Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.456
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik ITS Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Applied Technology and Computing Science Journal Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Bina Darma Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi
Joko Priambodo
Departemen Teknik Elektro Otomasi Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Sistem Kendali Mesin Boiler dengan Metode Networked Control Systems Menggunakan Aplikasi Haiwell Cloud Ramadhan Yusuf Affandi; Berlian Al Kindhi Kindhi; Joko Priambodo
Jurnal Teknik ITS Vol 11, No 1 (2022)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v11i1.72325

Abstract

Mesin Boiler merupakan mesin untuk memproduksi uap. Uap tersebut dibutuhkan untuk menunjang produktifitas di PT. Indolakto Purwosari. Namun adanya over capacity atau low capacity pada mesin Boiler dapat membuat kurang atau lebihnyanya supply steam yang dibutuhkan untuk produktivitas pabrik. Networked Control Systems dirancang guna membantu mesin dapat dikendalikan dan dipantau dari ruang yang berbeda. Sensor suhu, tekanan, dan aliran akan ditampilkan pada Haiwell Cloud. Dalam penggunaannya faktor jaringan internet yang sangat mempengaruhi keberlangsungan Networked Control Systems dalam keadaan bagus atau tidak. Dari hasil kerja mesin Boiler didapati besaran tekanan hingga 15psi, sedangkan besaran tercatat suhu hingga mencapai 119o C. Untuk meningkatkan produktivitas uap dibutuhkan elemen pemanas dari bawah dan atas, tujuannya mempercepat titik didih air. Pembentukan uap mulai terbentuk pada suhu 90o C. Pengiriman data melalui Networked Control Systems mengalami penundaan waktu kirim (delay time) selama 1-3 detik. Selama proses pengujian didapatkan persen error dalam pengukuran sensor yang sangat minim yakni dibawah 1% dan selama proses pengujian tidak ditemukannya Packet Dropout atau paket data hilang ditengah jalan.
Pengujian Aplikasi Seluler WAMSY (Warehouse Management System) pada Raw Material Warehouse Menggunakan Metode Black Box Redieta Fatimatuz Zahro; Imam Arifin; Joko Priambodo; Aries Budiyarto
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.66651

Abstract

Warehouse Management System pada raw material warehouse di PT Parametrik Solusi Integrasi menggunakan Microsoft Excel memiliki kekurangan pada pengambilan stok menggunakan formulir hardcopy yang berjalan tidak efisien. Keberagaman media pengiriman laporan stok juga menyebabkan pengawasan tidak realtime. Karena proyek dan produksi di PT Parametrik Solusi Integrasi bersifat massive, mobile, dan variative, maka dibutuhkan media yang praktis, mudah, dan portable untuk mempercepat aktivitasnya. Maka dilakukan perancangan dan implementasi aplikasi seluler WAMSY untuk membantu sistem manajemen gudang dan diuji menggunakan metode black box. Hasilnya, aplikasi WAMSY dapat mengintegrasi proses manajemen gudang dalam satu aplikasi dengan persentase pengujian black box sebesar 96,46% dan diperkuat oleh kriteria sangat layak menurut pengguna sebesar 88%.
Sinkronisasi Motor 2 Axis untuk Automated Storage Retrieval System Menggunakan Web Ahda Sabila Rahmawan; Joko Priambodo; Berlian Al Kindhi
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.71888

Abstract

Penempatan dan pengambilan wadah sparepart pada rak susun yang masih dilakukan secara manual, berakibat pada peletakan sparepart yang tidak teratur. Sehingga ketika akan diambil, teknisi merasa kesulitan dalam mencarinya. Pencarian yang sulit ini disebabkan oleh penempatan, pengambilan dan pendataan yang kurang diperhatikan. Terdapat usulan untuk membuat sistem pencarian sparepart dengan Automated Storage Retrieval System (ASRS) yang dioperasikan by-click melalui web, agar sistem dapat digunakan untuk melakukan pencarian serta inventarisasi data. Berdasarkan perancangan tersebut, pengontrol yang digunakan yaitu mikrokontroller Arduino sebagai pengendali utama. Lalu terdapat bahasa pemrograman Javascript sebagai penerjemah perintah dari antarmuka. Sebagai upaya optimasi diterapkan metode regresi linier dalam proses mengendalikan pergerakan kedua buah motor stepper dua axis (X dan Y). Pengujian yang dilakukan terhadap performa web memiliki respon waktu selama 02,64 detik. Sedangkan, untuk tingkat akurasi dan presisi pengendalian sinkronisasi XY memiliki nilai RMSE sebesar 0,52 mm dan nilai standar deviasi sebesar 0,48 mm. Terdapat selisih waktu tempuh ketika pengendalian sinkronisasi XY berkisar 03,12 detik – 08,03 detik lebih efisien.
Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Dengan Metode Fuzzy Logic pada Mobile Robot untuk Menarik Troli Makanan Wening Kharisma Mawardani; Joko Susila; Joko Priambodo
Jurnal Teknik ITS Vol 11, No 1 (2022)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v11i1.72153

Abstract

Pendistribusian makanan dan obat-obatan pasien rawat inap RSUD Dr. R Koesma Tuban dilakukan dengan menggunakan troli makanan dan didorong secara manual oleh perawat dari ruang gizi menuju kamar pasien. Serta untuk meminimalisir kontak antara tenaga medis dengan pasien covid diperlukan alat yang dapat dioperasikan oleh tenaga medis dari jarak jauh. Pada project akhir dibuat suatu mobile robot untuk menarik troli makanan dan dapat dikontrol dari jarak jauh dengan penambahan kamera untuk komunikasi antara tenaga medis dan pasien. Komponen utama yang digunakan sebagai kontrol utama adalah remote control yang telah dihubungkan melalui modul Wifi ESP 8226 pada mikrokontroler Arduino Mega 2560, sumber tegangan dari supply Accu 24v, Driver motor IBT-2 sebagai pengatur gerak electric linier actuator dan Motor DC 24v, Sensor ultrasonic digunakan sebagai pendeteksi jarak. Dari hasil penelitian, MQTT dapat digunakan sebagai protokol komunikasi antara joystick dengan mobile robot. Pengaturan kecepatan motor DC dapat dilakukan dengan mengatur nilai adc pada joystick menggunakan metode Fuzzy dengan % eror yang dihasilkan sebesar 0.12%. Kemampuan derajat belokan roda hanya berkisar antara 60-120. Beban maksimum yang dapat ditarik mobile robot sebesar 63 kg (troli 28kg & beban tambahan 35kg) dengan kecepatan min 15.9 RPM.
Sistem Kendali Pada Mesin Produksi Kerupuk Mawar Menggunakan Networked Control System Tyas Eka Prasasti; Joko Susila; Joko Priambodo
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.72154

Abstract

Kerupuk memang bisa dibuat secara manual atau dengan alat tradisional. Namun untuk memenuhi permintaan pasar yang tinggi, kerupuk perlu diproduksi dengan mesin agar lebih efesien. Pada salah satu UMKM kerupuk, belum memiliki alat untuk produksi krupuk mentahnya, dengan kata lain UMKM kerupuk ini hanya melakukan penggorengan saja. Kondisi ini kurang memaksimalkan sistem pabrik itu sendiri. Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka pada proyek akhir ini akan membuat mesin produksi otomatis dengan sistem kendali pada mesin produksi kerupuk mawar dengan menggunakan Networked Control System sehingga dapat membuat dan mencetak kerupuk mulai dari bahan baku mentah. Metode Networked Control System tersebut untuk mengetahui ganguan paket data yang dikirim. Pada sistem ini terdapat monitoring dan kontrol produksi penakaran bahan dan dilengkapi dengan sensor Loadcell, terdapat juga kontrol untuk produksi pilihan rasa asin dan pedas pada kerupuk mawar. Keseluruhan sistem ini dikontrol menggunakan mikrokontroller Arduino Mega dan juga menggunakan ESP8266. Pada monitoring bahan takaran terdapat error sebesar 1% pada sensor Loadcell, dan juga terdapat delay pada control servo sebesar 1-3 detik. Hasil pengujian metode Networked Control System terdapat respon waktu yang dibutukan pada saat website dapat mengaktifkan mesin produksi kerupuk bekisar 1,15 detik – 1,21 detik, karena diberikan delay selama 1 detik, maka respon waktu dari website hingga plant bergerak yaitu selama kurang dari 1 detik.
Sistem Penjejak Mortalitas Penghitung Jumlah Ayam Broiler Menggunakan Metode Deteksi Gerak Aurelia Rinjani; Joko Priambodo; Fauzi Imaduddin Adhim
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.73292

Abstract

Peternakan ayam broiler sangat membutuhkan pemantauan terhadap hewan ternaknya. Banyak sedikitnya jumlah ternak juga dapat mempengaruhi besar kecilnya keuntungan. Dalam peternakan ayam broiler, penghitungan jumlah ayam umumnya didapat secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yang kurang awas sehingga dapat menimbulkan kesalahan dalam penghitungan. Untuk menyelesaikan masalah, dibuat sebuah sistem yang dapat menghitung jumlah dan penjejakan mortalitas ayam melalui rekaman video. Proyek akhir ini, menggunakan pengolahan citra dengan metode deteksi gerak untuk mendeteksi penjejakan dan jumlah ayam. Kemudian dilakukan penjejakan ayam yang didapatkan dari pergerakan ayam. Proses penjejakan dilakukan dengan menggunakan metode Euclidean Distance lalu dilakukan pemberian bounding box dan pelabelan dengan nomor ID ayam. Proses penghitungan jumlah ayam didapatkan melalui banyaknya jumlah bounding box yang terbaca. Kemudian proses penjejakan mortalitas didapatkan melalui selisih dari jumlah ayam saat masa pengisian dengan pembacaan jumlah ayam saat ini. Pengujian dilakukan dengan mengambil video yang berdurasi sekitar 15 detik. Video diambil dalam kandang ayam yang berisi 20 ekor ayam. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 86,67%, dengan pembacaan jumlah ayam dalam 1 kandang dapat mencapai 15 ekor, dan perkiraan jumlah kematian ayam yang terdeteksi sebanyak 5 ekor.
Sistem Penakar Bahan Baku Premix Roti Manis Menggunakan Metode PID Muhammad Miftahul Farihin; Joko Priambodo; Berlian Al Khindi
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.68131

Abstract

Proses penakaran pada premix roti manis menjadi tahapan penting yang merupakan proses awal pada pembuatan roti manis. Ketika proses penakaran bahan baku premix roti manis, posisi putaran motor stepper perlu di tentukan agar tidak merusak tekstur roti manis. Kontrol terhadap posisi motor dibutuhkan untuk mendapatkan hasil takaran premix roti manis yang sesuai. Untuk mengatasi masalah tersebut penggunaan kontrol posisi motor stepper menggunakan metode Propotional Integral Derivative (PID) diaplikasikan, untuk mendapatkan hasil takaran premix roti manis yang sesuai. A4988 sebagai driver motor digunakan agar mampu mengontrol nilai posisi motor stepper berdasarkan set point yang diinginkan. Posisi motor stepper di atur pada posisi 100 step, sehingga diharapkan mampu menghasilkan takaran premix roti manis yang sesuai. Berdasarkan pemodelan Ziegler Nichols ke-1 dan trial pada arduino mega 2560, kontroler PI dengan nilai Kp = 1,55 dan Ki = 15,8 menghasilkan respons sistem yang baik dengan nilai error = 0,2%.
Deteksi Arteri Karotis pada Citra Ultrasound B-Mode Berbasis Convolution Neural Network Single Shot Multibox Detector I Made Gede Sunarya; Tita Karlita; Joko Priambodo; Rika Rokhana; Eko Mulyanto Yuniarno; Tri Arief Sardjono; Ismoyo Sunu; I Ketut Eddy Purnama
Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Volume 7, Issue 2, Year 2019 (April 2019)
Publisher : Department of Computer Engineering, Engineering Faculty, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1288.438 KB) | DOI: 10.14710/jtsiskom.7.2.2019.56-63

Abstract

Detection of vascular areas (blood vessels) using B-Mode ultrasound images is needed for automatic applications such as registration and navigation in medical operations. This study developed the detection of the carotid artery area using Convolution Neural Network Single Shot Network Multibox Detector (SSD) to determine the bounding box ROI of the carotid artery area in B-mode ultrasound images. The data used are B-Mode ultrasound images on the neck that contain the carotid artery area (primary data). SSD method result is 95% of accuracy which is higher than the Hough transformation method, Ellipse method, and Faster RCNN in detecting carotid artery area in the B-Mode ultrasound image. The use of image enhancement with Gaussian filter, histogram equalization, and Median filters in this method can increase detection accuracy. The best process time of the proposed method is 2.09 seconds so that it can be applied in a real-time system.
Convolutional Neural Network untuk Pendeteksian Patah Tulang Femur pada Citra Ultrasonik B–Mode Rika Rokhana; Joko Priambodo; Tita Karlita; I Made Gede Sunarya; Eko Mulyanto Yuniarno; I Ketut Eddy Purnama; Mauridhi Hery Purnomo
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1: Februari 2019
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1222.712 KB)

Abstract

The bone fracture detection using X–rays or CT–scan produces accurate images but has harmful effect radiation. This paper presented the use of ultrasonic waves (US) as an alternative to substitute those two instruments. This study used femur bovine and chicken bones in conditions with and without meat. The fractures are artificially made on transverse and oblique patterns. The scanning US probe produces two-dimensional (2D) B–mode images. Fracture detection is done using five variations of the Convolutional Neural Network (CNN) architectural design, i.e., CNN1–CNN5. The results showed that the CNN4 is the best design of bone contour recognition and bone fracture classification compared to the other tested designs, with 95.3% accuracy, 95% sensitivity, and 96% specificity. The comparison with the Support Vector Machine (SVM) and k-NN classification methods indicate that CNN has superior performance in accuracy, sensitivity, and specificity.
Deteksi Region of Interest Tulang pada Citra B-mode secara Otomatis Menggunakan Region Proposal Networks Tita Karlita; I Made Gede Sunarya; Joko Priambodo; Rika Rokhana; Eko Mulyanto Yuniarno; I Ketut Eddy Purnama; Mauridhi Hery Purnomo
Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Vol 8 No 1: Februari 2019
Publisher : Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1632.87 KB)

Abstract

Bone imaging using ultrasound is a safe technique since it does not involve ionizing radiation and non-invasive. However, bone detection and localization to find its region of interest (RoI) is a challenging task because b-mode ultrasound images are characterized by high level of noise and reverberation artifacts. The image quality is user-dependent and the boundary between tissues is blurry, which makes it challenging to interpret images. In this paper, the deep learning approach using Region Proposal Networks was implemented to detect bone’s RoI in b-mode images. The Faster Region-based Convolutional Neural Network model was fine-tuned to detect and determine the bone location in b-mode images automatically. To evaluate the results, in-vivo experiments were carried out using human arm specimens. A total of 1,066 b-mode bone images from six different subjects were used in the training phase and testing phase. The proposed method was successful in determining the bone RoI with the value of the mAP, the accuracy of detection, and the accuracy of localization of 0.87, 98.33%, and 95.99% respectively.
Co-Authors Adhim, Fauzi Imaduddin Ahda Sabila Rahmawan Aries Budiyarto Arifin, Imam Aurelia Rinjani Berlian Al Khindi Berlian Al Kindhi Eko Mulyanto Yuniarno Eko Nurmianto I Ketut Eddy Purnama I Made Gede Sunarya Indasyah, Enny Ismoyo Sunu Joko susila Mauridhi Hery Purnomo Muhammad Miftahul Farihin Ramadhan Yusuf Affandi Redieta Fatimatuz Zahro Rika Rokhana Rika Rokhana Syahbana, Dwiky Fajri Tita Karlita Tita Karlita Tri Arief Sardjono Tyas Eka Prasasti Wening Kharisma Mawardani