Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING eProceedings of Engineering Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL
Bambang Hidayat
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 205 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 201 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 7   8   9   10   11 
Pengolahan Citra Radiograf Periapikal Pada Deteksi Penyakit Pulpitis Menggunakan Metode Adaptive Region Growing Approach Berbasis Android Rikko Ismail Hardianzah; Bambang Hidayat; Suhardjo Suhardjo
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Salah satu organ penting dalam tubuh adalah gigi. Gigi yang tidak sehat dapat mengakibatkan rasa nyeri sehingga mengganggu aktivitas. Salah satu penyakit pada gigi adalah pulpitis. Pulpitis merupakan peradangan pada rongga pulpa. Penyakit ini dapat dibedakan menjadi dua yaitu pulpitis reversibel dan ireversibel. Pulpitis dapat dideteksi dengan menggunakan x-ray. Salah satu penerapan x-ray adalah radiograf periapikal. Radiograf periapikal ini akan diolah dan akan didiagnosis oleh dokter gigi. Dalam penelitian ini mencoba melakukan pengolahan citra radiograf periapikal dengan tahap pre processing, segmentasi, dan klasifikasi. Pada penelitian ini menggunakan metode Adaptive Region Growing Approach pada bagian segmentasi. Metode ini melakukan pertumbuhan lokal pada citra dengan menggunakan seed point, threshold, dan edge growing. Seed point dipilih secara otomatis dengan melihat piksel dengan intensitas maksimal. Lalu memilih threshold secara manual dengan rentang 0 sampai 1. Melakukan edge growing dengan perbandingan seed point dan tetangga seed point dengan menggunakan threshold. Untuk klasifikasi, digunakan metode k Nearest Neighbour dengan menggunakan nilai k=1. Untuk menggunakan metode klasifikasi ini dibutuhkan fitur unik dari citra. Ekstraksi fitur yang digunakan adalah Gray Level Coocurance Matrix (GLCM) dengan fitur correlation, entropy, invers difference Moment, dan Angular Second Moment. Hasil dari tugas akhir ini adalah mampu untuk mendeteksi penyakit pulpitis dengan tingkat akurasi sebesar 70% pada android. Data yang digunakan dalam tugas akhir ini sebanyak 36 data dengan rincian 30 data sebagai data uji dan 6 data sebagai data latih. Kata kunci : Pulpitis, Region Growing, kNN, GLCM
Analisis Steganografi Citra Digital Menggunakan Metode Spread Spectrum Berbasis Android Ari Septayuda; Bambang Hidayat; Hilal Nuha
eProceedings of Engineering Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pertukaran informasi mengalami perkembangan yang signifikan, dapat terlihat dari media yang banyak dipergunakan saat ini adalah media digital, seperti internet. Salah satu perangkat yang menawarkan penggunaan internet secara mudah adalah Android. Saat ini smartphone berbasis Android sedang booming dikalangan masyarakat dunia dikarenakan banyak kemudahan yang ditawarkan.Kemudahan yang seharusnya memberikan keuntungan bagi kita ternyata memiliki sisi negatif. Misalnya pencurian data digital yang dikirim lewat internet dapat disalahgunakan oleh oknum yang tidak bertanggung jawab. Dengan adanya kemudahan tersebut seseorang dapat dengan mudah menyalin, mendistribusikan dan/atau mengubah isi dari data digital tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan suatu teknik yang dapat menangani permasalahan tersebut, terutama hal yang menyangkut label hak cipta. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalahsteganografi.Steganografi merupakan suatu teknik untuk menyamarkanatau menyembunyikan data atau informasi citra (image) ke dalam suatu data digital utama, yang disebut dengan citra host, dengan tujuan tertentu. Ada empat jenis metode steganografi, yaitu Least Significant Bit Insertion (LSB), Algorithms and Transformation, Redundant Pattern Encoding, Spread Spectrummethod. Dalam tugas akhir ini telah dirancang steganografi berbasis Android dimana metode yang digunakan adalah Spread Spectrum dan diimplementasikan pada sistem operasi Android. Android merupakan sistem operasi yang berbasis Linux untuk telepon seluler. Dengan metode ini pesan dikodekan dan disebar ke setiap spektrum frekuensi yang memungkinkan. Dari hasil penelitian, sistem steganografi menggunakan metode Spread Spectrum menghasilkan performansi imperceptibilityantara citra cover dan citra stego sangatlah mirip.Kesimpulanini ditunjukan dengan hasil nilai PSNR sebesar 59,153 dan nilai MSE sebesar 0,079 pada citra cover yang disisipi ukuran citra rahasia 16x16 pixel. Performansi robustness pada citra stego mempunyai nilai BER sebesar 0,154 artinya bit error yang terjadi akibat perubahan pixel pada citra stego sangat kecil. Namun sistem yang telah dibuat tidak memiliki performansi yang baik ketika diberikan serangan berupa noise, cropping dan proses kompresi. Hal ini dibuktikan dengan besarnya nilai BER yang berada pada kisaran 0,995. Kata kunci:Steganografi, Spread Spectrum, Android
Note Detection For Saz With Harmonic Product Spectrum Method Zafer Ozcan; Bambang Hidayat; Unang Sunarya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstract - This research is about automatic note detection for Turkish instrument “Saz”. The Harmonic Product Spectrum (HPS) method is used for detection. The reason of doing this research is that so many applications are created for usage of music industry. Most of the music that we listen today is usually created in digital studios. However there are only few research on Turkish traditional instruments. Listening to a melody and extracting its notes is not possible for everyone. Therefore the musician publishes the notes on a paper then others can play the same melody. Today, even if we don’t have the notes written on a paper we can extract the notes with a software. This is possible for many instruments, such as guitar, piano, clarinet etc. however there is no application created to detect notes of Saz yet. Therefore this research is important for increasing the usage of Saz by Musicians. In this research, Harmonic Product Spectrum (HPS) method is used as feature extraction method. HPS applies down sampling to the input data in spectrum format then multiplies the each result of the down sampled input. Saz Notes are recorded in Signal Laboratory, as Wav file. A Matlad based algorithm is used to simulate the system. Notes are fed to the system offline. Firstly. The input is preprocessed and converted to feasible form for HPS. Secondly, preprocessed data is fed to the HPS. HPS extracts the feature of the note. The feature is consist of two frequency value. Finally the features are compared with the training data with k-NN method to identify the note. In experiments we achieved 97% accuracy for noiseless notes and 89% accuracy for noisy notes. The software is able to extract the feature around 0.01 second. Overall computation time is around 0.0603 second. In a very similar research, done by Paul M. Brossier, the accuracy is 96% and the computation time of their software is 0.3 second. In another research, done by Chris Duxbury, the accuracy for onset detection was 92%. The common accuracy level for detection din researches about musical instruments varies from 92% to 98%. There are some rare researches achieved 100% accuracy level. Therefore the accuracy level of our research can be labeled as very satisfying.. Keywords: Saz, Harmonic Product Spectrum, Pitch, Note Detection
Video Steganografi Menggunakan Metode Enhanced Least Significant Bit (elsb) Pada Frame Yang Dipilih Berdasarkan Deteksi Silence Mel-frequency Cepstral Coefficient (mfcc) Garizah Ganih Pranoto; Bambang Hidayat; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada tugas akhir ini dilakukan simulasi sistem steganografi pada video dengan menggunakan metode Enhanched Least Significant Bit (ELSB) yaitu modifikasi dari metode Least Significant Bit (LSB). Penyisipan dilakukan pada gambar (image) saat tidak adanya suara  (silence) dalam video dengan menggunakan Mel- Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) yaitu mengekstraksi ciri  sinyal suara berdasarkan karakter respon frekuensi suara. Hasil  yang diperoleh adalah sistem steganografi dengan waktu komputasi tercepat 1,38774 detik pada saat penyisipan dan 0,1635 detik pada saat ekstraksi. Sistem juga menghasilkan nilai akurasi sebesar 100% dan nilai PSNR mencapai 73,5329 dB dengan BER dan CER sama dengan 0 saat tidak adanya serangan noise Gaussian. Sistem steganografi yang dibuat tahan terhadap serangan noise Gaussian pada citra dengan nilai mean=0 hingga variansi 1x10-7. Hasil MOS yang didapatkan dari survey terhadap 30 koresponden memiliki nilai rata-rata total 4,5 yang berarti kualitas video yang tersisipi adalah baik. Kata kunci: Steganografi, video, ELSB, MFCC
Identifikasi Pola Sidik Bibir Pada Pria Dan Wanita Menggunakan Metode Watershed Dan Klasifikasi Support Vector Machine (svm) Untuk Aplikasi Bidang Forensik Indah Restyana; Bambang Hidayat; Ayu Trisna Hayati
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu maupun kepentingan penegakan hukum. Banyak cara dalam mengidentifikasi individu, namun seringkali karena kondisi fisik individu yang sudah tidak utuh, maka dilakukan pengidentifikasian. Ilmu kedokteran gigi forensik secara sederhana dapat menentukan identitas seseorang berdasarkan pemeriksaan odontologi, rugae palatina, dan sidik bibir. Sidik bibir memiliki karakteristik khas sama halnya dengan perbandingan sidik jari. Tugas Akhir ini dibuat bertujuan untuk memudahkan identifikasi dan klasifikasi sidik bibir pada pria dan wanita. Metode yang digunakan untuk ekstrasi ciri adalah Watershed dan metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Hasil performansi sistem menggunakan metode tersebut telah dianalisis.
Deteksi Kualitas Pemasangan Ubin Berbasis Ekstraksi Ciri Bunyi Dengan Klasifikasi K-nearest Neighbor Regha Julian Pradhana; Bambang Hidayat; Ratri Dwi Atmaja
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Saat ini perkembangan teknologi di dunia sangatlah pesat, tak bisa dipungkiri lagi bahwa manusia tak bisa lepas dari kemajuan teknologi setiap harinya. Tanpa disadari pula banyak alat maupun sofware komputer yang secara tak disadari berperan penting dalam membantu manusia melakukan aktivitas. Salah satu teknologi yang sedang berkembang saat ini adalah teknologi dalam bidang pengolahan sinyal. Pengolahan sinyal adalah teknik yang mempelajari dan mengembangkan metode memanipulasi, dan analisa sinyal. Pengolahan sinyal juga dapat dibagi menjadi beberapa kelompok, salah satunya adalah pengolahan sinyal suara. Pada tugas akhir ini, dilakukan penelitian dengan cara menjatuhkan bola golf untuk menghantam ubin keramik yang telah terpasang dan direkam bunyi yang dihasilkan menggunakan microphone pada handphone. Aplikasi ini bekerja dengan ekstraksi ciri Average Energy dan ZCR (Zero Crossing Rate) serta menggunakan klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) yang berfungsi untuk membandingkan nilai hasil pengujian ekstraksi ciri yang ditangkap microphone dengan suara latih yang sudah disimpan sebelumnya. Dengan adanya tugas akhir ini dihasilkan sebuah aplikasi pengolahan sinyal suara yang dapat menentukan apakah ubin keramik yang sudah terpasang tersebut sudah perlu diganti atau masih layak digunakan setelah dilakukan ekstraksi ciri Average Energy dengan akurasi 61.67% pada ketinggian 40 cm dan ZCR (Zero Crossing Rate) dengan akurasi 95% pada ketinggian 50 cm menggunakan nilai threshold cropping sebesar 0.1 pada kedua metode serta klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbor) dengan k=1 untuk Average Energy dan k=9 untuk ZCR (Zero Crossing Rate). Kata kunci : pengolahan sinyal suara, Average Energy, ZCR, KNN
Identifikasi Pola Rugae Palatina Menggunakan Teknik Pengolahan Citra Digital Dengan Proses Spasial Dan Klasifikasi Fuzzy Logic Adrian Firmansyah Taufik; Bambang Hidayat; Fahmi Oscandar
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu. Ilmu kedokteran gigi forensik secara sederhana dapat menentukan penyebab kematian berdasarkan pemeriksaan atas mayat (autopsi) dapat dilakukan dengan cara mengidentifikasi rugae palatine mayat. Rugae Palatine telah terbukti konsisten dalam seluruh bentuk dan sangat individu. Posisi anatominya berada di dalam rongga mulut (dikelilingi oleh pipi, bibir, dan lidah) maka sangat aman. Ketika identifikasi sebuah individu dengan metode lain sulit, rugae palatine dapat dianggap sebagai alternatif sumber informasi lain dan memungkinkan kolom pencarian akan menyempit. Sehingga rugae palatina menjadi salah satu jenis identifikasi dalam bidang forensik yang lebih diunggulkan. Bentuk dari rugae palatine sampai saat ini dapat di buktikan tidak pernah berubah sejak individu lahir. Dalam tugas akhir ini merancang dan mengiplementasikan aplikasi dengan teknik pengolahan citra pada proses spasial yang dapat mempermudah identifikasi dan klasifikasi pola rugae palatina, Dengan tahapan yang yaitu: pre-processing, labeling, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Gabor Wavelet dan menggunakan klasifikasi Fuzzy K-Nearest Neighbour, yang merupakan penerapan dari fuzzy logic. Jumlah sampel data sebanyak 20 citra latih dan 5 citra uji. Hasil penelitian Tugas Akhir ini mendapatkan nilai akurasi yang paling baik dengan rentang minimal 75% dan maksimal 100% dengan waktu komputasi selama 1,7434 detik. Diharapkan dengan kemampuan sistem ini, dapat menjadi pembanding dari sistem yang menggunakan metode lain dan membantu memberikan manfaat kepada dunia odontologi forensik Indonesia sebagai standar akurasi yang tepat dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasi pola rugae palatina dalam identifikasi individu Kata Kunci: Rugae Palatina, Spatial Processing, Fuzzy K-Nearest Neighbour, Fuzzy Logic
Identifikasi Mineralogi Untuk Klasifikasi Batuan Beku Menggunakan Ekstraksi Ciri Gabor Wavelet Dan Linier Discriminant Analysis (lda) Pada Citra Digital Rosa Chulia Rahmah; Bambang Hidayat; Andri Slamet Subandrio
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Sumber daya alam di bumi yang sangat penting bagi kehidupan manusia salah satunya yaitu batuan. Batuan terbentuk secara alami oleh satu atau beberapa jenis mineral yang terkandung didalamnya. Mineral merupakan unsur atau persenyawaan kimia yang terjadi secara alamiah. Mineral juga sebagai penyusun batuan dalam komponen pembangun fondasi bumi serta keraknya. Terdapat banyak jenis batuan tetapi dapat dikelompokan menjadi 3 tipe dasar yaitu batuan beku, batuan sedimen, dan batuan metamorf. Sampai saat ini ahli batuan geologi memiliki keterbatasan untuk mengidentifikasi mineralogi pada batuan. Maka dari itu, pada Tugas Akhir ini penulis membuat suatu perangkat lunak berbasis citra digital. Perangkat lunak ini dapat membantu mengidentifikasi dan mengklasifikasi dalam hal analisa tekstur dan juga persentase warna mineral yang difokuskan pada batuan beku. Tahapan ini berupa akuisisi citra digital yang kemudian dilakukan preprocessing, lalu ekstraksi ciri hingga dapat mengidentifikasi jenis batuan tersebut. Metode ekstraksi ciri yang digunakan yaitu Gabor Wavelet dengan klasifikasi Linear Discriminant Analysis (LDA). Di dalam Tugas Akhir ini, penulis telah memilih citra mikroskopi terbaik untuk dilakukan pengujian dengan jumlah total 240 buah citra cross nikol dan 168 buah citra parallel nikol. Perbandingan data latih dan data uji yang digunakan adalah 70:30. Dari hasil penelitian, didapatkan kesimpulan bahwa kombinasi parameter Gabor Wavelet dengan orientasi dan level frekuensi tidak berpengaruh besar terhadap akurasi. Penerapan metode Gabor Wavelet dan klasifikasi LDA dalam mengidentifikasi jenis batuan beku citra mikroskopik mencapai tingkat akurasi 80.57% untuk cross nikol, sedangkan untuk parallel nikol tingkat akurasi mencapai 73.33%. Kata Kunci : Jenis batuan, Mineral, Citra Digital, Gabor Wavelet, Linear Discriminant Analysis Abstract Natural resources on earth is essential for human life, one of them is rock. Rocks is formed naturally by one or several types of minerals. Minerals is an elements or chemical combination which occurred naturally. Mineral also as a constituent of rocks in the components of the foundation of the earth and its crust. There are so many types of rocks, but it can be grouped into 3 basic types such as volcanic rocks, sedimentary rocks, and rocks deform (metamorphic). Nowadays, an expert geologist has the limitations of analyzing the mineralogy in the rocks. So, in this Final Project the author will make a software based on digital image. This will help to identified and classified in analyzing the texture and also percentage of minerals color in the rock which focused on igneous rock. The stage is about digital image acquisition which then implemented preprocessing and feature extraction to be able to identify the type of rock. The feature extraction method is using Gabor Wavelet with Linear Discriminant Analysis (LDA) classification. In this Final Project, the outhor has choose the best microscopic images to testing with a total of 240 nicol cross images and 168 parallel nikol images. The comparative of training data and test data used is 70:30. The result of the research can be concluded that the combination of Gabor Wavelet parameters with orientation direction and frequency level has no great effect on accuracy. The application of Gabor Wavelet method and LDA classification in identifying microscopic type of igneous rocks has reached 80.57% accuracy for cross nikol, while for nikol parallel the accuracy rate reached 73.33%. Keywords: Types of Rocks, Mineral, Digital Image, Gabor Wavelet, Linear Discriminant Analysis
Identifikasi Fosil Gigi Geraham Manusia Berbasis Pengolahan Citra Digital Dengan Metode Gabor Wavelet Dan Klasifikasi Linier Dicriminant Analysis (lda) Inka Hashari; Bambang Hidayat; Johan Arif
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Fosil gigi manusia merupakan jaringan tubuh yang sangat keras dan sangat tahan terhadap berbagai kerusakan sehingga dapat bertahan hingga ratusan tahun. Pada penelitian ini penulis membuat suatu aplikasi berbasis MATLAB menggunakan metode Gabor Wavelet (GWT) untuk ekstraksi ciri dengan klasifikasi Linier Dicriminant Analysis (LDA) yang mereduksi dimensi sekelompok citra untuk mengidentifikasi sebuah citra, dan mendapatkan informasi tentang jenis posisi gigi geraham dan umur gigi fosil. Hasil yang diperoleh dari penelitian tugas akhir ini yaitu aplikasi berbasis MATLAB dengan akurasi 84.61%. Untuk mengidentifikasi umur kematian fosil gigi gerham dengan jumlah data 270 citra terdiri dari 140 citra latih dimana 110 citra untuk kelas klasifikasi 17-25 tahun dan 30 citra untuk kelas klasifikasi 25-35 tahun, citra uji berjumlah 130 citra yang terdiri dari 100 citra dengan kelas klasifikasi 17-25 tahun dan 30 citra dengan kelas klasifikasi 25-35 tahun. Dan 86.15% untuk identifikasi jenis posisi gigi geraham dengan jumlah data 270 citra yang terdiri dari 140 citra latih dimana 70 citra untuk kelas klasifikasi posisi gigi atas dan 70 citra untuk kelas klasifikasi gigi bawah, citra uji berjumlah 130 citra yang terdiri dari 100 citra untuk kelas klasifikasi posisi gigi atas dan 30 citra untuk kelas klasifikasi gigi bawah. Kata Kunci: Fosil gigi geraham, Pemrosesan Citra Digital, Gabor wavelet, Linier Dicriminant Analysis . Abstract - Human teeth fossils are very hard tissue and highly resistant to various damages that can last for hundreds of years. In this study the authors constructed a MATLAB-based application using the Gabor Wavelet (GWT) method for feature extraction with the linear Dicriminant Analysis (LDA) classification which reduced the dimensions of a group of images to identify an image, and obtained information about the type of molars and tooth age of the fossil tooth. The results obtained from this final research is the application based on MATLAB with 84.61% accuracy. To identify the age of fossil tooth death of gerham with total data 270 images consist of 140 image of train where 110 image for classification class 17-25 years and 30 image for classification class 25-35 years, test image total 130 image which consist of 100 image with class classification 1725 years and 30 images with classification class 25-35 years. And 86.15% for identification of the type of molars with 270 images consisting of 140 training images where 70 images for upper tooth classification class class and 70 images for lower tooth classification class, test image total 130 images consisting of 100 images for the class upper tooth classification classification and 30 images for the lower tooth classification class. Key words: Fossil Tooth Molar, Digital Image Processing, Gabor wavelet, Linear Terriminant Analysis
Perancangan Dan Analisis Algoritma Proportional-Integral-Derivative Untuk Meminimasi Time Difference Error Loran-C (Design And Analysis Of Proportional-Integral-Derivative Algorithm For Minimizing Loran-C Time Difference Error) Katamso Katamso; Bambang Hidayat; Unang Sunarya
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dalam penilitian ini dilakukan Penilitian penggunaan algoritma Proportional Integral Derivative (PID) untuk melakuan kontrol terhadap TDE Loran-C. Loran (Long Range Navigation) adalah sitem radio navigasi terrestrial yang berfrekuensi rendah dengan memanfaatkan sifat perambatan gelombang radio di atas permukaan bumi (groundwave). Loran-C adalah Loran tipe C yang bekerja pada frekuensi 90-110 KHz. Sistem navigasi ini terdiri dari sebuah stasiun master (master station), dan minimum dua stasiun sekunder (secondary station), kesatuan sistem ini disebut loran chain. Konsep dasar dari sistem ini adalah penentuan posisi geografis berdasar interseksi dua atau lebih gelombang radio dari master station dan secondary station yang tentu memliki selisih waktu kedatangan sinyal atau time difference (TD). Pengaruh langsung dari noise kanal maupun noise frekuensi tinggi komponen adalah TD yang tercatat mengalami error menyimpang dari toleransi Controlling Standard Time Difference (CSTD). Kesalahan TD ini disebut Time Difference Error (TDE), menyebabkan penentuan posisi geografis tidak akurat. United States Coast Guard (USCG) lembaga yang menaungi riset dan pengembangan Loran menetapkan spesifikasi CSTD untuk toleransi TDE sebesar ±50 ns dan TDE kumulatif sebesar ±100 ns, namun pada praktisnya sejumlah data TDE belum memenuhi standar tersebut. PID merupakan persamaan matematis dengan tiga buah variabel kontrol : proportional controller, integral controller, derivative controller. PID dapat diimplementasikan pada sistem yang tidak dapat dimodelkan sebagai sistem linear time invariant, pada Penilitian ini adalah sistem pengolahan data TDE LORAN-C. Dengan adaptive PID diharapkan proses tuning konstanta control PID yang merupakan kelemahan PID konvensional dapat dieliminasi. Dari hasil simulasi yang telah dilakukan, implementasi algoritma kontrol PID ini menunjukan respon TDE dan TDE kumlatif yang lebih baik daripada sebelum pemberian kontrol. TDE menurun secara signifikan sebesar 97,08% dari sebelumnya, dan TDE kumulatif sudah di batas jangkauan toleransi meski masih ditemui beberapa data TDE yang masih di luar toleransi. Kata kunci : LORAN-C, TDE, PID
Co-Authors Abdul Hafidh Zaini Ade Pitra Hermawan Adi Aufarachman Putra Bambang Dwi Adrian Firmansyah Taufik Afina Fatharani Agre Liana Bella Clara Ahmad Mumtaz Ahsanu Qornan Al Brando Ardes Harjoko Alif Fajri Ryamizard Alifdio Hendra Putra Alifia Fathur Rizkiyah Alvin Matthew Valentino Amelia Shaffira Arifin Andre Danika Andrean David Chrismadandi Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Andri Slamet Subandrio Angrinda Kharisma Putri Anissa Widya Devianti Annisa Adlina Mulyaningrum Annisa Faraditha Basuki Annisa Rizki Akmalia Annisa Yandra Oktora Apriannor Apriannor Aptanti Aptanti Arfhan Setiawan Ari Septayuda Arina Fadhilah Arisalsabila Wahyu Bawono Ariza Rizky Pratama Arvieda Nadya Astin Santosa Auliado Centaury Ayu Tri Yulina Ayu Trisna Hayati Ayu Trisna Hayati Azarine Sandi Rizcky Bagas Yufa Ardana Bani Aulia Rahman Bella Yunita Kusuma Carolus Ferdy Setiaji Hartoko Chyndi Mery Da Vega Clara Amanda Daniel Ade Aryono Dara Aulia Feryando David Vianza Dea Delia Lestari Dela Tantri Riyandani Denanda Syahnurreza Auladi Desi Dwi Prihatin Desti Madya Saputri Devi Naafiyandika Sutopo Devi Rahmaditra Devi Utami Nur Indah Sari Devita Ba'diatan Fitri Dewa Gede Eduard Pramana Morton Dewi Zakiawati Dias Wardana Diati Levi Putri Dimas Anugrah Putra Dinda Rizki Taningrum Diny Hafizha Amelia Diovani Estidia Akbar Distyan Putra Agrisativa Dita Kusuma Wardani Dudi Aripin Dwi Sukma Bestry Edrea Cioksidy Cioksidy Eka Yuwitaning Eko Susatio Elline Constantia Elok Novita Pramunti Elyza Dilla Susanti Endang Yuni Endang Yuni Setyowati Enrico Wiratama Purwanto Erryna Indah Kurniawati Erty Kasdiantika Erwin Susanto Faber Tommy Johannes Nauli Fadhilah Fadhilah Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oskandar Fanny Oksa Salindri Farah Fadhilah Hermahiroh Farisah Qisthina Rekamasanti Farras Duto Hestopo Fauziyyah Rachmawati Fina Maharani Firda Isfandary Badryani Fiya Rohmawati Galuh Laksmita Ranggi Garizah Ganih Pranoto Gelar Budiman Ghina Oktavia Gita Meirinda H. Suhardjo H. Suhardjo Haidar Maghrifa Ahmad Hamdan Gustiawidi Hanif Jaka Permana Hasna Nur Afina Helena Jasmine Clarissa Hermas Ahadhi Septiaji Hervyn Junianto Kuen Hilal Nuha Hilman Fauzi, Hilman Hindrya Meidina Fresty Husnul Himmah I Nyoman Apraz Ramatryana I Putu Aditya Widiatama Ibrahim Adilla Ida Ayu Dian Purnama Sari Imam Abdul Hakim Indah Restyana Indri Ruth Simatupang Inka Hashari Insani Sekar Wangi Inung Wijayanto Irene Dewi Kurniawati Irma Safitri Irvie Augustin Israndy Yainahu Jangkung Raharjo Johan Arif Johan Arif Johan Arif Karina Permatasari Katamso Katamso Kevin Prathama Nugraha Khairunnisa Alfiyanti Suharja Kharisma Meccasia Kinanti Balqis Maharani Kintan Veriana Krisma Asmoro Kusumawardhani, Eka Leanna Vidya Yovita Ledya Novamizanti Listhyani Dhianira Sarie Listianto Raharjo Luluk Listyani Ayuningtyas Lutfi Ahmad Lyra Vega Ugi Magdarita Haris Mahdan Muqottirullah Al Askariyy Maya Amiriyanti Maya Sari Samosir Melina Melina Mentari Pangestu Mielda Fauzi Mila Muliani Mirrah Aliya Azzahra Mohamad Fikri Permana Mona Renasari Muhamad Fatah Muhamad Luthfi Wahid Muhammad Fatah W Muhammad Fatah Wiyatna Muhammad Ilham Fauzi Muhammad Rafki Muhammad Taufiq Alkautsar Mujib Ramadhan Hidayat Murnisari Darjan Mutia Henarta Mutiara Ulfach Nabila Sarashadarti Nadia Aisyah Permata Putri Nadia Putri Nurpadilah Nadiya Ibrahim Nanang Adi Setyawan Neng Anggi Iliadi Neng Wiwin Wiyandini Ngurah Putu Oka Harybuana Niki Ihsanul Hakim Nina Djustiana Nova Aditya Utami Novita Yusnia Tri Handayani Nur Andini Nur Hikmah Maulida Nur Ibrahim Nur Inastia Alfianingrum Nur Shabrina Nurul Septiyani Syafril Prasetyo Tri Herlambang Pritta Anggraeni Anindyasari Putu Cinthia Wikessa Putu Wahyu Saputra Qintan Nurma Buana Rakhman Kurniadi Rani Fauzana Rasinia Vadilla Nova Ratri Dwi Atmaja Regha Julian Pradhana Reinhard Immanuel Abraham Reni Anggraini Reni Dyah Wahyuningrum Restu Pujiyanti Hidayat Restu Wardani Reza Ahmad Nurfauzan Rian Febrian Umbara Rian Umbara Rikko Ismail Hardianzah Risva Ulva Fauzia Rita Magdalena Rizkiana Rani Sejahtera Rizky Setyaningrum Rizqi Shaumi Puspa Ayu Amanda Rosa Chulia Rahmah Rr Ayuningtias Setiaji Rudy Hartanto Rudy Hartanto Rudy Hartanto Ryan Bagus Wicaksana Ryan Bagus Wicaksono Sarah Aura Nadienda Saraswati Saraswati Setyo Nugroho Wibowo Shabrina Elha Putri Shofiya Rona Gemintang Sigit Nugroho SJAFRIL DARANA Sjafril Darana Sjafril Darana Sofia Sa’idah SOFIA SAIDAH Sri Muliawati Suci Amelia Suci Aulia Sugeng Winarno Sugondo Hadiyoso Suhardjo MS Suhardjo MS Suhardjo Sitam Suhardjo Sitam Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhardjo Suhartono Tjondronegoro Suken Achmad Aziz Suryo Adhi Wibowo Syahida Anugrah Kausar Syakira Nurina Shaputri Syelanisa Nabilla Syifa Mellynda Prisca Tengku Ahmad Wira Giovany Tikki Capriati Marieski Tita Haryanti Tito Permana Ulfa Yuliani Unang Sunarya Utari Hustita Dewi Vallen Ariesandi Vanesa Ditalia Vasya Aulia Viona Apryaleva Vivi Oktaviani Damanik Wijayanti, Lumastari Ajeng Wulandari Setiawati Wulandary Ika Hanesia Yafis Sukma Kurniawan Yeni Ernita Kusuma Wardani YULI SUN HARIYANI Yun Mukmin Akbar Yuti Malinda Yuti Malinda Yuti Malinda Zafer Ozcan Zagitha Devy Harerra Zahrana Hermulyani Zarka Lazuardi Putera