Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

1.734

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jiko (Jurnal Informatika dan komputer)

Wijaya Kurniawan

Brawijaya University

Author-ID : 302070

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 18 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2

Implementasi Sensor Cahaya Sebagai Pengontrol Keseimbangan Robot Beroda Dua Menggunakan Kontroler PID Henryranu P., Barlian; Kurniawan, Wijaya; Priyambadha, Bayu
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1 No 1: April 2014
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Abstrak Dengan menggabungkan Sistem Kontrol, sensor dan motor Servo diharapkan Robot segway dapat direalisasikan. Dalam penelitian ini Sistem Kontrol yang digunakan adalah metode PID, sedangkan sensor yang akan digunakan adalah cahaya yang merepresentasikan sudut kemiringan terhadap bumi. Dengan input berupa Error sudut dan Del Error sudut terhadap bumi maka didapatkan hasil PID kontroller berupa angular rate yang digunakan untuk mengontrol kedua rodanya. Robot Segway memiliki rise time/fall time, settling time dan Robot Segway mampu mencapai kesetimbangannya kembali (steady state) setelah mendapatkan gangguan dari luar. Kata kunci: Robot kesetimbangan, sensor cahaya, PID kontroler Abstract By combining the Control System, sensors and Servos motors are expected to Segway can be realized. In this research use the PID method, while the sensor to be used is the light that represents the elevation angle of the earth. With the input is angel Error and angel Del Error of the earth then the results obtained in the form of angular rate PID Controller is used to Control the two wheels. Segway Robot has a rise time / fall time, settling time and Segway Robot can reach the balance again (steady state) after get a outside disturbance. Keywords: Self-balancing robot, light sensor, PID Controller

Uji Performansi Ensemble Kalman Filter Untuk Mengurangi Noise Pengukuran Sensor Pada Robot Prasetio, Barlian Henryranu; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 2 No 2: Oktober 2015
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

AbstrakDalam penelitian ini diimplementasikan sebuah teknik robot bergerak yang berkaitan dengan kesetimbangan pada media tidak stabil. Tujuannya adalah merancang dan mengimplemntasikan sebuah sistem control diskrit digital yang memberikan stabilitas yang diperlukan. Kontrol PID dan Algoritma filter Kalman menjadi implementasi pengujian ideal model robot ini. Kedua algoritma tersebut mampu meningkatkan performa control pada sistem. Penelitian ini menguji kinerja sistem control PID dan Algoritma filter Kalman. Uji software dilakukan untuk mengumpulkan hasil kinerja kedua Algoritma kontroler PID dan Filter Kalman. Kinerja sistem kontrol secara langsung tergantung pada Algoritma filter Kalman dan parameter masukan controller PID. Penelitian ini menggunakan EnKF dan PID controller sebagai algoritma penyeimbang robot. Dilakukan tunning manual pada kovarian filter. Percobaan dilakukan dengan metode trial and error dengan mengubah-ubah matrik kovarian noise proses. Overshoot sistem bisa dikurangi dengan cara mengatur matrik kovarian noise proses. Dari hasil percobaan sistem optimal pada Q_accelerometer : 0.001, Q_gyroscope : 0.05, R_pengukuran : 0.03, P = 1790.005, I = 0.129 dan D = 96.881.Kata kunci: Ensemble Kalman, Kontroler PID, Performansi, RobotAbstractOne technique that is commonly used for mobile robots is an inverted pendulum based model. This research has been implementing a mobile robot technique in an unstable environment. The goal is to design and implementing a discrete digital control system that will provide robot stability. The PID controller algorithm and Ensemble Kalman filter (EnKF) implementation would be an ideal test model of this robot. Both of these algorithms are able to improve the performance of control systems. This robot already tested the performance of the PID control system and the EnKF algorithm. The performance of the PID controller algorithm and EnKF is tested by software. The Control system performance is directly dependent on the EnKF algorithm and input parameters of PID controller. Research uses EnKF algorithm and PID controller as a balancing robot. The covariance filter tuned by manually. Experiments carried out by the method of trial and error by varying the process noise covariance matrix. The system overshoot can be reduced by processing noise covariance matrix. The experiment results showed system optimal on Q_accelerometer: 0001, Q_gyroscope: 0.05 R_measurement: 12:03, P = 1790,005, I = 0.129 and D = 96 881.Keywords: Ensemble Kalman, Kontroler PID, Performance, Robots

Sistem Kendali Ketinggian Quadcopter Menggunakan PID Setyawan, Gembong Edhi; Setiawan, Eko; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 2 No 2: Oktober 2015
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

AbstrakQuadcopter (Quadrotor Helicopter) merupakan salah satu jenis UAV yang memiliki 4 baling-baling.Quadcopter mempunyai kelebihan pada mobilitas dan fleksibilitas untuk menjelajahi wilayah yang sempit. Penelitian ini adalah tahap awal untuk merancang sistem navigasi otomatis UAV pada quadcopter, yaitu dengan merancang sistem kendali ketinggian UAV quadcopter menggunakan metode PID (Proportional Integral Derivative). Penalaan parameter PID menggunakan metode osilasi zieger nichols. Pemodelan matematis pergerakan quadcopter telah didapatkan di penelitian ini. Hasil dari pemodelan digunakan untuk menentukan parameter PID secara simulasi menggunakan MATLAB. Berdasarkan perangkat yang digunakan dalam quadcopter, pengendalian pergerakan dalam sudut roll (f) dan pitch (q) memperoleh nilai Kp=0,12; Ki=0,037 dan Kd=0,0975. Pengendalian sudut yaw (y) memperoleh Kp=0,9; Ki=0,22 dan Kd=0,76. Sedangkan pengendalian ketinggian (altitude) didapatkan Kp=1,2; Ki=0,28 dan Kd=1,13.Kata kunci: ketinggian, PID, quadcopter, sistem kendali, UAVAbstractQuadcopter (Quad rotor Helicopter) is one type of UAV that has 4 propellers. The advantages of quadcopter UAV are the mobility and flexibility to explore a narrow region. This study is an early stage to design the automatic navigation system on the quadcopter UAV. The design of altitude control system of quadcopter UAV using PID (Proportional Integral Derivative) and method of Zieger Nichols became the focus in this study. This study have acquired mathematical modelling quadcopter UAV movement. The results of the modelling used to determine the PID parameters using MATLAB simulation. Based on the device used to control the movement of the roll angle (f) and pitch (q) obtained Kp = 0.12; Ki = 0.037 and Kd = 0.0975. Control of the yaw angle (y) obtained Kp = 0.9; Ki = 0.22 and Kd = 0.76. While controlling altitude obtained Kp = 1.2; Ki = 0.28 and Kd = 1.13.Keywords: altitude, control system, PID, quadcopter, UAV

Purwarupa Sistem Pengambilan Dan Pengolahan Data Kandungan Gas Karbon Monoksida Di Udara Menggunakan Raspberry Dan Sensor MQ-7 A.M., Rizky Kurnia; Amron, Kasyful; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 4 No 1: Maret 2017
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

AbstrakProses pengambilan data terkait dengan kondisi lingkungan pada area yang luas biasanya dilakukan secara manual dengan melibatkan banyak pihak terkait. Termasuk didalamnya tapi tidak terbatas pada personal, perangkat pendukung dan waktu. Semakin banyak data yang diambil, maka semakin banyak sumber daya yang dibutuhkan. Penelitian ini mencoba untuk membuat purwarupa perangkat yang dapat menjadi alternative prosedur atau proses pengambilan data dengan memanfaatkan komputer nano raspberry dan sensor serta modem sebagai perangkatnya. Sensor yang digunakan adalah sensor MQ-7. Sensor ini berfungsi untuk mengukur kadar kandungan zat karbon monoksida di udara. Karena itu, purwarupa ini mampu mengukur dan mengolah informasi kadar gas karbon monoksida di area tertentu. Sebagai tambahan fitur, data dari purwarupa ini kemudian dapat dilihat oleh pengguna melalui antarmuka web.Kata kunci: raspberry pi, sensor MQ-7, web services AbstractThe processes of data retrieval for such a large areas, such as plantations or industrial area, are often done manually and directly that involving a lot of resources. Including but not limited to personal, supported devices, and time. As more data is taken, the more resources are needed. This research tries to make a prototype device that can help in data sampling processes and at the same time visualize the data digitally and directly utilizing nano computer Raspberry Pi as the primary device and is equipped with MQ-7sensors to capture and measure carbon monoxide from the air and modems as the communication enhancement. While the GSM Card and GPRS modem are added and used to transmit data from sensor to computer server computer that will perform the data processing and visualization with a web-based applications. This prototype shows that the system is able to measure and process the information content of carbon monoxide actual and visible to users through a web interface after being processed by the server.Keywords: raspberry pi, sensor MQ-7, GPRS, realtime, web services

Pengenalan Emosi Berdasarkan Suara Menggunakan Algoritma HMM Prasetio, Barlian Henryranu; Kurniawan, Wijaya; Ichsan, Mochammad Hannats Hanafi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 4 No 3: September 2017
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

AbstrakPenelitian ini bertujuan mengenali emosi seseorang melalui ucapan menggunakan algoritma HMM. Sistem dibangun dapat mengenali 3 jenis emosi yaitu marah, bahagia dan netral. Fitur yang digunakan dalam sistem ini adalah pitch, energi dan formant. Database yang digunakan adalah suara dari rekaman film. Dari hasil obeservasi probabilitas emosi marah sebesar 0.196, bahagia 0.254 dan netral 0.045. Sistem memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 86.66%. Rata waktu eksekusi sistem dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan emosi sebesar 21.6ms.Kata kunci: suara, emosi, HMM, klasifikasiAbstractThis research aims to recognize human emotions through voice using HMM algorithm. The system can confirm three types of emotions: anger, happiness and neutrality. The features used in this system are pitch, energy and formant. From the results, the emotional probability of angry is 0.196, happy is 0.254 and neutral is 0.045. Base on testing result, the system has an average accuracy of 86.66% and average execution time of the system in detecting and classifying emotions of 21.6ms.Keywords: voice, emotion, HMM, classification

Rancang Bangun Ekstraksi Informasi Kartu Tanda Penduduk Berbasis Raspberry Pi 4 Menggunakan YOLOv8 dan Optical Character Recognition Manoeroe, Gregorio; Putri, Rekyan Regasari Mardi; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Naskah ini akan diterbitkan di SIET

Sistem Wearable Deteksi Postur pada Gerakan Lunge dengan Algoritma Random Forest Berdasarkan Data Sensor IMU Navayo, Bagja; Syauqy, Dahnial; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Kesadaran akan pentingnya kesehatan jasmani mendorong masyarakat untuk rutin berolahraga. Salah satu cabang olahraga yang paling diminati di Indonesia adalah olahraga futsal. Namun, dikarenakan tingginya intensitas gerakan dalam futsal menyebabkan risiko cedera orot yang cukup besar, terutama pada otot hamstring. Latihan lunge diketahui efektif dalam memperkuat otot hamstring, hal ini dapat memperkecil risiko cedera pada otot hamstring. Walaupun latihan lunge tergolong sederhana, namun sulit untuk mempertahankan postur yang baik selama melakukannya. Kesalahan dalam teknik dan keterbatasan akses terhadap pelatih dapat meningkatkan risiko cedera. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem wearable berbasis sensor untuk mendeteksi kesalahan postur saat melakukan gerakan lunge. Sistem ini menggunakan modul sensor MPU6050 yang terdiri dari akselerometer dan giroskop, serta mikrokontroler ESP32 untuk memproses data. Sensor dipasang pada bagian paha, pergelangan kaki, dan dada untuk menangkap gerakan tubuh. Algoritma Random Forest digunakan sebagai metode klasifikasi karena performanya yang unggul dalam mengenali aktivitas fisik. Data sensor dikirim menggunakan protokol ESP-NOW dan hasil klasifikasi ditampilkan melalui buzzer sebagai umpan balik langsung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi klasifikasi algoritma Random Forest sebesar 99,1%, sedangkan pada pengujian keseluruhan sistem mampu mendapatkan nilai sebesar 85% dari total 20 kali pengujian dengan rata-rata waktu komputasi 163,5 mikrodetik. Penelitian ini diharapkan mampu menghadirkan solusi efektif bagi pengguna dalam menjaga teknik latihan lunge yang benar, mengurangi risiko cedera, serta mendukung latihan mandiri tanpa perlu pendampingan pelatih secara langsung.

SPERM ABNORMALITY CLASSIFICATION USING MULTI-PURPOSE IMAGE EMBEDDING AND CLASSICAL MACHINE LEARNING Adinugroho, Sigit; Sari, Yuita Arum; Kurniawan, Wijaya; Arwan, Achmad
JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Vol 7, No 3 (2024)
Publisher : Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/jiko.v7i3.8938

Since sperm cells have big impact for human welfare in terms of reproduction, there are many studies have been done. In this case, we are attracted to enrich the method in determining the morphological properties of them using machine learning. Most study about it is done using 2-steps action that are feature extraction which is continued by classification. In our work, we aimed to lower the complexity by using image embedding as a general-purpose feature extractor that requires no training. For feature extraction using image, it is found that RGB has better performance compared to grayscale if we want to use Support Vector Machine (SVM). Meanwhile, when a comparation is done between SVM, random forest, Multi-Layer Perceptron (MLP), NaÃ¯ve Bayes, and k-Nearest Neighbour (kNN) for classification process, MLP shows the best performance among them which is around 85%. Moreover, our proposed method has low complexity indicated by the training time around one and a quarter minute s for the most accurate method, compared to hours of training time in similar methods.

Co-Authors A.M., Rizky Kurnia Achmad Arwan Barlian Henryranu P. Barlian Henryranu Prasetio Bayu Priyambadha Dahnial Syauqy Eko Setiawan Fahmi Gymnastiar Gozali, Muhammad Gembong Edhi Setyawan Grafidi, Alif Akbar Herenda Madi, Matius Kasyful Amron Manoeroe, Gregorio Merry Hassani, Fadila Muqtadaro Mochammad Hannats Hanafi Ichsan Musyaffa' Munif, Hilmy Navayo, Bagja Rakhmadhany Primananda, Rakhmadhany Rekyan Regasari Mardi Putri, Rekyan Regasari Mardi Safirurrasul Santoso, Mush'ab Sari, Sylvia Sigit Adinugroho Syauqi, Mohd Alfitra Yuita Arum Sari

Title

Found 18 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 18 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 18 Documents
Search