Garuda - Garba Rujukan Digital

PENGENALAN WAJAH SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE CAMSHIFT, LAPALCIAN of GAUSSIAN DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM TWO DIMENSIONAL (LoGDCT2D) Sultoni, Sultoni; Dachlan, Hary Soekotjo; Mudjirahardjo, Panca; Rahmadwati, Rahmadwati
Network Engineering Research Operation [NERO] Vol 2, No 3 (2016): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

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

Penelitian pengenalan wajah sudah mulai berkembang beberapa dekade terakhir dan sudah banyak diaplikasikan terutama untuk sistem keamanan. Banyak metode yang bisa digunakan dalam pengenalan wajah, salah satunya adalah pengenalan wajah secara real time dengan menggunakan metode Camshift, Laplacian of GaussianÂ dan Discrete Cosine Transforom Two Dimensional (LoGDCT2D). Berdasarkan hasil uji coba terhadap 10 orang dimana tiap-tiap orang diambil 10 citra wajah sebagai data pelatihan dengan berbagai posisi dan pose, kemudian dibandingkan dengan 100 frameÂ videoÂ orang yang bersangkutan, menghasilkan akurasi yang cukup baik apabila dibandingkan dengan metode DCT2D dan Gabor Wavlet. Berdasarkan penelitian terdahulu akurasi dari DCT2D adalah sekitar 85,40% dan Gabor Wavlet memiliki akurasi 79,31% sedangkan LoGDCT2D memiliki tingkat akurasi sebesar 93,91%. Dilihat dari waktu komputasi juga masih cukup baik, dimana rata â rata waktu komputasi dari LoGDCT2D adalah 2,14 detik ini mengindikasikan bahwa dengan adanya penambahan filtering menggunakan LoG dapat meingkatkan akurasi pengenalan dan dengan waktu komputasi yang tetap stabil.Kata kunci: Pengenalan Wajah, Camshift, LoG, DCT2D, LoGDCT2D.

PENGARUH VARIASI DYE CAROTENE DAN PHYCOCYANIN BERBAHAN DASAR DAUCUS CAROTA DAN SPIRULINA TERHADAP KARATERISTIK SENSOR OPTIK Rachmawati, Luthfiyah; Mudjirahardjo, Panca; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 6, No 2 (2018)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Penelitian ini merancang sensor optik dengan stimulusÂ berupa cahaya lampu merkuri 160 Watt danÂ memberikanÂ keluaran berupa tegangan dan arus, perancangan sensor optikÂ menggunakan bahan dasar organik yaitu menggunakan dye carotene dan phycocyanin. Fabrikasi sensor optik pada penelitian ini menggunakan metode deposisi spin coating. Berdasarkan pengujian dye carotene memiliki puncak absorbansi cahaya pada 474 nm sebesar 2,882 a.u. Dye phycocyanin memiliki puncak absorbansi cahaya 620,50 nm sebesar 2,787 a.u.Â Pada pengujian tegangan dan arus sensor,Â makin tinggi iluminasi cahaya makin tinggi pula arus dan tengangannya. Sensor phycocyanin memiliki performansi yang paling baik diantara sensor lainnya dengan sensitivitas tegangan sebesar 5,0044mV/lux, sensitivitas arus 5,7524 ÂµA/lux, respon waktu 1,088 s, tingkat linieritas tegangan 77,54% dan tingkat linieritas arus 96,56%. Kata kunci : Sensor Optik, Spin Coating, Dye Carotene, Dye Phycocyanin. Â ABSTRACT This research is about designing optical sensor with light of mercury lamp 160 watt as input and the output are voltage and current, the design of optical sensor is using organic material such as dye carotene and phycocyanin. The fabrication of optical sensor in this research using spin coating as deposition method. Based on the experiment dye carotene had light absorbance peak at 474 nm in the amount of 2,882 a.u. On the voltage experiment and current sensor, the bigger light luminance resulting bigger current and voltage. Phycocianin sensor had the best performance among other sensor which sensitivity of voltage reach 5,0044mV/lux, sensitivity of current reach 5,7524 ÂµA/lux, response timeÂ 1,088 s, linearity voltage level 77,54% and liniarity current level at 96,56% Keywords: Optical Sensor, Spin Coating, Dye Carotene, Dye Phycocyanin.

IMPLEMENTASI FILTER GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIKS TERHADAP SISTEM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Rohman, Muhammad Ariefur; Mudjirahardjo, Panca; Muslim, M. Aziz
Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 23, No 4 Oktober (2021): TRANSMISI
Publisher : Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transmisi.23.4.%p

Â Kanker payudara merupakan salah satu penyakit dengan proyeksi kematian terbesar selama 10 tahun terakhir dengan indeks kematian mencapai rata-rata 5 juta per-tahun, dan diprediksi akan terus naik hingga 60% di seluruh dunia. Umumnya, banyak metode yang digunakan untuk mendeteksi penyakit ini, salah satunya dengan mengamati jaringan histopatology. Banyak dari para ilmuwan, yang menggunakan jaringan histopatology untuk menganalisa, mengamati dan membuat sistem klasifikasi kanker payudara dengan berbagai metode, seperti: convolutional neural network, deep learning, support vector machine. Penggunaan metode convolutional neural network terbukti paling unggul pada sistem klasifikasi kanker payudara, namun akurasi rata-rata yang dihasilkan relatif cukup rendah. Selain itu, penggunaan metode convolutional neural network, membutuhkan waktu komputasi yang relatif lama untuk mengklasifikasikan 7909 dataset ukuran 4 GB. Berdasarkan alasan tersebut, desain sebuah sistem klasifikasi dengan mengimplementasikan Gray Level Co-occurance Matrix pada saat prapengolahan data CNN di butuhkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, penggunaanÂ metodeÂ CNNÂ menghasilkanÂ waktuÂ komputasiÂ lebihÂ lama,Â yaitu:Â 3300Â detikÂ dibandingkanÂ dengan kombinasi metode GLCM Entropy dan CNN 2040 detik. Sedangkan rata-rata akurasi latih dan uji yang dihasilkan oleh metode kombinasi GLCM entropy dan CNN adalahÂ 92,26% dan 94,16%, lebih unggul dibandingkan dengan metode CNN, yaitu: 88,41% untuk data latih, dan 87,68% untuk data uji.

Comparison of Solar Radiation Intensity Forecasting Using ANFIS and Multiple Linear Regression Methods Hadi Suyono; Rini Nur Hasanah; R. A. Setyawan; Panca Mudjirahardjo; Anthony Wijoyo; Ismail Musirin
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 7, No 2: June 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Solar radiation forecasting is important in solar energy power plants (SEPPs) development. The electrical energy generated from the sunlight depends on the weather and climate conditions in the area where the SEPPs are installed. The condition of solar irradiation will indirectly affect the electrical grid system into which the SEPPs are injected, i.e. the amount and direction of the power flow, voltage, frequency, and also the dynamic state of the system. Therefore, the prediction of solar radiation condition is very crucial to identify its impact into the system. There are many methods in determining the prediction of solar radiation, either by mathematical approach or by heuristic approach such as artificial intelligent method. This paper analyzes the comparison of two methods, Adaptive Neuro Fuzzy Inference (ANFIS) method, which belongs into the heuristic methods, and Multiple Linear Regression (MLP) method, which uses a mathematical approach. The performance of both methods is measured using the root mean square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) values. The data of the Swiss Basel city from Meteoblue are used to test the performance of the two methods being compared. The data are divided into four cases, being classified as the training data and the data used as predictions. The solar radiation prediction using the ANFIS method indicates the results which are closer to the real measurement results, being compared to the the use MLP method. The average values of RMSE and MAE achieved are 123.27 W/m2 and 90.91 W/m2 using the ANFIS method, being compared to 138.70 W/m2 and 101.56 W/m2 respectively using the MLP method. The ANFIS method gives better prediction performance of 12.51% for RMSE and 11.71% for MAE with respect to the use of the MLP method.

Comparison of Solar Radiation Intensity Forecasting Using ANFIS and Multiple Linear Regression Methods Hadi Suyono; Rini Nur Hasanah; R. A. Setyawan; Panca Mudjirahardjo; Anthony Wijoyo; Ismail Musirin
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 7, No 2: June 2018
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Solar radiation forecasting is important in solar energy power plants (SEPPs) development. The electrical energy generated from the sunlight depends on the weather and climate conditions in the area where the SEPPs are installed. The condition of solar irradiation will indirectly affect the electrical grid system into which the SEPPs are injected, i.e. the amount and direction of the power flow, voltage, frequency, and also the dynamic state of the system. Therefore, the prediction of solar radiation condition is very crucial to identify its impact into the system. There are many methods in determining the prediction of solar radiation, either by mathematical approach or by heuristic approach such as artificial intelligent method. This paper analyzes the comparison of two methods, Adaptive Neuro Fuzzy Inference (ANFIS) method, which belongs into the heuristic methods, and Multiple Linear Regression (MLP) method, which uses a mathematical approach. The performance of both methods is measured using the root mean square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) values. The data of the Swiss Basel city from Meteoblue are used to test the performance of the two methods being compared. The data are divided into four cases, being classified as the training data and the data used as predictions. The solar radiation prediction using the ANFIS method indicates the results which are closer to the real measurement results, being compared to the the use MLP method. The average values of RMSE and MAE achieved are 123.27 W/m2 and 90.91 W/m2 using the ANFIS method, being compared to 138.70 W/m2 and 101.56 W/m2 respectively using the MLP method. The ANFIS method gives better prediction performance of 12.51% for RMSE and 11.71% for MAE with respect to the use of the MLP method.

PENGENALAN WAJAH SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN METODE CAMSHIFT, LAPALCIAN of GAUSSIAN DAN DISCRETE COSINE TRANSFORM TWO DIMENSIONAL (LoGDCT2D) Sultoni Sultoni; Hary Soekotjo Dachlan; Panca Mudjirahardjo; Rahmadwati Rahmadwati
Network Engineering Research Operation Vol 2, No 3 (2016): NERO
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

DESAIN SISTEM BALANCING DENGAN SENSOR FSR (FORCE SENSING RESISTOR) MENGGUNAKAN KONTROL PID PADA SISTEM KAKI ROBOT SEPAK BOLA Esa Ilham Akbar; Panca Mudjirahardjo
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 6, No 6 (2018)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (81.093 KB)

Sistem keseimbangan pada robot sepak bola sangat dibutuhkan untuk menunjang kinerja robot dalam bergerak. Pada pertandingan sendiri robot dituntut untuk bisa berjalan menuju bola, menendang bola dan berbagai macam manuver lainnya. Sistem keseimbangan yang akan diteliti difokuskan pada bagian kaki robot. Untuk bisa mendeteksi kondisi keseimbangan pada robot digunakan dua buah sensor FSR (Force Sensing Resistor) yang diletakkan pada ujung depan dan ujung belakang pada bagian telapak kaki robot. Sensor FSR digunakan karena memiliki dimensi yang kecil, serta digunakan sebagai selektor keseimbangan dengan penentuan set point berupa nilai selisih kedua buah sensor FSR. Pada sistem ini juga akan dipadukan menggunakan kontrol PID, agar didapatkan nilai set point yang lebih akurat. Penentuan hasil parameter kontrol PID menggunakan metode osilasi Ziegler-Nichols. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh nilai Kp = 0,0732, Ki = 0,1117 dan Kd = 0,0119. Kata kunci – KRSBI Divisi Humanoid, Sensor FSR (Force Sensing Resistor), Sistem Keseimbangan, Kontrol PID ABSTRACT The balance system on soccer robots is needed to support the robot's performance in motion. In the competition itself the robot is required to be able to walk towards the ball, kick the ball and various other maneuvers. The balance system that will be studied is focused on the robot's leg section. To be able to detect equilibrium conditions on the robot, two FSR sensors (Force Sensing Resistors) are placed at the front and rear ends of the robot's sole. The FSR sensor is used because it has small dimensions, and is used as a balance selector by determining the set point in the value of the difference between the two FSR sensors. This system will also be combined using PID controls, so that more accurate set point values can be obtained. Determination of the results of PID control parameters using the Ziegler-Nichols oscillation method. Based on the results of this study the values of Kp = 0.0732, Ki = 0.1117 and Kd=0.0119 Keywords – KRSBI Humanoid Division, FSR (Force Sensing Resistor) Sensor, Balancing System, PID Control

Rancang Bangun Sistem Pemisah Sampah Logam Ferromagnetic & Non-Logam pada Robot Manajemen Sampah Bima Feridhan Nugraha; Panca Mudjirahardjo; Eka Maulana
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 5, No 3 (2017)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Sampah pada dasarnya merupakan suatu bahan yang terbuang atau dibuang dari suatu sumber hasil aktivitas manusia maupun proses-proses alam yang tidak mempunyai nilai ekonomi. Salah satu jenis sampah yang ada yaitu sampah logam/ non-logam. Sampah logam diklasifikasikan menjadi sampah ferromagnetic, paramagnetic, dan diamagnetic. Pengolahan sampah di gedung-gedung masih menggunakan jasa petugas kebersihan Oleh karena itu dibutuhkan sistem yang dapat memisahkan sampah agar dapat diolah lebih lanjut dan tidak menimbulkan penumpukan sampah berlebih. Tujuan penelitian ini adalah supaya dapat dirancang sistem yang dapat memisahkan sampah logam ferromagnetic dengan sampah non-logam secara sistematis. Proses pemisahan dilakukan dengan menggunakan metode elevasi elektromagnet DC. Beberapa devais pendukung dirancang untuk mengoptimalkan penelitian ini, seperti sensor ultrasonik, modul RTC DS3231, dan motor DC. Keseluruhan kinerja alat dikontrol menggunakan mikrokontroler. Hasil pemisahan sampah yang sudah dilakukan akan ditampilkan dalam LCD 16 x 2. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa sistem pemisah otomatis sampah logam ferromagnetic bekerja dengan baik. Sensor ultrasonik dapat mendeteksi jarak dengan error rata-rata 0,55167%. Elektromagnet DC dapat mendeteksi benda logam dengan jarak terjauh sebesar 5 cm. Sistem ini telah diuji dengan sampel 100 buah sampah logam ferromagnetic selama 1 jam dan hanya 15 buah logam ferromagnetic yang tidak tertarik oleh elektromagnet. Hal ini disebabkan karena logam ferromagnetic berada di sudut kotak dan tidak terjangkau oleh elektromagnet. Kata kunci : Sampah ferromagnetic, sensor ultrasonik, RTC DS3231, elektromagnet DC, Motor DC ABSTRACT Basically, garbages are leftover material thing which is useless from the result of human activity or nature processes that has no economic value. One of the garbages is metal/ non-metal garbages. Metal garbages are classified to 3 form based on its ability to respond on magnetic field, they are ferromagnetic, paramagnetic, and diamagnetic.The aim of this research is to make system that can separate ferromagnetic garbage with non-metal garbage systematically. The process of separating used DC electromagnetic of elevation method. Some supporting devices are used to optimize this research, like ultrasonic sensor, RTC DS3231 module , and DC motor. All of devices are controlled by microcontroller STM32F4 Discovery. The result of processing garbages are displayed on LCD 16 x 2. The result of this research is the system could separating ferromagnetic garbages and well-performed. Ultrasonic sensor could detect range of object with average error 0,55167%. DC electromagnet could detect metal-thing with the longest range of 5 cm. Its system has been tested with sample 100 pcs ferromagnetic-metal-thing for about 1 hours and only 15 pcs that couldn’t attracted by electromagnets. It is happened because ferromagnetic-metal-thing to be placed in a corner of box and it couldn’t be reached by electromagnets. Keyword : Ferromagnetic garbages, ultrasonic sensor, RTC DS3231, DC electromagnet, DC motor

SISTEM DETEKSI BOLA PADA ROBOT KRSBI BERDASARKAN DETEKSI WARNA HSV DENGAN PENAMBAHAN FUNGSI ROI (REGION OF INTEREST) Chandra Halim Harahap; Panca Mudjirahardjo; n/a Nurussa'adah
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 5, No 2 (2017)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Deteksi warna HSV merupakan cara untuk memfilter warna obyek yang dideteksi dengan warna yang lain berdasarkan lingkup warna hue, saturation, dan value. Untuk mempercepat proses filter warna pada deteksi warna HSV, proses deteksi HSV dapat ditambahkan fungsi ROI (Region Of Interest). ROI berfungsi untuk menyeleksi daerah dari obyek yang akan dideteksi untuk mengambil nilai dari parameter – parameter yang dibutuhkan untuk mendeteksi suatu obyek. Library yang digunakan adalah OpenCV (Open source Computer Vision) karena tersedia secara gratis serta banyaknya fitur yang bisa dilakukan. Berdasarkan hasil penelitian, bola orange yang digunakan sebagai obyek yang dideteksi memiliki rata - rata nilai yaitu Hue (H) dengan nilai minimal sebesar 5 dan maksimal 17, saturation (S) dengan nilai minimal sebesar 148 dan maksimal sebesar 234, dan value (V) dengan nilai minimal sebesar 84 dan maksimal 254. Jarak maksimal bola terdeteksi sebesar 160,020 cm sedangkan secara praktik sebesar 158,50 cm. Persen error dari jarak bola secara teori dan praktik < 1,6 %. Pada sistem keseluruhan robot mampu mendeteksi bola pada 3 posisi bola yang diatur yaitu di timur robot, di selatan robot, dan di barat robot dengan jarak bola tetap 30 cm. Hasilnya, robot paling cepat menemukan bola pada posisi 1 (timur) dengan waktu rata-rata 4,12 detik sedangkan posisi 2 (selatan) robot menemukan bola dengan waktu rata-rata 6,10 detik dan posisi 3 (barat) robot menemukan bola dengan waktu rata-rata 8,05 detik. Posisi 1 memiliki waktu rata-rata lebih cepat dibandingkan posisi 2 dan posisi 3 dikarenakan algoritma pada mikrokontroler utama yang melakukan manuver gerakan putar kanan terlebih dahulu untuk mencari bola. Kata kunci - Deteksi Warna HSV, ROI,OpenCV

IMPLEMENTASI TERMOELEKTRIK PELTIER SEBAGAI PENDINGIN AIR MISTING PADA KUMBUNG JAMUR IMPLEMENTATION OF THERMOELECTRIC PELTIER AS MISTING WATER COOLER IN MUSHROOM HOUSE Abdul Goffar Ricky Mahendra; Akhmad Zainuri; Panca Mudjirahardjo
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol 9, No 4 (2021)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

ABSTRAKJamur tiram merupakan tanaman yang sangat mudah dibudidayakan dikarenakan tidak memerlukan kebutuhan khusus,tetapi banyak masalah yang terjadi pada kumbung jamur. Suhu dan kelembapan yang tidak dapat diatur dapatmengakibatkan kualitas jamur menurun. Keadaan iklim kumbung jamur didaerah Malang berkisar rentang suhu 26°C–32°C. Dibutuhkan rekayasa iklim pada kumbung yang dapat menurunkan suhu pada kumbung jamur. Penulis merancangsebuah alat yang dapat menurunkan suhu air sebelum dilakukannya misting pada kumbung jamur. Penurunan suhu airmenggunakan termoelektrik memerlukan daya yang besar. Maka memerlukan kontrol kondisi saat pendinginanberlangsung agar daya yang digunakan kecil. Untuk memantau suhu air menggunakan sensor DS18B20 setelah itu datadiolah oleh NodeMCU dan data dikirimkan ke aplikasi blynk. Relay akan dikontrol menggunakan Arduino UNO. Sistemkontrol pendinginan air misting menggunakan termoelektrik yang ditempelkan dengan waterblock. Air dialirkan ke dalamwaterblock menggunakan pompa air DC. Pompa air DC diatur penyalaannya agar suhu air yang didalam waterblockdapat didinginkan secara maksimal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa hasil dari pengontrolan pompa untuk prosespendinginan air dapat turun lebih cepat dibandingkan tanpa menggunakan pengontrolan pada pompa air DC.Kata kunci: jamur tiram, suhu, misting, kumbung jamur.ABSTRACTOyster mushroom is a plant that is very easy to cultivate because it does not require special needs, but there are manyproblems that occur in mushroom house. Uncontrolled temperature and humidity can cause the quality of the mushroomsto decrease. The climatic conditions of the mushroom house in the Malang area range from a temperature range of 26°C–32°C. It takes climate engineering on mushroom house that can lower the temperature on mushroom house. The authordesigned a tool that can lower the temperature of the water before misting the mushroom house. Reducing watertemperature using thermoelectric requires a large amount of power. So it requires control of conditions when coolingtakes place so that the power used is small. To monitor the water temperature using the DS18B20 sensor after that thedata is processed by the NodeMCU and the data is sent to the blynk application. The relay will be controlled using ArduinoUNO. The misting water cooling control system uses a thermoelectric attached to a waterblock. Water is flowed into thewaterblock using a DC water pump. The DC water pump is regulated so that the temperature of the water in thewaterblock can be cooled to the maximum. The experimental results show that the results of controlling the pump for thewater cooling process can decrease faster than without using the control of the DC water pump.Keywords: oyster mushroom, temperature, misting, mushroom house.

Title

Found 78 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 78 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 78 Documents
Search