training. Participants felt that this workshop was very useful and useful, which was around 90%. This indicates that the workshop was successful and beneficial for the participants
Pelatihan Pembuatan Poster dan Video yang Di-upload di Media Sosial Ratnadewi Ratnadewi; Heri Andrianto; Agus Prijono; Yohana Susanthi; Herawati Yusuf; Erwani Merry Sartika; Riko Arlando Saragih; Aan Darmawan Hangkawidjaja; Novie Theresia Br. Pasaribu; Daniel Setiadikarunia; Tio Dewantho Sunoto
AKM Vol 5 No 1 (2024): AKM : Aksi Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat - Juli 2024
Publisher : Sekolah Tinggi Ekonomi dan Bisnis Syariah (STEBIS) Indo Global Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36908/akm.v5i1.971

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang saat ini, kemampuan untuk mempromosikan diri melalui video dan poster menjadi semakin penting. Pembuatan video dan poster adalah salah satu aplikasi bidang ilmu dari Teknik Elektro yang sering digunakan pada pengajaran, penelitian, dan abdimas. Pembuatan video dan poster sangat penting untuk berbagai kegiatan di masyarakat saat ini. Pada kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini telah dilakukan pelatihan dan praktik pembuatan video dan poster, yang dimulai dari dasar pembuatan, sampai kepada upload dan publikasi di media sosial. Sasaran mitra yang diberi pelatihan adalah Forum Komunikasi Partisipasi Publik untuk Kesejahteraan Perempuan dan Anak Provinsi Jawa Barat (FORKOM PUSPA PROVINSI JABAR). Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan praktis dalam menciptakan video dan poster yang menarik. Video dan poster merupakan sarana yang efisien dan efektif untuk mempromosikan diri, mensosialisasikan visi dan misi serta program kerja kepada masyarakat. Metode pelaksanaan kegiatan menggunakan service learning, yaitu peserta diberi pelatihan dan pengabdi membantu mendampingi pembelajaran peserta pada saat praktik, sehingga dengan bergabungnya FORKOM PUSPA PROVINSI JABAR dan pengabdi diharapkan dapat mengedukasi anggota FORKOM PUSPA PROVINSI JABAR. Dari analisis hasil rata-rata skor dapat disimpulkan bahwa pengetahuan peserta masih perlu ditingkatkan lagi dengan terus mengasah kemampuan baik secara teori maupun praktik dan secara umum dapat dikatakan bahwa penyelenggaraan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini sudah memenuhi kepuasan para pesertanya.
Perancangan Alat Getar melalui Pemanfaatan Motor AC sebagai Mekanisme Getar Sartika, Erwani Merry; Lesmana, Cindrawati; Br. Pasaribu, Novie Theresia; Utama, Arvin Ezekiel Denri; Moses, Elia
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 23 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31358/techne.v23i2.528

Abstract

Gempa bumi adalah fenomena alam yang mempengaruhi respons bangunan terhadap getaran. Simulasi menggunakan alat getar, yang memungkinkan pengujian struktur bangunan dengan tingkat getaran yang menyerupai kondisi gempa. Penelitian ini berfokus pada desain alat getar yang memanfaatkan motor AC sebagai mekanisme getar dengan pengaturan getaran menggunakan Variable Speed Drive (VSD). Pengaturan kecepatan motor melalui VSD memungkinkan pengaturan frekuensi dan amplitudo getaran. Desain dari alat getar berfokus pada dominan pada arah z, namun tetap ada pengaruh terhadap gerakan arah x dan y, seperti yang terjadi pada kondisi nyata. Disain dengan memanfaatkan motor AC tipe induksi sebagai beban sekaligus sebagai pengatur getaran menjadi usulan disain yang berbeda dengan disain alat getar lainnya. Sensor mikrobit sebagai alat umpan balik (feedback) untuk mendeteksi gerakan alat getar ini untuk memantau getaran. Hasil data pengamatan menunjukkan telah terealisasi prototipe alat getar dengan frekuensi getar 9%-12% dari 50 Hz. Peletakkan sensor di permukaan alat getar berpengaruh kestabilan getaran. Pada peletakkan di pusat alat getar lebih stabil pada simpangan arah x dan y dengan frekuensi getar 9%, 10%, dan 11% terhadap 50 Hz, menunjukkan getaran arah z yang lebih dominan. Untuk frekuensi lebih besar atau sama dengan 12% dari 50 Hz, simpangan keseluruhan makin membesar dan tidak stabil.
Pengendalian Simulator Water Supply System menggunakan PID Berdasarkan Identifikasi SARTIKA, ERWANI MERRY; BR. PASARIBU, NOVIE THERESIA; SARJONO, RUDI; GUNAWAN, REYNALDY FELICIUS; HALIM, CHRISENDY
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 10, No 1: Published January 2022
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v10i1.213

Abstract

ABSTRAKWater supply system dari sumber ke pengguna merupakan layanan penting, sehingga perlu dirancang untuk menyediakan air dengan tingkat tekanan yang cukup. Pengendalian water supply system dipengaruhi oleh kombinasi pemasangan pompa secara paralel dan seri untuk menghasilkan performansi yang dibutuhkan. Plant simulator water supply system dirancang dalam beberapa jenis instalasi yaitu pompa tunggal, pompa seri, pompa paralel, dan keran sebagai gangguan. Selain pengaruh instalasi, pengendalian plant simulator menggunakan PID diperlukan untuk menghasilkan tekanan air yang diinginkan. Plant simulator untuk setiap instalasi dimodelkan menggunakan identifikasi sistem, sehingga proses pengendalian dapat dirancang secara simulasi sebelum diimplementasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa instalasi pompa paralel pada plant simulator water supply system memberikan rata-rata penurunan tekanan air terkecil bila diberi gangguan yaitu sebesar 16,92% untuk setiap dilakukan pembukaan keran.Kata kunci: water supply, pompa seri paralel, identifikasi, simulator, PID ABSTRACTWater supply system from source to user is an important service, so it needs to be designed to provide water with sufficient pressure level. The control of the water supply system is influenced by a combination of pump installation in parallel and series to produce the required performance. The plant simulator water supply system is designed in several types of installations, namely single pumps, series pumps, parallel pumps, and faucets as disturbances. In addition to the effect of installation, plant simulator control using PID is needed to produce the desired water pressure. The plant simulator for each installation is modeled using system identification, so that the control process can be designed in a simulation before being implemented. The results of this study indicate that the parallel pump installation on the plant simulator water supply system provides the smallest average drop in water pressure when disturbed, which is 16.92% for each tap opening.Keywords: water supply, parallel series pump, identification, simulator, PID
Simulator Pelatihan Caesiopulmonary Resuscitation (CPR) menggunakan MMA dan FSR SARTIKA, ERWANI MERRY; BR. PASARIBU, NOVIE THERESIA; GANY, AUDYATI; JEREMY, DIMITRI; LIN, CHE-WEI; SETIAWAN, FEBRIAN
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 10, No 3: Published July 2022
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v10i3.624

Abstract

ABSTRAKCardiac arrest merupakan permasalahan kesehatan yang signifikan. CPR dapat mengurangi resiko, namun tidak semua orang dapat melakukan CPR dengan benar. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dibuat simulator pelatihan CPR yang dapat mengamati kedalaman dan frekuensi penekanan saat melakukan CPR. Simulator pelatihan CPR dibuat dengan sistem akuisisi data berupa estimasi kedalaman dan panduan kompresi. Sensor yang digunakan adalah accelerometer MMA 7361 dan force sensor FSR 406. Kedalaman dari akselerasi dapat diperoleh dengan mengintegralkan data accelerometer sebanyak dua kali. Integral dilakukan persiklus kompresi untuk mengurangi akumulasi error. Sistem panduan kompresi terdiri atas metronom sebagai acuan kecepatan kompresi, dan LED indikator frekuensi kompresi. Simulator pelatihan CPR ini memberikan estimasi kedalaman yang baik pada spons dan bantal menggunakan sampling rate sebesar 1 kHz dan integral per siklus kompresi.Kata kunci: Pelatihan CPR, Akuisisi Kedalaman, FSR 406, MMA7361 ABSTRACTCardiac arrest is a significant health problem. CPR can reduce risk, but not everyone can perform CPR correctly. Based on these problems, a CPR training simulator was created that can observe the depth and frequency of compressions when performing CPR. The CPR training simulator is built with a data acquisition system in the form of depth estimation and compression guidance. The sensors used are the MMA 7361 accelerometer and the FSR 406 force sensor. The depth of acceleration can be obtained by integrating the accelerometer data 2 times. The integral is performed per cycle of compression to reduce the accumulation of errors. The compression guidance system consists of a metronome as a reference for compression speed, and a compression frequency indicator LED. This CPR training simulator provides good depth estimation in sponges and pillows using a sampling rate of 1 kHz and integrals per compression cycle.Keywords: CPR Training, Depth Acquisition, FSR 406, MMA7361
Penerapan Algoritma Gradient Boosting pada Sinyal EEG sebagai Pengendali Kursi Roda DARMAWAN, GERARLDO INDRA; SARTIKA, ERWANI MERRY; CHANDRA, ERIC; BR. PASARIBU, NOVIE THERESIA; ANDRIANTO, HERI
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 12, No 2: Published April 2024
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v12i2.541

Abstract

ABSTRAKBerdasarkan data Badan Penduduk Statistik (BPS) tahun 2019, jumlah penduduk lanjut usia yaitu 23,4 juta dan 26,2% diantaranya mengalami keluhan kesehatan. Beberapa keluhan kesehatan yang dialami berkaitan dengan mobilitas. Kursi roda merupakan salah satu alat bantu yang kerap digunakan oleh penyandang disabilitas atau seseorang yang memiliki keterbatasan mobilitas. Brain-Computer Interface digunakan sebagai sistem kendali kursi roda menggunakan Raspberry Pi berdasarkan masukan berupa sinyal EEG. Sinyal EEG tersebut digunakan untuk memprediksi perintah otak dan rangsangan gerakan bola mata dengan menerapkan algoritma gradient boosting. Hasil prediksi machine learning merupakan set point untuk menjalankan motor DC sehingga kursi roda dapat bergerak berdasarkan hasil prediksi. Sistem BCI pada kursi roda telah dilakukan uji coba, integrasi BCI pada kursi roda berhasil diterapkan dengan persentase keberhasilan sebesar 60%.Kata kunci: BCI, Machine Learning, Wheelchair Control. ABSTRACTAccording to the Badan Penduduk Statistik 2019, the number of elderly population is 23.4 million, and 26.2% of them experience health complaints. Some of these complaints are related to mobility. Wheelchairs are one of the commonly used aids for people with disabilities or mobility limitations. The Brain-Computer Interface (BCI) is employed as a control system for a wheelchair, utilizing a Raspberry Pi, which operates based on input signals derived from EEG (Electroencephalogram) signals. These EEG signals are used to predict brain commands and stimulate eye movement through the application of gradient boosting algorithms. The machine learning prediction results are the set points to run the DC motor so that the wheelchair can move based on the prediction results. The BCI system for wheelchairs has been tested, and the integration of BCI into wheelchairs has been successfully applied with a 60% success rate.Keywords: BCI, Machine Learning, Wheelchair Control.
Prediksi Kuat Tekan Kolom Beton Persegi dengan Perkuatan FRP Menggunakan Machine Learning Kristianto, Anang; Pranata, Yosafat Aji; Br. Pasaribu, Novie Theresia; Alfatama, Jasen
RekaRacana: Jurnal Teknik Sipil Vol 11, No 2: Juli 2025
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/rekaracana.v11i2.158

Abstract

ABSTRAKAnalisis secara teoritis kuat tekan kolom beton persegi dengan perkuatan FRP masih mengandalkan pendekatan seperti yang digunakan untuk kolom lingkaran dengan modifikasi. Sesuai dengan kemajuan teknologi saat ini pendekatan menggunakan machine learning diharapakan dapat memberikan perspektif  berbeda sekaligus hasil yang lebih akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan beberapa teknik machine learning untuk memprediksi kuat tekan aksial kolom persegi yang diperkuat dengan FRP dengan berbagai radius kelengkungan pada sudutnya dan membandingkan metode machine learning dengan pendekatan analitik dan mekanik yang sudah ada. Tiga algoritma digunakan dalam pendekatan machine learning: Jaringan Syaraf Tiruan (JST), Categorical Boost (CatBoost), dan M5-Tree.  Ensemble Machine Learning membuat kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan tiga model individual JST, CatBoost, dan M5-Tree dengan nilai R-squared sebesar 0,9557. Penggunaan machine learning untuk memprediksi dibandingkan dengan beberapa usulan teori tegangan terkekang, memberikan hasil yang paling mendekati dengan nilai R-squared sebesar 0,8276.Kata kunci: tegangan, kolom beton, FRP, prediksi, pembelajaran mesin ABSTRACTTheoretically analyzing the compressive strength of square concrete columns with FRP reinforcement still relies on the approach as used for circular columns with modifications. In accordance with current technological advances, machine learning approaches are expected to provide a different perspective as well as more accurate results. The objective of this research is to use several machine learning techniques to predict the axial compressive strength of square columns reinforced with FRP with various radii of curvature at the corners and compare the machine learning methods with existing analytical and mechanical approaches. Three algorithms were used in the machine learning approach: Artificial Neural Network (ANN), Categorical Boost (CatBoost), and M5-Tree.  The machine learning ensemble performed better than the three individual models JST, CatBoost, and M5-Tree with an R-squared value of 0.9557. The use of machine learning to predict, compared to some proposed confined stress theories, gave the closest results with an R-squared value of 0.8276.Keywords: stress, concrete column, FRP, prediction, machine learning