Muhammad Ikhsan
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

Implementasi Forward Kinematics pada Prototipe Robot Lengan Pembuat Kopi Mutiarani Mutiarani; Muhammad Ikhsan
Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol 18, No 1 (2026): Februari
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/angkasa.v18i1.3860

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Forward Kinematics pada robot lengan 4-DOF untuk pembuatan kopi otomatis. Prototipe menggunakan Arduino Uno, PCA9685, servo MG996R/MG90S, relay, dan pompa air mini. Gerakan diprogram dengan teach mode dan disimpan di EEPROM dengan kontrol open-loop. Metode Forward Kinematics dengan parameter Denavit-Hartenberg digunakan untuk menghitung posisi end effector dan divalidasi melalui pengukuran fisik pada 30 titik uji. Hasil menunjukkan error rata-rata 1,36 cm dengan tingkat keberhasilan 83% dan waktu eksekusi rata-rata 29,47 detik per siklus. Penelitian ini membuktikan metode Forward Kinematics dengan parameter DH efektif untuk validasi akurasi posisi robot lengan open-loop pada aplikasi F&B, serta prototipe dapat meningkatkan otomasi produksi skala kecil di industri F&B.
RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KERUSAKAN BUAH APEL MERAH BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY SUGENO Juan Dini; Muhammad Ikhsan
Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol 18, No 1 (2026): Februari
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/angkasa.v18i1.3863

Abstract

The manual apple sorting process still has limitations in terms of speed, objectivity, and accuracy, thus potentially reducing product quality in the market. This study aims to design and implement a microcontroller-based red apple damage detection system with a Sugeno Fuzzy logic approach using a TCS3200 color sensor and an MQ-135 gas sensor. Color and gas parameters are used as indicators of physical and chemical changes in the fruit due to the decay process. Sensor data is processed by a microcontroller to classify the condition of apples into three categories, namely good, slightly damaged, and severely damaged, and to control the sorting mechanism automatically. The research method is carried out through prototype design, experimental data collection, application of fuzzy rules, and system testing on 30 apple samples. The test results show that the system is able to classify 26 of the 30 samples correctly with an accuracy level of 86.7%. These findings prove that the combination of color and gas sensors with the Sugeno Fuzzy approach is effective for detecting apple damage automatically and has the potential to increase the efficiency of the sorting process in agriculture.
ANALISIS ALGORITMA PROPAGASI BALIK DALAM MEMPREDIKSI KEMAMPUAN PSIKOMOTORIK ANAK BALITA Muhammad Ikhsan
Syntax : Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Vol 5, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/syntax.v5i2.5738

Abstract

 Abstrak— Perkembangan psikomotorik berhubungan dengan kejiwaan atau mental dan gerakan. Perkembangan psikomotorik anak sangat berkembang pada usia balita atau bawah lima tahun, hal ini berkaitan tentang tingkat kemampuan anak balita. Untuk mengetahui tingkat kemampuan anak balita berdasarkan aspek psikomotorik, khususnya belum berkembang, mulai berkembang, berkembang sesuai harapan, berkembang sangat baik.  Dibangunlah penerapan jaringan syaraf tiruan dengan metode propagasi balik untuk memprediksi tingkat kemampuan anak balita berdasarkan aspek psikomotorik. Jaringan syaraf tiruan merupakan generalisasi model matematik dari pembelajaran otak manusia. Jaringan syaraf tiruan algoritma belajar propagasi balik adalah salah satu algoritma belajar terpadu karena meminimalkan penjumlahan error dari output jaringan. Dalam penerapan memprediksi tingkat kemampuan anak balita berdasarkan aspek psikomotorik ini menggunakan arsitektur jaringan dengan 10 masukan, 3 unit tersembunyi dan 2 keluaran. Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 78 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: prediksi kemampuan anak balita pada aspek psikomotorik dapat dilakukan dengan jaringan syaraf tiruan menggunakan metode propagasi balik. Dimana kedepannya prediksi tingkat kemampuan anak balita akan memudahkan orang tua dalam melihat tumbuh kembang anak berdasarkan aspek psikomotoriknya. Kata Kunci— Letakkan kata kunci Anda di sini, kata kunci dipisahkan dengan koma. Abstract— Psychomotor development is related to the psyche or mental and movement. Children's psychomotor development is very developed at the age of toddlers or under five years, this is related to the level of ability of toddlers. To find out the level of ability of toddlers based on psychomotor aspects, especially not yet developed, starting to develop, developing according to expectations, developing very well. An application of artificial neural networks was built with the back propagation method to predict the level of ability of toddlers based on psychomotor aspects. Artificial neural networks are a generalization of mathematical models of human brain learning. The back propagation learning algorithm artificial neural network is one of the integrated learning algorithms because it minimizes the sum of errors from the network output. In the application of predicting the level of ability of toddlers based on psychomotor aspects, a network architecture with 10 inputs, 3 hidden units and 2 outputs is used. The data used in this study were 78 data. The results of the study showed that: prediction of toddlers' abilities in psychomotor aspects can be done with artificial neural networks using the back propagation method. Where in the future, prediction of the level of ability of toddlers will make it easier for parents to see their children's growth and development based on their psychomotor aspects. Keywords— Psychomotor prediction, toddlers, Artificial Neural Networks, Back Propagation Method.
Efek Peltier Dalam Termoelektrik Sebagai Solusi Alternatif Teknologi Pendingin Berbasis Mikrokontroler ATmega328 Muhammad Ikhsan
Algoritma: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Vol 2, No 1 (2018): April 2018
Publisher : Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/algoritma.v2i1.28647

Abstract

Teknologi pendingin konvensional umumnya menggunakan kompresor yang memakan tempat dan kurang fleksibel untuk kebutuhan portabel. Penelitian ini bertujuan merancang lemari pendingin pintar (smart refrigerator) mini yang hemat energi dan ramah lingkungan menggunakan efek Peltier sebagai alternatif pengganti kompresor. Metode yang digunakan adalah eksperimen dengan merancang perangkat keras berbasis mikrokontroler ATmega328 dan menerapkan metode Pulse Width Modulation (PWM) untuk menjaga stabilitas suhu. Sistem dirancang menggunakan sensor suhu, modul termoelektrik (Peltier), dan antarmuka LCD untuk pengaturan set-point suhu secara digital. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat mampu mencapai suhu target 10°C dengan waktu respon rata-rata antara 17 hingga 22 menit dan error steady state sebesar 1%. Pengujian sensor suhu menunjukkan tingkat akurasi tinggi dengan rata-rata penyimpangan hanya 2,29%. Kesimpulannya, penggunaan efek Peltier yang dikendalikan oleh mikrokontroler efektif sebagai solusi pendingin portabel yang stabil dan ramah lingkungan.Kata kunci: Termoelektrik, Efek Peltier, Mikrokontroler ATmega328, PWM, Lemari Pendingin Pintar
Data Visualization using Tableau With K-Mean Clustering Method uor Identification Of Poor Areas in North Sumatera Andrian Syahputra; Muhammad Ikhsan
Journal of Innovation and Technology Polbeng Series on Informatics (INOVTEK Polbeng - Seri Informatika) Vol. 10 No. 2 (2025): July
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/pqkbwx68

Abstract

This study aims to identify and visualize poverty-prone areas in North Sumatra Province using a data mining approach with the K-Means clustering method. Unlike previous studies that often relied on a single indicator or lacked spatial visualization, this study integrates three key indicators: Poverty Rate (P0), Poverty Depth Index (P1), and Poverty Severity Index (P2), and utilizes Tableau software to present the results through interactive geo-mapping. Data were obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of North Sumatra for the period 2018–2022. The clustering results indicate that North Nias and West Nias Regencies consistently fall into Cluster 3 with the highest poverty indicators, while Medan City, Deli Serdang, and Binjai are in Cluster 1 with the lowest indicators. Cluster quality evaluation using the Silhouette Score method shows that the P0 indicator yields the best cluster separation with a score of 0.71, followed by P1 at 0.50 and P2 at 0.40. These findings confirm that P0 is the most effective indicator for representing interregional poverty levels, while P1 and P2 serve as supporting variables. The resulting visualizations provide a comprehensive, data-driven overview that can serve as a strategic reference for policymakers in designing more targeted and effective poverty reduction programs.