Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Prototipe Deteksi PEN dalam Tubuh Menggunakan B-Mode Ultrasonic Scanning Chandra Edy Prianto; Agus Indra Gunawan; Niam Tamami
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 15, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1552.426 KB) | DOI: 10.17529/jre.v15i2.13893

Abstract

Internal fixation is a method of healing fractures by connecting them using metal called pen. Pen metal in the body isn’t permanent, when the bone was strong the pen must be removed to avoid infection. In finding the pen, X-Ray are usually used. But X-Ray has bad effect, so not everyone is allowed to use it. The solution given by make prototype to detect pen location using B-Mode ultrasonic scanning method, it uses 5MHz single transducerultrasonic. Objects measurement is the animal bones connected with metals placed in the jelly with different heights. From the two transducers, the concave surface transducer has a better result and smaller percentage error than the flat surface transducer. The concave surface transducer has a focal length area 1.94cm above the transducer surface. The maximum slope angle of the object is 20o, which more than that makes the echo signal unreadable the object.The measurement results of objects displayed in the B-Mode 1 dimensional on PC that displays the structure of the bottom surface of an object, based on comparison between the actual object and the B-Mode display an error less than 6%, meaning B-Mode can represent the surface structure bottom of the actual object.
Prototipe Deteksi PEN dalam Tubuh Menggunakan B-Mode Ultrasonic Scanning Chandra Edy Prianto; Agus Indra Gunawan; Niam Tamami
Jurnal Rekayasa Elektrika Vol 15, No 2 (2019)
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17529/jre.v15i2.13893

Abstract

Internal fixation is a method of healing fractures by connecting them using metal called pen. Pen metal in the body isn’t permanent, when the bone was strong the pen must be removed to avoid infection. In finding the pen, X-Ray are usually used. But X-Ray has bad effect, so not everyone is allowed to use it. The solution given by make prototype to detect pen location using B-Mode ultrasonic scanning method, it uses 5MHz single transducerultrasonic. Objects measurement is the animal bones connected with metals placed in the jelly with different heights. From the two transducers, the concave surface transducer has a better result and smaller percentage error than the flat surface transducer. The concave surface transducer has a focal length area 1.94cm above the transducer surface. The maximum slope angle of the object is 20o, which more than that makes the echo signal unreadable the object.The measurement results of objects displayed in the B-Mode 1 dimensional on PC that displays the structure of the bottom surface of an object, based on comparison between the actual object and the B-Mode display an error less than 6%, meaning B-Mode can represent the surface structure bottom of the actual object.
Deteksi Objek pada Pengambil Muatan Autonomous VTOL berdasarkan Fitur Warna dan Bentuk Niam Tamami; Mochamad Mobed Bachtiar; Mohammad Syafrudin; Eru Puspita
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 1 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science (IJCS)
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i1.3569

Abstract

Dalam era modern, Autonomous VTOL (Vertical Take Of and Landing) telah mengambil peran yang semakin signifikan dalam berbagai aplikasi, salah satunya pengiriman barang. Keberhasilan proses pengambilan muatan ditentukan dari keberhasilan proses deteksi. Pada lingkungan terbuka, deteksi muatan sering kali tidak akurat karena adanya objek lain yang berada di atas tanah. Pada penelitian ini, proses deteksi didasarkan pada fitur warna dan bentuk dari objek untuk meningkatkan akurasi deteksi. Deteksi warna dilakukan dengan memberikan range batas nilai HSV dan menghitung luasan terbesar untuk mengetahui posisi muatan pada gambar. Selanjutnya deteksi Haar Cascade digunakan untuk memastikan apakah fitur bentuk objek sesuai dengan objek yang ingin dideteksi. Deteksi objek dengan hanya menggunakan Haar Cascade digunakan sebagai pembanding. Dari percobaan yang telah dilakukan, deteksi dengan menggunakan Haar Cascade didapatkan nilai akurasi 70.68%, sedangkan kombinasi deteksi kontur warna dan Haar Cascade didapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 87.93%.
Prototipe Sistem Keamanan Kunci Pintu Rumah Otomatis Dengan Pengenalan Wajah Berbasis IoT Niam Tamami; Achmad Rizky Ramadhani; Hary Oktavianto; Rifqi Nabila Zufar
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 6 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i6.4998

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, teknologi telah mengubah sistem keamanan dengan menggantikan kunci pintu konvensional dengan kunci pintu pintar yang canggih. Teknologi seperti pengenalan wajah, sidik jari, dan sensor gerak memberikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dibandingkan dengan kunci tradisional. Kunci pintu konvensional rentan terhadap risiko pembobolan, kehilangan, atau duplikasi oleh pelaku kejahatan. Sebagai solusi, penulis ingin menciptakan kunci pintu pintar yang dapat membuka pintu dengan pengenalan wajah, Personal Identification Number (PIN), dan melalui Telegram bot. Pengenalan wajah pada kunci pintu pintar memastikan bahwa hanya pemilik atau orang yang terdaftar yang dapat membuka pintu. Fitur tambahan berupa penggunaan PIN memberikan lapisan keamanan ekstra. Jika PIN yang salah dimasukkan sebanyak tiga kali, alarm akan berbunyi untuk memberikan peringatan. Selain itu, jika sistem pengenalan wajah tidak dapat mengenali wajah yang sedang dipindai, kamera akan mengambil gambar dan mengirimkannya ke Telegram bot di smartphone pengguna. Dengan penerapan kunci pintu pintar ini, diharapkan keamanan dan kemudahan akses yang lebih baik dibandingkan dengan kunci pintu konvensional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat bekerja dengan akurasi pengenalan wajah sebesar 79% dan respon alarm bekerja secara real-time melalui integrasi Telegram bot.