Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

Wireless Sensor Network Untuk Pengumpulan Data Bergerak Pada Sistem Informasi Medis -, Firdaus; -, Sudarman; Adinandra, Sisdarmanto
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) SNIMed IV (2013)
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Sistem informasi yang handal membutuhkan dukungan sistem pengumpulan data yang handal pula. Sistem informasi medis di rumah sakit, selain mengolah data diam juga mengolah data bergerak, misal data kondisi alat kesehatan atau pasien yang berpindah dari satu tempat ke tempat lain. Maka wireless sensor network (WSN) adalah solusi yang tepat untuk pengumpulan data bergerak tersebut. Pada penelitian ini berhasil membangun jaringan komunikasi nirkabel menggunakan transceiver TRW-2,4GHz untuk mengumpulkan data bergerak pada tiga titik berbeda. Data dikirim ke pusat data, kemudian diolah, ditampilkan dan disimpan pada PC server.
A Practical Coordinated Trajectory Tracking for A Group of Mixed Wheeled Mobile Robots with Communication Delays Sisdarmanto Adinandra; Dwi Ana Ratnawari
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 14, No 4: December 2016
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v14i4.3056

Abstract

Coordination between a specific mobile robot type has been widely investigated, e.g coordination between unicycles. To extend the applicability of the system, a coordinated trajectory tracking of mixed type of mobile robots is considered. We prove that if a certain type of wheeled mobile robot is able to individually track its own reference, then coordination in tracking with other type of robots can be achieved simply by sharing individual tracking errors. Using two types of wheeled mobile robots, namely unicycle type (a nonholonomic mobile robot) and omni wheels type (a holonomic mobile robot), a coordinated control algorithm can achieve a global asymptotically stable condition of the error dynamics of the systems. Under bidirectional communication between robots as a constraint, the group is able to maintain individual tracking while coordinating the movements with other robots regardless occurring perturbations in the system and delays in communication channels. Simulation results suggest that information sharing between the robots increase the robustness in coordinating individual trajectories. Results also show that delays cause drop in performance similar to the case of no information sharing.
Penggabungan Metode Itakura Saito Distance dan Backpropagation Neural Network untuk Peningkatan Akurasi Suara pada Audio Forensik(Combining Itakura Saito Distance and Backpropagation Neural Network Methods to Improve Sound Accuracy in Audio Forensic) Ardy Wicaksono; Sisdarmanto Adinandra; Yudi Prayudi
JUITA : Jurnal Informatika JUITA Vol. 8 Nomor 2, November 2020
Publisher : Department of Informatics Engineering, Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1547.992 KB) | DOI: 10.30595/juita.v8i2.8248

Abstract

Audio merupakan salah satu barang bukti digital yang digunakan dalam cybercrime. Seringkali bahwa bukti audio ini membawa peran krusial untuk mengungkapkan adanya kasus kejahatan sehingga diperlukan proses analisis audio forensic. Audio tersebut berisi rekaman suara seseorang yang memiliki karakter dengan pengucapan kosakata yang berbeda-beda, pengucapan yang tidak jelas, dan memiliki banyak noise. Perlu adanya penanganan yang sesuai Standart Operational Procedure (SOP) audio forensics. Tahapan dalam melakukan audio forensic pada Digital Forensic Analyst Team Pusat Laboratorium Forensik (DFAT) PUSLABFOR terdiri dari 4 tahapan yakni Acquisition, Audio Enhancement, Decoding, dan Voice Recognition. Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai analisis audio menggunakan metode speech processing yaitu Itakura Saito Distance dan metode jaringan syaraf tiruan yaitu Backpropagation Neural Network dengan tujuan memperkuat hasil akurasi identik suatu barang bukti rekaman suara. Jika metode ini dikaloborasikan akan memperkuat tingkat akurasi dan argument yang diperoleh dari proses analisa, khususnya dalam penanganan audio forensic. Akurasi itu sendiri diukur dari nilai kedekatan frekuensi atau spectrum antara rekaman suara asli dengan rekaman suara pembanding.  Hasil pengujian yang dilakukan pada 4 rekaman suara asli (unknown) dan 4 rekaman suara pembanding (known) dengan lebih dari 20 kosakata menunjukan akurasi tertinggi yang identik lebih dari 95%.
RANCANG BANGUN ROBOT PELAYAN MEDIS UNTUK PASIEN KARANTINA COVID-19 DENGAN KENDALI BERBASIS ANDROID Donny Suryawan; R.M. Sisdarmanto Adinandra
Jurnal Teknologi Terapan Vol 7, No 1 (2021): Jurnal Teknologi Terapan
Publisher : P3M Politeknik Negeri Indramayu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31884/jtt.v7i1.312

Abstract

Virus Corona (COVID-19) adalah virus yang sedang menjadi pandemi di dunia. Di Indonesia, tercatat lebih dari 700 ribu kasus positif dengan lebih dari 21 ribu orang meninggal akibat infeksi virus corona. Penanganan pasien COVID-19 tentu perlu menjadi perhatian untuk mengurangi penyebaran virus tersebut.  Upaya yang bisa dilakukan adalah meminimalkan kontak kecuali memang sangat mendesak dan darurat. Penggunaan robot sebagai pelayan medis menjadi alternatif untuk mengurangi kontak dengan pasien yang dikarantina. Robot pelayan medis dapat digunakan untuk melaksanakan pelayanan rutin seperti mengantar makanan, obat atau keperluan lain yang sifatnya tidak mendesak. Dalam penelitian ini, Robot yang telah dirancang mampu dikendalikan menggunakan gawai berbasis Android yang dikoneksikan menggunakan jaringan tanpa kabel. Robot yang telah dirancang juga memiliki fitur untuk video call sebagai sarana konsultasi jarak jauh dengan tenaga kesehatan. Selain itu, Robot tersebut juga mampu membawa beban hingga 40 kilogram.
Kontrol Relay dan Kecepatan Kipas Angin Direct Current (DC) dengan Sensor Suhu LM35 Berbasis Internet of Things (IoT) Almira Budiyanto; Genta Bayu Pramudita; Sisdarmanto Adinandra
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 1 (2020)
Publisher : Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (925.569 KB) | DOI: 10.31358/techne.v19i01.224

Abstract

Dewasa ini masyarakat banyak tertarik dengan hal-hal yang instan dan efisien. Selain itu angka mobilitas yang tinggi menjadi salah satu faktor mengapa hal-hal yang bersifat instan dan efisien menjadi pilihan yang banyak digemari oleh masyarakat. Menjawab tantangan ini Internet of Things (IoT) hadir untuk membantu masyarakat dengan cara mengkoneksikan berbagai objek ke jaringan internet yang kemudian dapat diakses dari mana saja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja sistem IoT dengan platform aplikasi Blynk pada smartphone android. Metode yang digunakan adalah penggunaan sensor suhu LM35 sebagai input suhu. Pada perancangan ini menggunakan motor Direct Current (DC) yang dapat diatur dengan metode Pulse Width Modulation (PWM) dan dikendalikan melalui aplikasi Blynk pada smartphone android. Sensor suhu LM35 memiliki batasan suhu 27°C sampai 40°C yang menghasilkan kenaikan rata-rata PWM sebesar 6,3/oC dan putaran motornya bertambah sebesar 244 rpm/oC. Perancangan ini ditambahkan motor servo dan relay yang dapat dikendalikan dengan aplikasi Blynk pada smartphone android.
ANALISIS KINERJA GERAK ROBOT ASISTEN MEDIS DENGAN KONFIGURASI TIGA AKTUATOR BERBASIS OMNIDIRECTIONAL Donny Suryawan; Luqman Buchori; Sulardjaka Sulardjaka; Sisdarmanto Adinandra; Muhammad Al Qadim
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 27, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/tr.2022.v27i2.5343

Abstract

Pandemi Virus Corona (COVID-19) masih berlangsung hingga saat ini. Tercatat total jumlah kasus yang terkonfirmasi di Indonesia adalah 4,24 juta, dengan korban meninggal sebanyak 143 ribu orang. Jumlah tersebut termasuk 2032 tenaga Kesehatan yang meninggal dunia akibar tepapar virus COVID-19. Banyaknya korban di kalangan tenga Kesehatan tentu pelru menjadi perhatian. Pembatasan interaksi dan kontak antara tenaga Kesehatan dengan pasien yang tepapar COVID-19 perlu dilakukan. Penggunaan robot yang mampu menggantikan petugas kesehatan dalam memberikan pelayanan rutin terhadap pasien karantina COVID-19 merupakan slah satu upaya untuk mengurangi interaksi langsung antara tenaga Kesehatan dengan pasien COVID-19. Perancangan, simulasi dan pembuatan prototipe robot asisten medis telah dilakukan pada penelitian sebelumnya. Hanya saja, kinerja geraknya belum diuji keakuratan dan kestabilannya. Sehingga, penelitian ini berfokus pada pengujian dan analisis kinerja gerak pada robot asisten medis. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukan robot asisten medis yang telah dirancang mampu menjalankan gerak-gerak dasar yaitu gerak maju, mundur, geser kanan, geser kiri, putar kanan dan putar kiri. Akan tetapi saat robot dihentikan dari geraknya, robot masih mengalami overshoot akibat inersia masa. Selain itu, konfigurasi 3 aktuator yang digunakan dan posisi titik pusat masa yang tidak segaris dengan titik pusat tumpuan menyebabkan robot tidak stabil dan terjadi ayunan akibat momen inersia.
Perancangan Prototype Smart Home System dengan Internet of Things Muhammad Yoga Prabowo; Almira Budiyanto; Ida Nurcahyani; Sisdarmanto Adinandra
Retii Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-13 2018
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

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

Abstract

Pencurian menjadi salah satu latar belakang berkembangnya smart home system. Sistem pengaman seperti Closed Circuit Television atau CCTV tidak dapat bertindak banyak disaat terjadi pencurian. Dengan adanya prototype smart home ini, diharapkan masyarakat sadar akan teknologi dan pentingnya keamanan rumah. Oleh karena itu, hadir sebuah prototype smart home system yang dapat mengendalian penguncian pintu, lampu dan jalur listrik dengan akses pengendalian yang mudah. Metode pengendalian yang digunakan yaitu easy one click control, yaitu dengan menekan tombol yang ada pada halaman web dan sistem akan melakukan perintahnya, untuk pengendalian penguncian pintu terdapat sensor infra-red (IR) yang dapat mendeteksi pintu yang telah terkunci dan menampilkannya pada halaman web. Layanan yang digunakan untuk menampilkan panel kendali pada halaman web browser yaitu menggunakan lokal web server pada nodeMCU, yang kemudian dapat diakses melalui perangkat yang dapat mengakses web seperti smartphone, pc, laptop dan yang lain. Hasil yang didapatkan nodeMCU tidak dapat menangkap sinyal dan melakukan aksi kendali pada jarak 18 meter. Dengan adanya sistem ini, pengguna diharapan dapat meningkatkan efisiensi waktu.
The Comparison of Audio Analysis Using Audio Forensic Technique and Mel Frequency Cepstral Coefficient Method (MFCC) as the Requirement of Digital Evidence Helmy Dzulfikar; Sisdarmanto Adinandra; Erika Ramadhani
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 6 No 2 (2021)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v6i2.702

Abstract

Audio forensics is the application of science and scientific methods in handling digital evidence in the form of audio. In this regard, the audio supports the disclosure of various criminal cases and reveals the necessary information needed in the trial process. So far, research related to audio forensics is more on human voices that are recorded directly, either by using a voice recorder or voice recordings on smartphones, which are available on Google Play services or iOS Store. This study compares the analysis of live voices (human voices) with artificial voices on Google Voice and other artificial voices. This study implements the audio forensic analysis, which involves pitch, formant, and spectrogram as the parameters. Besides, it also analyses the data by using feature extraction using the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) method, the Dynamic Time Warping (DTW) method, and applying the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The previously made live voice recording and artificial voice are then cut into words. Then, it tests the chunk from the voice recording. The testing of audio forensic techniques with the Praat application obtained similar words between live and artificial voices and provided 40,74% accuracy of information. While the testing by using the MFCC, DTW, KNN methods with the built systems by using Matlab, obtained similar word information between live voice and artificial voice with an accuracy of 33.33%.
Sistem Monitoring Kelembaban Tanah pada Tanaman Tebu (MONTABU) Berbasis IoT Abdullah Hilman; Dirga Putra Wijaya; Banta Saidi; Almira Budiyanto; Sisdarmanto Adinandra
Asian Journal of Innovation and Entrepreneurship Volume 06, Issue 01, January 2022
Publisher : UII

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/ajie.vol6.iss1.art1

Abstract

Sektor pertanian merupakan salah satu sektor terpenting bagi perekonomian di Indonesia. Guna memastikan hasil panen yang baik, berbagai indikator harus dijaga dengan baik salah satunya adalah kondisi tanah pertanian. Kelembaban tanah merupakan salah satu parameter penting yang perlu dipantau dan merupakan indikator yang paling mudah untuk menggambarkan kondisi tanah. Tanaman tebu merupakan salah satu dari berbagai jenis tanaman yang cukup sensitif terhadap kelembaban tanah. Tanaman tebu memerlukan tingkat kelembaban tanah yang berbeda-beda pada setiap fase penanaman. Oleh karena itu, sistem MONTABU (monitoring kelembaban tanah tanaman tebu) dibuat untuk membantu memonitoring kelembaban tanah tanaman tebu sehingga meningkatkan keberhasilan hasil panen. sistem MONTABU dirancang dengan berbasis IoT (Internet of Things), sehingga pemantauan dapat dilakukan tanpa terbatas ruang dan waktu. Selain itu, sistem MONTABU di rancang menggunakan sumber daya menggunakan photovoltaic dari cahaya matahari, sehingga sumber daya dapat diperbaharui terus menerus. Secara umum, kerja dari sistem MONTABU adalah sensor kelembaban tanah membaca pengukuran besar kelembaban dari tanah di perkebunan tebu kemudian diolah pada mikrokontroler lalu mengirimkan hasil pengukuran tersebut melalui SMS pengguna dan aplikasi android. Pengujian diuji dalam 7 hari di kebun tebu Maredan, Berbah, Sleman. Sistem akan mengukur kelembaban satu hari sekali pada pagi hari, dengan nilai hasil kelembaban rata-rata 70%. Perangkat prototipe ini dapat dipasang diluar ruangan dan dapat mengirim pesan secara real time. Hasil dari sistem MONTABU telah berhasil mengukur dan mengirimkan notifikasi kelembaban tanah dengan keberhasilan 100% melalui SMS dan dapat dipantau real time menggunakan IoT. Dampak masalah sosial dan lingkungan pada MONTABU cukup mempengaruhi performa sistem, karena terjadi pengrusakan oleh manusia dan hewan pengerat
The Comparison of Audio Analysis Using Audio Forensic Technique and Mel Frequency Cepstral Coefficient Method (MFCC) as the Requirement of Digital Evidence Helmy Dzulfikar; Sisdarmanto Adinandra; Erika Ramadhani
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 6 No 2 (2021)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v6i2.702

Abstract

Audio forensics is the application of science and scientific methods in handling digital evidence in the form of audio. In this regard, the audio supports the disclosure of various criminal cases and reveals the necessary information needed in the trial process. So far, research related to audio forensics is more on human voices that are recorded directly, either by using a voice recorder or voice recordings on smartphones, which are available on Google Play services or iOS Store. This study compares the analysis of live voices (human voices) with artificial voices on Google Voice and other artificial voices. This study implements the audio forensic analysis, which involves pitch, formant, and spectrogram as the parameters. Besides, it also analyses the data by using feature extraction using the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) method, the Dynamic Time Warping (DTW) method, and applying the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. The previously made live voice recording and artificial voice are then cut into words. Then, it tests the chunk from the voice recording. The testing of audio forensic techniques with the Praat application obtained similar words between live and artificial voices and provided 40,74% accuracy of information. While the testing by using the MFCC, DTW, KNN methods with the built systems by using Matlab, obtained similar word information between live voice and artificial voice with an accuracy of 33.33%.