Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.644
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS) ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknik Elektro Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI) Journal of ICT Research and Applications JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika CYCLOTRON J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Mantik Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Magistrorum et Scholarium: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Rekayasa elektrika
Gunawan Dewantoro
Universitas Kristen Satya Wacana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Stabilisasi Orientasi Kamera 3-Axis Berbasis Pengendali PID untuk Fabrikasi Gimbal Ekonomis dan Praktis Wibowo, Ignatius Joddy Pratama; Dewantoro, Gunawan; Susilo, Deddy
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 3 (2023): Oktober
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i3.47080

Abstract

Gimbal atau stabilizer menjadi salah satu bagian penting dalam berkembangnya dunia videografi yang mengendalikan gerakan kamera pada sumbu x, y, dan z untuk menjaga orientasi kamera. Namun gimbal komersial yang memiliki respon stabilisasi tinggi masih tergolong mahal untuk hobbyist. Untuk itulah, penelitian ini mengembangkan gimbal yang praktis dan ekonomis menggunakan modul Inertial Measurement Unit (IMU) yang terdiri dari sensor accelerometer dan gyroscope. Kedua sensor tersebut dikombinasikan menjadi complementary filter sehingga mampu mengukur sudut baik ketika gimbal dalam keadaan diam maupun bergerak. Motor DC brushless dipasang pada tiap sumbu, yang apabila ketiga sumbu tersebut ditarik garis lurus maka akan berpotongan pada sebuah titik di mana kamera akan diletakkan. Stabilizer ini dikendalikan dengan software STorM32 yang terkoneksi dengan 3 motor DC brushless yang memiliki fungsi pitch, roll, dan yaw serta sensor IMU MPU6050 untuk menunjang kinerja maksimal dari stabilizer. Penalaan parameter PID serta pengaturan kestabilan dan redaman telah menghasilkan keseimbangan pada stabilizer secara maksimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa stabilizer mampu mengkompensasi sudut yaw 5,52o selama 3,57 detik. Dengan rangka yang ergonomis, pengambilan video menggunakan stabilizer ini menjadi lebih baik dan stabil.
Optimized PID-Like Neural Network Controller for Single-Objective Systems Gunawan Dewantoro; Johanes Nico Sukamto; Fransiscus Dalu Setiaji
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol. 8 No. 4 (2022): Desember
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v8i4.25237

Abstract

The utilization of intelligent controllers becomes more prevalent as the hype of Industry 4.0 arises. Artificial neural network (ANN) exhibits the mapping ability and can estimate the output by means of either interpolation or extrapolation. These properties are sought to supersede the classical controllers. In this study, the ANN establishment was initiated by collecting dataset from the input and output of a well-known PID controller. The dataset was trained using a set of control factor combinations, including the number of neurons, the number of hidden layers, activation functions, and learning rates. Two kinds of ANN controllers were investigated, including one-input and three-input ANN. The testing was conducted under normal and uncertain conditions. These uncertainties include external disturbances, plant variations, and setpoint variations. The integral absolute error (IAE) was selected as the single objective to assess. The simulation results show that the response of three-input ANN controllers could yield smaller IAE at their best combinations under most kinds of conditions. Besides, the three-input ANN outperforms the one-input ANN both qualitatively and quantitatively. These facts might lead to a broader utilization of ANN as controllers.
Co-Authors Aditya Bintang Sri Mukti Adri Gabriel Sooai Agustinus Hery Waluyo Andreas Ardian Febrianto Atyanta Nika Rumaksari Budhiantho, Matias H.W. Budihardja Murtianta Deddy Susilo Demas Sabatino Dinar Rahmat Hadiyanto Ditya Clarisa Amanda Ferdi Yansen Franciscus Dalu Setiaji, Franciscus Dalu Fransiscus Dalu Setiaji Gloria Song Abimanyu Hadiyanto, Dinar Rahmat Handoko Handoko Hartanto Kusuma Wardana Hoeko Setyawijaya Ignatius Jody Imaddudin Abdurrahman Ivanno Alexander Rombang Iwan Setyawan Jamil Mansuri Johanes Nico Sukamto Kristian Visi Subekti Lukas B. Setyawan Lukas Bambang Setyawan Marcellus Denta Widyapramana Mario Augustino Ivan D. B. Mone, Edwin C. Nugraha, Benedictus Edwin Paula Agrippina Ika Felixia Prabata Pideksa Adi Purnamasidi Sugiyanto Purwoko, Agus Ramadhan, Muhammad Hisyamudin Raynald Saputra Sebastian Hermawan Prasetyo Septian Abednego Sri Hartini Sukamto, Johanes Nico Suprayudi, Anton Teuku Danny Ramdani Tio Pragustha, Tio Wibowo, Ignatius Joddy Pratama Yohanes Dino Lowutan Yohanes Haryudanta D.