Garuda - Garba Rujukan Digital

Studi Optimasi Penempatan dan Ukuran Kapasitor Dengan Metode Genetik Algoritma Pada Distribusi Hotel Starlet Erwin Dermawan; Riza Samsinar; Nurudin Nurudin
Prosiding Semnastek PROSIDING SEMNASTEK 2019
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

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

Daya reaktif pada sistem distribusi disebabkan oleh saluran yang sebagian besar merupakan komponen reaktif, akan tetapi daya reaktif menjadi konsumsi beban-beban induktif. Apabila didalam suatu sistem distribusi listrik pada pusat cabang distribusi tidak dipasang kapasitor maka daya reaktif pada sistem distribusi akan dipikul sepenuhnya oleh generator, sehingga terdapat rugi-rugi pada sistem distribusi yang membuat daya semu yang disuplai oleh PLN menjadi besar dan biaya yang ditanggung oleh konsumen listrik semakin mahal. Oleh karena itu diperlukan suatu langkah yang harus dilakukan untuk mengkompensasi daya reaktif pada sistem distribusi salah satunya dengan optimasi penempatan dan ukuran kapasitor bank. Pada penelitian ini akan dilakukan optimasi penempatan dan ukuran kapasitor bank pada sistem distribusi dengan menggunakan acuan dari data-data yang didapatkan dari hasil pengukuran dan simulasi, sehingga dapat diketahui seberapa besar pengaruh kapasitor bank dalam mengkompensasi daya reaktif yang terdapat pada sistem distribusi sehingga rugi-rugi pada sistem dapat diperbaiki dengan bantuan ETAP powerstation 12.6.0

Sistem Monitoring Besaran Listrik dan Energi Penerangan Jalan Umum Secara Realtime Berbasis Web Riza Samsinar; Redi Rahman Fitria Mulyadi; Dwi Arief Prambudi
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 1, No 1 (2018): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Pengembangan energi terbarukan merupakan suatu penghasil energi yang sudah menggunakan cahaya matahari sebagai bahan bakar utamanya (PLTS) juga menjadi salah satu alternative pembangkit listrik yang ramah lingkungan yang sudah diterapakan pada Penerangan Jalan Umum (PJU). Seiring dengan sudah banyaknya dipasang PJU dengan tenaga surya maka sering ditemukan kerusakan pada unit yang masih dibilang susah dalam pemantauan kerusakannya karena harus melihat langsung ke lokasi yang posisinya susah dijangkau karena cukup tinggi. Oleh karena itu pada penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi sistem monitoring yang dapat dijadikan alat untuk memonitoring sebuah sistem PJU secara realtime. Aplikasi web yang dimaksud adalah sebuah tampilan web dengan sebuah mikrokontroller arduino yang mengontrol sebuah sistem PJU yang akan tertampil pada halaman web yang dilakukan terhadap parameter-parameter yang ada pada saat operasi sistem PJU sehingga pengendalian dan pengamatan jarak jauh dapat dilakukan dan action dari user pun dapat dilakukan lebih dini ketika kondisi sistem PJU tidak normal.

Prototype Switching Proyektor Wireless Berbasis Web dengan Virtual Network Computing (Vnc) Server Menggunakan Raspberry Pi 3 Riza Samsinar; Sulistiawan Sulistiawan
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 3, No 2 (2020): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/resistor.3.2.71-74

Pada perangkat wireless ini berfungsi untuk memudahkan pengguna menghubungkan komputer atau laptop ke projector. Biasanya pengguna masih menggunakan kabel penghubung diantara komputer atau laptop ke projector. Penggunaan perangkat wireless ini memiliki jangkuan luas untuk pengguna. Penggunaan perangkat wireless ini dapat digunakan pada ruangan terbuka. Jangkauan yang dapat diakses oleh pengguna hingga 6 Meter. Dalam menggunakan perangkat wireless ini pengguna perlu menginstal driver software agar dapat digunakan. Software tersebut berfungsi sebagai perintah agar terkoneksi pada perangkat wireless sesuai yang diharapkan. Jika pengguna ingin menghubungkan ke perangkat wireless harus mempunyai Wi-Fi pada komputer atau laptop. Mini PC Raspberry pi 3 model B+ ini berfungsi sebagai pemproses perintah yang dilakukan oleh pengguna. Penggunaan keseluruhan pengguna mengakses melalui internet pada modem dengan security key didalamnya, kemudian membuka browser untuk mengkoneksikannya. Dalam penggunaan perangkat wireless ini pengguna yang telah terhubung dan diijinkan oleh admin akan tampil pada layar projector. This wireless device serves to make it easier for users to connect a computer or laptop to the projector. Usually users still use a connecting cable between a computer or laptop to the projector. The use of this wireless device has a broad reach for users. The use of this wireless device can be used in open spaces. User-accessible range up to 6 Meters. In using this wireless device the user needs to install the driver software so that it can be used. The software functions as a command to connect to wireless devices as expected. If users want to connect to wireless devices, they must have Wi-Fi on a computer or laptop. This mini PC Raspberry pi 3 model B+ functions as a processing command made by the user. The overall use of the user accesses via the internet on a modem with a security key in it, then opens a browser to connect it. In using this wireless device, users who have been connected and authorized by the admin will appear on the projector screen.

Pengenalan Ekspresi Wajah untuk Identifikasi Psikologis Pengguna dengan Neural Network dan Transformasi Ten Crops Saeful Bahri; Riza Samsinar; Panggalih Sako Denta
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 5, No 1 (2022): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/resistor.5.1.15-20

Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem pengenalan ekspresi wajah untuk identifikasi psikologis pengguna dari data mentah tersimpan dengan model neural network yang dirancang berdasarkan AlexNet dan VGG19 dengan 1 dropout layer tanpa ReLU layer pada classifier layer untuk mengurangi jumlah kebutuhan memori yang dipakai pada GPU dan waktu proses secara signifikan sehingga dapat digunakan pada perangkat berdaya komputasi terbatas. Dataset yang digunakan adalah CK+ dataset dan FER2013 dataset dengan transformasi ten crops. Didapatkan waktu proses yang lebih singkat secara signifikan dibandingkan AlexNet dan VGG19 dan tingkat akurasi sebesar 96.970% menggunakan CK+ dataset dan akurasi sebesar 69.128% dan 70.242% menggunakan public test dan private test FER2013 dataset secara berurutan.In this research, a facial expression recognition system was designed for psychological identification of users from stored raw data with a neural network model designed based on AlexNet and VGG19 with 1 dropout layer and without a ReLU layer on the classifier layer to significantly reduce the amount of memory used on the GPU and processing time so it can be used on devices with limited computational power. The datasets used are CK+ dataset and FER2013 dataset with ten crops transformation. Obtained significantly shorter processing time than AlexNet and VGG19 and an accuracy rate of 96,970% using the CK + dataset and an accuracy of 69,128% and 70,242% using the public test and private test of FER2013 dataset, respectively.

Implementasi Sistem Kontrol Sorotan Lampu Depan Otomatis Menggunakan Fuzzy Logic Controller Saeful Bahri; Husnibes Muchtar; Riza Samsinar; Fadliondi Fadliondi; Mochamad Noorman Bayuardi
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 5, No 2 (2022): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/resistor.5.2.113-118

Masalah paling umum yang dihadapi oleh semua pengemudi pada malam hari adalah silau yang disebabkan oleh kendaraan yang mendekat dari arah berlawanan di jalan, rusaknya tuas lampu depan (lampu depan) di atas peredupan biasa di jalan raya, dan kontrol manual terhadap aktivitas lampu depan selama perjalanan. hari. Penelitian ini bertujuan untuk membuat berkendara di malam hari lebih aman dengan sistem kontrol lampu depan terintegrasi yang dapat beradaptasi dengan cahaya sekitar. Kontroler menyalakan lampu tinggi jika tidak ada kendaraan di depan atau beralih ke lampu rendah jika ada kendaraan yang mendekat dari arah yang berlawanan dan menyalakan kembali dengan lampu yang tepat sesuai dengan kondisi sekitarnya. Sistem berbasis kontrol logika fuzzy digunakan agar lampu dapat beradaptasi dengan cahaya di sekitarnya. Dua sensor LDR digunakan sebagai parameter input dan nilai PWM dengan rentang 100 – 255 ADC sebagai parameter output dan IC BTS7960 sebagai driver untuk mengontrol tegangan lampu depan sehingga intensitas cahaya lampu depan dapat diatur. Perbedaan intensitas cahaya yang diterima oleh sensor LDR 1 (kanan) dan sensor LDR 2 (kiri) yang digunakan untuk mengaktifkan sistem dengan nilai LDR 1 yang berbeda lebih besar dari 177 ADC dari LDR 2. Sistem yang dirancang dapat mendeteksi kendaraan datang dari arah berlawanan dan secara otomatis aktif dari jarak 19 – 20 meter.

Identifikasi Penggunaan Masker untuk Pencegahan Covid-19 dengan Metode Local Binary Pattern Histogram (LBPH) dan Metode Haar Cascade Classifier Riza Samsinar; Idhar Mahasen; Anwar Ilmar Ramadhan
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 5, No 2 (2022): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/resistor.5.2.151-156

Penerapan protokol kesehatan khususnya menggunakan masker dalam konteks pandemi Covid-19 masih banyak dilanggar oleh sebagian masyarakat. Hal ini dikarenakan kurangnya pengawasan terhadap kebijakan tersebut. Untuk mendukung penerapan protokol kesehatan dapat digunakan LBPH (Local Binary Pattern Histogram) yang merupakan metode pengenalan wajah, ditambah dengan Haar Cascade Classifier yang merupakan algoritma pengenalan objek untuk mendeteksi wajah dan bagian-bagian wajah seperti hidung dan mulut, kedua metode tersebut dapat dikolaborasikan dengan bahasa pemrograman python. Metode LBPH dapat bekerja dengan baik pada resolusi minimal 240 px dengan tingkat keberhasilan sebesar 80%. Sedangkan untuk mendeteksi bagian-bagian wajah (hidung dan mulut), Haar Cascade Classifier menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 90% dan keberhasilan deteksi penggunaan masker 90%. Pada penerapannya sistem ini memerlukan pengaturan scale factor dan miminum neighbor serta penyesuaian citra latih dan citra saat implementasi untuk mendapatkan hasil yang maksimal. The implementation of health protocols, especially the use of masks in the context of the Covid-19 pandemic, is still widely violated by some people. This is due to the lack of oversight of the policy. To support the implementation of health protocols, can be used LBPH (Local Binary Pattern Histogram) which is a facial recognition method, coupled with the Haar Cascade Classifier which is an object recognition algorithm to detect faces and parts of the face such as nose and mouth, both methods can be collaborated with language python programming. The LBPH method can work well at a minimum resolution of 240 px with a success rate of 80%. Meanwhile, to detect parts of the face (nose and mouth), the Haar Cascade Classifier shows a 90% success rate and 90% success in detecting the use of masks. In practice this system requires setting scale factor and minimum neighbor as well as image adjustment and image training during implementation to obtain maximum results.

Sistem Pendeteksi Kurir Menggunakan Smart Closed Circuit Television (CCTV) Berbasis Internet Of Things (IoT) dengan Media Komunikasi Bot Telegram (Studi Kasus : Rumah Indekost) Riza Samsinar; Govinda Gatot Aditya; Deni Almanda; Fadliondi Fadliondi; Fachri Amrulloh; Anwar Ilmar Ramadhan
RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer) Vol 6, No 1 (2023): RESISTOR (Elektronika Kendali Telekomunikasi Tenaga Listrik Komputer)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/resistor.6.1.47-54

ABSTRACTClosed circuit television (CCTV) merupakan sebuah sistem keamanan untuk pengawasan gambar video satu arah yang sangat banyak digunakan di berbagai tempat. Dengan semakin berkembangnya teknologi munculnya sebuah gagasan Internet of Things (IoT) dan konsep Machine learning sebuah CCTV dapat dikembangkan menjadi sebuah sistem pengawasan pintar yang dapat memproses layer-layer gambar untuk menghasilkan output tertentu, ataupun sebuah alat komunikasi. Sebelumnya, sudah banyak implementasi konsep Machine learning pada sistem CCTV, seperti pendeteksi wajah otomatis, pencari kerusakan pada saluran pipa air bahkan pendeteksi senjata berbahaya. Penelitian ini membuat sebuah sistem pendeteksi kurir pengiriman paket dengan penangkapan gambar CCTV pintar untuk memudahkan pengiriman kepada user yang dituju dengan menunjukan jumlah jari sesuai dengan prosedur penerimaan paket pada rumah indekost, dengan tujuan yaitu untuk memanfaatkan sebuah sistem kamera CCTV menjadi sebuah alat komunikasi berbasis IoT dengan Bahasa pemrograman python untuk mendeteksi gesture tangan (Hand Gesture) menggunakan OpenCV dan Mediapipe, yang dapat menyajikan informasi berupa notifikasi email dan bot telegram. Waktu optimal rata-rata untuk setiap notifikasi terkirim adalah 18-26 detik. Dengan tingkat akurasi rata-rata pembacaan untuk skenario yang berbeda adalah 100% (sepi), 91% (normal), dan 91%(>2 orang/ramai). Sistem Pendeteksi ini di simpan pada file di google drive menggunakan format H.264 untuk mendapatkan kualitas gambar yang bagus. Keywords: CCTV, Internet Of Things, OpenCV, Mediapipe, PythonABSTRACTClosed circuit television (CCTV) is a security system for surveillance of one-way video images which is widely used in various places. With the development of technology, the emergence of an Internet of Things (IoT) idea and the concept of Machine learning a CCTV can be developed into a smart surveillance system that can process image layers to produce a certain output, or a communication tool. Previously, there have been many implementations of the concept of machine learning in CCTV systems, such as automatic face detection, damage detectors to water pipelines and even dangerous weapon detection. This research creates a package delivery courier detection system with smart CCTV image capture to facilitate delivery to the intended user by showing the number of fingers according to the procedure for receiving packages at boarding houses, with the aim of utilizing a CCTV camera system to become an IoT-based communication tool with Python programming language for detecting hand gestures (Hand Gestures) using OpenCV and Mediapipe, which can provide information in the form of email notifications and telegram bots. The average optimal time for each notification sent is 18-26 seconds. With the average accuracy of readings for different scenarios are 100% (quiet), 91% (normal), and 91% (> 2 people/crowded). This detection system is stored in a file on Google Drive using the H.264 format to get good image quality.Keywords: CCTV, Internet Of Things, OpenCV, Mediapipe, Python

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search